Quit: The Power of Knowing When to Walk Away

Исследователи изучили данные искушенных участников рынка - более семисот институциональных портфельных менеджеров со средним объемом активов под управлением около 600 миллионов долларов. Неудивительно, что они обнаружили, что решения экспертов-инвесторов о том, что покупать, были намного лучше, чем эталонный показатель, который просто индексировал рынок. Средняя стоимость акций, купленных этими портфельными менеджерами, превзошла эталонный показатель более чем на 120 базисных пунктов в годовом исчислении (или 1,2 процентных пункта).

Эти инвесторы тратят большую часть своего времени на поиск отличных стратегий и тезисов для инвестирования и получают прибыль от своих исследований и опыта. Вы можете увидеть, насколько их решения о том, когда входить в позицию, превосходят эталонный показатель, на графике ниже, который отслеживает их избыточную доходность с течением времени.

Но как обстоят дела с их решениями о выходе из игры? Как обстоят дела с их решениями о том, какие акции продавать?

Чтобы понять, насколько хороши эти инвесторы-эксперты в выборе продавцов, Акепанидтаворн, Имас и их коллеги сравнили фактические решения инвесторов о продаже с гипотетической стратегией, в которой они просто наугад выбирали акции для продажи из числа тех, что были в их портфеле на момент продажи.

Другими словами, когда они выходили из позиции, как их решения о выходе из нее отличались от решений, когда они просто бросали дротики в свой портфель и продавали все акции, в которые попадал дротик?

Как выяснилось, довольно неудачно.

Преимущество, которое эти эксперты имеют при покупке акций, не отражается на их продаже. В то время как они зарабатывают 120 базисных пунктов сверхприбыли на своих решениях о покупке, они теряют от 70 до 80 базисных пунктов в годовом исчислении на своих решениях о продаже. Это означает, что им было бы лучше, если бы они просто произвольно выбирали из своего портфеля, чтобы решить, что продать.

Это можно увидеть на графике ниже, который показывает, сколько они теряют со временем по сравнению с метанием дротиков.

 

Для таких инвесторов-экспертов большая часть значительной сверхприбыли, которую они получают благодаря своим решениям о том, какие акции добавить в свой портфель. Можно представить это так: Если бы они выбирали, что продавать наугад, у них было бы больше денег, чтобы инвестировать в лучшие возможности.

Будь то инвесторы всех мастей, таксисты, участники исследования Канемана и Тверски, игроки в покер или люди, взбирающиеся на Эверест, мы видим, что отсутствие навыка выхода из игры обходится очень дорого.

Авторы покопались в данных, чтобы понять, какую стратегию использовали эти инвесторы-эксперты при принятии решения о продаже. Они обнаружили, что когда инвесторы продавали, они в основном генерировали средства для своих следующих позиций. Это диктовало время. Что же касается того, какие акции они продавали, чтобы высвободить эти средства, то исследователи обнаружили, что инвесторы использовали эвристику, которая имела мало общего с ожидаемой стоимостью. Скорее, они были склонны продавать акции только в том случае, если они были либо экстремальными победителями, либо экстремальными неудачниками в портфеле.

Другими словами, покупая, эти инвесторы-эксперты пытались найти позиции, которые были бы хорошей ставкой на будущее. При продаже, судя по всему, они не проделывали такой работы, если вообще проделывали, ни в отношении времени снятия позиций, ни в отношении будущих перспектив этих позиций.

Лучшей стратегией выхода из игры было бы изучение всех ваших активов, а не только тех, что находятся в хвосте портфеля, и решение, какие из них будут приносить наименьшую прибыль в будущем, и их продажа. Это позволит максимизировать стоимость портфеля в целом. В конце концов, это и есть их стратегия покупки, и они выполняют ее с мастерством и успехом, используя удивительные стратегии, основанные на данных, для получения сверхдоходов.

В связи с этим возникает вопрос, почему в такой богатой данными среде они не замечают проблему в своих решениях о том, когда уволиться, и не используют данные для моделирования решения этой проблемы.

 

Когда дело доходит до отказа от работы, у нас возникает проблема обратной связи. Когда мы что-то делаем, мы, естественно, следим за этим. Мы знаем, как это происходит, потому что это путь, по которому мы идем. Если мы взбираемся на Эверест или бежим в компании, в отношениях или на работе мы отслеживаем эти события, потому что мы в них находимся. Это временная шкала, на которой мы находимся.

Но когда мы уходим от этих вещей, возникает двойная проблема с получением обратной связи.

Во-первых, для большинства вещей, которые мы бросаем, не существует очевидных данных о том, как бы все прошло, если бы мы придерживались их. Это всего лишь гипотетический или контрфактический вариант. Что, если бы я не закрыл этот бизнес? Что, если бы я остался на той работе? Что, если бы я сменил специальность или колледж?

Вместо данных у нас есть только "А что, если?".