O HEDGE FUND DE NASSIM TALEB GANHA MIL MILHÕES NA SEGUNDA-FEIRA. ISTO É, COMO O OUTRO “HEDGE” FUNDS O FEZ – por ZERO HEDGE – I
joaompmachado
Selecção, tradução e introdução de Júlio Marques Mota
Nassim Taleb
Zero Hedge, Nassim Taleb’s Fund Made $1 Billion On Monday; This Is How The Other “Hedge” Funds Did
28 de Agosto de 2015
Não se pode dizer que Nassim Taleb não nos avisou a todos: o académico-filósofo de “falar franco”, mais conhecido pela sua análise das distribuições “de grande cauda ou também ditas de cauda gorda -Fat-tailed distributions”[1] ou cisne negro, e por considerar que os acontecimentos deste tipo acontecem com muito mais frequência do que são considerados estatisticamente (talvez a principal razão seja a de que já não há um mercado mas sim uma cloaca centralmente planificada de intervenção académica) exactamente porque havia uma terra de cisne negro bem no meio do Hedge fund Universa fundado pelo ardoroso defensor de Ron Paul, Mark Spitznagel, a trabalhar com Nassim Taleb.
O resultado: um ganho de 1 milhar de milhões de dólares, traduzindo-se numa taxa de retorno anualizada de 20%, numa semana quando o VIX[2] explodiu de 10 % para mais de 50 % e em que muitos – outros, Hedge funds, são para esquecer.
(continua)
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[1] Diz-se que “para algumas classes de eventos, a probabilidade de ocorrência de realizações extremas (valores bastante afastados da média) é relativamente alta. Nesses casos, diz-se que a distribuição de probabilidade possui “caudas gordas ou grandes”. Dito ainda de forma mais clara: “”Desde o final do século XIX, investigadores deram-se conta de que a probabilidade do que são chamados ‘eventos extremos’, isto é, eventos que caem nas caudas de uma distribuição estatística e, assim, têm maior probabilidade de não ocorrer, nem sempre podem ser acuradamente previstos pela curva em forma de sino (distribuição normal). Tal tipo de actividade é habitualmente melhor descrita usando-se uma distribuição de ‘cauda gorda’ ou distribuição estável de Pareto. Basicamente, sob uma distribuição deste tipo, a probabilidade de um ‘evento extremo’ é maior do que sob a hipótese de normalidade – enquanto no caso da curva normal as caudas se aproximam de zero quando o desvio-padrão é -3,5 ou 3,5, no caso de uma distribuição como a de Cauchy (um membro da classe de distribuições de Pareto) – a curva não chega ainda perto de zero quando o desvio-padrão é -5 ou 5 (Mello, Louis. Fat tailed distributions in catastrophe prediction)”.
