Ghid de Investitii
SEP 23
2017

Aleatoriul salbatic

Publicat de in cu 0 comentarii

“The future ain’t what it used to be.” – Yogi Berra

 

Am revazut recent filmul “21”, in care joaca Kevin Spacey – chiar si in timpul festivalului “George Enescu” filmul ramane forma mea favorita de arta. Este vorba despre un profesor si cativa studenti de-ai sai, destepti si buni la matematica, care  aplica o strategie pentru a castiga la jocul de blackjack, numit si 21. Ei se bazau pe o metoda mai veche de “numarare” a cartilor, care este cunoscuta, se aplica si in viata reala la jocul de blackjack. Aceasta “numarare” te ajuta sa identifici momentele cand cartile care au ramas in joc iti dau sanse mai mari de castig, adica ai “odds” in favoarea ta. Cazinourile nu ii iubesc deloc pe acesti jucatori: cei care conduc afacerile acolo stiu ca fac sume enorme de bani doar atunci cand sansele sunt de partea lor, adica a cazinoului (ceea ce se intampla in majoritatea situatiilor). Jucatorii care aplica aceasta metoda si sunt descoperiti sunt goniti rapid din local, chiar si in mod violent daca urmarim filmul (trebuie vazut, este deosebit!).

Mai exista si alte de jocuri de noroc in care iti poti folosi inteligenta, de exemplu poker si bridge. Secretul sunt probabilitatile: daca ai abilitatea de a le calcula in functie de ce carti ai tu, de ce carti au iesit din joc etc., poti sa afli cand ai sanse mai mari de castig si atunci sa mizezi mai mult. Doar atunci mizezi, cand sansele sunt in favoarea ta; in celelalte momente nu pui bani in joc sau doar sume mici.

Sunt multi investitori cunoscuti care isi exerseaza abilitatile de calcul probabilistic prin jocuri de noroc, mai ales bridge – se pare ca este mai complex; se joaca si online cand e mai greu sa aduni combatanti. Warren Buffett a inceput cand era foarte tanar sa faca pariuri la cursele de cai si zeci de ani mai tarziu a descoperit bridge-ul, care i-a placut foarte mult. Este unul dintre hobby-urile lui preferate (altul este sa cante la ukulele, un fel de chitara mai mica).  Se pare ca a gandi probabilistic nu este chiar natural si de aceea trebuie sa exersam. Insa probabilitatile aplicate in jocurile de noroc sunt doar jumatatea drumului spre maiestria in investitii.

Matematica si fizica au avut o evolutie uimitoare in ultimele doua secole, iar aplicarea lor in inginerie si in domeniile conexe a revolutionat modul de a trai al oamenilor. Dar si modul lor de a gandi: lumea intelectuala a apreciat din ce in ce mai mult gandirea determinista, iar viata academinca a inceput sa fie dominata de abordarea stiintifica. Iubitorii de abstractiuni si forme pure au impanzit cu metdele lor si economia, considerata pana atunci o stiinta sociala. Ea nu a devenit mai putin sociala in realitate, dar s-a furnizat o paine buna de mancat pentru mediul academic si pentru toti jucatorii din domeniul financiar care creeaza si vand instrumente financiare complicate.

Sper sa nu fiu inteleasa gresit: este utila matematica in economie, dar mai ales matematica de baza, maxim de nivelul clasei a 8-a sau a 9-a. Si, da, sunt utile anumite instrumente sofisticate pentru a ajuta corporatiile sa se finanteze, sa-si diminueze riscurile legate de dobanzi si alte cateva operatiuni utile. Dar s-a ajuns mult prea departe cu ingineria financiara (vedeti, chiar si cuvantul “inginerie” care se foloseste pentru a descrie aceasta jungla amazoniana de creatii financiare ne spune ceva). Se creeaza modele riguroase pentru o realitate care este departe de a fi la fel de clara; realitatea este fortata sa intre in niste sabloane rigide create de niste minti mult prea deterministe (unele foarte inteligente, trebuie sa recunoastem).

Se aplica mult prea multa statistica bazata pe date din trecut, un trecut care probabil ca nu se va repeta. Statistica este buna cand masori, de exemplu, inaltimea oamenilor dintr-o tara si trasezi o curba a lui Gauss pe care o vei folosi ulterior – acolo este un domeniu unde exista previzibilitate. Modelele financiare isi arata limitele mai ales cand sunt folosite pentru analize de risc, ceea ce s-a verificat in mod dureros in situatiile de criza. Crizele au ridicat un mare semn de intrebare asupra acestor metode: economistii tot incearca sa prevada momentele critice, sa calculeze probabilitatea aparitiei lor si alte calcule inutile in contextul in care viata economica nu se supune unor reguli determinsite – sau se supune, dar nimeni nu poate vedea toata increngatura de determinari!. Este enorm de complexa, cauzele pot fi multiple, astfel incat ceea ce incearca economistii, si anume sa anticipeze viitorul pe baza datelor din trecut, nu are nicio valoare. Crizele viitoare nu pot fi anticipate (in sensul ce amploare vor avea si cand ne vor lovi) si pot fi complet diferite de cele din trecut. Si ii vor lua mereu pe toti prin surprindere, indiferent de cate calcule se vor face. Pare o nebunie sa faci estimari intr-o lume in care preturile activelor financiare depind de uraganul Irma din SUA sau de intentia lui Kim Jong-un de a arunca o bomba. Poate anticipa cineva actiunile lor?

