Это издание наделало довольно много шума. Вообще говоря, книга “Черный лебедь” это вторая книга из четырехтомника автора – первая вышла еще в 2001 году под названием “Одураченные случайностью”, а последняя часть “Антихрупкость” появилась около пяти лет назад. Однако именно понятие “Черный лебедь”, введенное во втором томе, распространилось настолько широко, что сегодня этот термин можно встретить даже на таких известных ресурсах, как РБК – недавно попадалась там статья с заголовком про 10 черных лебедей, которые могут ждать нас в 2017 году. Кстати, подобные заголовки наверняка разозлили бы Талеба, поскольку входят в прямое противоречие с его концепцией. Каким образом – поговорим чуть ниже.
Но сперва – почему черный лебедь? Этим объяснением книга “Черный лебедь” и открывается – и поясняется, что поскольку очень долгое время черных лебедей в природе наблюдать не удавалось, то был сделан вывод о невозможности их существования. Но затем черные лебеди обнаружились на другом континенте, т.е. событие моментально перешло из разряда невозможных во вполне допустимые. Расширяя рамки этого определения можно сказать, что вся предыдущая история и сделанные оттуда выводы могут быть опровергнуты одним-единственным наблюдением.
Однако поскольку для выводов, опирающихся на значительную базу данных, такое единичное наблюдение может означать слом концепции, то аномальное событие или отбрасывается, или даже замалчивается – тогда как вызванные им последствия могут иметь глобальный характер. Например, автор говорит о нескольких днях с максимальными дневными скачками фондового рынка на истории в десятилетия – выбросив эти дни, мы получили бы кардинально отличающийся от сегодняшнего результат. Таким образом, автор не только не отбрасывает экстремальные события, превышающие все мыслимые вероятности, но даже ставит их во главу угла, делая точкой отсчета для своих взглядов.
Сам автор определяет их так: миром движет неизвестное, аномальное и маловероятное (с точки зрения нашей стандартной системы отсчета). Накапливаясь, оно приводит к крупным переменам во всех сферах человеческого бытия. Причем технический прогресс и огромный прирост информации последних десятилетий ведет к тому, что исключительные события (“Черные лебеди”) будут возникать гораздо чаще, чем происходили до этого. Одной из основ концепции “Черного лебедя” Талеба является принципиальная непредсказуемость конкретного черного лебедя, хотя автор и дает общие рекомендации, как можно пробовать поймать “хороших” черных лебедей.
Ведь экстремальные события могут быть и со знаком “плюс” – например, огромный тираж книги (от которой как правило до того успело отказаться куча издательств). Яркий пример – тираж Гарри Поттера. Актуальные примеры других черных лебедей: теракт 11 сентября, Фукусима в Японии, падение швейцарского франка в январе 2015 года. Если то, что я сейчас пишу, прочитает миллион человек, то это тоже будет хорошим черным лебедем, для меня во всяком случае. Возвращаясь к примеру из РБК ясно видно, что автор статьи пытается предсказать в ней конкретные аномальные события, которые по Талебу являются непредсказуемыми по своей природе. По словам самого Нассима его мало что так бесит, как просьба читателей книги назвать 10 следующих черных лебедей.
Интересным афоризмом, пошедшим из книги и говорящим о наивности хотя бы примерно предсказывать будущее на основании прошлого, является эффект индюшки. Автор предлагает поставить себя на место индюшки, откармливаемой, скажем, к Рождеству. Глазами индюшки каждый день проходит стабильно: у нее есть еда, а события одного дня мало отличаются от другого. Если мы введем какую-то переменную по оси Y – например вес индюшки – и посмотрим на ее изменение во времени, то увидим следующую картину:
Итого, тысяча дней проходит без заметных перемен – и кажется, что на этом основании можно ожидать продолжения кривой в том же направлении. Но происходит “сюрприз” и индюшка оказывается зажаренной на столе, что соответствует горизонтальному падению кривой, т.е. черному лебедю. Этот пример легко перенести в финансовую плоскость: график очень похож на кривую торговли по мартингейлу или же на выплаты финансовых пирамид, которые подкупают своей стабильностью, но имеют свойство внезапно кончаться.
