Больше, чем вы знаете. Необычный взгляд на мир финансов

Вот несколько мыслей по поводу того, как междисциплинарный подход может помочь нам лучше понять природу инвестирования:

• Принятие решений и нейрология. На протяжении всей книги я часто ссылаюсь на теорию перспективы Даниэля Канемана и Амоса Тверски, которая говорит о том, что люди систематически принимают решения, идущие вразрез с теоретическими образцами. Теория перспективы подтолкнула развитие такой дисциплины, как поведенческие финансы, – здесь изучают когнитивные ошибки и неверные решения в бизнесе и инвестировании.

Несмотря на то что теория перспективы является огромным шагом вперед, она все же не объясняет, почему люди принимают те решения, которые они принимают. Прогресс в нейрологии сегодня дал исследователям возможность получить первые волнующие знания о том, что происходит в головном мозге, когда мы принимаем решения. Один из основателей нейроэкономики, Колин Камерер, приводит сравнение с первыми телевизорами, появившимися в 1950-х гг.: картинка пока размытая и постоянно требуется подстраивать антенну, но новые образы и озарения захватывают дух. Изображение «нейротелевизора» со временем будет становиться все более четким.

• 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 распределения¹. 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 структуры².

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 физики³. 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.

Примечания

Часть I. Философия инвестирования Глава 1. Играйте, как казино

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).