Десять уравнений, которые правят миром. И как их можете использовать вы

Сейчас все специалисты по финансовой математике знают, что рынки – комбинация сигнала, шума и стадности: их модели показывают, что крахи будут происходить, и позволяют им хорошо представлять, насколько масштабными они будут в долгосрочной перспективе. Однако математики не знают, почему или когда происходят такие крахи; по крайней мере не более того, что это имеет какое-то отношение к стадной ментальности. Они не понимают фундаментальных причин подъемов и падений. Когда я сидел в онлайн-казино в главе 3, я знал, что игра несправедлива и у казино есть преимущество. Я знал, что сигнал составляет 1/37 – это средние потери игрока при одном запуске рулетки. Я мог узнать это, просто посмотрев, как устроено колесо. В главе 4 Люк Борнн рассматривал вклады всех баскетболистов в общую игру команды, чтобы измерять умения игроков. Он нашел сигнал умений, сочетая свои знания игры и хорошо выбранные предположения. В главе 5, когда Лина и Микаэла занимались обратной разработкой алгоритма Instagram, они могли начать с понимания, как социальные сети искажают их взгляд на мир. Во всех этих примерах модель давала представление, как действуют рулетка, баскетбол и социальные сети соответственно. Уравнение рынка само по себе понимания не дает.

В разное время исследователи пытались понять, смогут ли они сделать еще один шаг и найти на рынках истинный сигнал. В 1988 году, после Черного понедельника 1987-го, Дэвид Катлер, Джеймс Потерба и Ларри Саммерс из Национального бюро экономических исследований написали статью под названием «Что двигает биржевыми ценами?»[124] Они установили, что такие факторы, как промышленное производство, процентные ставки и дивиденды, которые влияют на доходность фондового рынка, могут объяснить только примерно треть колебаний на рынке акций. Затем проверили, не играли ли какую-то роль важные новости – например, войны или смена президента. В дни таких серьезных новостей значительные колебания стоимости акций действительно происходили, но имелось изрядное количество дней, когда никаких новостей не было, а рынок активно двигался. Подавляющее большинство движений на фондовой бирже нельзя объяснить внешними факторами.

В 2007 году Пол Тетлок, профессор экономики Колумбийского университета, предложил «коэффициент пессимизма СМИ» для колонки «В ногу с рынком» газеты Wall Street Journal, которая составляется ежедневно непосредственно после закрытия торгов[125]. Этот коэффициент учитывает, сколько раз в колонке использовались разные слова, и тем самым измерялось общее настроение в отчете автора о дневных торгах. Тетлок обнаружил, что существовала связь между пессимистическими словами и падением акций на следующий день, но позже на неделе эти падения обращались вспять. Он заключил, что колонка «В ногу с рынком» вряд ли содержит полезную информацию о долговременных трендах. Другие исследования показали, что сплетни в чатах интернета и даже то, что люди говорят друг другу в биржевых залах, могут предсказать объемы торговли, но не направление движения рынка[126]. Надежных правил для прогнозирования будущей цены акций просто не существует.

Хочу сразу прояснить два момента. Во-первых, эти результаты не означают, что новости о компании не влияют на стоимость ее акций. Акции Facebook упали после скандала с Cambridge Analytica. Акции BP – после катастрофы с разливом нефти на буровой платформе Deepwater Horizon. Однако в этих случаях события, вызвавшие изменения в цене акций, были еще менее предсказуемы, чем сама их стоимость, что делало их более-менее бесполезными для инвестора, стремящегося к прибыли. Когда вы слышите новости, их слышат все. Возможность получения преимущества пропадает.

Во-вторых, еще раз подчеркну, что модели, основанные на уравнении рынка, обеспечивают полезное долгосрочное планирование рисков. Мой друг, математик Майя, работает в крупном банке. Она использует уравнение 6, чтобы оценивать различные риски, которым подвержен банк, затем покупает страховку, чтобы защитить его от неизбежных подъемов и спадов. Майя видит, что нематематики редко понимают ограничения той модели, которую она использует. Когда мы в последний раз обедали с ней и ее коллегой Пейманом, она сказала:

– Самая большая проблема, с которой сталкиваюсь у нематематиков, – они воспринимают результаты моделей буквально.

Пейман согласился:

– Вы показываете какой-нибудь доверительный интервал для промежутка времени в будущем, а они считают его истиной. Очень немногие понимают, что наша модель основана на весьма слабых предположениях.

Майя и Пейман борются с восприятием, что раз это математика, то это должно быть истиной. Уравнение рынка не таково. Его основной посыл в том, что нам нужно быть осторожным, поскольку в будущем может произойти почти что угодно.