На фондовом рынке таким черным лебедям соответствуют кризисы наподобие 2008 года – все вроде бы и знают, что рано или поздно рецессия должна наступить, однако ее точная дата, протяженность и глубина никогда заранее не известна. Впрочем, готовность к событию (хотя и с недооценкой последствий) превращает его по мнению автора в Серого лебедя. Черный лебедь Нассима Талеба – это в первую очередь непредсказуемость и совершенная неготовность людей к появлению чего-либо.
Этот термин играет важную роль в книге. Первоначально автор делит по этому признаку профессии: не масштабируются те из них, которые связаны с физическими ограничениями. У проститутки нормированный рабочий день (автор, по крайней мере, в переводе, буднично констатирует: если вы занимаетесь проституцией…), при заработке на сдаче в аренду банкетных залов неизбежно придется столкнуться с лимитом вместимости и пр. Однако такие профессии, как трейдинг, где купить сто или десять тысяч акций можно одним и тем же способом, запись музыкальных произведений и фильмов, тиражирование книг и пр. масштабируются очень легко, что в перспективе может многократно увеличить ваш доход. Пекарь каждый день вынужден печь свой хлеб, а книга про Гарри Поттера легко может улететь в платном электронном экземпляре любое число раз, принося автору дополнительный доход.
При этом автор весьма неожиданно не рекомендует выбирать масштабируемые профессии, хотя сам в свое время выбрал именно трейдинг – и объясняет свою рекомендацию необходимостью удачи. Кроме того, масштабирование отличается чудовищным неравенством при распределении дохода. В древние века трубадуры и барды гарантированно имели свою небольшую аудиторию, тогда как гранды выступали в столицах. Все было поделено – но изобретение звукозаписи как средство масштабирования голоса постепенно привело к тому, что малое число раскрученных исполнителей получило от рынка почти все, тогда как остальные – немногие крохи. Аналогично произошло и с кино – зрители не захотели идти на провинциальных актеров, когда стали доступны фильмы с участием известных имен.
В одной из глав книги приводится рассказ уверовавших в бога, которые оказались на грани кораблекрушения, но сумели спастись после молитвы. Разумеется, подобные рассказы (возможно, передаваемые выжившими) приветствовались и распространялись церковью и священнослужителями, но однажды один из слушателей задал неприятный вопрос: “Но ведь мы не можем опросить тех, кто тоже молился в подобных обстоятельствах, но не спасся”?
И действительно – покойники не говорят, хотя внутреннее чувство подсказывает, что не спасшихся было гораздо больше, чем тех, кому повезло. Результатом этого является искажение причинно-следственных связей (нарратива), что еще больше уменьшает вероятность какого-либо точного прогноза. Но дело не только в том, что мы не можем опросить мертвых. Нарратив практически неизбежно проявляется при оценке исторических данных, когда знание фактов представляет соблазнительную возможность выстроить связную теорию. Пример – Третий рейх времен Гитлера. Если взять дневники людей тех лет, которые день за днем описывают происходящее, то видно, что практически никто из них не предполагал всех масштабов будущей катастрофы. И дело здесь не в скрытых от современников фактах, а в том, что настоящее всегда видится и воспринимается по-другому, чем прошедшее.
В инвестициях, кстати, тоже найдется место скрытым свидетельствам – позволю себе добавить в обзор толику своего опыта. Известно, что тактикой некоторых управляющих компаний является создание множества фондов, сделки в которых открываются в противоположенных направлениях. Спустя некоторое время большинство фондов принесут убыток, но несколько оставшихся покажут результат выше рынка. После чего их выводят на свет в надежде получить инвесторов, благоразумно умалчивая о результатах остальных фондов. Можно упомянуть и о такой вещи, как накопление просадки, когда результаты фондов инвестору показывают по закрытым сделкам (балансу), а не по эквити (т.е. с учетом открытых сделок) – результатом может стать описанный выше эффект индюшки, когда фонду придется закрывать большую плавающую просадку:
На скрытые свидетельства можно посмотреть и гораздо более глобально. Например при происхождении видов мы скорее всего опираемся лишь на 5% фактического материала, поскольку 95% до нас по разным причинам не дошли (беспозвоночные вообще не имели такой возможности). А значит, возникновение человека как вида гораздо сложнее и очевидно, может быть просто цепью случайных обстоятельств.
