Про что книга черный лебедь
Микропересказ : Советы известного экономиста-аналитика учат добиваться успеха, не полагаясь на везение и интуицию, просчитывать варианты и учитывать события и риски, кажущиеся невозможными.
«Чёрные лебеди» — это события, вроде бы, невозможные, но происходящие
Талант человека — превращать все сигналы окружающей среды в значимую информацию. Это позволило создать научный метод, философствовать о природе бытия и изобретать сложные математические модели.
Наша способность размышлять о мире и управлять им вовсе не означает, что у нас это хорошо получается. Мы склонны узко мыслить в своих представлениях о нём. Придя к какому-либо суждению, мы мёртвой хваткой цепляемся за него.
Человеческие знания постоянно увеличиваются, и столь догматичный подход не эффективен. Двести лет назад врачи и учёные были абсолютно уверены в своих знаниях медицины, но только представьте, что, обратившись к врачу с жалобами на насморк, вам выписывают рецепт на пиявок!
Уверенность в суждениях заставляет выводить концепции за рамки системы понятий, принятой нами за истинную. Как понять медицину, не зная о существовании микробов? Можно придумать разумное объяснение болезни, но оно будет ошибочным из-за отсутствия важной информации.
Такое мышление может привести к неожиданным сюрпризам. Иногда события удивляют не потому, что они случайны, а потому, что наше мировоззрение слишком узкое. Такие сюрпризы называются «чёрными лебедями» и могут заставить нас пересмотреть картину мира.
Прежде чем человек впервые увидел чёрного лебедя, все предполагали, что они бывают только белыми. Белый цвет считался их неотъемлемой частью. Увидев чёрного лебедя, люди в корне изменили представление об этой птице. Чёрные лебеди — столь же обыкновенное явление, как лебеди белого цвета, и столь же роковое, как банкротство из-за падения фондового рынка.
«Чёрные лебеди» могут иметь судьбоносные последствия для тех, кто слеп к ним
Эффект «чёрного лебедя» не одинаков для всех. Некоторые могут серьёзно пострадать от него, а другие его даже не заметят. Важен доступ к соответствующей информации: чем меньше вы знаете, тем больше риск стать жертвой «чёрного лебедя».
Пример. Представьте, что на скачках вы поставили на любимую лошадь по кличке Ракета. Из-за телосложения лошади, её списка наград, мастерства жокея и вялой конкуренции вы ставите все деньги на её победу. А теперь представьте своё удивление, когда Ракета не только не побежала после старта, но предпочла просто лечь. Это «чёрный лебедь». Учитывая имеющуюся информацию, Ракета должна была выиграть, но почему-то вы потеряли все деньги. Напротив, владелец Ракеты разбогател, поставив против неё. В отличие от вас, он знал, что Ракета объявит забастовку в знак протеста против жестокого обращения с животными. Это знание спасло его от «чёрного лебедя».
Влияние «чёрных лебедей» может затрагивать не только отдельных людей, но и целые общества. В таких случаях «чёрный лебедь» может изменить мир, воздействуя, например, на философию, теологию и физику.
Пример. Коперник предположил, что Земля не является центром Вселенной, и последствия оказалась колоссальными: открытие ставило под сомнение как авторитет правящих католиков, так и самой Библии.
Впоследствии этот «чёрный лебедь» положил начало нового европейского общества.
Нас очень легко запутать даже элементарными логическими ошибками
Люди часто ошибаются, делая прогноз на основе того, что знают о прошлом. Считая, что будущее является отражением прошлого, мы заблуждаемся, потому что много неизвестных факторов идёт вразрез с нашими предположениями.
Пример. Представьте, что вы индейка на ферме. На протяжении многих лет фермер кормил вас, холил и лелеял. Ориентируясь на прошлое, нет никаких оснований ожидать изменений. Увы, на День благодарения вас обезглавили, зажарили и съели.
Делая прогнозы на основе прошлого, мы ошибаемся, и это приводит к серьёзным последствиям. Подобным заблуждением является когнитивное искажение, когда мы ищем доказательства только уже существующих убеждений.
