Акупунктура, Аюрведа Ароматерапия и эфирные масла, Консультации специалистов: Рэйки; Гомеопатия; Народная медицина; Йога; Лекарственные травы; Нетрадиционная медицина; Дыхательные практики; Гороскоп; Правильное питание Эзотерика

Пролог
Машина для предсказаний

Машина для предсказаний появилась в результате неприятного инцидента в лаборатории. В 1950-х гг. долговязый парень из Огайо по имени Дэйв Хагельбарджер, выпускник Калифорнийского технологического института, работал в научно-исследовательском центре Bell Labs в городе Мюррей-Хилл, штат Огайо. В лаборатории были установлены строгие правила внутреннего распорядка, обязывавшие инженеров носить галстуки. Хагельбарджер работал со сверлильными станками, а посему носил галстук-бабочку – во избежание несчастного случая. Он пытался придумать новый вид компьютерной памяти.

По условиям эксперимента было необходимо, чтобы за выходные вакуумная трубка нагрелась до 400 градусов. Вернувшись в лабораторию в понедельник, Хагельбарджер обнаружил на месте трубки бесформенную жижу: нерадивый помощник оставил в печи виниловые перчатки. Несколько месяцев работы коту под хвост.

Расстроившись, Хагельбарджер взял несколько дней отпуска, чтобы почитать и подумать. Он решил, что теперь займется машиной для чтения мыслей.

Идея пришла к нему со страниц научно-фантастического журнала Astounding Science Fiction за декабрь 1950 г., с грибовидным облаком на обложке. Автор одной из статей, Дж. Дж. Коплинг, рассуждал, что компьютер можно научить сочинять музыку, анализируя статистические закономерности уже написанных произведений и составляя подобные композиции, только новые.

Коплинг представил музыку собственного сочинения, созданную с помощью игральной кости и таблицы случайных чисел, – за год до того, как Джон Кейдж начал похожие эксперименты с китайской «Книгой перемен». Коплинг обратил внимание, что добиться случайности не так просто. «Попросите, например, какого-нибудь человека составить случайную последовательность чисел, – писал он. – Статистические исследования таких последовательностей показали, что они совсем не случайные; человек не способен составить случайную последовательность чисел, никак не связанных между собой».

Хагельбарджера заинтересовали эти идеи. Однако в отличие от большинства любителей научной фантастики он решил их реализовать и в итоге построил машину для предсказания выбора, который сделает человек. Машина играла в игру «сравнение монет», которой издавна развлекались дети на школьном дворе. Два игрока зажимали в кулаках монетки, орлом или решкой вверх, а затем одновременно открывали их. Заранее договаривались, кто выигрывает, если положение монет совпадает; если не совпадает, выигрывает другой.

Машина для предсказаний, как назвал ее Хагельбарджер, представляла собой большую прямоугольную коробку высотой около трех футов. На передней панели располагались две лампочки и две кнопки с обозначением «+» и «–» – варианты, соответствующие орлу или решке. Машина выступала в роли спарринг-партнера, схема должна была предсказывать действия соперника. Человек выбирал «+» или «–» и вслух объявлял об этом. Затем нажимал кнопку, и машина выдавала предсказание, зажигая одну из двух лампочек.

Объявлять решение вслух было частью спектакля. В 1950-х гг. никакая машина не умела распознавать человеческий голос. Она делала выбор до того, как игрок раскрывал рот.

Оптимальная стратегия такова: выбор должен быть случайным, с 50-процентной вероятностью орла или решки. Это известно любому ребенку, знакомому с игрой. «Стратегия машины основана на двух допущениях», – объяснял Хагельбарджер. Какова она?

(а) Выбор человека не случаен. На последовательность ходов в игре влияет опыт и эмоции. Например, некоторые люди, выиграв два раза подряд, боятся «спугнуть удачу» и повторяют действия. Другие, наоборот, не хотят «искушать судьбу» и изменяют решение. Но машина в обоих случаях их поймает.

(б) Чтобы запутать соперника, машина будет пытаться предсказать его действия только в случае своего выигрыша, а при проигрыше будет делать случайный выбор.

В пункте (а) описана стратегия нападения. Машина постепенно выявляет бессознательные закономерности в действиях соперника и использует их для предсказания. В пункте (б) – стратегия защиты. Столкнувшись с противником, действия которого предсказать невозможно, машина начинает играть случайным образом и выигрывает в 50 процентах случаев.

Несколько недель Хагельбарджер донимал коллег, предлагая сыграть с машиной. Ему требовался большой объем данных, чтобы убедиться, что она работает. Пытаясь повысить привлекательность машины, он снабдил ее двумя рядами по 25 лампочек, располагавшимися на верхней части. Каждый раз, когда выигрывала машина, загоралась красная лампочка. Если выигрывал человек, загоралась зеленая. Задача игрока состояла в том, чтобы зажечь весь ряд своих лампочек раньше машины.

Один из ученых проводил перед машиной все обеденное время. Другой разработал систему игры, задавая себе «случайные» вопросы, на которые можно ответить «да» или «нет», например: «Надел ли я сегодня утром красный галстук?» Ответ преобразовывался в «орла-или-решку», что придавало игре случайный характер. Записав результаты 9795 игр, Хагельбарджер выяснил, что его машина выиграла 5218 раз – то есть в 53,3 процентах случаев. Преимущество машины оказалось невелико, но зато результат статистически значим.

Затем с машиной захотел сыграть кто-то из начальников Хагельбарджера. И без труда выиграл. Как заметил один из его коллег: «Любому ученому или инженеру знаком пресловутый синдром начальника, когда в присутствии высшего руководства все идет наперекосяк».

В 1950-х гг. такие исследовательские центры, как Bell Labs, привлекали людей талантливых, порой и с проблеском гениальности. Некто Джон Пирс занимал особую должность – собирал самые лучшие идеи и заставлял авторов реализовывать их. Инженер с дипломом Калифорнийского технологического института, Пирс выступал в роли подстрекателя, мотиватора и наставника. Возможно, самым трудным из его подопечных оказался Клод Шеннон. Один из их диалогов стал притчей во языцех. «Ты должен с этим что-то сделать», – говорил Пирс Шеннону. «Должен? – отвечал Шеннон. – Что значит “должен”?»

Шеннону шло к 40 годам. У него было красивое лицо с несколько резкими чертами. Он приходил на работу, когда хотел, и уходил, когда хотел. Ему это позволялось, поскольку он опубликовал книгу, настолько ценную для компании AT & T ^[1], что после нее любые претензии выглядели мелочными придирками. На самом деле Шеннон – крестный отец компьютерной эры. В его докторской диссертации в Массачусетском технологическом институте (MTI) говорилось, что символическая логика может быть передана с помощью электрических сигналов, а электроцепи возможно использовать для вычислений с двоичным кодом («0» и «1») вместо десятичного.

Шеннон работал в Институте перспективных исследований в Принстоне. Его первая жена Норма угощала чаем Эйнштейна, а тот говорил, что она «замужем за блестящим, просто блестящим» человеком. Это было еще до публикации самой знаменитой статьи Шеннона «Математическая теория связи» (A Mathematical Theory of Communication, 1948). С нее началась теория информации. Согласно революционным представлениям Шеннона, информация – одна из основ нашего мира, наравне с материей и энергией, и подчиняется собственным законам. Их изучение привело к возникновению интернета и всех цифровых медиа.

Теория информации дала Шеннону новый инструмент. Попытавшись применить его для изучения поведения людей, он столкнулся с несколькими сюрпризами. Одним из них стало то, что действия людей можно предсказывать с высокой точностью.

Так, например, Шеннон выяснил, что все естественные языки имеют множество избыточных и предсказуемых элементов. Слушая собеседника, мы предугадываем, что он скажет, и с большим вниманием относимся ко всему неожиданному. Примерно так же поступают современные программы распознавания речи.

Интерес Шеннона к языкам вдохновил Пирса, под псевдонимом Дж. Дж. Коплинг написать об исследователе статью для журнала Astounding Science Fiction. Там он также изложил идеи Шеннона относительно компьютерной музыки. Впоследствии теоретики музыки предположили, что слушатель постоянно предугадывает несколько следующих нот на основании нескольких предыдущих. Восприятие музыки в значительной степени зависит от того, насколько она соответствует или не соответствует нашим ожиданиям.

Нормальный гений потратил бы остаток творческой жизни на возделывание плодородного поля, которое вспахал самым первым. Но Шеннон, создав основополагающий труд, забросил теорию информации. Его интересы сместились в область вычислительных машин и, до некоторой степени – человеческого разума. «Мы надеемся, – написал он однажды, – что исследования в области игровых машин позволят понять, как работает человеческий мозг».

Шеннон много времени тратил на конструирование самых невероятных устройств. В 1950 г. он создал одну из первых машин, способных играть в шахматы, а позднее – пару механических рук, умеющих собирать кубик Рубика. Настольный калькулятор Шеннона под названием THROBAC работал с римскими цифрами. Но самым известным его изобретением был Тезей, механическая мышь, находившая дорогу в алюминиевом лабиринте. О Тезее сняли короткометражный фильм, после чего Шеннон обрел звездную славу.

Затем, приблизительно в 1952 г., появилась «абсолютная машина». Любопытному наблюдателю предлагалось нажать на тумблер, чтобы включить ее. После этого выдвигалась механическая рука, возвращала тумблер в первоначальное положение и снова пряталась. Это сюрреалистическое действо было обречено стать мемом. Попробуйте набрать в поисковике Google «абсолютная машина». На рынке и в научных музеях можно найти огромное количество ее копий и имитаций. На YouTube даже есть видео с «абсолютной машиной», сделанной из кубиков Lego.

Подобно многим застенчивым людям, Шеннон был склонен к экстравагантным выходкам. Известно, что он катался по коридорам исследовательского центра Bell Labs на одноколесном велосипеде, иногда при этом жонглируя. Какое-то время он использовал ходули в качестве альтернативного средства передвижения из кабинета в кабинет. Глядя со стороны, можно было подумать, что он из научного гения превращается в клоуна-иллюзиониста. Однако он исследовал – на свой манер – глубокие проблемы. Одна из них формулировалась так: насколько сложной должна быть машина, чтобы перехитрить человека? Как выразился его коллега Дэвид Слепян: «В интеллектуальном плане он был лучшим в мире мошенником».

Среди немногих сотрудников Bell Labs, которых привечал Шеннон, оказался Дейв Хагельбарджер. Они часто обедали вместе в лаборатории Хагельбарджера, развлекаясь со всякими хитроумными приспособлениями. Однажды Хагельбарджер подключил Шеннона к электроэнцефалографу, чтобы проверить, отражается ли блеск его ума на конфигурации кривых. Ничего необычного. Тогда они подключили энцефалограф к прибору для предсказаний. Полученные кривые были похожи на сигналы, идущие от Шеннона! Выяснилось, что двигатель внутри машины вращается со скоростью, совпадающей с периодом альфа-ритма человеческого мозга.

Разумеется, Шеннону понравилась машина для предсказаний, и он решил сконструировать свою собственную. Его устройство не было копией – оно превзошло прообраз. В длинной последовательности партий с одним и тем же человеком машина Шеннона выигрывала в 65 процентах случаев. Ее превосходство над человеком было очевидным, и эта новость стала главной в курилках лаборатории. В 1950-х гг. через Bell Labs прошла череда блестящих и честолюбивых исследователей, инженеров и математиков. Предсказывающая машина Шеннона стала для них «мечом в камне» ^[2]. Каждый претендовавший на выдающийся интеллект считал своим долгом бросить Шеннону вызов. Немногие смогли побороть искушение, и еще меньше было тех, кто избежал унижения. Напряжение нагнеталось и тем, что переиграть машину-предсказателя мог только сам Шеннон.

Свое устройство он описал 18 марта 1953 г. в служебной записке под названием «Машина для чтения мыслей (?)». Там отмечалось, что игра в совпадения имеет славную историю и даже нашла отражение в литературе. Она была «проанализирована с точки зрения теории игр [Джоном] фон Нейманом и [Оскаром] Моргенштерном, а с точки зрения психологии Эдгаром Алланом По в рассказе “Похищенное письмо”. Как это ни странно, машина использует скорее метод По, чем Неймана». Герой психологического детектива, сочиненного По, раскрывает преступления, изначально допуская, что люди, пытаясь имитировать случайность, ведут себя предсказуемо.

В наше время суперкомьютеры играют в шахматы, и в победе машины над человеком нет ничего удивительного. Но в 1950-х гг. успех машины казался почти магическим, и термин «машина для чтения мыслей», использованный Шенноном, был основан на реакции большинства людей. Чем дольше человек играл с машиной Шеннона, тем лучше она угадывала его мысли.

Манфред Шредер из Bell Labs захотел похвастаться и показал машину гостю лаборатории математику Фрицу Хирцебруху. Хирцебрух выиграл первые 13 партий подряд. Неужели у машины Шеннона нашелся достойный соперник?

Ничего подобного. Машина выиграла 14-ю партию. И 16 из 17 следующих, опередив знаменитого математика. Хирцебрух продолжал играть, но тщетно. Ему так и не удалось вести в счете.

Многие годы я то и дело сталкивался с упоминаниями о предсказывающей машине Шеннона и, наконец, задумался, сохранилась ли она. Я знал, что Шеннон был барахольщиком, захламлявшим свои дома игрушками, разными устройствами и памятными вещицами. После его смерти семья пожертвовала все эти сокровища музею Массачусетского технологического института. Я заглянул на сайт музея и нашел то, что искал – «машину, играющую в сравнение монет».

Несмотря на значение этой машины в истории искусственного интеллекта, в постоянной экспозиции ее нет. Чтобы увидеть ее, пришлось посетить запасники музея – кирпичное здание без окон размером со склад-магазин Costco, в городе Сомервилль. Здесь хранится любопытная коллекция невероятных изобретений и разнообразного реквизита для университетских розыгрышей. Например, с потолочных балок, словно чучело крокодила в старинной кунсткамере, свисала огромная банка энергетического напитка Jolt Cola.

Предсказывающая машина Шеннона представляет собой коробку из оргстекла размерами приблизительно 30 x 30 см, с непрозрачной черной крышкой, слегка наклоненной к игроку для лучшей видимости. Верхняя квадратная часть выполнена с изрядной долей юмора и напоминает лицо. Две лампочки вместо глаз, кнопка вместо носа и красный тумблер в черной щели рта. Устройство переносное, хотя и тяжелее ноутбука. Слева прочная ручка для транспортировки.

Корпус из оргстекла позволяет увидеть конструкцию со всех сторон. Я даже смог перевернуть машину и заглянуть через прозрачное дно. Жгут проводов заплетен аккуратной косичкой, как в старинном коммутаторе фирмы AT & T.

Ряды лампочек Хагельбарджера Шеннон заменил счетчиком в стиле ретро. В нем использован тот же принцип, что и в «Маятнике Ньютона», настольной игрушке, которая состоит из нескольких подвешенных на нитке стальных шариков. В зависимости от того, кто выигрывает, машина или игрок, стальной шарик выстреливает в одну из двух стеклянных трубок. Шарик передает энергию нескольким точно таким же шарикам, последний из них отправляется в колонку для подсчета очков. Каждая победа сопровождается громким щелчком.

«Чтобы составить представление об умственной деятельности машины для предсказаний, задумайтесь вот над чем: у человека 1010 нейронов, у самого тупого муравья-воина 200 нейронов, а у этой машины меньше 100 реле». Так описывал свою машину Хагельбарджер. Шеннон вполовину сократил число реле. Память его устройства составляла всего 16 бит, то есть 2 байта или 0,0000000018 гигабайта. И этого оказалось достаточно, чтобы победить человека, даже если игрок разрабатывал стратегию и размышлял, хитрил и мудрил.

На машине Шеннона два варианта выбора обозначены как «правый» и «левый». В первой партии машина делает случайный выбор при помощи быстро вращающегося коммутатора – своего рода механической рулетки. Затем постепенно выявляет бессознательные закономерности в действиях соперника. Убедительная победа системы учета информации над программой! Представьте шахматиста, который записал все ответы Гарри Каспарова на гамбит Блюменфельда, встречавшиеся в его партиях: это позволит предсказать ходы Каспарова при следующем розыгрыше гамбита.

Обе машины для предсказаний из Bell Labs разбивали игру «сравнение монет» на восемь стандартных ситуаций. Приведу пример одной. Предположим, вы выиграли два раза подряд, сделав одинаковый выбор. Каким будет ваш следующий ход? Вы можете не отступать от успешной стратегии или сделать иной выбор, возможно, на том основании, что три одинаковых хода подряд не похожи на случайность.

При столкновении с данной ситуацией машина каждый раз запоминает решение соперника. Это решение кодируется «1» или «0» и сохраняется в одном из 16 бит памяти. Для каждой из восьми стандартных ситуаций машина Шеннона помнит только два последних решения. Эта информация занимает всю 16-битную память.

Когда машине требуется сделать предсказание, она смотрит, как поступал соперник два предыдущих раза. Если его действия совпадают, машина считает, что и теперь он поступит точно так же. В противном случае выбор машины случаен – то же непрерывно вращающееся колесо рулетки.

Основное отличие машины Шеннона от устройства Хагельбарджера – простота. Машина Хагельбарджера высчитывала исход восьми стандартных ситуаций в процентах. Чем выше процент, тем с большей вероятностью она предсказывала повторение прошлого. Может показаться, что это логичнее и изящнее принципа «все или ничего», использованного Шенноном, но на практике его устройство предсказывало лучше.

При смене противника обеим машинам требовалось какое-то время, чтобы выстроить игру. Они должны были составить цифровое досье. Фрицу Хирцебруху, вероятно, повезло на первом этапе, поскольку машине Шеннона пришлось каждый или почти каждый раз делать случайный выбор.

Словно дети, устраивающие войну игрушек, Шеннон и Хагельбарджер решили стравить машины друг с другом. Они сконструировали «посредника», генерировавшего одинаковые случайные последовательности для обоих устройств. «Все три машины соединили, – рассказывал Шеннон, – и оставили работать на несколько часов, что сопровождалось пари на небольшие суммы и громкими криками одобрения». К радости Шеннона, его машина победила с результатом 55:45 (в процентах).

Когда Хагельбарджер собрался опубликовать результаты своей работы, компания AT & T нашла, что название «машина для предсказаний» звучит несерьезно. В те времена большой популярностью пользовались акронимы, и Хагельбарджер переименовал свое детище в SEER ^[3], что расшифровывалось как «робот – экстраполятор последовательностей». Решайте сами, серьезнее получилось или нет. Как бы то ни было, именно так называлась статья в журнале Transactions on Electronic Computers. В ней Хагельбарджер задавался очевидным вопросом:

«Зачем конструировать подобную машину? Играть с ней не особенно интересно и почти или совсем не выгодно. Изменив надписи на панели, мы можем превратить ее из соперника в слугу, пытающегося доставить удовольствие оператору».

Цифровой слуга, способный предугадать потребности и желания пользователя, может оказаться чрезвычайно полезен. Хагельбарджер приводит пример:

«Наверняка было бы экономически выгодно создать центральную АТС для измерения трафика и подстройки под него. Такая АТС, например, могла бы отследить, что большинство звонков из делового района города приходятся на дневное время, а из жилых кварталов на вечернее, и соответствующим образом осуществлять коммутацию, но в то же время перестроиться, если в деловом районе ночью случится сильный пожар.

Возможно, в необычайно сложной ситуации будет легче построить машину, которая учится быть эффективной, чем конструировать эффективную машину».

Пророчество Хагельбарджера сбылось. Именно это и произошло с телефонным бизнесом – да и с бизнесом вообще. Создание машин, которые учатся быть эффективными, – идея XXI века.

Машина для предсказаний свидетельствует о человеческой душе не меньше, чем о технологии. Мы все постоянно пытаемся предсказать действия других, за собой оставляя право на некоторую непредсказуемость. Предсказывающая машина – карикатура на наши ухищрения: для нее люди до нелепого механистичны, у них короткая память и недостаток изощренности. Стратегические решения основываются на том, что принесло успех или неудачу в прошлый, а также в позапрошлый раз. Успех машины – доказательство того, что этот вывод не так уж далек от истины.

Ключевой догадкой Хагельбарджера и Шеннона стала идея, что люди не способны вести себя спонтанно. Аналогом предсказывающей машины для правого полушария мозга стали «кинопробы» Энди Уорхола. Уорхол снимал на черно-белую камеру без звука иконы поп-культуры 1960-х гг. – Боба Дилана, Сьюзен Зонтаг, Аллена Гинзберга, Йоко Оно и Дэнниса Хоппера. Он велел им вообще ничего не делать. Для любого актера это кошмар, ведь ни текста, ни действий. Взгляните на результаты, и увидите, что почти все прибегают к старому как мир набору трюков. Персонажи Уорхола сглатывают, моргают, поджимают губы, поправляют и так почти идеальную прическу. Большинство пытаются выглядеть естественно. Некоторые выбирают противоположную линию поведения, гримасничая перед камерой или преувеличенно жестикулируя. Это занимает несколько секунд… а потом? У всех можно увидеть стандартные признаки неловкости. Пытаясь оставаться невозмутимыми, они одинаково проявляли беспокойство.

Аналогично, научные звезды Bell Labs пользовались ограниченным набором приемов, чтобы имитировать случайный выбор. Применив их, они еще дальше уходили от случайности. И были бессильны помешать машине предсказать их поведение.

Исключение составлял Шеннон – перехитрить машину был способен только один человек. Свой секрет он раскрыл в 1953 г. в служебной записке. Подобно лучнику из дзенской притчи ^[4], Шеннон стал машиной. Он мысленно проделывал операции, которые совершает машина, вычисляя ее предсказания. Затем поступал наоборот. «Выполнять эту программу в уме очень трудно», – с напускной скромностью признавался Шеннон.

Конструкция машины позволяет тому, кто эмулирует ее работу, выигрывать в 75 процентах случаев (не в 100 процентах, потому что иногда и машина делает случайный выбор). Шеннону удавалось побеждать машину в 60 процентах случаев.

Говорят, некоторым гостям Bell Labs до начала игры описывали принцип действия машины, но даже это не помогало. На передней панели машины Шеннона появились одометры, показывающие общий счет. Под ними были прикреплены бумажные ленты с карандашными надписями: «Игрок» и «Машина». Окончательный счет, оставшийся для потомства, выглядит так: Игрок 3507 – Машина 5010.

Глядя в «лицо» машины, я наконец понял. Красный тумблер – это язык. Машина Шеннона показывает язык человечеству.

Сегодня устройства для предсказаний окружают нас со всех сторон. Возможно, одно из них есть в вашем смартфоне. Говорящие приложения наподобие Siri компании Apple выглядят более очеловеченными, чем это есть в действительности, поскольку действия человека более механистичны, чем кажется. Программа Siri способна предугадать многие запросы благодаря постоянно обновляемой статистике, фиксирующей, какие вопросы владельцы набирают на телефонах и в каких ситуациях. Это усиливает иллюзию, будто Siri понимает пользователя (название Siri происходит от SRI International, бывшего Стэнфордского научно-исследовательского института, некогда известного исследованиями в области физики, которые финансировались ЦРУ).

Но самая серьезная машина для предсказаний известна под названием «большие данные» – это всеобъемлющие алгоритмы, благодаря которым все наши действия отслеживаются в цифровой среде, чтобы предсказать, к какой покупке нас можно склонить. Вероятно, в устройствах Шеннона и Хагельбарджера впервые использовались куки-файлы или архивы предшествующих действий для предсказания следующих действий. Маленькая машина Шеннона с человеческим лицом предлагала игру, в которую вы могли играть или не играть; предсказания безликих «больших данных» трудно игнорировать.

Несколько лет назад один житель Миннесоты убедился в этом на собственном опыте. Вбежав в универмаг Target на окраине Миннеаполиса, он потребовал вызвать директора. «Моя дочь получила это по почте!» – кричал он. Директор посмотрел на то, что принес покупатель. Стандартная рассылка Target, подобная миллионам других почтовых рассылок, адресованная дочери клиента. Выглядел буклет вполне невинно – фотографии счастливых младенцев, детская мебель и одежда для будущих мам.

«Вы подталкиваете ее к тому, чтобы она забеременела?» – возмущался клиент. Его дочь училась в старших классах школы и, естественно, была не замужем.

Директор извинился и пообещал разобраться. Выяснилось, что Target использует упреждающий анализ. Компания собирает всю информацию о клиентах: посещения сайта в интернете, визиты в реальные, а не виртуальные магазины, звонки в службу поддержки, использование купонов или скидок. Затем программа анализирует весь этот «стог сена», чтобы отыскать «иголки» из чистого золота. Это позволяет продавцу делать конкретные, имеющие практическое значение прогнозы поведения каждого клиента.

Одна из секретных инициатив заключалась в прогнозе беременности клиентки. Будущим матерям требуется огромное количество товаров, которых они не покупали раньше. Поэтому беременные особенно восприимчивы к рекламе, скидкам и всему остальному, что может мотивировать их отправиться за покупками в Target. Покупательница, привыкшая рассчитывать на Target во время беременности, возможно, захочет и дальше пользоваться услугами магазина – и так десятилетиями.

Предсказания компании Target относительно беременности были гораздо более точными, чем при простом угадывании, но, разумеется, не на 100 процентов. Несколько ошибок считались вполне допустимыми. Неловкая ситуация возникала лишь в тех случаях, когда клиента действительно расстраивало неверное предсказание.

Несколько дней спустя директор снова позвонил раздраженному клиенту, чтобы еще раз извиниться.

«Я поговорил с дочерью, – ответил тот. – В моем доме произошли события, о которых я не знал. Ей рожать в августе. Это я должен извиниться».

Перед нами совершенно новая ситуация. Программное обеспечение универмага способно определить, что женщина беременна, а ее отец не способен. Как реагировать на это? Восхититься изощренностью алгоритмов или задуматься над своим неумением слышать и понимать друг друга?

Преимущество упреждающего анализа в том, что, используя программу, можно находить в больших базах данных соотношения, незаметные на первый взгляд. Они могут не иметь явной логики или причины. Алгоритм предсказания беременности компании Target основан на покупках 25 продуктов, в том числе лосьонов и мыла без запаха, пищевых добавок с кальцием, магнием и цинком, ватных тампонов и антисептика для рук. Ни один из этих товаров сам по себе ничего не значит. Пищевую добавку с цинком может покупать 50-летний холостяк. Но если женщина покупает несколько продуктов из списка, это указывает на высокую вероятность беременности. Компания Target не только способна предсказать беременность клиенток, но также с точностью до одной или двух недель вычислить дату родов.

Упреждающий анализ действительно можно назвать своего рода чтением мыслей, хотя цель его совсем не в том, чтобы вас смутить. Использующие его организации заботятся о том, чтобы вы не узнали, что ваши действия прогнозируют, вами манипулируют. Говорят, компания Visa способна предсказать, какие из супружеских пар, держателей карт, скорее всего, разведутся, и учитывает этот фактор для прогнозирования невозврата долгов. Нет нужды говорить, что было бы нетактично информировать об этом потенциально несчастливые супружеские пары.

«Что касается товаров для беременных, – объяснял один из руководителей компании Target, – то мы убедились, что некоторые женщины реагируют негативно. Тогда мы стали перемешивать эти товары с другими, заведомо ненужными, дабы реклама детских товаров выглядела случайной. Рядом с подгузниками помещали газонокосилки, рядом с одеждой для новорожденного – купон на бокалы для вина. В результате все выглядело так, словно выборка случайна. И мы обнаружили: если беременная женщина не подозревает, что за ней шпионят, то нашими купонами она пользуется, считая, что все остальные жители квартала получают точно такую же рассылку с предложением подгузников и детских кроваток. Если мы ее не пугаем, то все работает».

Поведение потребителей – последовательность импульсивных покупок, укладывающихся в рамки экономической необходимости. Мы сами не всегда заранее знаем, что собираемся купить, и нас приводит в замешательство мысль, что кто-то способен предсказать наши покупки. Но ведь никто не жалуется на владельца небольшого магазинчика, который знает своих клиентов и дает им советы. Разница в том, что современная цифровая рекомендация выведена с помощью алгоритма, причем, как нам известно, довольно простого. Это служит неприятным напоминанием того, до какой степени механистичными могут быть наши мышление и решения. Новые средства предсказания бросают вызов представлениям не только о приватности, но и о свободе. В обществе потребителей покупка – высшее выражение свободы воли. Становлюсь ли я менее свободным, если сайт в интернете способен предугадать, какие туфли или кинофильмы я выберу? В конце дня вы можете либо получить то, что хотите, либо наслаждаться полной, экзистенциальной свободой. Совместить не получится.

В 35 лет Марк был красивым мужчиной с внешностью молодого музыканта и «стоил» 5 миллионов долларов. Он женился на девушке, с которой начал встречаться еще в Мичиганском университете, у них родились двое детей, имелся шикарный дом в Гринвиче. Любого другого успех сделал бы заносчивым и самонадеянным. Но только не Марка, умного, общительного, способного мгновенно завоевать симпатии окружающих. Единственное, что его беспокоило, это отношения с отцом. Но Марк чувствовал, что ему везет, и собирался сделать нечто такое, что привлечет внимание старика.

Это случилось 10 ноября 1999 г. Компания United Parcel Service впервые провела открытую эмиссию 109,4 миллиона акций. Трейдеры по всему миру пытались перехитрить друг друга. Никто не знал, по какой цене продавать акции UPS. В течение нескольких часов цену на акции должен был установить рынок. На неопределенности можно было заработать состояние.

Марк сидел за терминалом в офисе, пристально вглядываясь в мелькающие цифры. Ему платили – и немало – за то, чтобы он читал чужие мысли, предсказывая, как поведет себя большинство, которое еще само ни о чем не знает. До начала торгов акции UPS стоили 25,5 доллара. На первых торгах, в 10:03 утра, цена взлетела до 63 долларов. Через полтора часа за акцию давали 70 долларов.

Марк считал, что стремительное движение вверх продолжится. Это имело большое значение, поскольку – еще одна причина неизменной удачливости – он был сыном владельца фирмы. И Марк начал торги большим пакетом акций UPS за счет средств фирмы.

Он покупал акции не для того, чтобы ими владеть. Марк был сотрудником отдела, торговавшего ценными бумагами за счет собственных средств компании, и его цель состояла в том, чтобы продать пакет чуть дороже и как можно быстрее. Однако тенденции на рынке оказались неблагоприятными. Как только Марк купил акции UPS, их цена начала падать. Вскоре потери Марка стали огромными.

Отреагировал он так: раньше покупка была очень успешной стратегией, и нужно продолжать покупать. Он пошел ва-банк, купив еще акции UPS.

Цена продолжала падать. Собралась толпа: от рискованной игры зависели бонусы и летние домики сотрудников. Марк стал настоящей звездой этой маленькой драмы, но когда принимаешь решение, свет софитов вреден. Он твердо решил покупать, чтобы предотвратить дальнейшее падение рынка. Он сам станет определять движение рынка.

Ситуация стала известна отцу Марка. Все закончилось: Берни выключил компьютер сына.

По оценкам специалистов, действия Марка обошлись владельцу фирмы Investment Securities Бернарду Мэдоффу более чем в 4 миллиона долларов. Седовласый, дотошный Берни стал задавать вопросы. Под угрозу была поставлена его репутация, а не Марка. «Возможно, нам удастся это использовать на 17-м этаже, – вслух размышлял он. На 17-м этаже здания велись работы над секретным проектом, о котором он никому не рассказывал. – Да, подойдет, – объявил Берни. – Это может быть хорошо для 17-го этажа».

Благодаря искусству Берни катастрофа размером в 4 миллиона долларов прошла незамеченной. Воспоминания о ней больше не преследовали Марка. Удача вернулась к нему и не покидала еще девять лет, до того самого дня, когда они с братом признались, что отец возглавлял самую крупную финансовую пирамиду в истории. Еще через два года непрекращающийся скандал положил конец некогда идеальной жизни Марка.

Предсказать судьбоносные случайности кажется делом несложным. На самом деле это не так, и одна из причин в том, что в вопросах почти случайных последовательностей интуиция часто обманывает нас. Неверное предсказание может привести к трагедии.

В последние десятилетия психологи исследовали предмет, который на первый взгляд кажется абстрактным – восприятие человеком случайности. Они изучали, как мы делаем случайный, или произвольный, выбор, и как мы предсказываем события, не поддающиеся предсказанию (например, ситуацию на рынке акций, исход баскетбольного матча и «будущее»). Выяснилось, что этот предмет имеет огромное практическое значение. Так или иначе, мы все занимаемся предсказаниями. Они могут быть простыми, как в игре «камень, ножницы, бумага», когда проигравший оплачивает счет в баре. Камень ломает ножницы. Лучший предсказатель выигрывает. Предвосхищение мыслей и действий других людей очень важно для победы в споре или в игре, для того чтобы добиться свидания или повышения по службе, чтобы разбогатеть. Успех личной жизни или бизнеса часто зависит от того, окажетесь ли вы точнее других в своих прогнозах.

Из этой книги вы узнаете, как использовать психологию для улучшения качества предсказаний. В частности, показано, как предсказывать поведение людей, пытающихся быть непредсказуемыми. Это потребует практического подхода, в частности, описания того, как несколько простых принципов можно применить к большому количеству повседневных ситуаций. Вы узнаете, что перехитрить человека – легко, весело и зачастую прибыльно. Вот несколько примеров.

• Тесты с выбором из нескольких возможных ответов. Составители теста пытаются расположить ответы в случайном порядке. В большинстве случаев это не удается, что дает возможность получить преимущество при угадывании.

• Тотализатор. Ваши коллеги делают ставки на результат футбольных матчей, на положение в турнирной таблице Национальной студенческой спортивной ассоциации, на присуждение премии «Оскар». Их выбор более или менее предсказуем. Вы можете выиграть пари, предсказав, какие ставки сделают другие, и построив на этом свою стратегию.

• Игры и стратегия. Почти в каждой игре – от тенниса до покера и «камень, ножницы, бумага» – имеется элемент предугадывания. Игрок, предвидящий стратегию соперника, может заработать очки и одержать победу.

• Распознавание финансового мошенничества. «Беловоротничковая преступность» всегда связана с вымышленными цифрами: раздутые средства на представительские расходы, фальшивые отчеты о прибылях и убытках, искаженные налоговые декларации. Когда люди придумывают цифры, эти цифры подчиняются предсказуемой закономерности. Тот, кто распознает эту закономерность, может быстро проверить достоверность финансовых документов.

• Инвестиции. Инвестор или покупатель недвижимости, осознавший, что колебания рынка за очень длительные периоды вполне предсказуемы, сможет переиграть большинство и превзойти средние показатели рынка.

Все практические приложения из данной книги основаны на одной простой идее. Когда люди делают произвольный, случайный или стратегический выбор, они подсознательно придерживаются определенных закономерностей, которые можно предсказать.

Часть первая
Экспериментальное моделирование случайности

1
Радиопередачи Zenith

«Коммандер» Юджин Фрэнсис Макдоналд-младший любил костюмы в клетку и коктейль из джина и фисташкового мороженого. Он жил на своей 185-футовой яхте Mizpah, пришвартованной в чикагском Линкольн-парке на стоянке для яхт. Будучи исполнительным директором Zenith Radio Company, жил так интересно, что любой крупный бизнесмен мог бы только позавидовать. Круг его интересов был необычайно широк – от исследований Арктики до поисков пиратского золота.

Главный вклад Макдоналда в американский бизнес – некий рекламный трюк. В 1934 г. он отправил всем производителям шин и нефтяным компаниям телеграмму следующего содержания: «ОБРАТИТЕ ВНИМАНИЕ НА ОТСУТСТВИЕ ЛЮДЕЙ НА УЛИЦАХ МЕЖДУ ОДИННАДЦАТЬЮ И ПОЛОВИНОЙ ДВЕНАДЦАТОГО ВО ВРЕМЯ РЕЧИ ПРЕЗИДЕНТА». Действительно, во время задушевного разговора Франклина Делано Рузвельта с радиослушателями улицы опустели. Вслед за телеграммой последовали письма, рассказывающие о влиянии радио. Фирма B. F. Goodrich Company согласилась продавать радиоприемники Zenith через свою дилерскую сеть из 1200 магазинов автомобильных шин. После краха на бирже многие радиомагазины разорились, освободив место для Zenith.

Так Макдоналд изобрел скрытую рекламу. Он поставлял радиоприемники Zenith для голливудских киностудий. В 1929 г. после начала эры телевидения радиоприемники Zenith стали появляться в телевизионных фильмах, от мюзиклов режиссера Басби Беркли до «Ночи живых мертвецов» ^[5] (Night of the Living Dead). Их можно было увидеть в фильмах о войне, в «комедиях чудаков», в «черном кино» и в телевизионном сериале «Три балбеса» ^[6] (Three Stooges). В одной из серий «Трех балбесов» Керли бьют по голове радиоприемником Zenith – должно быть, выражая чувства завсегдатаев кинотеатров.

Макдоналд не платил за рекламные вставки. Для каждой серии он присылал два радиоприемника, один в качестве взятки для менеджера, а второй для того, чтобы его показали на экране, желательно крупным планом.

В 1937 г. радиосеть находилась на пике влияния. Нескольких слов ведущего новостных программ NBC Герба Моррисона оказалось достаточно, чтобы уничтожить целую отрасль. «Он вспыхнул, – выдохнул Моррисон, наблюдавший за катастрофой дирижабля Hindenburg. – О Боже!» После этого уже никто не хотел летать на дирижаблях. В 1937 г. Артуро Тосканини ^[7] возглавил оркестр радио NBC, а молодой Орсон Уэллс озвучивал популярного героя комиксов и романов по имени Тень. В самом удачном рекламном трюке Макдоналда использована сила радио, однако ни одна из радиопередач 1937 г. не могла сравниться с шоу, придуманным «коммандером» Макдоналдом.

По всей стране дилеры Zenith начали раздавать колоды карт. В годы Великой депрессии было трудно пройти мимо бесплатной колоды, но эти не предназначались для обычной игры. Их рубашка переливалась ярким рисунком с логотипом Zenith и следующими словами: РАЗРАБОТАНО В ПАРАПСИХОЛОГИЧЕСКОЙ ЛАБОРАТОРИИ УНИВЕРСИТЕТА ДЬЮКА. Макдоналд рассчитывал заработать на повальном увлечении экстрасенсорикой, а карты рекламировали новый воскресный вечерний радиосериал.

В середине 1930-х гг. Джозеф Бэнкс Райн привлек внимание всей страны психологическими опытами в Университете Дьюка. Он выступал с сеансами телепатии, ясновидения и телекинеза. Пронзительные глаза и седые волосы придавали Райну – ботанику по профессии – особую убедительность. Отзывы в прессе, от New Yorker до Scientific American, были по большей части доброжелательными. Как заметил один из журналистов, «Райн сделал экстрасенсорное восприятие повальным увлечением женских клубов по всей Америке».

…Жарким июньским вечером Райн вместе с женой ужинал на борту яхты Макдоналда. Владелец Zenith записал его идеи для теста экстрасенсорного восприятия, который собирался провести с помощью радио. Слушатели получали возможность проверить возможности собственной психики. Это был бы самый большой эксперимент в истории и лучшее из возможных доказательств существования телепатии.

Райн не был уверен, что новая наука готова для появления в прайм-тайм. Скептики подозревали, что Райн сообщает об успехах и замалчивает неудачи (проще говоря, некоторые из «телепатов» жульничают).

Но скептики не беспокоили Макдоналда. Как выразился один из его партнеров по бизнесу, «ничто не остановит уличную толпу, которая любит подраться». Макдоналд изображал Мефистофеля, соблазняя Райна перспективой заработать на телепатии. Он сказал, что поручил одному из своих адвокатов заняться защитой авторских прав и регистрацией торговой марки карт, которые Райн использовал для выявления экстрасенсорного восприятия. Это так называемая колода Зенера, названная в честь коллеги Райна и состоящая из карт с пятью повторяющимися рисунками (круг, крест, три волнистые линии, квадрат, пятиконечная звезда). Райн получит процент с каждой проданной колоды, обещал Макдоналд, а реализовываться карты (по пять и десять центов) будут в магазинах мелких товаров.

Райн колебался. В конце концов он позволил упомянуть себя как «консультанта», понимая, что за экспериментами будут наблюдать другие психологи. Макдоналд согласился.

Получасовая передача под названием «Фонд Зенит» (The Zenith Foundation) прошла на NBC’s Blue Network 5 сентября 1937 г. в 22:00 вечера. По названию шоу было невозможно догадаться о содержании. Реклама завлекала: «Программа настолько НЕОБЫЧНАЯ – настолько ПОРАЗИТЕЛЬНАЯ – настолько ИНТЕРЕСНАЯ – что станет привычной для всей страны». Слово «фонд» ассоциировалось с филантропией, вроде фонда Рокфеллера, но Макдоналд не видел препятствий для мирного сосуществования общественного служения и прибыли. В информационном письме, разосланном дилерам, сообщалось: «Передачи “Фонд Зенит” предназначены для повышения продаж радиоприемников Zenith… Вы должны максимально воспользоваться возможностью. Удвойте усилия».

Макдоналд опасался, что слово «телепатия» оттолкнет наиболее практичных слушателей, и поэтому в первых передачах о ней почти не упоминалось. Поначалу сюжеты были посвящены выдающимся мыслителям, чьи идеи подвергались незаслуженному осмеянию. За несколько недель в программе выработался шаблон, знакомый в современном мире кабельного телевидения – драматичный рассказ о физических явлениях, предположительно реальных, и комментарии пестрой группы «экспертов».

Новый элемент – телепатический эксперимент Макдоналда – ввели в четвертой программе. Группа из десяти «передатчиков» из запертой студии в Чикаго пыталась по радио переслать мысли слушателям во всех уголках страны. Радиослушателям предлагалось записать свои ощущения и отправить тексты по почте.

В первом тесте, 26 сентября, «передатчики» транслировали случайную последовательность из двух цветов, черного и белого. Чтобы исключить обман, выбор осуществлялся прямо во время радиопередачи при помощи колеса рулетки.

Ведущий: Лучше всего записать ощущения сразу же. Не размышляйте и не пытайтесь найти логику. Записывайте свои ощущения последовательно – с такой же скоростью, как они возникают. Машина готова выбрать первый номер.

ВРАЩАЕТСЯ… СТОП… СИГНАЛ… ПАУЗА… СИГНАЛ

Ведущий: Это был первый номер. Теперь машина выберет номер два…

Когда начали приходить письма радиослушателей, почти сразу же стало ясно, что происходит нечто необыкновенное. Нужно было отгадать последовательность из пяти элементов, чередовались черный и белый цвета. Большинство радиослушателей ошиблись только в одном случае. Вероятно, довольный Райн испытал облегчение – результат свидетельствовал в его пользу.

После первого теста универмаг Woolworth’s продал все имеющиеся на складе колоды карт и сделал дополнительный заказ. Изображенные на картах символы использовались в нескольких следующих тестах. Говорят, что за время существования передачи было напечатано 150 тысяч колод карт. Их и сегодня можно купить на eBay.

На следующей неделе предстояло сделать выбор из пяти овощей: моркови, бобов, гороха, кукурузы и свеклы. Это усложняло задачу, поскольку для каждой позиции в последовательности существовало пять вариантов. Большинство слушателей угадывали в двух случаях из пяти – удовлетворительный результат, в два раза превышающий вероятность при случайном выборе.

Во время двух следующих передач снова использовались два цвета, черный и белый. 10 октября большинство угадало четыре варианта из пяти, а 17 октября – пять из семи.

24 октября радиослушателям предложили выбор между кругом и крестом. Передаваемая последовательность имела вид OXXOX, и большинство ответов были абсолютно правильными.