Почти 20 лет назад я читал о синергетике, которая приводила такой пример. Стоит столб, на него начинает дуть ветер. До определенной скорости ветра ничего не происходит, но в какой-то момент столб выходит из равновесия – и в следующее мгновение падает в ту или другую сторону. Аналогично можно представлять и падение срубленного дерева. В то время как классическая механика говорит о том, что предсказать точное место падения столба можно (но нужно учесть множество различных данных), то синергетика исходит из принципиальной непредсказуемости этого момента. И этот пример тоже можно глобализировать: взрыв при рождении галактик можно уподобить шатающемуся дереву или столбу, после чего в случайном порядке возникает тысяча новых звезд. Наверняка Талеб читал о синергетике.
Занимаясь проблемами случайности, невозможно обойти стороной тему казино. Но здесь у Талеба все оказывается достаточно просто: казино согласно его воззрениям это тип “рафинированной” (т.е. предсказуемой) случайности. Казино не учитывает технический прогресс, возрастающий объем информации и социальные эффекты – играть в рулетку несколько столетий назад можно было точно так же, как и сегодня. Основное условие для процветания казино сводится лишь к достаточно мелким ставкам, после чего классическая теория вероятности делает все остальное, не давая участникам возможности стабильно быть в плюсе.
Иначе говоря – чем мельче ставка и чем больше время игры, тем меньше в системе случайности. Такой механизм работает при подбрасывании монетки, выбросе костей или броуновском движении. От себя добавлю, что равным образом этот момент можно перенести и в область финансов, вспоминая форекс-брокеров, не выводящих сделки на внешний рынок. События финансового рынка отлично вписываются в концепцию непредсказуемости.
Но если хотя бы немного отойти от такой рафинированной вероятности, то картина сразу же делается неизмеримо сложнее. В качестве примера Талеб берет бильярдную партию. Расположение шаров после первого удара рассчитать хотя и сложно, то тем не менее еще теоретически возможно – однако каждый следующий удар требует возрастающее число информации. На 50-ом ударе согласно автору требуется знание о расположении всех частиц во Вселенной. Так что если вы поклонник бильярда, то можете быть уверены, что две одинаковые партии хотя бы в пять первых шагов вам вряд ли удастся наблюдать.
В 1960-х один метеоролог работал над компьютерной программой модели погоды. Воспроизводя однажды свои данные, он неожиданно получил совершенно другие результаты. В поисках ошибки выяснилось, что причина была в округлении некоторых параметров для увеличения скорости расчета (машины того времени работали крайне медленно). Сегодня этот эффект известен под названием “эффекта бабочки” (видимо, идущее от фантастического рассказа “И грянул гром”), когда крайне незначительное происшествие может спустя время вызывать гигантские последствия – в том же самом или же другом месте.
В книге Талеба собрано несколько интересных примеров, показывающих неспособность человека к предсказанию будущего. Правда, в финансовой области нужно еще учесть и конфликт интересов, поскольку благоприятные прогнозы формируют приток людей на фондовые рынки. Аналитики с 2000-ого по 2016 год ежегодно давали положительный прогноз по росту немецкого индекса DAX, хотя индекс за это время пять раз оказывался в минусе (в том числе падал в 2002 и 2008 году на 40%). В результате ошибка прогноза была бы точно такой же, как если бы в 2000 году просто предположить рост индекса на 9% каждый год:
Фактически же индекс с начала 2000 по конец 2016 года вырос менее, чем вдвое – но даже если отбросить финансовых аналитиков, то результат окажется не лучше. Майкл Алберт и Говард Райфф пришли (случайно, решая другую задачу) к такому эксперименту. Они попросили группу людей ответить на некоторый вопрос, допуская для себя не более 2% вероятности сделать ошибку. Например – сколько книг в крупнейшей библиотеке мира? При этом группы были подобраны разные – от дворников до выпускников Гарварда. В результате совершенно неожиданно выяснилось, что при допуске в 2% неверный ответ (т.е. не вписавшись в установленный интервал) дали почти 45% людей!
Понятно, что можно было сказать – от нуля до бесконечности, но в этом случае вопрос потерял бы смысл, так как такой ответ универсален. Не менее интересно то, что более самоуверенная группа (выпускники) обнаружила большую склонность к ошибке, чем другая (дворники). Другой эксперимент заключался в том, что двум группам людей показывали размытое изображение некоторого предмета, после чего с разной скоростью увеличивали разрешение картинки. Группа, которая видела меньше промежуточных шагов, быстрее распознавала правильный вариант – что связано с тем, что у них в голове возникало меньше “мусора”, т.е. ложных представлений, на самом деле не связанных с имеющихся информацией. Вывод? Слушать финансовые новости раз в неделю полезнее, чем каждый час.