Мы не принимаем информацию, противоречащую тому, во что мы уже верим, и вряд ли будем проводить дальнейшее исследование. Но если решим разобраться, то будем искать источники, оспаривающие данную информацию.
Пример. Если вы твёрдо уверены, что «изменение климата» — это тайный сговор, а потом увидите документальный фильм под названием «Неоспоримые доказательства изменения климата», вполне вероятно, вы очень расстроитесь. И если вы станете искать информацию в Интернете, в условиях поиска вы укажите «изменение климата — обман», а не «доказательства за и против изменения климата».
То есть мы невольно делаем неправильные выводы: это заложено в нашей природе.
Наш мозг группирует информацию способом, мешающим делать точные прогнозы
В ходе эволюции человеческий мозг научился классифицировать информацию так, чтобы выжить в дикой природе. Но когда нам необходимо обучаться и быстро адаптироваться к опасной обстановке, такой способ совершенно бесполезен.
Неправильная классификация информации называется ложным повествованием: человек создаёт линейные описания текущей ситуации. Из-за огромного количества информации, которую мы получаем ежедневно, наш мозг выбирает только ту, которую считает важной.
Пример. Вы, наверное, помните, что ели на завтрак, но вряд ли назовёте цвет ботинок каждого пассажира в метро.
Чтобы придать смысл информации, мы связываем её. Так, думая о своей жизни, вы отмечаете определённые события как значимые, и выстраиваете их в повествование, объясняющее, как вы стали тем, кто вы есть.
Пример. Вы любите музыку, потому что мама пела вам перед сном.
Так нельзя полноценно понять мир. Процесс работает только с оглядкой на прошлое и не учитывает почти безграничные толкования любого события. Даже крошечные события могут иметь непрогнозируемые, важные последствия.
Пример. Бабочка, взмахивая крылышками в Индии, вызывает ураган в Нью-Йорке месяц спустя.
Если мы расставим причины и следствия в порядке их возникновения, то увидим ясные, причинно-следственные отношения между событиями. Но поскольку мы видим только результат — ураган — можно лишь угадывать, какое из одновременно происходящих событий на самом деле повлияло на такой исход.
Нам сложно отличить масштабируемую и немасштабируемую информацию
Мы не очень хорошо различаем типы информации — «масштабируемую» и «немасштабируемую». Разница же между ними принципиальна.
Немасштабируемая информация, такая, как масса тела или рост, имеет статистический верхний и нижний предел. То есть, вес тела немасштабируем, так как существуют физические ограничения: невозможно весить 4500 кг. Ограничение параметров такой немасштабируемой информации позволяет делать прогнозы относительно средних значений.
Но нефизические или принципиально абстрактные вещи, такие, как распределение богатства или продажи альбомов, масштабируемы.
Пример. Если альбом продавать через iTunes, количеству продаж нет предела: оно не ограничивается объёмом физических копий. А поскольку операции проходят в режиме онлайн, нет недостатка физической валюты, и ничто не помешает продать триллионы альбомов.
Разница между масштабируемой и немасштабируемой информацией имеет решающее значение для видения точной картины мира. Если правила, эффективные для немасштабируемой информации, применить к масштабируемой, возникнут ошибки.
Пример. Вы хотите измерить богатство населения Англии. Самый простой способ — посчитать богатство на душу населения, сложив доходы и разделив их на количество граждан. Однако богатство масштабируемо: крошечный процент населения может владеть невероятно большим процентом богатства.
Данные о доходах на душу населения не отразят реального положения дел в вашем распределении доходов.
Мы слишком уверены в том, что считаем известным
Все хотят уберечь себя от опасности. Один из способов — оценивать риски и управлять ими. Поэтому мы покупаем страховку и стараемся «не класть все яйца в одну корзину».
Большинство прилагает все усилия для максимально точной оценки рисков, чтобы не упустить возможности и одновременно не сделать того, о чём можно пожалеть. Для этого нужно оценить все риски, а затем и вероятность того, что эти риски материализуются.
Пример. Допустим, вы собираетесь приобрести страховку, но без лишней траты денег. Тогда необходимо оценить угрозу заболевания или несчастного случая и принять взвешенное решение.
