Одураченные случайностью. Скрытая роль шанса в бизнесе и жизни
Шрифт:
Вечером того же дня я отправился в Карнеги-холл. Мало что могу сказать о пианисте, я даже забыл его непривычно звучащую иностранную фамилию. Знаю только, что он учился в Московской консерватории. Но могу предположить — он умеет играть на фортепиано. Вряд ли в прошлом человек мог играть так превосходно, что его пригласили выступить в Карнеги-холл, где вдруг выяснилось, что этот успех был чистой случайностью. Вероятность столкнуться там с мошенником, который сможет извлечь из фортепиано только бессвязные звуки, с моей точки зрения, настолько мала, что о ней можно забыть.
В прошлую субботу я был в Лондоне. Субботы в Лондоне волшебны: беспокойные, но без механического индустриального ощущения рабочего дня или печальной покорности воскресенья. Гуляя без часов и без плана, я оказался перед любимыми мною резными
40
Исполнение выше материала (лат.). Прим. перев.
Это касается каждого, кто действует в физическом мире или в сфере бизнеса, где мала роль случайности. Но с миром бизнеса есть одна проблема. Например, сейчас я волнуюсь, потому что, к сожалению, на завтра у меня назначена встреча со знакомым менеджером фонда, которому нужна помощь — моя и моих друзей — в поиске инвесторов. У него есть то, что он называет хорошим послужным списком. Я могу подтвердить: он умеет покупать и продавать. Однако труднее поджарить яичницу, чем покупать и продавать. Ладно… тот факт, что он заработал деньги в прошлом, может что-то значить, но не слишком много. В некоторых случаях, конечно, можно доверять послужному списку, но, увы, таких ситуаций мало. Как уже знает читатель, менеджеру фонда может достаться от меня на презентации, особенно если он не проявит хотя бы минимальной сдержанности и неуверенности, которые я жду от всякого, на практике сталкивающегося со случайностью. Я, наверно, забросаю его вопросами, которые он, возможно, не готов услышать, ослепленный собственными успехами в прошлом. Видимо, я напомню ему слова Макиавелли, которые тот сказал еще до возникновения современных рынков, что жизнь как минимум на 50 % зависит от удачи (остальное в ней — хитрость и бравада).
В этой главе мы обсудим некоторые неочевидные свойства прошлых результатов и исторических временных рядов. Концепция, представленная здесь, хорошо известна ее вариациями под названиями «ошибка выживаемости», «глубинный анализ данных», «отбор данных», «избыточное обучение сети», «возврат к норме» и так далее, то есть ситуациями, когда результаты преувеличиваются наблюдателем из-за неправильного восприятия случайности. Ясно, что тревожные последствия не заставляют себя ждать. Это же касается и общих ситуаций, в которых может сыграть роль случайность, например, при выборе метода лечения или интерпретации совпавших по времени событий.
Когда меня просят высказать мнение о роли финансовых исследований в развитии науки, я привожу в качестве примера глубинный анализ данных и изучение ошибки выживаемости. Они появились в финансах, но могут быть расширены на все области научных исследований. Почему финансы предоставляют такие большие возможности? Потому что это одна из тех редких областей, где у нас много информации (в форме длинных ценовых рядов), но где невозможно провести эксперимент, как, скажем, в физике. Эта зависимость от прошлых данных вызывает очевидные недостатки финансов.