Это не значит, что каждый отдельный радиослушатель угадывал последовательность с такой точностью. Но большинство ответов почему-то оказывались точными – неужели массовая телепатия? Во многих отношениях совокупные результаты выглядели более впечатляющими, чем результаты отдельных людей. Учитывая, что парапсихологическая игра статистически значима, эксперимент компании Zenith можно сравнить с мощным микроскопом или суперколлайдером, способным с большой точностью выявить слабые эффекты. За 15 недель, пока продолжался цикл передач, студия собрала более миллиона ответов, что стало самым масштабным тестом экстрасенсорного восприятия из всех проведенных когда-либо. Во многих передачах статистическая значимость правильных ответов радиослушателей оказалась невероятно велика. Впоследствии «Фонд Зенит» выпустил отчет, в котором утверждалось, что вероятность подобного совпадения результатов составляет 10 000 000 000 000 000 000 к одному. Но радиослушателям не требовалась эта подозрительно круглая цифра, чтобы почувствовать, что они стали участниками чего-то сверхъестественного.

Для разработки и проведения эксперимента компания Zenith пригласила нескольких известных психологов. За кулисами происходила жаркая схватка.

Сам Райн предпочитал держаться подальше от радиошоу – это было нетрудно, поскольку он находился в своей лаборатории в Дареме, штат Северная Каролина, – и потому роль экспертов выпала на долю двух психологов из Северо-Западного университета, Харви Голта и Луиса Д. Гудфеллоу. Голт, которому оставалось несколько лет до пенсии, давно интересовался экспериментами с телепатией. Гудфеллоу был молодым психологом с кафедры Голта. Он носил профессорские очки, а волосы расчесывал на прямой пробор. Оба разделяли убеждение Макдоналда, что радио предоставляет уникальную возможность проверить реальность телепатии.

Повторить эксперименты Райна не составляло труда, поскольку для них требовались лишь колода карт и студент старшего курса, согласный пожертвовать часом времени. Психологи испытали разочарование. В науке невозможность подтвердить открытие фатальна. В реальной жизни не все так просто. Райн утверждал, что телепатия – очень тонкая вещь. Она не на 100 процентов точна и не может проявиться у любого человека в любое время. Неудача при попытке повторить результаты Райна может просто означать, что испытуемые лишены дара.

Гудфеллоу и Райн долго спорили по поводу деталей, существенных и не очень. Голта раздражали оба. После нескольких первых передач Гудфеллоу обнаружил любопытную вещь, которая привела Райна в ярость. Он мог предсказывать ответы радиослушателей!

Очень интересно, но не это хотели услышать Макдоналд с Райном. Мнение Гудфеллоу угрожало индустрии экстрасенсорного восприятия, которая приносила все большую прибыль (ох уж эти люди!). Гудфеллоу объявили врагом паранормальных явлений и освободили от должности эксперта. Тем временем программа, посвященная экстрасенсорному восприятию, начала надоедать радиослушателям, и ее рейтинг снизился. В начале 1938 г. Макдоналд закрыл передачу.

Гудфеллоу независимо от остальных опубликовал результаты Zenith в журнале Journal of Experimental Psychology. Он предложил убедительное объяснение результатов, не имевшее никакого отношения к экстрасенсорному восприятию. Журнал Time писал, что Гудфеллоу «проткнул радужный пузырь телепатии Макдоналда». Кроме того, Гудфеллоу развеял некоторые мифы, насаждавшиеся в программе. Там рассказывалось, как экстрасенс привел полицию к телу убитой женщины, закопанному в дровяном сарае. Гудфеллоу нашел протоколы судебных заседаний и выяснил: тело было найдено по подсказке мальчика, подглядывавшего через дырочку в доске.

После этого междоусобица между психологами стала напоминать детскую ссору. Гудфеллоу, характер которого не в полной мере соответствовал фамилии ^[8], предпринял атаку на Райна, прикрывшись псевдонимом. Чикагский производитель настольных игр Cadaco-Ellis представил новую игру под названием «Телепатия». Она была придумана неким «доктором Огденом Ридом», и в инструкции к ней наука Райна характеризовалась как «изобилующая увертками». Райн без всякой телепатии догадался, что «доктор Огден Рид» на самом деле был доктором Луисом Гудфеллоу. «Допустимо ли, – писал Райн Гудфеллоу, – ученому использовать мошеннические методы (в данном случае вымышленное имя) для того, чтобы избежать ответственности за свои слова?»

Макдоналд пришел в ярость. Он сказал Райну, что тот должен подать в суд на производителя игр, и пообещал оплатить судебные издержки.

Карты, приносившие Райну процент с прибыли, стали для него постоянным источником неприятностей. Одна из претензий звучала так: от краски, использовавшейся при производстве карт, сморщивалась бумага. С целью снижения затрат их печатали на такой тонкой бумаге, что новоявленные экстрасенсы могли видеть сквозь нее. Психолог Б. Ф. Скиннер «угадал» 23 из 25 карт – к радости студентов. Это сделало Райна объектом насмешек, хотя он не имел никакого отношения к дешевым картам и в своей лаборатории пользовался другими.

«Райн и Гудфеллоу отправляли мне копии своих “любовных писем”, – писал Макдоналду Голт, главный психолог шоу. – Я не удивлен, что Р. полез в бутылку. Строго между нами, мне безразличны его выпады против Г. Последний – превосходный специалист, и в этом качестве он мне очень полезен. Но в некоторых отношениях он полный дурак».

Судя по этим словам, Гудфеллоу не пользовался особой любовью в Северо-Западном университете. Во время войны он ушел оттуда и стал директором центра подготовки технического персонала для авиации. Затем получил место на факультете психологии Университета штата Пенсильвания в родном городе Алтуна. Остаток его профессиональной карьеры прошел в тихой и спокойной заводи – он преподавал, публиковал неплохие работы, но не добился ничего, что привлекло бы общее внимание. Сегодня Гудфеллоу помнят почти исключительно по эксперименту компании Zenith. Он также популярен у тех, кто причисляет себя к категории научных скептиков – наравне с Гарри Гудини или Джеймсом Рэнди. Продемонстрировав, что чтение мыслей по радио – обман, Гудфеллоу открыл настоящее чтение мыслей.

Гудфеллоу даже не пытался проделать то, чем занимались радиослушатели – уловить транслируемые мысли «передатчика». Они определялись положением колеса рулетки и действительно носили случайный характер, в чем Гудфеллоу убедился сам. Вместо этого он предсказывал ответы радиослушателей, пытавшихся угадать случайную последовательность.

Во время первой передачи психологи обманули радиослушателей, заставив поверить, что передается семь вариантов. На самом деле их было только пять. Для третьей и седьмой «передачи» членов группы просто попросили быстро считать про себя и не думать о двух «транслируемых» вариантах, черном и белом.

Это был тонкий научный эксперимент. Никто из радиослушателей не распознал обмана. Настоящие телепаты написали бы: «Послушайте! Я не получал никакого сообщения о цвете для № 3 и № 7 – кто-то просто считал». Ни одного подобного письма.

Это обстоятельство стало основой открытия Гудфеллоу. Передаваемые последовательности случайны, а догадки слушателей – нет. Итоговый результат был практически одинаковым для каждой передачи. Ответы укладывались в несколько простых закономерностей.

Например, при выборе орла или решки большинство людей первый раз выбирают орла. Причем это явная закономерность. Орла выбирают почти четыре пятых участников эксперимента. Гудфеллоу смог подтвердить гипотезу, проведя собственный эксперимент с участием студентов Северо-Западного университета, покупателей в супермаркете и бизнесменов. Каждому добровольцу предлагалось составить последовательность из пяти орлов или решек (о телепатии речи не шло). Семьдесят восемь процентов испытуемых на первое место последовательности поставили орла.

Гудфеллоу также обнаружил, что 66 процентов ставят на первое место «светлое», а не «темное» в последовательности, состоящей из этих двух элементов; 52 процента предпочли «белое», а не «черное». Это значит, что человек, знакомый с этими предпочтениями, с большей вероятностью угадает «случайный» выбор другого.

По наблюдениям Гудфеллоу, при составлении последовательностей из пяти символов карт Зенера 35 процентов испытуемых ставят на первое место круг. Точность предсказаний того, кто знает эту особенность, будет выше ожидаемых 20 процентов. Карты Зенера использовались в шести экспериментах Zenith.

Кроме того, Гудфеллоу выяснил: некоторые последовательности пользовались у радиослушателей большей популярностью, чем остальные. В большинстве передач использовалась последовательность из пяти элементов, предполагающих выбор одного из двух возможных вариантов. Воспользуемся сокращениями Н и Т, где Н – первый выбор, каким бы он ни был. Самой непопулярной оказалась последовательность HHHHH. Тут нет никакой загадки! Радиослушателей предупредили, что последовательность будет случайной. Пять одинаковых элементов выглядят наименее случайным сочетанием.

Данный факт обращает внимание на разницу между «случайным» и «выглядящим как случайное». Вероятность появления комбинации HHHHH (и TTTTT) при последовательных бросках монеты точно такая же, как и у всех остальных. Нельзя сказать, что она менее случайна – просто выглядит менее случайной. Ощущение случайности зависит от разнообразия внутри последовательности. В шоу Zenith наиболее частый ответ соответствовал схеме HHTHT. То есть, это чередование Н и Т, с дополнительной вставкой Н, чтобы нарушить ритм. Такое нарушение ритма характерно для всех наиболее популярных ответов.

Радиослушатели предпочитали по возможности чаще переключаться между орлом и решкой. При пяти попытках ближе всего к 50-процентному соотношению можно прийти в сочетаниях три на два, в пользу того или другого. Все самые популярные последовательности удовлетворяли этому требованию.

Кроме того, радиослушатели предпочитали хорошо перетасованные последовательности (такие, как HHTTH или HTTHT) более однородным, например, HHHTT или HHTTT. Но чередование не могло быть слишком явным. Самой непопулярной последовательностью из категории три к двум оказалась последовательность с идеальным чередованием HTHTH.

Радиослушатели выбирали последовательность HHTHT почти в 30 раз чаще, чем TTTTT. Эта особенность наблюдалась во всех передачах цикла, независимо от характера транслируемых последовательностей. Отдельный слушатель мог присылать разные ответы для разных передач, но в целом популярность тех или иных схем не менялась. Люди снова и снова выбирали одни и те же последовательности, не осознавая этого.

Анализ объяснял полученный результат без телепатии. Когда правильная последовательность начиналась с популярного символа и далее следовала популярной схеме, число правильных ответов было велико. Когда же последовательность не выглядела случайной, начинающие американские телепаты проигрывали.

21 ноября, когда использовались круги и кресты, правильной последовательностью была OOOOOX. Большинство радиослушателей ошиблись в четырех случаях из шести. Похоже, это может служить свидетельством «отсутствия экстрасенсорного восприятия».

12 декабря радиослушателям пришлось выбирать между орлом и решкой, и правильный ответ был TTHHH. Из-за того, что подавляющее большинство на первое место обычно ставит орла, число правильных ответов оказалось крайне низким.

Гудфеллоу показал, что 10 из 15 транслировавшихся последовательностей относятся к популярным, а пять к непопулярным. Это объясняет высокий процент правильных ответов. Ситуация вполне могла оказаться обратной, будь последовательности непопулярными.

Как бы то ни было, никто, даже бизнесмен Макдоналд не понял ценности открытия Гудфеллоу: тот придумал способ предсказать мысли публики.

Случайное, произвольное и искусственное окружает нас повсюду, причем иногда очень важна разница. Все мы постоянно участвуем в экспериментах Zenith, и ставка в игре – наша частная жизнь, здоровье и даже сама личность. Я имею в виду пароли для входа в цифровой мир. Пользователь компьютера убежден, что имеет возможность абсолютно произвольно выбирать пароль. Но с практической точки зрения это не так. Он ограничен тем, как работает его мышление, а ведь оно не слишком отличается от мышления других людей.

И дело не в выборе распространенных паролей, использование которых настоятельно не рекомендуется. Более серьезная проблема в том, что даже разумные пользователи предпочитают одинаковые приемы усложнения кода (например, добавление в конце «123», чередование прописных и строчных букв и другие, чуть более сложные методы). Это сокращает почти бесконечное число потенциальных вариантов до поддающегося обработке количества. Программы взлома паролей делают то же самое, что и Гудфеллоу, только в миллиарды раз быстрее.

Какое-то время компания AT & T, представляя беспроводное будущее, не исключала телепатии. Тортон Фрай, глава математического подразделения Bell Labs и человек, пригласивший Клода Шеннона, относился к меньшинству ученых, упрямо веривших, что Дж. Б. Райн действительно на что-то наткнулся. В 1948 г. в Bell Labs построили машину для экстрасенсорного восприятия. Это устройство генерировало случайные последовательности, которые должен был угадать предполагаемый экстрасенс. Машина заняла место карт Зенера и могла исключить возможность жульничества или неосознанной подсказки, что ставило под сомнение результаты исследований Райна. Сам Райн видел машину во время визита в Bell Labs и буквально влюбился в нее. И тут же написал президенту Университета Дьюка, надеясь, что тот закажет для него в Bell Labs точно такую же. Но этого не случилось. В настоящее время бесплатные программные генераторы случайных чисел можно найти в интернете, но тогда это были дорогостоящие устройства.

В 1953 г., когда Шеннон создал машину для чтения мыслей, в Bell Labs сосредоточились на более скромной цели: разработать кнопочную клавиатуру для телефонов будущего. Задание поручили известному промышленному дизайнеру Альфонсу Чапанису, которому отведена важная роль в нашей истории.

Чапанис известен как основатель эргономики, науки о человеческих факторах. Известная легенда гласит, что исполнительный директор компании Chrysler Линн Таунсенд однажды отозвал Чапаниса в сторону и поинтересовался его мнением о новой спортивной модели. Рулевая колонка была снабжена декоративной втулкой (острым выступом) приблизительно в одном или двух дюймах ниже рулевого колеса.

– Мистер Таунсенд, знаете, что вы сконструировали? Стрелу, направленную прямо в сердце водителя.

– Док, но она продается, – ответил Таунсенд.

Чапанис сделал, по крайней мере, два изобретения, определивших облик нашей цивилизации. Он определил соответствие рукояток и конфорок на кухонной плите. А его удобный дизайн клавиатуры до сих пор используется в сенсорных экранах смартфонов. Чапанис был убежден: клиентам не нужно рассказывать, что для них было бы лучше всего. Он искал работающее решение. Он протестировал все возможные конструкции рукояток для кухонных плит и клавиатур для телефонов, чтобы выяснить, какой дизайн вызывает меньше всего ошибок. Его подход носил экспериментальный характер, использовались статистические методы и инструменты, разработанные психологами. Важное место среди них занимало исследование методом случайной выборки. Тестируемые конструкции распределялись между испытателями случайно, чтобы исключить путаницу и ошибки.

Для метода случайной выборки необходимы случайные последовательности, и Чапанис заметил, что составить их не так-то просто. В 1952 г. он выполнил необычный эксперимент. Чапанис предложил 12 добровольцам из Университета Джонса Хопкинса написать длинные последовательности случайных чисел. Им выдали четыре листа, расчерченных на квадраты, и проинструктировали: надо писать каждую цифру в квадрате.

«Располагайте цифры 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, и 9 в случайном порядке. Каждая цифра должна использоваться приблизительно одинаковое число раз, но в порядке их следования не должно быть регулярности или закономерности. Случайная последовательность абсолютно беспорядочна, в ней нет какой-либо системы».

Каждый из участников эксперимента записал 2520 цифр – трудоемкая задача, потребовавшая больше часа времени. Как и ожидал Чапанис, у добровольцев не очень хорошо получалось имитировать случайность.

Несмотря на инструкции, некоторые цифры выбирались чаще остальных. Практически у всех реже всего встречался 0. Остальные предпочтения оказались разными. Один участник эксперимента полюбил 3, другой 8.

Когда Чапанис проанализировал последовательные пары и тройки цифр, проявились определенные закономерности, причем нередко одинаковые у всех испытуемых. Вот десять наименее популярных пар (в порядке уменьшения популярности):

66 99 00 11 33 44 88 22 77 55

Все это пары одинаковых цифр.

А вот десять самых популярных пар цифр:

32 43 21 76 65 10 31 87 86 54

Видите закономерность? Во всех парах, кроме двух, вторая цифра на единицу меньше первой.

Аналогичные закономерности обнаружились и для троек цифр. Редко встречались сочетания одинаковых цифр (такие как 888). Это значит, что в последовательностях, созданных добровольцами, повторения одинаковых цифр встречались реже и были короче, чем в настоящих случайных последовательностях. Популярными, хотя и в меньшей степени, оказались также и возрастающие серии, такие как 34 или 234. Возможно, участникам эксперимента казалось, что убывающие серии выглядят более случайными, чем возрастающие. Сочетание 321 так не выделяется среди строки цифр, как 123.

Искусственные последовательности цифр оказались неслучайными, и поэтому их можно было предсказать. Чапанис вычислил: зная предыдущую цифру, он в 17 процентах случаев способен предсказать следующую. Это гораздо больше, чем 10 процентов при произвольном угадывании. Используя две последние цифры, он смог дать правильный ответ в 28 процентах случаев – почти в три раза выше ожидаемого. Если бы с такой же точностью мы могли предсказать числа, выпадающие при игре в рулетку, то быстро сколотили бы себе состояние (или… нас быстро выпроводили бы из казино).

Чапанис разделил добровольцев на две группы – «изощренных» и «относительно неизощренных». Группа изощренных, глубже знавших математику, чуть лучше имитировала случайность, однако делала те же самые ошибки, что и остальные.

Но самым удивительным открытием стало то, что длинные последовательности, например, из восьми цифр, в точности повторялись с интервалом в несколько сотен цифр. Один из добровольцев повторил последовательность 21531 четыре раза, а последовательность 21924 три раза. Другой повторил 43876538 и еще четыре последовательности из восьми цифр. Эти совпадения невозможно объяснить случайностью, скорее, амнезией или лунатизмом. Испытуемые попадали в мыслительную «колею» и повторялись, сами не осознавая этого, подобно чудаковатому дедушке, который каждый День благодарения рассказывает одну и ту же шутку.

Исследование Чапаниса представляло собой эксперимент по имитации случайности. В настоящее время этот термин используется, когда добровольцам предлагают составить случайную последовательность. Смысл в том, чтобы исследовать неспособность человека вести себя случайно.

Среди всех экспериментов, проведенных в психологических лабораториях, опыт Чапаниса имеет особое значение. В нем использовались десятичные числа, с которыми мы сталкиваемся в повседневной жизни. Когда мошенник подделывает финансовые данные, он должен придумать последовательность чисел, которые выглядят нормальными и не вызывают подозрений, – иными словами, случайную. Теперь нам известно, что придуманные мошенником числа имеют признаки, подобные тем, что описал Чапанис. В последние годы характерные особенности нарисованных цифр стали ценным ключом к аутентификации затрат, продаж, налогов, результатов выборов и других важных данных.

Как бы то ни было, Чапанис не предвидел подобного применения своих выводов, его эксперимент по имитации случайности не привлек заслуженного внимания. Чапанис описал свой опыт в иллюстрированном докладе, прочитал его на научной конференции; восьмой абзац выступления был опубликован в журнале American Psychologist за 1953 г. Затем Чапанис занялся эргономикой.

Он в буквальном смысле изображал Джеймса Бонда. Он вел двойную жизнь американского шпиона, путешествуя по странам советского блока – участвовал в конференциях по промышленному дизайну, собирая информацию для своих хозяев. В этом ему помогала русскоговорящая жена. Статью, посвященную случайным числам, Чапанис опубликовал, только выйдя на пенсию. Так и вышло, что полный отчет об эксперименте 1952 г. появился лишь в 1995 г. в журнале Perceptual and Motor Skills. Зато к тому времени интерес к имитации случайности уже оказался значительным и постоянно рос.

На самом деле история эксперимента по имитации случайности начинается с учебника «Теория вероятности» Ганса Рейхенбаха, опубликованного в 1934 г. (на английском в 1949 г.). Рейхенбах, известный специалист в области философии науки, вероятно, первым сформулировал два положения. Одно из них гласит: «Люди, не знакомые с математикой… бывают потрясены кластеризацией, которая встречается» в истинной случайной последовательности. Когда бросают монету, орел подряд выпадает и дольше, и чаще, чем можно предположить. Второе положение Рейхенбаха таково: люди, «которых просят придумать искусственную серию событий, выглядящих… хорошо перетасованными», создают слишком много чередований. Придумывая результаты подбрасывания монеты, мы склонны чередовать орел и решку, забывая включить достаточное количество групп. Это ярко продемонстрировано в радиопередачах Zenith и в исследовании Чапаниса.

В 1972 г. голландец В. А. Вагенаар сделал обзор 15 публикаций, посвященных экспериментам по имитации случайности. Вагенаар жаловался: «Нет никакой возможности объединить результаты… в непротиворечивую теорию». Исследователи подходили к этому необычному предмету с разных позиций. Они предлагали добровольцам имитировать случайные последовательности при бросании монеты или игральной кости, сформировать их из цифр или букв алфавита, а также ничего не обозначающих слогов. Испытуемые записывали результаты, произносили их вслух или нажимали кнопки. В одних экспериментах испытуемые могли просмотреть список своих предыдущих действий, в других нет. Хотя им прямо говорили, что их действия должны быть «случайными», в инструкциях не всегда содержалось определение этого понятия (правда, математическая или философская дискуссия о значении термина «случайность» потребует книги гораздо большего объема, чем эта). Кроме того, в экспериментах использовались разные и не всегда совместимые методы оценки результатов.

Да, получилась «вавилонская башня», однако в некоторых областях наблюдалось полное согласие. Почти во всех статьях подтверждались оба положения Рейхенбаха. Перемешивание плохо работало при выборе из двух вариантов (например, орел или решка) и еще хуже – при множественном выборе (десятичные цифры или буквы алфавита). При попытке написать строчку из случайных букв участники экспериментов злоупотребляли буквами, которые чаще всего встречаются в словах (согласные M, N, R, S, и T). Групп, состоящих из одной и той же буквы (FFF), старались избегать, зато отдавали предпочтение парам, составленным из соседей по алфавиту (AB или FE). Это согласуется с выводами Чапаниса о расположении цифр в порядке возрастания или убывания.

Случайность – это непредсказуемость. Можно подойти с противоположной стороны: любое не случайное человеческое действие можно в определенной степени предсказать. Несколько лет подряд математик Теодор Хилл проводил в студенческой аудитории эксперимент по имитации случайности. Он давал студентам домашнее задание: 200 раз бросить монету и записать результат. Приблизительно половине класса (тем, у кого девичья фамилия матери начиналась с букв от M до Z) было велено не бросать монету, а просто сочинить результат. В любом случае данные следовало представить на следующем занятии.

Хилл поражал студентов тем, что с одного взгляда на отчеты делил их на две стопки. Точность, с которой он отличал настоящие результаты от фальшивых, была близка к 100 процентам.

Главным признаком, на который опирался Хилл, было то, что за 200 бросков монеты в настоящей случайной последовательности обязательно встретится группа из шести орлов или решек подряд. Однако лишь немногие фальсификаторы осмеливаются написать группы такой длины. Хилл мог определять «шестерки» с одного взгляда, и поэтому вести какие-либо подсчеты не было необходимости. Поддельные данные просто выглядели иначе.

В настоящее время существуют интернет-приложения, выполняющие этот трюк. Вы записываете результаты бросания монеты в одно окно, а искусственную последовательность в другое. Приложение «читает ваши мысли» и сообщает, где какие данные. Поскольку программа способна выполнить одновременно несколько математических тестов, для высокой точности ей требуется лишь 15 результатов «броска». Обмануть компьютер на удивление трудно – даже тем, кто знает секрет и пытается не попасться.

Предсказание возможно потому, что человеческие действия отчасти прогнозируемы. Самое трудное – понять, что значит «отчасти». Мы привыкли думать, что только точные предсказания могут приносить пользу и иметь право на существование. На самом деле мы ежедневно предсказываем мысли и действия людей, и даже небольшое статистическое преимущество может оказаться ценным.

Экстрасенсы первыми начали зарабатывать на не очень точных предсказаниях произвольного выбора. В большинстве случаев – мошенники, подобные обычным фокусникам, использующие ловкость рук и прямой обман. Тем не менее, определенная часть ясновидения вовсе не мошенничество, она-то и интересна. Когда экстрасенс просит задумать цифру или цвет, вы неосознанно пытаетесь затруднить ему задачу, стараетесь сделать свой выбор случайным. На самом же деле этот выбор лишь соответствует вашему представлению о случайности. Он более предсказуем, чем вы думаете. Экстрасенсы идут на риск и обычно оставляют себе возможность предпринять еще несколько попыток, если первая оказалась неудачной. Дж. Б. Райн неосознанно помог им, утверждая, что телепатия никогда не бывает на 100 процентов точной. Аудитория, зачастую сомневающаяся в экстрасенсорных способностях, принимает редкие промахи за подтверждение подлинности.

Я опишу один случай ясновидения, который сам наблюдал. Он иллюстрирует тактику, описанную в данной книге. Это методика «терасабос». Экстрасенс вызывает на сцену добровольца из публики и подводит к краю стола с пятью перевернутыми чашками. Затем просит у добровольца какую-нибудь личную вещь, например, часы. Экстрасенс говорит, что повернется спиной к столу, а в это время доброволец спрячет часы под одну из чашек, пронумерованных цифрами от одного до пяти. Он демонстрирует, как это сделать – поднимает чашку, кладет под нее предмет и ставит чашку на место.

Затем экстрасенс отворачивается. Возможности подсмотреть у него нет – все происходит под внимательными взглядами многочисленных зрителей. Доброволец выбирает чашку (к примеру, № 4) и прячет часы.

Экстрасенс поворачивается и просит добровольца сосредоточиться на той чашке, под которой лежат часы. Он говорит, что должен исключить четыре чашки, под которыми часов нет, чтобы определить одну, где они есть. Несколько секунд он пристально смотрит на чашки.

В конечном итоге экстрасенс поднимает чашку № 4, открывая спрятанные под ней часы.

Название «терасабос» и блестяще оптимизированную форму трюка изобрел экстрасенс Рик Мауэ, опиравшийся на традиции психологических опытов. Самое поразительное – насколько реальным выглядит трюк. Экстрасенс отгадывает, где спрятан объект, используя психологию выбора. Говорят, при правильном исполнении точность ответов может доходить до 90 процентов. Если мы осознаем это, простейший трюк приобретет буквально космический размер. Он демонстрирует, что свобода воли – величайшая из иллюзий.

Начнем с основ. Шансы экстрасенса на верный ответ составляют один к пяти. Правильно?

Вроде бы так вы должны думать. Но дочитав книгу до этого места, уже понимаете, что нет, не так. Имея несколько вариантов выбора, можно предположить, что некоторые окажутся предпочтительнее, даже если ни у одного нет явных преимуществ. Это справедливо для символов на картах экстрасенсорного восприятия, номеров лотереи, паролей и всего остального.

Перед нами выстроенные в ряд пять объектов. Нам предложено «случайным образом» выбрать один. Большинство из нас будут избегать крайних предметов (№ 1 и № 5). Расположение в начале или в конце ряда кажется менее случайным. На самом деле при действительно случайном выборе одна из крайних позиций выбирается в 40 процентах случаев.

Исключив крайние позиции, мы остаемся с тремя наиболее вероятными вариантами из пяти. Однако один из них, центральный, тоже не годится – он же центральный. Его следует исключить. В результате остаются две позиции, № 2 и № 4.

Есть и другие трюки, и метод «терасабос» усиливает их в случае выбора из двух позиций. Все, что привлекает внимание к одному из вариантов, делает выбор менее «случайным», а значит, более предсказуемым.

Добровольца подводят к тому краю стола, где находится чашка № 1, а экстрасенс стоит рядом с чашкой № 5. Экстрасенс небрежно замечает, что чашки обозначены номерами от 1 до 5, дотрагиваясь при этом до названных чашек. Потом берет у добровольца предмет и кладет его под чашку № 1, якобы демонстрируя, как это делается. Подобное выделение чашек № 1 и № 5 уменьшает вероятность выбора. Особенно эффективны прикосновения. Предметы, до которых дотронулся экстрасенс, подобны возвращенным в гнездо птенцам – они обречены быть отвергнутыми. На самом деле чашка № 1, послужившая для демонстрации, настолько «радиоактивна», что заставляет участника эксперимента держаться от нее подальше. В ситуации, когда остаются всего два или даже три варианта, это повышает шансы чашки № 4. На практике чашку № 4 выбирают более 40 процентов испытуемых, тогда как чашку № 1 – менее 10 процентов.

Однако ни один артист не будет полагаться на трюк, работающий только в 40 процентах случаев. Здесь приходят на помощь «сетки безопасности». Прежде чем открыть чашку № 4, экстрасенс говорит: «Сосредоточьтесь на той чашке, которую вы выбрали… Я должен исключить пустые… и определить ту, под которой часы». Он проводит рукой над чашками, а затем решительно приподнимает чашку № 4.

Приблизительно в 40 процентах случаев предмет находится там. Публика расходится по домам, рассуждая о чуде, которое не поддается логическому объяснению (так ей кажется). Если же под чашкой № 4 пусто, экстрасенс без промедления заявляет: «Я исключил первую пустую чашку!»

Далее он открывает те, которые с наименьшей вероятностью содержат искомый предмет. То есть следующей станет чашка № 1. Прежде чем поднять ее, экстрасенс объявляет: «Полагаю, эта чашка тоже пуста».

Риск провала в данном случае невелик, но все же существует. Несмотря на все принятые меры, предмет может оказаться под чашкой № 1. В таком случае экстрасенс поясняет – для тех, кто не в курсе, – что ясновидение не бывает на 100 процентов точным. И продолжает сеанс более надежным трюком.

Но обычно под чашкой № 1 предмета не оказывается, и экстрасенс продолжает трюк, объявляя, что чашка № 5 тоже пуста. Он поднимает чашку, и если оказывается прав, успех ему обеспечен.

Теперь остаются всего две чашки, № 2 и № 3, причем вероятность того, что предмет спрятан в чашке № 2, выше. «Наступил момент истины, – произносит экстрасенс. – Пора указать, где же предмет».

Он протягивает руку к чашке № 3 и произносит: «Вот…» Если чашка № 3 пуста, то предложение заканчивается словами «Последняя пустая чашка». Затем открывается чашка № 2, скрывающая искомый предмет.

Если же предмет оказывается под чашкой № 3, фраза заканчивается так: «…ваш предмет». Публику заставляют думать, что когда остаются всего две чашки, демонстрировать пустую не столь эффектно, и поэтому экстрасенс открывает ту, где спрятан предмет.

Метод «терасабос» – интерактивный спектакль, в котором слова, действия и не совсем случайный выбор формируют сеть развилок. Цель в том, чтобы убедить зрителей: развитие событий заранее предопределено. Рик Мауэ расшифровывает название метода (естественно, не во время сеансов), и оно применимо к хитрым ситуациям, описанным в следующих главах. Слово «терасабос» (Terasbos) переводится так: «Этот эффект требует актерских способностей и стальных нервов».

2
Как перехитрить соперника в игре «камень, ножницы, бумага»

В 2005 г. слабеющая экономика Японии вынудила Такаши Хашияму, президента фирмы по производству электроники Maspro Denkoh, продать корпоративную коллекцию живописи французских импрессионистов. Среди картин был большой пейзаж Сезанна, а также небольшие работы Сислея, Ван Гога и Пикассо. Аукционные дома Christie’s и Sotheby’s представили презентации, используя весь свой опыт и возможности, чтобы добиться самых высоких аукционных цен. На взгляд Хашиямы, обе презентации были в равной степени убедительными. Чтобы выбрать одну из них, он предложил сыграть в игру «камень, ножницы, бумага».

«Клиент не шутит, – сказал Джонатан Ренделл, заместитель председателя совета директоров Christie’s, – и поэтому мы должны подойти к делу со всей серьезностью». Деньги тоже были серьезными. Коллекция картин, принадлежавшая Maspro Denkoh, оценивалась в 20 миллионов долларов. И Christie’s, и Sotheby’s сразу же согласились участвовать в игре.

Если вы не в курсе, то «камень, ножницы, бумага» (КНБ) – популярная детская игра (в Японии, например, она появилась, самое позднее, в XVIII столетии). По сигналу два игрока одновременно показывают рукой один из трех произвольно выбранных знаков: камень (кулак), бумага (обращенная вниз раскрытая ладонь с сомкнутыми пальцами) или ножницы (указательный и средний пальцы выпрямлены, остальные сжаты). Победитель определяется по легко запоминающемуся правилу: «Камень ломает ножницы, ножницы режут бумагу, бумага накрывает камень». Другими словами, тот, кто выбрал камень, побеждает того, кто выбрал ножницы; ножницы, в свою очередь, побеждают бумагу, а бумага побеждает камень. Так определяется победитель, если игроки делают разный выбор. Одинаковые символы засчитываются как ничья.

«У нас развернулась дискуссия относительно стратегии, – вспоминал Блейк Кох из компании Sotheby’s. – Но это нечто вроде рулетки, все зависит от случая, и поэтому мы не особенно задумывались. Никакой определенной стратегии мы не выработали».

Глава японского подразделения Christie’s Канае Ишибаши поступил иначе: он принялся с помощью интернета изучать стратегии игры КНБ. Вы удивитесь, узнав, какое количество литературы посвящено ей. Ишибаши вздохнул с облегчением, когда Николас Маклин, заведующий отделом импрессионизма и современного искусства, к слову сказал: его 11-летние дочери, Элис и Флора, почти ежедневно играют в КНБ в школе.

Элис советовала: «Все знают, что начинать нужно с ножниц». Ее поддержала Флора: «Камень – это слишком очевидно… Для начинающих ножницы – самый безопасный вариант».

Обе девочки согласились, что при ничьей ножницы-ножницы в следующий раз следует снова выбирать ножницы: «Ведь все ждут, что ты выберешь камень».

Ишибаши пришел на встречу, вооружившись этой стратегией, тогда как у представителя Sotheby’s никакого плана не было. Представители аукционных домов сели друг напротив друга за столом для переговоров, а по обе стороны от каждого расположились бухгалтеры компании Maspro. Во избежание неопределенности оба игрока записывали свой выбор на листках бумаги, которые затем открывал руководитель Maspro. Ишибаши выбрал ножницы, представитель Sotheby’s – бумагу. Ножницы режут бумагу, и поэтому аукционный дом Christie’s победил. В начале мая 2005 г. четыре картины были проданы за 17,8 миллиона долларов, а комиссионные аукционного дома составили 1,9 миллиона долларов.

В колледже у меня был знакомый парень, исследовавший игру «камень, ножницы, бумага». Он заверял меня, что она не так проста, как кажется, и в качестве доказательства научил дьявольскому трюку, позволявшему побеждать в пари на оплату счета в баре. Хорошие игроки в КНБ поступают точно так же, как машина для предсказаний. Они пытаются распознать и использовать бессознательные закономерности в игре противника. А это совсем не тривиальный момент. Всемирное общество КНБ устраивает соревнования в Торонто. И хотя СМИ публикуют сообщения о турнирах в рубрике «чудаки», событие освещается достаточно подробно, причем психологическая составляющая подчеркивается.

Стратегия игры КНБ зависит от того, насколько искусен ваш соперник. Позвольте начать с основной стратегии в игре против новичка (99 процентов людей).

Во-первых, ходы распределяются неравномерно. Всемирное общество КНБ сообщает о следующем соотношении (для соревнований с самыми опытными игроками).

Ходы во время соревнований (проценты)

Камень – 35,4

Бумага – 35,0

Ножницы – 29,6

Хотя названия ходов выбраны произвольно, они содержат культурные стереотипы. Камень – это самый агрессивный выбор, его совершают сердитые игроки. Большинство участников соревнований КНБ составляют мужчины (неужели для кого-то это сюрприз?). Первый ход против неопытного игрока мужского пола – бумага, поскольку она бьет камень.

Говорят, женщины чаще всего выбирают ножницы. Вы можете сами провести психоанализ, но в соревнованиях КНБ участвует недостаточно женщин, чтобы сделать ножницы столь же популярными, как другие варианты.

Наивные игроки не любят повторять один и тот же ход больше двух раз подряд. Они не считают такой выбор случайным. Это значит, что участник состязания, показавший камень, камень, для следующего хода скорее всего выберет что-то другое.

Это важный фактор в игре, которая вроде бы определяется случайностью. Стратегия противодействия – выбрать тот знак, который бьется повторенным два раза знаком. Если ваш соперник показывает камень, камень, то вашим следующим ходом должны быть ножницы. Мала вероятность, что соперник в третий раз покажет камень, потому ножницы – беспроигрышный вариант. Если соперник покажет бумагу, то ножницы победят, а если ножницы, то будет ничья.

Будто машины для предсказаний, игроки КНБ мысленно разделяют свои ходы на удачные и неудачные. Проигравший, скорее всего, впоследствии выберет другой путь. Некоторые неосознанно «копируют» стратегию своего победителя.

Опытные игроки в КНБ используют множество других приемов. «Я начинал играть, имея в голове лишь первый ход, – рассказывал Шон Сирс, чемпион Американской лиги КНБ за 2008 г. – Затем, в зависимости от того, выиграл ли этот ход, проиграл или ничья, определял второй». Подобно шахматным гроссмейстерам, сильные игроки КНБ обычно планируют первый ход, а затем быстро переходят к импровизации. Сирс использует «распознавание образов» ходов соперника, а также оценку его эмоционального состояния и возможной стратегии.

В большинстве соревнований допускается поддразнивать или подзадоривать соперника, и в этом случае самой коварной политикой, достойной самого Макиавелли, может быть честность. Объявите ход, который собираетесь сделать, а затем сделайте его. Так вы обманете наивного игрока, который посчитает, что вы этого не сделаете. Похоже на известный трюк, которым пользуются экстрасенсы: выделить какой-либо вариант, чтобы отпугнуть от него.

Большинство сильных игроков верят в ничью или, по крайней мере, в возможность ничьей. Необходимо внимательно следить за выражением лица соперника или за его жестами. Моника Мартинес, победитель чемпионата мира 2008 г. по КНБ, приписывала свою победу умению читать по лицам: «Я не задумывалась над тем, что собираюсь делать, а просто делала то, что, как мне казалось, собирались делать они». Джонатан Монако, победитель первенства США в 2009 г., носит темные очки, чтобы соперникам было труднее прочесть выражение его лица.

Игроки начинают с подготовки, качая кулаками на счет три. Фигура обычно показывается на четвертом взмахе. Обратите внимание, упирается ли кончик большого пальца соперника в сгиб указательного. В некоторых случаях это может быть подсказкой. Такое положение пальцев часто пересказывает камень.

Действительно сильный игрок все это знает и думает на ход вперед… или не думает. Это «зеркальная комната», с которой сталкивается любой серьезный стратег.

В рассказе Эдгара Аллана По «Похищенное письмо» сыщик Огюст Дюпен пытается найти спрятанное письмо шантажиста. Он распознает аналогию с игрой «чет и нечет», стратегически идентичной игре в сравнение монет. В анализе По заведомо глупый противник пытается быть непредсказуемым, выбирая чет, а затем нечет. Это дает умному сопернику очевидную стратегию противодействия. Но противник «чуть поумнее» идет на хитрость. Вместо чередования он повторит первый ход. Дюпен предполагает, что опытный преступник может поступить как раз так. Недаром Эдгар По – основоположник детективных романов, в которых преступником оказывается человек, вызывающий меньше всего подозрений, и поэтому (как ни парадоксально) наиболее вероятный (французский литературовед Жак Лакан проводил семинары по «Похищенному письму» Эдгара По, в которых просил студентов придумать случайные последовательности. Эту идею подали Лакану предсказывающие машины из Bell Labs).

И в детективной литературе, и во всем остальном важно знать, насколько умен ваш противник. Это внутренняя игра в КНБ. Игрок может сосредоточиться на том, чтобы его ходы были случайными, а значит, непредсказуемыми, или попытаться предсказать фигуру, которую покажет соперник, и сделать выигрышный ход. Лучшие игроки меняют стратегии в зависимости от ситуации. «Если я проигрывал, то мог сделать ход, который считал консервативным/оборонительным, а если вел в счете, то мог играть агрессивно/наступательно», – объяснял Сирс.

Такой оппортунизм напоминает поведение машин-предсказателей, выбиравших случайный ход тогда, когда не могли предсказать выбор соперника. В интернете можно найти множество впечатляющих приложений для игры в КНБ. Они способны победить человека, как машины Хагельбарджера и Шеннона (и даже эффективнее). КНБ – хорошая подготовка для стратегического планирования в более серьезном спорте или играх. В следующих главах мы рассмотрим несколько таких примеров.

Для взрослых КНБ может стать подходящим способом определить, кто оплачивает счет или получает фору в спортивной игре. Не исключено, что вы вспомните маленький трюк, которому я научился у приятеля по колледжу. Выбрав подходящий момент, вы говорите: «Эй, давайте сыграем в “камень, ножницы, бумага”, – и, не дожидаясь ответа, начинаете размахивать кулаком: – Один… Два… Три…»

Велика вероятность, что вас поддержат. И тогда вы показываете бумагу.

Игрок, у которого нет времени подумать, чаще всего показывает камень. Чтобы повысить свои шансы, попробуйте этот трюк на мужчине.

Сетка безопасности: проиграв, тут же начинайте следующий раунд. Разумеется, побеждает тот, кто выиграет два раунда из трех.

Резюме: Как перехитрить соперника в игре «камень, ножницы, бумага»

• Ножницы – наименее популярный выбор. Мужчины предпочитают камень. В обоих случаях в матче из одного раунда стоит выбирать бумагу.

• Объявите, что? собираетесь показать, и выполните обещание. Большинство игроков посчитают, что вы на это не решитесь.

3
Как перехитрить тест с несколькими вариантами ответов

Наша судьба как в школе, так и после ее окончания в значительной степени зависит от контрольных опросов, выпускных испытаний, экзаменов на водительские права, приемных экзаменов и подтверждения квалификации. Составители тестов стараются сделать так, чтобы тот, кто не знает материал, не мог отгадать правильный ответ. В случае теста с несколькими вариантами ответов это означает, что каждый из предложенных должен иметь одинаковую вероятность оказаться верным.

Составление подобного теста – эксперимент по имитации случайности. Обычно тест с несколькими вариантами ответов представляет собой либо вертикальный список, либо строку. Можно ожидать, что составитель неосознанно предпочтет одни варианты другим, и последовательность правильных ответов не будет случайной.

В тот или иной момент большинство преподавателей, вероятно, получают предупреждение об этих проблемах. Журнальные статьи и учебники советуют работникам образования располагать правильные ответы случайно, хотя редко признают, что это легче сказать, чем сделать. Для эффективной рандомизации составителям тестов требуются компьютерные программы, игральные кости или монетка. Однако они вряд ли прибегнут к этим средствам, если не поймут, что проблема действительно серьезна и у них есть возможность ее избежать. Знают ли они, беспокоятся ли?

Именно это я и попытался выяснить. В настоящее время университеты публикуют в интернете архивы старых тестов с ключами ответов. В сети также имеется невероятное количество других тестов. Я набрал статистику из выборки в количестве 100 тестов – 34 из школ и колледжей и 66 из других источников, всего 2456 вопросов. Были взяты экзаменационные тесты для средних и старших классов школы, выпускных экзаменов колледжей и профессиональных училищ, экзаменов на права из десяти штатов (в том числе Нью-Йорка, Пенсильвании, Джорджии и Калифорнии), из программ самотестирования для процедуры натурализации, квалификационных испытаний для пожарных и операторов любительской радиосвязи, из газетных тестов на знание текущих событий, спорта и жизни знаменитостей, тестов из журнала Cosmopolitan («50 фраз, которые предпочитают мужчины»), а также тестов по технике безопасности (электричество, контрацепция и пищевые отравления). Я искал стратегии, помогающие угадать верный ответ, и вычислял степень их полезности.