К сожалению, мы убеждены, что знаем все возможные риски, от которых должны защититься. Это игровая ошибка: мы склонны реагировать на риск, как на игру с набором правил и вероятностей, которые можно определить до её начала.
Рассматривать риск таким образом очень опасно.
Пример. Казино хотят зарабатывать как можно больше денег, поэтому разработали систему безопасности и дисквалифицируют игроков, выигрывающих слишком много и часто. Но их подход основан на игровой ошибке. Основная угроза казино — не везунчики и не воры, а похитители, берущие ребёнка владельца казино в заложники, или работник, не представивший декларацию по доходам в Налоговую службу. Серьёзные опасности для казино совершенно непредсказуемы.
Неважно, насколько сильно мы стараемся. Точно предвидеть какой-либо риск невозможно.
Почему необходимо осознавать своё незнание?
Понимая, что вы многого не знаете, вы сможете лучше оценивать риски
Все знают фразу: «Знание − сила». Но когда знания ограничены, выгоднее признавать это.
Сосредоточившись только на том, что знаете, вы ограничиваете своё восприятие всех возможных исходов данного события, создавая благодатную почву для возникновения «чёрного лебедя».
Пример. Вы хотите купить акции компании, но слишком мало знаете о фондовом рынке. В этом случае, вы проследите за несколькими падениями и подъёмами, но, в целом, обратите внимание только на то, что тенденции положительны. Полагая, что ситуация сохранится, вы тратите все деньги на акции. На следующий день рынок терпит крах, и вы теряете всё, что у вас было.
Изучив тему немного лучше, вы бы увидели многочисленные подъёмы и падения рынка на протяжении всей истории. Сосредотачивая внимание только на том, что мы знаем, мы подвергаем себя серьёзным рискам.
Если же признать, что вы чего-то не знаете, можно значительно уменьшить риск.
Пример. Хорошие игроки в покер знают, что этот принцип имеет решающее значение для успеха в игре. Они понимают, что карты их противников могут быть лучше, но также знают, что существует определённая информация, которой они не знают — например, стратегии соперника и степень его решимости идти до конца.
Осознавая наличие неизвестных факторов, игроки фокусируется исключительно на своих картах, лучше оценивая возможные риски.
Представление об ограниченности поможет нам сделать правильный выбор
Лучшая защита от когнитивных ловушек — хорошо понимать инструменты прогнозирования, а также их ограничения. Пусть это и не спасёт от промаха, но поможет уменьшить количество неудачных решений.
Если вы осознаете, что подвержены когнитивному искажению, гораздо легче понять, что вы ищете информацию, подтверждающую уже существующие утверждения. Или, зная, что люди любят сводить все к ясным, причинно-следственным повествованиям, вы будете склонны искать дополнительную информацию для лучшего представление о «картине в целом».
Необходимо знать о своих недостатках.
Пример. Если вы понимаете, что всегда существуют непредвиденные риски, несмотря на перспективность возможности вы будете осторожнее вкладывать в неё большие средства.
Невозможно преодолеть все случайности или наши ограничения в понимании сложности мира, но можно, по крайней мере, смягчить ущерб, нанесённый невежеством.
Самое главное
Хотя мы постоянно делаем прогнозы, у нас это плохо получается. Мы слишком уверены в своих знаниях и недооцениваем наше невежество. Неспособность понять и определить случайность и даже сама наша природа способствуют неудачному принятию решений и появлению «чёрных лебедей», то есть событий, кажущихся невозможными и заставляющих переосмыслить понимание мира.
Недоверчиво относитесь к «потому что». Вместо желания видеть события в чёткой причинно-следственной связи, рассматривайте ряд возможностей, не зацикливаясь на одной.
Осознайте, что вы чего-то не знаете. Для осмысленных прогнозов на будущее, будь это покупка страховки, инвестиции, смена места работы и так далее, недостаточно учитывать всё «известное» вам — это даёт лишь частичное понимание рисков. Вместо этого признайте, что вы чего-то не знаете, чтобы излишне не ограничивать информацию, с которой имеете дело.
Понравился ли пересказ?
Ваши оценки помогают понять, какие пересказы написаны хорошо, а какие надо улучшить. Пожалуйста, оцените пересказ:
Что скажете о пересказе?
