Теория Обучение Литература Статьи Лучшие брокеры Forex

Глава 8. Хлопковое дело

Моменты открытия – моменты "эврики", когда ученый выскакивает из ванны под впечатлением только что пришедшего ему в голову нового закона физики, – редки. Чаще открытия представляют собой долгий, мучительный путь, вдоль которого стоят указатели не с ответами, а с вопросами. Конечно, мои главные открытия нередко начинались с какой-нибудь загадки, причем загадки особого рода, интеллектуального тупика, возникшего из-за противоречия между традиционной теорией науки и новыми данными. Так произошло с одной из центральных загадок финансов.

Шел 1961 год. Я уже несколько лет работал в главной лаборатории IBM, расположенной недалеко от Манхэттена, если двигаться вверх по течению Гудзона. Это было удивительное место для ученого. Компания как раз занималась техническим перевооружением, чтобы сменить свой статус производителя механических табулирующих счетных машин на пионера электронно-вычислительных машин, или компьютеров. Для решения этой задачи создали большую лабораторию и набрали штат сотрудников; некоторые из них были блестящими чудаками-интеллектуалами, и им позволили заниматься любыми, самыми невероятными, темами на собственное усмотрение. Отдельные темы были явно связаны с компьютерами, но многие – нет. Недавно переехав в США из Франции, я работал над новой областью применения компьютеров – в экономике. Я изучал горы компьютеризованных данных, анализировал распределение дохода в обществе и старался найти количественные соотношения богатых и бедных, сверхбогатых и очень богатых. Моя работа заинтересовала нескольких экономистов за пределами компании, поэтому в один прекрасный день меня пригласили в Гарвард, прочитать лекцию.

В Гарварде меня ожидал сюрприз. На классной доске в кабинете профессора Хендрика Хаутеккера, от которого и поступило приглашение, я увидел диаграмму. Она была своеобразной выпуклой формы – похожа на латинскую букву V, опрокинутую набок острым концом влево. Меня удивило, что по форме она напоминает диаграмму распределения доходов, которую я собирался продемонстрировать на своей лекции. Каким образом, спросил я профессора Хаутеккера, у него на доске появилась моя диаграмма?

Он посмотрел на меня с недоумением: "О чем вы говорите? Я даже приблизительно не представляю, о чем вы собираетесь читать лекцию". Оказалось, что его диаграмма относилась не к доходам, а к ценам на хлопок. Перед моим приходом он занимался с одним своим студентом и просто не успел вытереть доску.

Его ответ еще больше озадачил меня. Почему диаграмма распределения в обществе богатых и бедных похожа на диаграмму колебаний цен на хлопок? Может быть, это всего лишь чистое совпадение? Меня поразила общая для обеих диаграмм выпуклость. Не означает ли она некоторую глубинную связь между двумя диаграммами, какую-то необычную истину? Я выяснил, что Хаутеккер изучал цены на хлопок в течение уже довольно продолжительного времени, но ни к какому результату не пришел. Обычные экономисты к тому времени уже повторно открыли гипотезу Башелье о том, что колебания цен как бы управляются подбрасыванием монеты. И в поисках доказательств уже начали перелопачивать накопившиеся массивы данных об изменениях цен. Однако в то время надежной и собранной за длительный период информации о ценах на товары и ценные бумаги было не так уж много; за исключением цен на хлопок. На протяжении более ста лет этот важный товар доставляли с плантаций сельскохозяйственного Юга на мрачные фабрики промышленного Севера, и все это время Нью-Йоркская хлопковая биржа вела строгий ежедневный учет цен на хлопок. Практически вся торговля между штатами сосредоточилась на одной бирже. Это был огромный, ликвидный рынок, оснащенный всем необходимым для учета. О таких собранных за долгие годы точных, централизованных ценовых данных мечтал бы любой экономист. Но для Хаутеккера они стали кошмаром. Как бы он ни орудовал над цифрами, ему не удавалось вогнать их в модель Башелье. Мешало слишком большое количество крупных скачков и падений цен. А стандартная мера величины колебаний – неустойчивость (или стандартное отклонение) – тоже не оставалась неизменной во времени. В какие-то годы цены были стабильными, в другие регистрировались сильнейшие колебания. И ни одним статистическим инструментом Хаутеккеру не удавалось справиться с этой неразберихой.