Составители разных тестов не похожи друг на друга. Некоторые стремятся перемешать ответы, другие об этом даже не задумываются. Студенту, выполняющему несколько тестов, составленных одним и тем же профессором, полезно сохранить их (или найти в сети) и поискать закономерность в расположении правильных ответов, чтобы определить алгоритм действий составителя. Собранные мной данные, однако, дают основание предположить: даже не зная материала, можно делать ставку на некоторые распространенные закономерности.

Начнем с экзаменационных вопросов, предполагающих выбор ответа «да» или «нет». Преподаватель использует такого рода тесты потому, что их легче всего составлять и проверять. Составитель тестов, выбирающий тест с вопросами, требующими ответа «да» или «нет», идет кратчайшим путем, и с точки зрения стратегии это хорошо.

В данном случае выявились две закономерности. Первая: ответов «да» больше, чем ответов «нет». В среднем 56 процентов приходится на «да» и 44 процента на «нет».

Причину найти нетрудно. Ответ «да» первым приходит на ум. Мы вспоминаем какой-либо факт быстрее, чем придумываем ложь. Составители тестов следуют по пути наименьшего сопротивления, и у них получаются тесты с преобладанием ответа «да».

Другая закономерность вполне ожидаема – ответы «да» и «нет» чередуются гораздо чаще, чем при настоящей случайной последовательности. Вот, например, ключ к ответам теста из учебника для колледжа, состоящего из 20 вопросов (Plummer, McGeary, Carlson’s Physical Geology, девятое издание): НДДНДННДДНДДНДДДНДДН. Изобразим этот ключ в виде черных и белых квадратов, где белые обозначают ответ «да».

Эта последовательность только выглядит случайной. Один из способов проверки – подсчитать, сколько раз за правильным ответом («да» или «нет») следует тоже правильный. Таких случаев семь из 19 (после 20-го ответа нет следующего). Другими словами, вероятность того, что следующий ответ будет отличаться от текущего, составляет 63 процента. Это больше ожидаемых 50 процентов для случайной последовательности.

Будем надеяться, что вы не станете угадывать каждый ответ. В большинстве случаев вы заранее знаете правильные ответы на вопросы, которые предшествуют трудным и следуют за ними. Это позволяет разработать стратегию для теста с вопросами, предполагающими выбор ответа «да» или «нет»:

• Прежде чем пытаться что-то угадать, просмотрите весь тест, пометив вопросы, ответы на которые вы знаете.

• Посмотрите на известные правильные ответы, расположенные до и после тех, которые вызывают у вас затруднение. Если оба они одинаковы (например, оба «нет»), выбирайте противоположный («да»).

• Если ответы до и после разные, выбирайте «да» (поскольку такие ответы, скорее всего, преобладают).

Пример. Вам предстоит угадать ответ, окруженный ответами «да», в которых вы уверены. В этом случае предпочтительно ответить «нет».

Когда один из ответов до и после «да», а другой «нет», правило чередования дает противоречивые сигналы. Поэтому следует выбирать более распространенный вариант – «да».

Об угадывании в тесте с несколькими вариантами ответов существует богатый фольклор. Я помню, как мне советовали выбирать среднее. Судя по собранным мной данным, эта тактика бесполезна. В тестах с тремя вариантами выбора (назовем их A, Б, и В) все варианты с равной вероятностью правильные. При четырех вариантах второй ответ (Б) предпочтительнее с вероятностью 28 процентов – по сравнению с ожидаемыми 25 процентами для каждого варианта.

Когда вариантов пять, то чаще (23 процента) оказывается правильным последний ответ (Д). Наименее популярен (17 процентов) центральный вариант (В).

Похоже, что составители тестов интуитивно придерживались правильных пропорций для трех вариантов, но не смогли этого сделать для числа вариантов больше трех. Это согласуется с экспериментальными данными, свидетельствующими, что с увеличением числа вариантов выбора надежда угадать уменьшается.

Наилучшая стратегия – выбирать второй ответ (Б) в тестах с четырьмя вариантами и пятый ответ (Д) в тестах с пятью вариантами выбора.

Другой популярный совет при подготовке к тестам звучит так: «Никогда не выбирайте “никогда”». Следует избегать ответов, содержащих такие слова, как никогда, всегда, все или ничего. В нашем грешном и сложном мире эти универсалии без труда превращают истинное утверждение в ложное. Данный совет легко принять, особенно если задуматься, какой нелегкий труд – сочинять тест с несколькими вариантами ответа. На каждый верный ответ преподаватель должен придумать несколько правдоподобных неверных. Простые рецепты составления ложных утверждений должны использоваться достаточно часто.

Я обнаружил одно любопытное исключение. В исследованных мною тестах ответы «ни одно из вышеперечисленных» и «все из вышеперечисленных» в большинстве случаев оказывались верными. В одном из учебников для колледжа в тесте с четырьмя вариантами ответов такие, как «все/ничего», были правильными в 65 процентах случаев!

Ответы «ни одно из вышеперечисленных» не могут существовать отдельно; они должны быть окружены другими. Сложность задачи, по-видимому, мешает составителям включить нужное количество неверных ответов из категории «ни одно» или «все». В моей выборке ответ ни одно/все оказался верен в 52 процентах случаев. Такая близость к репрезентативности не может не вызывать удивления.

Другое любопытное эмпирическое правило гласит, что верным, скорее всего, окажется самый длинный из нескольких возможных ответов. На один из вопросов экзамена на водительские права в штате Вашингтон верным действительно оказывается самый длинный вариант (В):

Для поворота направо вы должны находиться:

А. В левом ряду.

Б. В среднем ряду.

В. В ряду, ближайшем к направлению, куда вы хотите повернуть.

Г. В любом ряду.

Составители тестов должны убедиться, что верные ответы бесспорны. Нередко это требует точных определений. В неверных ответах они могут не так стараться.

Подобно тестам, предполагающим выбор ответа «да» или «нет», тесты с несколькими вариантами ответа характеризуются избыточным чередованием. Довольно часто обнаруживались короткие тесты, в которых ни один правильный вариант не повторялся два раза подряд. Ключ к ответам напоминал поле для игры в классики.

Я подсчитал, насколько часто положение правильного ответа (A, Б, В…) повторяет положение предыдущего правильного ответа. Для тестов с тремя вариантами на выбор в моей базе данных правильные ответы в двух соседних вопросах совпадали только в 25 процентах случаев (против 33 процентов, ожидаемых для случайной последовательности). Для тестов с четырьмя вариантами выбора – совпадений 19 процентов (против 25 ожидаемых), а для тестов с пятью вариантами ответов – 18 процентов (против 20 ожидаемых).

На графике, иллюстрирующем эти результаты, линия отображает ожидаемую вероятность для настоящей случайной последовательности. Для любого количества вариантов выбора повторений оказалось слишком мало. Это означает, что испытуемый повышает свой шанс угадать ответ, просто не повторяя предыдущий.

Вероятность повторения ответа два раза подряд

Я составил соотношение этой и других стратегий, вычислив, насколько они улучшают шансы по сравнению со случайным угадыванием.

Совершенно очевидно, что лучшая стратегия – выбирать ответ «ничего из вышеперечисленного» или «все из вышеперечисленного». Эти варианты годятся почти в два раза чаще, чем остальные, на 90 процентов повышая шанс угадать по сравнению со случайным выбором (в некоторых наборах вариантов даны оба ответа, «ничего» и «все». Если вы хоть что-то знаете по теме, то сумеете отсеять неверный ответ).

Успеху способствуют и две другие стратегии – выбирать наиболее часто встречающиеся ответы и не повторять предыдущий. Эффективность примерно одинакова, особенно если вы поймете, что можете немного повысить вероятность успеха стратегии «не повторять предыдущий ответ» тем, что не повторите и следующий.

Когда требуется угадать ответ на вопрос с несколькими вариантами ответа, первым делом следует исключить явно неверные. Знание надежнее угадывания! Если вариант «ничего/все» не попал в число исключенных, выбирайте его. В противном случае используйте два других правила.

Пример. Вы не знаете ответа на вопрос № 2, но не сомневаетесь, что третий вариант (В) неверен. Остается три возможности. Среди предложенных вариантов нет «ничего из вышеперечисленного» или «все из вышеперечисленного».

В тестах с четырьмя вариантами выбора чаще верен второй вариант, и поэтому он предпочтительнее. Мысленно отметьте его «галочкой».

Вам известно, что правильные варианты ответов на соседние вопросы № 1 и № 3 – В и Г. Поэтому предпочтительнее отличный от них ответ – A или B. Мысленно отметьте их «галочками».

Анализ дает нам один голос за A, два за Б и ни одного за Г – В исключен на основании фактов. Вариант Б наиболее правдоподобен.

Если «голосование» дает равный результат, выбирайте любой из вариантов.

Совет колледжей прекрасно осведомлен о недостатках тестов, составленных вручную. Стандартизированный «Отборочный тест» (SAT) написан лучше, и угадать правильные ответы труднее, чем в обычных тестах для старших классов школы или колледжей. По возможности несколько вариантов ответа в тесте SAT располагаются в логическом или нумерационном порядке. В других случаях правильные ответы перемешиваются при помощи программного обеспечения. Это обесценивает стратегии, основанные на местоположении верного ответа в списке.

Совет колледжей публикует на своем сайте вопросы SAT (предполагается, что их не будут больше использовать) и примеры тестов. Я обнаружил, что для реальных тестов SAT, похоже, эффективна стратегия самого длинного ответа. Из 20 опубликованных на сайте вопросов с ответами в виде фразы или предложения в пяти случаях правильный ответ оказался самым длинным, и три раза он был связан с самым длинным ответом на другой вопрос. Если выбирать один из самых длинных ответов, то шанс угадать правильный составляет 6,5 из 20, или около 33 процентов, что превышает ожидаемые 20 процентов для SAT с пятью вариантами ответов.

Вполне возможно, что порядок ответов перетасован при помощи программного обеспечения. Но сами ответы все же приходится писать преподавателю, человеку. Он стремится замаскировать верный ответ, окружив его правдоподобными, но ошибочными вариантами (профессионалы называют их дистракторами). Правильный ответ обычно прячется в середине. Я имею в виду не середину списка – средним будет его значение. Аномальные ответы обычно неверные.

Распространено ложное представление, что в тесте SAT угадывание наказывается. Точнее было бы сказать, что система подсчета баллов, используемая Советом колледжей, наказывает за неверные ответы. При подсчете баллов Совет колледжей берет количество правильных ответов и вычитает определенную долю неправильных. Эта доля, составляющая 1/4 для тестов с выбором из пяти вариантов ответов, просто гарантирует, что невежда, пытающийся угадать ответ, не получит преимущества над тем, кто оставляет вопрос без ответа.

Такой подход включает в себя философию, которую я пытаюсь здесь применить. Стратегия угадывания полезна в том смысле, что она превосходит случайный выбор. Любая стратегия, обеспечивающая статистическое преимущество, работает на вас – в тестах SAT и во всех остальных.

И последнее правило: всегда пытайтесь угадать. Это эффективно даже при отсутствии какой-либо системы. Оптометристы предлагают пациенту угадать нижнюю строку таблицы, поскольку знают, что эти ответы часто оказываются правильными, несмотря на заверения пациента, что он не видит букв. Если вы совсем растерялись, спросите себя, какой из ответов выглядит более знакомым. Правильный ответ чаще кажется таковым. Возможно, вы его уже видели, а потом просто забыли, и это оставляет слабое ощущение «знакомого». Выбирайте «уже виденное» в качестве ответа.

Резюме: Как перехитрить тест с несколькими вариантами ответов

• В тестах «да» или «нет» чаще встречаются ответы «да».

• В тестах с несколькими вариантами ответов чаще всего правильным бывает ответ (Б).

• Ответы «ничего из вышеперечисленного» и «все из вышеперечисленного» имеют непропорционально высокую вероятность оказаться верными.

• Ответ, который был правильным в предыдущем вопросе (например, «да» или Г), скорее всего, будет неверным в текущем.

• Стратегия для стандартизированных тестов, наподобие SAT, состоит в исключении аномалий. Не выбирайте ответ, который слишком сильно отличается от остальных.

4
Как выиграть в лотерею

Государственные лотереи стали успешными только после того, как штат Нью-Джерси позаимствовал у организованной преступности идею – позволить игрокам самим выбирать номера. Мафия знала, что людям нравится чувствовать себя хозяевами своей судьбы. В настоящее время две общенациональные лотереи – Mega Millions и Powerball – предлагают игрокам выбирать номера и потому занимают ведущее положение в этом необыкновенно прибыльном бизнесе.

Можно ли выиграть в лотерею с выбором шести чисел? Это зависит от того, что вы подразумеваете под словом выиграть. Одно из возможных значений – найти ставку с позитивной оценкой. Здесь шансы игрока выше, чем у лотерейной компании. Прибыли Mega Millions и Powerbal почти неприличны, однако игрок, вооруженный хорошей стратегией, действительно может предсказать ставку с позитивной оценкой.

Более распространенное определение выигрыша в лотерею – «высокая вероятность сорвать хороший куш, пока я еще жив». Кажется, это одно и то же, но, к сожалению, только на первый взгляд. Стратегия, описанная в данной главе, предназначена исключительно для тех, кто наслаждается лотереей как развлечением и в любом случае не собирается от нее отказываться.

Метод угадывания номеров лотереи уходит корнями, по меньшей мере, в 1981 г., когда статистик из Массачусетского технологического института Герман Чернов опубликовал в журнале Mathematical Intelligencer статью под названием «Как выиграть в Массачусетской лотерее» (How to Beat the Massachusetts Number Game). Он предположил, что не все числа в лотерее равнозначны.

В Массачусетской лотерее, основанной в 1976 г., использовались только четырехзначные числа. Поскольку возможных комбинаций всего 10 000 и можно было ставить на несколько номеров, то в каждом розыгрыше ожидалось несколько победителей. В таком случае выигрыш делился между ними. Это правило, ставшее стандартом для лотерей с выбором номеров, имеет огромное значение для нашей стратегии. Чернов предложил выбирать номера, наименее популярные у игроков. Эти номера могут принести большую прибыль, поскольку призовой фонд будет распределяться между меньшим числом победителей.

Чернов выявил определенные закономерности в том, какие номера предпочитают игроки (это не выигрышные номера, которые были случайными). Участники лотереи избегали цифр 0, 9 и 8, особенно в качестве первых. Они предпочитали меньшие цифры. Этого достаточно, чтобы создать заметную неравномерность распределения выплат в зависимости от номера.

Чернову и его студентам удалось найти ставки с позитивной оценкой – по крайней мере, им так казалось. Имелось в виду ожидание, сколько можно выиграть в долговременном плане, за вычетом расходов. Для призового фонда лотереи это микроскопический шанс выигрыша, умноженный на сумму выплаты (та часть призового фонда, которую вы получите), минус стоимость лотерейного билета. Обычно оценка негативна, поскольку лотерея придумана, чтобы высасывать деньги из кошельков участников. Массачусетская лотерея забирала себе 40 процентов от всей суммы ставок. Такая грабительская прибыль типична для лотерей.

Однако Чернову удалось вычислить приносящие прибыль ставки, воспользовавшись непопулярными номерами и необычным правилом, что преимущество получают те, кто ставит всего на три цифры, а не на четыре. Чернов описал систему, требующую покупки 33 билетов на каждый розыгрыш, что обошлось в 33 доллара в день. В первые 210 дней числа Чернова выиграли 10 раз, и выигрыш составил 44,19 доллара в день. Рентабельность оказалась просто невероятной – 34 процента.

Чернов не стал дальше развивать свою систему по причинам, которые указал в статье. Одна из них формулировалась так: «Если система хороша и об этом станет известно, то популярность номеров, включенных в систему, уничтожит их ценность».

Устроители лотерей услышали Чернова. В современных лотереях залатаны некоторые из описанных им дыр, что уменьшает шансы на выигрыш. В лотереях с выбором шести номеров игроку приходится выбирать числа из определенного диапазона (скажем, от 1 до 49), а не отдельные цифры. Это исключает многие числа, содержащие непопулярные цифры 0 и 9. Выводы Чернова достигли ушей самых наивных игроков. Сайты в интернете и рекламные листки, распространяющие бесполезный лотерейный фольклор, также советуют выбирать непопулярные номера, чтобы избежать равных результатов.

Давайте рассмотрим три известные лотереи. В стандартной лотерее с выбором шести номеров, предлагаемой некоторыми штатами, вы выбираете шесть чисел в диапазоне от 1 до 49. Шесть номеров должны быть разными, а порядок не имеет значения. При розыгрыше шесть шариков от пинг-понга с напечатанными номерами достаются из «барабана». Это лотерейный жаргон – устройство не обязательно представляет собой настоящий барабан. Джекпот делится между игроками, угадавшими все шесть номеров. Меньшие по размеру фиксированные выигрыши достаются тем, кто угадал несколько номеров, но не все.

Самые крупные лотереи Америки – игры с двумя барабанами. В Mega Millions в одном содержатся белые шары с номерами от 1 до 75, во втором, для «мегашаров», – золотистые, пронумерованные от 1 до 15. Участник лотереи должен выбрать пять разных номеров для первого барабана и один для второго. Номер «мегашара» может совпадать или не совпадать с одним из номеров обычных шаров. Чтобы выиграть джекпот, необходимо угадать все шесть номеров, а для меньшего числа совпадений установлены небольшие призы.

Лотерея Powerball похожа на Mega Millions (и появилась раньше). Белые шары с номерами от 1 до 59 достаются из первого барабана, а красные с номерами от 1 до 35 – из второго, он и называется Powerball.

Почему два барабана? А почему бы и нет? Любителям азартных игр нравятся бесполезные сложности.

В 1980-х гг. профессор Уильям Земба, специалист в области финансов, и его коллеги выполнили исследование лотерей с выбором шести номеров. Они обнаружили, что самый популярный номер – «счастливая» семерка. Ее выбирали почти на 50 процентов чаще других. Это должно навести на мысль, что на самом деле семь – «самое несчастливое» число с точки зрения вероятности сорвать джекпот.

Значит, нужно выбирать число 13? Вовсе нет – оно довольно популярно. Многие игроки пытаются обмануть судьбу, хотят получить желаемый результат, якобы стремясь к противоположному.

В статьях с рекомендациями участникам лотерей часто утверждается, что необходимо избегать номеров, совпадающих с известными датами (например, 9 или 11), исходя из того, что их могут выбрать многие игроки. Вероятно, это самая известная из стратегий «против толпы». Поскольку месяцы попадают в диапазон от 1 до 12, дни – от 1 до 31, а цифры в нумерации последних лет тоже невелики, это должно привести к игнорированию (предположительно) номеров начиная с 32.

Земба не нашел этому убедительных доказательств. Действительно, как обнаружил Чернов, маленькие числа более популярны. Однако дата дает лишь три номера (с годом) из требуемых шести. Игроки, выбирающие дату, то есть несколько небольших чисел, могут также выбрать несколько больших чисел, чтобы сбалансировать общий результат, что уменьшает эффект.

Розыгрыш лотереи Powerball от 30 марта 2005 г. выявил 110 участников, выигравших второй приз. Как оказалось, они все использовали числа из широко распространенного печенья с предсказаниями. Если вы не знаете, во многих из этих «предсказаний» есть шесть «счастливых номеров». Чаще всего встречается следующее: «Все ваши приготовления в конце концов будут вознаграждены», – и к нему прилагаются номера 22, 28, 32, 33, 39, 40. Неверным был только последний номер. Если бы на его месте стояло число 42, то все эти игроки разделили бы главный приз.

В телевизионном сериале «Остаться в живых» ^[9] (Lost) на протяжении многих серий появляются загадочные числа: 4, 8, 15, 16, 23 и 42. В двух эпизодах несчастный изгой Херли использует их в лотерее Mega Lotto и выигрывает главный приз. По всей видимости, это привело к тому, что тысячи людей использовали номера в розыгрышах лотерей. 4 января 2011 г. в розыгрыше Mega Millions выпали числа 4, 8, 15 и 42, но остальные были другими. Выигрыш составил 150 долларов.

Специальные программы для лотерей генерируют случайные последовательности номеров для всех желающих. Тот, кто предпочитает случайный выбор, обычно достигает бо?льших успехов, чем большинство любителей лото. Тот, кто предпочитает выбирать сам, неосознанно тяготеет к 15 или 20 популярным номерам. Сторонники случайного выбора обычно останавливаются на менее популярных номерах, поскольку их больше. И хотя случайный выбор не лучшая стратегия, но зато самая простая.

Земба обнаружил, что общая популярность определенных лотерейных номеров год от года практически не меняется. В стандартной лотерее с выбором шести чисел (от 1 до 49) десять наименее популярных номеров были следующими:

40 39 20 30 41 38 42 46 29 49

На первый взгляд, тут нет никакой закономерности или логики. Но если присмотреться повнимательнее, вы увидите, что:

• большинство заканчиваются на непопулярные цифры 0, 8 или 9;

• ни один не включает «счастливую» цифру 7;

• все, кроме одного, больше 25;

• половина номеров находится в диапазоне от 38 до 42 включительно.

Все эти номера приблизительно на 15–30 процентов менее популярны, чем в среднем. Выбор всех шести непопулярных номеров увеличивает преимущество. Земба подсчитал, что существует несколько тысяч вариантов из шести номеров с позитивной оценкой. Несложно получить два выигранных доллара на каждый потраченный.

Преимущество может увеличиваться, если джекпот никто не выиграл, и выплата откладывается. В отличие от джекпота, цена лотерейного билета не растет. Лотерейная компания просто печатает новые лотерейные билеты. Массовый ажиотаж при покупке билетов уменьшает гипотетический выигрыш. Тем не менее, число любителей лотерей остается прежним, и даже они могут устать за несколько недель назойливой рекламы. В результате количество проданных билетов не обязательно увеличивается пропорционально увеличению джекпота. В некоторых случаях большой джекпот существенно увеличивает преимущество. Такое чаще случается в местных лотереях, охватывающих территорию одного американского штата.

Чтобы превратить выбор шести непопулярных номеров в систему, необходимо избежать соперничества с опытными игроками. Нет смысла входить в элитную группу участников лотереи, которые считают себя умными, выбирая одни и те же «наименее популярные» номера. Это не лучше, чем следовать советам печенья с предсказаниями.

Как бы то ни было, проблема не слишком сложна. Во-первых, не существует точного определения «шести самых непопулярных номеров». При каждом розыгрыше вы узнаёте (всего-то), какое количество участников выбрало определенный набор номеров. Существует несколько способов определения, сколько человек выбрало тот или иной номер, и все они основаны на математических моделях. Результаты в целом совпадают с небольшими вариациями.

Исследование Зембы охватывало лотереи 6/49 (шесть номеров в диапазоне от 1 до 49). В Mega Millions диапазон расширен до 75, а в Powerball до 59. С учетом популярности второй цифры в исследовании Зембы, в число наименее популярных попадают также номера 50, 51, 52, 58, и 59.

Предположим, вы составили список из 20 непопулярных номеров и для участия в розыгрыше случайно выбираете шесть из них. Для первого номера у вас есть 20 вариантов, для второго 19 (вы не можете повторять номера из первого барабана), 18 для третьего, 17 для четвертого, 16 для пятого и 15 для шестого. Общее количество «непопулярных» наборов из шести номеров составляет 20 x 19 x 18 x 17 x 16 x 15, или 27 907 200. Логично было бы предположить, что в розыгрыше не могут участвовать почти 28 миллионов человек, знакомых с работой Зембы. Если допустить, что все участники лотереи случайно выбирают из счастливых номеров, то игрокам, использующим эту систему, не стоит беспокоиться, что они будут мешать друг другу.

Ниже приведен разумный план определения благоприятных ставок в американских лотереях. Предлагается использовать 17 непопулярных номеров, изображенных на рисунке.

1. Сначала выберите из этого набора шесть номеров – случайно. Простейший способ – написать номера на карточках, перетасовать, а затем вслепую вытягивать. Вы уже должны были убедиться, что перетасовывание предпочтительнее мысленного «случайного» выбора.

Для каждой лотереи свой набор номеров. Для обычной лотереи 6/49 вы используете только 12 номеров из первых четырех рядов таблицы. Выберите шесть штук (не возвращая назад) из перетасованной колоды из 12 карточек.

Для лотерей Mega Millions и Powerball необходимо использовать все номера из таблицы и вытянуть пять карточек. Затем верните их в колоду, чтобы сделать выбор для второго барабана. В лотерее Powerball вам понадобятся только первые пять номеров таблицы. В лотерее Mega Millions лучший выбор для второго барабана, вероятно, 10.

2. Теперь у вас есть набор из шести относительно редко используемых номеров. Убедитесь, что они не образуют геометрического узора на настоящем или виртуальном игровом поле. Нерешительные игроки часто выбирают номера, образующие на игровом поле линию или какую-либо фигуру. Особенно популярны диагонали, поскольку выглядят более произвольными. Часто используются также вертикальные линии, а иногда игроки выбирают пять номеров, складывающихся в крест (по горизонтали и вертикали или по диагонали).

Если маловероятное событие все же произошло и выбранные вам номера образуют геометрический узор, повторите процедуру случайного выбора или замените один из них другим непопулярным номером, чтобы разрушить закономерность.

3. Если вы случайно заметили, что в популярном фильме, книге или видеоигре упоминается набор из шести номеров, избегайте их. Остерегайтесь также номеров, фигурирующих в выпусках новостей.

И теперь о том, почему не стоит бросать работу. В стандартной лотерее вероятность выигрыша составляет 1 из 13 983 816. Для лотереи Mega Millions – 1 из 258 890 850, а для Powerball – 1 из 175 223 510. Описанная система не изменяет вероятность. Указанные шансы одинаковы для любых выбранных вами номеров.

При двух розыгрышах в неделю вам придется покупать билет каждого приблизительно 134 000 лет, чтобы выиграть джекпот в лотерее 6/49. Для Mega Millions и Powerball придется ждать пару миллионов лет.

Тот, кто ставит на непопулярные номера, может ожидать выигрыша нескольких тысяч небольших призов на долгой, долгой дороге к первому джекпоту. Поможет ли это продержаться?

На самом деле, нет. Кроме джекпота, все остальные призы обычно представляют собой фиксированные суммы. Победители не делят их между собой, и это обнуляет преимущества системы Зембы.

Редкое исключение – калифорнийская лотерея Mega Millions: победители делят даже небольшие призы. Преимущество получает тот, кто выбирает непопулярные числа и избегает популярных (в Калифорнии на номера из сериала «Остаться в живых» пришлось 118 долларов против остальных 150 долларов – результат того, что многие участники лотереи выбирали популярные числа).

Однако и это не слишком помогает. Около 90 процентов призового фонда идут на джекпот. Такое распределение экономически обосновано, поскольку люди покупают билеты именно в расчете на джекпот. Приятно сознавать, что вы можете выиграть небольшой приз, но никто не придает особого значения мелким суммам или шансам их получить. И поскольку в каждом розыгрыше участвуют приблизительно 100 тысяч маленьких призов, сделанные ставки приносят сущие копейки. И тут не поможет никакая стратегия с использованием непопулярных номеров. Если вы не выиграли джекпот, то любой лотерейный билет – потерянные деньги.

Земба и его коллеги пришли к выводу: использовать систему непопулярных номеров может только богатая и терпеливая «династия», что позволит через 1000 лет получить ощутимую прибыль. Для простых смертных покупка лотерейных билетов – лишь финансовые затраты, которые почти никогда не окупаются при жизни. Фрэн Лейбовиц вполне резонно заметил: «Думаю, что шансы выиграть в лотерею у вас одинаковые независимо от того, покупаете вы лотерейный билет или нет».

Резюме: Как выиграть в лотерею

Данные числа можно считать «счастливыми» – потому что их выбирает сравнительно небольшое число участников лотереи, что уменьшает вероятность разделить приз с другими: 10, 20, 29, 30, 32, 38, 39, 40, 41, 42, 48, 49, 50, 51, 52, 58, 59.

5
Как действовать на подаче при игре в теннис

Профессиональный теннисист и тренер Дэрил Фишер из города Анн-Арбор придумал секретное оружие, обеспечивающее преимущество почти любому теннисисту. Это один из немногих способов улучшить игру, не прилагая усилий.

«У меня был соперник, подававший под удар слева, – объяснял Фишер. – Не справившись с приемом подачи, я готовился к ее повторению». Игрок всегда повторял успешную подачу. Если же Фишер успешно принимал ее, то предсказуемый игрок в следующий раз менял тактику. Фишер предвидел и это.

У данного соперника имелся определенный «ритм», и Фишер сумел распознать и предугадывать его. Случайно прочитав о машине для предсказаний в книге «Кремниевые мечты» (Silicon Dreams) (история Bell Labs, написанная Робертом Лаки в 1989 г.), он обнаружил сходство с ситуацией, в которой оказался сам. Фишер понял: теннисисты так же предсказуемы, как и те, кто играет с машиной. Это умные люди с короткой стратегической памятью. Они принимают решения на основе прошлой удачи или неудачи.

Несколько упрощенно ситуация выглядит так: у подающего имеется три основных варианта – подать слева от соперника, справа или прямо в него. Поскольку теннисист на приеме не знает, куда полетит мяч, он должен быть готов быстро перемещаться по корту, чтобы отразить удар.

Теннисист, как правило, знает свои возможности и уровень соперника и понимает, что некоторые подачи ему не взять. Однако игрок, всегда использующий свою «коронную» подачу, предсказуем. «Очень легко стать однообразным, – однажды сказала Винус Уильямс ^[10], – и просто подавать в любимую точку. Соперник будет ждать там». Чтобы исключить такую ситуацию, разумный теннисист время от времени использует неудобную подачу.

Правильно оценить вероятность трудно. Любитель играть в «камень, ножницы, бумага» знает: вероятность каждого символа составляет 1/3. В спорте это, конечно, не так. А генерировать случайную последовательность в самый разгар состязания – сложнейшая задача. Именно с этим не справился соперник Фишера. Он выбрал простую и предсказуемую схему.

В последние годы психологи, экономисты и специалисты по теории игр пытались выяснить, насколько спортсмены в состоянии разнообразить свои приемы. Большинство исследований были посвящены теннису – просто из-за наличия большого массива данных. За матч два игрока обмениваются несколькими сотнями подач. Авторы большинства исследований пришли к выводу, что спортсмены не следуют рекомендациям теории игр. Но это то же самое, что сказать, будто их записи в Твиттере не всегда грамматически безупречны или политкорректны. Не стоит предполагать, что инстинктивная стратегия соответствует математическому идеалу. Более привлекательным выглядит вывод, что спортсмены, как и все остальные, не способны генерировать по-настоящему случайные последовательности.

В статье, написанной в 2001 г., Марк Уокер и Джон Вудерс проанализировали видеозаписи десяти матчей Уимблдонского турнира и других профессиональных соревнований с участием таких теннисных звезд, как Андре Агасси, Петр Корда, Джон Макинрой и Пит Сампрас. Некоторые игроки почти в равной пропорции подавали под левую и под правую руку соперника, другие отдавали предпочтение какому-то одному удару. Однако в целом, как выяснили Уокер и Вудерс, профессиональные теннисисты слишком часто чередовали разные подачи. Последовательность подач в теннисе близка к схеме направо-налево-направо-налево (так поворачиваются головы следящих за мячом зрителей). Однако теннисисты не настолько предсказуемы, как типичные участники экспериментов по имитации случайности. Вероятно, профессиональные игроки научились лучше имитировать случайность, чем те, чья карьера не зависит от этого.

Эти выводы позволяют дать несколько рекомендаций, применимых к любительскому теннису (возможно, только к нему). Во время приема подачи следует ожидать чередования направлений. После подачи под правую руку приготовьтесь к подаче под левую. Смена направления особенно вероятна в двух случаях – если предыдущая оказалась неудачной или следовали две одинаковые подряд.

Когда на подаче вы сами, помните: сделать случайный выбор так же трудно, как постричь себе волосы. Вам потребуется помощь. Это подводит нас к секретному оружию Фишера – пульсометру.

Многие игроки носят на запястье пульсометр, и некоторые постоянно следят за частотой сердечных сокращений во время матча – поэтому во взгляде на пульсометр нет ничего подозрительного. В процессе игры частота сердечных сокращений теннисиста постоянно меняется, и последнюю цифру предсказать невозможно. Для практических целей четность или нечетность последней цифры можно считать случайной.

Фишер советует подающему сначала определить желаемое процентное соотношение в игре против данного противника. Возможно, вы хотите 40 процентов мячей подавать ему под правую руку, 40 процентов под левую, а 20 процентов в корпус. В таком случае следует установить, например, что четные цифры 2, 4, 6 и 8 означают «подача направо», нечетные цифры 3, 5, 7 и 9 – «подача налево», а самые маленькие цифры 0 и 1 – «подача в корпус». Если на мониторе вы увидите число 167, подавайте под левую руку соперника.

Большинство пульсометров совмещены с цифровыми часами. Фишер отмечает, что последняя цифра показаний времени также может использоваться для закрутки мяча или решения, выходить к сетке или оставаться на задней линии. Дополнительным преимуществом использования пульсометра можно считать то, что даже если соперник разгадает вашу стратегию, это ничем ему не поможет. Он же не видит ваш пульсометр.

Если вы не хотите использовать пульсометр, его могут заменить наручные часы или цифровое табло, на котором отображается счет матча. Четные или нечетные секунды – прекрасное обоснование выбора одного из двух равновероятных вариантов. Когда необходимо отдать предпочтение одному из вариантов или их больше двух, можно придумать правило наподобие правила Фишера. Разумеется, проблема с часами или с табло в том, что их показания доступны всем.

Исходя из моего собственного опыта, любители могут с неменьшим успехом использовать секундную стрелку наручных часов. В спорте часто приходится выбирать между левым и правым. Посмотрите на свои часы и отметьте положение секундной стрелки в данный («случайный») момент. Если она находится в правой половине циферблата, выбирайте правое направление, если в левой – левое. Мне это кажется естественным, поскольку позволяет быстро соотнести положение стрелки с направлением в пространстве. И нет никакой необходимости использовать цифры.

Обычно возникает желание отдать предпочтение какому-либо направлению, сохранив при этом случайность выбора. В таком случае циферблат нужно разделить не пополам, а на сектора, как пирог. Размеры секторов должны быть пропорциональны соответствующим вероятностям. Если вы предпочитаете левое направление, правый сектор сокращается, и вы выбираете правое направление, только когда секундная стрелка попадает в эту зону. При необходимости можно добавить третий сектор – «корпус» или «центр».

Получившиеся зоны воображаемые и неточные. Это не страшно; мысленные куски пирога помогут вашей интуиции не хуже цифр. Кроме того, они сэкономят время. Вам не придется придумывать число процентов, а затем воображать их на циферблате часов. Просто делайте то, на что указывает стрелка.

Резюме: Как действовать на подаче при игре в теннис

• Ожидайте смены направлений, особенно при игре с новичком.

• При игре с опытным соперником используйте наручные часы или пульсометр, чтобы разнообразить свои подачи.

6
Как перехитрить соперника в бейсболе и футболе

Бейсбольное выражение «бросок по дуге» означает также «хитрость». В представлении большинства американцев бейсбол по количеству уловок уступает лишь покеру. Действия питчера непредсказуемы – он чередует фастболлы с бросками по дуге, слайдерами и другими, менее распространенными вариантами. И поскольку все считают непредсказуемость важным элементом бейсбола, оценить ее эффективность достаточно трудно. По сравнению с подачами в теннисе подачи в бейсболе кажутся сложными.

Приблизительно 60 процентов подач в высшей лиге – фастболлы, 13 процентов приходится на слайдеры, 12 процентов – чендж-апы и 9 процентов – броски по дуге. Это средние значения. Вероятность столкнуться с той или иной подачей в значительной степени зависит от конкретного игрока, количества аутов, преимущества в счете, усталости, травм, ветра и др.

В 2009 г. экономисты Кевин Коваш и Стивен Левитт исследовали случайный характер подач, используя статистику игр высшей лиги сезонов в 2002–2006 гг. В их статье также анализируются футбольные матчи. С нее начались многочисленные исследования в области спорта. Обширная база данных позволила показать, что в реальном бейсболе и футболе выбор не случаен и поэтому предсказуем.

Исследователи разделили гору данных на тысячи холмиков с одинаковыми переменными в каждом. Например, случаи, когда питчер A подавал бэттеру Б при счете В, а в этом выходе к бите уже встречались разные подачи Г, Д, Е и Ж. Если в этот раз питчер подал фастболл, то какова вероятность, что следующей подачей тоже будет фастболл? Именно такие вопросы задавали Коваш и Левитт.

Исследователи обнаружили, что питчеры из высшей лиги, как и все люди, склонны преувеличивать важность чередования. Вероятность того, что питчер, подающий фастболл, повторит его в следующий раз, на 4 процента меньше, чем при случайной последовательности. Склонность к чередованию зависит от типа подачи. Вероятность повторения слайдера на 2 процента меньше. Но из-за меньшей популярности слайдеров (около 13 процентов всех подач) относительный эффект чередования у них выше. В случае чендж-апов чрезмерного чередования не выявилось.

Коваш и Левитт попросили руководителей высшей лиги оценить, насколько полезно бэттеру знать, что ему предстоит принимать фастболл. Каковы его преимущества в сравнении с бэттером, для которого эта подача станет неожиданностью (следите за моей мыслью!)? Значение составило приблизительно 0,150 OPS (процент попаданий на базу плюс процент сильных ударов). Увлекающиеся статистикой специалисты придерживаются общего мнения, что OPS коррелирует с засчитанными очками.

Коваш и Левитт произвели несложные подсчеты и подтвердили, что бэттеры могут использовать даже незначительное смещение вероятности и наблюдаемый эффект носит линейный характер. Знание, что вероятность двух фастболов подряд на 4 процента меньше, дает 0,006 OPS. За сезон каждый дополнительный 0,001 OPS оценивается в 2,16 засчитанных очков. Команда игроков, способных в полной мере использовать преимущество случайности, может заработать от 10 до 15 дополнительных очков ежегодно. От такого не откажется ни один руководитель.

Вопрос в том, могут ли бэттеры использовать небольшие сдвиги в вероятности. Мне кажется, что все внимательные бэттеры пытаются предугадать следующую подачу. Им, наверное, трудно одновременно представлять две подачи, не говоря уже о том, чтобы готовиться к ним. В этом случае эффект чрезмерного чередования полезен лишь тогда, когда изменяет представление о «наиболее вероятной подаче». По большей части этого не происходит, поскольку фастболл почти в пять раз популярнее любой другой подачи. Линейная зависимость Коваша и Левитта, по всей видимости, определяет верхнюю границу потенциального преимущества.

Тем не менее, можно утверждать, что разнообразие в софтболе и бейсболе малой лиги оставляет желать лучшего. При выходе на биту можно получить преимущество, даже не прибегая к математике.

Перед каждой подачей попытайтесь решить, какая из разновидностей наиболее вероятна. Здесь все зависит только от вас. Учитывайте все, что вам известно, кроме психологии имитации случайностей. Если наиболее вероятную подачу определить невозможно, выбирайте ту, что отличается от предыдущей.

Коваш и Левитт также исследовали статистику всех игр Национальной футбольной лиги США в 2001–2006 гг. Выяснилось, что разброс приемов в футболе меньше, чем у питчеров высшей лиги бейсбола. В футбольных матчах около 56 процентов попыток играются с пасом вперед и 44 процента – на вынос, без паса вперед. Если команда играла с пасом вперед в предыдущей игре, то вероятность повторения в следующей уменьшается на 10 процентов.

Еще чаще команды предпочитали менять тактику в случае неуспеха. После неудачного паса или выноса шанс смены тактики повышается на 14,5 процентов.

Такие громадные различия необходимо использовать. Экономисты подсчитали: команда, использующая эти закономерности для предугадывания действий противника, может рассчитывать на одно дополнительное очко за игру, что означает 50 процентов вероятности победы за сезон из 16 игр.

Как и в других видах спорта, менее опытные игроки хуже выстраивают случайные последовательности. При наличии всего двух тактик игры, частота которых различается не очень сильно, предвидение дает неплохой шанс обеспечить преимущество.

Резюме: Как перехитрить соперника в бейсболе и футболе

• Вероятность того, что питчер, подавший фастболл, повторит эту подачу, на несколько процентных пунктов меньше.

• В американском футболе следует ожидать смены тактики (на вынос или с пасом), особенно если текущая тактика не принесла успеха или использовалась два раза подряд.

7
Как предсказать удар при выполнении футбольного пенальти

Четыре психолога из Амстердамского университета сидели в баре и обсуждали последние публикации. Одна статья была посвящена стратегии в футболе. Во второй исследовалось, как собаки виляют хвостом, и говорилось: когда домашний питомец видит хозяина, то хвост двигается направо. Оказывается, млекопитающие имеют склонность делать движения вправо, когда видят нечто приятное. Дружелюбно настроенная собака склоняет голову на правую сторону. Люди, обнимаясь, поворачивают голову вправо; входя в незнакомое помещение, смотрят сначала направо, а потом налево. Последнее влияет на дизайн и содержание витрин в супермаркетах.

В третьей статье анализировалось исполнение футбольных пенальти. Психологи задумались, а не предпочитают ли голкиперы одно из направлений, за долю секунды принимая решение, в какую сторону прыгнуть.

Пенальти – практически идеальная иллюстрация идеи случайности. Мяч ставят в 11 метрах от ворот. Игрок старается ударить по мячу так, чтобы голкипер не преградил ему путь в ворота. Если это удается, команда игрока, выполняющего пенальти, получает очко.

Задача у вратаря чрезвычайно сложная. Мяч летит со скоростью 90–120 км/ч и достигает ворот за одну пятую секунды. Этого времени недостаточно, чтобы вратарь успел среагировать на удар. Ему нужно угадать, куда полетит мяч, и еще до удара прыгнуть в ту сторону (правила запрещают вратарю двигаться до удара по мячу. Если бы им следовали, то задача вратаря была бы просто невыполнимой).

Когда вратарь угадывает направление полета мяча, шансы отразить удар у него такие же, как промахнуться. Если же он ошибется, то шансы игрока, выполняющего пенальти, составляют 90 процентов. При равном счете в матче исход зачастую решают именно пенальти.

Исследования показали: пенальти в футболе на удивление случайны и не отличаются чрезмерным чередованием, как в других видах спорта. Почему же футболисты, в отличие от других спортсменов, хорошо справляются с составлением случайных последовательностей? Вероятно, все дело в длинных интервалах между пенальти. Команда соперника наказывается пенальти за грубое нарушение правил. Такие нарушения в футболе не редкость, однако нельзя сказать, что они случаются постоянно. Для конкретного игрока промежуток времени между пенальти может составлять несколько дней или недель. А повторное противоборство с тем же вратарем может случиться через годы. Поэтому исполняющий пенальти игрок рассматривает его как одиночный удар, а не как часть продолжающегося противостояния.

Но это не значит, что игроки не рассчитывают шансы. Голландский вратарь Ханс ван Брекелен вел картотеку исполняющих пенальти игроков с информацией о том, как они бьют. Немецкий голкипер Йенс Леманн держал шпаргалку в гетрах. Думаю, игроки и тренеры заранее знакомятся с привычками и предпочтениями соперника (например, тот или иной игрок из последних десяти пенальти семь раз бил в правый угол) и не обращают внимание на то, как решения распределялись во времени. Возможно, считают это несущественным – и, похоже, так и есть.