Что было непонятно? Нашли ошибку в тексте? Есть идеи, как лучше пересказать эту книгу? Пожалуйста, пишите. Сделаем пересказы более понятными, грамотными и интересными.
Пять ключевых выводов из книги: Черный лебедь. Под знаком непредсказуемости
Тысячелетиями считалось, что все лебеди белые. В 1697 году голландский исследователь Виллем де Вламинг обнаружил в Австралии черных лебедей, в одночасье опровергнув эту “истину”.
С тех пор термин “Черный лебедь” используется для описания чрезвычайно непредсказуемых событий, оказывающие огромное влияние на общество, ход истории и экономику.
Многие исторические события, изменившие мир, на самом деле были событиями черного лебедя. К ним относятся две Мировые войны, развал СССР, террористические атаки, финансовый кризис 2008 года и пандемия коронавируса. Во всех случаях никто не мог заранее предсказать эти события, равно как и не мог предвидеть их масштабные последствия.
В своей книге Нассим Талеб объясняет, почему человеческий мозг подвержен заблуждениям и самоуверенности, и что мы можем с этим поделать.
Он демонстрирует, как мы обманываем себя, заставляя верить в “свою” реальность с помощью предвзятости подтверждения (т.е. мы ищем доказательства, подтверждающие наши существующие убеждения).
Главные выводы, которые можно извлечь из философии Нассима Талеба:
1. Мы склонны фокусироваться на заранее выбранных сегментах видимого и обобщаем восприятие этой видимой “реальности” на невидимое.
2. Человеческая природа не запрограммирована на “Черных лебедей”. Мы ведем себя так, как будто “Черного лебедя” не существует, поэтому он всегда приходит неожиданно.
3. Нужно избегать поиска подтверждений своих убеждений. Вместо этого попытайтесь опровергнуть то, что вам кажется непоколебимым.
4. Мы живем в мире своих предубеждений и склонны верить в свою правоту, не допуская альтернативного развития событий. Именно по этой причине появляются “Черные лебеди”.
5. В итоге главный вывод заключается в том, что во многих случаях человек сам является творцом своих “Черных лебедей”.
Скачать и прочитать книгу можно по ссылке из Библиотеки инвестора.
Черный лебедь Талеба
Черный лебедь Нассима Талеба
Это издание наделало довольно много шума. Вообще говоря, книга «Черный лебедь» это вторая книга из четырехтомника автора — первая вышла еще в 2001 году под названием «Одураченные случайностью», а последняя часть «Антихрупкость» появилась около пяти лет назад. Однако именно понятие «Черный лебедь», введенное во втором томе, распространилось настолько широко, что сегодня этот термин можно встретить даже на таких известных ресурсах, как РБК — недавно попадалась там статья с заголовком про 10 черных лебедей, которые могут ждать нас в 2017 году. Кстати, подобные заголовки наверняка разозлили бы Талеба, поскольку входят в прямое противоречие с его концепцией. Каким образом — поговорим чуть ниже.
Но сперва — почему черный лебедь? Этим объяснением книга «Черный лебедь» и открывается — и поясняется, что поскольку очень долгое время черных лебедей в природе наблюдать не удавалось, то был сделан вывод о невозможности их существования. Но затем черные лебеди обнаружились на другом континенте, т.е. событие моментально перешло из разряда невозможных во вполне допустимые. Расширяя рамки этого определения можно сказать, что вся предыдущая история и сделанные оттуда выводы могут быть опровергнуты одним-единственным наблюдением.
Однако поскольку для выводов, опирающихся на значительную базу данных, такое единичное наблюдение может означать слом концепции, то аномальное событие или отбрасывается, или даже замалчивается — тогда как вызванные им последствия могут иметь глобальный характер. Например, автор говорит о нескольких днях с максимальными дневными скачками фондового рынка на истории в десятилетия — выбросив эти дни, мы получили бы кардинально отличающийся от сегодняшнего результат. Таким образом, автор не только не отбрасывает экстремальные события, превышающие все мыслимые вероятности, но даже ставит их во главу угла, делая точкой отсчета для своих взглядов.
