Диалоги (август 2003 г.)

А.Б. Да, распределение дневных отклонений индекса Доу Джонса. Оно здесь показано просто для того, чтобы понять, что наша биржа имеет флуктуации существенно большие, чем у них. Правда, вообще говоря, каждая отдельная акция всегда имеет большие флуктуации, чем биржевой индекс.

А.Г. То есть индекс Доу Джонса ведёт себя здесь, на этом графике, приблизительно как погода на экваторе.

А.Б. В общем, да, правильное сравнение. Но в данный момент я хотел бы обратить внимание на форму этой кривой, она тоже не Гауссова, по форме это не колокол получается, а как бы сглаженный треугольник. Но важно, что форма очень близка к погодному распределению. Правда, и для погоды, и здесь, этот треугольник снизу немного загибается вверх – это уже не экспоненциальное падение, а степенное поведение. Но точность графика на очень больших отклонениях невелика, вы видите, как он сильно флуктуирует. Точность уже не настолько большая, чтобы этот график как-то уверенно аппроксимировать. Поэтому в первом приближении, на взгляд, это распределение очень похоже на погодные отклонения.

Можно сказать и о том, что, конечно, уже меньше относится к науке. Это просто наблюдение подобия, но, тем не менее, отсюда можно сделать и конкретные выводы. Опять же, как и в случае погоды, в представлении большинства людей поведение биржи происходит нормальным образом, то есть всем кажется, что большие отклонения настолько маловероятны (как в гауссовом нормальном случае), что можно их и не принимать во внимание. Однако, именно те, кто чувствует, что отклонения изредка могут быть большими, они – скажем так, и выигрывают больше. Это так же, как и в случае погоды: если вы имеете представление о том, что катастрофа не так уж маловероятна, то её можно, если не предчувствовать, то по крайней мере, иметь в виду. Скажем, вы рассчитываете высоту плотин, дамб, предохраняющих от наводнения. Вы должны закладываться не на те наблюдения, которые прошли за сто лет, за период наблюдений, а должны заложить ещё немного и даже ещё порядочно, чтобы предупредить то наводнение, которого, может быть, не было за эти сто лет, но вероятность которого, тем не менее, существенна.

А.Г. И чтобы не случилось как в Голландии, когда дамбы рассчитаны были как раз, наверное, исходя из гауссовой вероятности, а затопило полстраны.

А.Б. Да, да. Но давайте вернёмся к поведению нашей биржи. 13-ю картинку, пожалуйста. Это к вопросу о том, можно ли вообще предсказать что-то конкретное. Вот, посмотрите, интересные есть места: вот у нас 2000 год. К сожалению, тут надо бы показать его в более крупном масштабе, но тем не менее…

А.Г. Но падение очевидно, да.

А.Б. Нет, нет, в сам 2000-й год…

А.Г. Ах, 2000 год…

А.Б. Перед 2000-м годом…

А.Г. Падение, да.

А.Б. Было падение, но перед началом 2000 года – рост. Вот это момент отречения Ельцина – а за ним пик. Момент президентских выборов – ещё более резкий пик. А потом – падение. У нас на носу ещё одни президентские выборы…

А.Г. Это значит, что биржа будет расти.

А.Б. Я бы так сказал: с большей вероятностью будет расти, чем падать. Потому что никакое точное предсказание насчёт биржи делать нельзя, это опасно.

А.Г. Ну да, «знал бы прикуп, жил бы в Сочи».

А.Б. Но, тем не менее, что-то сказать можно.

Теперь я хотел бы вернуться опять к научной части нашей дискуссии, потому что поведение игроков на бирже во многом определяется психологией, а чувствовать её – искусство. А научная составляющая там невелика. Хотя финансовая наука существует, то, о чём я говорил – это отнюдь не я изобрёл. Есть многотомные исследования биржи. Надеюсь, что после нашей программы будет ссылка на них на сайте. Но давайте вернёмся к погоде и посмотрим на график 9-а.

Вот те флуктуации температуры, о которых я говорил, которые прошли за 120 лет. Это случайная функция, и есть несколько способов анализа случайных функций и извлечения из них разной информации. То, о чём я говорил до этого, были распределения вариаций температуры. А это Фурье-анализ этих отклонений. То есть вопрос стоит так: колебания есть частые, есть редкие, спросим, есть ли характерные частоты в этих колебаниях? По графику, когда на него просто смотришь, очень трудно уловить глазом характерные колебания, потому что они присутствуют в любой продолжительности. А Фурье-анализ, или вейвлет-анализ, позволяет это сделать более точно. Делается следующее. Выбирается изменяющийся временной отрезок, постоянный по длине, который пробегает все наши измерения. Внутри каждого такого отрезка (обычно берётся треть длины, значит, если 120 лет – то 40-летний отрезок) проводится Фурье-анализ, то есть выделяются характерные частоты. И они откладываются на графике. Чем больше пик колебаний на данной частоте, тем более тёмным цветом она закрашена. Но почему этот вопрос интересен с теоретической точки зрения?