Как не ошибаться

Глава тринадцатая
Где пересекаются железнодорожные рельсы

Понятие полезности помогает объяснить одно загадочное явление, связанное с лотереей Cash WinFall. С одной стороны, когда игроки группы Джеральда Селби покупали большое количество лотерейных билетов, они использовали функцию Quic Pic, позволяя компьютерам лотереи выбирать числа в случайном порядке. С другой стороны, игроки группы Random Strategies выбирали числа сами. Это означало, что они должны были заполнять десятки тысяч карточек вручную, а затем по одному вставлять их в автомат в выбранном магазине – трудоемкое и невероятно скучное занятие.

Выигрышные номера выпадают совершенно случайно, а значит, все лотерейные билеты имеют одинаковую ожидаемую ценность: 100 тысяч билетов Селби, выбранных с помощью компьютеров, обеспечили бы такое же количество призовых денег, что и 100 тысяч билетов Харви и Лу, заполненных вручную. Согласно ожидаемой ценности, игроки Random Strategies выполняли большой объем трудной работы без какого бы то ни было вознаграждения. Зачем?

Рассмотрим следующий пример – более простой, но аналогичный по своей сути. Вы предпочли бы взять 50 тысяч долларов, или заключить пари 50 на 50 между потерей 100 тысяч долларов и получением 200 тысяч долларов? Ожидаемая ценность этого пари составляет:

(1/2) × (−100 000 долларов) + (1/2) × (200 000 долларов) = 50 000 долларов,

то есть столько же, сколько и наличных денег. На самом деле действительно есть основания, чтобы нейтрально относиться к обоим вариантам: если вы многократно заключали бы такие пари, то почти наверняка в половине случаев получали бы 200 тысяч долларов, а в другой половине – 100 тысяч долларов. Представьте себе, что выигрыши и проигрыши чередуются: после двух пари вы выиграли 200 тысяч долларов и проиграли 100 тысяч долларов, получив в итоге 100 тысяч долларов; после четырех пари эта сумма составила бы 200 тысяч долларов, после шести – 300 тысяч долларов и так далее. В среднем ваша прибыль составила бы 50 тысяч долларов на одно пари, как и в случае, если вы с самого начала выбрали бы безопасный путь.

Теперь советую вспомнить, что вы не персонаж задачи из учебника по экономике, но живой человек – человек, у которого нет на руках 100 тысяч долларов. Когда вы проиграете свою первую ставку, к вам обязательно заглянет букмекер (этакий огромный, злой, наголо бритый парень с накачанными мышцами) и потребует вернуть долг. А вы ему в ответ: «Вычисление ожидаемой ценности показывает, что я, по всей вероятности, смогу выплатить вам долг в долгосрочном периоде». Вы допускаете, что в силах произнести такое? Конечно, нет. Ваш математически убедительный аргумент не достигнет своей цели.

Следовательно, если вы обычный живой человек, вам следует взять 50 тысяч долларов.

Такие рассуждения хорошо объясняет теория полезности. Если я – корпорация с неограниченными финансовыми средствами, то потеря 100 тысяч долларов может выглядеть не слишком страшным событием, оно обойдется мне, скажем, в 100 ютилей, тогда как выигрыш 200 тысяч долларов принесет 200 ютилей. В таком случае зависимость между долларами и ютилями может носить линейный характер, и тогда ютиль – всего лишь другое название тысячи долларов.

Но если я – обычный живой человек со скромными сбережениями, то вычисления будут совсем другими. Выигрыш 200 тысяч долларов изменит мою жизнь в гораздо большей степени, чем жизнь корпорации, а значит, это событие может иметь для меня более высокую ценность – скажем, 400 ютилей. А вот проигрыш 100 тысяч долларов не просто опустошит мой банковский счет: мне придется выплачивать долг сердитому бритому качку. Речь уже не идет о просто плохом показателе в балансовой ведомости. Мы рискуем получить серьезные физические увечья, и этот риск мы можем оценить в 1000 ютилей. В таком случае ожидаемая полезность этого пари составляет:

(1/2) × (−1000) + (1/2) × (400) = −300

Отрицательная полезность данного пари означает, что данный вариант развития событий не просто хуже верных 50 тысяч долларов; он даже
хуже того, если вы вообще ничего не делали бы
. Равная 50 % вероятность, что вы будете разорены, означает риск, который вы не можете себе позволить, во всяком случае без перспективы получения намного большего вознаграждения.

