Концепция рефлексивности 12 Классический процесс научного познания 12 Процесс научного познания человеком самого себя 13 (стр. 2 из 32)

Если вы верите в Бога, в духовную природу Вселенной, в высшую цель жизни, бывают ли у вас моменты, когда вам кажется что вы ошибаетесь? Может быть, ваши убеждения нелепы? Может быть, они являются проявлением незрелости? Нам постоянно твердят, что вера в Бога нужна людям примитивным, а мы, мол, люди образованные и должны стоять выше предрассудков.

В действительности с точки зрения реальной науки все это не научные утверждения, а социальная система; это «кредо» внушено нам обучением, выработано в нас, как рефлекс у собак Павлова выделять слюну на звук колокольчика. Это западное «кредо» - не что иное, как наука, искаженная до нетерпимой фундаменталистской системы верований.»

Действительно, это ТАБУ очень четко можно проследить и в основаниях современной экономической теории. Два ее основных положения: 1. максимум общественной полезности достигается, если каждый субъект достигает максимального удовлетворения своей собственной полезности. Таким образом, экономическая наука постулирует цель каждого отдельного человека: максимизировать собственную полезность, собственное удовольствие. Несмотря на очевидную пустоту этой цели как реальной, такая абстракция до сих пор звучащая в экономических ВУЗах приводит к тому, что многие из моих сверстников понимают ее буквально – эта абстракция становится тем, как они понимают свою цель жизни.

Второе положение современной экономической теории соответствующее «Кредо западного человека» – это подход известный как Гипотеза рациональных ожиданий (ГРО). В соответствии с ним человек имеет возможность сформировать и в действительности формирует рациональные, т.е. неопровержимые будущим развитием событий, ожидания о будущей реальности. Эта возможность позволяет принимать оптимальное (наилучшее) для человека решение, в соответствии с его рациональными ожиданиями.

На ГРО основано подавляющее большинство современных методов фундаментального анализа финансовых инструментов. ГРО учат в экономических ВУЗах как базовой модели принятия инвестиционных решений. Можно смело утверждать, что ГРО является фундаментом современной экономической науки.

Однако ГРО ничего не говорит про интуицию. Совершенно ничего. И как трейдерам верить в интуицию, если доминирующая в науке модель – модель ГРО игнорирует интуицию? Идти против науки? Это не принято в нашем обществе – наука признанный лидер современных знаний, все новое, что возникает в обществе обязательно отражается в ней. И если задача трейдеров на финансовом рынке принимать решения, то задача науки – говорить, как эти решения принимать. И «ступор» в отношении интуиции, существующий в экономической науке, порождает соответствующую реакцию у практиков. Какая, дескать, интуиция? Вот, посмотри в науку, – известно же, что никакой интуиции нет и в помине. Это и есть та вторая причина, по которой практики-трейдеры не склонны говорить об интуиции в принятии решений, и доверять ей как методу принятия решений.

Очевидно, что если первая причина ТАБУ на интуицию – причина скорее психологическая – «страх, что не поймут если потеряешь», то вторая причина своими корнями лежит в науке, а именно - в тех ее моделях, что со студенческой скамьи формируют у практиков убеждения, не позволяющие впустить интуицию в сознание как способ принятия эффективных решений. По этой причине, я считаю необходимым прямо здесь дать краткий экскурс основных подходов современной экономической науки к принятию решений, проанализировать их, рассмотреть какие убеждения эти подходы отстаивают и задаться вопросом, а что если эти убеждения - есть лишь ограничение того, что существует и происходит в действительности? И если мы готовы шагнуть за пределы этих убеждений и просто поисследовать это новое пространство, то, как мы можем изменить эти убеждения, что мы можем предположить взамен? Возможно в этом новом пространстве откроется нечто, называемое интуицией и в этом новом пространстве действительно интуиция будет способствовать росту эффективности принимаемых решений.

Экскурс в модели экономической науки мы начнем с детального анализа ГРО. Рассмотрим несколько примеров.

Пример 1. Вам предлагается сыграть в «Орел-решка». Ваш напарник подкидывает монетку вверх, подкручивая ее вокруг своей оси и выпадает тот или иной вариант. Напарник кидает монетку совершенно чисто, не подыгрывая, и монетка также является правильной. Каковы будут ваши ожидания, относительно того, как часто будет выпадать орел или решка?

Ответ в соответствии с ГРО: вероятности выпадения орел-решка составляют по 0.5

Пример 2. Вам предлагается сыграть в «Орел-решка» с компьютерной программой, в которой программист задал некоторые свои субъективные вероятности выпадения орла и решки, которые для вас есть

и . Величина x неизвестна для вас. Каковы будут ваши ожидания, относительно того, как часто будет выпадать орел или решка?