Сам автор определяет их так: миром движет неизвестное, аномальное и маловероятное (с точки зрения нашей стандартной системы отсчета). Накапливаясь, оно приводит к крупным переменам во всех сферах человеческого бытия. Причем технический прогресс и огромный прирост информации последних десятилетий ведет к тому, что исключительные события («Черные лебеди») будут возникать гораздо чаще, чем происходили до этого. Одной из основ концепции «Черного лебедя» Талеба является принципиальная непредсказуемость конкретного черного лебедя, хотя автор и дает общие рекомендации, как можно пробовать поймать «хороших» черных лебедей.
Эффект «индюшки»
Интересным афоризмом, пошедшим из книги и говорящим о наивности хотя бы примерно предсказывать будущее на основании прошлого, является эффект индюшки. Автор предлагает поставить себя на место индюшки, откармливаемой, скажем, к Рождеству. Глазами индюшки каждый день проходит стабильно: у нее есть еда, а события одного дня мало отличаются от другого. Если мы введем какую-то переменную по оси Y — например вес индюшки — и посмотрим на ее изменение во времени, то увидим следующую картину:
Итого, тысяча дней проходит без заметных перемен — и кажется, что на этом основании можно ожидать продолжения кривой в том же направлении. Но происходит «сюрприз» и индюшка оказывается зажаренной на столе, что соответствует горизонтальному падению кривой, т.е. черному лебедю. Этот пример легко перенести в финансовую плоскость: график очень похож на кривую торговли по мартингейлу или же на выплаты финансовых пирамид, которые подкупают своей стабильностью, но имеют свойство внезапно кончаться.
На фондовом рынке таким черным лебедям соответствуют кризисы наподобие 2008 года — все вроде бы и знают, что рано или поздно рецессия должна наступить, однако ее точная дата, протяженность и глубина никогда заранее не известна. Впрочем, готовность к событию (хотя и с недооценкой последствий) превращает его по мнению автора в Серого лебедя. Черный лебедь Нассима Талеба — это в первую очередь непредсказуемость и совершенная неготовность людей к появлению чего-либо.
Масштабирование
При этом автор весьма неожиданно не рекомендует выбирать масштабируемые профессии, хотя сам в свое время выбрал именно трейдинг — и объясняет свою рекомендацию необходимостью удачи. Кроме того, масштабирование отличается чудовищным неравенством при распределении дохода. В древние века трубадуры и барды гарантированно имели свою небольшую аудиторию, тогда как гранды выступали в столицах. Все было поделено — но изобретение звукозаписи как средство масштабирования голоса постепенно привело к тому, что малое число раскрученных исполнителей получило от рынка почти все, тогда как остальные — немногие крохи. Аналогично произошло и с кино — зрители не захотели идти на провинциальных актеров, когда стали доступны фильмы с участием известных имен.
Проблема скрытых свидетельств
В одной из глав книги приводится рассказ уверовавших в бога, которые оказались на грани кораблекрушения, но сумели спастись после молитвы. Разумеется, подобные рассказы (возможно, передаваемые выжившими) приветствовались и распространялись церковью и священнослужителями, но однажды один из слушателей задал неприятный вопрос: «Но ведь мы не можем опросить тех, кто тоже молился в подобных обстоятельствах, но не спасся»?
И действительно — покойники не говорят, хотя внутреннее чувство подсказывает, что не спасшихся было гораздо больше, чем тех, кому повезло. Результатом этого является искажение причинно-следственных связей (нарратива), что еще больше уменьшает вероятность какого-либо точного прогноза. Но дело не только в том, что мы не можем опросить мертвых. Нарратив практически неизбежно проявляется при оценке исторических данных, когда знание фактов представляет соблазнительную возможность выстроить связную теорию. Пример — Третий рейх времен Гитлера. Если взять дневники людей тех лет, которые день за днем описывают происходящее, то видно, что практически никто из них не предполагал всех масштабов будущей катастрофы. И дело здесь не в скрытых от современников фактах, а в том, что настоящее всегда видится и воспринимается по-другому, чем прошедшее.