Инвесторы плацебо
Мне часто задают вопрос вроде «Кто ты такой, чтобы говорить, что мне могло просто повезти в жизни?». Конечно, никто на самом деле не верит, что ему повезло. Давайте при помощи программы Монте-Карло создавать ситуации, где работает чистая случайность, в чем и состоит мой подход. Можно ведь действовать методами, противоположными общепринятым: вместо анализа реальных людей и охоты за определенными их чертами мы сконструируем искусственных персонажей с точно определенными свойствами. Таким образом, возникнут ситуации, зависящие от чистой,
В главе 5 мы проследили, как люди выживают благодаря чертам, позволяющим мгновенно подстраиваться под заданную структуру случайности. Наша ситуация намного проще, мы знаем структуру случайности. Первое упражнение — уточнение старой популярной поговорки о том, что даже сломанные часы показывают точное время два раза в сутки. Но мы пойдем немного дальше и покажем, что статистика — это обоюдоострый меч. Давайте воспользуемся генератором Монте-Карло, описанным выше, и сконструируем популяцию из 10 тыс. фиктивных инвестиционных менеджеров (не то чтобы программа здесь крайне необходима, мы ведь можем воспользоваться монетой или даже просто алгеброй, но она значительно более иллюстративна и забавна). Предположим, каждый из них играет в абсолютно честную игру; у каждого есть вероятность 50 % к концу года заработать или потерять 10 тыс. долларов. Давайте введем дополнительное ограничение: если у менеджера был хотя бы один неудачный год, его выкидывают из выборки — до свидания и спокойной жизни. То есть мы будем действовать как легендарный спекулянт Джордж Сорос, который, говорят, собрал своих менеджеров и заявил им (с восточноевропейским акцентом): «Парни, половина из вас вылетит отсюда к началу следующего года». Как и у Сороса, у нас чрезвычайно высокие стандарты, мы ищем менеджеров с безукоризненными результатами. И не потерпим неудачников.
Генератор Монте-Карло подбрасывает монету. «Орел» — и менеджер зарабатывает 10 тыс. долларов за год, «решка» — и он теряет 10 тыс. долларов. Запускаем его в первый раз. Можно ожидать, что в конце года 5 тыс. менеджеров будут в плюсе на 10 тыс. долларов каждый и 5 тыс. менеджеров — в минусе на 10 тыс. долларов. Запускаем игру для второго года. Снова мы ожидаем, что 2500 менеджеров в плюсе — уже второй год подряд, затем еще год — 1250, четвертый год — 625, пятый — 313. И вот теперь у нас есть 313 менеджеров, зарабатывавших пять лет подряд в простой и честной игре. Чистая удача!
Тем временем, если вбросить одного из этих успешных менеджеров в реальный мир, мы услышим очень интересные и полезные комментарии о его выдающемся стиле, остром уме и других факторах, которые помогли ему добиться таких результатов. Некоторые аналитики могут связать его достижения с конкретными эпизодами его школьной жизни. Биограф остановится на чудесном образце для подражания, который представляли собой его родители; в середине книги мы обнаружим черно-белые фотографии, на которых увидим этапы становления великого ума. А в последующие годы, стоит перестать показывать результаты выше рынка (напомню, шансы, что год сложится для него удачно, остаются на уровне 50 %), они начнут упрекать его и связывать его неудачу с недостаточной трудовой этикой или беспорядочным стилем жизни. Они обнаружат что-то, что он делал, пока был успешным, а потом перестал, и припишут провал этому. А правда только в том, что удача покинула его.
Никто не обязан быть компетентным
Давайте пойдем дальше и рассмотрим аргументы поинтереснее. Мы создадим когорту, состоящую исключительно из некомпетентных менеджеров. Определим «некомпетентного менеджера» как имеющего отрицательный ожидаемый результат, эквивалент шансов, играющих против него. Теперь дадим команду генератору Монте-Карло вынимать шары из урны. В урне 100 шаров, 45 черных и 55 красных. При выборке с замещением соотношение черных и красных шаров остается неизменным. Если мы вынимаем черный шар, менеджер зарабатывает 10 тыс. долларов. Если красный — он теряет 10 тыс. долларов. То есть ожидается, что менеджер заработает 10 тыс. долларов с вероятностью 45 % и потеряет 10 тыс. долларов с вероятностью 55 %. В среднем менеджер теряет 1 тыс. долларов в каждом раунде — но только в среднем.