Тетлок сделал сравнение предсказаний в политике и экономике на грядущие 5 лет и получил 27 000 вариантов от почти 300 специалистов, четверть из которых были экономистами. В результате практически все заметно вышли за установленные пределы ошибок, а профессора и доктора наук предсказывали не лучше, чем журналисты и студенты. При этом, как и в рассмотренном ранее эксперименте, обладатели громкого имени справились с предсказаниями хуже рядовых прогнозистов – и это было единственной закономерностью, которую удалось получить.
Помимо описанных эффектов существует еще так называемый “эффект привязки”, который работает примерно так. Добровольцы крутят рулетку, получая случайное число, после чего их просят назвать количество входящих в ООН африканских стран (вариант для России – сначала назвать пять последних цифр своего ИИН, а затем количество зубных врачей в Питере). Ответы будут коррелировать между собой, хотя ошибка может составить весьма большую величину.
Ставя во главу угла принципиальную непредсказуемость и во многих случаях отрицая нормальное распределение, автор видимо получил ряд упреков, сводящихся к тому, что отнимая один инструмент, он не предлагает другой. Упреки эти вероятно были еще после выхода первого тома, так что в “Черном лебеде” некоторые советы найти все же можно. К примеру, автор советует сосредоточиться на последствиях (которые могут быть известны), а не вероятности самого события, которая неизвестна.
Идея портфельной теории инвестирования отражает этот постулат – не давая вопрос на что, что именно произойдет с рынком, она тем не менее имеет вполне определенный алгоритм, что делать в любой ситуации. И проблема тут состоит скорее в том, чтобы удержать себя от излишних действий – например, следовать прогнозам экономистов, упомянутых в предыдущем абзаце. Тем не менее портфельная теория подвергается в книге мощной критике, так как исходит из повторяемости результатов.
Другой совет Талеб дает насчет ловли счастливых черных лебедей в финансах – в его понимании 90% портфеля должны быть консервативными, тогда как остальные 10% можно тратить на венчурные проекты. Возможно, такой совет применим для специалистов в этой области, которые могут позволить себе участвовать во многих проектах сразу – но универсальным решением для инвестора мне он не кажется.
Заключительную часть книги “Черный лебедь” Талеб посвящает разгрому кривой нормального распределения и связанных с ней понятий – таких, как оценка риска по среднеквадратичному отклонению. Про нормальное распределение слышали очень многие, возможно даже в школе – напомню стандартный вид кривой Гаусса:
Некоторые авторы в таком восторге от этой кривой, что считали – будь она известна древним грекам, они бы ее обожествили. Что именно описывает гауссиана? Представим, что нам нужно измерить средний вес определенной (довольно большой, скажем 1000 человек) группы людей одного возраста и пола. Обозначая по оси Y количество людей, а по оси X – измеренный вес, мы получим кривую, похожую на рисунок выше. Иначе говоря, какой-то вес будет повторяться наиболее часто (скажем, 70 кг), а остальные значения отклонятся от него как в большую, так и в меньшую сторону. Рассчитывая такой параметр, как дисперсия, мы получаем, что в интервале от (m – σ) до (m + σ) будет находиться вес 68% людей. С расширением интервала число людей будет стремительно расти и в случае (m – 3σ) до (m + 3σ) охваченными оказываются уже почти 99.9% людей, т.е. 999 человек из 1000.
Но Талеб предлагает взять в качестве примера не вес или рост людей, а допустим их состояние, добавив к выборке 1000 рядовых американцев активы Била Гейтса. В то время, как мы едва ли можем ожидать, что значение какого-то отдельного роста и веса будет отличаться от среднего даже в десять раз (можете представить взрослого человека весом в 700 или же 7 кило?), то в случае сравнения зарплат разница уйдет на тысячи и десятки тысяч. Т.е. тот вариант, который по классической кривой Гаусса из-за ее стремительного убывания казался бы попросту невозможным, на самом деле оказывается вполне реальным. А значит, в рамках гауссианы активы Била Гейтса – это черный лебедь, т.е. аномальное, фактически невозможное событие. Другой пример – сравнение тиража рядовых авторов и автора книги о Гарри Поттере.
