Инвестиции и трейдинг. Формирование индивидуального подхода к принятию инвестиционных решений. Саймон Вайн

можно рассматривать как информационную среду. Информация – один из основных элементов инвестиционного процесса на стадии поиска возможностей, обоснования решений и тестирования идей. «Принятие инвестиционного решения похоже на формулирование научной гипотезы и представление ее на суд практики»[4]. Как оптимизировать процесс принятия решения и сделать его более дисциплинированным? Как тестирование предположений о поведении рынка на практике должно уточнить подход и сами гипотезы? Эти вопросы подспудно задает себе каждый участник рынка.

      В финансовой литературе, за редким исключением, не встречаются попытки оптимизации мыслительных процессов. «Интеллектуальные навыки, направленные на понимание хода социальных, политических и экономических событий, заменяются реакцией на ускоряющийся процесс мигания биржевых экранов»[5]. Инвесторам же, которые оказались вынужденными разрабатывать собственный подход к процессу изучения и оценки информации для принятия инвестиционных решений, особенно хорошо известна модель, которую предложил философ-постпозитивист Карл Поппер. Она получила название дедуктивно-номологической (Д-Н) и состоит из трех звеньев: конкретных изначальных условий, конкретных конечных условий и универсального обобщения. При наличии исходных условий и обобщения эта модель позволяет делать прогноз, а протестировать обобщение позволит окончательный результат. Таким образом, круг замыкается, и мы получаем рабочую модель, годную, например, для инвестиций.

      Однако нобелевский лауреат в области экономики Ф. Хайек, который разделял многие взгляды К. Поппера[6], считал, что Д-Н-модель неприменима к анализу социально-экономической сферы, поскольку многие социальные явления представляют собой самоорганизующиеся сложные структуры. Для объяснения сложных феноменов Хайек предложил свой подход, который заключается в следующем:

      1) многие изучаемые экономистами феномены сложны;

      2) базируясь на сложных феноменах, невозможно получить точные предсказания;

      3) экономистам вместо теоретизирования о сложных феноменах и прогнозирования лучше давать объяснения принципам и устойчивым конфигурациям (patterns).

      Вывод Хайека таков: «То, что мы знаем в экономической науке, гораздо меньше того, к чему мы стремимся». Более того, он считал, что прогресс знаний приводит к меньшей фальсифицируемости (способности опровергать и улучшать) теорий[7]. Например, новые экономические учения включаются в устоявшуюся теорию в виде частных случаев, но ввиду значительного числа подобных частных случаев сама изначальная теория становится менее фальсифицируемой (оптимизируемой). Результаты прогнозов, основанных на теории, вызывают меньшее доверие. В каком-то смысле развитие науки подчеркивает ограниченность нашего знания. Нам кажется, что этот вывод в значительной мере подтверждается в инвестиционной практике, когда для составления

4

Soros G. The Alchemy of Finance. John Wiley and Sons, Inc.

5

Jones P. T., forward in Soros G. The Alchemy of Finance. John Wiley and Sons, Inc.

6

Caldwell Br. Popper and Hayek: Who Influenced Whom? Presentation at Karl Popper, 2002.

7

Caldwell Br. Hayek: Right for the Wrong Reasons? Похожий вывод сделал Р. Бэкхаус в Truth and Progress in Economic Knowledge, утверждая, что, вопреки огромному росту компьютерных возможностей и развитию сверхсложных статистических методов, результаты эмпирического прогресса в экономике хуже ожидавшихся.