диссертация (1169170), страница 57
Текст из файла (страница 57)
Однако это отнюдь не означает, что большие данные аккумулируютсяравномерно среди всех участников рыночных транзакций. Большие данные характеризуются прежде всего значительным объемом, разнообразием и скоростью поступления или возникновения. На основании этих характеристик, а также указанного выше распределения информационных предпочтений участников рынкаможно предположить, что с наибольшей вероятностью концентрация больших данных будет наблюдаться у тех участников рынка, которые имеют дело с потиковойинформацией, например, у маркет-мейкеров и высокочастотных, алгоритмическихтрейдеров.Таким образом большие данные и технологии их обработки и анализа такжебудут подвержены тенденции к фрагментации.
В результате информационнаяасимметрия или информационное неравенство участников рынка трансформируется в технологическое неравенство или «инновационную асимметрию», то есть286неравномерное распространение и использование современных инновационныхтехнологий субъектами рынка.К чему это ведет? Здесь явно напрашиваются две тенденции. Первая – дальнейшая концентрация технологий и информации у профессионалов и интеллектуализация финансовых сделок, расширение масштабов использования алгоритмов,и, в конечном, счете «искусственного интеллекта», при одновременном вытеснении профессиональными операторами интеллектуальных торговых систем розничных инвесторов.
Вторая – растущее стремление мало информированных розничных инвесторов преодолеть информационную асимметрию, что в свою очередьстимулирует создание и массовое предложение сравнительно дешевых и потомудоступных широкому кругу лиц финансовых технологий. Эти технологии позволяет «рядовым» инвесторам активно участвовать в рыночных транзакциях даже вобход традиционной рыночной инфраструктуры (DLT, blockchain).В настоящее время реалистичность и первой, и второй тенденции высоко оценивается аналитиками322.
Первая тенденции дает надежду на повышение «рациональности» рынка, нехватка которой зачастую приводит к рыночной неэффективности, неожиданным колебаниям конъюнктуры и финансовым кризисам. Болеетого, в результате этой тенденции сужается поле для арбитражных сделок, в следствие чего сокращаются и объемы торгов323. Вторая тенденция потенциально повышает рациональность действий «розничных» инвесторов, поскольку в их рукахоказываются современные алгоритмические решения, позволяющие учитыватьзначительный объем информации и практически молниеносно реагировать на важные события. В конечном счете, эта тенденция может привести к полной «демократизации» финансового рынка и исчезновению посредников, а может быть и рынкакак такового.
Ведь, интеллектуализация объективно должна сопровождаться унификацией рыночных стратегий – на основе одной и той же информации все должны322The Future of financial services. How disruptive innovations are reshaping the way financial servicesare structured, provisioned and consumed. World Economic Forum. Final report. 2015. 178 p.; The future of financial infrastructure. An ambitious look how blockchain can reshape financial services.
WorldEconomic Forum. August, 2016. 130 p.323Marwala T., Hurwitz E. Artificial intelligence and asymmetric information theory. 2015, October.Cornell University Library. URL: https://arxiv.org/abs/1510.02867.287вести себя практически одинаково. А могут ли все участники рынка одновременновыигрывать? Сохраниться ли на рынке риск с приходом всеобщей рациональности?И в чем тогда будет смысл рыночных отношений, конкурентных торгов рыночными активами?Инновационные процессы в обществе далеко не всегда развиваются по экспоненте. Латентное состояние информационной асимметрии питает общую рыночную неопределенность. Участникам рынка неведомо какая именно информация,какие именно данные могут оказаться ими востребованы в обозримом будущем.Поток информации остается хаотичным, участники сделок постоянно меняютсяместами, возникают новые финансовые инструменты, новые возможности для инвестиций, а с ними и новые потребности в информации.
Эта неопределенностьоставляет значительное поле для таких действий и решений, которые отклоняютсяот вектора рациональности, в условиях доминирования алгоритмов, тяга к «ручнойторговле» не ослабевает, а чутье и интуиция зачастую мотивируют участниковрынка больше, чем тот или иной математически выверенный тренд или прогноз.Как же формируется инвестиционный выбор участника рынка в условиях неопределенности и латентной информационной асимметрии?Для попытки ответить на этот вопрос нужно обратиться к психологическимэкспериментам, которые были направлены на изучение мотиваций человека в процессе выбора того или иного решения. Пятьдесят лет назад английский психологПитер Уэйсон предложил, казалось бы, простую задачу выбора, над тайной которой ученые бьются до сих пор.
Исследуя механизм человеческого мышления, Уэйсон обратил внимание на то, что люди зачастую делают ошибочные умозаключения на основании совершенно верных промежуточных выводов. Для подтверждения догадки он предложил испытуемым (группе студентов) набор из четырех карт,на лицевой стороне которых были изображены буквы, а на оборотной – числа. Расположив две карты лицевой стороной (одну карту с гласной буквой, другую с согласной), а две оборотной (с четным и нечетным числами), он дал студентам задание выбрать и перевернуть карты таким образом, чтобы подтвердить справедливость правила: «если на лицевой стороне карты изображена гласная буква, то на ее288оборотной стороне будет четное число»324.
В результате решения задачи, большинство студентов сделало неправильный выбор. В более поздней работе психологпривел статистику проведенных экспериментов: почти 97% испытуемых ошиблисьи лишь 3% верно перевернули карты325. Почему же задача оказалась столь трудна?По мнению самого Уейсона и других психологов, занимавшихся этой задачей,большинство людей склоны подтверждать то, что им известно.
