Одураченные случайностью

Я часто сталкиваюсь с вопросами типа: "Кто вы такой, чтобы говорить, что я всего лишь удачлив в своей жизни?" Никто, в действительности, не верит, что он или она были просто удачливы. Мой подход состоит в том, чтобы с генератором Монте-Карло моделировать вполне случайные ситуации. Мы можем сделать точную противоположность обычных методов: вместо поисков и анализа атрибутов реальных людей, мы можем создать искусственных с точно известными признаками. Таким образом, мы сможем моделировать ситуации, которые зависят от чистой, настоящей удачи, без тени навыков или всего того, что мы называли не-удачей в Таблице 1. Другими словами, мы можем делать чистых бестелесных человеков, над которыми можем посмеяться; они будут, в соответствии с проектом, лишены любой тени способностей (в точности подобно плацебо-таблеткам). Мы видели в Главе 5, как люди могут выживать вследствие черт, которые на мгновение соответствуют данной структуре случайности. Здесь мы берем более простую ситуацию, в которой мы знаем структуру случайности. Первое такое упражнение -улучшение старого популярного высказывания, что даже сломанные часы верны два раза в день. Мы пойдем немного дальше, чтобы показать, что статистика - обоюдоострый нож. Давайте используем генератор Монте-Карло и создадим популяцию из 10,000 воображаемых инвестиционных менеджеров (генератор не слишком необходим, так как мы можем использовать монету или даже простую алгебру, но он более иллюстративен - и забавен). Предположим, что каждый из них участвует в совершенно справедливой игре; каждый имеет вероятность 50% получения 10,000$ в конце года, и вероятность 50% проигрыша 10,000$. Позволим себе дополнительное ограничение: как только менеджер завершает отдельный плохой год, он выбрасывается из выборки, до свидания и привет. Таким образом, мы будем работать подобно легендарному спекулянту Джорджу Соросу, который, как считают, говорил своим менеджерам, собранным в комнате: "Половина из вас. парни, вылетит к следующему году" (с восточноевропейским акцентом). Подобно Соросу, мы имеем чрезвычайно высокие стандарты, мы ищем только менеджеров с незапятнанным отчетом о сделках. Мы не терпим малоуспешных исполнителей.

Генератор Монте-Карло бросит монету: орел, и менеджер будет делать 10,000$ за этот год, решка, и он будет терять 10,000$. Мы запускаем его для первого года. Мы ожидаем в конце года, что

5,000 менеджеров будут в плюсах на 10,000$ каждый, и 5,000 будут в минусах на 10,000$. Теперь мы запускаем игру за второй год. Снова, мы можем ожидать, что 2,500 менеджеров будут в плюсах два года кряду; в следующем году, 1,250; в четвертом - 625; в пятом - 313. Мы имеем теперь, в этой простой справедливой игре, 313 менеджеров, которые сделали деньги в течение пяти лет подряд. Из чистой удачи.

Никто не должен быть компетентен

Давайте сделаем все это более интересным. Мы создадим когорту, состоящую исключительно некомпетентных менеджеров. Мы определяем некомпетентного менеджера, как менеджера, который имеет отрицательный ожидаемый доход, эквивалент шансов, складывающихся против него. Теперь Мы заставляем генератор Монте-Карло вытягивать шары из урны. Урна содержит 100 шаров, 45 черных и 55 красных. Заменяя вытянутый шар, мы сохраняем соотношение красных и черных шаров тем же самым. Если мы вытянем черный шар, менеджер заработает 10,000$. Если вытянем красный шар, он потеряет 10,000$. Таким образом, ожидается, что менеджер заработает 10,000$ с вероятностью 45%, и потеряет 10,000$ с вероятностью 55%. В среднем, менеджер потеряет 1,000$ в каждом раунде - но только в среднем.

В конце первого года, мы все еще ожидаем, что 4,500 менеджеров имеют прибыль (45% из них), в конце второго - 45% из этого числа, 2,025. Третьего -911, четвертого - 410, пятого -184. Давайте дадим выжившим менеджерам имена и оденем их в деловые костюмы. Они составляют менее 2% первоначальной когорты. Но внимание сосредоточено на них и никто не упомянет другие 98%. Что мы можем заключить?

Первый, противоречащий интуиции пункт - популяция, полностью состоящая из плохих менеджеров, произведет маленькое количество великолепных отчетов о сделках. Фактически, обнаруживая менеджера у вашей двери, будет невозможно вычислить, является ли он хорошим или плохим. Результаты заметно не изменились бы, даже если популяция была бы полностью составлена из менеджеров, которые, как ожидается, в конечном счете будут терять деньги. Почему? Потому, что вследствие волатильности, некоторые из них будут делать деньги. Мы здесь видим, что волатильность фактически помогает плохим инвестиционным решениям.