Майкл Льюис - Moneyball. Как математика изменила самую популярную спортивную лигу в мире

Результаты Деймона в нападении в 2001 году «Окленд» мог легко возместить, но вот его мастерства в защите – нет. Нужно было понять, как оценить потери «Окленд», если на позиции Деймона в центральной защите внешнего поля станет играть Терренс Лонг. Как измерить эти потери, в «Окленд» не знали, по крайней мере не знали, как измерить эти потери точно. Но подобраться к решению этой задачи ближе, чем кто-либо другой, они могли или по крайней мере рассчитывали. Дело в том, что с тех пор, как Билл Джеймс когда-то впервые посетовал на бессмысленность показателей статистики в защите, произошли перемены. И перемены эти были связаны с новой информацией и новым подходом к решению старой задачи. Примечательным было то, что толчком для этого стали перемены на Уолл-стрит.

Вначале 1980-х годов финансовые рынки США переживали время разительных перемен. Сочетание возможностей компьютерных технологий и интеллекта привело к появлению совершенно новых финансовых инструментов – фьючерсов и опционов. Опционы и фьючерсы представляли какую-то часть информации об акциях и облигациях, но эта производная информация вскоре стала настолько мудреной и сложной для понимания, что на Уолл-стрит родилось слово, которое обозначало все эти финансовые инструменты: «деривативы». У нового вида финансовых активов было одно серьезное отличие от традиционных акций и облигаций: определенная, четко измеримая стоимость. Никто не мог сказать, какова реальная стоимость обычной ценной бумаги или облигации. Стоимость ценных бумаг зависела от мнения, существовавшего на финансовом рынке, – ценные бумаги имели такую цену, которую диктовал рынок. Производные инструменты , которые представляли фрагменты информации об акциях и облигациях, если их «склеить» вместе в одно целое, должны были дать точно такую же стоимость, как стоимость соответствующих им акций и облигаций. Если их стоимость отличалась от стоимости базового актива, рынок можно было назвать «неэффективным», и торговец производными активами мог получить огромную прибыль, правильно торгуя такими производными активами.

Почти десять лет тот, кто понимал, как работать с новыми финансовыми инструментами, мог получать, практически ничем не рискуя, огромные доходы. Нужно сказать, что тех, кто разобрался в математической части вопроса, нельзя было назвать типичными трейдерами – это были хорошо образованные математики, статистики и ученые, которые оставили то, чем они занимались в Гарварде, Стэнфорде или Массачусетском технологическом институте, чтобы сорвать свой куш на Уолл-стрит. Эти ушлые трейдеры ворочали на рынке невероятными суммами, принимали решения на основе количественного анализа, а не интуиции, и все это в итоге изменило культуру Уолл-стрит. Главным экономическим последствием появления деривативов стала потребность в более точной оценке и оптимальном распределении рисков, потребность, которая на тот момент завладела умами финансистов сильнее, чем когда-либо в истории человечества. Главным социальным последствием появления деривативов стало то, что в умах целого поколения четко отпечаталась новая взаимосвязь между «неэффективностью» и «возможностью», а также укрепилась уже существовавшая взаимосвязь между «умом» и «деньгами».

Кен Морьелло и Джек Армбрустер были представителями этого поколения. Кен анализировал стоимость производных активов, а Джек торговал этими производными активами для одной из самых доходных чикагских трейдерских компаний. Эта компания оценивала финансовые риски лучше других. «В конце 1980-х Кенни начал подумывать о возможности использовать тот же подход для оценки игроков Главной бейсбольной лиги, – рассказывал Армбрустер. – Он интересовался теми областями, где статистика не отражала всей правды или даже вовсе искажала картину происходящего». Морьелло и Армбрустер хотели оценить каждое событие, которое происходило на бейсбольном поле, с большей точностью, чем это когда-либо делалось. В 1994 году они закончили с анализом деривативов и создали компанию, которая занималась анализом бейсбольных игроков и которую назвали AVM Systems.

Кен Морьелло сумел увидеть общее между рынками новых финансовых инструментов и бейсболом: в обеих областях «из-за нехватки данных существовала неэффективность». Еще Билл Джеймс в свое время обратил внимание на то, что бейсбольная статистика не отражала мастерство игрока в его чистом виде – в результатах статистики всегда примешивался фактор удачи, многие события игры упускались из виду. Два игрока выведены в аут, бегущий [79]– на второй базе, и в этот момент питчер осуществляет великолепную подачу: отбивающий промахивается и неудачно отбивает мяч в левую часть внешнего поля; отбитый мяч был бы пойман, но на месте левого защитника внешнего поля играет Альберт Белль. Прозорливый бегущий на второй базе, зная, что Белль не отличается расторопностью ни в ловле мяча, ни в том, как он бежит на базу [80], успевает добежать до домашней базы. При этом в карточках статистики игры отмечается то, что отбивающий отбил подачу удачно, питчер осуществил подачу плохо, а левый защитник внешнего поля и бегущий со второй базы не получают никаких отметок – для статистики они просто присутствовали на поле в момент вышеописанных событий. Это карикатура на то, как делаются несправедливые оценки. Питчер и бегущий заслужили положительную оценку своих действий, отбивающий и защитник левой части внешнего поля – отрицательную (первый должен был отбить мяч правильно, второй – каким-то образом избежать «ошибки» и не допустить того, чтобы соперники сумели пробежать базы).

Едва ли в бейсболе хотя бы одна игра когда-либо оценивалась точно и не требовала бы корректировок, связанных с особенностями игроков, принимавших в ней участие, либо с особенностями стадиона, на котором она проходила. Компанию AVM Systems интересовало следующее: она хотела понять, как учитывать в каждом отдельном событии на поле вклад присутствующих игроков, как определить, кто из игроков на данное событие повлиял положительно, а кто – отрицательно и как количественно измерить это влияние. Если удастся это понять, то можно будет ответить на многие другие вопросы. Например, сколько хитов на вторую базу должен сделать Альберт Белль, чтобы возместить потери от пропущенных им высоких мячей флай, которые так просто поймать.

Как учесть вклад игроков, было понятно: по количеству пройденных баз. Пройденные базы были расчетной монетой бейсбола – всем понятным знаменателем, показывающим, что происходило на поле. Какова была цена каждого маленького события бейсбольного поля – ответить на этот вопрос было сложнее. Компания AVM Systems попыталась сделать это следующим образом: она собрала информацию об играх Главной бейсбольной лиги за последние десять лет, информацию о каждом мяче, который был отбит в игру. Каждое событие, следовавшее после отбивания мяча в игру, сравнивалось с теми событиями, которые происходили в большинстве похожих ситуаций за последние десять лет. «Что бы ни случалось во время игры в данный момент, – говорил Армбрустер, – такие же события уже происходили до этого тысячи раз». Вклад игроков, которые участвовали в игре, оценивался относительно среднего показателя в аналогичных ситуациях.