Ученые из Амстердамского университета Марике Роскес, Дэниел Слигте, Шаул Шалви и Карстен де Дрю проанализировали 204 пенальти, выполненные на чемпионатах мира с 1982 по 2010 гг. Обнаружилось, что когда команда, в ворота которой назначался пенальти, проигрывала, вратарь обычно прыгал вправо (вправо от себя, влево от исполняющего пенальти). Это происходило в 71 проценте случаев.

Если команда не проигрывала, то соотношение между прыжками вправо и влево оставалось примерно одинаковым. Выбор исполнителя пенальти тоже распределялся почти равномерно. Учитывая биологическую причину этого явления, можно предположить: данная закономерность имеет место и для любительских матчей.

Резюме: Как предсказать удар при выполнении футбольного пенальти

• Когда ваша команда выигрывает (соперник проигрывает), исполняющий пенальти игрок должен бить вправо (для вратаря влево).

8
Как предсказывать в карточных играх

Карточный игрок прежде всего учится хранить тайну. Вот почему рубашки карт незамысловаты с виду и, играя, мы прижимаем карты к груди. Кроме того, стремимся сделать свой следующий ход непредсказуемым. Но получается ли?

Барри О’Нил попытался ответить на этот вопрос с помощью эксперимента, выполненного в Северо-Западном университете. Он изобрел простую игру, в которой участвуют два игрока с одинаковым набором из четырех карт: туз, 2, 3 и джокер. Каждый выбирает одну карту и выкладывает на стол рубашкой вверх. Затем карты открывают. Игрок А выигрывает, если обе карты джокеры или разные (например, 2 и 3). В противном случае выигрывает игрок Б. Проигравший в каждом раунде платит победителю пять центов.

Эта игра была умышленно сделана непохожей на привычные. О’Нил хотел проверить, насколько хорошую стратегию абсолютно незнакомой игры станут разрабатывать игроки. И они прекрасно справились. Идеальная стратегия – случайно в 40 процентах случаев выкладывать джокера и в 20 процентах случаев – любую из остальных карт. Игроки выкладывали джокера в 39,4 процента случаев. Просто невероятно, если учесть, что они руководствовались только инстинктом. У них не было возможности просчитать, как лучше, и они, наверное, даже не знали, как это сделать.

Серьезных ошибок обнаружилось две. Во-первых, игроки слишком часто отдавали предпочтение тузам – в 22,3 процента случаев. Вторая ошибка – слишком частое чередование карт. Числовая карта должна следовать за джокером в 60 процентах случаев. В реальности это наблюдалось чаще. Игроки не хотели выкладывать джокера два или три раза подряд. Особенно часто они меняли выигравшую карту.

Более глубокий анализ показывает, что игра О’Нила может многое сказать о разработке стратегии в покере, бридже и других играх. Большинство самых важных решений в покере связаны с вопросом, стоит ли блефовать (делать ставку при слабых картах). Если блефующему повезет, остальные игроки не захотят ответить, и он сорвет банк, не раскрывая карт.

Для блефа существует математическая формула. Вероятность блефа оценивается как рэйз/банк. В данном случае рэйз – величина, на которую вы поднимаете ставку в случае блефа. Она может быть ограничена правилами, нормами общественного поведения и количеством денег в вашем кошельке. Банк – сумма выигрыша после того, как вы подняли ставку, и ваш противник (противники) ответил.

Пример. В данный момент банк составляет $100. Вы делаете агрессивный ход, повышая ставку на $100. В игре остался всего один игрок. Если вы добавляете $100 и ваш соперник отвечает, то в банке окажется $300. Тогда, согласно формуле, вероятность блефа составляет $100/$300, или 1:3. Это гарантирует, что вероятность выигрыша $300 у игрока, отвечающего на вашу ставку, составляет 1/3 (в среднем $100). Но поскольку поддержать ставку стоит $100, ваш противник всего лишь останется при своих. Он не может рассчитывать на прибыль (из вашего кармана!).

Хорошие игроки все это знают, но даже самым лучшим не всегда удается составить подходящую случайную последовательность блефов и фолдов ^[11]. Случайное решение в принципе осуществить непросто, но данная ситуация осложняется тем, что выбор между блефом и фолдом игрок делает только в случае плохой карты. Кроме того, способность перехитрить противников ограничивается неполнотой информации об игре. Когда противники выигрывают, не раскрывая карты, невозможно определить, блефовали они или нет.

В целом карточные игроки избегают последовательности одинаковых действий. При игре в покер новички опасаются быть пойманными на блефе и редко прибегают к нему два раза подряд. Более опытные иногда блефуют два или три раза кряду. Однако после двух раз подряд большинство испытывает желание сбросить слабые карты, особенно если это происходит сразу после неудавшегося блефа.

Игрок, не раскрывавший карты и выигравший несколько раз подряд, мог в некоторых случаях блефовать. Когда игроки идут на риск и выигрывают, то в следующий раз обычно меняют тактику. Они не хотят «жадничать» и предпочитают не рисковать. Когда выигрывающий снова поднимает ставку, скорее всего, он не блефует, и у него сильная карта.

Полезно обратиться за помощью к какому-нибудь устройству. Я уже упоминал о возможности использования наручных часов. Нет нужды говорить, что если вы будете смотреть на часы только в том случае, если к вам пришла плохая карта, это лучшая подсказка соперникам. Вы должны смотреть на часы (незаметно) при каждой раздаче.

Посмотрите, где находится секундная стрелка, описывающая круг по циферблату – с учетом установленных вами соотношений. Допустим, при этой раздаче вы намерены блефовать с 33-процентной вероятностью. Если секундная стрелка находится в первых 33 процентах цикла (между 12 и 4), вы блефуете.

Альтернативный вариант: масти или значение карт в качестве фактора, определяющего дальнейшие действия. Посмотрите на крайнюю левую карту в руке. Она может иметь значение от 1 (туз) до 10. Умножьте на десять, чтобы получить число от 10 до 100. Блефуйте только в том случае, если результат не превышает установленные проценты. При 33 процентах блефа вы будете блефовать, если крайняя левая карта окажется тузом, 2 или 3. Это менее точно, однако не может служить подсказкой противнику.

Одину классическую покерную подсказку следует знать всем, кто пытается угадать карты противника: расширение зрачков. Когда игрок вытягивает желаемую карту, зрачки расширяются. Это не выдумка, а экспериментально установленный факт, и его можно использовать, чтобы угадать чужие мысли. Известен такой карточный фокус: исполнитель показывает одному из зрителей даму червей и говорит, что она олицетворяет деньги или секс (эффективно и то, и другое). Затем доброволец по одной начинает вытаскивать карты из перетасованной колоды. Умеющий читать по значкам способен заметить тот момент, когда из колоды извлекается дама червей – в этот момент зрачки добровольца расширяются.

Одним из первых читать по зрачкам научился психолог Экхард Гесс. Приблизительно в 1960 г. он провел эксперимент с фотографиями. На всех были пейзажи, и только на одной – привлекательная женщина. Гесс тасовал снимки и по очереди показывал своему помощнику-мужчине. На седьмой фотографии зрачки помощника внезапно расширились. Это был снимок красотки.

Зрачки могут выдавать правду, даже когда губы лгут. В разгар президентской кампании 1964 г. Гесс показал студентам и преподавателям Чикагского университета фотографии президента-демократа Линдона Джонсона и претендента на этот пост от республиканской партии Барри Голдуотера. Все сказали, что предпочитают либерала Джонсона крайне правому Голдуотеру. Однако Гесс обнаружил, что примерно у трети людей наблюдалась положительная реакция зрачков именно на Голдуотера, а не на Джонсона. Гесс предположил «интересную вероятность… что в либеральной атмосфере университета этим людям было неловко проявлять симпатии к Голдуотеру».

Читать по зрачкам научишься запросто, но во время сдачи карт нужно смотреть прямо в глаза сопернику. Сдача происходит достаточно быстро, и вы следите за картами, а не за абсолютным размером зрачков (который может меняться в зависимости от освещения и приема лекарств). Типичная положительная реакция – 10-процентное увеличение диаметра обоих зрачков (20 процентов увеличения площади). Невезение может привести к сужению зрачков. Выглядит это приблизительно так (близко к натуральной величине):

Размер зрачка меняется примерно через полсекунды после того, как игрок видит судьбоносную карту. Неудивительно, что некоторые серьезные игроки используют темные очки как защиту.

Резюме: Как предсказывать в карточных играх

• Когда игроки в карты случайно принимают важные решения, они избегают повторения. Игрок, только что сделавший блеф-ставку, вряд ли будет блефовать, когда ему в следующий раз придет плохая карта.

• Можно использовать наручные часы, только смотреть на них необходимо при каждой сдаче.

• Игрок, умеющий читать по зрачкам, способен сказать, пришла ли вам нужная карта (если сможет увидеть ваши глаза).

9
Как защитить пароль

Вам не приходилось тратить время на подозрительном сайте, который обещает раскрыть, например, ваше клингонское имя? ^[12] Некоторые служат прикрытием для сбора паролей. Они просят предоставить личные данные и предлагают придумать пароль. Мошенники знают: придуманный вами пароль, скорее всего, похож на те, которые вы используете для других целей, и могут продавать на черном рынке собранные пароли по 20 долларов за штуку.

Все пароли – это ключи к вашему дому. Замки бывают крепкими и не очень, но никакой замок не спасет, если карманник вытащил у вас ключ. Безопасность – всегда самое слабое звено.

Большинство тех, что ворует личные данные, не дают себе труда изобретать какие-то трюки. Они просто срывают низко висящий плод: пароли угадать легче всего. В одном из последних исследований было показано, что 1 процент паролей разгадывается за четыре попытки.

Как такое возможно? Очень просто. Попробуйте четыре самых распространенных пароля. Наш список состоит из следующих слов: пароль, 123456, 12345678 и йцукен ^[13]. Это открывает 1 процент всех замков.

Хорошо, пускай вы относитесь к тем 99 процентам людей, которые не используют плохой пароль. Но вам все равно следует задуматься над скоростью работы современных хакерских программ. Бесплатная хакерская программа под названием John the Ripper способна проверить несколько миллионов паролей в секунду. По утверждению разработчиков, коммерческое программное обеспечение, предназначенное для использования в криминалистике (на конфискованных компьютерах распространителей детской порнографии и террористов), способно проверять 2,8 миллиарда паролей в секунду.

На первом этапе программа взлома анализирует обширный и постоянно пополняющийся список из нескольких тысяч популярных паролей, а затем приступает к поиску по словарю. Она пробует каждое слово, а также все распространенные имена, прозвища, клички домашних животных.

Большинство из нас, пристыженных и запуганных, добавляют в пароли цифры, знаки препинания и прописные буквы. Это называется декорированием. Теоретически декорирование существенно затрудняет взлом пароля. Но на практике не особенно. Почти у всех людей мышление идет по одной и той же накатанной колее. Когда сайт настаивает, что в пароле должны присутствовать цифры, пароль с пугающей регулярностью превращается в пароль1 или пароль123. Требование использовать прописные и строчные буквы вызывает к жизни Пароль или ПаРоЛь. Обязательные знаки препинания становятся причиной появления таких конструкций, как пароль! и п@роль. Такой надежный на первый взгляд пароль, как 4еловек_Паук1 на самом деле вовсе не так надежен. Все хитрят примерно одинаково. Есть основание опасаться, что правила декорирования пароля, предписываемые сайтами, подталкивают к выбору самых простых, легко угадываемых паролей. Декорирование может создать ложное ощущение безопасности.

Телесюжеты о безопасности паролей неизбежно включают интервью циничного эксперта, принижающего значение любого алгоритма создания надежных паролей. Многие профессионалы – приверженцы философии «запишите его». «Люди больше не в состоянии запомнить достаточно хорошие пароли, чтобы защититься от словарной атаки, и поэтому гораздо надежнее выбрать слишком сложный для запоминания пароль, а потом записать его, – советовал специалист по компьютерной безопасности Брюс Шнаейр в 2006 г., на заре цифровой эры. – Мы все хорошо умеем прятать маленькие листки бумаги. Я рекомендую записывать пароли на листочке и хранить его в кошельке вместе с другими такими же важными».

Однако даже с листком бумаги в руке набрать длинный и сложный для запоминания пароль не так-то просто. Поэкспериментируйте с виртуальной клавиатурой мобильного устройства. Разрыв между реальностью и представлениями специалистов иллюстрирует система, которой пользуется мой отец. Он пишет пароль на стикере, который приклеивает к монитору на письменном столе. В пароле нет ничего сложного – два слова без всяких цифр и причудливых значков. Реальные люди не только выбирают ненадежные пароли: они даже не удосуживаются их запомнить.

В странствиях по цифровому миру многие пытаются использовать одинаковые пароли для всех сайтов, не обращая внимания на риск. Однако некоторые сайты играют роль няньки, навязывая правила, касающиеся длины пароля и используемых символов. Пользователи вынуждены переделывать привычные пароли и затем, пытаясь войти на сайт, не могут вспомнить, как они это сделали.

Бо?льшая часть сведений о глупых паролях – результат взлома сайта RockYou.com, публикующего игры в Facebook; это произошло 4 декабря 2009 г. Хакер опубликовал 32 603 388 имен пользователей и незашифрованных паролей посетителей сайта. И до, и после были другие взломы, но масштаб этого создал ключевую базу данных как для «хороших», так и для «плохих» парней.

Самым популярным паролем RockYou был 123456. Его использовал 290 731 человек. Обнаружились существенные отличия в зависимости от пола и возраста. Для мужчин моложе 30 лет популярными источниками паролей были секс и непристойности: в верхней части списка располагались pussy, fuck, fucking, 696969, asshole, fucker, horny, hooters, bigdick, tits, boobs и другие подобные слова. Люди старшего поколения независимо от пола проявляли склонность к цитатам из поп-культуры. Пароль Epsilon793 был бы не так уж плох, если бы его не использовал капитан Пикар из сериала «Звездный путь: Следующее поколение» (Star Trek: The Next Generation). Часто встречающаяся комбинация из семи цифр, 8675309, оказалась телефонным номером из популярной песенки. Так называемые «восьмидесятники» хотят, чтобы пароли соответствовали их эпохе.

Нет ничего проще, чем создать надежный пароль. Используйте случайный набор символов. Эту операцию невозможно идеально осуществить в уме, но и не нужно. Многочисленные сайты и программные приложения снабдят вас случайными паролями, сгенерированными из атмосферных помех. Вот несколько примеров, которые я только что получил с random.org:

mvAWzbvf

83cpzBgA

tn6kDB4T

2T9UPPd4

BLJbsf6r

Проблема решена? Да, для фанатиков мнемотехники – или для тех, кто использует программу хранения паролей, использующую сканер отпечатка пальца. Всех остальных останавливает перспектива запоминать бессмысленный набор символов. Ситуацию усугубляет необходимость (как нам говорили) особого пароля для каждой учетной записи.

Большинство пользователей, в отличие от специалистов, озабочены удобством, а не безопасностью. И я не уверен, что в данном случае они ошибаются. У вас в доме есть специально оборудованное убежище? Скорее всего, нет, но те, у кого есть, скажут вам, что оно необходимо. Однако прежде чем бросаться устраивать убежище, возможно, стоит сначала убедиться, что вы всегда запираете входную дверь.

Реальные случаи взлома пароля можно разделить на три категории: они бывают случайными, массированной атакой и прицельными.

• Случайная угроза исходит от знакомых. У чрезмерно любопытного сотрудника или члена семьи может возникнуть желание войти в вашу учетную запись. Он попытается угадать пароль, основываясь на вашем близком знакомстве (не используя преимуществ программного обеспечения для взлома паролей). Любопытный человек может знать, что ваша футбольная команда в старших классах школы называлась Wildcats, и попробовать это слово. Но пароль wildCatz1 ему никогда не угадать.

• Массированная атака похожа на спам – ничего личного. Вор персональных данных не стремится войти именно в вашу учетную запись и ничего о вас не знает. Он пытается собрать список взломанных паролей, обычно для продажи. Похитители паролей используют специальные программы и начинают с попытки взлома самых незащищенных сайтов, допускающих множество попыток ввода пароля. Это может быть игровой сайт, где пароли не имеют финансовой ценности. Затем программа использует правильно угаданный пароль и его вариации для проникновения на защищенные учетные записи, например, банковские.

• Прицельная угроза предполагает частного или государственного детектива плюс программное обеспечение. Если информированный человек захочет войти в ваши учетные записи, и если на его стороне время и деньги (и законное право?), то он, скорее всего, добьется успеха. Единственная защитная мера – использовать достаточно длинный случайный пароль. В таком случае на взлом потребуется отрезок времени, превышающий среднюю продолжительность жизни.

Нельзя быть слишком уверенным, что вам не угрожает прицельная атака. Возможно, ваши конкуренты по бизнесу захотят украсть у вас ноутбук и израсходовать на его взлом необходимые ресурсы. Так же захотят поступить с богатым супругом при бракоразводном процессе. Хакеры могут испытывать неприязнь к определенным бизнесменам и политикам. Однажды был скомпрометирован сайт Twitter – из-за того, что администратор неблагоразумно выбрал пароль счастье. В 2009 г. хакер узнал пароль в результате словарной атаки и опубликовал его на сайте Digital Gangster, что привело к взломам лент Барака Обамы, Бритни Спирс, Facebook и Fox News.

Как и всё в жизни, пароли предполагают компромисс. Можно обеспечить одновременно максимальную безопасность и максимальное удобство пароля. Одна из лучших и весьма распространенных тактик – преобразовать в пароль фразу или предложение. Можно взять строчку из песни и составить пароль из первых букв слов. Например, May the force be with you превратится Mtfbwy.

Однако вы не станете обращаться к этой строчке, и именно в этом проблема. На память вам придет хорошо известная фраза из фильма, боевой девиз колледжа или слова из мультсериала «Южный парк». Сколько фраз из восьми слов вы знаете наизусть? И совершенно неочевидно, что наугад выбранную фразу угадать сложнее, чем случайное слово. Немногие дают себе труд декорировать полученный из фразы акроним. Он и так выглядит случайным!

Идеальный метод составления паролей должен быть эффективным, даже если его применяют все. Если система с использованием фраз станет популярной, то акронимы из всех заимствованных из поп-культуры крылатых выражений войдут в списки самых распространенных паролей, и программы для взлома обратятся к ним в первую очередь. Обычно акронимы состоят из букв, и по этой причине менее надежны, чем комбинации из любых символов такой же длины.

На некоторых недостатках стоит остановиться особо. Никогда не используйте «знаменитые цитаты». Одна из альтернатив – шутки, понятные только вам. Помните смешную фразу, которую официант сказал вашей подруге в мексиканском ресторане? Вы помните, она помнит – и, возможно, официант. И все. Если вы используете эту фразу для создания пароля, то велика вероятность, что больше ни один человек на планете ее не выберет.

Однако и в этом случае уникальность пароля не гарантирована. Разные фразы могут начинаться с одних и тех же букв, в результате чего получаются одинаковые акронимы. Одни буквы чаще встречаются в начале слов, другие реже, и хакерская программа может учитывать эту особенность.

Я обычно использую простые, глупые пароли. После взлома одной из моих учетных записей сайт снабдил меня временным паролем. Он представлял собой произвольный набор символов. Я хотел его сменить, но затем понял, что в этом нет необходимости. Я могу запомнить случайный пароль.

Наш мозг умеет находить закономерности в случайных данных. Именно так мы запоминаем телефонные номера или номер своей карточки социального страхования. Этот прием также работает с произвольными наборами символов, такими как РВМ8т4kа. Я только что получил этот пароль на сайте random.org. Хотя выбор символов в нем действительно случаен, глаз и мозг сразу же выявляют закономерности. В данном случае все три первые буквы оказались прописными, а остальные три строчными. А восемь – это удвоенное четыре.

Случайно созданный пароль легко преобразовать в бессмысленную фразу. РВМ8т4kа может превратиться в «революций в минуту, 8 тележек для Кати». Я не знаю, что бы это могло значить, но запомнить довольно просто.

Пароль, фраза, мнемокод – какая разница? Пароль со случайным набором символов считается «золотым стандартом» безопасности. Он лучше любого, какой только может придумать человек. И надежность его нисколько не уменьшается оттого, что указанной схемой пользуется весь мир.

При современном уровне техники достаточно длинный пароль из случайно выбранных символов разгадать практически невозможно. Он никогда не появится в списке популярных паролей. Массовая атака позволит взломать случайный пароль только методом прямого перебора. Если использовать прописные и строчные буквы латинского алфавита, а также цифры, то всего получится 62 символа (я не считаю знаки препинания, поскольку не все сайты допускают их применение). Это значит, что нужно сделать 628 попыток, чтобы угадать слово из восьми символов. Получается более 218 триллионов комбинаций.

Это практически исключает массированную атаку через интернет и замедлит прицельную атаку. Если поверить, что криминалистическое программное обеспечение способно проверять 2,8 миллиарда вариантов в секунду, на полный перебор потребуется около 22 часов. Для большинства людей это достаточно надежно – если вам так не кажется, можете добавить еще несколько символов.

Все это вовсе не означает, что случайный пароль неуязвим. Его невозможно угадать, но можно украсть. Один из примеров – мошенничество с клингонским именем. Многие осторожные люди попадаются на эту уловку. Существует высокотехнологичные вирусы, запоминающие все ваши нажатия на клавиши, а также чрезмерно любопытные люди, заглядывающие вам через плечо, когда вы печатаете. Хакеры могут использовать недостатки внутренней безопасности сайта, чтобы получить доступ к паролям.

Я сторонник философии «одного надежного пароля». С учетом того, какое важное значение приобрели пароли в нашей жизни, есть смысл запомнить один, но состоящий из случайных символов. Вы же помните свой номер телефона?

Получив надежный пароль, «сделайте все возможное, чтобы его защитить», – призывает специалист по компьютерной безопасности Ник Берри. Постарайтесь защитить свой компьютер от вирусов и используйте данный пароль только на сайтах, которые для вас важны и которым вы доверяете. Для игр и сайтов, не имеющих особого значения, я использую более простые пароли, их надежность несравнима с главным.

Способов кражи пароля так много, что вполне разумно использовать для каждого сайта свой пароль. Один из методов адаптации пароля под конкретный сайт – взять последнюю букву названия сайта и поставить ее в начало обычного пароля. Например, для Facebook вы добавляете букву k к стандартному случайному паролю, в результате чего получается kРВМ8т 4ка. Такая адаптация не обеспечивает абсолютную безопасность, но ее может оказаться достаточно. Любопытный коллега или родственник, видящий, как вы вводите kРВМ8т 4ка, чтобы открыть страничку в Facebook, не догадается, какой пароль вы используете для доступа к банковскому счету. Организатор массированной атаки соберет тысячи паролей и обнаружит, что значительная часть из них безо всяких изменений работает на других сайтах. Возможно, он не обратит внимания на остальные.

В моем надежном пароле нет знаков препинания или символов, не входящих в кодировку ASCII. В редких случаях, когда сайт требует такие символы, я добавляю один из них, легко запоминающийся, в конец пароля.

Некоторые похитители персональных данных вообще не взламывают пароли, а притворяются пользователем, забывшим пароль, и отвечают на контрольные вопросы. Угадав ответ, они получают возможность сменить пароль по собственному усмотрению. Такой мошенник не только получает доступ к персональным данным, которые можно продать, но и перекрывает законному пользователю доступ к учетной записи.

В 2008 г. кто-то взломал учетную запись Сары Пейлин, угадав, где она познакомилась со своим мужем (Уасилла Хай). Четыре года спустя учетные записи Митта Ромни взломал неизвестный хакер, угадав кличку домашнего питомца. Беспокоиться нужно не только публичным людям. Любой ваш хороший знакомый способен отгадать ответы на многие контрольные вопросы. Хакеры, которые совсем вас не знают, могут использовать списки самых популярных кличек животных, марок автомобилей, названий команд и так далее.

В последнее время часто упоминается такая стратегия противодействия угадыванию, как бессмысленные ответы. Идея состоит в том, что нужно отвечать на каждый контрольный вопрос на «поросячьей латыни» ^[14] или давать на все вопросы один и тот же бессмысленный ответ. Например, девичья фамилия вашей матери – Джимбоб. Животное-талисман, приносящее удачу – Джимбоб.

Вероятно, какое-то время такая стратегия будет эффективна. Но только до тех пор, пока ее не используют многие. Бессмысленные ответы так же шаблонны, как все остальные.

Я всегда отвечаю правду. Контрольные вопросы встречаются не так часто. Если по прошествии многих лет вам придется подтверждать свою личность, то вряд ли вам захочется оказаться в ситуации, когда вы не помните собственных ответов. Многие сайты предлагают самому выбрать контрольные вопросы. Я выбираю те, честные ответы на которые нетипичны: их нелегко угадать.

Личный идентификационный номер (PIN) – простой замок на нашем персональном банкомате. Никто не прилагает особых усилий, чтобы придумать надежный PIN. Большинство банкоматов все равно ограничивают их четырьмя десятичными цифрами. Я уверен, что вы способны угадать самый распространенный номер. А сможете сказать, сколько людей его используют?

По оценке Ника Берри 11 процентов людей выбирают код 1234. Массовые взломы PIN случаются не часто. Хакерам это не интересно, поскольку без самой банковской карты код бесполезен. Поэтому Берри взял список опубликованных PIN и отфильтровал их, так что остались только четырехзначные номера, без букв. Он выяснил, что у человека, использующего 1967 в качестве пароля, с этим числом связаны какие-то особые ассоциации, и он с большой вероятностью воспользуется им, если понадобится придумать PIN из четырех цифр.

Вторым по популярности в списке Берри был код 1111 (его выбрали около 6 процентов), а третьим 0000 (почти 2 процента). На практике это означает, что хорошо информированный мошенник, нашедший вашу банковскую карту, может за три попытки угадать ваш PIN с вероятностью 19 процентов. После трех неудачных попыток банкомат обычно проглатывает карту.

Вот двадцать наиболее распространенных PIN из списка Берри:

1234 9999

1111 3333

0000 5555

1212 6666

7777 1122

1004 1313

2000 8888

4444 4321

2222 2001

6969 1010

Здесь присутствуют все комбинации из четырех одинаковых цифр. Это не эксперимент по имитации случайности, а другая ситуация: «Я боюсь забыть этот номер, и поэтому лучше выбрать что-то очень простое».

Берри обнаружил и ряд менее очевидных закономерностей.

• Даты. В верхней части списка Берри располагаются цифры, совпадающие с обозначением нескольких последних лет, а также исторических дат (1492, 1776).

• Пары. Многие выбирают двузначное число и повторяют его, чтобы получить четырехзначный код (1212, 8787). Чаще всего цифры внутри пар отличаются на 1.

• 2580. Весьма распространено мнение, что можно создать случайный код, сыграв в крестики-нолики на клавиатуре. Единственный способ получить требуемые четыре цифры – начать с середины. Получится 2580. В списке самых популярных кодов, составленном Берри, он располагается на 22-м месте (за это следует благодарить дизайнера клавиатуры Альфонса Чапаниса).

• 1004. На корейском языке это число произносится так же, как слово ангел. Есть даже такая популярная песенка: «Будь моим 1004» (Be My 1004). Находится достаточное число корейцев, которые думают, что люди других национальностей этого не знают, что объясняет популярность кода.

Рекомендуется выбирать PIN, не входящий в список самых популярных. Реже всего встречался код 8068, но выбирать именно его не обязательно. Я бы предпочел число, начинающееся с 6, 7, 8, 9 или 0 (как во всех наименее популярных кодах из списка Берри) и без явной закономерности. Не используйте в качестве личного идентификационного номера такие сочетания цифр, как ММ/ДД или ГГГГ своего дня рождения, часть номера водительского удостоверения и/или кредитной карты. Эти номера находятся в вашем кошельке, а кредитная карта чаще всего теряется вместе с кошельком.

Резюме: Как защитить пароль

• Приготовьтесь запомнить один хороший, надежный пароль. Ваши усилия окупятся.

• Зайдите на сайт, на котором создаются по-настоящему случайные пароли (например, random.org). Создайте список из пяти или десяти кандидатов.

• Выберите случайный пароль, который легко превратить в запоминающуюся бессмысленную фразу. Используйте эту фразу, чтобы запомнить пароль.

10
Как интерпретировать рейтинги, полученные с помощью краудсорсинга

Мы живем в век краудсорсинга ^[15]. Любой обладатель смартфона может прямо на ходу выставлять оценку ресторанам, книгам, фильмам и песням (от 1 до 5 звезд). Фокус-группы оценивают автомобили, соусы к пицце и кандидатов на выборах (по шкале от 1 до 10). О чем говорят – если говорят – эти рейтинги?

Может показаться, что максимум оценок должен приходиться точно на середину диапазона. Обычно это не так. Полученные с помощью краудсорсинга оценки чаще всего имеют пик около 7 из 10 (или в районе 70 процентов максимума, каким бы он ни был). С одной стороны, это может указывать, что мы достигли потребительской Валгаллы, когда вещи, которым мы даем оценку, в целом хороши. Однако у нас есть основания полагать, что все это может быть искусственно. Фокусники прекрасно знают, что люди склонны выбирать карту приблизительно в 70 процентах от начала разложенной колоды. Экстрасенс просит зрителей задумать число между 1 и 10 и в попытке угадать всегда называет 7, поскольку это самый популярный выбор. В 1976 г. Майкл Кубови и Джозеф Псотка из Йельского университета попытались выяснить, почему 7 обладает магическими свойствами. Они отправили семерых (!) студентов младших курсов в студенческий городок с заданием останавливать всех встречных и просить назвать цифру от 0 до 9, первую, которая придет в голову. Самой популярной оказалась семерка – 28 процентов. Реже всего выбирали 0.

Причин популярности семерки может быть много. Всем известны семь морей, семь гномов, семь смертных грехов, семь невест, семь братьев и усталость супругов друг от друга на седьмом году брака. Семерку считают счастливым числом.

Чтобы проверить возможные объяснения популярности цифры 7, Кубови и Псотка предложили студентам, изучающим вводный курс психологии, назвать первое пришедшее в голову число в диапазоне от 6 до 15. Результаты оказались совсем другими. Самым популярным оказалось число 9, немного опередившее 8 и 7. На этот раз только 17 процентов участников эксперимента выбрали 7.

В третьем эксперименте студентов Йельского университета просили «назвать первое пришедшее на ум число в диапазоне от 0 до 9, но не дробное, а целое, вроде 7». Формально этот эксперимент был повторением первого, поскольку все и так понимали, что имеются в виду целые числа, и говорить об этом не было нужды. Но результаты оказались иными. Популярность чисел 3, 5 и 7 была почти одинаковой, причем 7 набрала чуть меньше 17 процентов.

Мы уже видели, что упоминание одного из вариантов (в данном случае 7) или нарочитое внимание к нему может препятствовать тому, что люди его выбирают. По всей вероятности, именно это и случилось.

В последнем эксперименте одну группу попросили выбрать число от 20 до 29, а другую – от 70 до 79. В первой группе с большим отрывом победило число 27, на которое пришлось около 28 процентов ответов – точно такая же часть испытуемых выбрала 7 в первом эксперименте с диапазоном от 0 до 9.

Однако для диапазона от 70 до 79 число 77 оказалось менее популярным. Его выбрали только 16 процентов участников эксперимента. Очевидная причина заключалась в том, что студенты избегали 7 (поскольку выбранный диапазон привлекал внимание к этой цифре) или повторения цифр – или то и другое вместе.

Экстрасенс, желающий, чтобы доброволец из зрителей выбрал 7, требует ответа немедленно. Он знает: чем дольше думаешь, тем с большей вероятностью изменишь первоначальный выбор. Один из способов ускорить процесс – щелчок пальцами. «Назовите число от одного до десяти». Щелчок.

В эксперименте Йельского университета маловероятно, чтобы случайные прохожие тратили много времени на размышления. Их просили назвать первое пришедшее на ум число, а не «случайное». На практике наблюдается большое сходство между придуманными человеком числами независимо от того, как их называют, «случайными», «первыми пришедшими на ум» или как-то еще. В любом случае чаще всего встречаются семерки.

Кубови и Псотка предположили: их просьба назвать произвольное число создавала так называемую «уловку-22». Испытуемые опасались, что их инстинктивный выбор недостаточно случаен, и пытались перехитрить самих себя. «Субъект попадает в парадоксальную ситуацию: он может выполнить требование, только если не будет стараться его выполнить».

В целом испытуемые предпочитали нечетные числа четным, числа, не совпадающие с границами предложенного диапазона, а также те, к которым не привлекалось внимание. Во всех случаях 7 занимала уникальное положение, поскольку считалась… «особенной» цифрой.

Полученный при помощи краудсорсинга рейтинг – не эксперимент по имитации случайностей и не исследование первых побуждений. Участников просят выразить отношение к товару цифрой или положением на шкале. Это не так просто, как может показаться. Какой оценки заслуживает данный гастрономический паб, 3 или 4? Должен ли я оценить рекламу кандидата, порочащую соперника, 0 (поскольку я ненавижу негативную рекламу), или 10 (потому что она заставила меня волноваться за соперника)? Рейтинг предполагает выбор цифр, которые соответствуют целой гамме чувств – или полному отсутствию чувств.

Эксперимент Йельского университета можно рассматривать как фокус-группу в поисках товара. Не имея причины давать какую-либо оценку, участники называют первое пришедшее на ум число. Этот элемент присутствует в любом рейтинге, полученном с помощью краундсорсинга. Некоторые либо не имеют никакого мнения, либо думают, что допустим любой ответ. Скорее всего, они выберут нечетную цифру в конце предложенного диапазона, например, 7.

Некоторое время назад было опубликовано исследование, какой смысл подростки вкладывают в слово «нормально». Выбор 7 из 10 подобен угрюмому подростковому «нормально», обычному ответу, который означает «отстаньте от меня». Это одна из причин, почему групповые рейтинги могут быть обманчивыми. Заурядный товар может получить приличную оценку (много семерок), а затем провалиться на рынке. Если вы хотите узнать, купит ли потребитель этот товар, нужно прямо спрашивать его об этом.

В эксперименте в Йельском университете число 0 оказалось самым непопулярным, а за ним следовали 1 и 9 (верхняя граница, поскольку 10 отсутствовало). Это означает, что оценки в районе границ диапазона заслуживают наибольшего доверия. При взгляде на онлайновые результаты обращайте особое внимание на соотношение наименьшей (0 звезд) и наибольшей оценки (5 звезд). Если предположить, что они искренни, то именно этим людям нравится или не нравится продукт.

В отношении многих товаров количество недовольных не имеет значения, пока находится достаточно желающих совершить покупку. Альтернативное кино с высокой долей 5-звездочных оценок, вероятнее всего, понравится тем, кого привлекает имя режиссера или тема, а на количество 0-звездочных оценок можно не обращать внимания. Фильм не предназначен для того, чтобы понравиться кому угодно, и в сети найдется достаточно народу, любящего посмотреть «неправильное» кино. В случае широкой аудитории (например, блокбастера или семейного ресторана) 0-звездочные оценки более информативны. Они позволяют оценить вероятность отрицательного опыта.

Резюме: Как интерпретировать рейтинги, полученные с помощью краудсорсинга

• Люди, которых просят назвать первое пришедшее в голову число в диапазоне от 1 до 10, чаще всего выбирают 7. Это может исказить оценки фокус-групп и рейтинги, полученные в интернете с помощью краудсорсинга.

• Доля участников, присваивающих продукту наивысший рейтинг 10 (или 5 из 5 возможных звезд), может точнее отражать потенциальные продажи продукта, чем усредненная оценка.

11
Как распознать фальшивые числа

Марк Нигрини, выросший в южно-африканском Кейптауне, был очарован магией цифр. Он приехал на учебу в США, надеясь получить докторскую степень в области финансов. В апреле 1989 г. он учился в аспирантуре и подбирал тему для будущей диссертации. Однажды в университете Цинциннати он наткнулся на краткое упоминание закона Бенфорда. «В тот же вечер я отправился в библиотеку и взял статью Бенфорда», – вспоминал Нигрини. Знакомство с ней изменило всю его жизнь.

Физик Фрэнк Бенфорд в 1920-х гг. работал в компании General Electric в городе Скенектади. В то время для научных расчетов использовались таблицы логарифмов. Бенфорд заметил: первые страницы книжки с таблицами логарифмов истрепались от многократного использования, а последние выглядели почти новыми. Именно это случайное наблюдение, а не работа, за которую ему платила General Electric, послужило причиной того, что имя Бенфорда осталось в истории.

Числа, которые требовались Бенфорду, обычно начинались с маленьких величин, а именно они находятся в начале логарифмических таблиц. Так, например, Бенфорд обнаружил, что около 30 процентов чисел, с которыми имеют дело ученые и инженеры, начинаются с цифры 1. И только 5 процентов – с цифры 9. Поэтому последние страницы книги с таблицами логарифмов оставались практически нетронутыми.

Бенфорд рассказал об открытии химику Ирвингу Ленгмюру (будущему лауреату Нобелевской премии). Ленгмюр убедил его опубликовать статью на эту тему. Отличавшийся методичностью Бенфорд исследовал непонятную закономерность еще десять лет. Выяснилось, что она справедлива не только для научных расчетов. Бенфорд попытался проанализировать первые цифры бейсбольной статистики и обнаружил такое же распределение. Он выписал все числа, встречавшиеся в журнале Reader’s Digest. То же самое. Счет теннисных матчей, котировки на бирже, длина рек, атомные веса, счета за электричество на Соломоновых островах и числа, встречающиеся на первой странице New York Times – все подчинялось одной и той же закономерности. Похоже на теорию заговора. Все взаимосвязано.

Наконец, в 1938 г. Бенфорд опубликовал результаты в журнале Proceedings of the American Philosophical Society. В статье он привел точную формулу для вычисления пропорции чисел, начинающихся с каждой цифры. Вот они:

Вы можете спросить, почему здесь отсутствует цифра 0. Бенфорд анализировал только первые ненулевые цифры. Поэтому числа 7129600 и 0,000072002 начинаются с одной и той же цифры 7.

Формула Бенфорда также предсказывает распределение вторых, третьих и так далее цифр числа. В этих случаях уже присутствует 0. Однако преобладание низких величин здесь уже менее выражено. По этой причине выявленную Бенфордом закономерность иногда называют законом первой цифры.

Сам Бенфорд выбрал для статьи другое название, «Закон аномальных чисел» (The Law of Anomalous Numbers). В настоящее время он известен как закон Бенфорда. Как выяснилось, это несправедливо. Данное явление обнаружил (и опубликовал статью) другой, гораздо более известный ученый – астроном Саймон Ньюком. Его статья в номере журнала American Journal of Mathematics за 1881 г. начиналась с констатации факта: «То, что десять цифр встречаются с разной частотой, должно быть очевидно всякому, кто часто пользуется логарифмическими таблицами и замечает, насколько первые страницы истрепаны сильнее последних».

Мне кажется, это очередное доказательство того, как трудно придумать что-то свое и как часто остаются незамеченными даже оригинальные идеи. По какой-то причине о статье Ньюкома вскоре забыли, а статья Бенфорда получила поддержку. Одно из возможных объяснений в том, что статья Бенфорда «выехала» на знаменитой статье физика Ханса Бете, которая была помещена в журнале сразу же вслед за ней.

В настоящее время известно, что закон Бенфорда применим ко всем видам данных, которые не догадался проверить даже сам неутомимый автор. Известно также, что закон Бенфорда не применим ко многим числовым комбинациям (телефонные номера, обозначение возраста и веса, номера карточек социального страхования, коэффициенты умственного развития, победившие номера лотерейных розыгрышей и почтовые индексы). Примером может служить вес взрослых американцев. Совершенно очевидно, что 1 – самая распространенная первая цифра, ее доля гораздо выше, чем 30 процентов, предсказанных законом Бенфорда. Самая редкая – шестерка, даже реже, чем в распределении Бедфорда: немногие мужчины весят от 60 до 69 и от 600 до 699 фунтов.

Неприменим закон Бенфорда и к назначенным номерам, таким как номер телефона или карточки социального страхования. Тот, кто назначает номера, использует все или почти все возможные варианты. Номера, начинающиеся на 1, встречаются так же часто, как и те, которые начинаются с любой другой цифры.

Те, кто обладает математической интуицией, могут прийти к тому же выводу самостоятельно. Для всех остальных это неразрешимая загадка. Почему закон Бенфорда применим к номерам домов на улице, но не применим к почтовым кодам? Откуда в газете New York Times знают, будто числа, начинающиеся на 1, нужно упоминать в шесть раз чаще, чем те, которые начинаются на 9?

Закон Бенфорда справедлив для некоторых чисел, отражающих результаты измерений, например, городского населения или сумм, списанных с кредитных карт. Попробуем привести быстрое и интуитивное объяснение. Представьте, что вы положили на счет для инвестиционных операций 1000 долларов, которые удваиваются каждые десять лет. Первая цифра баланса вашего счета будет оставаться 1 на протяжении первых десяти лет. Сумма будет увеличиваться до 1100, 1200, 1300 долларов и так далее, до 1900, пока в конце первого десятилетия не достигнет 2000 долларов.

До следующего удвоения пройдет еще 10 лет. За это время сумма на счете постепенно увеличится с 2000 до 3000, а затем до 4000 долларов. Это значит, что на 2 и 3 в качестве первых цифр баланса счета приходится столько же времени, сколько на цифру 1.

В третьей декаде сумма на счете увеличится с $4000 до $8000, причем первыми цифрами будут 4, 5, 6 и 7. На протяжении четвертого десятилетия сумма увеличится до 16 000, и первыми цифрами сначала будут 8 и 9, а остальное время снова 1.

Итак, в сумме на инвестиционном счете 1 будет присутствовать больше времени, чем 2, 2 больше, чем 3, и так далее. Если выбрать случайный момент времени, то вероятность каждой из девяти цифр оказаться на первом месте будет точно соответствовать распределению Бенфорда.

В нашем мире есть множество вещей, от колоний микроорганизмов до социальных сетей, которые растут экспоненциально, хотя и не обязательно так занудно, как в моем примере. Но когда естественный рост рассеивает числа на несколько порядков величины, они приближаются к распределению Бенфорда. Если бы шимпанзе бросала дротик дартса в листок с финансовыми отчетами или ценами на бирже, то попадания с достаточной точностью соответствовали бы закону Бенфорда.

Закон Бенфорда напоминает, что числа – это искусственный способ отображения количественных соотношений в окружающем нас мире. Как писал сам Бенфорд, «в действительности это теория явлений и событий, а числа всего лишь играют незначительную роль безжизненных символов живого».

«Я подумал, что если предсказуемые закономерности для чисел действительно существуют, то аудиторы, наверное, смогут определить, какие данные соответствуют действительности, а какие вымышлены», – вспоминал Марк Нигрини.

Бухгалтеры и налоговые органы были бы рады иметь формулу для определения, какие цифры показаны честно, а какие нет. Нигрини быстро решил: его диссертация будет посвящена применению закона Бенфорда для выявления финансового мошенничества.

Он обнаружил, что после статьи Бенфорда на эту тему почти ничего не написано. Единственным, кто увидел практическую ценность открытия, оказался Хэл Вэриан (в настоящее время главный экономист Google). В 1972 г. Вэриан предложил использовать закон Бенфорда в качестве «индикатора чепухи». В политике решения основываются на сложных прогнозах издержек и выгод. Цифры в этих прогнозах должны соответствовать распределению Бенфорда, утверждал Вэриан. Если это не так, значит, составитель прогноза брал цифры с потолка или подгонял в соответствии со своими целями.

Вэриан не стал развивать эту идею – как и другие. Это подогрело энтузиазм Нигрини, но не его руководителя. «Он хотел бы, чтобы я был восьмидесятым ученым, исследовавшим этот вопрос», – объяснял Нигрини. Он настоял на теме диссертации, однако одобрение получил только после того, как написал две трети текста. Четыре месяца спустя работа была закончена.

