В рамках работы над своей будущей книгой ведущие подкаста Excess Returns представили глубокий анализ четырех ключевых инвестиционных уроков от известного финансового эксперта Майкла Мобуссина (Michael Mauboussin). Материал, основанный на результатах опроса более 200 ведущих финансистов, раскрывает практическое применение таких концепций, как базовые ставки, инвестирование на основе ожиданий и парадокс мастерства. Этот аналитический разбор демонстрирует, как преодоление психологических ловушек и переосмысление привычных рыночных инструментов могут кардинально изменить подход к управлению капиталом и оценке рисков.
🎲 Базовые ставки: «взгляд снаружи» против личного оптимизма 0:00
Ведущие подкаста Excess Returns Джек и Мэтт объявили о начале публичного написания книги с рабочим названием «Самый важный инвестиционный урок: чему вас могут научить лучшие инвесторы мира». Проект основывается на стандартном финальном вопросе, который авторы задали примерно 200 экспертам рынка. Чтобы собирать обратную связь от аудитории в режиме реального времени, авторы запустили платформу на Substack по адресу excessreturns_pod.substack.com, где планируют публиковать главы в виде черновиков каждые одну-две недели. Первая глава посвящена анализу подходов Майкла Мобуссина.
По мнению Майкла Мобуссина, базовые ставки (base rates) являются одним из самых мощных, но при этом катастрофически недооцененных инструментов в инвестировании, бизнесе и повседневной жизни. Эксперт отмечает, что естественный для человека способ решения проблем — это сбор внутренней информации, добавление собственного опыта и последующее прогнозирование будущего (так называемый «взгляд изнутри»). Метод базовых ставок, напротив, требует «взгляда снаружи», при котором текущая ситуация рассматривается как отдельный случай из более крупного справочного класса (reference class).
Майкл Мобуссин подчеркивает, что этот подход крайне противоестественен для человеческого мышления, поскольку заставляет полностью отбросить собранные уникальные детали ситуации и обратиться к статистике прошлых аналогичных прецедентов, которая редко оказывается под рукой. Тем не менее, по словам эксперта, знание базовых ставок позволяет давать гораздо более заземленные и реалистичные прогнозы развития событий.
Мэтт приводит конкретный пример применения этого инструмента: если компания увеличивает свою прибыль на 50% в год, аналитик, использующий «взгляд изнутри», пытается изучить операционную деятельность и доказать, что такой рост продолжится. Однако правильный подход, по мнению Мэтта, заключается в том, чтобы изучить историческую базу данных по абсолютно всем компаниям, которые когда-либо демонстрировали рост прибыли на 50%, и выяснить, какой процент из них сумел удержать этот темп в долгосрочной перспективе.
В то же время Джек делает важное предостережение: базовые ставки нельзя использовать в полном вакууме, они должны служить дополнением к классическому анализу. В качестве примера он приводит акции компаний «Великолепной семерки» (Magnificent Seven): инвесторы, опиравшиеся исключительно на стандартные исторические базовые ставки, утверждали бы, что эти технологические гиганты не смогут долго поддерживать сверхвысокие темпы роста. Тем не менее компании опровергли исторические ожидания, и наиболее успешные инвесторы смогли вовремя распознать их уникальные структурные особенности, позволяющие выйти за рамки привычной статистики.
В сфере личных финансов и планирования концепция базовых ставок работает аналогичным образом. По словам Мэтта, при открытии малого бизнеса (например, бара или ресторана) инвестор должен трезво оценивать крайне низкую статистическую вероятность успеха в данной категории, что не отменяет запуска проекта, но позволяет закладывать адекватные риски. В рамках финансового планирования — будь то досрочное погашение ипотеки или накопление средств на обучение детей — необходимо сопоставлять личные намерения со статистическим опытом людей со схожими возможностями, чтобы определить, какие допущения требуют корректировки.
📈 Инвестирование от ожиданий: реверс-инжиниринг рыночных цен 9:57
Вторым фундаментальным уроком Майкла Мобуссина является концепция «инвестирования от ожиданий» (expectations investing). Майкл Мобуссин выделяет три последовательных шага в рамках данного фреймворка:
- Разворот аналитического процесса в обратную сторону. Единственной гарантированно точной переменной в инвестиционном уравнении является текущая рыночная цена акции. Инвестору необходимо использовать модель дисконтированных денежных потоков (DCF) для реверс-инжиниринга, чтобы понять, какие именно параметры заложены рынком в текущую стоимость. На этом этапе важно оставаться абсолютно агностичным, выявляя ключевые драйверы стоимости: темпы роста выручки, операционную маржу и капиталоемкость. Мобуссин использует аналогию с планкой для прыжков в высоту: аналитик сначала должен зафиксировать, на каком уровне (например, 2, 5 или 10 футов) рынок установил эту планку для компании.
