# История риска от Древнего Египта до Уоррена Баффетта: разбор книги Питера Бернстайна Источник: https://www.youtube.com/watch?v=SShCC7WmDP4 Канал: The Investor’s Podcast Опубликовано: 22.02.2025 --- Книга Питера Бернстайна «Against the Gods» («Против богов: Укрощение риска») служит фундаментальным исследованием того, как человечество перешло от веры в судьбу и божественное провидение к математическому управлению неопределенностью. В рамках подкаста *We Study Billionaires* ведущий Кайл Грейв анализирует ключевые уроки этого труда, прослеживая путь развития теории вероятностей от древних азартных игр до современных инвестиционных стратегий Уоррена Баффетта и Чарли Мангера. ## 🎲 От костяшек животных до греческого рационализма [[JUMP:01:26]] История управления риском началась задолго до появления фондовых рынков. Согласно данным Питера Бернстайна, древнейшей формой азартных игр была игра в кости, где использовались *astragali* — надпяточные кости овец или оленей [01:42]. На египетских гробницах, датируемых 3500 годом до н. э., уже встречаются изображения игроков, использующих такие кости [01:56]. Это свидетельствует о том, что склонность человека к риску и игре является фундаментальной чертой на протяжении тысячелетий. Несмотря на высокий уровень развития логики и философии, древние греки так и не смогли создать полноценную систему исчисления вероятностей. Питер Бернстайн объясняет это техническим ограничением: их система счисления была крайне неудобной для сложных расчетов [02:42]. Хотя греки первыми освободились от «интеллектуальной смирительной рубашки» всесильного жречества и настаивали на доказательствах, их математический аппарат не позволял перейти от качественных рассуждений к количественным моделям прогнозирования [02:30]. Переломный момент наступил лишь в 1202 году, когда Леонардо Пизано, известный как Фибоначчи, опубликовал книгу *Liber Abaci* («Книга абака») [03:02]. Путешествуя по Алжиру, Фибоначчи познакомился с индусско-арабской системой цифр, которая открыла возможности для вычислений, немыслимых при использовании римских цифр [03:31]. Это стало техническим фундаментом для всей последующей истории управления риском. ## 🧮 Рождение теории вероятностей: задача о ставках [[JUMP:05:02]] Первые серьезные вопросы, потребовавшие применения теории вероятностей, возникли через 300 лет после Фибоначчи. Францисканский монах Лука Пачоли в своей книге *Summa* (1494) сформулировал «задачу о ставках»: как справедливо разделить банк в игре, которая была прервана до ее завершения [05:34]? Поиск ответа на этот вопрос занял более полутора веков. Ключевые вехи в развитии теории: * **Джироламо Кардано:** Математик и заядлый игрок, который первым попытался формализовать шансы и вероятности [06:00]. Он определил вероятность как отношение благоприятных исходов к общему числу возможностей [07:14]. По мнению Кайла Грейва, признание Кардано в том, что «величайшая выгода от азартных игр — это вообще в них не играть», остается актуальным для инвесторов и сегодня [06:30]. * **Паскаль и Ферма:** В 1654 году Блез Паскаль и Пьер де Ферма в ходе переписки окончательно решили задачу Пачоли, используя методы комбинаторики [09:00]. * **Вклад Чарли Мангера:** Легендарный инвестор считал, что понимание перестановок и комбинаций — это элементарная мудрость, которую необходимо использовать в повседневной жизни [10:35]. По словам Мангера, система Ферма-Паскаля «драматически созвучна тому, как устроен мир» [10:52]. ## 📈 Полезность против математики: вклад Бернулли [[JUMP:12:45]] Даниэль Бернулли внес в теорию риска важнейший элемент — человеческую интуицию и психологию. Он ввел понятие «ожидаемой полезности», заметив, что ценность дополнительного доллара уменьшается по мере роста богатства человека [13:31]. В контексте инвестирования Кайл Грейв приводит следующие примеры применения этой теории: 1. **Жизненный цикл капитала:** В 30 лет инвестор может стремиться к доходности 15% годовых для накопления капитала, но в 60 лет его приоритетом становится сохранение средств, что меняет его восприятие риска (теория полезности) [14:19]. 