История инвестиционных стратегий. Как зарабатывались состояния во времена процветания и во времена испытаний - Бартон Биггс

их корабля потоплены, второй линейный корабль поврежден». В репортаже также говорилось, что один из трех потопленных кораблей был линкором. Это была чистая выдумка. Был потоплен только один японский эсминец: потеря весьма незначительная.

Рынки оказываются умнее экспертов – неважно, человеческих или компьютерных

Но вернемся к теории толпы. В 1945 году экономист и политический философ Ф. А. Хайек написал мощное эссе, которое опровергало популярную на тот момент социалистическую доктрину центрального планирования. Он утверждал, что централизованное планирование в принципе не может быть настолько же экономически эффективным, как ценовой механизм. По его словам, не может быть такого, чтобы центральный планировщик, будь то человек или компьютер, аккумулировал все биты и кусочки разнообразной информации, разбросанной по всему огромному населению, необходимой для принятия столь же эффективных, «годных» экономических решений, подобно тому, как это делает ценовой механизм. Рынки функционируют так эффективно, потому что совокупность всей релевантной информации, включая субъективные предпочтения, агрегируется через механизм цен в единую рыночную оценку, которая может быть и несовершенна, но все равно лучше, чем какое бы то ни было число, состряпанное человеком или даже компьютером.

Отсутствие централизации источников также очень важно, поскольку это имеет решающее значение для сбора того, что Хайек называл «неявным знанием». Неявные знания – это знания, которые интуитивно понятны людям или получены в зависимости от конкретного места, работы или образа жизни. Поскольку это знание настолько интуитивно и инстинктивно, его нелегко обобщить или передать, и по сути, люди, обладающие им, могут даже не знать, что оно у них есть. Тем не менее, оно очень ценно, потому что отражает глубокий жизненный опыт людей, разбросанных по всему миру.

Эта идея легла в основу теории эффективного рынка, но она так и осталась наблюдением, а не выводом. Как недавно отметил Генри Манн, почетный декан Школы права Джорджа Мейсона, эта концепция не объясняет того, как такое огромное количество информации так эффективно распространяется среди цен на товары и услуги. Он задается вопросом: «Как происходит это усреднение?»[3]. Соответственно и «гипотеза эффективного рынка была почти полностью основана на эмпирических наблюдениях и не предлагала теории того, как именно рынок стал настолько эффективным»[4]. Ответ на вопрос Манна, похоже, будет таким: это мудрость толпы.

В своей книге «Мудрость толпы» Шуровьески убедительно доказывает, что группы людей часто оказываются более правы в принятии решений, чем самые блестящие эксперты. Другими словами, «многие умнее немногих». Он указывает на то, что у экспертов есть предубеждения и слепые пятна, и что существует не такая уж большая корреляция между уверенностью эксперта в своем прогнозе и его точностью. Вы с большей вероятностью (хоть и без гарантии) получите более качественную оценку или решение от группы разнообразных, независимых, мотивированных людей, чем от одного или даже пары экспертов. Другие психологи показали, что постановка оценочного вопроса, а затем опрос большого числа людей о том, каким, по их мнению, будет ответ, и вывод среднего значения из совокупности их ответов, оказывается правильнее результата опроса нескольких экспертов, независимо от того, насколько высококвалифицированной или погруженной в вопрос и информированной является группа.

Группа, толпа, рынок должны быть разнообразными внутри себя. Масса инвесторов черпает информацию из своего опыта и взаимодействия с разношерстным окружением. Фондовые рынки обеспечивают эффективную систему агрегирования. Эта система коллективных суждений работает лучше всего, когда у индивидуумов есть стимул не совершать ошибок. Совокупность инвесторов на фондовом рынке, по сути, представляет собой то, что в социальных науках называют «сложной адаптивной системой». Как отмечал в замечательных эссе рыночный стратег Майкл Мобуссин, один из ключевых уроков сложной адаптивной системы заключается в том, что вы не можете постичь целое, складывая части.

Многие люди пытаются понять рынки, разговаривая с экспертами или еще какими-то якобы проницательными инвесторами, но если рынки действительно представляют собой сложную адаптивную систему, то отдельные агенты окажут весьма небольшую или не окажут вообще никакой стоящей помощи в понимании работы или развития рынка. Вот почему я утверждаю, что так важно прислушиваться к рынку. Другими словами, в критические поворотные моменты наблюдайте за тем, что делают рынки, и не обращайте внимания на то, что о происходящем говорят эксперты и комментаторы.

Эксперименты, доказывающие мудрость толпы

В качестве примера работы сложной адаптивной системы Шуровьески рассказывает, как во время знаменитого английского ярмарочного конкурса по определению веса быка, выставленного на продажу, было подано 800 заявок, часть которых была сделана знающими фермерами, но большинство – людьми, не обладавшими никаким опытом. Среднее значение всех предположений в 1197 фунтов не только оказалось почти точно верным (вес составил 1198 фунтов), но и намного превосходило точностью оценки так называемых экспертов по животноводству. Шуровьески также провел эксперимент с группой из 56 студентов, которым показали банку и спросили, сколько желейных бобов в ней находится. Среднее значение по группе составило 871, что было ближе к правильному числу 850, чем все оценки студентов, за исключением одной-единственной.

Шуровьески провел целый ряд подобных экспериментов. В своей книге он рассказывает, как подходил к случайным людям на Таймс-сквер в Нью-Йорке и спрашивал их, сколько желейных бобов находится в пластиковой банке, которую он нес, или просил оценить его вес. Прохожие, должно быть, думали, что он спятил. В другой раз, когда он выступал перед аудиторией, он лаконично описал свой кабинет и попросил угадать, сколько книг в нем находится. В каждом случае среднее значение коллективных догадок было очень близко к истине, и это среднее значение оказывалось точнее, чем подавляющее большинство индивидуальных догадок. Он утверждает, что неправильные суждения, которые делают отдельные люди, эффективно нивелируют сами себя, а вам остаются знания, которыми обладает группа. Кстати, чем больше толпа и (как отмечалось ранее) чем более децентрализованной она является, тем надежнее окажется ее решение. Очевидно, что фондовый рынок – это очень большая толпа, и очень децентрализованная.

Манн далее пишет, что литература о «предсказаниях» или «виртуальных» рынках доказывает, что чем больше участников присутствует в конкурсе и чем лучше они информированы, тем больше вероятность того, что средневзвешенное значение их догадок окажется верным. Шуровьески пишет об удивительно успешных результатах электронных рынков Айовы (IEMs), на которых спекулянты делают ставки на исход выборов. «Предсказания», полученные в результате этих ставок, оказались намного более точными, чем те, что были получены у политических экспертов и в результате опросов. Участники ставок на IEM не предсказывают собственное поведение, а прогнозируют действия избирателей страны. В трех четвертях случаев рыночная цена IEM в день выхода каждого из предвыборных опросов оказывалась точнее, чем результаты опросов.

На последних пяти президентских выборах IEM предсказал процент голосов с абсолютной средней ошибкой, которая была почти на 30 % меньше, чем у экспертов. Незадолго