- Проведение глубокого стратегического и финансового анализа. На этом этапе инвестор оценивает, сможет ли компания соответствовать рыночным ожиданиям, превзойдет их или не справится с ними. Майкл Мобуссин подчеркивает, что это сугубо вероятностное упражнение: результатом анализа должна быть не одна цифра «справедливой стоимости», а набор различных сценариев с присвоенными им вероятностями исхода (оценка в терминах математического ожидания).
- Принятие торгового решения (покупка, продажа или удержание актива) на основе сопоставления результатов первых двух шагов.
Мэтт признается, что этот подход полностью переворачивает традиционное мышление аналитиков, которые обычно сначала пытаются рассчитать внутреннюю стоимость компании «из головы», а затем сравнивают ее с ценой акций. Сам Мэтт познакомился с этой методологией в период между 2010 и 2017 годами через публикации Legg Mason и выступления Мобуссина в программе Consuelo Mack.
Для иллюстрации вероятностного мышления авторы ссылаются на знаменитый тезис экономиста Элроя Димсона (Elroy Dimson): риск означает, что произойти может гораздо больше вещей, чем происходит на самом деле. Из всего спектра возможных сценариев (которые Мэтт метафорически сравнивает со спутанным клубком спагетти) только одна нить в итоге становится реальной исторической хронологией. Поведенческие исследования показывают, что большинство инвесторов страдают от чрезмерной самоуверенности и фокусируются лишь на одном сценарии, забывая взвешивать как позитивные, так и катастрофические исходы.
Джек приводит исторический пример с разделением отчетности Amazon Web Services (AWS) в 2015 году. Долгое время Amazon скрывала точные показатели облачного сегмента. Известный аналитик Бен Томпсон (Ben Thompson) с ресурса Stratechery опубликовал детальный анализ методом Sum-of-the-Parts (SOTP) для выявления скрытой стоимости компании. В то время многие поверхностные инвесторы критиковали Amazon за то, что ее оценка в два раза превышала мультипликаторы Walmart, не понимая, что внутри корпорации скрывался мощнейший автономный двигатель роста, масштаб которого рынок не мог адекватно оценить.
Этот же принцип применим и к стоимостному инвестированию (value investing). По мнению Джека, стоимостные инвесторы по сути делают ставку на то, что в широкой выборке дешевых компаний рыночные ожидания занижены до экстремального уровня. Суть успешного стоимостного инвестирования сводится не к поиску компаний, которые станут великими, а к поиску ситуаций, когда «абсолютно ужасный» бизнес в реальности оказывается «чуть менее плохим», что уже приводит к росту котировок из-за переоценки заложенных ожиданий.
🔢 Мультипликаторы — это не оценка, а лишь ее сокращенная форма 18:53
Третий важнейший тезис, который транслирует Майкл Мобуссин: мультипликаторы не являются оценкой стоимости бизнеса. Эксперт настаивает на том, что мультипликаторы (такие как P/E или EV/EBITDA) — это лишь краткая стенографическая запись (shorthand) полноценного процесса оценки, который фундаментально представляет собой расчет приведенной стоимости будущих денежных потоков.
Майкл Мобуссин не призывает полностью отказаться от мультипликаторов, признавая их полезность для экономии времени при быстром обмене мнениями между профессионалами, но требует «заслужить право» на их использование. По словам Мобуссина, инвестор доказывает это право только тогда, когда может четко разложить экономические допущения, скрытые внутри коэффициента. Профессор Нью-Йоркского университета Асват Дамодаран (Aswath Damodaran), которого называют «деканом оценки», провел исследование аналитических отчетов и выяснил, что 9 из 10 профессиональных аналитиков опираются исключительно на мультипликаторы.
Главная опасность использования поверхностных коэффициентов заключается в том, что в них все допущения о будущих инвестициях и темпах создания стоимости зарыты глубоко внутри (implicit), тогда как в DCF-модели они прописаны явно (explicit), что позволяет вести аргументированную дискуссию по каждому параметру.