2. **Человеческий капитал:** Бернулли первым определил богатство как всё, что удовлетворяет потребности, включая таланты человека [14:53]. Грейв иллюстрирует это примером компании Pixar, где Джон Лассетер, Эд Кэтмелл и Стив Джобс сами по себе были «загнанным в угол ресурсом» (cornered resource), представляя собой ценность высшего порядка независимо от оборудования студии [15:38]. ## 🧬 Страхование, колокол Гаусса и регрессия к среднему [[JUMP:16:09]] Современная индустрия страхования зародилась благодаря работам Джона Гранта в 1600-х годах. Он применил метод выборок (sampling) для анализа смертности в разных возрастных группах [16:25]. Это позволило таким организациям, как Lloyd’s of London, прогнозировать выплаты и устанавливать премии [17:12]. По мнению Питера Бернстайна, страхование полностью зависит от процесса нормального распределения и независимости наблюдений [17:13]. Дальнейшее развитие математики риска связано с именами Гаусса и Гальтона: * **Карл Фридрих Гаусс:** Исследуя геодезические измерения, он обнаружил, что ошибки и данные стремятся кластеризоваться вокруг центральной точки — среднего значения, формируя «колоколообразную кривую» [22:14]. В инвестициях это проявляется в том, что на коротких отрезках доходность крайне волатильна, но на 10-летних периодах результаты американского рынка акций неизменно кластеризуются в зоне положительных 8–9% [23:02]. * **Фрэнсис Гальтон:** Кузен Чарльза Дарвина открыл явление «регрессии к среднему» [24:42]. На примере семян гороха он доказал, что у экстремально крупных родителей часто бывает более мелкое потомство, и наоборот [25:02]. * **Приложение к бизнесу:** Кайл Грейв отмечает, что регрессия к среднему неизбежна для показателя возврата на инвестированный капитал (ROIC) [25:15]. С течением времени приток нового капитала и усиление конкуренции снижают избыточную прибыль компаний [25:32]. ## 🎲 Удача против процесса: кейс Bank of the Ozarks [[JUMP:28:37]] Питер Бернстайн подчеркивает, что вера в простую причинно-следственную связь может быть опасной. Например, обвал рынка в октябре 1987 года на 20% не имеет единой общепризнанной причины, несмотря на обилие теорий [29:18]. Кайл Грейв делится личным опытом инвестирования в Bank of the Ozarks в 2020 году [30:04]. Он купил акции по $23 на фоне опасений из-за COVID-19 и продал их через год по $47 [30:14]. Грейв признает, что хотя его решение было основано на фундаментальном анализе и ожидании регрессии прибыли к среднему уровню, удвоение капитала за один год было результатом чистой удачи [30:34]. Его тезис: инвестор должен играть по шансам, но принимать тот факт, что удача всегда будет влиять на краткосрочный результат [31:07]. ## 🧠 Неопределенность, «Духи предков» и Теория игр [[JUMP:31:53]] Экономисты Фрэнк Найт и Джон Мейнард Кейнс разделили понятия «риск» (который можно рассчитать) и «неопределенность» (которую рассчитать невозможно) [32:10]. Кейнс утверждал, что большинство позитивных решений в бизнесе принимаются не на основе взвешенных математических средних, а под влиянием «animal spirits» (иррационального оптимизма) [32:57]. Развитие этих идей привело к созданию Теории игр Джоном фон Нейманом [34:43]. Он доказал, что неопределенность часто проистекает из намерений других людей. * **Равновесие Нэша:** Состояние, при котором ни один участник не хочет менять