Идея Вэриана и Нигрини может быть проиллюстрирована. Имея массив чисел, вы можете нарисовать столбиковую диаграмму (гистограмму), показывающую, сколько раз каждая цифра появляется первой. Просто сосчитайте, сколько чисел начинается с цифры 1, сколько с 2 или 3, и так далее. Для честных данных, подчиняющихся закону Бенфорда, диаграмма будет выглядеть так:

Закон Бенфорда

Гладкая кривая – это закон Бенфорда в визуальной форме.

Блестящая идея Вэриана и Нигрини состояла в том, что люди, фальсифицирующие цифры, не знают о законе Бенфорда. У растратчика или налогового мошенника нет причин думать, что какая-либо цифра должна встречаться чаще, чем другие. Поэтому массив искусственных чисел должен иметь равномерное распределение первых цифр.

Как бы то ни было, это упрощенная идея. Эксперименты по имитации случайности (о них не было широко известно) уже показали, что в сфабрикованных числах все цифры почти никогда не используются в равной мере. Альфонс Чапанис представил гистограммы полученных результатов, и распределение в них равномерным не было.

Другая проблема в том, что честные финансовые данные чаще всего в точности соответствуют кривой Бенфорда, но иногда – нет. И заранее бывает трудно сказать, с каким случаем вы имеете дело. Одним из таких примеров могут служить данные продаж магазина, где все товары стоят 99 центов. Анализ выявит большое количество девяток. Как замечает Нигрини, это указывает, что цены выдуманы, специально разработаны людьми как часть маркетинговой стратегии. Но если вы руководите таким магазином, это ваша реальность, а не мошенничество. Можно найти множество других ситуаций, когда природа бизнеса способствует распределению первых цифр, не отвечающему закону Бенфорда – по абсолютно невинным причинам.

Тем не менее, основная идея Нигрини оказалась верна: придуманные цифры отличаются от настоящих. Он стал частым гостем в здании суда Цинциннати, где разбирал преступления, в которых фигурировали цифры.

Один из первых исследованных им случаев мошенничества произошел в Аризоне. Уэйн Джеймс Нельсон, 43-летний менеджер отделения государственного казначейства в Аризоне, начал короткую карьеру растратчика с того, что выписал чек на 1927,48 доллара от штата Аризона на имя фиктивного поставщика. За следующие несколько дней он выписал еще 22 фальшивых чека на общую сумму почти 1,9 миллиона долларов.

Будучи пойманным, Нельсон утверждал: он выписывал чеки из благородных побуждений, чтобы продемонстрировать уязвимость принятой в Аризоне системы предъявления чеков к оплате. Он просто «забыл» проинформировать сотрудников казначейства об этих недостатках, а деньги направлял на собственные счета.

Последние две цифры: 500 придуманных чисел

Первые цифры чеков растратчика

На первый взгляд в чеках, выписанных Нельсоном, присутствовали некоторые закономерности.

Нельсон был «анти-Бенфордом», как выразился Нигрини. Все суммы на чеках, за исключением двух, начинались с больших цифр 7, 8 и 9. Нельсон не превышал порога $100 000, вероятно, потому, что числа с шестью нулями привлекли бы нежелательное внимание.

Последние цифры чеков растратчика

Ниже приведена гистограмма первых цифр в чеках Нельсона.

Фальшивые числа обычно смешиваются с настоящими. Аудитор будет анализировать не только суммы фальшивых чеков (откуда ему знать, что они фальшивые?). Он проверит все чеки Нельсона или все суммы, проходившие через его отдел. Но даже в этом случае предпочтение Нельсоном цифр 8 и 9 в фальшивых счетах выделит цифры 8 и 9 и в общем массиве данных. И это влияние можно выявить.

Нигрини обнаружил: в чеках Нельсона проявляются те же типичные особенности, что и в остальных придуманных числах. Предположим, мы пытаемся подсчитать последние (самые правые) цифры в чеках. Это единицы центов, и с финансовой точки зрения они Нельсона явно не интересовали. Тем не менее, в них наблюдается определенная закономерность. Нельсон отдавал предпочтение таким последним цифрам, как 6 и 7. Цифра 4 вообще не встречается.

Эта гистограмма очень похожа на гистограммы Чапаниса. Точно так же, как добровольцы Чапаниса, Нельсон повторялся, не отдавая себе в этом отчета. В 23 чеках он умудрился повторить 87, 88, 93 и 96 в качестве двух первых цифр. Аналогично, в качестве центов повторялись числа 16, 67 и 83.

Внутренняя налоговая служба США продает исследователям информацию из налоговых деклараций, предварительно удалив личные данные. Нигрини приобрел 100 000 налоговых деклараций за 1985 и 1988 г. и начал анализировать их на университетской мини-ЭВМ VAX. Он хотел проверить, можно ли определить, кто из налогоплательщиков жульничает.

Многие записи в налоговой декларации представляют собой сумму, разницу или производную других записей. Рассматривать их нет смысла, поскольку компьютеры налоговой службы проверяют правильность вычислений. Другие записи подтверждаются документацией третьей стороны, например, форма W-2 для заработной платы или 1099-INT для дохода от процентов. Это обеспечивает полезную возможность сравнения. Нигрини обнаружил: данные о доходе от процентов с высокой точностью соответствуют закону Бенфорда. Однако выплаченные проценты не соответствовали кривой. В то время ипотечные заимодатели не сообщали о процентах в налоговую службу. Проценты по потребительскому кредиту подлежали вычету из налогооблагаемой базы (и тоже не подтверждались документами). Это означало, что налогоплательщики испытывали искушение преувеличить выплаченные проценты, надеясь, что их не проверят. Анализ Нигрини показал, что многие именно так и поступали.

Во время президентской кампании Билл Клинтон опубликовал свои налоговые декларации начиная с 1977 г. Нигрини сумел отбраковать из налоговых деклараций Клинтона 380 сумм дохода и 511 сумм вычетов, относящихся к системе доверия. Он не обнаружил ничего подозрительного, за исключением преобладания круглых чисел – весьма распространенное явление. Так, например, старый мужской костюм, пожертвованный благотворительной организации, был оценен в 100 долларов. Совершенно очевидно, что сумма эта приблизительна – одним из признаков служит круглое число. Но указать $100 – честнее, чем придумывать точную цену вроде $107,03.

Одним из первых, кто поверил Нигрини, был Роберт Бертон, главный финансовый инспектор из прокуратуры Бруклина. В 1995 г. Бертон использовал программное обеспечение Нигрини для анализа чеков семи компаний, подозреваемых в связях с преступным миром. Бертон обнаружил свидетельства придуманных чисел и после дальнейшего расследования обвинил в мошенничестве бухгалтеров и сотрудников, выписывавших чеки. Действия инспектора удостоились хвалебной статьи в Wall Street Journal. Закон Бенфорда был назван «инструментом, достойным Шерлока Холмса». Приводились также слова Бертона: «В точку. Это мошенничество».

Статья в Wall Street Journal принесла славу закону Бенфорда, но в то же время породила миф, что он представляет собой нечто вроде волшебного детектора лжи. С тех пор метод Нигрини получил широкое распространение в правоохранительных и налоговых органах, а также в частном секторе. Сегодня повседневный анализ данных о потребителях позволяет без труда выделить для дальнейшего изучения подозрительные числа. Тем не менее, анализ цифр остается относительно новым методом, недостаточно проверенным. Очень важно понимать, чего можно, а чего нельзя добиться с его помощью.

«Я регулярно расстраиваюсь, читая о том, как люди неправильно используют закон Бенфорда», – признался мне Нигрини. Вне всякого сомнения, человек услышал о законе Бенфорда, просмотрел статью в «Википедии» и решил, что любые числа, первая цифра которых не соответствует кривой распределения, – фальшивые. Этот вывод ни в коем случае нельзя назвать верным. Существует множество причин, когда первые цифры легитимных чисел могут не подчиняться распределению Бенфорда, и поэтому проверка первой цифры редко бывает полезной. Нигрини считает, что гораздо эффективнее анализ первых двух. В результате получается гистограмма из 100 столбиков. При достаточном массиве информации (тысячи чисел) соответствующие распределению Бенфорда данные образуют на графике гладкую кривую.

Другой полезный тест анализирует две последние цифры больших чисел. Это даже не проверка «закона Бенфорда». Таким способом выявляются характерные особенности придуманных чисел, выявленные Чапанисом. Обратите внимание что тест последних двух цифр работает даже в том случае, когда данные не должны подчиняться закону Бенфорда.

В руках профессионала анализ цифр состоит из множества разных тестов, а также вычисления их статистической значимости. Первичным этапом сравнения должна быть история одного и того же набора данных. Расходы текущего квартала должны сравниваться с расходами предыдущих кварталов. Нигрини называет этот принцип «Мое правило» – по модели базовых имен, предложенных программным обеспечением для новых файлов («Мой файл», «Моя таблица» и так далее). «Мое правило» позволяет избежать самой распространенной ошибки дилетантской нумерологии, предполагающей, что все числовые базы данных в точности описываются законом Бедфорда. Это ошибочное допущение. Признаки придуманных чисел, выявленные Чапанисом, тоже не обеспечивают стопроцентной защиты. По необъяснимым причинам эти методы могут оказаться применимыми или не применимыми в каждой конкретной ситуации. Проще и надежнее использовать в качестве основы прошлые распределения цифр.

В конце концов, любое мошенничество начинается в какой-то момент времени. Если Стэн из бухгалтерии начнет жульничать в следующий вторник, это изменит распределение цифр в его суммах – независимо от того, насколько настоящие данные близки к «случайным» или соответствовали кривой Бенфорда.

В качестве иллюстрации «Моего правила» Нигрини приводит эксперимент, придуманный в 2011 г. на занятиях по математике 17-летним студентом Ка Буи из немецкого города Кобленц. Класс был поделен на пять групп по четыре студента в каждой. Одним группам выдали газеты и предложили составить список из 500 чисел, встреченных в новостях. Другим группам предложили придумать 500 чисел. Смысл эксперимента в том, чтобы проверить, можно ли отличить числа, взятые из новостей, от придуманных, только по распределению составляющих их цифр.

Чтобы максимально затруднить задачу, группам, придумывавшим числа, предложили имитировать те, что могли быть найдены в газете (в противоположность случайным). В этом случае усиливалось сходство с настоящим мошенничеством, ведь преступник похож на хамелеона.

Ни один из пяти наборов данных, настоящих и поддельных, не соответствовал кривой Бенфорда, однако с первого взгляда можно было определить, что они составляют две группы. В одной наблюдались «высокие пики» – пары двух первых цифр, встречавшиеся гораздо чаще, чем ожидалось. Во второй пики были меньше, и распределение в большей степени соответствовало кривой Бенфорда. Как мы уже убедились, повторяющиеся пары цифр могут свидетельствовать о неосознанности – или о мошенничестве. Вы можете подумать, что группа с «маленькими пиками» состояла из настоящих чисел, взятых из газет. И ошибетесь.

Вспомните, что фальшивые числа придумывали группы из четырех человек. Из-за того, что разные люди неосознанно предпочитают разные цифры, вклад каждого члена группы делился на четыре. Это затруднило выявление обмана.

Реальный признак был следующим. В газетах много раз встречалось упоминание текущего года (2011) и нескольких предшествующих. Поэтому на гистограммах отмечался пик для 20 как пары первых цифр. Составители таблицы фальшивых чисел также использовали числа, обозначающие год, но в недостаточном количестве.

Тот, кто использует закон Бенфорда и признаки Чапаниса в качестве критерия, придет к выводу, что группы данных с маленькими пиками настоящие. Однако разумнее было бы проанализировать распределение цифр в числах, взятых из других газет. Это выявило бы массовое упоминание текущего года и помогло бы правильной идентификации.

Когда цифры в числах, имеющих важное значение, не соответствуют ожидаемому распределению, хороший следователь способен выяснить причину. Тем не менее, существует пара несложных, пригодных для самостоятельного применения тестов, помогающих быстро выявить подозрительные данные. На следующих нескольких страницах я продемонстрирую некоторые способы обнаружить вероятность фальсификации или манипулирования числами. Эти тесты предназначены в основном для различения реальных данных и на 100 процентов сфальсифицированных одним человеком. Столь резкий контраст вы увидите не всегда. Тем не менее, во многих случаях именно один-единственный мошенник снабжал своих жертв полностью фальшивыми данными. Эти тесты, используемые в качестве предварительной оценки, быстры и не связаны с дальнейшим анализом, а ведь вы, скорее всего, захотите его провести.

Каждое воскресенье владелица ресторана быстрого питания начинала с того, что придумывала объем продаж в долларах за предыдущую неделю. Ей нужно было отчитываться в налоговые органы. Любая цифра была фальшивой!

Совершенно случайно бухгалтер ресторана оказался одним из студентов Нигрини. Нигрини посмотрел на придуманные числа. «Ее выдали не первые цифры», – объяснил он. Ресторан быстрого питания с устойчивым бизнесом может иметь выручку, скажем, $5000 в день, с не очень большими отклонениями. Первые цифры данных не будут соответствовать распределению Бенфорда – и не должны. Подлог выдали две последние цифры. Ни одно из чисел не оканчивалось на 00. Это весьма распространенный признак, поскольку мошенники считают, что круглые числа выглядят недостаточно случайными. Кроме того, около 6,5 процента чисел оканчивались на 40 (при ожидаемой величине всего 1 процент). Использование пары 40 для двух последних цифр – неосознанная склонность владелицы ресторана.

Последние две цифры: 500 случайных чисел

Когда-нибудь ресторан быстрого питания выставят на продажу, и покупатели внимательно изучат бухгалтерские документы. Возможно, для демонстрации владелица придумает новые, раздутые числа. Возникнет ли у покупателей подозрение, что вся отчетность взята с потолка?

В мелком бизнесе показатели ежедневных продаж – это сумма большого количества граф «итого» в кассовых аппаратах. Последние две цифры этих сумм обычно бывают случайными – каждая пара от 00 до 99 появляется приблизительно в 1 проценте случаев.

Последние две цифры: 500 придуманных чисел

Однако не во всех документах указываются суммы с точностью до цента. Иногда их округляют до долларов или даже до тысяч долларов. В таких случаях нужно использовать две крайние цифры справа.

Чтобы провести тест последних цифр, подсчитайте, сколько раз каждая из возможных пар встречается в имеющемся наборе данных. Всего таких пар 100, и поэтому потребуется составить гистограмму из 100 столбиков.

Ниже приведена гистограмма, дающая представление, как выглядят реальные данные. Она характеризует выборку из 500 случайных чисел (сгенерированных программой Excel). Число 500 достаточно репрезентативно для мелкого бизнеса – это около 17 месяцев ежедневных продаж или десять лет еженедельных. Но даже при 500 числах гистограмма получается неравномерной, с довольно большими вариациями. В данном случае одна пара цифр (68) не появляется совсем, а три пары (10, 53 и 74) встречаются в два раза чаще, чем ожидаемый 1 процент. Это нормальные отклонения, характерные для случайных данных.

Теперь посмотрим на сфабрикованные данные.

Следующая гистограмма отображает распределение двух последних цифр в 500 числах, придуманных человеком. Более сильные вариации видны даже с первого взгляда. Две пары (93 и 94) встречаются более чем в 4 процентах чисел, что маловероятно для реальных данных. Двенадцать пар не встречаются вообще, и это тоже крайне маловероятно.

Задайте себе следующие три вопроса. Утвердительный ответ на любой из них должен усилить ваши подозрения.

a) По непонятной причине есть пара (или пары) цифр, встречающиеся чаще остальных?

б) Частота повторения сдвоенных цифр (особенно 00 и 55) меньше средней?

в) Убывающие пары (10, 21, 32, 43, 54, 65, 76, 87, 98) явно встречаются чаще других?

В приведенном примере ответ на вопрос (a) утвердителен. Кроме того, в массиве данных нет сдвоенных цифр (б). Приблизительно 10 процентов всех чисел должны оканчиваться на сдвоенные цифры. У нас таких 20 из 500, всего 4 процента. Пары 00, 55 и 77 вообще не встречаются.

Из 500 пар последних цифр 44 – убывающие. Это почти точно ожидаемые 9 процентов (из 100 возможных пар девять убывающие). Так, по критерию (в) данные не вызывают подозрений.

Наш набор данных не прошел два из трех тестов. Будь это суммы продаж мелкого бизнеса, стоило бы запросить дополнительную или более подробную информацию – и посмотреть, как отреагирует продавец.

Нет нужды беспокоиться, что вам придется считать вручную. На практике все это делается с помощью функций «копировать» и «вставить». Попросите данные в виде таблицы Excel или в совместимом с ней формате, чтобы без труда перенести их в шаблон теста, использующего закон Бенфорда. Примеры таких тестов можно бесплатно найти в интернете, в том числе один тест Нигрини (NigriniCycle.xlsx). Перенеся данные, выполните инструкции и заполните определенные столбцы заранее известными формулами. Результатом будут отформатированные гистограммы для двух последних цифр и итоги других распространенных тестов. Кроме того, программа вычисляет математическую оценку статистической значимости, что, конечно, гораздо надежнее простого просмотра полученных данных.

Резюме: Как распознать фальшивые числа

• Когда распределение цифр в последней группе данных отличается от обычного распределения, характерного для данной компании, это может быть признаком подлога.

• Растратчики и мошенники, придумывающие числа, неосознанно отдают предпочтение убывающим парам цифр (таким как 10, 21, 32 и так далее).

• Мошенники реже пользуются сдвоенными цифрами (например, 00 или 55), полагая, что они выглядят недостаточно «случайными».

12
Как распознать числа, которыми манипулировали

Один нью-йоркский страховой агент (фирма щедро оплачивала ему представительские расходы) оказался талантливым мошенником. Желая перейти на безбумажную документацию, его компания требовала сканы выписанных квитанций, а не сами квитанции. Страховой агент обнаружил: можно черной ручкой переправить в документе 1 на 7 или на 9, и на сканере с низким разрешением такое изменение незаметно.

Затем он пошел еще дальше и стал следить за тем, чтобы суммы, указанные в квитанциях, начинались с 1. Страховой агент мог позавтракать за 18 долларов и останавливаться в гостинице, где номер стоил 178 долларов. После этого он подправлял суммы и получал возмещение в размере 98 долларов за завтрак или 778 за гостиницу.

Одним росчерком пера он увеличил суточные расходы с 70 до 800. Но ему не повезло – аудиторский отдел страховой компании был одним из первых, применявших для анализа закон Бенфорда. В данном случае оказалось достаточно первых цифр, чтобы вызвать подозрения. Обнаружилось преобладание семерок и девяток и недостаток единиц. Расследование подтвердило факт обмана, и компания подала на страхового агента в суд, потребовав возмещения ущерба.

Подвергшиеся манипуляции числа могут представлять бо?льшую проблему, чем полностью выдуманные. В данном случае манипуляция означает, что кто-то ради личной выгоды уменьшил или увеличил реальную цифру. Изменение не обязательно должно быть таким грубым, как переправка 1 на 7. Зачастую достаточно достичь какого-то предела, цели или порога. Средства на представительские расходы обычно ограничены, при превышении либо не возмещаются суммы, либо требуются дополнительное подтверждение или документы. Можно ожидать, что предъявленные к возмещению цифры сосредоточатся чуть ниже границы.

«Это обычная практика для государственных чиновников», – заметил Марк Нигрини. Он изучил одно правительственное агентство. В нем сотрудникам выдавались закупочные карточки на сумму до 2500 долларов. Результат: «масса закупок на сумму 2500, 2499, 2496 долларов… Очевидно, это гениальные люди, которые говорили: “Не пишите 2501, пишите 2496 долларов. Я единственный из 35 000 правительственных чиновников знаю арифметику!” Однако все мы склонны думать как все, и поэтому каждый считает себя единственным».

Один из способов выявить исправления – проверка второй цифры. Сосчитайте, сколько раз каждая из десяти цифр встречается во втором знаке числа, справа от первой цифры. Для 74991 доллара вторая цифра – 4, и именно ее нужно учитывать при подсчете. Изобразите результаты в виде гистограммы.

Вторые цифры: числа, подвергшиеся манипуляции

С реальными числами не следует ожидать слишком большой вариации в частоте вторых цифр. Закон Бенфорда предсказывает, что самой распространенной второй цифрой будет 0, с частотой появления 12 процентов, а реже всего должна встречаться 9 – в 8,5 процента случаев. Однако зачастую вы видите такую диаграмму, как представлена на рисунке на следующей странице. Сплошная линия – это идеальная кривая Бенфорда для вторых цифр, а столбики – реальные результаты подсчета. На первый взгляд разница не очень велика, однако она существенна. В столбиках показан избыток цифр 8 и 9, а также нехватка всех остальных. Это может произойти при «круглом» лимите, например, 1000 долларов. Обычно люди указывают расходы, немного не дотягивающие до порога.

Эффект порога – довольно распространенное явление, но не стоит делать поспешных выводов, когда вы сталкиваетесь с чем-то подобным. Наемный работник, знающий, что компания оплачивает расходы на еду до 50 долларов, может попробовать питаться на 49 с мелочью. Он не делает компании одолжение, а просто играет по установленным правилам.

С другой стороны, работник, преувеличивший расходы на еду – или фальсифицирущий их, – тоже имеет все основания не превышать установленного порога. Получив такие результаты, вы, возможно, захотите проверить поведение сотрудника – либо он представляет к оплате чеки, не превышающие порога, либо не переходит установленные границы, либо тут есть признаки подделки.

Иногда установленные пороги оканчиваются цифрой 5, например, 25 долларов. В таком случае на манипуляцию может указывать избыток троек и четверок во второй цифре.

Кевин Лоуренс приходил к инвесторам с беспроигрышным бизнес-планом. Его компания под названием Health Maintenance Centers (HMC) разрабатывала электронное оборудование и программное обеспечение для оздоровительных клубов: благодаря аппаратуре проще следить за состоянием клиентов на тренажерах. Это превратило бы каждое занятие в стрессовый тест, позволяя тренеру или врачу регулировать нагрузки и режим тренировок. Лоуренс продал акции и ценные бумаги HMC на сумму 74 миллиона долларов 5000 инвесторам по всей стране.

17 января 2002 г. Комиссия по ценным бумагам и биржам подала иск против Лоуренса и HMC, обвинив в мошенничестве в инвестиционной сфере. Обещанное IPO так и не состоялось. Вместо этого принадлежавшие инвесторам 163 миллиона долларов ушли к Лоуренсу и его подельникам. Комиссия обвиняла Лоуренса, что он потратил 2,1 миллиона долларов на 23 роскошных автомобиля, 1 миллион долларов на яхты 1,7 – на недвижимость и драгоценности, в том числе на обручальное кольцо стоимостью 330 тысяч долларов для Стейси Грей, еще одной обвиняемой.

Вероятно, Лоуренс не собирался мошенничать. Просто он принадлежал к тому типу предпринимателей, у которых привлекать деньги получается лучше, чем вкладывать их в успешные проекты, – его можно сравнить не с Берни Мэдоффом, а скорее с Максом Бялыстоком ^[16]. Числа в бухгалтерской документации HMC отражали реальные операции. Но результаты некоторых цифровых тестов выглядели в высшей степени подозрительно. К сожалению, тесты провели только после того, как проблемы HMC получили огласку (органы судебно-бухгалтерской экспертизы г. Лейк-Освего, и независимо от них Марк Нигрини). Если бы инвесторы HMC проанализировали распределение цифр раньше, то могли бы сохранить деньги и избежать ущерба.

В гистограмме вторых цифр платежей компании HMC (см. следующую страницу) цифры 0 и 5 встречаются гораздо чаще, чем в кривой Бенфорда. Цифра 9 игнорировалась и встречалась значительно реже, чем 8. Это указывает, что кто-то часто использует круглые числа, такие как 10 (всего 459 раз), 15 000 (122 раза) или 1 000 000 долларов (4 раза). HMC часто оперировала круглыми числами.

Точно так же поступают колумбийские наркокартели и бабушки, выписывающие чек внукам на день рождения. Круглые цифры не обязательно должны вызывать подозрение. Вы идете к банкомату и снимаете со счета круглую сумму, например, 300 долларов. Вы не знаете, на что потратите деньги, и поэтому просто выбираете сумму из предложенных на сенсорном экране вариантов круглых чисел. Когда мы придумываем денежные суммы, не пытаясь никого обмануть и делая их похожими на случайные, то почти всегда выбираем круглые числа.

Вторые цифры: Health Maintenance Centers

Единственное, что отличает круглые числа от остальных – в некоторых обстоятельствах они не похожи на реально бывающие в бизнесе. Компании обязаны торговаться за наиболее выгодное соглашение и не покупать больше, чем необходимо. Даже если цены представляют собой круглые числа, броуновское движение скидок, льгот, транспортных расходов и налогов делают подавляющее большинство цен некруглыми. Наука честного ведения дел излучает гравитационное поле, подтягиваюее величины, выраженные в долларах, к кривой Бенсона. Когда с деньгами обращаются небрежно или пытаются что-то скрыть, долларовые величины имеют тенденцию отклоняться от идеала.

Руководители HMC пользовались средствами компании как личными чековыми счетами. Или банкоматом. Выяснилось, что 111 платежей HMC составляли 301,50 доллара. Сотрудникам выдали банковские карты с доступом к счетам компании. Лимит снятия наличности составлял 300, и банк брал комиссионные в размере 1,50.

Большое количество таких выплат, как 10, 15, 20 и 25 долларов, объяснялось банковской комиссией за выдачу наличных по чекам за телеграфные переводы. Эти услуги предназначены для частных клиентов. У компаний есть более дешевые способы перемещения денежных потоков. В лучшем случае это указывает, что сотрудники HMC не были заинтересованы в экономии средств инвесторов. Кроме того, возникает вопрос, почему собственные чеки HMC были недостаточно хороши?

Ответ тоже дают числа. Еще одно подтверждение дала банковская комиссия.

Расследование показало, что HMC использовала чеки и переводы, чтобы перемещать большие круглые суммы от одной сомнительной организации в другую, и в конечном итоге большая часть этих денег оседала в карманах руководителей компании. Финансовое мошенничество, вероятно, должно было затруднить понимание происходящего.

На протяжении пяти лет до краха энергетическая компания Enron, печально знаменитая своим мошенничеством, публиковала следующие данные о доходах:

1996 – 13 289 миллиардов долларов

1997 – 20 273 миллиардов долларов

1998 – 31 260 миллиардов долларов

1999 – 40 112 миллиардов долларов

2000 – 100 789 миллиардов долларов

Задним числом мы знаем, что эти числа фиктивны, и сочинил их финансовый директор компании Эндрю Фастоу. Руководство Enron попало под гипноз прямой зависимости между доходом и стоимостью акций. Цена на акции компании вывешивалась даже в лифте. Фастоу нашел способ сообщать о доходах, подтверждавших ту цену, которую все хотели видеть.

Президент Enron Джеффри Скиллинг большую часть рабочего дня тратил на переубеждение последователей «Фомы неверующего». На конференции по телефону, впоследствии ставшей знаменитой, Ричард Грабман, аналитик компании Highfields Capital, заметил: Enron – единственная среди известных ему компаний, не публикующая бухгалтерский баланс или отчет о движении денежных потоков вместе с данными о доходах. «Да, большое спасибо, – ответил Скиллинг. – Мы ценим ваше замечание… козел!»

Немногие данные, опубликованные компанией Enron, выглядели подозрительно. Когда компания намеревается продать миллион устройств, то результат 998 300 неудовлетворительный. Три из пяти сумм, указанных как доход, лишь немного превышали психологически значимые круглые числа – 20, 40 и 100 миллиардов долларов.

Каждая из превышающих порог сумм имеет вторую цифру 0. Закон Бенфорда предсказывает, что вероятность появления 0 в качестве второй цифры составляет 11,97 процента. Если вы имеете дело с несколькими числами, немного превышающими порог, эта вероятность уменьшается. Шансы на то, что три из пяти чисел будут иметь второй цифрой 0, составляют 1 из 75.

Доход – самый яркий показатель, обычно упоминаемый в СМИ. Подобных показателей не так много, однако именно они влияют на цену акций. Еще одна часто цитируемая цифра – прибыль на акцию. Вот как она выглядит у компании Enron:

1996 – 1,08 доллара

1997 – 0,16 доллара

1998 – 1,01 доллара

1999 – 1,10 доллара

2000 – 1,12 доллара

Прибыль на акцию впечатляет гораздо меньше, чем доход компании. В Enron стремились поддерживать ее выше одного доллара за акцию, и данные за пять лет показывают небольшой рост. Из общего тренда выбивался 1997 г. В объяснении указывалось, что доход до выплаты налогов и процентов составлял 0,87 доллара на акцию, но «факторы, влияющие на сопоставимость» уменьшили его до 0,16 доллара. Творческий подход к бухгалтерии позволил Enron собрать расходы и снижение цен в одну большую кучу – ужасный 1997 год – и сохранить для остальных годов прибыль на акцию выше одного доллара.

Идея Enron состояла в том, что значение имеет доход компании, а не прибыль на акцию. Доходом легче манипулировать. В начале 2001 г. сотрудники Enron снова заговорили об удвоении дохода до красивого круглого числа, 200 миллиардов долларов. Осуществлению великолепного плана помешали длительные сроки тюремного заключения, а именно к ним приговорили руководителей компании.

Так поступали не только в Enron. В проведенных позже исследованиях анализировались вторые цифры опубликованных доходов или прибыли всех крупных американских корпораций. Компаний много, они разной величины, в самых разных отраслях, а значит, опубликованные числа должны довольно точно соответствовать закону Бенфорда. Так и оказалось – за исключением вторых цифр 0 и 9. Нулей было больше, а девяток меньше ожидаемого.

Назовем это аномалией Enron. Вместо того чтобы показать прибыль в размере 99 центов на акцию, компании находят способы сделать так, чтобы она превысила 1 доллар. Исследования совокупных данных не позволяют определить, какие именно корпорации лукавят, но их доля должна быть существенной.

Присутствует также небольшая аномалия для второй цифры 5. 24 цента на акцию компании обычно округляют до 25.

Нигрини отмечает, что в данных об убытках наблюдается противоположная тенденция. Самая большая сумма убытков, о которой сообщили американские корпорации, составила 99 280 миллионов долларов.

Это число взято из формы 10-К компании American International Group (AIG) за 2008 г.

Теперь посмотрим на вторые по величине убытки американских корпораций:

99 696 миллионов долларов

Это убытки компании AOL TimeWarner’s за 2002 г. Замечаете сходство? Самые большие убытки американских корпораций выглядят как цены в магазине, где все товары продаются по 99 центов.

С учетом того, что крупные и предположительно уважаемые корпорации имеют тенденцию выбирать психологически более комфортную сторону круглых чисел, можно представить, насколько хуже обстоят дела в стартапах и развивающихся компаниях. Банкам, венчурным капиталистам и инвесторам часто нужно сформировать представление о кредитоспособности компании из ограниченного объема данных. Значимыми показателями могут быть не только доход или выручка, но также количество проданного товара, число загрузок или кликов. Эти показатели могут публиковаться поквартально, ежемесячно, еженедельно или ежедневно. Но независимо от системы измерения наблюдается тенденция превышения значимых порогов.

Эффективный тест на реальность данных – проверить вторые цифры на избыток 0. Сколько чисел, едва превышающих важный порог, считать подозрительными? Первым делом сосчитаем, сколько значимых показателей вам предоставили. Обозначим это число как N. Затем сосчитаем, в скольких из этих чисел вторая цифра 0. Обозначим это число Z.

Откроем таблицу. Вам потребуется использовать так называемую функцию биномиального распределения. Знать, что это такое, вовсе не обязательно. Эта функция встроена в Excel или в любую совместимую финансовую программу. Наберите в ячейке Excel:

=1-BINOM.DIST (Z-1, N, 0,1197, TRUE)

Введите числа или ссылки на содержащие их ячейки для Z и N. Программа рассчитает вероятность того, что в списке из N чисел окажется Z нулей в качестве второй цифры.

Пример. Допустим, в начале 2001 г. вы задумались о покупке компании Enron, и ее руководство предоставило вам десять приведенных выше цифр – доход компании и прибыль на одну акцию в течение пяти лет. Тогда N будет равняться 10, а Z — 5.

Вычтем 1 из Z и полученное число 4 вставим на место первого аргумента функции. Значение второго аргумента будет 10, а третий аргумент – вероятность, согласно закону Бенфорда, что вторая цифра будет 0, то есть 0,1197. По поводу аргумента «TRUE» волноваться не следует – просто напечатайте его.

Результат вычислений – 0,368 процента, или 1 из 272. Это значит, есть серьезные основания подозревать, что компания Enron просто завысила все эти важные показатели, выбирая их случайно.

Какая вероятность заставит вас отказаться от покупки? Ни один статистик вам этого не скажет. Происходят и совпадения. Для венчурного капиталиста цель не в обеспечении точности финансовых показателей, а в том, чтобы доказать благонадежность и установить комфортный уровень.

Сравним. При испытаниях нового лекарства для публикации в медицинском журнале обычно требуется уровень уверенности 1 из 20 (5 процентов). Исследователю нужно показать: вероятность того, что наблюдаемый эффект случаен, не превышает 5 процентов.

Критерий 5 процентов произволен. Он не должен иметь какого-либо значения для бизнеса. Тем не менее, вы можете выбрать его как отправную точку для принятия решения. Если шансы меньше 5 процентов, считайте это предупреждением. В таком случае следует запросить дополнительные данные.

Повторите процесс с новыми числами, проведя расчеты для изменившихся N и Z. Снова вероятность меньше 5 процентов? Это немного напоминает оценку нового ресторана. Вы идете туда один раз и остаетесь недовольны – но возможно, у шеф-повара просто был неудачный день. Посетите ресторан несколько раз, и вы получите более точное представление об истинном положении дел.

Означает ли высокая доля нулей в качестве второй цифры, что компания завышает показатели? Стоит ли иметь с ней дело? Решать вам. Но есть вероятность, что она не совсем честна.

В 1980-х и 1990-х гг. налогоплательщики больше всего боялись аудиторских проверок Налогового управления США, выполнявшихся под эгидой Национальной исследовательской программы (NRP). Генератор случайных чисел выбирал девятизначный номер. «Счастливый» обладатель карточки социального страхования с этим номером подвергался доскональному аудиту и должен был представить документы, подтверждающие каждую запись в налоговой декларации. Проверка случайно выбранного налогоплательщика и анализ всех данных позволили Налоговому управлению понять, какие строчки декларации подделываются чаще всего. С научной точки зрения все было идеально – но не с политической. Многие налогоплательщики выражали недовольство, и в середине 1990-х конгресс вынудил Налоговое управление свернуть NRP.

После закрытия программы налоговые органы сосредоточились на аналитике. Мало кто сомневался, что анализ данных использует закон Бенфорда, однако не склонное к откровенности Налоговое управление этого не подтверждало. Тем не менее, еще в 1998 г. газета New York Times сообщала: «Налоговые органы нескольких государств и нескольких американских штатов, включая Калифорнию, для проверок крупных компаний и финансовых фирм используют программное обеспечение на основе закона Бенфорда».

Макс Нигрини занимался этим задолго до сборщиков налогов. В одном из первых исследований налоговых деклараций США он проанализировал такие записи, как процентный доход и выплаты по ипотеке, благотворительные взносы, доходы от прироста капитала и расходы малого бизнеса, подпадающие в «раздел С». Они значительно отличались от распределения Бенфорда. Больше всего подозрений вызывали арендная плата и административные расходы малого бизнеса из раздела С.

Нигрини обнаружил: незадокументированные расходы налогоплательщиков с низким доходом выглядят подозрительнее, чем у налогоплательщиков с высоким доходом. Небогатые люди знают, что риск проверки для них невелик, и поэтому чаще фальсифицируют данные. С другой стороны, богатые имеют возможность нанять профессионалов для составления финансовых отчетов, и те их убедят не делать глупостей.

Парадокс в том, что Нигрини не мог сказать, какие именно декларации неточны. Малый бизнес по большей части сообщает всего одну сумму в качестве арендной платы. Какие-то из этих чисел реальные, а какие-то преувеличены. И только массив из многих тысяч сумм аренды заставил заподозрить мошенничество.

Открытия Нигрини необыкновенно полезны для налоговых органов, причем не только потому, что указывают на строки налоговой декларации и типы доходов, требующие особого внимания, но и при составлении инструкций и изменении законодательства. В настоящее время Налоговая служба США требует от ипотечных заимодателей сообщать о процентных ставках в форме 1098, а проценты по потребительскому кредиту больше вообще не рассчитываются. С 2011 г. биржевые маклеры, а с 2012 г. паевые инвестиционные фонды обязаны сообщать в налоговые органы базовую стоимость ценных бумаг В 2012 г. Налоговое управление провело выборочные проверки лиц с высоким движением наличности.

Несколько лет назад Управление налоговых сборов Великобритании применило цифровые тесты к британским налоговым декларациям и выяснило: у владельцев малого бизнеса в суммах продаж слишком часто встречаются две первые цифры 14. Причина очевидна – в то время британское законодательство позволяло малому бизнесу пользоваться упрощенной формой отчетности, если сумма продаж не превышала 15 тысяч фунтов стерлингов. С тех пор этот порог поднимался несколько раз. И каждый раз вместе с ними на новый уровень поднимались манипуляции.

Для расчета федерального подоходного налога американские налогоплательщики со средним доходом используют налоговую таблицу. Эти таблицы составлены с шагом 50 долларов. В 2011 г. не состоящий в браке человек с облагаемым налогом годовым доходом 71 049 долларов должен был заплатить подоходный налог в размере 13 894 долларов. Но если он заработал на один доллар больше (71 050), то его доход попадал в другую строчку таблицы, и сумма налога увеличивалась на 12 долларов (13 906).

Вы, наверное, подумаете, что никто не станет мошенничать с налоговой декларацией из-за 12 долларов. Нигрини проанализировал две последние цифры сумм облагаемого налогом дохода и обнаружил свидетельства, что при заполнении декларации налогоплательщики подправляли суммы дохода, чтобы они оказывались чуть ниже границы. Слишком много чисел оканчивались на 48 или 49, 98 или 99. А количество сумм дохода, немного превышавших границу (оканчивавшихся на 50 или 51, 00 или 01) было меньше ожидаемого.

Чтобы доказать сознательное уклонение от налогов, Нигрини сравнил налогоплательщиков, пользовавшихся налоговыми таблицами, с теми, которые должны умножать облагаемый налогом доход на предельную налоговую ставку. Во втором случае в числах не обнаружилось никаких признаков манипуляции.

Облагаемый налогом доход вычисляется из других записей декларации, и его невозможно изменить – в противном случае появится математическая ошибка. Налогоплательщик, слега превысивший порог, должен вернуться назад и найти способ прибавить пару долларов к вычетам или на несколько долларов сократить поступления. В самом невинном случае это может указывать на налогоплательщика с остро отточенным карандашом в руке: он порылся в памяти и обнаружил там забытый налоговый вычет. Менее оптимистичный вариант – налогоплательщик не откажется от мелкого мошенничества, если шанс быть пойманным невелик.

Формула аудита для Налоговой службы США генерируется при помощи прогнозной аналитики. Статистические корреляции позволяют предсказать, какие налоговые декларации имеют наибольшую вероятность оказаться нечестными и поэтому заслуживают дополнительной проверки. В компьютерах Налоговой службы США хранятся все налоговые декларации, и не приходится сомневаться, что эта информация используется должным образом. То, что в этом году ваш облагаемый налогом доход оказался на доллар меньше порогового значения, может быть совпадением. Но если за последние десять лет сумма слегка не дотягивает до …00 или …50, это уже не совпадение.

Эффект порога позволяет выполнить очень простой тест на честность. И вполне возможно, что такой тест присутствует в процедуре аудита. Дело не в том, что налоговые органы волнуются из-за нескольких долларов. Но если налогоплательщик постоянно жульничает с налоговой сеткой и в его декларации присутствуют другие настораживающие признаки, такие как расходы малого бизнеса, подпадающие в «раздел С», или крупные пожертвования на благотворительность, это вызывает подозрение.

Поэтому лучше быть кристально честным в мелочах. Машина для предсказаний наблюдает за вами и знает больше, чем вы думаете.

Политическая блогосфера с огромным энтузиазмом восприняла закон Бенфорда. Он приобрел репутацию волшебного черного ящика: для выявления мошенничества на выборах требуются лишь результаты подсчета голосов на избирательных участках, доступные любому блогеру, сидящему в гостиной у матери. Результатом стало растущее количество заявлений о подтасовках. Обвинения в украденной победе, пересыпанные жаргоном статистиков (а его почти никто не понимает), были подхвачены журналистами (а им следовало бы проявить больше ответственности). В интернете ошибки можно опровергнуть, но не стереть. А еще нужно учитывать, что существует новая теория заговора, и у нее имеются приверженцы.

Подавляющее большинство заявлений такого рода основаны только на проверке первых цифр. Такой тест никогда не бывает окончательным, а в некоторых случаях вообще ничего не значит. Необходимо сравнивать тенденции, проявившиеся на этих выборах, с теми, что наблюдались на предыдущих. Это делается редко.

Фанатичные блогеры также занимаются «добычей данных». На федеральных выборах и выборах штатов избиратели голосуют на нескольких тысячах участков. Проверьте достаточно большое количество участков, и вы обязательно наткнетесь на те, где статистика выглядит подозрительно. Они не подозрительны, если смотреть на общую картину, но именно общая картина ускользает от внимания фанатиков.

Идею проверки выборов посредством анализа цифр приписывают Александру Собянину. Он изучил коррупционные парламентские выборы 1993 г. в России, получившие печальную известность. Собянин предложил несколько статистических тестов. Один из них основывался на законе Бенфорда и все строились на допущении, что придуманные числа будут отличаться от аутентичных. Собянин утверждал: проверка выборов 1993 г. выявила подтасовки. Вывод этот по меньшей мере неопровержим. За этим последовали и другие подобные заявления. После выборов 2009 г. в Иране, когда президентом на второй срок был избран Махмуд Ахмадинеджад, Нигрини проанализировал результаты по участкам и обнаружил свидетельства фальсификации.

Недавняя статья Джозефа Декерта, Михаила Мягкова и Питера С. Ордешука называется «Неприменимость закона Бенфорда для выявления мошенничества на выборах» (The Irrelevance of Benford’s Law for Detecting Fraud in Elections). Авторы предупреждают, что у нас нет достаточного количества исследований, показывающих, насколько хорошо результаты честных выборов согласуются с законом Бенфорда. Один из неизвестных факторов – разница в размерах округов. Обычно предполагается, что избирательные комиссии делают округа приблизительно равными, избегая существенных различий. Если только нет тайных причин для манипуляций избирательными участками… Кто знает?

Представьте себе сельскую местность в штате Айова, где избирательные участки одинаковые – по 5000 избирателей на каждом. Это консервативный регион, предпочитающий Митта Ромни Бараку Обаме в соотношении 70 на 30 процентов. Ромни набирает в среднем 3500 голосов на каждом участке, а Обама 1500 – с небольшими вариациями. Первые цифры количества голосов на участке у Ромни будут 3, а у Обамы 1. Волшебный черный ящик зажигает красный сигнал! Но все в порядке. Просто мы анализируем регион, где распределение участков и политических предпочтений ровное, как кукурузное поле.

В этой ситуации результаты обоих кандидатов могут вызвать ложную тревогу. Еще большее беспокойство вызывают случаи, когда подозрения связаны только с одним из кандидатов. Довольно часто какой-либо кандидат в городских районах пользуется большей популярностью, чем в сельских (или наоборот). В таких ситуациях результаты одного из кандидатов лучше согласуются с законом Бенфорда, чем у другого.

