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El hombre del tiempo

Érase una vez... 

El hombre siempre ha buscado adivinar cuál será el tiempo que hará mañana. Es vital acertar por la repercusión que tiene en la agricultura, al principio las predicciones se apoyaban exclusivamente en presagios y adivinos. Años más tarde encontraron una forma más precisa de predecir el tiempo con la formación de las estrellas. 

Siglos más tarde hasta llegar a la actualidad, el hombre ha llegado muy lejos y aprovechamos las nuevas tecnologías para desarrollar modelos de predicción del tiempo. Incluso con la tecnología actual, con ordenadores muy potentes, la predicción del tiempo no es 100% fiable. Aún es normal escuchar hoy: "El hombre del tiempo se ha equivocado".

Si rebobinamos un poco, a aquellos años donde salieron a la luz los primeros ordenadores. El hombre empezó a buscar aplicaciones que ayudaran a predecir el tiempo. El ordenador te permite calcular una inmensa cantidad de datos en horas en vez de días. Enseguida vieron el gran potencial y se pusieron manos a la obra, incluso se mejoraron los ordenadores en poco tiempo, permitiendo ser de más ayuda para pronosticar el tiempo.

Como con cualquier tarea complicada, se tuvo que hacer frente a varios contratiempos y fracasos. Se pudo obervar como los ordernadores no se llegó al punto deseado. Los resultados eran moderamente mejores, pero no eran lo suficientemente consistentes para darle un alto grado de fiabilidad.

Así pues se invitó a las mentes más avanzadas, expertos en el campo y cualquier otra persona que pudiera afrontar el desafío. Fueron invitados para escribir un modelo en el ordenador para predecir el tiempo, por supuesto se incentivó al ganador.

Hubo miles de líneas de código que fueron escritos y desarrollados para los ordenadores, pero ninguno producía resultados lo suficientemente convincentes. Algunos candidatos tuvieron en cuenta una gran cantidad de variables, otros sólo daban importancia a unas pocas variables. Desde los códigos más complejos a los más simples que se presentaron, ninguno daba mayor credibilidad que tirar una simple moneda al aire.

Pero hubo un código (fue el ganador), que generaba una mayor consistencia en los resultados que cualquier otro que se presentó. Este daba unos resultados cuya fiabilidad estaba por encima de la media, pero aún así no era 100% fiable. Daba buenos resultados alrededor del 60-70% de tiempo, mientras la inmensa mayoría de los modelos presentados acertaban entre el 10% y 35% del tiempo. 

La sorpresa para todos fue que no era un código complejo, lo cierto es que es muy simple, de hecho este código sólo tiene una línea:
 

"El tiempo que hará mañana será similar al tiempo que ha hecho hoy"

 

Darío Corral

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  1. en respuesta a johngbra
    -
    #4
    28/02/14 01:52

    Hola John,

    Te he visto en el twitter, te has puesto el traje de gala para el asalto a la bolsa, espero que haya estado bien.

    Lo que has puesto me ha recordado una cita de Mark Twain: "A banker is a fellow who lends you his umbrella when the sun is shinning but wants it back the moment it rains".

    Igualito que con todos lo que te has encontrado en tu visita a la bolsa :-)

    Saludos

  2. #3
    johngbra
    27/02/14 23:55

    Dependerá donde vivas porque en Almería es llove 5 min y salir un solazo... Jeje
    Y en Madrid llueve, se quedan las nubes y vuelve a llover

  3. en respuesta a Ismael Vargas
    -
    #2
    25/02/14 21:25

    Hola Ismael,

    Si te digo la verdad buscaba el debate sobre esta historia entre los lectores, tú eres el primero que te has animado :-) (espero que no el último).

    En mi opinión hace alusión a que los procesos escolásticos como los mercados, se caracterizan por la propiedad de Markov (http://es.wikipedia.org/wiki/Propiedad_de_Márkov), es decir, no tienen memoria o su memoria es muy corta.

    Si es así, cómo nos basamos en el pasado para predecir/sacar beneficios de los comportamientos futuros de los mercados?

    Un saludo

  4. Top 100
    #1
    25/02/14 17:24

    Buena metáfora, en bolsa entender lo complejo para obtener un modelo que intente ser lo más sencillo posible... Esto nos decía un profesor que en economía los modelos sencillos suelen tener buenos resultados, pero para llegar a ellos hay que entender bien lo que hay detrás y eso es complejo. Por ejemplo la Z de Altman, al final realizar un estudio econométrico tan completo pero terminar con un algoritmo relativamente sencillo es algo muy interesante.

    Un saludo

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