В инвестициях, кстати, тоже найдется место скрытым свидетельствам — позволю себе добавить в обзор толику своего опыта. Известно, что тактикой некоторых управляющих компаний является создание множества фондов, сделки в которых открываются в противоположенных направлениях. Спустя некоторое время большинство фондов принесут убыток, но несколько оставшихся покажут результат выше рынка. После чего их выводят на свет в надежде получить инвесторов, благоразумно умалчивая о результатах остальных фондов. Можно упомянуть и о такой вещи, как накопление просадки, когда результаты фондов инвестору показывают по закрытым сделкам (балансу), а не по эквити (т.е. с учетом открытых сделок) — результатом может стать описанный выше эффект индюшки, когда фонду придется закрывать большую плавающую просадку:
На скрытые свидетельства можно посмотреть и гораздо более глобально. Например при происхождении видов мы скорее всего опираемся лишь на 5% фактического материала, поскольку 95% до нас по разным причинам не дошли (беспозвоночные вообще не имели такой возможности). А значит, возникновение человека как вида гораздо сложнее и очевидно, может быть просто цепью случайных обстоятельств.
Неопределенность в казино
Занимаясь проблемами случайности, невозможно обойти стороной тему казино. Но здесь у Талеба все оказывается достаточно просто: казино согласно его воззрениям это тип «рафинированной» (т.е. предсказуемой) случайности. Казино не учитывает технический прогресс, возрастающий объем информации и социальные эффекты — играть в рулетку несколько столетий назад можно было точно так же, как и сегодня. Основное условие для процветания казино сводится лишь к достаточно мелким ставкам, после чего классическая теория вероятности делает все остальное, не давая участникам возможности стабильно быть в плюсе.
Иначе говоря — чем мельче ставка и чем больше время игры, тем меньше в системе случайности. Такой механизм работает при подбрасывании монетки, выбросе костей или броуновском движении. От себя добавлю, что равным образом этот момент можно перенести и в область финансов, вспоминая форекс-брокеров, не выводящих сделки на внешний рынок. События финансового рынка отлично вписываются в концепцию непредсказуемости.
В 1960-х один метеоролог работал над компьютерной программой модели погоды. Воспроизводя однажды свои данные, он неожиданно получил совершенно другие результаты. В поисках ошибки выяснилось, что причина была в округлении некоторых параметров для увеличения скорости расчета (машины того времени работали крайне медленно). Сегодня этот эффект известен под названием «эффекта бабочки» (видимо, идущее от фантастического рассказа «И грянул гром»), когда крайне незначительное происшествие может спустя время вызывать гигантские последствия — в том же самом или же другом месте.
Об аналитиках и предсказателях
В книге Талеба собрано несколько интересных примеров, показывающих неспособность человека к предсказанию будущего. Правда, в финансовой области нужно еще учесть и конфликт интересов, поскольку благоприятные прогнозы формируют приток людей на фондовые рынки. Аналитики с 2000-ого по 2016 год ежегодно давали положительный прогноз по росту немецкого индекса DAX, хотя индекс за это время пять раз оказывался в минусе (в том числе падал в 2002 и 2008 году на 40%). В результате ошибка прогноза была бы точно такой же, как если бы в 2000 году просто предположить рост индекса на 9% каждый год:
Фактически же индекс с начала 2000 по конец 2016 года вырос менее, чем вдвое — но даже если отбросить финансовых аналитиков, то результат окажется не лучше. Майкл Алберт и Говард Райфф пришли (случайно, решая другую задачу) к такому эксперименту. Они попросили группу людей ответить на некоторый вопрос, допуская для себя не более 2% вероятности сделать ошибку. Например — сколько книг в крупнейшей библиотеке мира? При этом группы были подобраны разные — от дворников до выпускников Гарварда. В результате совершенно неожиданно выяснилось, что при допуске в 2% неверный ответ (т.е. не вписавшись в установленный интервал) дали почти 45% людей!
