Использование статистики нормальных распределений для характеристики фрактальной системы, подобной финансовым рынкам, потенциально очень опасно. А между тем теоретики и практики проделывают это каждый день5. Различия между двумя системами сводятся к вероятностям и прибылям. Для фрактальных систем характерны немногие, но очень крупные события, выходящие за пределы нормального распределения. Классический пример – рыночный крах 1987 г. Вероятность, согласно нормальному распределению, более чем 20 %-ного падения рынка была бесконечно малой, близкой к нулю. А убытки тем не менее ошеломили, превысив $2 трлн.

Сравнение обычной игры в орлянку и санкт-петербургской игры иллюстрирует это. Предположим, вы подбрасываете монету и получаете $2, если выпадает орел, и ничего не получаете, если выпадает решка. Математическое ожидание выигрыша в такой игре равно $1, что также равняется сумме взноса, который вы были бы готовы заплатить, чтобы сыграть в эту игру в справедливом казино. Я смоделировал миллион раундов по 100 бросков в каждом (график распределения выигрышей показан в приложении 32.2) и, как и ожидалось, получил четкое нормальное распределение6.

Затем я смоделировал миллион раз санкт-петербургскую игру и также составил график распределения выигрышей (см. приложение 32.3). Хотя в основе лежит стохастический процесс, исходы подчиняются степенному закону. Например, в половине случаев выигрыш составляет $2, а в трех четвертях случаев – $4 или меньше. Однако серия из 30 бросков дает выигрыш $1,1 млрд, но вероятность такого исхода составляет лишь 1 к 1,1 млрд. Как мы уже говорили, фрактальная система характеризуется большим количеством мелких событий и несколькими очень крупными событиями. А средний выигрыш на игру в санкт-петербургском парадоксе непостоянен, так что никакое среднее точно не описывает долгосрочный результат игры.

Фрактален ли фондовый рынок? Бенуа Мандельброт доказал: при удлинении или сжатии горизонтальной оси прогрессии цен (фактически ускорении или замедлении времени) прогрессии цен действительно фрактальны. Мало того что редкие сильные изменения цены перемежаются большим количеством меньших изменений, так изменения цены еще и сходны в различных масштабах времени (например, на дневных, недельных и месячных интервалах). Мандельброт называет финансовые временны́е ряды мультифрактальными, чтобы отразить корректировку по времени.

В значимой и увлекательной книге «Причины краха финансовых рынков» геофизик Дидье Сорнетт доказывает, что распределения на фондовом рынке включают две различные совокупности: тело (которое можно смоделировать с помощью стандартной теории) и хвост (который создается совсем другим механизмом). Анализ Сорнеттом рыночных спадов убедительно опровергает предположение о том, что цены акций независимы друг от друга, – краеугольный камень классической финансовой теории. Его работа предлагает свежий и глубокий взгляд на недостатки теории финансов7.

Санкт-петербургский парадокс, кроме того, позволяет по-новому взглянуть на оценку акций роста8. Сколько вы готовы заплатить за очень небольшую вероятность того, что компания сможет всегда существенно увеличивать свой денежный оборот?9

Дэвид Дюран осветил этот вопрос в 1957 г. в своей классической статье «Акции роста и петербургский парадокс»10. Он всячески предостерегает от неосторожного обращения с нормальным распределением. Стоит заметить, что сегодня проблема стоимостной оценки низкой вероятности значительного роста стала гораздо актуальнее, чем 50 лет назад, когда Дюран проводил свои исследования.

Взять хотя бы тот факт, что из почти 2000 технологических компаний, прошедших IPO с 1980 по 2006 г., менее 5 % отвечают за более чем 100 %-ное увеличение стоимости акций, превысившее $2 трлн11. И даже в пределах этой маленькой группы львиная доля огромного выигрыша досталась лишь горстке лидеров. Учитывая, что на многих растущих рынках действует закон «Победитель получает все», вряд ли стоит ожидать, что в будущем модели создания стоимости и доходности будут стремиться к нормальному распределению.

Кроме того, данные показывают, что кривая распределения экономической рентабельности инвестиций в корпоративной Америке сегодня стала шире, чем в прошлом12. Это значит, что самые успешные компании ожидают более весомые «трофеи», чем когда-либо прежде. Как и в санкт-петербургской игре, в большинстве случаев выигрыш будет скромным, но в некоторых случаях – просто огромным. Какова же ожидаемая ценность? Сколько вы готовы заплатить за участие в игре?

Санкт-петербургский парадокс существует уже столетия, но сегодня его уроки актуальны как никогда. Одна из основных задач инвестирования – поймать (или, наоборот, избежать) событие с низкой вероятностью и с высокой степенью воздействия. К сожалению, стандартная финансовая теория немного скажет нам о предмете.

Как возникает сознание? Этот вопрос терзал философов и ученых на протяжении многих веков. Мы научились лечить болезни, высадили человека на Луну и исследовали многие аспекты материального мира. Однако сегодня ведущие научные светила с трудом могут определить, что такое сознание, не говоря уже о том, чтобы его объяснить. Почему мы добились столь впечатляющих успехов в одних областях и столь малых в других, таких как тайны сознания?

Не все системы одинаковы, поэтому нельзя понять работу всех систем, опираясь на один и тот же уровень. Давайте начнем с систем, которые мы понимаем. Многие научные открытия, сделанные за последние несколько столетий, уходят корнями в принципы Исаака Ньютона. Мир Ньютона – это механический мир, где причины и следствия связаны четкими связями, а системы подчиняются универсальным законам. При достаточном понимании составляющих систему частей можно точно предсказать поведение всей системы.