Чёрный лебедь. Под знаком непредсказуемости

Талеб Нассим Николас

Специалисты, которые как бы… неспециалисты: брокеры, клинические психологи, психиатры, председатели приемных комиссий, окружные судьи, члены всевозможных советов, подборщики кадров, разведаналитики (достижения ЦРУ смехотворны, если посмотреть, во сколько они обходятся). Я бы еще добавил (на основании изученной литературы) экономистов, составителей финансовых прогнозов, профессоров-финансистов, политологов, «экспертов по риску», служащих Банка международных расчетов, почетных членов Международной ассоциации финансовых инженеров и персональных финансовых консультантов.

А дело вот в чем: в тех областях, где все подвижно и потому требует осознания, специалистов обычно не бывает, тогда как в стабильных областях кое-какие специалисты есть. Иными словами,

специалистов практически не существует в профессиях, имеющих дело с будущим и строящих свои расчеты на основе изучения неповторяющегося прошлого (за исключением метеорологии и тех видов бизнеса, которые определяются кратковременными физическими, а не социоэкономическими процессами). Я ни в коем случае не утверждаю, что никто из имеющих дело с будущим не способен предоставить о нем никакой полезной информации (как я уже говорил, газеты отлично предсказывают часы начала спектаклей), я просто говорю, что те, кто не приносит никакой практической пользы, чаще всего имеют дело с будущим.

Можно взглянуть на проблему иначе: подвижная среда изобилует Черными лебедями, а узкий специалист поневоле «туннелирует». Там, где Черные лебеди неопасны и «туннелирование» никому не грозит бедой, специалисты прекрасно справляются со своими задачами.

Роберт Триверс, эволюционный психолог и прямо-таки ясновидящий (теория, которую он разработал, готовясь к карьере юриста, сделала его одним из влиятельнейших эволюционистов со времен Дарвина), высказывает другую точку зрения. Он видит корень проблемы в самообольщении. В тех занятиях, в которых поднаторели еще наши предки (таких, как набеги ради добычи), мы отлично предсказываем исход, оценив баланс сил. Как люди, так и шимпанзе сразу определяют, на чьей стороне сила, — прикинув соотношение возможных выгод и потерь, они решают, стоит ли нападать и удастся ли вернуться с награбленным добром и пленницами. И только начав атаку, вы поддаетесь самообольщению, заставляющему вас игнорировать дополнительную информацию — в бою колебаний быть не должно. А вот глобальных войн в истории человечества было мало; они для нас внове, поэтому мы склонны недооценивать их длительность и переоценивать свое превосходство. Вспомните, как недооценивали продолжительность войны в Ливане. Первая мировая тоже казалась парой пустяков тем, кто ее начинал. Так было и с войной во Вьетнаме, и с войной в Ираке, да почти с каждым вооруженным конфликтом современности.

Самообольщение — действительно важный фактор. В этом и суть проблемы специалистов: они не знают, чего они не знают. Нехватка знаний и ложное представление о качестве этих знаний идут рука об руку — тот же механизм, который мешает людям узнавать больше, внушает им удовлетворенность своими знаниями.

А сейчас мы поговорим о точности прогнозов, то есть о нашей способности предсказать конкретную величину.

Как смеяться последним

Изучать ошибки прогнозирования можно, в частности занимаясь трейдингом. Мы, квант-инженеры, располагаем обширнейшей информацией об экономических и финансовых прогнозах — от сводок по важнейшим экономическим показателям до прогнозов и советов телевизионных «экспертов» и «оракулов». Владение таким объемом данных, причем уже введенных в компьютер, делает эту профессию бесценной для эмпирика. Будь я журналистом или, не дай боже, историком, мне пришлось бы порядком помучиться, проверяя прогностическую эффективность бесчисленных и бесконечных дискуссий. Словесные комментарии невозможно (по крайней мере не так просто) обработать на компьютере. Кроме того, многие наивные экономисты буквально засыпают нас прогнозами с длиннющими столбцами показателей, так что, поместив всех экономистов и все показатели в одну базу данных, мы сможем судить лишь о том, вправду ли одни экономисты лучше других (разница невелика) и есть ли сферы, в которых они более компетентны (увы, если и есть, то не стоящие внимания).

