Хулиномика 4.0: хулиганская экономика. Ещё толще. Ещё длиннее - читать онлайн книгу. Автор: Алексей Марков cтр.№ 66

Нам также свойственно концентрироваться на недавнем прошлом, даже если мы знаем, что оно не имеет отношения к делу. Есть интересный тест с расстоянием между городами – человеку называют два малознакомых города и сообщают расстояние между ними, ну, например, 3500 километров. Потом ему называют два других малознакомых города и спрашивают, какое между ними расстояние. Так вот, ответы зависят от того, какое расстояние было между первыми двумя. Если сказать, что 3500 километров, ответы будут больше. А если 750 – тогда меньше. Это как прошивка в нашем мозгу – её невероятно трудно не то что искоренить, но даже и осознать – куча людей будет яростно отрицать, что на них повлияла первая цифра. Это не только нелегко, но и часто не является значимой для людей целью. Об этом эффекте под названием «якорение» я тоже подробнее расскажу в последней главе.

Забавно, что почти каждый человек, связанный с финансовыми рынками и трейдерством, заявляет, что он тут ради денег. Но в реальности есть ещё куча причин: игромания, атмосфера успеха, огромные потоки информации. После работы в банке, где на одного только меня приходилось десять компьютеров и восемь мониторов, я ещё год не мог привыкнуть к тому, что я вижу так мало новостей и котировок. Информационный голод существует, попробуйте хотя бы неделю не заходить в соцсети. Хотя лучше попробуйте вообще туда не заходить.

Как же следует поступать в этой непростой ситуации? Существует три защитных принципа.

Но сперва объясню разницу между стригунами и торгашами. Исторически облигации были с купонами – реальными, как на скидку в «Магните». И у пятилетней облигации было десять купонов, каждые полгода надо было отрезать один, вот это и называлось «стричь купоны». Потом надо было относить его в банк или кому-то, и он присылал деньги. Это отдельная категория людей – стригуны, они заинтересованы в потоке наличности – кэшфлоу.

Вторая категория – это торгаши. Люди, которые покупают активы, чтобы их потом загнать по более высокой цене. Кэшфлоу их не волнует, им нужен рост инвестиций. Перепродажа – это свойство и венчурного капитала. Лучшие венчурные инвесторы не просто вкладывают в крутые идеи и стартапы. Они берут идею, развивают её, вкладывают, продвигают. У них хорошее чутье, они чувствуют, что понравится народу, что люди купят и за что заплатят. То есть дело даже не в генерации и в умелой поддержке людей, а в том, чтобы почувствовать, что будет крутым через год или два. Поэтому они покупают или вкладываются не чтобы получить кэшфлоу из стартапа, а чтобы, когда через год люди начнут пользоваться его услугами, впарить свой пакет подороже какому-нибудь инкубатору. Бизнес-ангелы, конечно, надеются на миллиардного единорога в портфеле, но всё равно заранее – или вообще сразу после входа – готовят экзиты через знакомые венчурные фонды.

Есть успешные стригуны и есть успешные торгаши. А зарабатывают они, соответственно, с неуспешных стригунов и торгашей. Тут есть немного искусства и немного науки. И есть люди, которым удаётся удачно вкладывать деньги. Уоррен Баффет, например, считает, что любое инвестирование – это стрижка купонов, а разница между акциями и облигациями всего лишь в том, что у бондов будущий купон известен, а у акций – нет. Для Баффета это одно и то же, и он описывает свою работу как выявление купонного платежа по акции, и если он его устраивает, то компания будет куплена. Итак, первый принцип – стрижка купонов.

Второй принцип – это риск наихудшего исхода. В типичном отделе риск-менеджмента на Уолл-стрит (да и у нас в банках) аналитики будут фокусироваться на перечне достаточно вероятных исходов. Они будут использовать модель VAR ^[63], строить какие-то свои выкладки на основе этой модели. Что они там пытаются вычислить? Звучит странно, но они вычисляют ширину перечня исходов. Ну, типа, насколько опасно будет попасть в 95 % вероятность или 98 % вероятность убытка ^[64]. Ну вот, они там, например, подсчитают, что с 98 % вероятностью не потеряют деньги на какой-то сделке. Но эта модель не делает различий между величиной капитала! Оставшиеся 2 % – это риск, но риск чего? Что они потеряют: два доллара или два миллиона долларов?

Это, друзья мои, фундаментальный провал. Возникает он оттого, что статистику применяют там, где могут её применить, где есть удобная формула. Если у вас в руке молоток, всё становится похоже на гвоздь ^[65]. Но они не обращают внимания на самый плохой исход, его нет в моделях, ведь он за пределами этих 2 %. Но мы уже знаем, что случайности на рынке происходят гораздо чаще, чем в модели нормального распределения. Хвосты у графика распределения цен – очень-очень длинные, и события, выходящие за невероятные 5 сигм, происходят с завидной регулярностью. Чёрные лебеди трахают этот VAR в хвост и в гриву, а удалой Нассим Талеб ими погоняет.

Третий принцип, который поддержат далеко не все профессора экономики, да и вообще редко кто об этом задумывается, – это то, что вы зарабатываете не на том, что берёте на себя риск, а на том, что избавляетесь от риска. На протяжении истории люди крайне редко получали деньги за то, что брали на себя риск. Взять вот, например, акробата на канате – как будто он получает деньги за то, что может внезапно упасть и сломать себе шею. В этой концепции есть фундаментальный подвох: его заработок за всю жизнь будет не очень высоким, если в разгар карьеры он ёбнется головой вниз. На самом деле ему платят за то, что он много тренировался, пока был маленьким, ходил по тонкой верёвочке и научился круто держать равновесие. Он получает деньги за то, что исключил риск падения, а не за то, что взял его на себя.

Возьмём разработку лекарств: компании скажут, что открытие веществ, которые лечат болезни, – рискованный и ненадёжный бизнес и они за этот риск получают высокую доходность. Хотя в реальности они получают деньги за то, что применяют мозги своих сотрудников в лабораториях и исследовательских институтах – не за то, что они нашли, а за то, что они откинули все неработающие вещества в процессе исследования, поняли, как развивается болезнь, и догадались, почему одно вещество действует лучше другого. Они исключили риск, а не взяли его на себя.

А страховые? Вот точный пример. У человека есть какой-то риск нежелательного события. Но у страховой компании есть риск, только если в руководстве работают мудаки или если управляющие активами воруют деньги ^[66]. Если они всё делают правильно, риск распределяется по закону больших чисел. У казино нет риска в игре – на длинном периоде рулетка приносит 3–5 % с каждой ставки, единственный риск – что придёт мало лохов и сделает мало ставок с отрицательным матожиданием.