Одураченные случайностью. Скрытая роль шанса в бизнесе и жизни
Шрифт:
Бэктестер
Один программист помог мне разработать бэктестер. Это компьютерная программа, позволяющая на основе базы данных с историческими котировками проверять гипотетические прошлые результаты любой торговой стратегии средней сложности. Я могу применять только механические правила заключения сделок, например, покупать акции NASDAQ, если цена закрытия превысит среднее значение предыдущей недели на 1,83 %, и немедленно получать представление об их доходности в прошлом. На экране отражаются гипотетические результаты выполнения этой стратегии. Если они мне не нравятся, я заменяю пороговое значение, скажем, на 1,2 %. Можно усложнять правила. Я продолжаю
Что же я делаю? Это в точности та же задача поиска выжившего среди множества правил, поиска стратегии, которая, возможно, могла бы сработать. Я подгоняю правило под данные. Эта деятельность называется «отбор данных». Чем больше попыток, тем больше вероятность, что я по чистой случайности найду правило, работающее на прошлых данных. В случайной последовательности всегда есть закономерность, которую можно обнаружить. Я убежден, что на западных рынках существует ценная бумага, котировки которой на 100 % коррелируют с изменениями температуры в Улан-Баторе, столице Монголии.
В техническом плане последствия даже хуже. Ученые Салливан, Тиммерман и Уайт в своей недавней выдающейся работе приходят к выводу, что правила, которые успешно применяются сегодня, могут быть результатом ошибки выживаемости.
Предположим, что некоторое время инвесторы экспериментировали с техническими торговыми правилами очень широкого спектра в принципе, с тысячами параметров правил различных типов. Постепенно правила, которые, как оказалось, исторически дают хорошие результаты, начинают привлекать больше внимания и считаются инвестиционным сообществом «серьезными кандидатами», а неудачные, скорее всего, забываются… Если за какое-то время рассмотрено достаточно торговых правил, некоторые из них по чистой случайности, даже при очень большой выборке, покажут превосходные результаты, несмотря на то что на самом деле они не обладают возможностями предсказывать доходность. Конечно, в таком контексте выводы, сделанные исключительно на подмножестве «выживших» торговых правил, могут вводить в заблуждение, поскольку не учитывают полный набор изначальных торговых правил, большинство из которых, скорее всего, показывают низкую результативность.
К сожалению, я неумеренно использовал бэктестинг в своей собственной карьере. Десятки тысяч трейдеров применяют продукт под названием Omega TradeStation, специально созданный для бэктестинга. Для него разработан даже специальный язык программирования. Страдая от бессонницы, дневные трейдеры становятся ночными бэктестерами, вспахивая данные и изучая их свойства. Усаживая своих обезьян за пишущие машинки и не определяя, какую книгу им нужно написать, в итоге они найдут свои гипотетические золотые прииски. Многие из них слепо верят в это.
Один из моих коллег, человек с престижным дипломом, так развил в себе веру в этот виртуальный мир, что абсолютно потерял всякое чувство реальности. То ли последние остатки здравого смысла быстро исчезли под курганом симуляций, то ли он изначально отсутствовал, что и привело к таким занятиям, — я сказать не могу. Близко наблюдая за коллегой, я понял, что природный скептицизм, который имелся у него когда-то, растворился без следа под весом данных, — он был большим скептиком, но, видимо, не там, где нужно. Ах, Юм!
Более тревожное расширение
Исторически медицина развивается методом проб и ошибок — иначе говоря, статистически. Теперь мы знаем, что между симптомами и лечением возможна совершенно неожиданная связь и что некоторые препараты успешны в лечении болезней по чистой случайности. Не могу похвастаться опытом в медицине, но в последние пять лет я постоянно читаю медицинскую литературу (достаточно долго для того, чтобы ознакомиться со стандартами, что мы увидим в следующей главе). Медицинские исследователи редко являются статистиками, а статистики — медицинскими исследователями. Многие врачи даже
Сезон доходов — одураченные результатами
Аналитики с Уолл-стрит в целом обучены находить бухгалтерские уловки, которые компании используют, чтобы скрывать свои доходы. Они, как правило, побеждают компании в этой игре (хотя и не всегда). Но их не учили ни думать о случайности, ни справляться с ней (как и понимать ограничения своих методик, размышляя о них, — фондовые аналитики делают прогнозы даже хуже метеорологов, а амбиций у них гораздо больше). Когда компания в первый раз показывает рост доходов, она не привлекает внимания тут же. После второго раза ее название начинает мелькать на экранах компьютеров. Третий раз, и компания удостаивается нескольких рекомендаций «покупать».
Так же как в случае проблемы послужного списка, рассмотрим когорту из 10 тыс. компаний и предположим, что в среднем они едва обеспечивают доход на уровне безрисковой ставки (то есть казначейских обязательств). Все компании заняты различными видами волатильного бизнеса. На конец первого года у нас будет 5 тыс. «звезд», показавших рост доходов (предположим, что инфляции нет), и 5 тыс. «собак» (компаний с небольшой долей рынка и низким рыночным ростом). Через три года «звезд» будет 1250. Аналитический департамент инвестиционного банка сообщит вашему брокеру их названия с настоятельной рекомендацией «покупать». Тот оставит вам голосовое сообщение о том, что только что получил новую информацию и нужно срочно действовать. Вам пришлют по электронной почте длинный список компаний. Вы возьмете акции одной или двух. А тем временем менеджер, который отвечает за ваш пенсионный план 401(k), купит весь список.
Мы можем поразмышлять о причинах выбора направлений инвестирования — так же как о менеджерах в приведенном выше примере. Предположим, вы находитесь в 1900 году и у вас есть сотни возможных вариантов вложений. Можно рассмотреть рынки Аргентины, Российской империи, Британской империи, объединенной Германии и множество других. Рациональный человек купил бы не только бумаги такой развивающейся страны, как США, но также России и Аргентины. Конец истории хорошо известен: хотя многие фондовые рынки, например Соединенного Королевства и Соединенных Штатов, выросли чрезвычайно сильно, у инвестора в Российскую империю на руках осталось не больше, чем среднего качества туалетная бумага. Страны, показавшие хороший результат, были лишь небольшим сегментом изначальной когорты; можно ожидать, что благодаря случайности некоторые направления инвестиций всегда приносят чрезвычайно много. Интересно, знают ли об этом те «эксперты», которые делают дурацкие (и своекорыстные) заявления типа «рынки всегда вырастают на интервале в 20 лет»?
Гораздо более острая проблема связана с относительными результатами, или сравнением, двух и более людей или компаний. Хотя мы, конечно, одурачены случайностью, когда дело касается единственного временного ряда, одураченность умножается при сравнении, скажем, двух человек или какого-то человека с эталоном. Почему? Потому что случайны оба результата. Давайте проведем простой мысленный эксперимент. Возьмем двух людей, скажем, какого-то человека и его шурина, идущих по жизни. Предположим, что шансы каждого на удачу или неудачу равны. Возможные исходы: везучий — везучий (между ними нет разницы), невезучий — невезучий (опять нет разницы), везучий — невезучий (большая разница между ними), невезучий — везучий (опять большая разница).