Одним из таких редких событий стал крах фондового рынка 1987 года, который сформировал меня как трейдера и предоставил возможность пройти отличную школу. Ниро из главы 1, живущий в небольшом доме, не хочет оказаться на опасной дороге, он избегает риска редких событий — и это самый благоразумный подход. Я гораздо агрессивнее Ниро и иду на шаг впереди; я построил свою карьеру и бизнес так, чтобы зарабатывать на редких событиях. Другими словами, они приносят мне прибыль благодаря асимметричным ставкам, которые я делаю.
Во многих областях такая асимметрия не важна. И классической схеме «успех/промах» накопленный счет ничего не значит, важна только частота события. Но вне ее размах играет роль. К сожалению, технические приемы, используемые в экономике, зачастую импортированы из других областей — экономика финансов все еще молодая дисциплина (конечно, она пока не стала наукой). В большинстве других отраслей люди без проблем исключают экстремальные величины из выборки, когда разница в результатах различных исходов незначительна, обычно это касается образования и медицины. Преподаватель, вычисляющий средний балл своих студентов, не принимает в расчет лучший и худший показатели, которые он называет «выбросами», берет среднее от оставшихся, и это вполне разумно. Легкомысленный синоптик делает то же самое с экстремальными температурами — необычный эпизод в состоянии вызвать перекос общего результата (хотя мы увидим, что это может оказаться ошибкой, когда дело касается прогноза будущих свойств ледяных шапок). Так что люди из мира финансов позаимствовали эту технику и игнорируют не очень частые события, не замечая, что их влияние способно обанкротить компанию.
Многие ученые из реального мира стали жертвой такой же глупой ошибки, неверно истолковывая статистику. Яркий пример — обсуждение глобального потепления. Его не смогли заметить на ранней стадии, поскольку обычно ученые выбрасывали из выборки пиковые значения температур, считая, что они вряд ли повторятся. Может быть, и правильно не замечать экстремальные величины, когда рассчитываешь среднюю температуру в целях создания графика отпусков. Но этот метод не работает, когда мы изучаем физические свойства климата, особенно если важен кумулятивный эффект. Такие исследователи первоначально игнорировали тот факт, что пиковые значения, хотя и случаются редко, непропорционально усиливают таяние ледяных шапок. Точно так же, как и в финансах, где событие, даже будучи редким, может иметь серьезные последствия, которые нельзя просто игнорировать.
Почти все выше среднего
Джим Роджерс не единственный, кто совершает эту традиционную ошибку, путая среднее и медиану. Справедливости ради надо сказать, что некоторые люди, зарабатывающие размышлениями на жизнь — например, известный философ Роберт Нозик
[36], совершают другую версию той же ошибки (Нозик в остальном выдающийся и яркий мыслитель; до своей преждевременной смерти он был, пожалуй, наиболее уважаемым американским философом того поколения). В книге The Nature of Rationality («Природа рациональности») он приводит, как это принято у философов, любительские аргументы из области эволюции и пишет следующее: «Поэтому не больше 50 % населения могут быть богаче остальных». Конечно же, богаче остальных могут быть больше чем 50 % населения. Предположим, что у вас есть очень небольшое число крайне бедных людей, а остальные относятся к среднему классу. Среднее будет ниже медианы. Возьмите население в 10 человек, девять из которых имеют доход в 30 тыс. долларов, а один — 1 тыс. долларов. Средний доход окажется равным 27 100 долларам, и у 9 человек из 10 он будет выше среднего.
Рис. 6.1. Образец временного ряда
На рис. 6.1 показана последовательность точек, начинающаяся с W0, и заканчивающаяся в конце периода наблюдения точкой Wt. Это можно считать гипотетическим или реальным результатом торговой стратегии, которую вы предпочитаете, эффективностью работы инвестиционного менеджера, ценой квадратного метра среднего палаццо эпохи Ренессанса во Флоренции, котировками акций фондового рынка Монголии или разницей между монгольским и американским фондовым рынком. Данный пример состоит из заданного числа последовательных наблюдений W1 W2, и так далее, упорядоченных так, что события, отмеченные справа, произошли позже тех, что слева.
Все было бы намного проще, если бы мы точно знали, что живем в детерминистском мире, то есть мире, в котором отсутствует случайность (мир правой колонки табл. 1). Поведение последовательности точек давало бы понятную и предсказуемую информацию. Мы могли бы точно сказать, что произойдет через день, через год и, возможно, через десять лет. Нам даже не понадобился бы статистик, с этим справился бы и второсортный инженер. Ему не нужно было бы иметь современную ученую степень; любой человек, прошедший в XIX веке обучение у Лапласа, смог бы решить уравнения, которые называются дифференциальными, или, что то же самое, уравнения движения, поскольку мы имеем дело с динамикой тела, чье положение зависит от времени.
Если бы мы жили в мире, где случайность четко очерчена, то все было бы просто, учитывая, что создана целая область знаний под названием «эконометрика», или «анализ временных рядов». Вы бы позвали знакомого специалиста по эконометрике (мой опыт общения с ними говорит о том, что они, как правило, вежливо и дружелюбно относятся к практикам). Он запустил бы свою программу, проверил данные и выдал бы вам диагноз: стоит ли доверить денежные средства трейдеру с такими результатами или имеет ли смысл такая торговая стратегия. Вы могли бы даже купить облегченную версию его программы дешевле чем за 999 долларов и запустить ее в очередные дождливые выходные.
Однако нет уверенности, что мир, в котором мы живем, четко определен. Мы увидим, что суждения, сделанные по итогам анализа свойств, которые проявились в прошлом, могут случайно оказаться верными. А могут оказаться бессмысленными, невзначай сбить вас с пути и повести в противоположном направлении. Иногда рыночные данные становятся настоящей западней: они выдают себя за нечто противоположное своей природе, просто чтобы вы инвестировали в эту ценную бумагу или не смогли совладать с рисками. Например, валюты, демонстрирующие наибольшую историческую стабильность, наиболее уязвимы к крахам. Это горькое открытие сделали летом 1997 года инвесторы, которых привлекла безопасность фиксированных курсов валют Малайзии, Индонезии и Таиланда (они были привязаны к доллару и продемонстрировали отсутствие волатильности вплоть до самой резкой, внезапной и грубой их девальвации).
Мы были бы или слишком небрежными, или слишком строгими, рассматривая информацию о прошлом как предсказание будущего. Будучи скептиком, я отвергаю временные ряды из прошлого в качестве показателей будущих результатов; мне нужно больше, чем данные. Главный аргумент для меня — редкое событие, но есть и множество других.