Я показал математический способ формального описания принципа, с которым вы уже знакомы: чем более вы богаты, тем больше вы позволяете себе рисковать. Такие пари, как в представленном выше примере, подобны рискованным инвестициям с положительным ожидаемым выигрышем: когда вы часто делаете такие капиталовложения, то в некоторых случаях неизбежны какие-то денежные потери, но в долгосрочной перспективе вы остаетесь с прибылью. Чтобы покрыть нерегулярные потери, богатый человек, имеющий достаточно большой резерв, продолжает инвестировать и становится еще богаче. Небогатые люди остаются там же, где и находились.

Рискованные инвестиции могут иметь смысл даже в случае, если у вас нет денег для покрытия потерь, но только при условии, что вы предусмотрели запасной план. Определенное действие на рынке может обеспечить возможность заработать 1 миллион долларов с вероятностью 99 % и потерять 50 миллионов долларов с вероятностью 1 %. Целесообразно ли совершать этот шаг? Он имеет положительную ожидаемую ценность, поэтому кажется хорошей стратегией. Также вы можете отказаться от риска нести такие большие убытки – главным образом потому, что настолько малые вероятности, как известно, трудно оценить довольно точно

[208]
. Профи придумали для таких случаев меткую фразу: «Все равно что подбирать десятицентовики на пути парового катка». В большинстве случаев вы получаете не слишком много денег, но стоит поскользнуться – и каток вас раздавит.

Так что делать? Одна из стратегий сводится к тому, чтобы по полной использовать заемные средства – до тех пор пока не соберется вдоволь бумажных активов, – тогда вы делаете свой рискованный шаг, поставив на кон в сто раз больше денег. Теперь вы можете получать по 100 миллионов на каждую транзакцию – отлично! Что случится, если паровой каток вас все-таки настигнет? Вы потеряете 5 миллиардов. А может быть, и нет. Ведь сегодня, когда всё завязано друг на друге, мировая экономика представляет собой большой разваливающийся дом на дереве, который держится исключительно за счет ржавых гвоздей и веревки. Серьезное крушение в одном месте моментально создаст угрозу полного обвала нашей хибары. Однако Федеральная резервная система США решительно настроена на то, чтобы не допустить никакого краха. Как говорится, если вы потеряли миллион – это ваша проблема, а если пять миллиардов – проблема правительства.

Довольно циничная финансовая стратегия, но во многих случаях она срабатывает. В частности, она оправдала себя в 1990-е годы с хеджевым фондом Long-Term Capital Management – его истории посвящена замечательная книга Роджера Ловенстайна When Genius Failed («Когда гений терпит поражение»)
[209]

. Кроме того, эта стратегия оправдала себя с компаниями, выжившими и даже извлекшими для себя выгоду из финансового кризиса 2008 года. Сегодня, в отсутствие кардинальных перемен, которых пока нигде не видно, подобная финансовая политика снова станет востребованной
[210]
.

Финансовые компании все-таки не люди, а вот большинство людей, даже богатых, не любят неопределенности. Богатый инвестор может охотно заключить пари 50 на 50 с ожидаемой ценностью 50 тысяч долларов, но скорее он предпочтет сразу взять 50 тысяч долларов. Для данного явления существует специальный термин –
дисперсия

, или мера рассеяния возможных последствий того или иного решения, а также вероятность крайних значений. Из всей совокупности сделок, имеющих одну и ту же ожидаемую денежную стоимость, большинство людей (особенно людей, у которых нет неограниченных ликвидных активов) отдают предпочтение вариантам с более низкой дисперсией. Именно поэтому многие вкладывают деньги в муниципальные облигации, хотя акции обеспечивают более высокую рентабельность инвестиций в долгосрочной перспективе. Имея дело с облигациями, вы обязательно вернете свои деньги. Рискните инвестировать в акции с их более высокой дисперсией – вы, вероятно, добьетесь большего, но в то же время все может закончиться и гораздо хуже.

