Нассим Талеб - Одураченные случайностью. Скрытая роль шанса в бизнесе и жизни Страница 26

Истории Карлоса и Джона иллюстрируют то, как плохие трейдеры имеют кратко- и среднесрочные преимущества выживания относительно хороших трейдеров. Далее мы приведем аргумент более высокого уровня обобщения. Нужно быть незрячим или глупым, чтобы отрицать дарвиновскую теорию естественного отбора. Однако простота концепции привела некоторых дилетантов (и небольшое количество специалистов) к слепой вере во всеобъемлющий и непогрешимый дарвинизм во всех областях, включая экономику.

Биолог Жак Моно пару десятков лет назад с горечью констатировал, что все считают себя экспертами по эволюции (то же самое можно сказать по поводу финансовых рынков). С тех пор все стало только хуже. Многие дилетанты полагают, что растения и животные движутся к совершенству по дороге с односторонним движением. Переводя эту идею на уровень социологии, они верят, что компании благодаря конкуренции (и регулярному выпуску квартальных отчетов) необратимо движутся в сторону улучшения. Сильнейшие выживут, слабейшие вымрут. Что касается инвесторов и трейдеров, они считают, что надо дать им конкурировать, и тогда лучшие будут процветать, а худшим придется искать другое ремесло (добычу газа или стоматологию, и так бывает).

Все не так просто. Мы не будем говорить о главной ошибке в применении идей Дарвина, заключающейся в том, что организации не воспроизводятся, как живые существа в природе: дарвинистские идеи — о воспроизводстве, а не о выживании. Как и все в этой книге, проблема вытекает из фактора случайности. Зоологи обнаружили, что, как только он вводится в систему, возникает неожиданный результат: то, что казалось эволюцией, может стать отклонением и, возможно, регрессом. Например, Стивен Джей Гулд[35] (которого обвиняют в том, что он скорее популяризатор, нежели истинный ученый) нашел достаточно подтверждений так называемого генетического шума, или отрицательных мутаций, чем вызвал ярость некоторых коллег (он зашел со своей идеей немного дальше, чем следовало). Разразились научные дебаты, восстановившие против Гулда его коллег, таких как Докинз, которые считались в своей среде знатоками математики случайности. Отрицательные мутации — это черты, которые выживают, несмотря на то что они хуже с точки зрения воспроизводства рода, нежели замещаемые ими черты. Однако нельзя ожидать, что они сохранятся дольше, чем в течение нескольких поколений (в рамках явления, которое называется «временное агрегирование»).

Однако еще более удивительные вещи начинаются тогда, когда случайность меняет форму, как в случае изменений режима. Изменением режима называется ситуация, когда все характеристики системы меняются настолько, что становятся нераспознаваемыми для наблюдателя. Приспособляемость в понимании Дарвина применима к видам, развивающимся в течение очень долгого времени, а не наблюдаемым на коротком интервале, — время устраняет многие эффекты случайности. Как говорится, в долгосрочной перспективе все (я читаю — «шум») приходит к балансу.

Мир, в котором мы живем, не улучшается непрерывно, этому мешают внезапные редкие события. Да и вообще ничто в жизни не движется непрерывно. Вера в непрерывность укоренилась в науке еще до начала XX века. Считалось, что природа не делает скачков (люди цитировали мудро звучащее латинское выражение Natura non facit saltus). Изначально его приписывали ботанику Карлу Линнею, жившему в XVIII веке, который, очевидно, был совершенно неправ. Оно использовалось еще Лейбницем как обоснование дифференциального и интегрального исчисления, поскольку ученый верил, что вещи непрерывны независимо от разрешения, при котором мы их рассматриваем. Как многие красиво звучащие утверждения из разряда «это имеет смысл» (непрерывное движение идеально с точки зрения ума), оно оказалось совершенно неверным, что подтвердила квантовая механика. Теперь известно, что чрезвычайно малые частицы вещества переключаются (дискретно) между состояниями, а не скользят между ними.

Может ли случайность одурачить эволюцию?

