На рынок влияют институциональные и технологические изменения. Скорость информационных процессов сильно возросла по сравнению с тем, что было 10 или 20 лет назад, появилась и захватила рынки алгоритмическая торговля. Рынки реагируют на события по-другому. Постоянно происходят такие вещи, которых раньше никогда не было.
Таким образом, если вы делаете ставку на устойчивость перехода особенностей из прошлого в будущее, то принимаете серьезные риски. Процесс постоянного изменения рынка может ломать ваши допущения быстрее, чем они будут оправдывать ваши затраты.
Поэтому недостаточно просто знать, что будут особенности, которые перейдут из прошлого в будущее. Это необходимое условие, чтобы ставить на этот факт деньги, но далеко не достаточное. Вам критически важно знать, какая именно доля особенностей погибает по дороге. Важно знать, насколько быстро свойства рынка меняются. Это именно тот параметр, который определяет осмысленность вложений времени и усилий.
Ведь вам в итоге нужно, чтобы ваш набор допущений оказался достаточно сильным, чтобы результат его работы перепрыгнул барьер транзакционных издержек, да еще и оправдал бы вложенные усилия. Их будет вложено предостаточно, раскопка данных может быть весьма трудоемким занятием.
Кроме того, он должен компенсировать дополнительные риски, которые создает для вас работа балансирующего механизма, постоянно висящего дамокловым мечом и грозящего стереть в порошок те особенности, на которые вы ставите деньги. Эти риски оценить очень сложно, если вообще возможно. Но это именно те риски, которые обрушивают бизнес подавляющего большинства участников, подсевших на раскопки прошлых данных.
Мы не можем толком оценить степень изменчивости рынка или определить риски, связанные с этой изменчивостью. Мы не можем определить наши способности работать с этой проблемой. Более того, многие будут настойчиво отрицать, что такая проблема вообще есть.
В результате совершенно неясно, оправдаются вложения наших усилий или нет. А раз так, то чем наша система допущений отличается от банального казино?
Люди предпочитают отворачиваться от проблемы, потому что предпочитают верить во что им удобно: относительно несложная работа принесет им успех и богатство. Ведь использование стандартных инструментов над общедоступными архивами данных – это не такая уж сложная работа, какой может показаться. Да, она может быть трудоемкой, но это не делает ее сложной. Копание канавы лопатой тоже трудоемкое занятие, но никто не ожидает от такого рода усилий золотых гор, потому что по большому счету этим может заниматься любой, кому хватит талантов освоить владение лопатой.
Раскопка данных кажется сложным высокопрофессиональным трудом только для тех, кто плохо владеет инструментами анализа данных. Они выдают свои усилия по освоению инструментария за некий труд, который рынок обязан им сторицей возместить. Но, если разобраться, какое отношение имеет рынок к их личным проблемам с инструментарием?
С задачей распознавания паттернов на графиках с успехом справится любой голубь. Набросить нейросеть на ценовой поток сможет любой студент технического вуза. Если в этих занятиях и имеется некий высокоуникальный компонент, способный обеспечить опережающую доходность, то он заключается вовсе не в задаче самой по себе, а в неких дополнительных к ней знаниях и допущениях.
Таким образом, все упирается в инсайты по поводу того, как использовать инструменты и где находятся границы применения методов, за пределами которых они становятся бесполезны. В конечном итоге все превращается в сложный и рискованный бизнес, очень сильно зависящий от уровня наработанного мастерства.
Конечно, теоретически вы можете наработать инсайты, занимаясь любым направлением, но, как мы много раз увидим на протяжении книги, это неэффективная по ресурсам стратегия для человека без заведомых преимуществ. Ресурсы вы потратите в любом случае, а каков будет результат заранее – неизвестно. Чем не лотерея?
Изначально проблема кажется менее суровой, чем она есть, и задача кажется вполне решаемой. Эффект сверхуверенности проявится и здесь, он будет мотивировать на агрессивное вложение ресурсов в направление раскопки данных в надежде быстро получить волшебный ключ от рынка и все разом оправдать. Эти потраченные ресурсы лягут грузом на вашу маневренность, создав утопленные издержки (sunk costs), которые вы уже не сможете вернуть. Гиперконцентрация на одном направлении приведет к сужению фокуса внимания и представлений о рынке и его возможностях. Это создает дополнительные риски, которые делают ловушку прошлых данных еще опаснее.