Одураченные случайностью. Скрытая роль шанса в бизнесе и жизни - Нассим Талеб

Нидерхоффер

Биография статистика и бизнесмена Виктора Нидерхоффера одновременно печальна и интересна, поскольку демонстрирует, как трудно в одном человеке ужиться крайнему эмпиризму и логике — чистый эмпиризм непременно приводит к одураченносги случайностью. Я привожу его пример потому, что Виктор Нидерхоффер, как и Фрэнсис Бэкон, выступал в университете Чикаго против паутины обучения и религии эффективности рынка. Это было в 1960-х годах, когда указанные взгляды были на пике. По контрасту со схоластикой финансовых теоретиков, он искал аномалии в данных и находил их. Он пришел также к выводу о бесполезности новостей и показал, что чтение газет не дает читателю предсказуемых преимуществ. Он получал свои знания о мире из данных о прошлом, очищенных от предубеждений, комментариев и вымысла. С тех пор расцвела целая отрасль таких игроков, их называют статистическими арбитражерами; некоторые наиболее успешные из них были вначале его учениками. История Нидерхоффера показывает нам, что эмпиризм нужно отделять от методологии.

В центре его modus (образа мышления) лежит следующая догма: любое «проверяемое» утверждение следует проверить, поскольку наш разум делает множество эмпирических ошибок, когда полагается исключительно на нечеткие впечатлении. Его совет очевиден, но редко выполняется на практике. Сколько выводов, которые мы считаем гарантированными, могут не быть таковыми? Проверяемое высказывание можно разбить на количественные составляющие и проверить статистическими исследованиями. Например, следующее здраво выглядящее утверждение в эмпирическом стиле

автомобильные аварии чаще происходят недалеко от дома

может быть проверено путем измерения расстояния между местом аварии и местом жительства водителя (если, скажем, 20 % аварий происходят в радиусе двенадцати миль). Однако нужно быть осторожными в интерпретации. Наивный читатель, увидев этот результат, скажет, что вероятность попасть в аварию больше, если вы едете по своему району, чем где-то далеко от него. Это типичный пример наивного эмпиризма. Почему? Потому что аварии могут случаться неподалеку от дома просто из-за того, что люди чаще оказываются в автомобиле именно там (20 % времени, проведенного за рулем, они находятся в радиусе двенадцати миль от места, где живут).

Но у наивного эмпиризма есть и более неприятный аспект. Я могу использовать данные, чтобы опровергнуть высказывание, но никогда — чтобы доказать его. Я могу воспользоваться историей, чтобы доказать ложность гипотезы, но никогда — чтобы подтвердить ее. Например, утверждение

рынок никогда не падает на 20 % за три месяца

может быть проверено, но является абсолютно бессмысленным на поверку. Я могу количественно опровергнуть его, найдя контрпримеры, но я не могу согласиться с ним только потому, что в прошлом рынок никогда не падал на 20 % за три месяца (нельзя просто совершить логический скачок от «никогда не падал» к «никогда не падает»). Выборки могут быть неподходящими; рынки могут меняться; у нас может быть недостаточно исторических данных.

С меньшими опасениями вы можете использовать информацию, чтобы опровергнуть, нежели чтобы подтвердить гипотезы. Почему? Рассмотрим следующие высказывания.

Высказывание А: Не бывает черных лебедей, потому что я видел четыре тысячи лебедей и среди них не было ни одного черного.

Высказывание Б: Не все лебеди белые.

Я не могу логически обосновать высказывание А вне зависимости от того, как много белых лебедей я мог последовательно наблюдать в жизни и еще увижу в будущем (если, конечно, я лишен привилегии гарантированно увидеть всех возможных лебедей). Однако можно доказать высказывание Б, найдя один-единственный контрпример. На самом деле высказывание А было опровергнуто после открытия Австралии, где обнаружили Cygnus atratus — разновидность лебедей угольно-черного цвета. Читатель может считать это намеком на идеи Поппера, поскольку между двумя высказываниями есть заметная асимметрия; более того, такая асимметрия лежит в основе любого знания. Она же определяет суть моих действий как человека, принимающего решения в условиях неопределенности.

Я сказал, что люди редко проверяют проверяемые высказывания. Впрочем, это даже лучше для тех, кто не может справиться с последствиями такой проверки. Следующее индуктивное высказывание иллюстрирует проблему прошлых данных буквально, без привлечения методологии или логики.

Я только что закончил всестороннее статистическое исследование жизни президента Буша. В течение пятидесяти восьми лет в ходе примерно 21 тыс. наблюдений он ни разу не умер. Следовательно, я могу провозгласить его бессмертным с высокой степенью статистической значимости.

Писали, что Нидерхоффер начал заикаться после того, как продал непокрытые опционы, основываясь на проверке данных и исходя из предположения, что все виденное им в прошлом было точным обобщением всего, что может произойти в будущем. Он положился на утверждение типа «рынок никогда так не делал в прошлом» и продал опционы «пут», которые приносили небольшую прибыль, если утверждение было истинным, и большие убытки в случае его ложности. Когда он «лопнул», результат почти двадцати лет работы был перечеркнут единственным событием, длившимся всего несколько минут.