Понятно, что можно было сказать — от нуля до бесконечности, но в этом случае вопрос потерял бы смысл, так как такой ответ универсален. Не менее интересно то, что более самоуверенная группа (выпускники) обнаружила большую склонность к ошибке, чем другая (дворники). Другой эксперимент заключался в том, что двум группам людей показывали размытое изображение некоторого предмета, после чего с разной скоростью увеличивали разрешение картинки. Группа, которая видела меньше промежуточных шагов, быстрее распознавала правильный вариант — что связано с тем, что у них в голове возникало меньше «мусора», т.е. ложных представлений, на самом деле не связанных с имеющихся информацией. Вывод? Слушать финансовые новости раз в неделю полезнее, чем каждый час.
Тетлок сделал сравнение предсказаний в политике и экономике на грядущие 5 лет и получил 27 000 вариантов от почти 300 специалистов, четверть из которых были экономистами. В результате практически все заметно вышли за установленные пределы ошибок, а профессора и доктора наук предсказывали не лучше, чем журналисты и студенты. При этом, как и в рассмотренном ранее эксперименте, обладатели громкого имени справились с предсказаниями хуже рядовых прогнозистов — и это было единственной закономерностью, которую удалось получить.
Помимо описанных эффектов существует еще так называемый «эффект привязки», который работает примерно так. Добровольцы крутят рулетку, получая случайное число, после чего их просят назвать количество входящих в ООН африканских стран (вариант для России — сначала назвать пять последних цифр своего ИИН, а затем количество зубных врачей в Питере). Ответы будут коррелировать между собой, хотя ошибка может составить весьма большую величину.
Как побеждать неопределенность?
Ставя во главу угла принципиальную непредсказуемость и во многих случаях отрицая нормальное распределение, автор видимо получил ряд упреков, сводящихся к тому, что отнимая один инструмент, он не предлагает другой. Упреки эти вероятно были еще после выхода первого тома, так что в «Черном лебеде» некоторые советы найти все же можно. К примеру, автор советует сосредоточиться на последствиях (которые могут быть известны), а не вероятности самого события, которая неизвестна.
Идея портфельной теории инвестирования отражает этот постулат — не давая вопрос на что, что именно произойдет с рынком, она тем не менее имеет вполне определенный алгоритм, что делать в любой ситуации. И проблема тут состоит скорее в том, чтобы удержать себя от излишних действий — например, следовать прогнозам экономистов, упомянутых в предыдущем абзаце. Тем не менее портфельная теория подвергается в книге мощной критике, так как исходит из повторяемости результатов.
Другой совет Талеб дает насчет ловли счастливых черных лебедей в финансах — в его понимании 90% портфеля должны быть консервативными, тогда как остальные 10% можно тратить на венчурные проекты. Возможно, такой совет применим для специалистов в этой области, которые могут позволить себе участвовать во многих проектах сразу — но универсальным решением для инвестора мне он не кажется.
Гауссиана
Заключительную часть книги «Черный лебедь» Талеб посвящает разгрому кривой нормального распределения и связанных с ней понятий — таких, как оценка риска по среднеквадратичному отклонению. Про нормальное распределение слышали очень многие, возможно даже в школе — напомню стандартный вид кривой Гаусса:
Некоторые авторы в таком восторге от этой кривой, что считали — будь она известна древним грекам, они бы ее обожествили. Что именно описывает гауссиана? Представим, что нам нужно измерить средний вес определенной (довольно большой, скажем 1000 человек) группы людей одного возраста и пола. Обозначая по оси Y количество людей, а по оси X — измеренный вес, мы получим кривую, похожую на рисунок выше. Иначе говоря, какой-то вес будет повторяться наиболее часто (скажем, 70 кг), а остальные значения отклонятся от него как в большую, так и в меньшую сторону. Рассчитывая такой параметр, как дисперсия, мы получаем, что в интервале от (m — σ) до (m + σ) будет находиться вес 68% людей. С расширением интервала число людей будет стремительно расти и в случае (m — 3σ) до (m + 3σ) охваченными оказываются уже почти 99.9% людей, т.е. 999 человек из 1000.