Чтобы использовать распределение цифр для выявления мошенничества на выборах, необходимо понимать, как происходит мошенничество. В некоторых странах коррумпированные аппаратчики садятся и придумывают числа, а затем выдают их за результаты голосования на участках. В российских выборах результаты на многих участках бесстыдно круглые (оканчиваются на 0) – без каких-либо попыток скрыть обман. «Разумеется, мошенничество было, – говорит Владимир Шевчук, член избирательной комиссии Татарстана, о российских выборах 2000 г., – но одна из его причин – неэффективный механизм подсчета бюллетеней… Чтобы соблюсти процедуру, требуется не одна ночь, а больше. Люди смертельно устают и поэтому прибегают к уловкам».

В Америке мошенники могут зарегистрировать избирателей, взяв фамилии с местного кладбища, и этими голосами заполнить избирательные урны в пользу своего кандидата, или просто «потерять» бюллетени, поданные за соперника. Суммарное воздействие большинства фальсификаций определяется умножением результатов кандидата на коэффициент, зависящий от того, сколько голосов, по мнению фальсификаторов, нужно для победы. Это сложно определить с помощью закона Бенфорда. Одно из свойств закона в том, что можно умножить весь массив данных на любой коэффициент, и при этом числа по-прежнему будут соответствовать распределению Бенфорда.

Для выявления сфальсифицированных общих результатов больше подходят тесты последних цифр. Хотя маловероятно, что придумывать числа будет один человек. Если целая армия нечестных сотрудников избирательных комиссий придумает по одному числу каждый, то групповой эффект нивелирует любые персональные особенности. Придется оперировать лишь относительно универсальными характеристиками придуманных чисел.

Анализируя выборы 2012 г. в Нигерии, Бернд Бербер и Александра Скакко предложили исследовать сдвоенные последние цифры (00, 11, 22… 99). Как мы уже видели, они реже всего встречаются среди придуманных чисел, и это обстоятельство может послужить сигналом, предупреждающим о необходимости дальнейшей проверки.

Трудность анализа цифровых результатов выборов в том, что фанатиков зачастую не интересуют поиски истины. Они хотят, чтобы любая аномалия воспринималась как неопровержимое доказательство нечестности. Если последующее расследование не выявляет мошенничества, они все равно могут заявить о фальсификации, опираясь только на анализ цифр. К таким заявлениям следует относиться скептически.

Любой анализ цифр основан на допущении, что «плохие парни» о нем не знают. Пока это верно, но когда-нибудь ситуация изменится.

В прошлом лишь немногие криминалисты знали об отпечатках пальцев. Теперь даже самые тупые взломщики пользуются резиновыми перчатками. Есть множество способов противостоять анализу цифр, и они не очень сложны.

Нигрини оптимистично предположил: распространение знаний о законе Бенфорда может стать средством устрашения, подобно знанию об отпечатках пальцев и анализе ДНК. Тот, кто решится на мошенничество, должен будет спланировать искажение данных, а затем скорректировать числа так, чтобы они соответствовали распределению Бенфорда. Это дополнительная работа. Кроме того, корректировка данных уменьшит степень фальсификации или потребует дополнительных действий, а они-то выдадут мошенника – или то и другое вместе.

Проблема в том, что преступников не так просто испугать – на то они и преступники. Такие люди плохо представляют отдаленные последствия своих действий. Это палка о двух концах. Все видели полицейские сериалы, однако криминалистические методы остаются эффективными, поскольку большинство преступлений совершаются под влиянием эмоций, без планирования. Это справедливо и для многих финансовых и электоральных преступлений. Растратчик начинает красть потому, что проигрывает в Лас-Вегасе. Предприниматель «улучшает» бухгалтерский баланс перед встречей с инвестором. Правящая партия начинает жульничать в последнюю минуту, когда выясняется, что проигрыш возможен.

При любом применении анализа цифр полезно задать себе вопрос: какова вероятность, что лицо, предоставляющее данные, знает о законе Бенфорда, предполагает, что числа могут быть подвергнуты криминалистическому анализу, и обладает достаточной математической подготовкой, чтобы принять контрмеры.

Резюме: Как распознать числа, которыми манипулировали

• Вторые цифры финансовых данных могут помочь в выявлении манипуляции. Переходя границу круглого числа, манипулятор в качестве второй цифры относительно часто выбирает 0 и относительно редко 9.

• Если цель – не превысить круглое число, манипулятор в качестве второй цифры относительно часто выбирает 9 и относительно редко 0. Такое часто встречается в затратах на представительские расходы.

• Сам по себе анализ цифр не может ничего «доказать». Его ценность состоит в том, что он выявляет данные, заслуживающие дополнительной проверки опытным аудитором. Следует скептически относиться к заявлениям (например, о фальсификациях на выборах), основанным на проверке первых цифр с помощью закона Бенфорда.

13
Как распознать финансовые пирамиды

С 1970-х гг. до 2008 г. три старых сотрудника принадлежащей Бернарду Л. Мэдоффу компании Investment Securities – Дэвид Кугель, Аннет Бонджорно и Джоан Крупи – вели всю документацию. «Вместе с ними я создавал фиктивные биржевые торги, появлявшиеся в рекомендациях, которые консультанты по инвестициям давали клиенту», – признался Кугель федеральному судье. Фиктивные торги должны были соответствовать рентабельности инвестиций, а ее Мэдофф сам установил для каждого из клиентов. Это было управление активами из перевернутого мира. Вместо того чтобы высчитывать рентабельность торгов, Кугель и компания сочиняли торги, соответствующие нужной рентабельности.

Берни Мэдофф – если можно верить его словам – начинал совсем не так: «Я… был удачлив в самом начале, но через какое-то время заблудился и отказался признать поражение». Вскоре после этого Мэдофф начал выдумывать числа.

Управление активами основано на доверии. Как инвестору узнать, отражают ли представленные отчеты реальное положение дел? Стандартный совет – получше разобраться в людях и иметь дело только с доверенными менеджерами. Именно так и поступали клиенты Мэдоффа. Бегущая строка на сайте компании сообщала: «Клиенты знают, что Бернард Мэдофф лично заинтересован в безукоризненной оценке, добросовестном ведении сделок и высоких этических стандартах».

Другое эмпирическое правило – никогда не инвестировать в то, чего вы не понимаете. Чувства – это хорошо, но в сложном современном мире финансов нереалистично. Некоторые люди действительно «не понимают», что такое депозитный счет денежного рынка или индексный фонд. Значит, они должны держать деньги в матрасе? В любом случает тот, кто инвестирует средства с помощью творящего чудеса менеджера, не должен рассчитывать на исчерпывающее объяснение, как тот делает деньги. Это секретный рецепт.

Инвесторы Мэдоффа верили, что он добился рентабельности приблизительно 10 процентов в год, причем с низкой волатильностью и на протяжении нестабильного десятилетия. Несмотря на все, что вы слышали, нельзя сказать, что это слишком хорошо, чтобы быть правдой. Другие инвестиционные менеджеры добивались и лучших результатов.

Джим Симонс основал фонд Medallion за пару лет до Мэдоффа. С 1988 г. рентабельность Medallion составляла в среднем 45 процентов в год. Симонс – математик, нанимающий только математиков и других ученых, изолирующий их на северном берегу Лонг-Айленда, где они придумывают сверхсекретные торговые алгоритмы. Особенно больших успехов фонд добился при падении рынка. Лучшим годом для Medallion был 2000 г. – рентабельность 99 процентов. В 2008 г. Medallion заработал 80 процентов. «Когда все вокруг бегают, как курица с отрубленной головой, – говорил Симонс, – для нас это очень хорошо».

Симонс, как и всякий, рассчитывающий на такую рентабельность, не делится подробностями. Успешные хедж-фонды должны постоянно придумывать новые стратегии, поскольку старые уже воспроизведены конкурентами и исчерпали себя. Если раскрывать методы инвесторам, то секреты начнут утекать быстрее.

Характеристика этого бизнеса как черного ящика прекрасно иллюстрируется одним скандальным инцидентом. Университет Стоуни-Брук попросил Симонса, когда-то преподававшего там, порекомендовать хорошего менеджера для благотворительного фонда. Симонс познакомил руководство университета с… Берни Мэдоффом. Университет инвестировал средства с помощью Мэдоффа и потерял 5,4 миллиона долларов. Некоторые смотрели на показатели рентабельности Мэдоффа и верили им. Симонс знал, что они сфабрикованы.

Вероятно, данное правило следовало бы сформулировать иначе: никогда не инвестируйте в то, чего не понимают неспециалисты, больше, чем вы готовы потерять. Многие из жертв Мэдоффа нарушили это правило, доверив ему практически все свои активы. Одна из самых подозрительных черт в Мэдоффе – его откровенность. Он утверждал, что использует стратегию синтетических фьючерсов. Этот жаргон понятен профессионалам (хотя никто не может понять, как Мэдофф заставил стратегию работать так эффективно, как следовало из его заявлений). По крайней мере, некоторые клиенты получали отчеты, где якобы фигурировали все сделки. Это давало возможность вычислить систему Мэдоффа, если бы таковая существовала.

Как минимум один человек попытался. В 1991 г. Эда Торпа – менеджера хедж-фонда, и известного как изобретателя метода подсчета карт в игре блэкджек, – попросили высказаться по поводу инвестиций некой компании. Торп увидел, что рентабельность, обеспеченная Мэдоффом, просто фантастическая. Заинтересовавшись, он обратился к Мэдоффу за дополнительными подробностями сделок. Получив отчеты, быстро определил, что здесь что-то не так. 16 апреля 1991 г. Мэдофф якобы приобрел по поручению клиента 123 опциона Procter & Gamble. Торп выяснил, что в этот день торговались всего 20 опционов Procter & Gamble. В других случаях Мэдофф тоже утверждал, что купил или продал больше ценных бумаг, чем в тот день выставлялось на торги. Торп посоветовал клиенту забрать деньги.

Лучший способ проверить инвестиционного менеджера – иметь доверенного специалиста. Репутация Торпа, скорее всего, помогла ему получить нужную информацию о сделках.

Марк Нигрини утверждает: числа как таковые могли бы указать на мошенничество Мэдоффа или ему подобных. У Мэдоффа были как минимум две группы фальшивых чисел: ежемесячная рентабельность (очевидно, ее сочинял он сам) и фиктивные торги (придуманные его подчиненными). Торги фальсифицировали три человека, и они следили за тем, чтобы цены соответствовали реальным. Учитывая, что цены фиктивных сделок ограничены дневным диапазоном колебаний и предписанной рентабельностью, предсказать распределение цифр невозможно. Однако месячная рентабельность, вероятно, бралась непосредственно из головы Берни Мэдоффа. Рентабельность относится к тем показателям, которые любой менеджер, даже самый скрытный, обязан сообщать инвесторам.

По крайней мере в одном случае показатели рентабельности Мэдоффа были раскрыты – для инвестиционного фонда-донора Fairfield Sentry. Основанный в 1990 г. Уолтером Ноэлом и Джеффри Такером, фонд выводил Мэдоффа на глобальный рынок, предлагая «алгоритмическую технологию» Мэдоффа богатым организациям во всем мире (минимальные инвестиции 100 тысяч долларов). Abu Dhabi Investment Authority, JPMorgan Chase, Banco Bilbao Vizcaya Argentaria (Испания), Nomura Holdings (Япония) и многие швейцарские банки – все они приобрели кусочек волшебства Мэдоффа через фонд Fairfield Sentry.

В первый месяц (декабрь 1990 г.) Fairfield Sentry объявил о рентабельности 2,77 процента. Месячные показатели рентабельности публиковались вплоть до октября 2008 г., когда она составляла небольшую отрицательную величину, 0,06 процента. К тому времени активы фонда достигли 7 миллиардов долларов и превысили десятую часть всех активов под управлением Мэдоффа. Доллар, вложенный в Fairfield Sentry в декабре 1990 г., должен был превратиться в 6,04 доллара к октябрю 2008 г. – если бы вы смогли его забрать. Это означает среднюю рентабельность 10 процентов в год.

Еще более удивительным выглядит стабильность заявленной рентабельности. На графике показано, сколько стоил доллар, инвестированный в Fairfield Sentry, по сравнению с долларом, инвестированным в компанию из группы S & P 500. Рентабельность Fairfield Sentry оказалась стабильнее не только биржевого индекса, но и облигаций американского казначейства.

Мэдофф и S & P 500

Мэдофф знал о волатильности все. Но когда дело доходило до сочинения фиктивных чисел, он опирался на не отличающиеся рациональностью инстинкты, присущие всем людям. Очевидно, Мэдофф чувствовал потребность поддерживать месячную рентабельность близкой к объявленной им же средней. Только один раз (в январе и феврале 2003 г.) у него встречаются две отрицательные рентабельности подряд.

Взглянув на график, вы можете сказать, что рентабельность не бывает такой стабильной. В этом случае вы не доверите деньги Мэдоффу – и правильно сделаете. Инвесторов Fairfield Sentry (среди них были самые дальновидные банкиры мира) вряд ли назовешь наивными. Они понимали, что любой руководитель хедж-фонда заявляет, что умеет тем или иным способом ходить по воде. И полагали, что неестественно низкая волатильность Мэдоффа объяснялась особенностями его успешного алгоритма – каким бы тот ни был.

Все пошло наперекосяк в августе 2008 г. Компания JPMorgan Chase изъяла из фонда Fairfield Sentry 250 миллионов долларов. Официальная версия гласила, что они «были обеспокоены недостатком прозрачности». Тем временем Мэдофф и Fairfield Sentry создавали новый фонд. Он должен был увеличить количество заемных средств, чтобы достичь рентабельности 16 процентов. Fairfield Sentry якобы предупреждал инвесторов, что всякий, кто осмелится забрать деньги, и всякий, кто сделает глупость и не инвестирует в новый фонд, понесет суровое наказание: его лишат возможности вкладывать деньги в любой из будущих фондов Мэдоффа.

Мэдофф был арестован 11 декабря 2008 г.

Месячная рентабельность фонда Fairfield Sentry указывалась с точностью до сотых долей процента. Это означает, что в нашем распоряжении всего две или три значащие цифры. Округление уничтожает информацию (в данном случае это означает, что Мэдоффу не было нужды придумывать эту информацию). Несмотря на это, можно заметить, что месячная рентабельность Мэдоффа выглядит необычно.

Давайте начнем с первых цифр – теста, в котором закон Бенфорда проявляется нагляднее всего. Нигрини рекомендует пропускать отрицательные величины (или анализировать их отдельно), поскольку при фальсификации стоит задача минимизировать убытки. Я также исключил несколько случаев, когда числа оказывались меньше двух значащих цифр. Остается 190 величин, двух– и трехзначные положительные числа. Столбики гистограммы отображают реальное распределение цифр, а сплошная линия – идеальное распределение Бенфорда.

Первые цифры: рентабельность Fairfield Sentry

Сорок процентов показателей рентабельности начинаются с цифры 1. Это гораздо больше 30 процентов, предсказываемых законом Бенфорда. Цифры от 2 до 5 представлены недостаточно, а цифры 7 и 8 с избытком. Эти различия статистически значимы.

Мэдофф заявлял о рентабельности приблизительно 11 процентов в год. Значит, месячная рентабельность должна быть близка к 1 проценту. Эти числа были необыкновенно стабильны и никогда слишком сильно не отклонялись от среднего значения. Если принять все за чистую монету, то следует ожидать непропорциональной доли месяцев с рентабельностью в диапазоне от 0,70 до 1,99 процента. Это создаст избыток первых цифр 7, 8, 9 и 1, а также недостаток всех остальных.

Именно такую картину мы и наблюдаем – за одним-единственным исключением. Первая цифра 9 почти точно соответствует распределению Бенфорда. Это контрастирует с повышенной по сравнению с законом Бенфорда частотой появления последних цифр.

Наиболее вероятное объяснение – манипуляция. Подобно всем остальным, Мэдофф понимал, что рентабельность более 1,00 процента воспринимается как гораздо большая, чем например 0,99 процента. Месячная рентабельность, гипотетически начинающаяся с цифры 9, была повышена до >1,00+ процента. Другое правдоподобное объяснение придумать невозможно, даже если вы поверите утверждению Мэдоффа о фантастически низкой волатильности. По какой еще причине стабильная рентабельность будет перескакивать через числа, начинающиеся на 9?

Две последние цифры: рентабельность Fairfield Sentry

Теперь обратимся к двум последним цифрам месячной рентабельности. Гистограмма, иллюстрирующая распределение двух последних цифр, похожа на неровный штакетник с несколькими отсутствующими планками. Некоторые пары цифр встречаются гораздо чаще остальных. Самый высокий пик на гистограмме – 86. Такими были последние две цифры восьми показателей месячной рентабельности фонда Fairfield Sentry. Три пары встречаются по шесть раз: 14, 26 и 36.

Такая особенность наблюдается при неосознанном повторении придуманных чисел. Этот вывод становится еще более убедительным, если взглянуть на повторяющиеся пары цифр: 86, 14, 26 и 36. Все, кроме одной, оканчиваются на 6.

На самом деле девять пар последних цифр оканчиваются на 6, а всего они встречаются 33 раза. В два раза чаще, чем ожидается.

Рентабельность Fairfield Sentry также можно проверить при помощи тестов на сдвоенные последние цифры и на убывающие пары. При общем количестве 190 чисел следует ожидать приблизительно 19 сдвоенных цифр в качестве последних. В реальности их 24 – больше ожидаемого (не забывайте, что мошенники обычно избегают сдвоенных цифр). Единственное, что вызывает легкое подозрение, – пара 55, не любимая фальсификаторами, не встречается вообще.

Убывающих пар (10, 21, 32…) всего девять, и встречаются они 17 раз, что в точности соответствует ожиданиям.

Другими словами, показатели рентабельности Fairfield Sentry, похоже, были подправлены так, чтобы в большем числе месяцев превысить 1 процент. Подозрительным также выглядит большое количество чисел, оканчивающихся на 6 и 86. Два других признака придуманных чисел отсутствуют. В целом эти результаты не доказывают, что показатели рентабельности были придуманы, однако опубликованные числа доверия не внушают.

Как потенциальный инвестор вы в первую очередь должны решить, достаточно ли комфортно вы будете себя чувствовать, вкладывая деньги, а не доказывать, что Мэдофф мошенник. Если вы окажетесь в подобной ситуации, разумно будет попросить более подробные показатели рентабельности, с бо?льшим количеством значащих цифр. Такой запрос не несет в себе угрозы конфиденциальности в отношении алгоритмов торгов. Если менеджер ответит отказом, следует подумать, нужно ли доверять деньги тому, кто даже не хочет сообщить инвесторам точную цифру рентабельности.

Уже после скандала журналист CNBC раздобыл результаты партий в гольф, сыгранных Мэдоффом. Сам Мэдофф сообщал о 20 партиях в таких клубах, как Palm Beach Country Club, Atlantic Golf Club и Fresh Meadow Country Club. Счет отличался таким же необычным постоянством, как и рентабельность его инвестиций, причем три из 20 партий он завершил за 86 ударов.

Резюме: Как распознать финансовые пирамиды

• Финансовые мошенники могут фабриковать данные и манипулировать ими. Следует с недоверием относиться к любым числам, лишь немного превышающим психологически значимый порог.

• Тест двух последних цифр может выявить нечестных менеджеров, неосознанно отдающих предпочтение определенным парам цифр.

Часть вторая
Теория легкой руки

14
В зоне

Израильско-американский психолог Амос Тверски, имевший рост 5 футов 9 дюймов, был страстным поклонником баскетбола. Он смотрел матчи, активно болел и сам играл с друзьями, причем весьма агрессивно. «Он был грубым на площадке, – рассказывала мне жена Тверски Барбара. – Приходил домой весь побитый. Я говорила ему, что баскетбол – бесконтактный вид спорта!»

Будучи болельщиком, Тверски знал о теории легкой руки. Убеждение, что существуют победные серии, широко распространено среди баскетболистов, тренеров, спортивных комментаторов и болельщиков. Причем не простых победных серий, а предсказуемых. Якобы у игрока, сделавшего несколько результативных бросков подряд, «легкая рука», или он находится «в зоне». Значит, в следующий раз он с большей вероятностью попадет в корзину, чем промахнется.

Это логично. Удачные броски повышают уверенность в себе, что само по себе хорошо. Успех порождает успех. Теория легкой руки вплетена в рассуждения спортивного комментатора и влияет на игровую стратегию. Игроки стараются передать мяч удачливому товарищу по команде: у него больше шансов отправить мяч в корзину. Команда соперников, наоборот, старается прервать пасы игроку с легкой рукой и блокировать его броски.

Многие болельщики считают теорию легкой руки само собой разумеющейся и не требующей доказательств. Просто понаблюдайте немного за игрой, и вы увидите сами. Игроки, сами оказывавшиеся «в зоне», тоже не сомневаются. Первис Шорт из команды Golden State Warriors однажды сказал:

«Ты пребываешь в собственном мире. Это трудно описать. Но корзина кажется такой широкой. И что бы ты ни делал, ты знаешь, что мяч в нее попадет».

Когда предлагается предъявить доказательства, зануды-болельщики начинают сыпать примерами победных серий. 8 декабря 1992 г. Доминик Уилкинс из клуба Atlanta Hawks сделал 23 результативных броска подряд. 22 января 2006 г. Коби Брайант принес клубу Los Angeles 81 очко в игре против Toronto. Оба случая считаются самыми яркими примерами легкой руки.

Тверски вел в Стэнфорде семинар. Он рассматривал эксперименты по имитации случайности. Один из его студентов, Томас Гилович, предложил выполнить исследование эффекта легкой руки. Он считал, что некая связь существует. Учитывая, что людям трудно придумывать случайные последовательности, можно предположить, что они также плохо понимают события, близкие к случайным, например, баскетбольные броски. Гилович предположил, что болельщики преувеличивают значение легкой руки.

«Я пошел к Амосу, чтобы поговорить об этом, – рассказывал Гилович, – и с удивлением обнаружил, что он заинтересовался». Однако Тверски настаивал, что полосы удач не существует. Это миф! В игре больше случайности, чем полагают болельщики.

«Он сказал, что по-настоящему проверить это нельзя, поскольку невозможно получить достаточно данных, – вспоминал Гилович. – За год, проведенный в Гарварде, он собрал лишь небольшой массив данных. И тогда я сказал, что смогу собрать достаточно информации, чтобы проверить эту идею».

Для этого Гиловичу требовалась полная запись попаданий и промахов, причем в их реальной последовательности. В то время только один клуб НБА вел такую статистику – Philadelphia 76ers. Их педантичный статистик Харви Поллак предоставил записи, и идея Гиловича легла в основу статьи. Другой студент, Роберт Валлоне, вызвался помочь со статистикой. Гилович, Валлоне и Тверски опубликовали результаты работы в журнале Cognitive Psychology в статье под названием «Легкая рука в баскетболе: О неправильном восприятии случайных последовательностей» (The Hot Hand in Basketball: On the Misperception of Random Sequences). Она вызвала споры, не утихающие до сих пор.

Статья посвящена не только баскетболу. Спорт становится поводом для обсуждения того, как наш мозг воспринимает окружающую смесь предсказуемого и случайного. Три автора с разных точек зрения анализируют теорию легкой руки. Они провели опрос среди игроков НБА и болельщиков из студенческой среды, спрашивая, повышается ли после удачного броска вероятность того, что игрок не промахнется и в следующий раз. Подавляющее большинство ответили утвердительно. Исследователи изучили записи бросков клубов Philadelphia 76ers и Boston Celtics (у них были данные бросков из-за трехочковой линии) и подвергли их статистическому анализу. Они также провели эксперименты с трехочковыми бросками среди мужских и женских команд Корнеллского университета, предлагая добровольцам делать ставки на легкую руку.

Во всех случаях свидетельств эффекта легкой руки обнаружено не было. Все верили в свою способность предсказать то, что на самом деле непредсказуемо (и ставили деньги).

В статье проводится важное разграничение между легкой рукой и полосой удач. Совершенно очевидно, что бывают случаи, когда игрок совершает необычно большое число метких бросков подряд благодаря – за неимением лучшего слова – удаче. Аналогичные полосы везения случаются в рулетке, в игре в кости и в лотерее. Разумные люди соглашаются: везение в рулетке непредсказуемо и зависит только от удачи.

Точно такое же разграничение психологи проводят между легкой рукой и талантом. Не подлежит сомнению, что одни спортсмены лучше играют в баскетбол, чем другие. Игрок с поставленным броском имеет больше шансов попасть в кольцо несколько раз подряд. Джулиус Ирвинг, бывшая звезда баскетбола, 52 процента всех очков набрал в сезоне 1981–82 гг. Можно сравнить это с результатом подбрасывания монетки со смещенным центром тяжести, с вероятностью выпадения орла 52 процента. Будет ли у доктора Джулиуса победных серий больше, чем серий орлов при подбрасывании монеты, и будут ли они длиннее? Если да, то это свидетельствует в пользу теории легкой руки. Иначе можно предположить, что победные серии Ирвинга – лишь проявление обычной случайности.

Исследования подтвердили последнее. Талант игрока определял общую вероятность попадания мяча в корзину, однако победные серии оказались не длиннее, чем можно было бы ожидать от случайности.

Вполне возможно, что игроки другой команды прилагали больше усилий для блокирования меткого баскетболиста, поскольку верили в легкую руку. Это может скомпенсировать эффект, который существует на самом деле. Чтобы проверить такую возможность, группа Гиловича организовала трехочковые броски среди команд Корнеллского университета. Соперники в данном случае отсутствовали, и никакая стратегия не вносила искажений в результат. Это был чистый тест теории легкой руки, и результат его оказался точно таким же. Легкая рука – иллюзия.

Тренер команды Celtics Ред Ауэобах был знаменит тем, что мог предсказать исход матча в середине игры. Убежденный, что его команда вышла на непобедимую серию, он закуривал сигару. Когда ему рассказали о статье, посвященной легкой руке, Ауэрбах спросил: «Да кто он такой? Ну, провел исследование, а мне какая разница?».

«В бросках по кольцу в баскетболе важно столько факторов, – говорил Бобби Найт, тренер Indiana Hoosiers, – что подобные статьи абсолютно ничего не значат».

Спортивный комментатор NCAA Билли Паркер посоветовал статистику «познакомиться с реальной жизнью».

С тех пор теория легкой руки подробно рассматривалась в литературе по психологии и статистике, в посвященных баскетболу блогах, в спортбарах, а иногда и в СМИ. Большое количество исследований подтвердили выводы GVT (аббревиатура фамилий Гиловича, Валлоне и Тверски). В 2011 г. вышла статья Тэла Неймана и Йонатана Левенштейна из Иерусалимского университета. Они анализировали броски с игры в мужской и женской американских баскетбольных лигах. Игрок, пытающийся забросить мяч в корзину с игры, может сделать это из двух зон, двухочковой и трехочковой; второй вариант сложнее. Решение зависит от уверенности в себе. Исследование показало: профессиональные баскетболисты после удачного трехочкового броска с большей вероятностью повторяли попытку. Возможно, верили в легкую руку. Коби Брайант, названный в сезоне 2007–08 гг. самым ценным игроком, после успешного трехочкового решался на следующий такой же бросок почти в четыре раза чаще, чем после промаха.

Но Брайант, подобно всем остальным, совершал ошибку, руководствуясь результатами своих действий. Нейман и Левенштейн показали, что вероятность меткого трехочкового броска после попадания в кольцо чуть меньше, чем после промаха – 36 процентов против 38 процентов.

Исследователи также обнаружили, что у игроков короткая память. Решение о попытке трехочкового броска принималось в основном по результатам последнего попадания. Предпоследний удачный бросок оказывал уже меньшее влияние, а всё, что произошло раньше, в буквальном смысле забывалось и никак не влияло на принятие решения. Выбор игроков НБА относительно броска был так же предсказуем, как выбор людей, игравших с машиной для предсказаний.

Вера в легкую руку (или ее отрицание) присутствует и во многих других видах спорта. Для этого даже придумали общий термин – серийность. Существует представление о большей, чем для случайных явлений, вероятности выигрышных или проигрышных серий в бейсболе, футболе, теннисе и гольфе – а если точнее, то в любом виде спорта, где ведется статистика. Серии применимы к отдельным игрокам и победным играм или сезонам; о сериях также говорят применительно к скачкам и собачьим бегам.

В настоящее время не подлежит сомнению, что легкая рука не всегда миф. По-настоящему легкая рука, похоже, проявлется в боулинге. Если игрок сбивает все десять кеглей первым броском (страйк), то получает десять очков плюс количество кеглей, сбитых за два последующих броска. Такая система мотивирует игрока стараться изо всех сил после страйка – и это помогает. Накопленные данные показывают: игроки в боулинг, осваивающие страйк, с немного большей вероятностью повторяют его или делают спэр (выбивают десять кеглей за два удара).

Существуют также свидетельства серийности в некоторых соревнованиях. Победа в теннисном матче требует выигрыша двух из трех сетов. Игрок, выигравший первый сет, может прибегнуть к прессингу по всему корту (если можно так выразиться), чтобы добиться победы на втором. То же самое относится к профессиональным гольфистам, когда от квалификации на вожделенный чемпионат их отделяют одна или две игры. Эффект легкой руки существует в индивидуальных видах спорта, где система отсчета поощряет следующие друг за другом победы. Командные виды спорта в большей степени случайны, и в них слишком много переменных, недоступных контролю отдельного человека.

Но сказанное не меняет ситуации: болельщики настроены видеть серийность там, где ее нет. Благодаря вирусному распространению через интернет вера в легкую руку в настоящее время только усилилась. Охваченные этой страстью блогеры по-прежнему яростно нападают на статью Гиловича, Валлоне и Тверски, написанную несколько десятилетий назад. «Когда вся ваша жизнь убеждает вас в чем-то, и вы на самом деле испытываете это, а затем вам говорят противоположное, то вы сопротивляетесь, – объяснял Гилович. – Я не имею в виду, что люди, верящие в легкую руку, подобны тем, кто считает, что земля плоская, но когда человек впервые заявил, что земля не плоская, это выглядело безумием».

Идея легкой руки – следствие непонимания природы ситуации, проявляющейся в экспериментах по имитации случайности. На самом деле группа Гиловича выполнила именно такой эксперимент, только новой разновидности. Они показали испытуемым последовательности из значков Х и О, и попросили определить, какая из них случайная, а какая нет. Участникам эксперимента также предлагалась легенда, что последовательности представляли собой запись попаданий и промахов при бросках в кольцо в баскетболе. Обе воспринимались как реальные данные.

Чтобы вы почувствовали это на собственном опыте, приведу пример полоски из белых и черных квадратов (ее легче воспринимать визуально, чем буквы). Представьте, что черные квадраты – это меткие броски в баскетбольную корзину, а белые – промахи:

В 1985 г. большинство людей согласились, что подобные последовательности случайны.

Это неудивительно – как и то, что они ошиблись. Вот как выглядит случайная последовательность:

В ней меньше чередований черного и белого, а также более длинные серии одного цвета, чем на первой диаграмме.

Суть случайности – непредсказуемость. Если вы – и все остальные – не в состоянии угадать, что будет дальше, значит, это случайное явление. Примером случайности может служить подбрасывание монеты. Вторая диаграмма представляет собой результат подбрасывания монеты 50 раз, где черные квадраты обозначают орла, а белые решку. Вероятность того, что за белым квадратом последует черный (или наоборот) составляет 50 процентов.

Но когда группа Гиловича показала испытуемым эту случайную последовательность, только 32 процента признали ее случайной. Большинство были убеждены, что ряды одинаковых символов слишком длинные, чтобы считать их совпадением. Это позволяет предположить, что легкая рука не просто спортивный миф, а универсальная иллюзия.

Психологи протестировали последовательности, в которых вероятность чередования составляла 40, 50, 60, 70, 80 и 90 процентов. Ощущение случайности было наибольшим при частоте чередований 70 или 80 процентов. В первой из приведенных выше диаграмм она составляет 75 процентов; это вероятность того, что за белым квадратом последует черный, и наоборот.

И только когда вероятность чередования увеличивается до 90 процентов, большинство людей считают, что чередование слишком ритмично, чтобы быть случайным. Вот пример последовательности с уровнем чередования 90 процентов:

Это почти идеальная последовательность черного и белого. Встречается только два повторения одного и того же цвета подряд, причем длина – всего два квадрата.

Как и во всех других случаях, фокусники использовали эти идеи задолго до того, как о них написали психологи. Иллюзионисты давно знали, что честно перетасованная колода карт рискует показаться зрителям не случайной. В ней обязательно попадутся «подозрительные» группы похожих карт, например, четыре картинки подряд. Статистику это не покажется странным – в отличие от обычного человека.

В некоторых фокусах используется колода, выглядящая лучше, чем действительно перетасованная. Карточный аналог последовательностей с избытком чередования, нами они воспринимаются как случайные. В так называемой раскладке Си Стеббинса карты чередуются в строгом порядке: черная-красная-черная-красная-черная-красная. Масти во всей колоде тоже разложены не случайно: трефы-червы-пики-бубны. Значения следуют в таком порядке: Т–4–7–10–K–3–6–9–Д–2–5–8–В. Может сложиться впечатление, что эти закономерности взяты с потолка. Ничего подобного. Колода только выглядит случайной.

Раскладку Стеббинса запомнить просто, и в этом суть. Фокусник, видящий нижнюю карту снятой колоды, мгновенно вычисляет следующую… а она становится верхней картой вновь сложенной и выровненной колоды. При желании он может назвать эту карту, а также любую другую карту в колоде.

В большинстве случаев мы очень хорошо умеем обманывать сами себя. Поняв, что «легкая рука» – иллюзия, мы начинаем видеть ее примеры повсюду. Многие пользователи iPod жалуются, что функция воспроизведения в случайном порядке работает не так, как должна. Это не может быть случайным – только что плеер проиграл четыре песни Лил Уэйн подряд! Но такие серии должны встречаться. Дефект не в программе, а у нас в голове.

Расписание автобусов на оживленных улицах Манхэттена почти ничего не означает, потому что из-за плотного потока транспорта и многочисленных светофоров автобусы приходят практически в случайном порядке. Однако график движения совсем не выглядит случайным. Создается впечатление, что ты ждешь автобуса 20 минут, а затем сразу приходят два или три подряд.

Специалист по когнитивной психологии Стивен Пинкер сообщает об эксперименте. Добровольцы должны нажимать кнопку, услышав звуковой сигнал. Участники эксперимента знали, что сигналы будут поступать в случайном порядке. Они жаловались, что машина неисправна: «Сигналы приходят пачками. Вот так: бип-бип-бип-бип-бип… бип… бип-бип… бип-бип-бип-бип-бип». Они не понимали, как выглядит случайность, объясняет Пинкер.

Когда легкая рука проявляется в двух или трех пространственных измерениях, а не только в одном, временном, это называется иллюзией кластеризации. Во время воздушных налетов на Лондон ходили слухи, что немецкие бомбы не попадают в кварталы, где живут нацистские шпионы. Карты показывали группы попаданий в одни районы и ни одного попадания в другие. Британская разведка восприняла эти слухи достаточно серьезно, разделила карту Лондона на квадраты и тщательно следила, куда падают бомбы. В результате они пришли к выводу, что бомбы действительно падают случайно. Статистик Уильям Феллер заметил: «Нетренированному глазу случайность видится как регулярность или тенденция к образованию групп». Многие отказывались верить. Как спрашивал Чико Маркс ^[17]: «Ты веришь мне или своим глазам?»

На первый взгляд вера в легкую руку противоречит более известному «заблуждению игрока». 18 августа 1913 г. в казино Монте-Карло «черное» выпало 26 раз подряд. Примерно после 15-го раза об этом стало известно всем посетителям. Игроки побросали карты и игральные кости, и у стола с рулеткой собралась целая толпа. Большинство желали поставить на «красное». Они верили, что после стольких «черных» подряд вероятность того, что в следующий раз выпадет «красное», выше обычной. Когда это убеждение опровергалось – после того, как вслед за остановкой колеса в очередной раз выпадало «черное» – многие удваивали ставку, убежденные, что в следующий раз вероятность «красного» еще выше.

Заблуждение игрока – это вера, что случайный результат, не выпавший в прошлом, с большей вероятностью случится в ближайшем будущем. Это обоснованное заблуждение («я давно уже должен выиграть!» – думает каждый неудачник), но все-таки заблуждение, побуждающее неудачников продолжать игру, не учась на ошибках. Будь у любителей азартных игр хотя бы инстинкт самосохранения, как у крыс, преодолевающих лабиринт, они бы поняли: когда я играю, ничего хорошего не происходит. Вместо этого они продолжают делать ставки и в ответ на проигрыш могут даже поднимать их. К сожалению, колесо рулетки не может знать, что именно эти люди должны выиграть. Шансы остаются прежними.

Вполне возможно, что вы уже запутались. Создается впечатление, что я утверждаю: люди верят в продолжение победных серий… за исключением случаев, когда они верят в прямо противоположное. Ничего подобного. Заблуждение игрока и теория легкой руки – две стороны одной медали. И то, и другое – следствие «закона малых чисел».

Это полушутливое правило сформулировали в 1971 г. Амос Тверски и Дэниел Канеман. Оно гласит:

«Интуиция людей относительно случайной выборки, похоже, подчиняется закону малых чисел, гласящему, что закон больших чисел также применим и к малым».

Чтобы понять его смысл и оценить шутку, нужно знать, что такое «закон больших чисел». Это одна из главных формул вероятности. Когда я подбрасываю монету, то орел и решка не обязательно выпадут одинаковое число раз. Для этого потребуется очень длинный случайный процесс. Но если я бросаю монету большое количество раз, то пропорция орлов приближается к ожидаемой величине (50 процентов).

Закон больших чисел утверждает, что от очень маленькой выборки нельзя ожидать, что она будет отражать процесс в целом. Мы все об этом знаем и иногда шутим на эту тему (даже неспециалисты). Средняя американская семья состоит из 2,6 человека. Но кто мог бы себе представить такое в реальности?

Закон малых чисел Тверски и Канемана применим в области психологии. Он гласит, что мы безосновательно ждем от маленькой выборки отражения реальной ситуации. Если подбросить монету десять раз, то закон больших чисел свидетельствует о возможности получить смещенный результат, например, семь решек и три орла. Но люди думают иначе. Покажите им монетку, на их глазах семь раз из десяти упавшую решкой вверх, и большинство скажет, что с монетой что-то не так.

Я не утверждаю, что монета не может быть дефектной. Если из 1000 раз 700 выпал орел, то у монеты почти наверняка смещен центр тяжести. Но в семи из десяти нет ничего подозрительного, даже если это единственные данные.

Другими словами, мы ждем, что маленькая выборка будет похожа на персонажей телевизионного реалити-шоу: один увалень, одна глупая блондинка, один гей, один черный, один азиат и так далее. Они должны «представлять всю Америку». Но в так называемых реалити-шоу это делается намеренно. Случайная выборка из всего населения страны может оказаться смещенной в ту или иную сторону.

В статье, посвященной эффекту легкой руки, предлагается единая теория, описывающая как легкую руку, так и заблуждение игрока. Гилович, Валлоне и Тверски писали:

«Итак, представление о случайности, основанное на репрезентативности, лежит в основе двух связанных между собой предубеждений. Во-первых, оно порождает веру, что после длинной серии решек вероятность орлов выше – это знаменитое заблуждение игрока… Во-вторых, оно побуждает людей отрицать случайность последовательностей, содержащих ожидаемое число вариантов, поскольку даже, к примеру, четыре орла подряд – что вполне вероятно для последовательности из 20 бросков монеты – придают последовательности нерепрезентативный вид».

Что заставляет людей переходить от заблуждения игрока к теории легкой руки и наоборот? Столкнувшись с тем, что считается механическим и не подлежащим контролю со стороны человека, мы впадаем в заблуждение игрока. Но если задействована воля человека, мы предпочитаем верить в легкую руку.

Любитель азартных игр признает непредсказуемость маленького шарика, катящегося по колесу рулетки. И одновременно он верит в закон малых чисел. Единственный способ примирить эти два убеждения – вообразить Госпожу Удачу, притормаживающую колесо рулетки, чтобы после череды черных выпало красное, просто ради того, чтобы уравнять шансы. Это заблуждение игрока.

И наоборот, у баскетбольного болельщика нет причин верить в случайность игры. Ее ход определяется мастерством, стратегией и достижениями спортивной медицины (помимо удачи). Когда у игрока победная серия, нерепрезентативная в долговременном плане, просто поверить в загадочный эффект легкой руки.

В человеческой жизни вера в легкую руку, вероятно, играет бо?льшую роль, чем заблуждение игрока. Заблуждение игрока – это вера наивных людей, относящаяся в основном к оборудованию для азартных игр. Более информированные читатели могут презрительно фыркнуть при упоминании Госпожи Удачи, манипулирующей картами и игральными костями. Теория легкой руки применяется в отношении действий человека. И совсем не очевидно, что вера в легкую руку не имеет под собой оснований – и в баскетболе, и во всем остальном. Гилович не знал о ложности этого представления, пока не занялся исследованиями. Умные люди могут верить в легкую руку и на основании этой веры принимать важные решения.

Вы слыхали об оптимисте, падавшем с Empire State Building? Пролетев 50 этажей, он сообщил: «Пока все хорошо!»

Эта шутка может послужить хорошим введением к понятию эвристики репрезентативности. Канеман и Тверски придумали этот термин для описания тенденции верить, что ограниченный опыт отражает общую картину (эвристикой называют творческое, интуитивное мышление). Оптимист из шутки не имеет опыта падения с небоскребов, но уверен, что его короткий полет – пролетел 50 этажей целый и невредимый! – отражает уготованную ему судьбу.

Однажды Канеман и Тверски стали в шутку предсказывать будущую профессию маленьких детей своих знакомых. Бойко болтающий трехлетний малыш, говорили они, станет адвокатом, когда вырастет. Они понимали, что делают необоснованные предсказания, опираясь на недостаточные данные. К их немалому удивлению, окружающие соглашались относительно будущего каждого ребенка. Проанализировав это явление, Канеман и Тверски поняли, что их слова всего-навсего соответствовали стереотипам. Разговорчивый ребенок отражает стереотип об адвокате, и это верифицирует прогноз.

Но что в этом плохого? Ничего, пока вы принимаете предсказание за то, что оно есть на самом деле – за догадку, вряд ли верную, поскольку профессий множество и адвокатов среди взрослого населения страны сравнительно немного.

В известной статье, написанной в 1972 г., Канеман и Тверски утверждали: многие наши неформальные оценки вероятности основываются на репрезентативности. Они исследовали поведение людей, описывая гипотетические ситуации и предлагая оценить вероятность. Выяснилось, что люди ошибаются одинаково.

Один из сценариев выглядел так. В городе был проведен опрос всех семей с шестью детьми. Обнаружилось, что в 72 семьях с шестью детьми последовательность рождения девочек и мальчиков была следующей: девочка-мальчик-девочка-мальчик-мальчик-девочка (ДМДММД). Оцените, во скольких семьях последовательность рождения девочек и мальчиков была МДММММ.

Возможно, это напомнит вам эксперименты радиостанции Zenith (именно на эту аналогию указывали Канеман и Тверски). Если рождение мальчика или девочки определяется случаем, то все 64 возможные комбинации, от ДДДДДД до ММММММ равновероятны. Разумно было бы предположить, что количество семей с последовательностью рождений МДММММ будет таким же, как с последовательностью ДМДММД, то есть 72. Однако средняя оценка, данная испытуемыми, оказалась равной 30. Люди считали, что последовательность МДММММ должна быть менее распространенной, чем «лучше перетасованная» ДМДММД. Подобная интуиция руководила отгадками в эксперименте радиостанции Zenith.

