Майкл Мобуссин - Больше, чем вы знаете. Необычный взгляд на мир финансов Страница 42

Фондовый рынок – высшая форма пчелиного роя?

Фондовые рынки имеют много общего с колониями общественных насекомых и рынками предсказаний. Эти рынки возникают в результате взаимодействия большого числа индивидуальных инвесторов и, подобно колонии насекомых и рынкам предсказаний, эффективно справляются с решением большинства проблем. Однако, для того чтобы лучше понять механизмы функционирования этих систем, нам нужно посмотреть не только на сходства, но и на различия между ними.

Возможно, главные отличия между пчелиным роем и фондовым рынком состоят в природе стимулов и наличии цен. В колонии поведение каждой пчелы нацелено на улучшение не собственного благосостояния, а благосостояния колонии в целом (такое поведение было сформировано в процессе эволюции). На рынках каждый трейдер действует только в собственных интересах. Эта разница делает колонии более устойчивыми по сравнению с фондовыми рынками вследствие того, что они менее подвержены позитивной ответной реакции, приводящей к хрупкости финансовых рынков.

Кроме того, в пчелиных колониях нет эквивалента цен. Цены играют важную роль в свободной рыночной экономике, помогая индивидуальным участникам принимать правильные решения о распределении ресурсов. Пчелы используют танец для передачи информации, но цены на рынках зачастую выходят за пределы простого информирования инвесторов и превращаются в мощный фактор влияния, провоцируя нездоровое стадное поведение.

Рынки предсказаний также имеют важные отличия от фондовых рынков – это конечность временны́х горизонтов и определенность исходов. Такая конкретность эффективно ограничивает спекулятивное подражательное поведение. Другими словами, стратегии торговли на импульсах здесь не работают. Кроме того, на фондовых рынках доходность акций может влиять на фундаментальные перспективы компании9. На рынках предсказаний исход и рынок не зависят друг от друга.

Мудрость пчелиного роя

Инвесторы могут извлечь несколько важных мыслей из этого обсуждения. Прежде всего, о том, что децентрализованные системы, даже состоящие из агентов с ограниченным интеллектом, часто очень эффективны в решении сложных проблем. Значение распределенного интеллекта будет расти по мере того, как мы будем создавать все более дешевые и эффективные способы, позволяющие использовать мудрость коллектива10.

Однако, несмотря на соблазн смешать в одну кучу все децентрализованные системы, между ними существуют важные различия, и эти различия определяют эффективность функционирования системы. Например, фондовый рынок эффективно устанавливает цены акций только при условии достаточной разнородности инвесторов. Но когда такая разнородность нарушается и ошибки инвесторов перестают быть независимыми, рынки становятся подвержены эксцессам11. Нужно сказать, что фондовые рынки вообще более подвержены эксцессам, чем колонии насекомых и рынки предсказаний.

Наконец, децентрализованные системы обычно характеризуются большей устойчивостью. Несмотря на эпизодические эксцессы, рынки хорошо адаптируются к изменениям. С этой точки зрения бремя рациональности перекладывается с плеч индивидуального инвестора на рынок в целом, исходя из предположения, что эффективность распределения вырастает из самой структуры рынка. Сила рынка – результат объединения локальной информации. Вот почему так трудно переиграть хорошо функционирующие рынки.

Глава 30

Глас народа

Как использовать коллективный разум для поиска, решения проблем и прогнозирования

Мы должны показать, как решение достигается путем взаимодействия людей, каждый из которых владеет лишь частичным знанием. Допускать, что все знание дано какому-то одному уму, точно так же, как, согласно нашим допущениям, оно дано нам как объясняющим экономистам, значит отбросить саму проблему и пренебречь всем, что есть важного и значительного в реальном мире.

Несмотря на то что большинство трейдеров – далеко не эксперты, их коллективное суждение часто отличается замечательной точностью, поскольку рынки эффективно находят и собирают разрозненные части информационной головоломки. И, судя по всему, не имеет большого значения, для прогнозирования чего используются рынки.

