Как инвестор может снизить уровень неопределенности

Неопределенность — один из главных врагов инвесторов. Как инвестор может наилучшим образом просчитать вероятность событий, которые могут повлиять на рынки?

После удачных дебатов с Джо Байденом шансы Дональда Трампа на победу в американских выборах мгновенно выросли с 53% до 58%. Мы узнали это из данных сайта PredictIt, на котором пользователи ставят деньги на реализацию какого-то события и даже торгуют своими ставками. Если вероятность события снижается, стоимость ставки, за которую ее можно продать, тоже уменьшается. Иными словами, это ликвидный рынок предсказаний, который по сути работает так же, как фондовый.

Сразу несколько исследований показывают, что рынки предсказаний более точно по сравнению с экспертами прогнозируют результаты выборов, исход спортивных состязаний, кассовые сборы, экономические данные, рекомендации по акциям, геополитические события, воспроизводимость научных результатов исследований и многое другое. Рынки предсказаний обладают рядом привлекательных характеристик: они быстро учитывают новую информацию, в значительной степени эффективны и не поддаются манипуляциям, говорилось в одном из исследований.

Эффективность рынков предсказаний может быть связана и с тем, что инвесторы «голосуют» деньгами. Экономисты знают, что люди реагируют на стимулы, и стимул «не потерять деньги» может играть важную роль. На рынки предсказаний ссылаются и в инвестбанках: например, аналитики Goldman Sachs тоже используют оценки вероятностей рынком предсказаний.

Эффективность предсказаний также можно попробовать объяснить через концепцию «рассеянного знания» (англ. Dispersed knowledge), которую еще в 1920-е ввел один из столпов Австрийской экономической школы Фридрих Август фон Хайек. В экономике рассеянные знания — это представление о том, что ни один агент не обладает информацией обо всех факторах. К примеру, знание о том, что на самом деле думают люди, с которыми другие люди взаимодействуют, может быть скрыто от тех, кто проводит соцопросы. Кажется, что идея «фальсификации предпочтений» годится только для авторитарных стран. Но и в США она могла иметь место в 2016 году, когда Трамп, поддержка которого была менее социально одобряемой, отставал по всем соцопросам от Хиллари Клинтон.

Вопрос, который могут задать многие: почему мнение толпы оказывается более точным, чем мнение экспертов. Возможный ответ — в одном из недавних исследований. Эксперты склонны быть менее самоуверенными и чаще корректируют свою уверенность в соответствии с реальными знаниями, проявляя меньшую склонность к переоценке своих способностей по сравнению с неэкспертами. Но, несмотря на это, эксперты дают неверные ответы с такой же или даже большей уверенностью, чем неэксперты. Это может быть связано с тем, что эксперты неточно определяют границы своей компетенции и могут быть слишком самоуверенными в областях за ее пределами.

Как инвестор может лучше предсказывать события

Что интересно, каждый человек может улучшить свою способность прогнозировать событие, следует из опыта группы суперпрогнозистов под названием «Самоцветы», чьи прогнозы наиболее точны.

• Первое: помочь в этом может привычка рассуждать в категориях чисел и вероятностей (не сюрприз для тех, кто занимается когнитивно-поведенческой терапией). Числовые прогнозы можно оценивать; они позволяют узнать, когда вы ошибаетесь и насколько (именно поэтому их так страшно делать).
• Второе: важна практика, в том числе использование новых данных для изменения текущего прогноза.
• Еще один важный момент: нужно обращать внимание на «базовый уровень» — вероятность, с которой происходит то или иное событие.

К примеру, вы хотите предсказать, начнется ли в Индии рецессия в следующем году. Начать стоит с подсчета количества лет, в течение которых Индия переживала рецессию с момента обретения независимости, и вычислить вероятность.

Это простой пример. Более сложный: про оценку вероятности вторжения Китая в Тайвань. Тут логика может быть такая: с момента окончания гражданской войны в Китае в 1949 году, то есть за 75 лет, между Китаем и Тайванем произошло четыре смертельных столкновения. Это означает, что вероятность повторения этого в тот или иной год составляет 5%. Дальше стоит оценить вероятность того, что взаимный обстрел будет не просто стычкой, а полноценным вторжением, шансы на то, что Тайвань победит Китай, — и т. д.

В группе «Самоцветы» добавляют еще множество критериев (поэтому они суперпрогнозисты): один из них — скорость, с которой провинции, на которые претендовал Китай (Гонконг, Макао и Тибет), в конечном итоге были поглощены, мирно или силой; другая — как часто менялся контроль над Тайванем за последние несколько сотен лет (дважды: один раз, когда Япония захватила власть у империи Цин в 1895 году, и один раз, когда это сделали китайские националисты в 1945 году).

Есть еще правило Лапласа, которое гласит, что вероятность того, что что-то, чего раньше не случалось, произойдет, равна 1, деленной на N+2, где N — количество раз, когда это не происходило в прошлом.

Возможно, неправильный выбор «базовой ставки» стал одной из причин, почему сообщество специалистов по международной политике в США не смогло предсказать боевые действия между Россией и Украиной, говорил экономист Тайлер Коуэн. «Вдобавок [в ошибке экспертов] имеет место быть recency bias (эффект новизны) — фиксация на статусе-кво. Таких больших столкновений давно не было. Если вы смотрите только на период после Второй мировой войны, подобные события могут показаться вам маловероятными. Но если вы посмотрите на более продолжительный отрезок мировой истории, то увидите, что страны довольно часто вторгались на территорию друг друга», — объяснял он.

В общем, правильно выбрать базовую ставку и факторы — тоже искусство, которое является частью процесса оценки акций и вероятности рыночных рисков.