Сталкиваясь с трудным вопросом, мы иногда игнорируем его и отвечаем на более легкий (посмотрите на политиков в телевизионном шоу). Подобная тактика чаще встречается в тех случаях, когда отвечающий полагает, что был задан «неправильный» вопрос, и за ним кроется нечто большее. Вероятно, именно это и происходило. Участники эксперимента знали: последовательность рождения мальчиков и девочек случайна, и, отвечая, хотели это подчеркнуть. Они отдавали предпочтение «хорошо перетасованному» варианту как обычной случайности.

Самый простой вывод на основании результатов эксперимента – что большинство плохо знает математику. Но гораздо важнее то, что мы все выносим интуитивные суждения о вероятности. Самые главные суждения связаны с действиями людей. Обычно их невозможно свести к чистой математике. Вместо этого мы судим о вероятности на основе соответствия стереотипам. Спортсмен или руководитель компании, добившийся успеха несколько раз подряд, соответствует стереотипу «победитель», а не стереотипам «везунчик» или «неудачник». Мы интуитивно считаем, что успех должен что-то означать, а победная серия непременно продолжится.

Остается вопрос, почему мы до такой степени предсказуемы и так плохо умеем предсказывать? Легче продемонстрировать, как работает наше сознание, чем объяснить почему. Одна из возможных причин заключается в том, что люди раз за разом воспроизводят неверное представление о случайности – точно так же, как домашняя собака лает в безуспешной попытке имитировать человеческую речь.

Растратчик, подделывающий бухгалтерские документы, может избегать последовательностей одинаковых цифр из ложного убеждения, что они не будут выглядеть случайными. Баскетбольный тренер может верить, что пять метких бросков подряд статистически более значимы, чем на самом деле. Вне всякого сомнения, людей посещают подобные мысли.

Однако этими представлениями дело не ограничивается. Ошибочными оказываются восприятие и интуиция, а не только осознанные убеждения. Возникает вопрос, почему эволюция сформировала наше мышление так, что мы делаем неточные предсказания.

Было высказано предположение, что эвристика репрезентативности имеет значение для выживания. Плеск воды и последующий шорох в кустах может означать, что крокодил хочет схватить ребенка… а может ничего не означать. В этой и других подобных ситуациях безопаснее предположить худшее и принять меры (иногда ненужные), чем отмахнуться от непредсказуемости жизни и ничего не делать.

Одно несомненно: непонимание людьми случайности имеет глубокие корни. Психолог Лола Лопес сравнивала ее с притчей о слепцах и слоне – с той существенной разницей, что, «в отличие от ситуации со слонами, никто вообще не видел, что такое случайность».

Первая половина этой книги рассказывает о прямых последствиях нашей неспособности к случайным действиям. По большей части мы имеем дело с теми, кто сам пытается предсказать наши действия. Мы предсказываем групповые предсказания. Такое предсказание второго порядка – основа рынков, где значения приписываются ставкам на результаты в спорте, недвижимости, акциям и многому другому.

В начале 1989 г. экономист Колин Ф. Камерер задался вопросом: «Имеет ли вера в легкую руку значение для экономики?» Он предположил, что имеет – на малоэффективных рынках, таких как рынок труда и рынок недвижимости. Компании могут слишком много платить за услуги «успешных» руководителей, а покупатели – переплатить за дом, если они уверены, что повышение цен продолжится. Сегодня почти никто не сомневается, что эти предположения оказались верными. За прошедшие годы сотни исследований подтвердили влияние теории легкой руки на реальный мир. Иногда можно «обставить рынок», просто сыграв против представления о легкой руке. В следующих главах я покажу, как это сделать.

15
Как выиграть в баскетбольный тотализатор

Баттонс выиграл 10 тысяч долларов в баскетбольном тотализаторе 2010 Yahoo! Баттонс – морская свинка.

Владельца грызуна, студента Университета Теннесси Джейка Джонсона, раздражало, что его сестра часто выигрывала семейный тотализатор. Она не разбиралась в баскетболе и не смотрела матчи. Джонсон решил, что Баттонс еще более невежественен и поэтому должен добиться большего успеха. Он читал названия команд морской свинке. Когда та начинала громче урчать, делал выбор. Это оказалось эффективным. Часть выигрыша Джонсон пожертвовал местному приюту для морских свинок.

Победа Баттонса демонстрирует: спортивные результаты более случайны, чем мы думаем, а наша способность их предсказать зачастую иллюзорна. Другой вывод – что люди, заключающие пари на результаты спортивных состязаний, просто оставляют кучу денег на столе. А ведь по сумме ставок тотализатора Национальная ассоциация студенческого спорта соперничает с футбольным Суперкубком.

Еще с 1985 г., когда была опубликована статья Гиловича, Валлоне и Тверски, любители азартных игр пытались вывести систему ставок в спорте из теории легкой руки. В буквальном смысле легкая рука характеризует серию попаданий в кольцо или промахов отдельного баскетболиста. Обычно на это ставки не делают. Существуют аналогичные убеждения относительно последовательности выигранных или проигранных матчей – как в баскетболе, так и в любом другом виде спорта. Они лежат в основе выбора при заключении пари на результаты спортивных состязаний.

Чтобы выиграть чемпионат Национальной ассоциации студенческого спорта, команда должна победить в шести матчах подряд. По обычным меркам это легкая рука. Разумеется, правила соревнований гарантируют, что такого результата добьется только одна команда. Размышления о необходимости серии из шести побед приводят к тому, что те, кто делает ставку, выбирает команды, уже вступившие, по их мнению, в полосу удач. Благодаря спортивным СМИ подобные взгляды распространяются. Как только команда выигрывает несколько матчей подряд, мудрецы с кабельного канала препарируют успех и объявляют его знамением. «Продолжится ли это дальше? Только время покажет». Большинство таких серий ничего не значат и не представляют ценности с точки зрения будущего. В результате участники пари слишком часто склонны отдавать предпочтение нескольким «командам легкой руки».

В тотализаторах, организованных в офисах, участники обычно ставят фиксированную сумму и заполняют таблицу соревнований, предсказывая победителей всех 67 игр чемпионата среди мужских баскетбольных команд Национальной ассоциации студенческого спорта. Чемпионат проводится по кубковой системе, когда команда выбывает из розыгрыша после первого же поражения. Победители встречаются с победителями, и в результате остается всего одна команда, не потерпевшая поражения. Она и становится чемпионом.

Перед началом чемпионата каждый участник тотализатора обязан представить заполненную таблицу. Она должна быть логически непротиворечивой. Нельзя предсказывать, что команда проиграет в одном из туров, а затем появится в следующем. Участникам начисляются очки за каждого верно названного победителя, и тот, кто набрал бо?льше всего очков, получает весь призовой фонд или большую его часть. Обратите внимание, что верное предсказание проигравшей команды не учитывается. Вы можете, например, спрогнозировать, что Ohio State победит West Virginia в матче второго тура. Если Ohio State выигрывает матч (у любого соперника), это засчитывается как верное предсказание.

Очень часто по условиям тотализатора участнику, занявшему второе место, тоже полагается приз, но поменьше. Системы подсчета очков практически исключают ничью. Правильно заполнить всю таблицу не удается никому. Причина состоит в том, что количество возможных результатов игр равняется 2⁶⁷ – астрономическому числу, превышающему 100 миллионов триллионов. Если все жители нашей планеты случайно заполнят таблицу розыгрыша, то вероятность того, что кто-то угадает все результаты, составит 1 к 20 миллиардам.

Большинство выбранных вариантов совсем не случайны. С 2011 г. соревнования начинаются с «первой четверки» игр между восемью равными по силе командами. Результаты этих игр предсказать трудно. После этого проходит первый раунд из 32 игр между 64 командами. В каждом из четырех дивизионов команды имеют ранг от лучшей (1-я сеяная) до худшей (16-я сеяная), по результатам их выступлений. 1-я сеяная всегда встречается с 16-й сеяной. Это явно неравное соперничество – до такой степени, что за 25 лет ни одна команда № 1 не проиграла команде № 16.

Команда № 2 играет с командой № 15, команда № 3 с командой № 14, и так далее, вплоть до практически равных по силе команд № 8 и № 9.

В бланке с таблицей розыгрыша всегда указывается сила команды, и эту доступную им информацию может использовать любой новичок. Серьезные игроки используют другие источники информации. Существуют прогнозные рынки, где командам присваиваются рейтинги, а многочисленные эксперты публикуют результаты выбора в сети. Имеются также хитроумные программы, заполняющие таблицу за вас. Вы можете использовать их, а ваши сослуживцы могут применить их против вас. Но имеется ли способ обыграть коллег в тотализатор, если учесть такое количество ценных советов и цифровую эру?

Первым делом нужно понять, что при заполнении таблицы можно преследовать три разные цели:

• предсказать как можно больше победивших команд;

• набрать как можно больше очков;

• выиграть главный приз.

Большинство участников пари думают, что эти цели равнозначны. Разумеется, гений, угадывавший всех победителей, наберет максимальное количество очков и выиграет главный приз. Но вы же не собираетесь предсказывать всех победителей. Очки – это фальшивые деньги, они имеют ценность только в той мере, в которой помогают выиграть приз. Сколько очков вам понадобится, зависит от конкуренции.

Хорошая новость: в таблице вы можете угадать приблизительно 58 процентов победителей (в среднем 39 из 67 игр). Плохая – у всех остальных шансы примерно такие же.

Некоторые люди думают, будто могут повысить точность предсказаний, слушая спортивные шоу по радио или копируя выбор лучших специалистов. Удачи им. Именно об этом в 2001 г. писали в статье для Management Science Эдвард Х. Каплан и Стенли Дж. Гартска из Йельского университета:

«Авторы этой статьи на протяжении десяти лет безуспешно участвовали в тотализаторе на результаты игр Национальной ассоциации студенческого спорта. Другими словами, мы решили, что однажды должны выиграть… Конечно, должны существовать более и менее эффективные стратегии для набора очков в тотализаторе, организованном среди коллег, но наш опыт показывает, что мы овладели только последними».

Они сравнили несколько доступных источников информации: посев, результаты команд до начала розыгрыша (преобразованные в «рейтинг силы», чтобы обеспечить возможность сравнения), линия фор букмекеров Лас-Вегаса и такие надежные рейтинговые системы, как Sagarin, Massey и Ratings Percentage Index. Авторы статьи обнаружили, что все источники позволяли добиться лучших результатов, чем случайный выбор, и ни один из них не превосходил остальных. Если руководствоваться результатами «посева» – то есть всегда выбирать лучшую команду, – то правильно предсказать результаты матчей удается в 56 процентах случаев (в четырех чемпионатах Национальной ассоциации студенческого спорта и открытого чемпионата в 1998–1999 гг.). Система Sagarin правильно предсказала 57 процентов результатов, а выбор на основе линии ставок Лас-Вегаса или результатов до начала розыгрыша давал 59 процентов успеха. Эта разница не значима статистически.

Возможно, вы уже поняли, что выбор на основе посева или повторение выбора специалистов – это сложный путь к победе. На это есть несколько причин. Одна из них состоит в том, что остальным игрокам доступны те же источники информации. Другая – формула подсчета очков. Почти во всех вариантах пари за правильный выбор в каждом следующем раунде начисляется большее количество очков. Как правило, очки каждый раз удваиваются. Большее количество очков достается тому, кто правильно назовет чемпиона.

В некоторых случаях дополнительные очки начислялись за предсказание неожиданного результата, то есть когда команда побеждает более сильного соперника с большим рейтингом. Причина в том, что неожиданность предсказать труднее, и поэтому верный ответ заслуживает поощрения. Последствия бывают весьма любопытными. Иногда лучше выбирать аутсайдера, потому что в случае победы над фаворитом он принесет больше очков.

Среди баскетбольных болельщиков много профессоров математики, вычислительной техники и психологии. Они усиленно изучали стратегии, позволяющие набрать максимальное количество очков. Вот один из выводов: универсальной, подходящей для всех случаев стратегии не существует. Оптимальная зависит от особенностей подсчета очков и того, до какой степени остальные участники отдают предпочтения «удачливым» командам.

В статье 2001 г. Каплан и Гарстка проанализировали, как четыре алгоритма максимизации очков проявляют себя в тотализаторе с бонусами за победу аутсайдера, организованном математиком Эриком Паккардом в 1998 и 1999 г. Оба раза приложения для максимизации набранных очков выиграли бы в тотализатор Паккарда, если бы в нем участвовали.

Специалист в области вычислительной техники Том Адамс пошел по стопам предшественников, выполнив амбициозное цифровое моделирование. Всего он смоделировал 100 тысяч «мартовских безумий» ^[18] в 100 тысячах параллельных вселенных, используя оценку вероятности выигрыша, существовавшую в нашей вселенной в 2001 г. Любое возможное противостояние команды А и команды Б рассматривалось как результат подбрасывания монеты со смещенным центром тяжести. Математическая модель «подбросила» эту монету 100 тысяч раз. Программа подсчитала, насколько хорошо полученные таблицы показали себя в обоих тотализаторах Паккарда.

Сгенерированные компьютером варианты проявили себя просто прекрасно. Три лучшие таблицы розыгрыша, составленные на основе алгоритма, вместе правильно предсказали 21 процент результатов смоделированных состязаний. Воспользовавшись лучшей таблицей, можно ожидать возврата поставленных денег более чем в тройном размере.

Адамс также смоделировал другой тотализатор, без бонусов за победу аутсайдеров. При таких условиях люди побеждали компьютерные программы. Все шесть самых точных таблиц были составлены настоящими болельщиками, из плоти и крови.

Чем объясняется такая разница? Во всех таблицах, заполненных компьютером, победителем чемпионата назывался Университет Дьюка. Команда считалась фаворитом, и она действительно победила. Здравый смысл говорит, что нельзя проиграть, правильно назвав победителя. Но в данном случае здравый смысл ошибается.

Несмотря на то что команда Университета Дьюка действительно выиграла чемпионат, любая разумная модель допускает, что такой исход вовсе не предопределен. Случайный проигрыш на любой стадии турнира перечеркнет надежды Университета Дьюка на чемпионский титул. Все разумные модели предполагали существенную вероятность того, что фавориты не выиграют. Эксперимент Адамса учитывал это обстоятельство. В одних смоделированных играх команда Университета Дьюка побеждала, в других нет.

Проблема заключалась в том, что на эту команду было сделано слишком много ставок. В целом участники пари слишком часто выбирали фаворитов. Экономист из Гарварда Эндрю Метрик проанализировал 24 тотализатора в разных городах, от Бостона до Сан-Франциско, и обнаружил, что в 78 процентах таблиц в качестве победителя была выбрана одна из четырех команд, посеянных в дивизионах под № 1. Однако в реальности эти четыре команды становились чемпионами только примерно в половине случаев.

Отчасти это вера в легкую руку. Игра «на вылет», вроде пинбола, в значительной степени случайна. Команды, выигрывающие соревнования, обычно сильны и удачливы. Болельщики недооценивают роль удачи. Они полагают, что прошлые успехи команды отражают ее силу, и что победная серия в регулярном чемпионате продолжится и в заключительной, кубковой стадии.

Предпочтение фаворитов также свидетельствует о непонимании стратегии при заполнении таблиц. Смотрите, что произошло в модели Адамса. В виртуальных играх, где победа осталась за Университетом Дьюка, предсказавшие ее участники конкурировали с большим количеством тех, кто сделал тот же выбор. Это уменьшало вероятность того, что любая турнирная таблица с предпочтением команды Университета Дьюка наберет наибольшее количество очков. Данную закономерность мы уже обсуждали, когда речь шла о популярных номерах в лотерее.

Самые успешные таблицы в модели Адамса отличались от большинства. В них победителем были названы команды Стэнфорда или Университета штата Мичиган. И хотя шансы на такой исход были меньше, когда это действительно происходило, конкуренция со стороны остальных участников пари оказывалась слабее. Имея таблицу, отличающуюся от остальных, больше шансов выиграть приз.

Моделирование Адамса также подтвердило: лучшая стратегия определяется конкретной формулой подсчета очков. Когда система вознаграждает участников, выбирающих аутсайдеров, этот фактор может перевесить все остальные. Хотя подобные бонусы введены для того, чтобы сделать игру более интересной, большинство не может правильно оценить их роль. Программа превосходит людей не потому, что лучше предсказывает, а потому, что оптимизирует выбор в зависимости от системы подсчета очков.

Пари с бонусами за ставку на аутсайдера определяют разницу между теми, кто прибегает к помощи компьютера, и теми, кто обходится своими силами. Если тотализатор у вас в офисе предполагает именно такую систему подсчета очков, то необходимо воспользоваться программным приложением. Большое количество таких программ доступны в интернете. Убедитесь только, что программа позволяет ввести подробные правила подсчета очков (например, Poologic.com Тома Адамса).

Но почему не все прибегают к помощи компьютера? Когда программа Poologic только появилась, сторонники теории эффективного рынка утверждали, что она будет полезной только пару сезонов. Затем ею станут пользоваться все. Этого не произошло. «Несмотря на рекламу, у Poologic лишь несколько тысяч посещений в год», – рассказывал мне Адамс. Дело в том, что многие предпочитают ставить на нравящиеся команды. В пари с небольшим числом участников довольно велика вероятность, что вы окажетесь единственным, кто пользуется программой для максимизации набранных очков.

Теперь посмотрим, что у нас с деньгами. Обычно взнос для участия в тотализаторе составляет 10 долларов. В большинстве случаев никакой комиссии не предусматривается (иногда организатор оставляет за собой право участвовать в розыгрыше бесплатно). Чтобы остаться при своих, ожидаемый выигрыш должен составить 10 долларов.

На основе предыдущего опыта непрактично высчитывать, удастся ли вернуть деньги. Март бывает всего раз в году. В большом офисе участие в тотализаторе подобно покупке лотерейного билета. Можно ни разу не выиграть за все время работы в компании. Поэтому Джарад Б. Ниеми, Брэдли П. Карлин и Джонатан М. Александер оценили отдачу от ставок за три года участия в тотализаторе у себя на работе в Чикаго. Выяснилось, что 60 процентов сделанных ставок принесли чистый убыток. Однако около 15 процентов были настолько удачными, что выигрыш вдвое превышал ставку. И это не предел. Подсчеты показывают: в 1993 г. ставки на команду Аризонского университета (непопулярную и в итоге проигравшую) принесли доход в размере 423 процентов. Взнос в сумме 10 долларов при количестве участников 200 человек в среднем принес бы 54,30 доллара дохода. Такой результат трудно превзойти.

Эта и другие прибыльные ставки одновременно были и вероятными (у команды Аризонского университета имелись приличные шансы выиграть чемпионат), и редкими (не слишком много участников тотализатора ставили на Аризону). Когда фавориты терпят поражение, выигрывает составитель таблицы, предугадавший несколько побед аутсайдеров. Это справедливо даже тогда, когда система подсчета очков не предусматривает бонуса для неожиданного исхода матча. В результате выигрыш всегда оказывается относительно редким. Это обстоятельство лежит в основе распространенного мнения, будто необходимо игнорировать советы экспертов, будто не увлекающиеся баскетболом люди обыгрывают завзятых болельщиков, и будто морская свинка иногда может дать фору человеку. Вопрос в том, когда нужно действовать нестандартно и до какой степени.

«Люди чаще ставят на аутсайдеров в первых турах, а в отношении четверки финалистов ведут себя консервативно, – объяснял Брайан Клер, математик из Университет Сент-Луиса и завзятый игрок. – Если участников тотализатора много, вы должны менять тактику: играть стандартно в первых раундах и слегка необычно в финале четырех».

Попробую описать практический способ заполнения турнирной таблицы для небольшого офисного тотализатора.

1. Прислушайтесь, что говорят другие участники. Возможно, вы услышите много интересного о волшебной легкой руке. У такого-то игрока или такой-то команды победная серия, и она обязательно продолжится. Необходимо учитывать эти разговоры. Победителя вы из них не узнаете, но получите представление, на кого будут делать ставки ваши коллеги.

Если тотализатор не первый, можно посмотреть, как заполнялись таблицы в предыдущие годы. Это также информативно, поскольку люди обычно годами не меняют стратегию и любимые команды. Если по какой-то причине выбор коллег узнать невозможно, существуют другие источники информации. Yahoo!, ESPN и другие сайты в интернете публикуют статистику за текущий год. Данные с сайтов нуждаются в корректировке согласно географическим предпочтениям сотрудников, однако в первом приближении дают картину того, как участники тотализатора будут заполнять таблицы розыгрыша.

2. Распечатайте точную формулу подсчета очков или укажите на нее ссылку.

3. Войдите в Poologic или любое другое проверенное приложение. Введите формулу подсчета очков. Программа выдаст таблицу, обеспечивающую максимальное число очков. Не обязательно использовать ее в неизменном виде – она может служить образцом.

4. Измените победителя соревнований. Самая сильная команда редко обладает значительным превосходством над просто сильными. Те, кто предсказывают победу лучшей команде, переплачивают за небольшое преимущество.

Исследования показывают: лучше всего в качестве победителя выбирать команду с рейтингом от 2 до 6. Это могут быть четыре команды, посеянные первыми в зонах, минус фаворит, и две лучшие команды, посеянные вторыми.

Многие участники тотализатора отдают предпочтение командам, географически более близким. «Я живу в штате, относящемся к первой десятке, и у нас, как правило, делают больше ставок на команды “первой десятки”, – говорил биостатистик Брэдли Карлин из Миннесотского университета. – Люди видели нашу команду, видели Университет Пердью, университеты Индианы и Иллинойса. Они думают: “Я видел, как они играли с нашими, и в тот день они были хороши”».

Это еще один пример того, как люди считают ограниченный опыт отражением неопределенной реальности. Найдите команду с самым высоким рейтингом, на которую реже всего ставят у вас с офисе. Замените победителя, рекомендованного программой, умеренно нестандартным вариантом, применимым в вашем случае. Затем пройдитесь по таблице результатов в обратном направлении, чтобы привести ее в соответствие с этим чемпионом.

5. По желанию можно поменять несколько результатов матчей с приблизительно равными соперниками, в каждом случае отдавая предпочтение относительному аутсайдеру. Это поможет сделать вашу таблицу иной, чем у игроков, воспользовавшихся той же программой.

В большинстве тотализаторов не запрещено заполнять больше одной таблицы. Если хотите, можете заполнить несколько таблиц, чтобы отличались только победители соревнований. Компьютерные программы могут дать соответствующие советы. В Poologic есть калькулятор ROI (рентабельности инвестиций), оценивающий прибыльность выбора того или иного победителя. Вы вводите всю известную информацию (сколько человек в вашем офисе ставят на того или иного чемпиона), а также общее число участников тотализатора. Калькулятор предсказывает вероятную рентабельность в долларах и центах для каждой команды-победителя.

Команда с рентабельностью инвестиций 1 доллар считается безубыточной ставкой. Рискованная ставка на команду с низким рейтингом может принести одну миллиардную долю цента. В целом только ставка на четыре команды может считаться прибыльной. Игроки, заполнившие всего одну таблицу, должны выбирать самый прибыльный вариант. Если вы делаете несколько ставок, выбирайте прибыльные.

Не должно вызвать удивления, что некоторые тотализаторы на результаты игр Национальной студенческой спортивной ассоциации враждебно относятся к использованию программ. Адамс не раз подвергался оскорблениям. В Чикаго Брэдли Карлин за пять лет выиграл три раза. Тотализатор был закрыт, а затем реорганизован, и его не пригласили участвовать.

Другой использующий алгоритмы игрок, редактор газеты New York Times Виктор Мазер, за шесть лет занял первое, третье и пятое место в тотализаторе с 250 участниками. Он писал Адамсу:

«…В прошлом году устроитель тотализатора прислал мне письмо по электронной почте. Он утверждал, что я жульничал, делая слишком много рискованных ставок!

В этом году условия тотализатора содержали следующий пункт.

Организаторы обнаружили: в прошлые годы некоторые участники пользовались формулой для выбора неожиданных результатов. Это противоречит духу тотализатора и приносит бонусные очки. Цель тотализатора – предсказать победителей игр и получить вознаграждение за выбор неожиданных победителей, а не извлекать выгоду из формулы и зарабатывать за счет участников, верных правилам. Поэтому любая ставка, по мнению организаторов, рассчитанная по формуле, будет отвергнута».

Устроители тотализатора всегда готовы найти нарушение установленных ими правил. Адамс рассказывал, как один организатор решил – просто ради смеха – предложить солидный приз за худшую таблицу. Естественно, его получил парень, поставивший на команды с самым низким рейтингом. Организатор этого не предвидел и немедленно дисквалифицировал автора худшей таблицы за нарушение духа игры.

Вам самим решать, делиться ли с коллегами секретом успехов в тотализаторе. Виктор Мазер предлагает такое объяснение: «Независимо от вашего успеха подражать вам будут немногие. И вы вряд ли заработаете репутацию баскетбольного оракула. Мой опыт подсказывает: на вас будут смотреть как на чокнутого или в лучшем случае как на рассеянного профессора – надо же, ему каждый год, похоже, жутко везет в тотализатор!».

Резюме: Как выиграть в баскетбольный тотализатор

• Попытайтесь узнать, на какие команды ставят другие участники тотализатора, или проверьте ставки прошлых лет.

• Введите формулу для подсчета очков, использующуюся в вашем тотализаторе, в приложение, помогающее заполнять таблицы, например, Poologic.com. Программа укажет таблицу с наибольшей вероятностью выигрыша, однако эта таблица не обязательно принесет наибольшую прибыль.

• Выберите чемпиона из числа «темных лошадок», команду с номером посева от второго до шестого, но так, чтобы ей не отдавали предпочтение остальные участники тотализатора. Сделайте необходимые изменения в таблице. При большом числе участников тотализатора можно выбрать другую подобную команду в финале четырех.

16
Как выиграть у коллег в футбольный тотализатор

Для большинства участников спортивного тотализатора самое большое препятствие к монетизации теории легкой руки – комиссия букмекера. Вероятно, вы уже заметили: букмекерские конторы не занимаются благотворительностью. Они берут себе процент с каждой ставки. Для стандартной ставки с форой необходимо дать 52,38 процента правильных ответов, чтобы только покрыть расходы.

Система со ставками на разницу в счете была изобретена в 1940 г. Чарльзом Макнилом, сменившим профессию преподавателя математики на ремесло букмекера. Целью Макнила было управление риском. Букмекеры зарабатывали на том, что торговали риском, но сами они рисковать не желали. Система фор придумана, чтобы избежать неприятных сюрпризов – причем букмекеру, а не клиентам.

Большинство участников тотализатора предпочитают ставить на фаворита. Чтобы привлечь ставки на аутсайдеров, букмекерам приходится предлагать повышенные выплаты. Но этого стимула зачастую недостаточно. Люди упорно хотят ставить на команду, имеющую больше шансов победить, заставляя букмекера увеличивать бонусы за победу слабейшего. Это беспокоит букмекеров, поскольку такой результат может стать для них разорительным.

Макнил нашел решение, позволяющее уравнять шансы в каждой ставке. При ставке на фаворита он должен победить аутсайдера с определенной разницей в счете. Например, Цинциннати отдается предпочтение в матче с Балтимором с разницей 4,5 очка (фора часто устанавливается с точностью до половины очка, чтобы избежать ничьих). Цинциннати вырывает победу со счетом 22:20. Но поскольку этот счет не покрывает фору – победу с разницей 4,5 очка, – поставившие на Цинциннати проигрывают, а поставившие на Балтимор выигрывают.

В системе Макнила фора выбирается так, что половина денег ставится на фаворита, а половина на аутсайдера. В результате получается пуленепробиваемый бизнес-план. Когда ставки сбалансированы, букмекер может спокойно снимать навар и оплачивать выигрыш деньгами проигравших. Независимо от результата матча букмекер никогда не платит из собственного кармана.

СМИ часто рассматривают систему фор как рынок прогнозов – данный термин в последнее время приобрел оттенок непогрешимости. Фора в пять очков должна означать, что средний участник тотализатора считает, что фаворит победит аутсайдера с разницей в пять очков. Таков прогноз большинства.

Однако это не совсем так, и важно понимать, почему. В 2004 г. экономист Стивен Левитт (соавтор книги «Фрикономика» (Freakonomics)) выдвинул теорию, что букмекеры устанавливают фору для того, чтобы максимизировать прибыль, а не с целью управления экзотическим рынком прогнозов. Они не всегда точно уравнивают ставки, и фора может не отражать мнение большинства. Эта теория получила название модели Левитта.

Я приведу крайний пример. Нечестный букмекер знает: предстоит жаркая схватка и фаворит должен проиграть. Букмекер предпочтет, чтобы как можно больше людей поставило на фаворита. Он не заинтересован в том, чтобы уравнять шансы. Поэтому он может сдвинуть фору в «неправильном» направлении, чтобы увеличить число ставок на фаворита. Букмекер знает, что каждая ставка на фаворита проиграет, а деньги осядут у него в кармане.

Обычно у букмекерских контор нет такой уверенности в исходе поединка, но этот же принцип применяется в тех случаях, когда им известно больше, чем участникам тотализатора. Букмекеры обычно знают о распространенных предпочтениях людей (в том числе о вере в легкую руку) и учитывают их в форах. Левитт показал: существуют пределы, и только до них букмекеры могут пользоваться преимуществами. Они должны быть уверены, что участник тотализатора, обладающий такой же информацией, как они, не сможет извлечь выгоду из намеренно искаженных фор.

Рассмотрим стратегию ставки на аутсайдера. С 2001 по 2008 г. ставка на аутсайдеров Национальной футбольной лиги США (от команд ждали проигрыша), с учетом форы, оказывалась выигрышной в 51,1 процента случаях (за исключением «ничьих», когда разница в счете в точности равнялась форе). Участник тотализатора, абсолютно не разбирающийся в футболе и просто ставящий на аутсайдера, будет чаще выигрывать, чем проигрывать. Но денег не заработает. Такого соотношения недостаточно, чтобы превысить комиссию – букмекерские конторы об этом позаботились.

Анализ реальных результатов тотализатора подтвердил правоту Левитта. Букмекеры не испытывают благоговения перед народной мудростью. Они считают себя умнее толпы, соответственно устанавливают форы и получают бо?льшую прибыль, чем при ставках с равными шансами. Чтобы выяснить предпочтения большинства, достаточно взглянуть на фору. Кроме того, нужно посмотреть, сколько денег поставлено на каждую из команд. Многие исследователи именно так и поступили, а некоторые обратили особое внимание на веру в победные серии.

В одной из статей, опубликованных в 2011 г., отмечалось, что в играх Национальной футбольной лиги число ставок на команду хозяев поля увеличивалось на 3,15 процента, если она выиграла две предыдущие игры. Однако нет никаких свидетельств того, что подобные полосы удач повышают вероятность победы в следующей игре. Они повышают лишь желание поставить на кон заработанные тяжким трудом деньги.

Тем не менее, есть определенные основания считать, что стратегия ставок на аутсайдеров при избирательном подходе может стать прибыльной. Левитт проанализировал информацию из рекламного тотализатора, устроенного одним из спортивных букмекеров Лас-Вегаса. Выяснилось, что ставки с форой на аутсайдера, играющего на домашнем поле, выигрывали необычно часто – в 57,7 процента случаев. Это гораздо больше, чем 52,38 процента, необходимых для превышения прибыли над комиссией.

Чтобы у вас не осталось никаких сомнений, сделайте вот что. Найдите матч Национальной футбольной лиги, в котором аутсайдер ставки с форой играет на домашнем поле. Поставьте 110 долларов на этого аутсайдера. Выиграв, вы получите 100, а также вернете 110 долларов ставки. Если указанные Левиттом 57,7 процента типичны, то можно ожидать в среднем 10 процентов прибыли на каждую ставку.

Почему выгодно ставить на команду, играющую дома? Скорее всего, участники тотализатора забывают учитывать не всегда мифический фактор преимущества своего поля. Игроки команды хозяев спят в собственных постелях, играют на знакомом стадионе и пользуются поддержкой домашних СМИ. Гости сражаются с разницей часовых поясов и искушением повеселиться в интересном новом городе; кроме того, они не так мотивированны играть перед освистывающей их публикой. Для настоящего любителя тотализатора это не новость, но тот, кто убежден, что Giants сильнее Cowboys, не всегда проверяет график поездок команды, прежде чем сделать ставку.

Трудно сказать, насколько типичен рекламный тотализатор, подвергшийся анализу Левитта. Исследования регулярных ставок указывают на ту же особенность, но, как правило, не столь оптимистичны. Тот, кто делает ставку на аутсайдеров, играющих на своем поле, выиграл бы в 53,3 процента случаев в Национальной футбольной лиге (за 21 сезон, с 1980 по 2001 г.), в 53,2 процента в футбольных матчах Национальной студенческой спортивной ассоциации (сезон 2002 г.) и 53,0 процента в Национальной баскетбольной ассоциации (сезон 2002 г.). Во всех случаях выигрыш едва превышает комиссию букмекера.

В статье, выпущенной в 2010 г., Шон Уивер и Дэвид Аадленд, два экономиста из Университета Вайоминга, проанализировали все игры Национальной футбольной ассоциации с 1985 по 2008 г., всего 5976 матчей. Они обнаружили: чем больше фора, тем выше прибыльность стратегии ставки на аутсайдера. Одна из вероятных причин в том, что команды, ведущие в счете, не стремятся увеличить его в последние минуты матча. Тренеры не желают рисковать и не хотят, чтобы игроки получили травмы ради ненужных очков. В результате увеличивается число игр, когда фавориты побеждают, но с разницей, не превышающей фору. Это усиливает преимущество тех, кто ставит на аутсайдера.

Уивер и Аадленд описывают стратегию для обеспечения около 53 процентов вероятности выигрыша. Вы ставите на аутсайдера, играющего на своем поле, если фора составляет не менее 6,5 очка, или на аутсайдера из числа гостей, если фора не менее 10,5 очка.

Так, например, команда Indianapolis Colts начала сезон 2006 г. с победы в девяти матчах и закончила выигрышем Суперкубка. Все это время СМИ засыпали их комплементами. В шести играх Indianapolis Colts выступали в качестве фаворита с форой семь очков в домашних матчах и с форой десять очков в гостевых матчах. Несмотря на это, разница в счете была превышена всего в одной из шести игр. В трех играх команда из Индианаполиса выиграла, но с меньшей разницей в счете, чем необходимо для выигрыша в тотализатор. Если бы вы ставили на Indianapolis Colts в этих матчах с большими форами, то проиграли бы в пяти случаях из шести. А если бы ставили против них, то выиграли в пяти случаях из шести.

Одна из проблем с системами ставок на спортивных тотализаторах заключается в том, что если упорно искать закономерность, вы ее найдете. Например, команда Denver Broncos всегда выигрывала в нечетные числа февраля у соперников, в названии которых присутствовали животные. Аналитики хорошо справляются с поиском таких закономерностей. Другой вопрос, следует ли им верить.

Уивер и Аадленд разработали стратегию на основе данных с 1985 по 1999 г., а затем проверили ее в период с 2000 по 2008 г. Шесть из восьми раз их стратегия позволила бы получить прибыль, превышающую комиссию букмекерской конторы. В одном сезоне ставки бы просто окупились – вероятность выигрыша составлял 52,0 процента. Это указывает, что успех системы не случаен.

Критериям стратегии Уивера—Аадленда отвечают в среднем два матча Национальной футбольной лиги в неделю. Если бы ее применяли все 23 года, она позволила бы выиграть 53 процента ставок – достаточно, чтобы на 1 процент превысить чистую прибыль от комиссионных. Более селективные действия позволили бы получить еще лучший результат. Уивер и Аадленд считают, что, сосредоточив внимание на аутсайдерах с еще большими форами (и делая меньше ставок), можно обеспечить такую высокую вероятность выигрыша, как 60 процентов.

Публикация эффективной стратегии может привести к тому, что ею воспользуются многие люди, и тогда она станет бесполезной. Над этим стоит поразмыслить. Как это ни парадоксально, одно из достоинств системы Уивера—Аадленда в том, что она совсем не нова. Преимущества своего поля и ставки на аутсайдера были известны уже не одно десятилетие, и их анализ регулярно появлялся на страницах Journal of Sports Economics. Большинство игроков в спортивный тотализатор не испытывают влияния этих идей. Они уже «знают», как выбирать победителя – им подсказывает инстинкт и то, что они видят по телевизору.

Кто-кто, а букмекеры должны знать о преимуществе своего поля для аутсайдеров. Похоже, им трудно контролировать горстку мыслящих нестандартно и одновременно получать прибыль от участников, думающих одинаково. Левитт обнаружил: три четверти людей делают ставки на фаворитов чаще, чем на аутсайдеров.

Для тех, кто играет ради развлечения, ставка на аутсайдера – особенно рискованная, на домашнем поле, – может уменьшить преимущество букмекера до нуля. Но не рассчитывайте разбогатеть. Просто считайте это возможностью играть бесплатно.

Название этой главы обещает советы, благодаря которым можно выиграть у коллег в футбольном тотализаторе. Как и в случае с тотализатором «мартовского безумия», обыграть сотрудников гораздо проще, чем букмекерские конторы.

Самый распространенный футбольный тотализатор включает список приблизительно из десяти еженедельных игр. Участники должны угадать победителя (с учетом форы) каждого матча. Форы берутся с сайтов крупных спортивных букмекеров Лас-Вегаса, публикующих линию фор без комиссионных букмекера. Победителем становится тот, кто правильно предскажет результаты большего числа матчей. В случае равенства набранных очков призовой фонд делится поровну, а в некоторых случаях небольшие призы достаются занявшим второе место.

Недостаток такой системы: вы не вправе выбирать игры, в которых, по вашему мнению, у вас будет преимущество. Необходимо указать победителей всех матчей из списка.

В начале 1990-х в таверне Emmy’s, популярной среди студентов факультета математики, устраивался футбольный тотализатор. Аспирант Джозеф Ди Стефано обратил внимание, что многие участники делают ставки случайно. Некоторые в буквальном смысле подбрасывали монету, чтобы выбрать победителя матча. А почему бы и нет? Ставка с форой предполагает примерно равные шансы, и это соответствует действительности. Может показаться, что заработать на обычных ставках нет никакой возможности. Именно к такому выводу пришел Ди Стефано.

Он назвал созданную систему «вредный близнец». В ней применена идея самокорректирующегося кода (он используется в сотовых телефонах для связи с вышкой). Сигналы часто искажаются помехами, но код позволяет восстановить исходные данные с удивительной точностью. Ди Стефано использовал этот принцип для определения команды-победителя.

Для применения системы Ди Стефано знать теорию не обязательно. Руководствуясь стратегией «вредный близнец», вы делаете две ставки, причем одна – зеркальное отражение другой. Если в первой победа отдается команде Green Bay, то во второй, «вредном близнеце», ставка делается на проигрыш Green Bay – и так далее, для каждой игры в списке тотализатора.

На первый взгляд это безумие. Обычно противоположные ставки не дают преимущества. Вы можете поставить на двух лошадей или на каждую, участвующую в забеге, но толку от этого не будет никакого. Разве что быстрее обанкротитесь.

Футбольный тотализатор в этом смысле отличается от ставок на скачках, поскольку его задача – максимально приблизиться к почти недостижимой цели. Цель – угадать победителей во всех играх. В случае десяти матчей возможно 210, или 1024 варианта. При небольшом числе участников, когда тотализатор устраивают коллеги по работе, вероятность того, что кто-то угадает результаты всех матчей, невелика. Нередко участники набирают равное количество очков. Если три игрока правильно назовут результаты семи матчей из десяти, а восемь результатов не угадает никто, призовой фонд поделят на три. Преимущество стратегии «вредный близнец» состоит в минимизации количества «ничьих».

Рассмотрим простейший из возможных случаев. В списке всего одна игра (Bengals против Ravens), а участников тотализатора двое. Назовем их Джо и Джейн. Величина ставки 1 доллар. Джо делает две ставки (одну за себя, одну за воображаемого близнеца), а Джейн всего одну, и в результате призовой фонд составит 3 доллара.

Джо ставит на Bengals и отдельно на Ravens. Джейн выбирает любую команду, по своему усмотрению. При правильном выборе форы вероятность выигрыша Джейн составляет 50 процентов. Если Джейн выиграет, то разделит призовые 3 доллара с Джо, поскольку одна из сделанных Джо ставок тоже выиграет. Джейн достанется 1,5 доллара. Однако Джейн будет выигрывать только в половине случаев, и ее средний выигрыш составит половину от 1,5 – то есть 0,75 доллара.

Это плохо, если учесть, что каждый раз она ставит 1 доллар. В долговременном плане Джейн теряет в среднем 0,25 с каждой ставки.

Эти деньги достаются Джо. Им больше некуда деваться. Джо гарантирует себе выигрыш, делая ставку на обе команды. Если Джейн ошибется, то Джо заберет себе все 3 доллара. В противном случае он разделит призовой фонд с Джейн и получит 1,5. Оба сценария равновероятны. Ожидания Джо – половина от 3 долларов плюс половина от 1,5, или 2,25. За вычетом поставленных 2 долларов он получает 0,25 доллара прибыли – ровно столько, сколько проиграла Джейн.

Ди Стефано с помощью математических выкладок показал: схема «вредный близнец» всегда приводит к ожиданию прибыли, независимо от количества участников тотализатора и количества игр. Максимальную прибыль стратегия может принести при 4 игроках (5 ставок, включая «вредного близнеца») и четном количестве игр. В этом случае использующий эту стратегию игрок может ожидать 17,2 процента прибыли на каждый вложенный доллар.

По мере увеличения числа участников тотализатора прибыльность медленно уменьшается. Ожидаемую прибыль можно рассчитать по приблизительной формуле: единица, деленная на количество игроков. Это легко запомнить. При десяти участниках тотализатора прибыль от использования системы составит около 10 процентов.

Возможность получения такой прибыли определяется кластеризацией. Когда участники тотализатора выбирают победителей в случайном порядке, их выбор обычно группируется (как попадания бомб при налетах немецкой авиации на Лондон). Многие игроки выбирают одни и те же команды просто по совпадению. Делая две полностью противоположные ставки, вы повышаете вероятность того, что одна из них окажется нестандартной, с меньшим количеством конкурентов и меньшей вероятностью разделения призового форда.

К случайной кластеризации прибавляется психологическая кластеризация. В целом участники тотализатора думают одинаково. Они отдают предпочтение фаворитам, местным командам, а также командам с победной серией. Предсказательная сила подобных предпочтений в ставках с форой либо невелика, либо вообще отсутствует, но они заставляют игроков делать одинаковый выбор. Тотализаторы среди коллег по работе в большей степени подвержены групповому мышлению. Разнообразные слухи и сплетни способствуют формированию общего мнения о вероятных победителях. И поэтому ставка, противоречащая общему мнению, становится еще более выгодной. Система «вредный близнец» эффективна, когда игроки делают выбор случайно, и еще эффективнее, когда не случайно.

Стратегия «вредный близнец» применима в тотализаторе только тогда, когда цель – угадать как можно больше победителей в играх с форой (или тех, где шансы у соперников равные). На практике это ограничивается лишь футбольными тотализаторами. В Дартмундском колледже стратегия Ди Стефано вызвала не только математические, но и этические вопросы. Можно ли считать ее жульничеством? У большинства футбольных тотализаторов нет подробных правил, определяющих, что можно, а чего нельзя. Обычно игроки делают только одну ставку. Но это правило легко обойти, сговорившись с другим игроком. Вы и ваш партнер согласуете ставки и договариваетесь разделить выигрыш. Запретить это трудно. Точно так же трудно помешать сотрудникам таскать друг у друга степлеры.

Размышляя над всем этим, примите во внимание следующее: стратегия «вредный близнец» противоречит интуиции, поскольку в глубине души серьезные игроки убеждены, что могут предсказать победителя. Зачем ставить половину денег на нечто противоположное тому, в чем вы уверены?