стратегию, так как он уже делает лучшее из возможного с учетом действий других [36:11]. * **Экономический пример:** Когда в отрасль входит слишком много капитала, доходность падает до минимума, и отрасль достигает равновесия, при котором никто почти не получает прибыли, но и уйти не может [36:39]. ## 🏛️ Критика современной портфельной теории (MPT) [[JUMP:40:43]] Гарри Марковиц, «отец» современной портфельной теории, приравнял риск к волатильности (вариации доходности) [41:00]. Кайл Грейв, ссылаясь на Баффетта и Мангера, критикует этот академический подход [41:14]. Аргументы против MPT и модели CAPM: * **Ложная диверсификация:** Марковиц считал диверсификацию главным оружием против риска [41:57]. Однако Баффетт утверждает, что концентрация портфеля на 10–15 позициях на самом деле снижает риск, так как заставляет инвестора думать о бизнесе интенсивнее [43:13]. * **Игнорирование здравого смысла:** Модель CAPM предлагает выбирать акции с низким коэффициентом Beta (волатильность относительно рынка) [44:30]. Грейв считает это абсурдом: если акция A с высокой волатильностью принесет 14%, а акция B с низкой — 9%, рациональный инвестор выберет более доходный вариант, несмотря на «американские горки» котировок [45:20]. * **Проблема «помощников»:** По мнению Грейва, сложные формулы вроде Beta нужны финансовым консультантам («помощникам»), чтобы казаться умнее и оправдывать свои комиссии, но они редко помогают самому клиенту [45:48]. ## 📉 Теория перспектив: почему мы боимся потерь [[JUMP:46:18]] Даниэль Канеман и Амос Тверски перевернули представления о рациональности, открыв асимметрию между восприятием выигрышей и потерь [47:35]. Основные открытия: 1. **Неприятие потерь:** Большинство людей предпочтут гарантированные $3000 возможности выиграть $4000 с вероятностью 80% (хотя математическое ожидание второго варианта выше — $3200) [48:05]. Мы стремимся избегать риска, когда речь идет о прибыли. 2. **Поиск риска в убытках:** Когда людям предлагают выбор между гарантированной потерей $3000 и 80%-ной вероятностью потерять $4000, 92% выбирают риск (надежду на авось), хотя математически это хуже [48:36]. 3. **Эффект фрейминга:** Мы готовы потратить 5 минут, чтобы сэкономить $25 при покупке куртки за $100, но не сделаем того же при покупке ноутбука за $2000, хотя сумма экономии идентична [51:36]. Кайл Грейв отмечает, что это ведет к фатальной ошибке инвесторов: они слишком рано фиксируют прибыль по растущим акциям («синица в руках») и слишком долго удерживают убыточные позиции, надеясь на отскок («поиск риска в убытках») [49:07]. ## 🛠️ Практические советы: как склонить чашу весов в свою пользу [[JUMP:58:16]] В завершение Кайл Грейв формулирует пять стратегий для разумной навигации в мире риска: 1. **Вероятностное мышление:** Вместо утверждения «акция удвоится», стоит мыслить диапазонами: «30% шанс на удвоение, 50% на среднюю доходность и 20% на падение» [58:37]. 2. **Применение теоремы Байеса:** Необходимо обновлять свои оценки при получении новых фактов, не цепляясь за первоначальный тезис из-за эго [58:54]. 3. **Использование асимметрии:** Нужно делать крупные ставки только тогда, когда потенциальная прибыль значительно превышает возможный убыток (подход Баффетта) [59:24]. 4. **Психологическая дисциплина:** Использование чек-листов помогает избежать эмоциональных решений, вызванных страхом или жадностью в периоды рыночной паники [59:51]. 5. **Признание циклов:** Регрессия к среднему — одна из мощнейших сил. Чрезмерно оптимистичные рынки всегда корректируются, а разгромленные активы часто восстанавливаются [1:00:07]. Как резюмирует Кайл Грейв, инвестирование — это не устранение риска, а интеллектуальная навигация в условиях его неизбежности [1:00:34].