Лишь некоторые сумеют не довериться первому впечатлению и усомниться в кажущейся очевидноститого или иного факта. Именно поэтому большинство испытуемых переворачиваликарты с гласной буквой (правильное решение) и четным числом (ошибка). Они упускали из виду иные комбинации, прежде всего, возможность сочетания четного числас согласной буквой, что не противоречило бы условиям задачи, но не было отдельнов них оговорено.
По мнению Уейсона, люди зачастую воспринимают утверждениябуквально и ищут в сказанном готовые ответы. По его наблюдениям, например, еслигруппе людей сказать: «все «Х» и «У» («каждой гласной букве соответствует четноечисло»), то большинство из них ошибочно сделает вывод: «все «У» и «Х» («каждоечетное число соответствует гласной букве»)326.Выбор второй карты с четным числом в сознании испытуемых не толькопрямо вытекал из постановки задачи (сказано гласные и четные, значит это и требует проверки), но еще и был подтверждением заданного правила.
Правильным жебыл бы выбор второй карты с нечетным числом. Если бы на ее лицевой сторонеоказалась гласная буква, то сформулированное правило было бы оспорено.Изучая опыты Уейсона, известный психолог Амос Тверски, называет ошибочный выбор карт, результатом «некосиквенционального», то есть непоследовательного, в определенном смысле нерационального поведения327.
Консиквенициональное или последовательное (рациональное) поведение предполагает следование324Wason P.C. Reasoning. Reasoning. New horizons in psychology / ed. by Foss B.M. Harmondsworth.Penguin Books. 1966. 448 p. P. 146.325Wason P.C. Natural and contrived experience in a reasoning problem // Quarterly journal of experimental psychology. 1971.
No 23. P. 63–71.326Wason P.C. (1966) Op. cit. P. 145.327Shafir E., Tversky A. Thinking through uncertainty: nonconsequetial reasoning and choice // Cognitive psycology. 1992. N 24. P. 449–474.289очевидным правилам и последовательности действий, в которых человек однозначно убежден. По сути это «алгоритмический» тип поведения, в основе котороголежит так называемый «принцип очевидности»: если человек считает, что из А следует Б, а из Б – В, то этой последовательностью он должен руководствоваться прилюбых внешних обстоятельствах и условиях.
Например, если студент решил поехать на отдых к морю после экзаменов, то он заранее закажет себе билет. При этомрезультат экзаменов для него не имеет значения. Однако большинство студентов,по наблюдению Тверски, даже будучи уверенными, что они поедут отдыхать прилюбом исходе экзаменов, предпочитали отложить покупку билета до подведенияитогов экзаменационной сессии.Откладывание решения или действия, в котором человек в принципе убежден(очевидность), при неопределенности внешних условий Тверски называет «эффектом дизъюнкции»328.
Именно этот эффект дает о себе знать в процессе решения задачи Уейсона. Вместо того, чтобы составить и проанализировать все возможныекомбинации, испытуемые концентрируются только на той комбинации, на которуюпрямо указано. Такой выбор равносилен отказу от рационального подхода к решению задачи. В этом проявляется неконсиквенциональный подход к принятию тогоили иного решения, когда формальная логика очевидных причин и следствий неработает.Этот же эффект проявляется в действиях людей в самых разных ситуациях,включая сделки на финансовом рынке.
Например, игнорирование латентной информационной асимметрии – результат некосквенционального подхода к принятию решений в условиях неопределенности. Отдельно взятому участнику финансового рынка, как уже было сказано выше, не под силу перебрать все комбинациипотенциальных сделок и составить точный список всей информации, которая может ему понадобиться раньше или позже. Поэтому его естественным, хотя, наверное, и не вполне рациональным выбором является концентрация внимания на том,что ему известно в данный конкретный момент времени и непосредственно выте-328Ibid.
P. 466.290кает из той или иной конкретной сделки. Тверски доказывает, что в условиях неопределенности, участники финансового рынка склоны откладывать решения, выжидать, что усиливает общую рыночную иррациональность. Для иллюстрациисвоих выводов он приводит такой пример: в 1988 году за неделю до выборов президента США, рынок буквально «убивал время», то есть активность его участниковснижалась, и только после оглашения итогов выборов, на рынке началось движениекотировок329.Проверим обоснованность вывода Тверски о неконсиквенциональном поведении участников финансового рынка накануне даты голосования за кандидатов впрезиденты США. В Таблице 5.5 приведены данные о том, как менялись ежедневные котировки и объемы торгов в период 1992–2016 годов в среднем за IV квартали за «предвыборную» неделю.Таблица 5.5 – Среднедневные изменения Dow Jones Industrial Average (DJIA)и объемов торгов в США в годы президентских выборов, в %%Среднедневное изменениеDow Jones Industrial AverageГодыIVкварталВыборная неделяСреднедневное изменениеобъемов торговВыборная неIVкварталделя+–+–+–+–19920,38-0,540,45-0,7918,35-13,126,49-3,0719960,5-0,590,18-0,7421,18-15,57,69-11,5820001,06-1,10,41-1,3422,57-18,1813,69-13,7420040,43-0,50,19-0,6819,23-15,423,77-8,0420083,04-3,162,07-4,1532,65-23,0435,95-17,820120,62-0,531,19-0,5554,95-20,6623,22-12,9120160,45-0,271,24-0,342,35-20,1811,7-37,12Источник: Составлено по: Google Finance.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
