Путь к руинам. Как не потерять свои деньги в следующий экономический кризис

Экономисты быстро охарактеризовали первый вариант выбора как иррациональный, а второй – как логически обоснованный. Их вывод привел к утверждению о том, что инвесторы, предпочитающие первый вариант, действуют нерационально. Но верно ли это на самом деле?

Нет сомнений в том, что если сыграть в эту игру сто раз подряд, то выбор в пользу 4 долларов с вероятностью выигрыша в 80 процентов почти наверняка принесет большую прибыль, чем уверенные 3 доллара. Но что, если можно сыграть лишь один раз? Уравнения по вычислению предполагаемой выгоды останутся без изменений. Но если вы нуждаетесь в деньгах, то гарантированные 3 доллара получают независимое значение, не заключенное ни в какие уравнения.

Находку Канемана следует изучить с точки зрения эволюционной психологии и, таким образом, пересмотреть определение рациональности. Представьте, что вы кроманьонец времен последнего ледникового периода. Вы покидаете свое убежище и видите перед собой две охотничьи тропы. Одна тропа обещает хорошую добычу, но на ее пути лежат большие валуны. Второй путь не сулит богатый улов, но на нем нет преград. На современном языке первая модель предполагает более высокий ожидаемый доход.

Однако эволюция будет благосклонней к тем, кто выберет небогатый в плане добычи путь. Так почему же? Может оказаться, что за одним из валунов, лежащих на первом пути, прячется саблезубый тигр. И если он действительно там окажется, то охотник погибнет, а его семья будет обречена на голод. Путь к меньшей добыче покажется не таким уж иррациональным, если учесть все существующие риски. Саблезубый тигр – недостающее млекопитающее в современной экономике. Обычно в первую очередь академики подсчитывают первоочередную выгоду (добычу) и игнорируют вероятные риски (тигр). Данная книга поможет инвесторам увидеть саблезубых тигров.

Вторым новым элементом в экономическом инструментарии будет теория сложности. Ключевой вопрос в экономике звучит следующим образом: являются ли рынки капитала сложными системами? В случае утвердительного ответа каждую модель равновесия, используемую в финансовой экономике, следует считать устаревшей.

Ответ на этот вопрос дает физика. Динамическая сложная система состоит из автономных агентов. Каковы характеристики автономных агентов в сложной системе? В сумме их четыре: разнообразие, взаимосвязанность, взаимодействие и адаптация. Система, агенты которой в меньшей степени обладают данными характеристиками, стремится к состоянию неподвижности. Система, агенты которой обладают высокой степенью этих характеристик, стремится к хаосу. Система, агенты которой демонстрируют идеальный баланс характеристик, которые не слишком высокие или не чересчур низкие, представляет собой сложную динамическую систему.

Разнообразие рынков капитала можно наблюдать в поведении «быков» и «медведей», в позициях лонгов и шортов, по индексу жадности и страха[1]. Разнообразие в поведении представляет собой квинтэссенцию рынков.

Взаимосвязанность рынков капитала также является очевидной. В условиях использования индекса Доу-Джонса, Томсон Рейтер, Блумберг, Фокс Бизнес, имейлов, чатов, текстов, Twitter и телефонов трудно представить более плотно связанную систему, чем рынки капитала.

Взаимодействие на рынках капитала измеряется триллионами долларов в акциях, облигациях, валютах, сырье и в операциях с деривативами, проводимых ежедневно, при этом в каждой из них участвуют закупщик, продавец, брокер или стороны обмена. Ни одна другая социальная система и близко не стоит рядом с рынками капиталов по степени взаимодействия, измеряемой количеством транзакций.

Адаптация также служит характеристикой рынков капитала. Хедж-фонд, теряя деньги на позиции, быстро адаптирует свое поведение так, чтобы выйти из сделки или по возможности удвоить ставку. Фонд меняет свое поведение, основываясь на поведении других игроков, отражаемом на рыночных ценах.

Рынки капиталов представляют демонстративно сложные системы: ничто другое с ними не сопоставимо.

Недостатки преобладающих моделей риска заключаются в том, что сложная система ведет себя совершенно не так, как система равновесия. Вот почему модели равновесия Центрального банка и Уолл-стрит показывают неизменно слабые результаты в прогнозах и в управлении рисками. Каждый анализ производится на основе одних и тех же данных. Однако, когда вы вводите эти данные в неполноценную модель, вы получаете неполноценный результат. Инвесторы, использующие теорию сложности, оставят приверженцев популярных методик далеко позади и смогут получить куда более надежный прогноз.