Рискуя собственной шкурой. Скрытая асимметрия повседневной жизни

У любого, кто выживает в рискованном бизнесе несколько лет, есть собственная версия уже знакомого нам принципа «чтобы преуспеть, нужно сначала выжить». Моя – такова: «Не переходи реку, если она в среднем метровой глубины». Я вообще организую свою жизнь согласно максиме «последствия имеют значение», так что вероятность краха отменяет любой анализ эффективности затрат; но мне и в голову не приходило, что пробел в теории принятия решений столь ужасен. Пока не появилась будто ниоткуда статья физика Оле Питерса, сотрудничающего с великим Марри Гелл-Манном. Они представили свой вариант разницы между вероятностями по ансамблю и по времени, проведя мысленный эксперимент, схожий с описанным выше, и показали, что в социальных науках ошибочна почти всякая модель, использующая вероятность. Сильно ошибочна. Очень сильно ошибочна. Чрезвычайно, смертельно ошибочна. За 250 лет с того момента, когда математик Якоб Бернулли впервые создал модель принятия решений в условиях неопределенности, ставшую впоследствии стандартной, почти все, кто ее применял, совершали грубую ошибку, упуская из виду эффект разницы между совокупностью объектов (ансамблем) и временем[118]. Все? Не так: может быть, все экономисты, но, например, прикладные математики Клод Шеннон и Эд Торп, а также физик Дж. Л. Келли (создатель критерия Келли) понимали проблему верно. И объясняли ее очень просто. Отец математики страхового дела, шведский прикладной математик Харальд Крамер тоже все понимал. А больше двадцати лет назад практики вроде Марка Спицнагела и меня построили вокруг этого принципа карьеру. (Странным образом я ставил вопрос правильно и в своих текстах, и когда был трейдером и принимал решения; глубоко внутри я чувствовал нарушения эргодичности, но не уловил ее математическую структуру так, как Питерс и Гелл-Манн, – эргодичность даже упоминается в «Одураченных случайностью», а эта книга написана двадцать лет назад.) Мы со Спицнагелом открыли компанию, чтобы помогать инвесторам обходить точку «сдаюсь» и получать доходность рынка. Когда я ушел из бизнеса, чтобы побыть фланёром[119], Марк непреклонно (и успешно) продолжил управлять своей компанией Universa. Нас с Марком сильно огорчали экономисты, которые, не понимая эргодичности, твердят одну и ту же мантру: беспокоиться о хвостах «иррационально».

Представленная выше идея очень, очень проста. Но как получилось, что за 250 лет никто ее не понял? Дело опять же в отсутствии шкуры на кону.

Нужно быть действительно семи пядей во лбу, чтобы, не поставив шкуру на кон, понять выводы из теории вероятностей. Излишне образованный теоретик сделать это почти не в состоянии. Разве что вы гений, то есть ваш ум столь ясен, что видит истину сквозь шелуху, – или вы превосходно ориентируетесь в теории вероятностей и способны отбросить наносную чушь. Очевидно, что Марри Гелл-Манн – гений (как, видимо, и Питерс). Гелл-Манн открыл элементарные частицы, которые назвал кварками (и получил за это Нобелевку). Питерс говорил, что, когда рассказал об этой идее Гелл-Манну, тот «ухватил ее сразу же». Клод Шеннон, Эд Торп, Дж. Л. Келли и Харальд Крамер – безусловные гении; я лично могу поручиться за Торпа, обладающего несомненной ясностью ума вкупе с глубиной мысли, сразу же проявляющейся в разговоре. Эти люди могли все понять и не ставя шкуру на кон. Но среди экономистов, психологов и экспертов по теории принятия решений гениев нет (разве что энциклопедист Герб Саймон, уделивший внимание психологии), и велики шансы, что их не будет. Каким бы ни было количество людей без фундаментального понимания, оно никогда не перейдет в качество; искать ясность мысли в этих сферах – все равно что искать эстетическую гармонию в комнатухе безработного хакера или в мансарде ненавидящего порядок электрика.

Эргодичность

Подытожим: ситуация неэргодична, когда наблюдаемые прошлые вероятности неприменимы к будущим процессам. Где-то появляется знак «стоп», поглощающий барьер, который останавливает людей со шкурой на кону, – однако система в целом неизменно склоняется именно к этому пути. Мы назовем конечный итог «крахом», потому что переход за барьер необратим. Ключевая проблема в том, что, когда есть вероятность краха, анализ эффективности затрат теряет смысл.

Посмотрим на пример более страшный, чем эксперимент с казино. Предположим, группа людей играет в русскую рулетку за миллион долларов каждый – основной нарратив «Одураченных случайностью». Пять человек из шести получат деньги. Используя стандартный анализ эффективности доходов, вполне можно утверждать, что вероятность выигрыша составляет 83,33 %, иначе говоря, «ожидаемая» средняя доходность на выстрел равна 833 333 долларам. Но если продолжить играть в русскую рулетку, вы закончите свой путь на кладбище. А там ожидаемую доходность рассчитать невозможно.

Повторные риски