Но Талеб предлагает взять в качестве примера не вес или рост людей, а допустим их состояние, добавив к выборке 1000 рядовых американцев активы Била Гейтса. В то время, как мы едва ли можем ожидать, что значение какого-то отдельного роста и веса будет отличаться от среднего даже в десять раз (можете представить взрослого человека весом в 700 или же 7 кило?), то в случае сравнения зарплат разница уйдет на тысячи и десятки тысяч. Т.е. тот вариант, который по классической кривой Гаусса из-за ее стремительного убывания казался бы попросту невозможным, на самом деле оказывается вполне реальным. А значит, в рамках гауссианы активы Била Гейтса — это черный лебедь, т.е. аномальное, фактически невозможное событие. Другой пример — сравнение тиража рядовых авторов и автора книги о Гарри Поттере.
Расширяя свою концепцию, автор оставляет за гауссианой лишь узкую область в виде расчета роста, веса или же потребления калорий, тогда как все социальные и информационные величины (в том числе деньги, поскольку их ценность может меняться без доп. энергетических затрат) относит к другой. У Талеба первая область названа Среднестаном, вторая Крайнестаном — и эти термины, введенные в начале книги, следуют за читателем от первой до последней главы.
Из сказанного выше ясно, что в Крайнестане один-единственный пример может дать огромную прибавку к общей совокупности. Средний вес группы из 1000 человек не сильно изменится, если дополнительно включить в него результаты самого толстого из них — но усредняя состояние той же 1000 с капиталом Гейтса разница, мягко говоря, станет заметна невооруженным глазом. Углубляясь в математику можно видеть, что шансы отклонения на 4 сигмы вдвое выше, чем на 4.15 сигмы, а шансы отклонения на 20 сигм в триллион раз (!) больше, чем на 21 сигму. Т.е. «хвост» гауссианы оказывается самым уязвимым местом, где возможны просто гигантские просчеты.
В 1987 году фондовый рынок по Талебу обвалился более чем на 20 сигм — если попробовать подсчитать вероятность этого события из гауссианы, то оно будет соответствовать нескольким миллиардам жизней Вселенной. В результате автор предлагает отказаться от не масштабируемой гауссовой парадигмы и заменить ее масштабируемой мандельбротовской случайностью, где изменения происходят не экспоненциально, а пропорционально. Но увы — без каких-либо формул для расчета черных лебедей.
Досталось в книге и основателям портфельной теории инвестирования, в частности Марковицу. Я смотрю на это так: теория Марковица хороша для общего понимания полезности совмещения активов, по-разному ведущих себя на рынке, но плоха, если захотеть рассчитать из нее будущий портфель с просадкой, скажем, не более 20% годовых.
Сделать это можно, вот только смысла немного, поскольку расчет будет опираться на исторические данные. Сейчас за рынке есть ряд крупных биржевых фондов, запущенных после кризиса 2008 года — сделав расчет по ним, получим одни данные. Но если взять биржевые фонды с большей историей (до 2008 года) и считать из них, то консервативность портфеля придется заметно увеличить. Наконец, вспоминая про Великую Депрессию можно заложить максимальную просадку фондов акций в 90% и делать уже третий расчет. Проблема? Такой портфель после 1930 года принес бы весьма низкую доходность. Причем в каждый отрезок времени (допустим, каждое десятилетие) мы имеем разную доходность, риск (т.е. просадку) и величину взаимной корреляции активов — т.е. по сути уравнение со множеством неизвестных.
Вывод очевидно в том, что к инвестированию стоит частично относиться как к искусству, не переоценивая своих ожиданий насчет просадок и грядущей доходности. Хотя в случае грамотного подбора активов фондового рынка можно быть почти уверенным в победе над инфляцией на долгосрочных периодах, Талеб может не разделять это мнение.
Мои впечатления о книге «Черный лебедь»
Но если абстрагироваться от этого обилия знаний, то видно, что книге недостает последовательности изложения и структуры в целом — которые, впрочем, компенсируются доступным (но часто высокомерным) слогом с живыми примерами и описаниями. Временами автор откровенно доходит до эпатажа, советуя сунуть за шиворот крису скучному экономисту и призывая Галилея «промыть мозги» за его восторжение геометрическими фигурами. Талеб достаточно зло отзывается о представителях другой точки зрения, что в моих глазах не добавляет к нему симпатии. Однако огромный объем знаний, оригинальность взглядов и ряд доступных интересных примеров несомненно могут быть поводом расширить свой кругозор, прочитав книгу «Черный лебедь».