Как бы мы ни обозначали происходящее, но борьба с дисперсией представляет собой основную задачу управления деньгами. Именно из-за дисперсии пенсионные фонды диверсифицируют свои инвестиции. Если все ваши деньги вложены в акции нефтяных и газовых компаний, одно большое потрясение в энергетическом секторе может сжечь весь ваш портфель. Вам необходимо раскладывать яйца в разные корзины, во 
много

разных корзин. Когда вы вкладываете все свои сбережения в крупный индексный фонд, распределяющий инвестиции по всем секторам экономики, вы придерживаетесь именно этого принципа. Данной стратегии посвящены некоторые работы с математическом уклоном, в которых можно найти практические советы по финансовым вопросам, например книга Бертона Малкиела A Random Walk Down Wall Street («Случайная прогулка по Уолл-стрит»)
[211]
 – стратегия унылая, но действенная.

Если вас волнует порядок выхода на пенсию, то…

Акции, как минимум в долгосрочной перспективе, в среднем становятся более ценными; другими словами, инвестирование в фондовый рынок – это шаг, имеющий положительную ожидаемую ценность. В случае отрицательной ожидаемой ценности совсем иные расчеты: люди так же не любят верные проигрыши, как любят верные выигрыши. Следовательно, вас интересует более высокая, а не более низкая дисперсия. Вряд ли вы увидите в казино, как люди подходят к колесу рулетки и с важным видом ставят по одной фишке на каждое число – слишком неоправданный и чрезмерно сложный способ отдавать крупье свои фишки.

Какое отношение все сказанное имеет к лотерее Cash WinFall? Как мы уже говорили, ожидаемая ценность 100 тысяч лотерейных билетов одна и та же, какие бы билеты вы ни покупали. Однако дисперсия – совсем другое дело. Предположим, я приму решение сделать большую ставку в этой игре, но поступлю другим способом: куплю 100 тысяч копий одного и того же лотерейного билета.

Если случится так, что во время розыгрыша лотереи в этом билете совпадут четыре цифры из шести, тогда я стану счастливым обладателем 100 тысяч билетов, выигравших в категории «Четыре совпадения». По существу, мне достанется весь призовой фонд в размере 1,4 миллиона долларов, то есть очень большой доход в размере 600 %. Но если мой набор цифр проиграет, я потеряю все свои 200 тысяч долларов. Это пари с высокой дисперсией, когда существует большая вероятность крупного выигрыша и небольшая вероятность еще большего проигрыша.

Таким образом, «не ставить все деньги на одно число» – весьма правильный совет, гораздо лучше вести игру в более широком диапазоне. Но разве не этим занималась группа Селби, когда использовала при покупке лотерейных билетов функцию Quic Pic, которая обеспечивает случайный выбор чисел?
Не совсем. Хотя Селби не ставил все свои деньги на один билет, он все-таки
действительно

покупал много билетов с одинаковыми числами. На первый взгляд это кажется странным. В период самой активной игры группа Селби покупала по 300 тысяч лотерейных билетов на один розыгрыш, предоставляя компьютеру в случайном порядке выбирать числа из 10 миллионов вариантов. Следовательно, объем покупок Селби составлял всего 3 % от возможных билетов. В таком случае какова вероятность того, что он покупал два билета с одинаковыми числами?