Кроме того, Майкл Мобуссин опровергает популярное заблуждение о том, что рост компании сам по себе всегда увеличивает ее стоимость. В первом приложении к своей книге Мобуссин математически доказывает следующее:
- Рост масштабов бизнеса создает акционерную стоимость только в том случае, если рентабельность капитала компании превышает затраты на его привлечение (положительный спред между ROIC и WACC).
- Если этот спред положителен, рост выступает мощным катализатором и делает хороший бизнес еще лучше.
- Если же спред отрицательный (компания зарабатывает меньше стоимости своего капитала), то любой рост лишь ускоряет разрушение стоимости и делает ситуацию еще хуже.
Мэтт иллюстрирует сложность понимания этого правила через аналогию из своего детства. Занимаясь теннисом в Коннектикуте, он считался игроком существенно выше среднего уровня, пока не перешел в старшие классы Fayetteville High School — школы, чья теннисная команда входила в топ лучших по всей стране, а за ее состав играл будущий профессионал Джеймс Блейк (James Blake). Мэтт мгновенно осознал свой реальный потолок, оказавшись в верхней части юниорской команды (JV). По его мнению, на базовом уровне можно использовать простые ярлыки для победы над слабой конкуренцией, но при выходе на корт против таких мастеров, как Билл Миллер (Bill Miller) или Майкл Мобуссин, слепое использование мультипликаторов без понимания макроструктуры секторов (например, когда применять EV, а когда операционную прибыль) гарантирует сокрушительное поражение.
В контексте современных технологий Мэтт проводит параллель с развитием больших языковых моделей (LLM): появление ИИ-помощников резко увеличивает доступность разнообразных «готовых решений» и сокращений в работе. По мнению Мэтта, возникает опасный компромисс между краткосрочной эффективностью и глубиной мышления. Если человек постоянно использует ИИ как «чит-код» и делегирует ему интеллектуальную работу, он лишает себя процесса познания и накопления фундаментальных знаний, что в долгосрочной перспективе останавливает профессиональное развитие.
🏆 Парадокс мастерства: почему высокая квалификация усиливает роль удачи 28:33
Четвертый урок Майкла Мобуссина — «парадокс мастерства» (paradox of skill) — Мэтт называет самой контринтуитивной и взрывающей мозг концепцией. Мобуссин предлагает разделять мастерство на два уровня:
- Абсолютное мастерство: за счет совершенствования технологий тренировок, диетологии, ИТ-технологий и доступа к терабайтам информации абсолютный уровень подготовки участников в спорте, бизнесе и инвестициях сегодня высок как никогда в истории.
- Относительное мастерство: разница в классе между самыми топовыми игроками и средними участниками рынка.
Майкл Мобуссин заимствовал эту идею у палеонтолога Стивена Джея Гулда (Stephen Jay Gould), который в книге «Full House» (1996) объяснял, почему в Главной лиге бейсбола (MLB) никто не может превзойти рекорд Теда Уильямса 1941 года, показавшего процент отбивания выше .400. Гулд доказал, что среднее квадратичное (стандартное) отклонение результатов игроков резко сократилось: навыки спортсменов стали чрезвычайно однородными. Если в 1941 году Уильямс представлял собой феномен трех стандартных отклонений, то сегодня спортсмен такого же уникального масштаба из-за уплотнения конкуренции показал бы результат лишь в районе .380 или .385.
По мнению Мобуссина, точно такое же уплотнение произошло и на финансовых рынках, что подтверждается долгосрочным снижением стандартного отклонения альфы (избыточной доходности управляющих). Поскольку огромное количество умных, мотивированных и трудолюбивых людей анализируют информацию одновременно, их высочайшее мастерство мгновенно отражается в ценах активов, делая рынок высокоэффективным. В результате возникает парадокс: чем выше и однороднее абсолютное мастерство участников, тем меньшее значение имеет относительное мастерство, и тем сильнее итоговый результат начинает зависеть от чистой удачи или случайных ошибок соперников. Из-за этого Мобуссин открыто спорил с нобелевским лауреатом Даниэлем Канеманом (Daniel Kahneman), который в книге «Думай медленно... решай быстро» утверждал, что у управляющих фондами вообще нет навыков; Мобуссин доказывает, что навыков у них колоссальное количество, но именно их избыток и равенство порождают «случайное блуждание» цен.
Для объяснения этой механики Джек приводит концепцию Чарльза Эллиса (Charles Ellis) «Игра для неудачников» (Loser's Game) на примере тенниса: если профессионал играет с любителем, то профи побеждает в 90% случаев за счет своего явного превосходства. Но когда на корте сходятся два профессионала топ-уровня с абсолютно идентичной техникой, исход матча решается исключительно фактором везения или тем, кто совершит одну случайную микроошибку из-за усталости.