Я же по роду деятельности имел привилегию близко изучить нашу способность к прогнозированию. Когда я работал штатным

трейдером, примерно дважды в неделю в 8.30 утра на моем мониторе высвечивалось некое число, сообщенное Министерством торговли, или Министерством финансов, или еще каким-нибудь почтенным учреждением. Я понятия не имел, что значат эти цифры, и мне не приходило в голову тратить силы на то, чтобы это выяснить. Они бы и вовсе меня не занимали, если бы мои коллеги не ломали из-за них копья, топя свои прогнозы в словесной подливке. В центре внимания оказывались то индекс потребительских цен (ИПЦ), то показатель занятости вне аграрного сектора (изменение числа трудоустроенных), то объем денежной массы (переименованной шутниками трейдерами в «нижнюю массу»), то валовой внутренний продукт (самое важное), то что-нибудь еще, вносившее в разговор особое оживление.

Продавцы информации дают вам послушать прогнозы из уст «ведущих экономистов» (в костюмах), которые работают в почтенных компаниях вроде «Дж. П. Морган Чейз» или «Морган Стэнли». Вы видите, как эти экономисты говорят, как убедительно и красноречиво строят теории. Почти все они получают семизначные гонорары и считаются «светилами»; армии исследователей перелопачивают для них числа и показатели. Но «светила» эти настолько неумны, что обнародуют результаты своих выкладок, вот так, запросто, чтобы потомки могли увидеть и оценить уровень их компетентности.

Хуже того, многие финансовые организации издают ежегодные буклеты под названием «Прогнозы на 200* год» (вписать следующий год). Разумеется, им не приходит в голову проверить, сбываются ли их предвидения. Еще более глупы те, кто платит деньги за такие прогнозы, не проведя пары простых экспериментов (хотя они и просты, к ним редко прибегают на практике). Вот один элементарный эмпирический тест: сравним наше «светило экономики» с гипотетическим шофером (таким, как Михаил из главы 1). Создайте некоего синтетического субъекта, который предсказывает последующее число, зная предыдущее (но не зная ничего другого). Затем вам нужно лишь сравнить допуски на ошибку «светила экономики» и нашего искусственного субъекта. К сожалению, зачарованные красивыми речами, мы забываем о необходимости таких экспериментов.

События необычайны

Проблема прогнозирования еще чуть сложнее. В основном это объясняется тем, что мы живем не в Среднестане, а в Крайнестане. Наши прогнозисты, может быть, умеют предсказывать рядовые явления, но не из ряда вон выходящие; тут они терпят сокрушительное фиаско. Достаточно упустить в долгосрочном прогнозе изменение процентной ставки с 6 процентов до 1 процента (как это произошло между 2000 и 2001 годом), и уже никакие последующие расчеты не выправят суммарный результат. Важно не то, насколько редко мы ошибаемся, а какова суммарная погрешность.

А суммарная погрешность зависит в основном от больших неожиданностей, от открытия новых перспектив, тогда как составители экономических, финансовых и политических прогнозов не только закрывают на них глаза, но и стыдятся сказать хоть что-то необычное своим клиентам. События же, как показывает опыт, почти всегда необычайны. Более того, прогнозисты от экономики, как мы очень скоро убедимся, гораздо ближе в своих догадках друг к другу, чем к реальному результату. Никто не хочет быть белой вороной.

Поскольку я занимался неформальными разысканиями для личной пользы и развлечения, а не для того, чтобы что-то публиковать, я воспользуюсь уже обработанными материалами других исследователей, которые героически перетерпели занудство издательского процесса. Удивительно, как мало сами специалисты задумываются о полезности своих профессий. Существует несколько — всего несколько — формальных исследований в трех областях: анализ надежности ценных бумаг, политология и экономика. В ближайшие годы, несомненно, их станет больше. А может быть, и не станет — вполне вероятно, что коллеги затравят авторов этих работ. Из почти миллиона изданных трудов по экономике, политике и финансам лишь в единицах делается попытка проверить эти знания на их прогностическую пригодность.