На самом деле эта вероятность довольно высокая. Вспомним старую шутку: соберите гостей на вечеринку, и выяснится, что двое из них родились в один день. Но это должна быть большая вечеринка – скажем, человек на тридцать. Тридцать дней рождения из 365 вариантов
[212]
 – это не слишком много, а значит, вряд ли два из этих дней рождения выпадут на одну дату. Однако речь идет не о количестве людей, а о количестве пар. Нетрудно вычислить, что есть 435 пар людей
[213]

, а также что каждая пара может иметь общий день рождения с вероятностью 1 из 365. Следовательно, на такой вечеринке вы вполне можете встретить пару людей (а возможно, даже две пары), родившихся в один день. На самом деле вероятность, что из тридцати человек двое родились в один день, равна немногим более 70 % – довольно большое значение. А если вы покупаете 300 тысяч лотерейных билетов, выбранных случайным образом из 10 миллионов вариантов, вероятность покупки двух билетов с одинаковыми числами настолько близка к 1, что я предпочитаю не вычислять, сколько еще девяток мне нужно после 99,9 %, а просто использую слово

наверняка
, чтобы получить точное значение вероятности.

Однако проблема не только в дублировании лотерейных билетов. Как и всегда, чтобы нарисовать соответствующую картину, легче будет понять, что происходит с математическими расчетами, если взять достаточно малые величины. Поэтому давайте устроим розыгрыш лотереи с участием всего семи шаров, из которых штат выбирает три шара в качестве комбинации, за которую выплачивается джекпот. Существует всего тридцать пять таких комбинаций, соответствующих тридцати пяти различным способам, которыми можно выбрать три числа из множества 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7. Вот эти комбинации в порядке возрастания чисел:

123 124 125 126 127
134 135 136 137
145 146 147
156 157
167
234 235 236 237
245 246 247
256 257
267
345 346 347
356 357
367
456 457
467
567

Предположим, Джеральд Селби идет в магазин и покупает семь лотерейных билетов с числами, выбранными случайным образом с помощью функции Quic Pic. (Лотерею с такой структурой называют иногда трансильванской лотереей, хотя я не нашел свидетельств, что в нее когда-либо играли в Трансильвании или чтобы ею баловались вампиры.)

Угадать два числа из трех довольно легко, поэтому я больше не буду говорить «два из трех»; давайте просто назовем получающий меньший выигрыш билет
двойкой

. Например, если в розыгрыше джекпота выпадают номера 1, 4 и 7, четыре билета с одним числом 1, одним числом 4 и каким-то количеством чисел, отличающихся от числа 7, – это двойки. Кроме этих четырех билетов есть еще четыре билета, в которых угаданы числа 1–7, а также еще четыре с числами 4–7. Таким образом, двенадцать билетов из тридцати пяти, то есть более трети возможных билетов, – это двойки. А значит, среди семи билетов Джеральда Селби есть минимум пара двоек. Выполнив необходимые расчеты, можно получить более точные значения вероятности того, что у Селби будет то или иное количество двоек.

Вероятность полного отсутствия двоек составляет 5,3 %.
Вероятность одной двойки составляет 19,3 %.
Вероятность двух двоек составляет 30,3 %.
Вероятность трех двоек составляет 26,3 %.
Вероятность четырех двоек составляет 13,7 %.
Вероятность пяти двоек составляет 4,3 %.
Вероятность шести двоек составляет 0,7 %.
Вероятность семи двоек составляет 0,1 %.

Таким образом, ожидаемое количество двоек равно:

5,3 % × 0 + 19,3 % × 1 + 30,3 % × 2 + 26,3 % × 3 + 13,7 % × 4 + 4,3 % × 5 + 0,7 % × 6 + 0,1 % × 7 = 2,4.