Подобные исторические высказывания грешат и другой логической ошибкой: нередко, когда происходит какое-то крупное событие, вы слышите: «Такого не случалось раньше», — то есть для того, чтобы оказаться сюрпризом, событию нужно отсутствовать в истории. Так почему же в качестве наихудшего сценария мы рассматриваем худшее из событий, произошедших в нашем прошлом? Если прошлое, принося сюрпризы, не похоже на свое прошлое (я называю его «прошлое прошлого»), тогда почему наше будущее должно походить на наше прошлое?

Эта история преподает еще один урок, и, возможно, главный: похоже, Нидерхоффер рассматривал рынки как место, где можно найти поводы для гордости, добиться статуса и побед над «противниками» (такими как я), как будто это игра с определенными правилами. Он был чемпионом игры в сквош и любил побеждать. Вот только у реальности нет такого ограниченного списка симметричных законов и правил, как у спортивных игр. Любовь к состязательности толкнула его на беспощадную схватку за победу. Как мы видели в предыдущей главе, рынки (и жизнь) не являются простыми ситуациями типа «победа/поражение», поскольку цена поражения может заметно отличаться от масштаба победы. Максимизация вероятности победного исхода не ведет к максимизации математического ожидания результата игры, когда ее стратегия включает перекос, то есть небольшие шансы крупных поражений и большие шансы мелких побед. Если вы используете стратегию типа русской рулетки с низкой вероятностью крупных убытков, которые делают вас банкротом каждые несколько лет, вы, скорее всего, будете победителем почти во всех выборках — кроме того года, когда погибнете.

Я постоянно помню о догадках эмпирика 1960-х годов и его раннем вкладе в науку. К сожалению, я довольно мало чему научился у Нидерхоффера, и то в основном противоположному, особенно это касается последнего примера: ни к чему не относиться как к игре, в которой нужно победить, если только, конечно, это не спорт. Но и там я не люблю удушающую атмосферу соревнования и ничтожно мелкие поводы для гордости количественными результатами. Я научился также держаться подальше от людей с соревновательной натурой, поскольку они склонны упрощать мир и сводить его к простым категориям, например, книги скольких авторов они издали за год или какие места они занимают в табели о рангах. Есть что-то нефилософское в инвестировании своей гордости и эго в «мой дом/библиотека/автомобиль больше, чем у других в моей категории» — явная глупость заявлять о том, что ты первый в своей категории, сидя на бомбе с часовым механизмом.

Ну и, наконец, чрезмерный эмпиризм, соревновательность и отсутствие логической структуры выводов могут быть довольно взрывоопасной комбинацией.

Теперь я расскажу, как я открыл философа науки сэра Карла Поппера: это произошло тоже благодаря трейдеру, возможно, единственному, которого я искренне уважаю. Не знаю, как другие, но я, несмотря на свою сущность ненасытного читателя, после прочтения книги редко по-настоящему меняю что-либо в своем поведении (более или менее надолго). Книга может произвести сильное впечатление, но оно обычно пропадает после того, как я получаю новые впечатления (от новой книги). Мне приходится делать открытия самому (вспомните раздел «Горячая печка» главы 3), вот они помнятся долго.

Единственным исключением стал для меня сэр Карл, которого я открыл (или, возможно, открыл заново), читая работы Джорджа Сороса, трейдера и самобытного философа, который, похоже, посвятил свою жизнь продвижению идей Карла Поппера. Я научился у Сороса, возможно, не совсем тому, чему он хотел нас научить. Например, я не согласен с его утверждениями в области экономики и философии. Во-первых, при всем моем восхищении им я поддержу профессиональных мыслителей: сильная сторона Сороса — не философские спекуляции. Правда, он считает себя философом, это позволяет любить его не за что-то одно. Возьмите его первую книгу «Алхимия финансов»[38]. С одной стороны, кажется, что он обсуждает идеи научного описания, бросаясь громкими словами типа «дедуктивно-номологический», что всегда подозрительно, поскольку напоминает писателей-постмодернистов, изображающих философов и ученых и выражающихся очень сложным языком. С другой стороны, он не демонстрирует глубокого понимания концепций. Например, проводя, как он говорит, торговый эксперимент, он использует успех сделки в качестве подтверждения правильности лежащей в ее основе теории. Это смехотворно: я могу подбросить монету для доказательства своих религиозных убеждений и использовать благоприятный результат как подтверждение правоты этих идей. Тот факт, что спекулятивный портфель Сороса приносит прибыль, доказывает очень мало или вообще ничего. По результатам единственного эксперимента в случайной среде нельзя сделать много выводов — эксперимент должен повторяться, чтобы показать причинно-следственную связь. Во-вторых, Сорос обвиняет экономику в целом, что может быть оправданно, но, похоже, он плохо учил уроки. Например, он пишет о категории людей, которых называет экономистами, верящих в то, что вещи стремятся к равновесию, хотя это относится только к некоторым неоклассическим экономистам. Есть множество экономических теорий, допускающих, что отклонение от определенного уровня цен может вызвать дальнейшее движение и каскадную обратную связь. Значительные исследования этого эффекта были проведены, скажем, в теории игр (работы Джона Харсаньи и Джона Форбса Нэша-младшего) или в информационной экономике (работы Джозефа Юджина Стиглица, Джорджа Акерлофа и Майкла Спенса). Сваливание всех экономических теорий в одну корзину означает некоторую нечестность и отсутствие строгости.