Мы заканчиваем главу следующей мыслью. Зачастую люди с поверхностным пониманием проблемы случайности верят, что животные максимально приспособлены к условиям обитания. Это не эволюция: в среднем животные приспособлены, но не каждое из них и не в любой момент времени. Точно так же, как животное может выжить потому, что его выборочная траектория удачна, «лучшие» игроки в определенном бизнесе могут быть отдельными представителями множества игроков, выживших благодаря чрезвычайной приспособленности к этой выборочной траектории, той, которая была свободна от эволюционно редких событий. Однако чем дольше такие животные существуют без встречи с редким событием, тем уязвимее перед ним они становятся. Мы говорили о том, что если бы можно было расширить время до бесконечности, тогда в соответствии с эргодичностью событие случилось бы наверняка — и вид был бы уничтожен! То есть эволюция означает приспособленность к одной и только одной последовательности событий, а не к среднему из всех возможных.

Вследствие определенного порока в структуре случайности хорошо зарабатывающие люди вроде Джона, будучи в долгосрочной перспективе чистыми неудачниками, неприспособленными к выживанию, в краткосрочной перспективе могут быть очень успешными и склонными к умножению своих генов. Вспомните влияние гормонов на поведение и сигнальный эффект, производимый им на потенциальных партнеров. Успех (или псевдоуспех в силу хрупкости успеха) будет светить вокруг них, как маяк. Ни в чем не повинная потенциальная самка будет введена в заблуждение и решит (бессознательно), что у него превосходный генетический материал. До следующего редкого события. Солон, похоже, понимал это, но попробуйте объяснить проблему наивному дарвинисту от бизнеса — или вашему богатому соседу, живущему через дорогу.

Глава 6

Перекос и асимметрия

Вводим концепцию «перекоса»: почему термины «бык» и «медведь» имеют ограниченное значение вне зоологии. Озорной ребенок разрушает структуру случайности. Введение в проблему эпистемологической нечеткости. Предпоследний шаг к проблеме индукции.

Писателю и ученому Стивену Гулду (который до недавнего времени был моим образцом для подражания) в возрасте чуть за сорок лет поставили диагноз: смертельная стадия рака желудка. Ему сказали, что медиана отведенного срока при его болезни — примерно восемь месяцев. Он подумал, что это похоже на предписание Исайи, данное царю Иезекии, отправиться домой и готовиться к смерти.

Возможности современной медицинской диагностики (особенно при заболеваниях такого рода) могут мотивировать людей на проведение интенсивных исследований. Это касается таких плодовитых писателей, как Гулд, которым нужно больше времени, чтобы закончить несколько книг. Дальнейшее изучение его случая показало, что ситуация сильно отличается от первоначального прогноза: ожидаемый (то есть средний) срок жизни значительно превышает восемь месяцев. В тот момент он понял, что ожидаемый и медианный — не одно и то же. Медиана означает, что, грубо говоря, 50 % людей умирает в течение восьми месяцев, а другие 50 % живут дольше этого срока. Причем значительно дольше, обычно проживая жизнь, сравнимую с жизнью обычного человека, в среднем таблицы смертности страховщиков предсказывают 73,4 года или около того.

Это асимметрия. Умирают обычно в начале игры, выжившие продолжают жить очень долго. Везде, где проявляется асимметрия, средний срок жизни не имеет ничего общего с медианным. Это побудило Гулда, таким суровым способом познавшего концепцию перекоса, написать искреннюю статью «Не верьте медиане». Ее мысль состоит в том, что показатель медианы, используемый в медицинских исследованиях, не характеризует распределение вероятности.

Я упрощу мысль Гулда, введя далее концепцию среднего (его называют также математическим ожиданием) с использованием менее болезненного примера, а именно азартных игр. Чтобы объяснить эту тему, я приведу случаи как асимметричных шансов, так и асимметричных исходов. Асимметричность шансов означает, что вероятность событий не равна — у одного вероятность будет выше, чем у другого. Асимметричные исходы означают, что выплаты также не равны.

Предположим, я разработал стратегию азартной игры, в которой есть 999 шансов из 1000 получить 1 доллар (событие А) и 1 шанс из 1000 потерять 10 тыс. долларов (событие Б), как показано в табл. 6.1. Мое ожидание — убыток в размере примерно 9 долларов (он получается путем умножения вероятности на соответствующий исход). Частота, или вероятность, убытка сама по себе совершенно не важна; ее нужно рассматривать исключительно в связи с разбросом результатов. Здесь событие А намного вероятнее события Б. Есть шансы, что мы заработаем, делая ставки на событие А, но поступать так — не лучшая идея.