Майкл Мобуссин - Больше, чем вы знаете. Необычный взгляд на мир финансов

• Статистические свойства рынков – от описания к предсказанию? При описании рынков экономисты обычно исходят из предположения о четко определяемом компромиссе между риском и вознаграждением. К сожалению, эмпирические данные отвергают существование простой взаимосвязи между доходностью и риском. Как утверждал Бенуа Мандельброт, неспособность что-либо объяснить вызвана неспособностью это описать.

Изучение статистических свойств рынка, которое фактически началось в начале 1960-х гг. с первой работы Мандельброта в области финансов, показало, что изменения цены акций распределяются не в соответствии с колоколообразной кривой, а скорее подчиняются степенным законам распределения 1. Практики фондового рынка знали об этом факте задолго до открытия Мандельброта и соответствующим образом – пусть даже интуитивно – корректировали свои модели. Но даже если сегодня мы можем правильно описать и категоризировать статистические свойства рынка, нам еще только предстоит разобраться в его причинно-следственных связях.

• Агентно-ориентированные модели. В своем большинстве экономические модели пренебрегают индивидуальными различиями и рассматривают среднестатистического индивида. В отличие от них агентно-ориентированные модели приписывают индивидуальным агентам хотя и ограниченные, но разнообразные способности и наделяют их свободой действий в компьютерном моделировании. Такие модели показывают, что индивидуальные различия оказывают важное влияние на рыночные исходы, а механизмы обратной связи играют большую роль. Например, человек часто принимает решения, ориентируясь на других людей. Эти простые модели могут значительно улучшить наше понимание поведения рынков – и в конечном итоге нашу способность его прогнозировать.

• Теория сетей и информационные потоки. В 1960-х гг. американский психолог Стэнли Милгрэм выдвинул знаменитую гипотезу пяти рукопожатий, согласно которой все люди в мире связаны друг с другом через цепочку из шести человек. Проблема в том, что эксперимент, на основе которого Милгрэм сделал свой вывод, в лучшем случае можно назвать искусственным. В течение десятилетий гипотеза о шести степенях разделения, несмотря на свою популярность, оставалась недоказанной.

В конце 1990-х гг. за эту проблему взялось новое поколение ученых, которые использовали более продвинутые аналитические инструменты, включая компьютерное моделирование. На удивление, они не только подтвердили гипотезу о шести степенях разделения, но и описали ключевые свойства сетевой структуры 2.

Сегодня мы существенно продвинулись в понимании сетей, что, безусловно, является результатом междисциплинарных усилий, свободного обмена знаниями между точными, естественными и социальными науками. Исследования сетевых структур находятся на стыке множества областей, таких как эпидемиология, психология, социология, теория диффузии и стратегии конкурентной борьбы. Теория сетей также, вероятно, улучшит наше понимание того, как развиваются и изменяются товарные рынки и рынки капитала.

• Рост и распределение размеров. Распределение размеров компаний в промышленно развитых странах очень асимметрично: существует много мелких компаний и очень мало крупных. Эта закономерность наблюдается на протяжении более чем столетия. Однако ученые пока не могут объяснить механизм, который ведет к такому распределению.

Распределение размеров тела и скорости метаболизма у животных также асимметрично и очень похоже на распределение размеров компаний. Примечательно, что ученые сумели объяснить взаимосвязь между размерами тела и скоростью метаболизма с точки зрения физики 3. Применение некоторых биологических и физических принципов к социальным наукам также является многообещающим.

• Симулятор полетов для инвесторов? Меня всегда впечатляли симуляторы полетов, которые используются для обучения пилотов. Эти сложные машины имитируют множество условий, давая пилотам возможность получить важный опыт и обратную связь в близкой к реальной, но безопасной обстановке.

Можно ли создать подобный симулятор для обучения инвесторов? Одной из главных проблем в инвестировании – особенно в долгосрочном – является обратная связь. Исследования показывают, что четкая и последовательная обратная связь помогает профессионалам в любой вероятностной среде. Но если метеорологи и игроки на тотализаторе получают точную и своевременную обратную связь, то долгосрочные инвесторы нет. Возможно, когда-нибудь мы сможем создать обучающий симулятор, который поможет инвесторам научиться принимать лучшие решения. Разумеется, это приведет к тому, что переиграть рынки станет еще труднее.

Ежедневно на мировых рынках оборачиваются триллионы долларов. Но, несмотря на высокие ставки и значительные ресурсы, которые выделяются на изучение рынков, мы еще многого не понимаем. В этой книге я постарался донести до читателей мысль о том, что ответы на многие из поставленных вопросов могут быть найдены только при междисциплинарном подходе.

1. J. Edward Russo and Paul J. H. Schoemaker, Winning decisions: Getting It Right the First Time (New York: Doubleday, 2002), 3–10.

2. Alfred Rappaport and Michael J. Mauboussin, Expectations Investing (Boston, Mass.: Harvard Business School Press, 2001), 106–8. В настоящей дискуссии предполагается, что диверсифицированные портфели держат нейтральные по отношению к риску инвесторы. Методики с учетом неприятия риска см. у Ron S. Dembo and Andrew Freeman, Seeing Tomorrow: Rewriting the Rules of Risk (New York: John Wiley & Sons, 1998).

3. Michael Steinhardt, No Bull: My Life In and Out of Markets (New York: John Wiley & Sons, 2001), 129.

4. Steven Crist, “Crist on Value”, in Andrew Beyer et al., Bet with the Best: All New Strategies From America’s Leading Handicappers (New York Daily Racing Form Press, 2001), 64. Принадлежащая перу Криста глава предлагает одно из лучших описаний интеллектуального инвестирования, которые мне доводилось когда-либо читать. Я также очень рекомендую книгу Стивена Криста Betting on Myself: Adventures of a Horseplayer and Publisher (New York Daily Racing Form Press, 2003).

5. Из напутственной речи Роберта Рубина в Университете Пенсильвании, 1999, http://www.upenn.edu/almanac/v45/n33/speeches99.html.

6. См. главу 5.

7. Sarah Lichtenstein, Baruch Fischhoff, and Lawrence D. Phillips, “Calibration of Probabilities”, in Judgment Under Uncertainty: Heuristics and Biases , ed. Daniel Kahneman, Paul Slovic, and Amos Tversky (Cambridge: Cambridge University Press, 1982), 306–34.

8. Peter Schwartz, Inevitable Surprises: Thinking Ahead in a Time of Turbulence (New York: Gotham Books, 2003).

9. Roger Lowenstein, When Genius Failed: The Rise and Fall of Long-Term Capital Management (New York: Random House, 2000) [6]; Nassim Nicholas Taleb, The Black Swan: The Impact of Highly Improbable (New York: Random House, 2007) [7].

10. Daniel Kahneman and Amos Tversky, “Prospect Theory: An Analysis of Decision Under Risk”, Econometrica 47 (1979): 263–91.

11. Nassim Nicholas Taleb, Fooled By Randomness: The Hidden Role of Chance in Markets and in Life (New York: Texere, 2001), 89–90 [8]. Талеб выговаривает известному инвестору Джиму Роджерсу за то, что тот не советует инвестировать в опционы из-за высокой частоты убытков. По словам Талеба, «мистер Джим Роджерс добился в жизни очень многого для человека, который не видит различия между вероятностью и ожиданием».