Sa revenim la probabilitati. Ele intervin acolo unde apare incertitudinea, adica nu stim exact ca ceva se va intampla, dar putem calcula probabilitatea ca acel ceva sa se intample. Atunci cand este vorba despre jocuri de carti, aruncarea unui zar, a unei monede, extragerea unei bile dintr-o urna si toate acele exemple din manuale probabilitatea poate fi calculata cu exactitate (rezultatul final nu e clar, pentru ca suntem in aria incertitudinii, dar probabilitatea poate fi calculata precis). Acesta este ceea ce Nassim Taleb (cel care a scris “Lebada Neagra” si “Antifragil”) numeste “aleatoriul bland”. Insa in majoritatea situatiilor, acolo unde intervin socialul, politicul, fenomenele naturii si toate interactiunile dintre ele, este vorba despre “aleatoriul salbatic”.  Sa vedem cum il gestionam (imblanzim).

Avem nevoie de gandirea probabilistica, pe care ar trebui sa o exersam in orice mod: sa citim carti despre probabilitati si, daca ne plac jocurile de noroc, sa exersam acolo; sa citim lucrari mai generale despre filozofia incertitudinii si sa descoperim cat de multe aspecte ale vietii noastre intra sub incidenta ei. Apoi putem incepe sa luam decizii pe baza probabilistica – de exemplu sa decidem folosind arbori decizionali, chiar daca cifrele sunt aproximative – nu conteaza ca aproximam, nu din cauza aproximarilor iau oamenii decizii proaste (ei fac greseli grosolane de gandire).

Modul nostru de operare ar trebui sa faca treptat trecerea de la calculele probabilistice din manuale (pe care le folosesc inclusiv inginerii financiari) la probabilitatile aproximative aplicate unui mediu complex. Stiu ca suna complicat, dar numai asa vom ajunge la o gandire imbatabila. Trecem prin manuale si jocuri de noroc, dar nu ne oprim, nu ne rigidizam acolo. Probablitatile aplicate simplist si strict acolo unde nu mai e domeniul lor ne mentin inca in sfera determinista, chiar daca noi avem impresia ca jonglam cu incertitudinea. (E incurcata rau chestia asta!)

Este nevoie de anumite eforturi pentru a domoli tendinta de a gandi determinist, pe care o au mai ales cei cu studii de matematica si inginerie, dar si altii care au o legatura cu stiintele exacte. Este modul dominant de gandire (acolo unde exista gandire), cu care multi dintre noi am fost formati. In primul rand, pornim de la niste premise gresite: ca ceea ce stim, ceea ce vedem noi este tot ce exista si ca aceste informatii sunt suficiente ca sa evaluam lucrurile; ca pentru toate fenomenele exista o cauza care poate fi aflata cu ajutorul ratiunii; ca nu ne putem descurca in viata daca nu stim bine explicatiile despre orice. Avem chiar si o nevoie psihologica de claritate, care ne da siguranta.

In realitate, o mare parte din aceasta lume este ascunsa, misterioasa si departe de intelegerea noastra; fenomenele pot avea multiple cauze si noi nu vom sti care dintre ele au avut influenta in cazul studiat de noi; putem trai foarte bine in acest univers complex, opac si plin de incertitudine. Insa ar trebui sa devenim constienti de limitele noastre si sa ne concentram doar pe ceea ce este cu adevarat important.

Ne intereseaza mai ales urmatoarele: in primul rand situatiile in care ni se poate intampla ceva foarte rau; in al doilea rand, cele in care putem beneficia de o intamplare foarte pozitiva. Nu vom putea calcula cu exactitate probabilitatile, gradul de expunere negativa sau pozitiva, dar vom stii ca anumite situatii (de ex. datorii mari) ne expun negativ, iar altele (de ex. fondator al unui start-up de tehnologie din Silicon Valley) ne expun pozitiv – putem face o evaluare calitativa, dar si una cantitativa aproximativa. Astfel incat vom cauta sa ne plasm mereu in situatii in care avem “downside” mic si “upside” mare.

Si in investitii ar trebui sa facem acelasi lucru, acelasi tip de expunere, cu grija in primul rand sa evitam riscul de pierdere si d-abia apoi sa ne indreptam atentia spre castiguri. Se fac diverse calcule probabilistice, insa toti investitorii buni stiu ca acestea sunt aproximative, pentru ca incertitudinea este mare. Si absolut toti investitorii de tip “value investors” (adica cei care vor valoare mare la pret mic) au exprimat sub o forma sau alta aceasta idee ca trebuie sa ai expunere negativa mica si expunere pozitiva mare, cu accent pe primul aspect. Daca ar fi sa aleg o idee, cea mai importanta pe care ar trebui sa o retina un investitor, aceasta este.

Aleatoriul salbatic pune din ce in ce mai mare stapanire pe lumea in care traim, din cauza tehnologiei si globalizarii. Evenimentele cu mare impact, pozitiv sau negativ (pe care Nassim Taleb le numeste “Lebede Negre”) vor fi din ce in ce mai ample si mai dese, dar si imprevizibile – schimbari politice, averi care apar rapid sau care se evapora, succesul si decaderea cuiva, produse care sunt la moda si apoi sunt inlocuite de altele etc. Lumea actuala este un mare animal salbatic care te poate manca daca esti ezitant sau arogant, dar poate deveni prietenul tau daca esti un bun dresor.

 

 

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *

You may use these HTML tags and attributes: <a href="" title=""> <abbr title=""> <acronym title=""> <b> <blockquote cite=""> <cite> <code> <del datetime=""> <em> <i> <q cite=""> <s> <strike> <strong>