Но есть еще более плохие новости. В некоторых случаях, если положение красных шаров само по себе беспорядочно распределено, мы никогда не узнаем состав урны. Это называется проблемой стационарности.
Подумайте об урне, полой в основании. Когда я произвожу выборку из нее, и не знаю о таком ее свойстве, некий вредный ребенок добавляет шары то одного цвета, то другого. Мои выводы, таким образом, становятся незначащими. Я могу решить, что красные шары составляют 50% урны в то время, как вредный ребенок, слушая меня, стремительно заменил бы все красные шары черными. Это делает многое из нашего знания, полученного через статистику, весьма шатким.
Тот же самый эффект имеет место на рынке. Мы берем прошлую историю как единственный гомогенный образец и полагаем, что мы значительно увеличили наше знание будущего от наблюдения выборки прошлого. Что, если вредные дети изменяли состав урны? Другими словами, что, если вещи изменились?
Я изучал и занимался эконометрикой больше половины жизни (с 19 лет), и в комнате для занятий, и будучи трейдером количественных производных. "Наука" эконометрика состоит из применения статистики к выборкам, взятым в различные периоды времени, которые мы называем временной ряд. Она основана на изучении временных рядов экономических переменных, информационных данных и других вопросов. В начале, когда я не знал почти ничего (то есть даже меньше, чем сегодня), я задавался вопросом, могут ли временные ряды, отражающие активность людей, ныне мертвых или пенсионеров, иметь значение для предсказания будущего. Эконометристы, которые знали намного больше, чем я, не задавали такого вопроса. Намек, что это был, по всей вероятности, глупый вопрос. Один видный эконометрист, Хашем Песаран, ответил на подобную реплику, рекомендуя делать "больше и лучше эконометрию".
Теперь я убежден, что, возможно, большинство эконометристов бесполезны -многое из того, что знают финансовые статистики, не стоило бы знать. Поскольку сумма нолей, даже повторенная миллиард раз, остается нулем. Аналогично, накопление исследований и увеличение сложности будет вести в пустоту, если нет никакого устойчивого основания. Изучение европейских рынков 1990-ых конечно окажет большую помощь историку, но какой вывод мы можем сделать теперь, когда структура институтов и рынков так сильно изменилась?
Обратите внимание, что экономист Роберт Лукас нанес удар эконометрике, предположив, что, если бы люди были полностью рациональны, их рациональность заставила бы их вычленять модели из прошлого и приспосабливаться таким образом, чтобы прошлая информация была бы полностью бесполезна для предсказания будущего. Этот аргумент, выраженный в очень математической форме принес ему Нобелевскую премию по экономике. Мы - люди и действуем согласно нашему знанию, которое объединяет прошлые данные. Я могу привести следующую аналогию. Если рациональные трейдеры обнаруживают модель повышения акций по понедельникам, то немедленно такая модель становится обнаруживаемой и сглаживается покупкой людьми в пятницу в ожидании эффекта. Нет никакого смысла искать модели, которые являются доступными каждому, кто имеет брокерский счет; после обнаружения, они были бы сглажены.
Так или иначе, то, что называется критикой Лукаса, не было осуществлено "учеными". Уверенно полагалось, что научные успехи индустриальной революции могли быть перенесены в социальные науки, особенно такими движениями, как марксизм. Псевдонаука пришла со сборищем идеалистических кретинов, которые пробовали создать сделанное на заказ общество, воплощением которого является центральный планировщик. Экономика была наиболее вероятным кандидатом на такое использование науки. Вы можете замаскировать шарлатанство под весом уравнений и никто не может поймать вас, поскольку нет такой вещи, как управляемый эксперимент.
Теперь дух таких методов, называемых наукообразием их хулителями (подобно мне), продолжил прошлый марксизм в финансовых дисциплинах, поскольку несколько технических аналитиков подумали, что их математические знания могли привести их к пониманию рынков. "Финансовая инженерия" появилась наряду с массивными дозами псевдонауки. Практикующие эти методы измеряют риски, используя инструмент прошлой истории, как признак будущего. Мы только скажем в этом пункте, что простая возможность распределений, не являющихся стационарными заставляет всю концепцию казаться дорогостоящей (возможно очень дорогостоящей) ошибкой. Это приводит нас к более фундаментальному вопросу: проблеме индукции, к которой мы обратимся в следующей главе.
Глава седьмая
Проблема индукции
Хромодинамика лебедей. Предупреждение Солона в некотором философском смысле. Как Виктор Нидерхоффер преподавал мне эмпиризм; я добавил вычитание. Почему не научно принимать науку всерьез
Сорос продвигает Поппера. Книжный магазин на 21-ой и Пятой Авеню. Пари Паскаля
От Бэкона до Юма
Теперь мы рассмотрим проблему с более высоколобой точки – с точки зрения философии научного познания. Существует проблема индукции, которая известна в науке в течение долгого времени, но наука не так сильно пострадала от нее, как финансовые рынки. Почему? Поскольку случайное содержание усиливает ее эффекты. Нигде проблема индукции так не нужна, как в мире финансов — и нигде не игнорируется так, как там!
В своем Трактате о человеческой природе, шотландский философ Дэвид Юм изложил проблему следующим способом (что перефразировал в известную теперь проблему черного лебедя Джон Милль): «Никакое количество наблюдений белых лебедей не может позволить сделать вывод, что все лебеди являются белыми, но достаточно наблюдения единственного черного лебедя, чтобы опровергнуть это заключение».
Юма раздражал тот факт, что современная ему наука (XVIII в.) перешла от схоластики, полностью основанной на дедуктивном рассуждении (никакого акцента на наблюдении реального мира) к чрезмерному увлечению наивным и неструктурированным эмпиризмом, благодаря Фрэнсису Бэкону. Бэкон приводил доводы против "прядения паутины изучения" не имеющей практического результата. Наука перенесла, спасибо Бэкону, акцент на эмпирическое наблюдение. Проблема состоит в том, что, без надлежащего метода, эмпирические наблюдения могут приводить к заблуждениям. Юм стал предупреждать против такого знания и подчеркивать потребность в некоторой строгости в сборе и интерпретации знания, что получило название эпистемология (от «ерете» – изучение по-гречески). Юм – первый современный эпистемиолог (эпистемиологов часто называют методологами и философами науки). То, что я пишу, не строго истинно, поскольку Юм говорил гораздо более худшие вещи. Он был одержимый скептик и никогда не верил, что связь между двумя точками опыта может быть истинно установлена, как причинная. Но мы немного сгладим его резкость для этой книги.