"С меня хватит, – сказал он мне. – Я сделал все возможное, чтобы найти смысл в этих хлопковых ценах. Пытаюсь измерить неустойчивость, а она все время меняется. Все меняется. Нет ничего постоянного. Страшная путаница". Мы немедленно договорились с ним, что я возьмусь за хлопковые цены. Хаутеккер передал мне несколько картонных ящиков с компьютерными перфокартами, на которые перенесли всю информацию по ценам, и пожелал удачи.

Вернувшись в Нью-Йорк, я выпросил для себя в компьютерном центре IBM программиста. Мой план был такой: используя графическую подсказку, которую я увидел на классной доске в Гарварде, проанализировать на компьютере хлопковые цены так же, как я анализировал данные о личных доходах. Сколько было крупных ценовых скачков, сколько небольших; сколько зарегистрировано крупных доходов, сколько небольших. Ждать результатов предстояло довольно долго, учитывая, что в очереди на машинное время в вычислительном центре компании я находился в самом хвосте. Поэтому я еще успел съездить на пригородном поезде на Манхэттен, где тогда располагалось Национальное бюро экономических исследований. В их библиотеке нашлось много покрытых пылью книг, заполненных таблицами с финансовыми данными, – настоящее сокровище по меркам 1961 года, хотя и скудный трофей по стандартам перенасыщенного информацией сегодняшнего дня. Позднее мне потребовались дополнительные данные о ценах на хлопок, и я письменно запросил их в Министерстве сельского хозяйства США в Вашингтоне. Взял у них все, что было, до последней цифры. Я свел все полученные данные воедино и получил своеобразную энциклопедию хлопковых цен более чем за столетний период в разбивке по дням, неделям, месяцам и годам. А компьютеры помогали искать закономерности.

Найденное оказалось чрезвычайно интересным. Статья 1963 года "Колебания определенных спекулятивных цен", в которой описана моя работа, стала одной из самых часто цитируемых в экономической литературе. Она породила бурные споры. В ней изложена моя теория о первом из двух фундаментальных аспектов поведения финансовых цен; как будет показано ниже, последующие исследования углубили ее. Но извилистый путь, которым я пришел к этим открытиям, уже сам стал частью истории фрактальных финансов. Для решения хлопковой загадки потребовалось свести воедино по меньшей мере три теоретических направления: степенные (экспоненциальные) законы, распределение личных доходов и на то время казавшуюся совершенно другой вселенной – математику устойчивых распределений. В следующих главах мы покажем, что вторая загадка, о разливах реки Нил, привела к открытию, связанному с другим фундаментальным аспектом финансов. После первой попытки 1972 года я в конце 1990-х наконец-то объединил все три разных ключа в одно всестороннее решение загадки финансовой теории.

Однако, подобно всем хорошим детективным историям, эта тоже началась с самой мелкой подсказки, ключа, который большинство исследователей игнорировали. В действительности, его в свое время просто выбросили, причем буквально.

Содержание Далее 


Для беспроблемного трейдинга рекомендую брокера Forex4you – здесь разрешен скальпинг, любые советники и стратегии; также можно иметь дело с Альпари; для инвесторов – однозначно Альпари с его множеством инвестиционных возможностей. – примеч. главного админа (актуально на 18.01.2018 г.).



Лучшие
брокеры:
        Альпари           Exness           Binomo
Кнопочка ТИЦ      Брокер «Альпари»      Брокер «Exness»      Брокер «Binomo»

Яндекс.Метрика