Расширяя свою концепцию, автор оставляет за гауссианой лишь узкую область в виде расчета роста, веса или же потребления калорий, тогда как все социальные и информационные величины (в том числе деньги, поскольку их ценность может меняться без доп. энергетических затрат) относит к другой. У Талеба первая область названа Среднестаном, вторая Крайнестаном – и эти термины, введенные в начале книги, следуют за читателем от первой до последней главы.
Из сказанного выше ясно, что в Крайнестане один-единственный пример может дать огромную прибавку к общей совокупности. Средний вес группы из 1000 человек не сильно изменится, если дополнительно включить в него результаты самого толстого из них – но усредняя состояние той же 1000 с капиталом Гейтса разница, мягко говоря, станет заметна невооруженным глазом. Углубляясь в математику можно видеть, что шансы отклонения на 4 сигмы вдвое выше, чем на 4.15 сигмы, а шансы отклонения на 20 сигм в триллион раз (!) больше, чем на 21 сигму. Т.е. “хвост” гауссианы оказывается самым уязвимым местом, где возможны просто гигантские просчеты.
В 1987 году фондовый рынок по Талебу обвалился более чем на 20 сигм – если попробовать подсчитать вероятность этого события из гауссианы, то оно будет соответствовать нескольким миллиардам жизней Вселенной. В результате автор предлагает отказаться от не масштабируемой гауссовой парадигмы и заменить ее масштабируемой мандельбротовской случайностью, где изменения происходят не экспоненциально, а пропорционально. Но увы – без каких-либо формул для расчета черных лебедей.
Досталось в книге и основателям портфельной теории инвестирования, в частности Марковицу. Я смотрю на это так: теория Марковица хороша для общего понимания полезности совмещения активов, по-разному ведущих себя на рынке, но плоха, если захотеть рассчитать из нее будущий портфель с просадкой, скажем, не более 20% годовых.
Сделать это можно, вот только смысла немного, поскольку расчет будет опираться на исторические данные. Сейчас за рынке есть ряд крупных биржевых фондов, запущенных после кризиса 2008 года – сделав расчет по ним, получим одни данные. Но если взять биржевые фонды с большей историей (до 2008 года) и считать из них, то консервативность портфеля придется заметно увеличить. Наконец, вспоминая про Великую Депрессию можно заложить максимальную просадку фондов акций в 90% и делать уже третий расчет. Проблема? Такой портфель после 1930 года принес бы весьма низкую доходность. Причем в каждый отрезок времени (допустим, каждое десятилетие) мы имеем разную доходность, риск (т.е. просадку) и величину взаимной корреляции активов – т.е. по сути уравнение со множеством неизвестных.
Вывод очевидно в том, что к инвестированию стоит частично относиться как к искусству, не переоценивая своих ожиданий насчет просадок и грядущей доходности. Хотя в случае грамотного подбора активов фондового рынка можно быть почти уверенным в победе над инфляцией на долгосрочных периодах, Талеб может не разделять это мнение.
Автор просто задавливает читателя своей эрудицией – сложно найти то, о чем не было упомянуто в книге. Древний Рим с осторожным суждением Цицерона о вероятности и древнегреческий Платон с его ясными геометрическими формами, война в Ливии и теракт 11 сентября, диссертации забытых философов и экономистов 16-17 веков, трейдинг, Сталин, ГУЛАГ и монах, казненный за нравоучение Ивану Грозному – все это лишь малая часть имеющийся в книге информации.
Но если абстрагироваться от этого обилия знаний, то видно, что книге недостает последовательности изложения и структуры в целом – которые, впрочем, компенсируются доступным (но часто высокомерным) слогом с живыми примерами и описаниями. Временами автор откровенно доходит до эпатажа, советуя сунуть за шиворот крису скучному экономисту и призывая Галилея “промыть мозги” за его восторжение геометрическими фигурами. Талеб достаточно зло отзывается о представителях другой точки зрения, что в моих глазах не добавляет к нему симпатии. Однако огромный объем знаний, оригинальность взглядов и ряд доступных интересных примеров несомненно могут быть поводом расширить свой кругозор, прочитав книгу “Черный лебедь”.
Глобальное распределение активов