Больше, чем вы знаете. Необычный взгляд на мир финансов
Шрифт:
Эти эссе опираются на работы многих известных ученых, но перечислить их всех у меня, к сожалению, нет возможности. Однако некоторые заслуживают особого упоминания – это Клейтон Кристинсен, Пол Деподеста, Норман Джонсон, Скотт Пейдж, Джим Суровики и Дункан Уоттс. Спасибо каждому из вас за то, что вы так щедро делились со мной своими идеями. Предложения Стива Уэйта также оказались для меня чрезвычайно полезными.
Хочу поблагодарить Майлса Томпсона, моего редактора и издателя в Columbia University Press, за его безграничный энтузиазм и непоколебимую веру в силу моих идей. Заместитель редактора Марина Петрова также оказала мне неоценимую всестороннюю помощь в работе над проектом. Майкл Хаскелл улучшил стиль изложения своими вдумчивыми редакторскими правками
Также хочу поблагодарить талантливых сотрудников Sente Corporation Джея Сметхёрста и Брайана Хоффмана за их творческий вклад. Они были со мной с самого начала этого пути. В CSFB у меня были замечательные редакторы Мэриан Той и Энн Фанкхаузер – эффективные, конструктивные и вдумчивые. Мой секретарь-референт в CSFB Мелисса Литтл также помогла мне в важных делах, таких как выпуск и распространение бюллетеня.
Моя жена Мишель – неиссякаемый источник любви, поддержки и советов. Моя теща Андреа Мелони Шара принадлежит к той редкой породе бабушек, которые способны объяснить теорию систем и сыграть в футбол. Наконец, я хочу поблагодарить моих детей Эндрю, Алекса, Мэдлин, Изабель и Патрика за то, что они каждый день без устали показывают мне, что такое разносторонность.
Введение
Главную идею книги «Больше, чем вы знаете» легко объяснить, но чертовски трудно воплотить в жизнь: вы станете лучшим инвестором, руководителем, отцом или матерью, другом – в общем, человеком, если будете подходить к решению проблем в комплексе. Это все равно что делать ремонт дома с полным набором необходимых инструментов, а не одной отверткой. Если у вас есть подходящий инструмент для каждого вида работы, вы будете действовать гораздо успешнее и эффективнее.
К сожалению, в реальности многие из нас обладают достаточно узким диапазоном знаний. В большинстве профессий поощряется глубокая специализация, а в некоторых, например связанных с научной деятельностью, она просто необходима. К тому же мы испытываем острую нехватку времени. Нужно поговорить по мобильному телефону, ответить на массу электронных писем, встретиться с тем-то и тем-то – в результате у нас не остается времени на то, чтобы читать, думать и играть с идеями.
После выхода первого издания этой книги ко мне обратились множество читателей, чтобы сказать о том, насколько полезной и увлекательной оказалась для них игра с нетривиальными идеями. Большинство людей хорошо понимают всю ценность разностороннего мышления. Однако многие рассматривают подобную разносторонность как желательное, но вовсе не как ключевое условие успеха. Между тем я пришел к пониманию, что познавательная разносторонность совершенно необходима для решения сложных проблем.
Важность познавательной разносторонности подтверждается теорией и практикой. В своей книге «Разница» (The Difference) социолог Скотт Пейдж демонстрирует логику разносторонности. При помощи математических моделей он показывает, как и почему разносторонность мышления необходима для решения определенного типа проблем. Пейдж умело переводит дискуссию о разносторонности от метафор и анекдотов к доказуемым вневременным теоремам.
Вы можете спросить: существуют ли, помимо чисто теоретических доказательств Пейджа, какие-либо фактические данные, подтверждающие ценность разносторонности при прогнозировании результатов и решении сложных проблем? Ответ – однозначное «да» – основан на замечательном исследовании психолога Фила Тетлока, описанном им в книге «Экспертное политическое суждение» (Expert Political Judgement). Тетлок попросил сотни экспертов дать тысячи экономических и политических прогнозов на ближайшие 15 лет. А затем поступил весьма невежливо: отследил точность этих прогнозов.
