Чтение онлайн

Редкие события влияют не на какую-то определенную ценную бумагу. Они легко могут снизить доходность всего портфеля. Например, многие трейдеры покупают закладные и хеджируют их так, чтобы снизить риск и избежать волатильности, в надежде получить определенную прибыль, превышающую доход по государственным облигациям (который используется как отраслевой ориентир минимального ожидаемого дохода). Они применяют компьютерные программы и активно используют помощь ученых с докторскими степенями в области прикладной математики, астрофизики, физики элементарных частиц, радиофизики, гидродинамики и даже (хотя и нечасто) обращаются к помощи настоящих докторов экономических наук. Такие портфели показывают стабильные результаты в течение длительных периодов времени. Затем внезапно, как бы случайно (я утверждаю, что неслучайно), стоимость портфеля падает на 40 %, хотя вы ожидали и худшем случае 4-процентного падения. Вы звоните управляющему, чтобы выразить свое негодование, а он говорит вам, что это не его вина, просто как-то драматически изменились связи между инструментами (буквально так). Он укажет вам также на то, что похожие фонды столкнулись с такими же проблемами.

Вспомните, что некоторые экономисты называют редкие события проблемой песо. Упомянутая проблема песо оказалась неожиданно типичной. С начала 1980-х дела у валюты южного соседа США не пошли лучше. Долгие периоды стабильности приводили толпы банковских валютных трейдеров и операторов хедж-фондов в тихие воды мексиканского песо; они радовались тому, что владели этой валютой, из-за высоких процентных ставок по инструментам, деноминированным в песо. Затем они неожиданно вылетали с рынка, теряя деньги инвесторов, работу и переключаясь на другие профессии. Затем наступал новый период стабильности. Приходили новые валютные трейдеры, не помнившие о плохих временах. Их привлекало мексиканское песо, и история повторялась снова.

Интересно, что редкие события случаются на рынках большинства финансовых инструментов с фиксированным доходом. Весной 1998 года в течение двух часов я пытался объяснить управляющему на тот момент крупного хедж-фонда значение проблемы песо. Я далеко зашел в своих попытках донести до него то, что эта концепция распространяется на все формы инвестиций, основанных на наивной интерпретации волатильности прошлых временных рядов. Ответ был такой: «Вы совершенно правы. Мы не трогаем мексиканское песо. Мы инвестируем только в рублевые активы». Он вылетел с рынка несколько месяцев спустя. До того момента российский рубль означал привлекательные процентные ставки, так что приглашение приняли «охотники за доходностью» всех мастей. Он и другие владельцы инвестиций, деноминированных в рублях, потеряли в течение лета 1998 года примерно 98 % средств.

В главе 3 мы видели, что стоматологу не нравится волатильность, так как с ней связаны частые отрицательные эмоции. Чем чаще он изучает свои результаты, тем больше отрицательных эмоций испытает из-за большей переменчивости портфеля при наблюдении с более «высоким разрешением». Соответственно инвесторов, в основном по эмоциональным причинам, привлекают стратегии, в рамках которых возможны редкие, но значительные изменения. Это называется «прикрыть случайность париком». Психологи недавно выяснили тенденцию: люди чувствительны к наличию или отсутствию определенного стимула, а не к его величине. Это означает, что убыток вначале воспринимается просто как убыток, а его масштаб понимается позднее. То же самое касается прибыли. Игрок предпочтет, чтобы количество убытков было мало, а количество выигрышей — велико, вместо того чтобы оптимизировать общий результат.

Мы можем взглянуть на другой аспект проблемы. Предположим, некто участвует в научных исследованиях. День за днем, удалившись от мира, он расчленяет мышей у себя в лаборатории. Год за годом он делает попытку за попыткой, но так и не видит результата, который можно обнародовать. Его вторая половина может потерять терпение при виде неудачника, вечно пахнущего мышиной мочой. Но вот — «Эврика!» — однажды он добивается результата. Наблюдатель, глядя на временной ряд его занятий, не увидит абсолютно никакой пользы, хотя каждый день вероятностно приближает его к конечному результату.

То же касается издателей: они могут выпускать одну книгу за другой, и к их бизнес-модели не будет никаких вопросов, если однажды раз в десять лег они не взорвутся серией супербестселлеров масштаба Гарри Поттера — конечно, при условии, что они делают работу качественно, а у их книг есть вероятность стать бестселлерами. Интересный экономист Артур Де Вани смог применить эти мысли к двум областям — кинобизнесу и своему собственному здоровью и стилю жизни. Он выяснил характерный перекос выручки от проката фильмов и вышел на другой уровень, а именно вывел дикий вид неподдающейся измерению неопределенности, которую мы обсудим в главе 10. Столь же интересно следующее его открытие: от природы наш организм предрасположен к перекошенным физическим нагрузкам (у охотников и собирателей были периоды бездействия, за которыми следовали вспышки интенсивного расходования энергии). В свои шестьдесят пять Артур, говорят, имеет физическую форму человека вдвое моложе его возраста.