Ответ в соответствии с ГРО: ваши ожидания должны максимально точно отражать величину x даже в условиях отсутствия информации позволяющей оценить величину x. Любое отклонение ожиданий от величины x позволяет утверждать, что ожидания не рациональны. Следовательно, задача исследователя состоит в том, чтобы собирать максимально полную информацию о системе, чтобы оценить x как можно точнее. В данном случае возможно на это потребуется некоторое время.

Пример 3. Вам предлагается сыграть в «Орел-решка» с человеком, который обладает магическими способностями воздействия на подбрасываемую монетку. «Маг» заинтересован в выигрыше не менее вас самого, но, начиная с ним играть, вы не знаете что он «маг». Предполагая, что игра идет в чистую, в основе своих решений вы принимаете вероятности исхода как 50 на 50, но «маг» изменил реальную ситуацию в игре на 60 к 40 в пользу решки. Какие ожидания в таком случае вы формируете в процессе игры?

Ответ в соответствии с ГРО: вы играете и собираете статистическую информацию об результатах игры. Анализируя ее, вы все более и более убеждаетесь, что вероятность выпадения решки почему то 0.6, а «орла» - лишь 0.4. Принимая этот факт во внимание, вы меняете свою стратегию исходя из новых ожиданий, признавая рациональными их. Но «маг» также не дремлет. Заметив изменение вашей стратегии, он вновь влияет на фактические вероятности, в результате чего опять оказывается в выигрыше. Анализируя статистику, вы опять понимаете – что то изменилось, и со временем, адаптируясь к новым условиям, опять меняете свою стратегию. Увидев это, «маг» совершает изменение опять и т.д. Происходит своеобразная «погоня за кроликом», которого априори никогда нельзя поймать. Рано или поздно поняв, что тягаться с «магом» в такой игре бессмысленно, вы заканчиваете эту игру проигравшим.

Проанализируем теперь рассмотренные примеры. Для этого применительно к ситуации, описанной в каждом примере, зададим два вопроса:

1. Как у человека формируются ожидания и как его ожидания влияют на принимаемое им решение?

2. Как (по каким законам) функционирует система, в которой человек принимает решения?

Первый пример дает такие ответы.

Первый вопрос - ожидания сформированы уже имеющимся у человека опытом, статистикой, знаниями о законах поведения системы, теории вероятности и т.п. Человек полагается на свои ожидания в принятии инвестиционных решений, то есть относительно имеющихся ожиданий действует оптимально.

Второй вопрос - поведение системы целиком, полностью и достоверно описывается теорией вероятности – в этой системе существует один правильный, объективный ответ. В системе есть некоторое равновесие, в котором она покоится, и это равновесие не изменяется (независимо) во времени. Исходя из этого, все статистические закономерности справедливо экстраполировать на будущее.

Второй пример свидетельствует о таких ответах.

Первый вопрос - ожидания не только уже сформированы имеющимся у человека опытом, статистикой, знаниями о законах поведения системы, теорией вероятности и т.п., но также дополнительно формируются в процессе проведения игры. Будучи не рациональными на начальный момент времени, со сбором новой информации (опыта о системе), ожидания сходятся к рациональным. Недостаток информации о системе, необходимой для формирования рациональных ожиданий на начальный момент времени, создает необходимость проведения дополнительного исследования системы с целью последующего формирования рациональных ожиданий. Это вносит особенности в процесс принятия решения по сравнению с первым примером. Но когда рациональные ожидания получены, решение принимается оптимально имеющимся ожиданиям.

Второй вопрос в данном примере полностью соответствует ситуации с первым примером. Поведение системы целиком, полностью и достоверно описывается теорией вероятности – в этой системе существует один правильный, объективный ответ. В системе есть некоторое равновесие, в котором она покоится и это равновесие не изменяется во времени. Исходя из этого, все статистические закономерности справедливо экстраполировать на будущее.

И, наконец, третий пример дает такие ответы.

Первый вопрос - как и во втором примере ожидания не только уже сформированы имеющимся у человека опытом, статистикой, знаниями о законах поведения системы, теории вероятности и т.п., но также еще и формируются в процессе проведения игры. Будучи не рациональными на начальный момент, со сбором информации (опыта о системе), ожидания изменяются, адаптируются под собранный опыт, но, в отличие от второго примера, по-прежнему остаются ошибочными, поскольку вместе со сбором информации (опыта о системе) меняется и сама система. В таких условиях рациональные ожидания никогда не будут найдены – их не возможно найти.