В современном бейсболе игроки атлетически развиты намного лучше, чем легендарный Бейб Рут (Babe Ruth), который, по шутливому замечанию Джека, внешне напоминал плотного Кайла Шворбера (Kyle Schwarber). Но именно из-за того, что все современные игроки стали одинаково совершенными, пробить планку в .400 стало физически сложнее.
Мэтт опровергает популярный на рынке тезис о том, что массовый уход инвесторов в пассивные индексные фонды упрощает задачу оставшимся активным управляющим. В реальности с поля уходят наименее подготовленные игроки («глупые деньги»), а те активные менеджеры, которые остаются, представляют собой элиту с высокой концентрацией мастерства, из-за чего конкурировать между собой им становится только труднее. По мнению Джека, нейтрализация фактора мастерства на эффективных рынках порождает серьезный моральный хазар (moral hazard) и дегенеративные тенденции: инвесторы начинают массово вливать капитал в нерегулируемые или рискованные сегменты вроде криптовалют или частного кредитования (private credit), где в погоне за последними долями процента доходности они неизбежно сталкиваются с катастрофическим невезением при смене рыночных циклов.
🧠 Экзистенциальный кризис инвестора: вопросы для самопроверки и роль ИИ 37:50
В финальной части статьи авторы разбирают практический инструмент, интегрированный в конец главы их книги, — экспресс-опросник для борьбы с когнитивными искажениями (так называемый список вопросов для фиксации «экзистенциального ужаса»). По мнению Мэтта, главная проблема изучения поведенческих финансов заключается в том, что инвесторы охотно признают наличие психологических дефектов у других, но возвращаясь к управлению собственным портфелем, моментально совершают те же самые ошибки.
Авторы выделяют несколько критических вопросов для самопроверки:
- Вопрос смирения: готовы ли мы искренне принять базовые ставки, если они напрямую противоречат нашему внутреннему оптимизму? В финансовом планировании это проявляется при обсуждении так называемых «известных неизвестных» рисков (known unknowns): сценариев, связанных со смертью раньше срока, затяжными болезнями или судебными исками. План не может считаться завершенным, пока клиент не прошел через эти тяжелые разговоры.
- Вопрос корректности справочного класса: как именно мы определяем границы схожих ситуаций? Ошибка в выборе аналогий приводит к искажению базовых ставок. Джек приводит пример из практики недвижимости: инвестор решает продать старый жилой дом, который сдавал 10 лет, и направить деньги в биржевой ETF на публичные REIT (фонды недвижимости). Сравнение их стоимостных мультипликаторов напрямую ошибочно (это сравнение «яблок с бильярдными шарами»), поскольку инвестор меняет экстремально концентрированный локальный риск на глобальную диверсификацию, где ему больше не придется лично чинить сломавшуюся сантехнику.
- Вопрос базовой ставки собственного суждения: насколько объективно мы оцениваем точность своих прошлых решений? По мнению Мэтта, большинство людей оценивают качество своего личного суждения на порядок выше реальности.
Для решения последней проблемы Джек рекомендует изучить опыт профессионального валютного трейдера Брента Доннелли (Brent Donnelly), который пропагандирует обязательное ведение подробного торгового журнала. Доннелли детально фиксирует весь спектр эмоций, гипотез и макроданных в течение одного утра, например, в моменты объявлений решений центральных банков, чтобы иметь возможность непредвзято анализировать свои успехи и ошибки постфактум.
Мэтт, ссылаясь на позицию Тобиаса Карлайла (Tobias Carlisle) из подкаста Value After Hours, добавляет, что ведение записей критически важно, так как человеческая память имеет свойство полностью искажать и «переписывать» наши первоначальные мысли о сделке в зависимости от ее итогового исхода. В качестве инновационного решения Мэтт предлагает использовать ИИ: он регулярно загружает свои рабочие чаты в Claude и просит модель ранжировать его текущие действия против прошлых, выявлять логические противоречия, сильные и слабые стороны мышления.
Авторы резюмируют, что для удержания позиций в высококонкурентной среде инвесторам необходимо внедрять те же передовые инструменты анализа, что используют их соперники. В бейсболе локальные технологические тренды (например, появление инновационных бит со специальной геометрией — torpedo bats) могут быстро вспыхивать и угасать, однако системная работа над устранением собственных ментальных ошибок остается неизменным фундаментом долгосрочного выживания на рынке.
