Убийственные большие данные. Как математика превратилась в оружие массового поражения - стр. 33
К 2009 году стало понятно, что уроки рыночного коллапса не указали миру финансов никаких новых путей и не привили новых ценностей. Лоббисты по большей части одержали успех, и игра осталась прежней: выуживание «глупых денег». За исключением некоторых правительственных ограничений, добавивших новые полосы препятствий, которые предстояло преодолеть, жизнь в общем и целом продолжалась.
Но меня вся эта драма очень быстро подтолкнула в сторону утраты иллюзий. Особенно я была разочарована той ролью, которая сыграла в этих событиях математика. Мне пришлось столкнуться лицом к лицу с неприглядной правдой: люди сознательно создавали формулы, чтобы произвести впечатление, вместо того чтобы прояснить ситуацию. Я впервые напрямую столкнулась с этой токсичной концепцией, и в результате мне захотелось сбежать, вернуться в прошлое – к миру доказательств и кубиков Рубика.
И я уволилась из хедж-фонда в 2009 году с намерением работать над обезвреживанием финансового оружия массового поражения. Новые правительственные правила предписывали банкам привлекать независимых экспертов для анализа рисков. Я устроилась на работу в одну из компаний, которая предоставляла банкам таких специалистов: компания RiskMetrics Group располагалась в одном квартале к северу от Уолл-стрит. Наш продукт представлял собой россыпь цифр, которые складывались в предсказание того, как будет вести себя определенный пакет ценных бумаг или вид биржевых в течение следующей недели, следующего года или следующих пяти лет. Когда все ставят на любое движение на рынке, подобные умные расчеты риска идут на вес золота.
Чтобы просчитать степень риска, наша команда применяла метод Монте-Карло. Вообразите, что вы крутанули колесо рулетки в казино десять тысяч раз и каждый раз тщательно записали результаты. При использовании метода Монте-Карло вы обычно начинаете с истории рынка и прогоняете тысячи тестовых сценариев. Как изучаемый вами портфель ценных бумаг вел себя на рынке каждый день начиная с 2010 года? А с 2005-го? Устоит ли он в самые тяжелые дни краха? С какой вероятностью для него возникнет смертельная опасность в течение следующего года или двух? Чтобы рассчитать эти вероятности, ученые прогоняют тысячи тысяч моделей. У этого метода много недостатков, но он представляет собой простой способ хоть как-то управлять своими рисками.
Моя работа заключалась в том, что я была посредником между нашими риск-менеджерами и самыми большими и придирчивыми знатоками рисков – квантитативными хедж-фондами. Я связывалась с фондами или они связывались со мной, и мы обсуждали любые вопросы, которые у них возникали по поводу чисел. Однако чаще всего они информировали меня только тогда, когда мы совершали ошибки. Дело в том, что хедж-фонды всегда считали себя умнейшими из умных, и учитывая то, что правильное понимание риска – основа их существования, они никогда не стали бы полностью полагаться на сторонние организации вроде нашей. У них были собственные группы, занимавшиеся подсчетами риска, и наши продукты они покупали в основном для того, чтобы хорошо выглядеть в глазах инвесторов.