Точность толпы

Большинство инвесторов не связывают групповое поведение с превосходными результатами. Как красноречиво утверждает рецензент Amazon в анонсе классической книги Чарльза Маккея «Наиболее распространенные заблуждения и безумства толпы»: «Безумства и заблуждения толпы не знают ни границ, ни временны́х рамок». В этом свете кажется не меньшим безумством передавать решение жизненно важных проблем на откуп группам разнородных индивидов.

Но в последние годы социологи постепенно стали глубже осознавать такое уникальное свойство рынков, как способность к агрегированию информации. Признание этого свойства рынков вкупе с обеспечиваемой Интернетом коннективностью открыло новые пути к поиску ответов на трудные вопросы, решению сложных проблем и совершенствованию прогнозов.

Разумеется, фондовый рынок – не панацея. Известно, что рынки периодически склонны к эксцессам, когда инвесторы коррелируют свое поведение. Но в целом большинство инвесторов и руководителей компаний не понимают, каким образом и почему рынкам удается быть столь точными в своих реакциях.

Возможности коллектива можно использовать по-разному. В некоторых случаях, когда требуется найти конкретное решение конкретной проблемы, помогают специализированные знания и опыт отдельного индивида. В других случаях помогает способность коллектива к агрегированию информации, когда коллективное суждение позволяет решить проблему или спрогнозировать исход лучше, чем любой отдельно взятый эксперт.

Инвесторам стоит взять на заметку «точность толпы» по двум причинам. Во-первых, агрегирование информации лежит в основе эффективности рынков. Для индивидуальных инвесторов эффективность рынка означает, что не существует систематического способа переигрывать рынок. Во-вторых, умение использовать распределенное в коллективе знание может стать для компании источником конкурентного преимущества. Ниже я расскажу о некоторых компаниях, которые используют именно такую стратегию.

Иголка в стоге сена

Недавно в журнале McKinsey Quarterly была опубликована статья, которая начиналась с истории о том, как менеджер одной биотехнологической компании искал специалиста по конкретному виду белка. После нескольких недель поиска он пришел к выводу, что такого эксперта не существует. Через три дня, когда менеджер вместе с коллегой ехал в лифте, жалуясь ему на свою проблему, в разговор вмешалась стоявшая рядом женщина: «Я написала докторскую диссертацию по этому белку. Что именно вас интересует?»1

Возможность с небольшими затратами решать специфические исследовательские проблемы приобретает все более важное значение в нашей экономике знаний. Возьмем, к примеру, фармацевтическую отрасль. За последние 20 лет инвестиции в исследования и разработку почти удвоились в процентном отношении от объема продаж. Сегодня создание нового лекарства, от разработки до сертификации в FDA (Управлении по контролю за пищевыми продуктами и лекарственными средствами) и запуска в производство, обходится примерно в $800 млн.

Между тем наукоемкие компании сталкиваются с усложняющейся год от года ситуацией, связанной с поиском специалистов для решения трудных исследовательских проблем. Давайте предположим, что у фармацевтической компании появилась возможность привлечь к решению некоторых таких вопросов не только своих штатных специалистов, но и исследователей по всему миру. Позволит ли это компании решать проблемы быстрее? Дешевле? С меньшими рисками?

В середине 2001 г. руководители ведущей инновационной компании Eli Lilly захотели получить ответ на эти вопросы и запустили новый проект Innocentive (www.innocentive.com). В 2006 г. в Innocentive было зарегистрировано около 40 компаний-заказчиков и 95 000 ученых-исследователей. Заплатив членский взнос, компании-заказчики размещают на сайте описание интересующих их научных проблем и указывают денежное вознаграждение за их решение. Проект собирает ученых со всего мира – половина из них живет за пределами Соединенных Штатов.

Насколько успешно работает Innocentive? Делать выводы пока рано, но первые результаты воодушевляют. Возьмем, например, Procter & Gamble, чей бюджет расходов на исследования и разработку в 2002 г. составил $1,7 млрд, а исследовательской деятельностью занимаются порядка 9500 сотрудников, в том числе 1200 докторов наук. Глава департамента НИОКР Ларри Хастон объясняет, что компания использует Innocentive, потому что «существуют трудные проблемы, с которыми мы не можем справиться своими силами». Из первой группы предложенных проблем научное сообщество Innocentive помогло P&G успешно решить почти 45 %, хотя компания изначально рассчитывала не более чем на треть.