На рынках есть категория трейдеров, которые инвертировали эффект редких событий, волатильность нередко приносит им хорошие новости. Эти трейдеры часто теряют деньги, но в очень небольших количествах, а зарабатывают редко, но много. Я называю их «охотниками за кризисами». И счастлив быть одним из них.

Почему редкие события не обнаруживаются статистиками?

Для неспециалистов статистика может показаться слишком сложной, но концепция, лежащая в основе современных теорий, настолько проста, что мой французский приятель-математик называет ее ласково кухней. Все базируется на простом замечании: чем больше у вас информации, тем больше вы уверены в результате. А теперь вопрос: насколько вы уверены? Общепринятые статистические методы основаны на постоянном повышении уровня уверенности, нелинейно по сравнению с количеством наблюдений, то есть при n-кратном увеличении размера выборки мы увеличиваем наше знание на квадратный корень из n. Предположим, я вынимаю красные и черные шары из урны. Мой уровень уверенности о соотношении красных и черных шаров после 20 попыток не в два раза выше, чем тот, что был у меня после 10 попыток, он умножается на квадратный корень из 2 (то есть на 1,41).

Статистика становится сложной и начинает обманывать нас там, где распределение не является симметричным, как в рассмотренном случае с урной. Если маловероятно найти красный шар в урне, в которой доминируют черные шары, тогда наше знание об отсутствии красных шаров будет расти очень медленно — гораздо медленнее, чем ожидаемый квадратный корень из n. С другой стороны, наше знание о наличии красных шаров критически улучшится, как только один из них будет найден. Эта асимметрия знания нетривиальна; она центральный элемент этой книги и центральная философская проблема для таких людей, как Юм и Карл Поппер (об этом далее).

Чтобы оценить результаты инвестора, нам нужно или разработать хитроумную и неочевидную технику, или ограничить оценки ситуациями, в которых наши суждения не зависят от частоты событий.

Озорное дитя заменяет шары

Но все может сложиться гораздо хуже. В некоторых случаях, когда доля красных шаров сама имеет случайное распределение, мы никогда не узнаем структуру содержимого урны. Это называется «проблемой стационарности». Представьте урну, у которой нет дна. Некий озорной ребенок без моего ведома добавляет в нее шары того или иного цвета по мере того, как я их оттуда вынимаю. Теперь мои выводы вовсе ничего не значат. Я могу предположить, что красные шары составляют 50 % содержимого урны, а озорник, услышав это, потихоньку заменит все красные шары на черные. Это делает довольно шаткой большую часть наших знаний, полученных статистически.

Тот же самый эффект проявляется на рынках. Мы принимаем историю за простую равномерную выборку и верим, что наблюдение этой выборки значительно увеличит наши знания о будущем. А что, если проказливый ребенок поменяет состав урны? Иными словами, что, если все изменится?

Я изучаю и практикую эконометрику больше чем полжизни (с девятнадцати лет), как в университетской аудитории, так и в офисе, будучи трейдером на рынке производных инструментов. Эконометрика как наука представляет собой приложение статистики к выборкам, сделанным в различные периоды времени, которые мы называем временными рядами. Она основана на изучении временных рядов экономических показателей, статистических данных и т. д. Вначале то, что я знал, было близко к нулю (то есть меньше, чем сегодня), и мне было интересно, неужели временные ряды, отражающие действия уже умерших или ушедших на пенсию людей, имеют значение для предсказания будущего. Специалисты по эконометрике, знавшие о предмете много больше, чем я, таких вопросов не задавали; они намекали на то, что я интересуюсь глупостями. Один выдающийся эконометрик, Мохаммад Хашем Песаран, ответил на подобный вопрос рекомендацией «заниматься эконометрикой больше и лучше». Теперь я убежден, что большая часть эконометрики бесполезна — многое из того, что знают финансовые статистики, знать не стоит. Если суммировать нули хотя бы и миллиард раз, сумма останется нулем; точно так же накопление исследований и увеличение их сложности не даст результатов, если под этими исследованиями нет твердых оснований. Изучение европейских рынков 1990-х годов, конечно, сильно поможет историкам, но какое отношение это может иметь к нам сейчас, когда структура институтов и рынков изменилась столь сильно?

Заметьте, что экономист Роберт Лукас [37] произвел фурор в эконометрике, заявив, что если бы люди были рациональными, то их рациональность позволила бы им выявить в прошлом предсказуемые модели и адаптироваться, поэтому информация о прошлом стала бы совершенно бесполезной для предсказания будущего (этот аргумент, выраженный в математической форме, принес ему Нобелевскую премию). Мы — люди и действуем в соответствии со своими знаниями, которые есть сумма данных о прошлом. Я могу объяснить это путем следующей аналогии. Если рациональные трейдеры обнаруживают модель, в соответствии с которой акции растут по понедельникам, эта модель перестанет существовать сразу после ее обнаружения благодаря людям, которые будут покупать по пятницам в ожидании «эффекта понедельника». Нет смысла искать модели, которые доступны всем людям, имеющим брокерский счет. Однажды обнаруженные, эти модели будут ликвидировать сами себя.