В целом результаты были глубоко удручающими. Но Тетлок обнаружил, что прогнозы некоторых экспертов были точнее, чем у других. И отличались эти эксперты от остальных своим образом мышления. Эксперты, которые знали мало о многом, – разносторонние аналитики – показали лучшие результаты, чем эксперты, которые знали много о чем-то одном.
На мое представление о разносторонности мышления особенно сильно повлияли два источника. Во-первых, подход к инвестированию на основе ментальных моделей, горячо пропагандируемый Чарли Мангером из Berkshire Hathaway. Во-вторых, Институт Санта-Фе (SFI) – исследовательская организация из Нью-Мексико (США), приверженная принципу междисциплинарного сотрудничества при разработках в области естественных и социальных наук.
Впечатляющий список успехов Чарли Мангера – весомый аргумент в пользу междисциплинарного подхода. Для Мангера ментальная модель является инструментом – матрицей, которая помогает лучше понять возникающую перед вами проблему. Он рекомендует создать сеть моделей, с тем чтобы вы могли эффективно решать как можно больше проблем. Идея заключается в том, чтобы найти правильную модель для данной проблемы, а не, по словам Мангера, «истязать реальность», чтобы подогнать ее под модель.
Некоторые черты характера способствуют успешному применению метода ментальных моделей. К счастью, это в основном те черты, которыми вы бы хотели обладать: интеллектуальная любознательность, честность, терпение и способность к самокритике. Умение решать проблемы не зависит напрямую от IQ. Как замечает Мангер, великая теория эволюции Чарльза Дарвина, изменившая наш взгляд на мир, скорее отражает его метод работы, чем собственно его интеллект. С другой стороны, можно привести массу примеров того, как умные люди принимают плохие решения, проявляют негибкость или неспособность воспринять уроки психологии.
Разумеется, метод ментальных моделей имеет свою цену. Вам придется потратить немало времени и сил на изучение различных дисциплин. Мало того, ваше обучение может не принести немедленных практических результатов (а может и вообще никогда не принести результаты). Хорошо, что в каждой дисциплине есть, как правило, всего несколько ключевых идей, которыми вы должны овладеть.
Я многому научился у Мангера за прошедшие годы, и его влияние четко прослеживается на страницах этой книги. К счастью, Питер Кауфман собрал статьи и выступления Мангера в «Альманахе бедного Чарли» (Poor Charlie’s Almanack) – потрясающей книге, содержащей много проницательных суждений о методе ментальных моделей.
Институт Санта-Фе был создан группой ученых-единомышленников, решивших, что миру нужен новый тип научного учреждения. Эти ученые, каждый из которых отличился в своей области, признали тот факт, что традиционные университеты часто работают в академической изоляции: большинство профессоров проводят очень много времени со своими коллегами и редко пересекают междисциплинарные границы. Основатели SFI твердо убеждены, что гораздо более плодотворная почва для научных изысканий находится на стыке дисциплин, и решили ее культивировать. Если вы посетите университетский городок SFI, то услышите, как физики, биологи и экономисты включаются в общий разговор на горячую тему, обогащая его различными точками зрения.
Объединяющая тема в SFI – изучение сложных систем. И в естественных, и в социальных науках многие системы возникают в результате взаимодействия множества неоднородных элементов. Например, человеческое сознание, иммунная система и экономика. Ученые SFI в числе первых стали выявлять основные свойства таких систем и изучать их сходства и различия на стыке различных дисциплин.
Пожалуй, из всех идей, инспирированных SFI, наиболее сильное влияние на меня оказала концепция фондового рынка как сложной адаптивной системы. Принятие этой ментальной модели заставило меня пересмотреть и поставить под вопрос практически все, что я знал до сих пор в сфере финансовой науки: рациональность агентов, колоколообразное распределение изменений цен, понятия риска и вознаграждения. Я считаю, что матрица сложной адаптивной системы не только дает нам лучшее интуитивное понимание рынков, но и более созвучна имеющимся фактическим данным.