Однако в трансильванской версии стратегии Джеймса Харви функция Quic Pic не используется: он заполняет все семь билетов вручную. Вот что получается в таком случае:

124
135
167
257
347
236
456

Предположим, в розыгрыше лотереи выпадают числа 1, 3 и 7. Это значит, что у Харви три двойки – 135, 167 и 347. А что если выпадут номера 3, 5 и 6? Тогда у Харви снова было бы три двойки – 135, 236 и 456. Продолжив перебирать возможные комбинации, вы вскоре увидите, что у всех вариантов Харви есть одно особое свойство: он выиграет либо джекпот, либо
в точности

три двойки. Вероятность того, что среди билетов Харви есть билет, выигравший джекпот, – 7 из 35, или 20 %. Таким образом, вероятность двоек среди лотерейных билетов Харви такова:

вероятность полного отсутствия двоек составляет 20 %;
вероятность трех двоек составляет 80 %.

Следовательно, ожидаемое количество двоек в случае Харви равно:

20 % × 0 + 80 % × 3 = 2,4.

Другими словами, это то же самое значение, как и должно быть. Однако во втором случае дисперсия гораздо меньше, а значит, у Харви почти нет сомнений в том, сколько двоек он получит. Что делает портфель Харви гораздо более привлекательным для потенциальных членов его группы. Обратите особое внимание на следующее: каждый раз, когда у Харви нет трех двоек, он выигрывает джекпот. Следовательно, стратегия Харви
гарантирует

довольно большой минимальный выигрыш – выигрыш, который вряд ли получится у игроков, подобных Селби, выбирающих числа с помощью функции Quic Pic. Самостоятельно выбирая числа, вы можете устранить риск и в то же время получить вознаграждение – если только выберете правильные числа.
Как это сделать? Вопрос на миллион долларов – в данном случае в буквальном смысле слова.

Рассмотрим первый способ, когда можно просто попросить свой компьютер сделать это. Харви и члены его команды были студентами MIT, скорее всего, способными написать несколько дюжин строк кода еще до утренней чашки кофе. Почему просто не придумать программу, которая перебрала бы все комбинации 300 тысяч билетов лотереи WinFall в поисках стратегии с самой низкой дисперсией?

Написать такую программу было бы не трудно. Есть только одна небольшая проблема: всю материю и энергию во Вселенной постигла бы тепловая смерть, прежде чем ваша программа обработала бы первый крохотный фрагмент мельчайшего клочка данных, которые вы пытаетесь проанализировать. Для современного компьютера 300 тысяч – не слишком большое число. Однако объекты, которые должна перебрать предложенная программа, – не 300 тысяч билетов, а возможные наборы 300 тысяч билетов, которые предстоит купить из 10 миллионов возможных билетов лотереи Cash WinFall. Сколько всего таких наборов? Больше 300 тысяч. Больше количества субатомных частиц, существующих или когда-либо существовавших во Вселенной. Намного больше. Скорее всего, вы даже не слышали о настолько большом числе, как количество способов выбора ваших 300 тысяч билетов

[214]
.

Здесь мы столкнулись с ужасающим феноменом, который программисты называют «комбинаторный взрыв». Говоря простым языком, очень простые операции могут превратить приемлемо большое количество вариантов в абсолютно не поддающееся обработке количество. Если вы хотите узнать, какой из пятидесяти штатов является самым выгодным местом для размещения вашего бизнеса, определить это не составит труда – довольно просто сопоставить пятьдесят разных объектов. Но если вам необходимо определить, какой маршрут передвижения через все пятьдесят штатов наиболее эффективен (так называемая задача коммивояжера), произойдет комбинаторный взрыв, и вы столкнетесь с трудностями совсем другого порядка: вам предстоит делать выбор из 30 вигинтиллионов маршрутов. В более знакомых терминах это 30 тысяч триллионов триллионов триллионов триллионов.

Следовательно, чтобы снизить уровень дисперсии, нам лучше найти другой способ выбирать лотерейные билеты. Поверите ли вы мне, если я скажу, что все сводится к планиметрии?

Все материалы, размещенные в боте и канале, получены из открытых источников сети Интернет, либо присланы пользователями  бота. 
Все права на тексты книг принадлежат их авторам и владельцам. Тексты книг предоставлены исключительно для ознакомления. Администрация бота не несет ответственности за материалы, расположенные здесь