Стратегия не нужна, когда ваши предсказания достаточно точны. Если вы на 100 процентов уверены, что ваш выбор верен, придерживайтесь именно его и забудьте о «вредном близнеце». Но в футболе такой уверенности быть не может – особенно когда речь идет о ставках с форой.

Существует порог вероятности, за которым система «вредный близнец» не понадобится. Эта планка не очень высока – 52 процента. Каждому, кто способен предсказать победителей матчей с точностью, значительно превышающей 52 процента, лучше рассчитывать на себя и забыть о «вредном близнеце».

Это может выглядеть соблазнительным, но нельзя забывать, что вы не вправе выбирать игры для ставок. Кроме того, 52-процентный порог – теоретическая величина для участников тотализатора, случайно выбирающих победителей из всех возможных вариантов. Но если учитывать психологию, то система «вредный близнец» может оказаться еще эффективнее, чем предсказывают расчеты.

Резюме: Как выиграть у коллег в футбольный тотализатор

• Стратегии выбора аутсайдеров, по всей видимости, позволяют прибыли превысить комиссию букмекера. Одна из таких систем предлагает ставить на аутсайдера, играющего на домашнем стадионе, когда фора равна или превышает 6,5 очка, или на аутсайдера из числа гостей, когда фора равна или превышает 10,5 очка.

• Стратегия «вредный близнец» может обеспечить существенное преимущество в тотализаторах с маленьким и средним числом участников. Сделайте две ставки: одну в соответствии со своими предпочтениями, а другую как «вредного близнеца», выбрав в качестве победителей все «проигравшие» команды из первой ставки. Чтобы избавиться от подозрений, можно скооперироваться с другим игроком и делить с ним выигрыш.

17
Как выиграть в тотализатор на премии «Оскар»

Недавно я выиграл в тотализатор с небольшим числом участников. Ставки делались на лауреатов «Оскара». Соперники посчитали меня скорее провидцем, чем человеком информированным. Разумеется, я не сомневался, что лучшим фильмом назовут «Операцию Арго» (Argo), и правильно предсказал, что лучшим актером второго плана станет Кристоф Вальц. Я даже в каком-то смысле стал подтверждением поговорки, что дуракам везет, поскольку не видел некоторых фильмов, но победил тех игроков, которые их видели. Как мне это удалось? Я просто применил в реальной жизни приемы психологических опытов, используя стратегические элементы тотализатора.

Обычно тотализатор среди коллег позволяет делать ставки вплоть до вечера пятницы, а иногда даже до начала телевизионного шоу. К тому времени гильдии писателей, режиссеров, актеров и продюсеров уже объявили победителей. Наблюдается сильная статистическая корреляция между этими и другими премиями и «Оскаром», в первую очередь потому, что члены гильдий входят в жюри. С 2005 по 2013 г. «лучший актер» по версии гильдии киноактеров также получал «Оскара».

Но еще важнее, что для «Оскаров» существуют точные рынки прогнозов. В спорте рынки прогнозов осложняются случайным характером игр. Посмотрите на футбольный мяч ^[19]. Его отскок может быть таким же непредсказуемым, как падение подброшенной монетки. Зрители не в состоянии этого предсказать, независимо от того, насколько хорошо они разбираются в преимуществах команд.

Рынки прогнозов хороши для обобщения того, что люди уже и так знают. Это относится и к премии «Оскар», где голосование отражает мнение членов жюри, сформированное несколько недель или даже месяцев назад. На рынках прогнозов «Оскара» не предсказывается будущее, а вычисляется плохо скрытый секрет.

Итак, первый шаг к выигрышу тотализатора на премии «Оскар» – проконсультироваться на рынке прогнозов Betfair или Hollywood Stock Exchange. Я не говорю, что нужно делать ставки. Сайты, предлагающие реальные ставки, берут комиссионные, и для игры на них и получения прибыли нужно иметь значительное преимущество в информации. Вы можете использовать бесплатные данные рынков прогнозов, чтобы получить преимущество в тотализаторе с участием коллег.

В пятницу, за два дня до церемонии присуждения «Оскаров» за 2013 г., сайт Intrade опубликовал следующие шансы для фаворитов:

Лучший фильм: «Операция Арго» (83,0 %)

Лучшая мужская роль: Дэниел Дей-Льюис (95,9 %)

Лучшая женская роль: Дженнифер Лоуренс (60,0 %)

Лучший режиссер: Стивен Спилберг (69,9 %)

Лучшая мужская роль второго плана: Томми Ли Джонс (40,7 %)

Лучшая женская роль второго плана: Энн Хэтэуэй (89,9 %)

В каждой из этих категорий имелся явный фаворит, за исключением лучшей мужской роли второго плана.

На основании приведенных шансов можно предположить два неожиданных результата. Именно это и случилось. Лучшим режиссером стал Энг Ли, а не Стивен Спилберг, а «Оскара» за лучшую мужскую роль второго плана получил Кристоф Вальц, опередивший Томми Ли Джонса. Сайт Intrade оценивал вероятность победы Ли в 22 процента, а Вальца в 39 процентов.

Не следует автоматически выбирать фаворитов рынка прогнозов. Лучше всего формировать выбор в зависимости от выбора соперников.

Их можно разделить на три группы. К первой относятся плохо информированные участники тотализатора: они играют лишь потому, что играют все. Такой человек в каждой категории отдаст предпочтение самому узнаваемому имени.

Вторую группу составляют любители и знатоки кино, видевшие все номинированные на «Оскара» фильмы и голосующие в соответствии с личными вкусами и предпочтениями своего социального круга. Эти игроки становятся жертвой закона малых чисел. Они полагают, что вкусы их друзей соответствуют мнению жюри. Вероятность этого крайне мала. В 2012 г. газета Los Angeles Times провела расследование и обнаружила среди голосующих членов киноакадемии монашку, владельца книжного магазина и бывшего рекрутера Корпуса мира. В отличие от голливудской карьеры, членство в киноакадемии пожизненное, и поэтому многие из голосующих уже много лет не имеют отношения к кино. Газета сообщила, что из всех голосующих членов академии 77 процентов мужчины, 94 процента белые, а средний возраст составляет 62 года. Именно так – половина жюри пенсионеры. Сравните это с возрастом участников тотализатора у вас на работе.

Третья группа игроков – основательные стратеги. Они консультируются на рынках прогнозов. Именно их вам и следует опасаться.

Если вы считаете, что все остальные участники тотализатора не в курсе событий, происходящих вокруг «Оскара», лучше делать выбор в соответствии с рынком прогнозов. У этих вариантов больше всего шансов сбыться. Данная стратегия нуждается в корректировке, если в тотализаторе участвуют и другие хорошо информированные игроки. В таком случае лучше сделать ставку на нестандартный вариант. Обычно он занимает второе место согласно рынку прогнозов. Если вам повезет и вы угадаете, то обыграете группу хорошо информированных участников.

Именно так я и поступил. Опубликованные на сайте Intrade шансы Томми Ли Джонса получить «Оскара» за лучшую мужскую роль второго плана (40,7 процента) были ненамного выше шансов Кристофа Вальца (39,0 процента). Я рисковал немногим, когда ставил на Вальца. Я это сделал потому, что понимал, что непропорционально большое число игроков поддерживают фаворита Джонса и/или его фильм «Линкольн» (Lincoln). Выбрать Вальца казалось мне разумным. И оказалось правильным – хотя на самом деле я руководствовался лишь шансами, указанными на сайте, и своей стратегией.

Я не предсказал неожиданной победы Энга Ли. Но другие хорошо информированные игроки тоже ошиблись, поэтому в данном случае моя неудача не повлияла на конечный результат.

Для выбора нестандартных вариантов я пользовался следующей формулой:

N_FP_U / N_UP_F

Это произведение предполагаемого количества участников тотализатора, ставящих на фаворита в данной категории (N_F), и вероятности победы аутсайдера согласно рынку прогнозов (P_U), деленное на произведение количества участников тотализатора, ставящих на аутсайдера (N_U) и вероятности победы фаворита (P_F). В данном случае под аутсайдером подразумевается претендент, занимающий второе место в данной номинации. Рынки прогнозов дадут вам точные значения вероятностей. Количество игроков той или иной группы – это ваша оценка.

Данное соотношение служит мерой того, насколько выгодно ставить на аутсайдера. Оно равняется 1, когда число игроков, ставящих на аутсайдера и фаворита, пропорционально вероятности их победы. Если соотношение больше 1, вы можете повысить шансы на выигрыш, поставив на аутсайдера. Если соотношение меньше 1, предпочтительнее ставить на фаворита.

При большом числе игроков, как для общенациональных тотализаторов в интернете, есть смысл ставить на всех аутсайдеров с благоприятным соотношением. При небольшом количестве участников игрок, делающий нестандартный выбор, вряд ли разделит приз с кем-то еще, и поэтому нет смысла уменьшать шансы на выигрыш, выбирая других аутсайдеров. Лучше выбрать одного аутсайдера с благоприятным соотношением и достойными шансами на победу. В данном случае ставка на Ли была слишком рискованной (шансы на победу 22 процента) – как и на Эмманюэль Риву, претендовавшую на премию за лучшую женскую роль (31 процент). Я выбрал Вальца в качестве аутсайдера, а в остальных категориях поставил на фаворитов.

Резюме: Как выиграть в тотализатор на премии «Оскар»

• Проверьте рынки прогнозов в самый последний момент перед тем, как делать выбор. В большинстве категорий лучше ставить на фаворита.

• Выберите одного или нескольких аутсайдеров, чтобы минимизировать вероятность «ничьих». Это должен быть номинант, занимающий второе место (в соответствии с вероятностью, указанной на рынке прогнозов) и не пользующийся популярностью среди участников тотализатора.

18
Как перехитрить «большие данные»

Прогнозная аналитика – это технология получения предсказаний и прибыли из нерелевантных, на первый взгляд, данных. Аналитики молча перелопачивают информацию в поисках лабораторий по производству наркотиков и угнанных автомобилей, для определения стоимости клиентов, наемных работников и руководителей, а главное, чтобы предсказать, кто будет покупать, какой товар и по какой цене. «Большие данные» делают все возможное, чтобы сохранить невидимость ниндзя. Потребитель редко догадывается, до какой степени его поведение отслеживается и предсказывается. Эти прогнозы несовершенны (пока). И точно так же, как Клод Шеннон мог перехитрить машину для предсказаний, вы можете перехитрить «большие данные». В данной главе описываются несколько почти универсальных трюков.

Вероятно, вы удивляетесь звонкам от операторов сотовой связи, провайдеров кабельного телевидения или из оздоровительного клуба. Вас спросят, как можно улучшить качество услуги. Только не думайте, что это просто вежливость. Звонок означает, что алгоритм предсказал вероятность того, что вы «утечете» (прекратите пользоваться услугой).

Клиентов трудно переубедить, если они решили отказаться от услуги. Поэтому специалисты в области прогнозной аналитики выявляют таких клиентов раньше, чем те приходят к окончательному решению. При каждом посещении тренажерного зала вы регистрируетесь с помощью членской карточки. Алгоритм распознает, когда ваши визиты становятся реже. Программа также знает, как часто прекращают занятия люди из вашей возрастной группы с прохожей тенденцией уменьшения числа посещений тренажерного зала.

Или вам звонят из компании сотового оператора – по вашему трафику данных они узнали, что тарифный план конкурента для вас выгоднее. Кроме того, они знают, что конкурент развернул рекламную кампанию.

Поскольку прогнозы – вещь неточная, разговор обычно начитается непринужденно. Звонящий, следуя инструкции, спрашивает, нет ли у вас каких-либо жалоб. Если он обнаруживает, что прогноз неверен, и клиент удовлетворен, то разговор на этом заканчивается.

В противном случае вам презентуют так называемое первичное предложение – скидку или бесплатную опцию, чтобы убедить вас заключить новый контракт. Никогда не принимайте первичное предложение. Если вы его отвергаете, звонящий излагает вторичное предложение. Все это предусмотрено сценарием. Иногда оно лучше первичного, иногда просто другое. Можно выслушать оба предложения и всегда вернуться к первому, если оно покажется вам привлекательнее.

Но лучшая стратегия – отвергнуть оба. Подождите несколько дней, а затем позвоните, чтобы отказаться от услуги. (Обязательно позвоните, даже если вы не намерены этого делать.) Вы обнаружите, что сценарий предусматривает более привлекательные предложения для клиентов, позвонивших, чтобы отказаться от услуги. И снова следует отказаться от первого предложения и выслушать второе. Соглашайтесь на самое выгодное – при условии, если хотите и дальше пользоваться услугой.

Ожидая разговора с представителем службы по работе с клиентами, нужно учитывать одно важное обстоятельство. Если вас попросили подождать, это может быть обусловлено прогнозом вашей прибыльности как клиента. На профессиональном жаргоне это называется ARPU, то есть «средний доход с абонента». Для «больших данных» все мы – потребительское мясо.

Программное обеспечение колл-центра использует автоматический определитель номера – как «горячая линия» экстрасенса. Попробуйте задать в поисковой системе Google номер телефона, и вы без труда получите имя и адрес. Еще один или два запроса, и в вашем распоряжении окажется довольно много информации. Так называемые экстрасенсы пользуются этой информацией, чтобы убедить доверчивых людей в своих возможностях. Веб-аналитика применяет другие методы.

Компания Neustar Information Services, расположенная в пригородном районе в Вирджинии, занимается сбором и обработкой данных, специализируясь на «анализе потребителей в реальном времени». Когда люди звонят Дженни Крейг, одной из клиенток Neustar, алгоритм «вычисляет местоположение абонента с точностью до фута». Программа знает, звонят ли со стационарного или сотового телефона и есть ли у абонента электронная почта. Neustar способна мгновенно оценить прибыльность клиента. Программа может предсказать вероятность платежеспособности подавшего заявку на кредитную карту. Если шансы высоки, то клиента сразу же переключают на сотрудника. Других перенаправляют в перегруженный колл-центр, расположенный где-то далеко.

Если вам никак не удается связаться с представителем службы по работе с клиентами, лучше повесить трубку и перезвонить с помощью услуги телефонной связи в интернете, например, Google Voice. В таком случае программа увидит номер для звонков через интернет, а не обычный. Это не всегда свидетельствует в вашу пользу, но иногда оказывается эффективным. Телефонные номера полезнее для отсеивания неприбыльных клиентов, чем для выявления прибыльных. «Знать нижнюю границу гораздо важнее, чем верхнюю, – объяснял Горди Мейер, специалист по анализу потребления и основатель фирмы eBureau. – Если мы найдем 25 процентов тех, у кого шанс покупки нулевой, то можем посоветовать, что на них не стоит тратить деньги». Телефонный номер для звонков через интернет, скорее всего, позволит получить о вас меньше данных, чем обычный. Компаниям нужны новые клиенты, и поэтому маловероятно, что они отнесут неизвестный номер к группе неперспективных.

Но почему бы просто не включить антиопределитель номера? Мало кто знает, что эта функция не работает с номерами, если звонок на них бесплатный. В этом случае компания не только узнает ваш телефон, но и увидит, что вы включили антиопределитель номера. А вот это на самом деле выглядит подозрительно.

Зайдите в кафе Starbucks, и вы увидите, что вам предлагают три разные порции со сбивающими с толку названиями: Tall, Grande и Venti. Новичок может подумать, что самая большая из них Tall… пока не обнаружит, что она самая маленькая и дешевая. Поскольку новые клиенты не понимают, что получат, то обычно выбирают средний вариант, Grande. Каков результат? Объем этих трех порций составляет 12, 16 и 20 унций соответственно^[20]. В Grande шестнадцать унций – то есть вы только что заказали две полные чашки дорогого кофе.

Анализ статистики продаж показывает, насколько случаен наш выбор. Покупатель, заходя в кафе, не всегда точно знает, какое количество напитка с кофеином ему нужно. Эта подробность определяется на месте, пока он проверяет электронную почту и делает заказ. Если предоставить клиенту выбор из трех вариантов – скажем, маленькая, средняя или большая порция – то при отсутствии веской причины выбора он обычно предпочитает среднее. В литературе по маркетингу это явление называется неприятием крайностей. Такое поведение сравнимо с поведением добровольца на сеансе магии, выбирающего карту или чашку из середины, не слишком близко к краям.

В данном случае роль мага исполняет торговец. Он рассчитывает варианты выбора так, чтобы получить максимальную прибыль. А значит, средний вариант чуть больше или чуть дороже того, что в других обстоятельствах выбрал бы массовый покупатель.

Хитрая тактика срабатывает с клиентами, не слишком внимательными к цене – например, клиентами Starbucks или Apple Store. В настоящее время iPad компании Apple выпускается с объемом памяти 16, 32, 64 и 128 гигабайт. Самая популярная из моделей вторая, с 32 гигабайтами памяти. Наверное, потребитель точно знает, что ему нужны именно 32 Гб? Ничего подобного – большинство покупателей не могут сказать, какая память у них в ноутбуке. Они делают выбор из середины именно потому, что не знают, что им нужно.

Если вы не уверены, какой из нескольких вариантов вам подходит, это серьезное основание задуматься над покупкой самого маленького и самого дешевого.

Возможно, самая амбициозная цель «больших данных» – дифференцированные цены, или назначение разных цен на один и тот же товар для разных клиентов, в зависимости от прогноза, сколько данный клиент согласен заплатить. На первый взгляд это нечестно, противоречит американским традициям и похоже на мир из фильма «Бегущий по лезвию» ^[21] (Blade Runner). Однако такое уже практикуется. На определенных рынках дифференцированное ценообразование ввели довольно давно. Те, кто планирует отпуск и покупает авиабилеты заранее, значительно экономят по сравнению с бизнесменами, не имеющими такой возможности. Купоны, скидки, карты постоянного клиента – все это относится к дифференцированию цен. Если покупателям не лень со всем этим возиться, они всё же экономят сущие гроши.

Среди торговцев ходят слухи, будто недалек тот день, когда отпечатанные и прикрепленные к товару ценники устареют. Каждый покупатель будет видеть цену, рассчитанную специально на него. Недалек тот день. Недавно кассир в соседнем супермаркете предложил мне присоединиться к новой программе в интернете, предлагающей персонализированные скидки. Больше никаких неудобных купонов – достаточно загрузить приложение на смартфон, и программа предложит список скидок в зависимости от вашей покупательской истории.

Какая история? А вот такая. Вы же пользовались карточкой постоянного клиента? Алгоритм учитывает все ваши покупки, поскольку при каждом визите в магазин эта карточка считывалась. Программу назвали «Только для вас», и на интернет-странице с часто задаваемыми вопросами можно прочесть следующий вопрос и ответ на него.

– Почему бы просто не установить эти цены в магазине?

– Мы могли бы это сделать, будь все покупатели такими же, как вы. Но в реальной жизни все покупатели разные. Эта программа предназначена только для вас.

Вот так. Более полный ответ звучал бы иначе: торговцы пытаются понять, какой размер скидки требуется, чтобы вы сменили привычную марку товара. Программы персональных скидок занимаются ценовым спуфингом, предлагая потребителям скидки на те марки товаров, которые они обычно не покупают, чтобы увидеть их реакцию. Возможно, у вас в семье любят рисовые хлопья Rice Krispies. Тогда вам могут предложить привлекательную цену на собственную торговую марку или на такие марки, как Cocoa Krispies или мюсли Kashi. Если компьютерная программа узнает, что многие покупатели определенного продукта остаются лояльными марке, то компания может принять решение поднять цены (или предлагать скидки только тем клиентам, кто в противном случае переключится на более дешевую).

Блогер из Колорадо Эмили Ванек обнаружила, что может пользоваться скидками магазина Safeway, попеременно покупая молотый кофе Starbucks и Dunkin’ Donuts. Кофе Starbucks дороже. Когда Ванек переключалась на Dunkin’ Donuts, то попадала в категорию чувствительных к цене потребителей. В результате Ванек получала скидку на Starbucks. В следующий раз она покупала Starbucks, и ей делали специальное предложение на Dunkin’ Donuts. Вероятно, это может продолжаться до бесконечности. Точно так же, как политические кампании уделяют особое внимание колеблющимся избирателям, цифровые скидки даются покупателям, часто меняющим предпочтения.

Куки-файлы браузера отражают все ваши действия во всемирной паутине. Иногда они отражают вашу цену. Зайдите на страницу с выбранным для покупки товаром и запомните цену и стоимость доставки. Затем удалите куки-файлы браузера и снова проверьте цену. Вы можете обнаружить, что она снизилась (возможно, предлагается бесплатная доставка или купон скидки на следующую покупку).

Как правило, постоянные покупатели меньше обращают внимание на цену. Когда вы в первый раз посылаете шоколад тете на день рождения, то изучаете продавцов шоколада в интернете, а также их цены. Во второй раз вы, скорее всего, уже не станете сравнивать цены, а просто сделаете заказ у той же компании. В прошлый раз они предложили самые лучшие цены, так зачем же изобретать колесо? Именно на таких закономерностях и сосредоточиваются аналитики. Некоторые сайты предлагают лучшие цены новым клиентам.

Удалить куки-файлы несложно. Зайдите в настройки браузера, выберите «приватность» или другой похожий заголовок и кликните «удалить все данные сайта». Недостатком таких действий можно считать то, что теперь со всеми сайтами придется начинать с нуля. Гораздо проще использовать два браузера. Для повседневных нужд я пользуюсь Safari (с разрешенными куки-файлами) и Firefox (с отключенными куки-файлами). Когда я захожу на сайт из браузера Firefox, то для этого сайта я новый пользователь.

Еще можно использовать трюк с брошенной корзиной покупок. Поместите нужные вам товары в корзину покупок на сайте интернет-магазина. Нажмите «Оформить заказ» и начните заполнять форму. Обязательно введите адрес электронной почты, но не вводите платежные реквизиты. Оставьте покупку в подвешенном состоянии и ждите скидок.

Через несколько дней вам может перейти электронное письмо с напоминанием о забытой корзине покупок. Скорее всего, в письме будет предлагаться скидка, бесплатная доставка или другие скидки. В статье Reuters, вышедшей в 2012 г., отмечалось, что так поступают многие торгующие через интернет компании, от Best Buy и Home Depot до Lands’ End и Zappos.

Согласно одному из исследований около 65 процентов корзин покупок в интернете остаются брошенными. Одним покупателям не дает завершить покупку внезапный приход начальника, другие испытывают шок, увидев итоговую цену со стоимостью доставки. Последующее электронное письмо дает продавцу еще один шанс завершить сделку. Анализ показывает, что такие письма чаще всего читают, и эти скидки действительно работают. Некоторые компании готовы снизить прибыль ради нового клиента, зная, что постоянные покупатели не так внимательно относятся к цене.

С точки зрения покупателя такое оставление корзины похоже на уход от продавца в автосалоне. Возможно, именно это позволит получить самое выгодное предложение.

Резюме: Как перехитрить «большие данные»

• Когда компания регулярно звонит вам и спрашивает рекомендации по улучшению обслуживания, обычно это означает, что программное обеспечение предсказало ваш возможный отказ от услуги. Воспользуйтесь шансом, чтобы добиться более выгодных условий.

• Розничные продавцы предлагают сбивающий с толку выбор вариантов, чтобы навязать клиенту товар – убедить купить ненужные кофе или мегабайты. Если возникают сомнения, выбирайте самый дешевый вариант.

• Программные приложения и карточки покупателей супермаркетов предлагают специальные скидки потребителям, попеременно покупающим две конкурирующие марки товара.

• Чтобы получить более выгодное предложение, оставьте неоплаченной виртуальную корзину покупок. Выберите нужный товар, начните оформлять покупку и введите контактную информацию, но не платежные реквизиты. Затем покиньте сайт. Через несколько дней вам может прийти напоминание по электронной почте, зачастую с предложением скидки или бесплатной доставки.

19
Как предсказать розничные цены

Пора покупать плазменный телевизор, билет на самолет или квартиру? Тот, кто умеет предсказать распродажи, может получить лучшее за меньшие деньги. Сноровка приобретает все большее значение. Немногие осознают, насколько часто Amazon, Walmart, Target и другие крупные компании розничной торговли меняют цены. Большинство потребительских цен устанавливаются компьютером, а он гибко реагирует на цены конкурентов, потребительский спрос и календарь. Покупатели, поздравляющие себя с тем, что нашли в Google «лучшую» цену, часто не учитывают фактор времени. Тот, кто заплатит самую выгодную цену в неподходящее время, может потратить в два раза больше, чем другой покупатель несколькими днями раньше или позже.

Ниже показан график изменения цен на игровую приставку Microsoft Xbox 360 (ограниченное издание игры Gears of War 3), составленный при помощи веб-приложения Decide.com. На нем представлены самые низкие цены, которые можно было найти в интернете на любой день 2012 г. Они меняются, но вовсе не случайно. А это значит, что они в определенной степени предсказуемы.

Средняя минимально возможная цена на эту модель Xbox составила 379 долларов. Большую часть года эта цена была близка к средней. Тем не менее, вы могли заплатить за приставку и 280, и все 600 долларов. Главная особенность графика – резкий подъем 1 сентября, после чего идет спад до «черной пятницы». Это довольно распространенная закономерность для подарков. Розничная торговля поднимает цены, чтобы потом можно было снизить их для праздничных «распродаж». Цена Xbox снижается до привлекательной к «черной пятнице» ^[22] и «киберпонедельнику» ^[23], а затем резко взлетает до 462 долларов. Было бы неразумно покупать игровую приставку по этой цене. Завсегдатаи распродаж делают покупки в «черную пятницу» и несколько последующих дней. Позже приходят менее чувствительные к цене клиенты. Однако перед Рождеством цены обычно снова опускаются до минимума, что говорит об остатках товара на складе. Покупатели и продавцы играют в игру «кто первым струсит». Некоторые клиенты не выдерживают и платят высокую цену, чтобы гарантированно положить Xbox под елку. Другие рискуют и ждут, когда цены пойдут вниз. 1 декабря предсказывающая машина сайте Decide.com прогнозировала: с вероятностью 93 процента цены на игровую приставку Xbox в течение двух следующих недель «будут стабильны или упадут (в среднем на 133 доллара). В действительности к 4 декабря они снизились до 349,99 доллара.

Xbox 360, Gears of War

Розничные цены стали вести себя независимо. Продавцы сами не знают, что будет дальше. Пики и провалы на графике – это результат того, что отдельные торговцы либо пытаются сбить цены конкурентов, либо сами начинают повышать цену. Эти краткосрочные колебания предсказать практически невозможно. А вот масштаб серьезных изменений цены вполне прогнозируем.

В большинстве случаев цены держатся в определенном диапазоне. Розничные торговцы предпочитают устанавливать наценку к оптовой цене. Но даже когда они этого не делают – ввязавшись в ценовую войну или намеренно торгуя в убыток, чтобы увеличить посещаемость сайта – то все равно не позволяют себе терять слишком много. Это ограничивает падение цены популярного товара.

У максимальной цены тоже существует граница. Если продавцы проявят жадность и заложат в цены слишком высокую прибыль, кто-нибудь решит сбить цену и опередит большинство конкурентов.

Это и есть диапазон. Когда цена держится у нижней границы диапазона, вы можете быть уверены, что совершаете выгодную покупку. Если же цена приближается к верхней границе, следует подождать ее снижения. Все очень просто – однако большинство покупателей не знают о существовании такого диапазона.

Существуют программные приложения, отслеживающие цены. Для многих товаров применимо эмпирическое правило: не платить больше, чем средняя минимальная цена в интернете за предыдущий год.

Среди исключений можно назвать смартфоны, планшетные компьютеры, дорогие телевизоры и другие высокотехнологичные устройства, быстро устаревающие с появлением новой модели. Для таких покупок вы должны иметь представление о цикле выпуска новой продукции – в этом вам тоже помогут специальные приложения.

Резюме: Как предсказать розничные цены

• Используйте программное приложение для отслеживания цен (например, Decide.com) при крупных покупках. Никогда не платите больше, чем средняя минимальная цена в интернете за предыдущий год.

• Покупайте в том случае, если найдете 20-процентную (или больше) скидку к средней лучшей цене за прошлый год. Вероятно, скидки скоро закончатся.

20
Как предсказать цены на недвижимость

В 1980-х гг. рынок недвижимости в Бостоне был необычно дорогим. Во всяком случае, так считали многие, в том числе Карл Кейс, экономист из колледжа Wellesley. Он задался вопросом, существует ли способ объективно оценить стоимость домов – действительно ли она так высока. В конце концов, цены на недвижимость в Бостоне устанавливает свободный рынок. Покупатели согласны платить деньги, продавцы – получать. Кейс решил проследить, как меняются со временем цены на одни и те же дома. Это давало более точное представление о рынке недвижимости, чем обычная практика вычислять средние цены. Проблема со средним значением в том, что в определенные периоды дешевых домов продавалось больше, чем дорогих, или наоборот. Это искажало среднюю цену. Подход Кейса позволял сравнивать яблоки с яблоками.

Вместе с Робертом Шиллером и Алланом Вейсом он принялся за разработку этой идеи. Индекс цен на жилье Кейса—Шиллера (его публикует агентство Standard & Poor’s), как его теперь называют, вычисляется для всей страны, а также для 20 крупных городов. В нем цены на жилье соотносятся с ценами первого квартала 2000 г. – вполне разумный период сравнения. Индекс для первого квартала 2000 г. принимается равным 100 и не корректируется на инфляцию.

Для этой книги я провел существенную корректировку с учетом инфляции. Я взял индекс Кейса—Шиллера для всей страны и промасштабировал в зависимости от меняющегося курса доллара, используя индекс потребительских цен, публикуемый Бюро трудовой статистики. Получился следующий график цен на жилье.

Первое, что бросается в глаза, это пик в 2006 г. За ним последовала резкая коррекция. От этого пузыря до сих пор не могут опомниться многие домовладельцы (и бывшие домовладельцы).

Цены на жилье в США

Другая заметная особенность заключается в том, что в долговременном плане прибыльность рынка жилья… нулевая. Если в 1987 г. вы купили средний дом в среднем американском городе, владели им 25 лет и продали в 2012 г., то при продаже выручили ту же сумму – с учетом обесценивания доллара. А если вычесть комиссию брокера и налоги, то вы потеряли деньги.

Конечно, бывает и так, что недвижимость дорожает в реальном исчислении. Вы могли купить пустошь в Неваде, а через несколько десятилетий обнаружить, что участок находится в центре бульвара Лас-Вегас. Это принесет вам впечатляющую прибыль, но лишь потому, что изначально земля почти ничего не стоила.

Дом в жилом районе – это совсем другое дело. Чтобы иметь возможность выплачивать ипотеку, покупатели жилья вынуждены приобретать дом в уже развитом районе, где есть работа (а также школы, магазины, транспорт и так далее). Цены на землю здесь уже достигли потолка. Максимум, на что может рассчитывать покупатель – что собственность не потеряет в цене и может стать страховкой от инфляции. Дом – это не растущие в цене акции. Он больше похож на автомобиль, и вам нет смысла за него переплачивать.

Третья особенность рынка жилья, видная из графика, в том, что цены на дома отклоняются вверх от среднего значения больше, чем вниз. Максимальные цены были на 61 процент выше базовых, а минимальные всего на 13 процентов ниже. Людям нужно где-то жить, даже в трудные времена. Это препятствует сильному обесцениванию жилья. В период, охваченный индексом Кейса—Шиллера, было несколько крайне неудачных лет для покупки дома – с 2004 по 2008 г., но ни одного года, чтобы цены были до смешного низкими. Покупатели домов должны забыть о желании сделать выгодное вложение. Их цель – чтобы вложение не оказалось слишком убыточным.

Почему люди считают недвижимость выгодным вложением денег? Приведу вам три причины. Одна заключается в том, что нас в этом убеждают – строительные компании и торговцы недвижимостью, не жалеющие денег на рекламу. Вторая причина в том, что большинство людей забывают об инфляции. А третья – вера в легкую руку. В начале 2000-х гг. все видели, как взлетели цены на жилье. Многие убеждали себя, что эта полоса продлится еще несколько лет. Многие боялись: если они продолжат колебаться, то рынок недвижимости для них навсегда закроется.

У нас короткая память. В начале 2013 г. индекс Кейса—Шиллера показал двузначные цифры годового дохода для таких нетипичных рынков, как Феникс и Лас-Вегас. Сам Кейс опасался, что информация может спровоцировать новое безумие.

Серьезных неприятностей можно избежать в том случае, если имеется способ выяснить, не слишком ли высоки цены, чтобы покупка дома оправдала себя. Индекс Кейса—Шиллера позволяет это сделать – тем, кто хочет. Совершенно очевидно, что первый дом нужно покупать при среднем, а не высоком уровне цен. Один из возможных подходов – установить некий предел, например, «никогда не покупать, если скорректированный с учетом инфляции индекс Кейса—Шиллера больше 140». Это не самая худшая идея в мире. Однако «безразмерная» цифра не подходит всем покупателям. Некоторые не против «неудачных инвестиций» и желают купить нравящийся дом, причем тогда, когда им нужно.

Более гибкая система – оценить, сколько вы готовы потерять, если рынок вернется к средним ценам, и спросить себя, стоит ли выбранный дом этих потерь.

Другими словами, определите базовую цену дома – то есть сколько он мог бы стоить на «нормальном» рынке со скорректированным с учетом инфляции индексом Кейса—Шиллера, равным 100. По возможности следует использовать индекс для вашего города. Вычтите эту базовую цену из той цены, которую собрались заплатить. Разница покажет, сколько вы потеряете, когда (и если) рынок вернется к нормальным уровням.

Эти гипотетические потери следует воспринимать серьезно. Пузыри на рынке недвижимости существуют недолго, и цены на дома большую часть времени колеблются около среднего значения. Тот, кто переплачивает за дом и живет в нем долго, может обнаружить, что потери маскируются инфляцией. Однако убытки реальны, и их следует учитывать при принятии решения.

Пример № 1. Вы собираетесь купить дом, и индекс Кейса—Шиллера для вашего города равняется 123. Индекс потребительских цен равняется 228. В первом квартале 2000 г. индекс потребительских цен был 169,8. Поэтому потребительские цены в 1,34 раза (228/169,8) выше, чем были в 2000 г.

Разделите индекс Кейса—Шиллера (123) на 1,34 – получится 91,6. Это и есть скорректированный с учетом инфляции индекс Кейса—Шиллера. Он меньше 100, и это значит, что в реальном исчислении дома в вашем городе дешевле, чем в 2000 г. Вам нет нужды беспокоиться, что цены на рынке жилья завышены. Это благоприятное время для покупки.

Пример № 2. Индекс Кейса—Шиллера равняется 177, индекс потребительских цен такой же, как в предыдущем примере. Скорректированный с учетом инфляции индекс Кейса—Шиллера равен 131,8. Цены приблизительно на 32 процента выше, чем на нормальном рынке.

Вы собираетесь заплатить за дом 800 000 долларов. Если цены вернутся к норме, то ваш дом будет стоить примерно 100/131,8 от того, что вы заплатили, или 607 000 долларов. Это почти на 200 000 долларов меньше. Вы готовы пожертвовать 200 000 долларов, чтобы купить именно этот дом в данный момент? Если готовы – вперед. В противном случае следует подумать, не отложить ли покупку, пока рынок не придет в себя.

Вот простая формула для расчетов. CS – это индекс Кейса—Шиллера, а CPI – индекс потребительских цен. Результат показывает, сколько вы можете потерять.

Этот совет подходит тем, кто покупает первый дом. Риск уменьшается, если вы одновременно покупаете и продаете недвижимость. Тогда в приведенной выше формуле вместо цены жилья следует подставить разницу в цене между старым и новым. О потерях можно не слишком беспокоиться.

Анализ рынка обнаружил несколько неожиданностей. Возьмем, к примеру, день недели, когда недвижимость выставляется на продажу (появляется в списке в интернете). Это случайная величина, и многие продавцы об этом не задумываются. Другие пытаются мыслить стратегически. Некоторые агенты по торговле недвижимостью убеждены, что выставлять жилье на продажу лучше перед выходными. Так оно привлечет максимум внимания. Покупателям нравится думать, что они первые претенденты, а к следующим выходным недвижимость уже кажется им немного «лежалой».

В 2012 г. посредническая фирма Redfin сообщила, что пятница действительно лучший день, чтобы выставить жилье на продажу. Тогда дома продавались за 99,1 процента первоначальной цены. По сравнению с ними недвижимость, выставленная на продажу в «худший» день недели, воскресенье, продается за 98,4 процента первоначальной цены. Трудно поверить, что продавцы, предлагающие дома в воскресенье, запрашивают менее реалистичные цены, и поэтому продавец может получить дополнительные 0,7 процента, просто выставив дом на продажу в пятницу. При стоимости дома 600 000 долларов это больше 4000 долларов. Гораздо больше, чем обойдутся несколько лишних дней ипотеки и расходов на содержание. Более того, компания Redfin обнаружила, что жилье, выставленное в пятницу, продается быстрее.

Лучше выставить свое жилье на продажу в пятницу, а новое искать среди выставленных в воскресенье: это может уменьшить конкуренцию покупателей.

Резюме: Как предсказать цены на недвижимость

• В некоторые периоды цены на жилье серьезно завышены. Потенциальным покупателям в такой период лучше воздержаться от покупки.

• Узнайте индекс Кейса—Шиллера (CS) для вашего города и индекс потребительских цен (CPI). Произведите расчет по формуле:

• Если результат положительный, значит, цены на жилье завышены. Формула указывает, сколько потеряет покупатель первого жилья, когда (и если) цены вернутся к средним значениям.

21
Как предсказать будущее

Предсказание будущего – серьезный бизнес. По оценке специалистов в 2012 г. во всем мире компании потратили около 400 миллиардов долларов на разного рода прогнозы. Большинство из них включает старомодную экспертизу специалистов, хотя бизнес прогнозов все чаще обращается к анализу данных. В любом случае скептицизм вполне уместен.

«Каждый год индустрия прогнозов снабжает нас информацией (по большей части ошибочной) на 200 миллиардов долларов, – жаловался в 1998 г. Уильям Шерден. – Достижения всевозможных экспертов одинаково ничтожны, будь то ориентированные на науку профессионалы, экономисты, демографы, метеорологи и сейсмологи, или экстрасенсы и астрологи». Сам Шерден консультировал по вопросам бизнеса.

В известном исследовании психолог Филип Тетлок проследил за предсказаниями 284 экспертов в области политики и экономики на протяжении двух десятилетий, вплоть до 2003 г., и попытался оценить их точность. Выяснилось, что специалисты предсказывают будущее не точнее неспециалистов.

«Мы обескураживающе быстро достигли точки уменьшающейся предсказательной ценности знания. В наш век научной гиперспециалицации нет никаких причин предполагать, что авторы статей в серьезных журналах – известные политологи, специалисты в данной отрасли, экономисты и так далее – в “прочтении” возникающих ситуаций имеют преимущество перед журналистами или внимательными читателями New York Times… Самые известные эксперты были более самоуверенными, чем их коллеги, зарабатывающие себе на жизнь вдали от внимания публики».

В 2011 г. Тетлок устроил состязание, спонсированное Управлением по перспективным научным исследованиям. Тысячи специалистов соревновались в точности предсказаний в своей области. Он рассчитывал, что в результате выявятся механизмы интуитивных прогнозов – когда они сбываются.

Нам часто предлагают сделать прогнозы будущих событий, вообще не поддающихся прогнозированию. Чтобы не попасть впросак, стоит немного узнать об искусстве делать так, чтобы неверные прогнозы выглядели лучше, чем на самом деле.

Фейт Попкорн, футурист и глава консалтинговой фирмы BrainReserve, известна ежегодными прогнозами (наподобие ясновидящих в National Enquirer). Вот несколько примеров:

• Людям будет так не хватать человеческого контакта, что место таксофонов займут «механизированные будки для объятий».

• Возможен «всплеск популярности сленга 1950-х».

• Реалити-шоу будут посвящены «рискованной, но спасающей жизни трансплантации органов, пересадки кожи и конечностей».

• Роботы будут прогуливать собак, водить автобусы и подавать фастфуд. Технология «будет принимать решения на поле боя, где сражаются армии роботов».

• «По мере того, как стоимость генетической модификации уменьшается, услуги по инжинирингу позволят… создавать животных с нуля и перемешивать ДНК будущего компаньона с вашей собственной… Эти животные будут таким точным отражением вашего темперамента, что врачи начнут рассматривать домашних любимцев как заместителей своих пациентов».

Вы улыбнетесь, но крупнейшие мировые компании из списка Fortune 500 не смеются. BMW, McDonald’s, Procter & Gamble, American Airlines и Target – все они клиенты Попкорн. Подобно другим успешным предсказателям, Попкорн понимает, что отчасти это индустрия развлечений. Самые экстравагантные предсказания обеспечивают ее присутствие в новостях, что помогает привлекать клиентов. Подобно экстрасенсам, специалисты по бизнес-прогнозам претендуют на обладание магической способностью, почему-то оборачивающейся предсказанием забавных мелочей. Трудно представить, кто извлечет выгоду из мема кабинок для обнимания (за исключением бедняги, который попытается в них инвестировать). Магия – от веры, что плодовитая предсказательница может что-то предсказать и предскажет, если клиент будет постоянно оплачивать ее услуги. Сайт Попкорн спрашивает: «Если бы вы знали все о завтрашнем дне, как бы вы действовали сегодня?»

Главное для специалиста по бизнес-прогнозированию – убедить клиентов, что чудеса возможны. Именно так поступают экстрасенсы, и это сложнее, чем кажется.

Недавно я наблюдал за предсказаниями мага по имени Дэйв Кокс. На сцену из зала вышла привлекательная молодая женщина. Кокс вручил ей большие карточки – как он объяснил, они помогут сосредоточиться. Одну карточку он показал зрителям. На ней было отпечатано слово РОМАН.

У Кокса имелась небольшая белая доска. На ней можно писать маркерами. Он написал на доске предсказание – так, чтобы зрители не видели. Затем попросил женщину представить себя в ресторане. Какой это будет ресторан?

«Итальянский», – ответила она. Кокс повернул доску к зрителям, и они увидели слово Итальянский.

Так получилось, что я сидел в левом конце одного из первых рядов и видел – в отличие от большинства зрителей, – что писал на доске Кокс. Никакого обмана не было. Он показал аудитории то, что написал.

Кокс стер ответ, написал другое предсказание и попросил молодую женщину представить, что она пришла в ресторан на «свидание мечты» с кем-то из знаменитостей. Кто бы это мог быть?

«Брэд Питт», – сказала она. Кокс показал надпись на доске – Брэд Питт.

Затем Кокс спросил, что они с Питтом заказали бы на ужин. «Пасту». Кокс попросил уточнить, какую именно. «Спагетти». Маг показал доску: там было написано Цыпленок. На этот раз он ошибся.

Женщину попросили описать узор на скатерти в ресторане и назвать напиток, который она бы пила. Ее ответы: скатерть в красную и белую клетку и красное вино. И то, и другое совпало с предсказаниями Кокса.

Маг попросил женщину представить сумму счета. Она ответила, что примерно 30 долларов. Кокс предсказал 5,99 доллара. Он показал предсказание зрителям, а затем шутливо стер его, проведя доской по жилетке. Потом продемонстрировал пустую доску женщине и объявил, что ужин был бесплатным, потому что счет оплатил Брэд.

Справа от сцены стояла стойка с афишей артиста. В конце представления Кокс поднял афишу и показал зрителям смонтированную фотографию Кокса и Брэда Питта, обедающих в итальянском ресторане со столиками, накрытыми скатертями в красную и белую клетку. Они едят цыпленка, и счет составляет 5,99 доллара. Стойка была хорошо видна на протяжении всего представления, и я сидел практически рядом с ней.

Кокс успешно делал то, что делают специалисты по бизнес-прогнозам, эксплуатируя иллюзию репрезентативности и искусно управляя памятью. Доброволец не был ни подсадной уткой, ни случайным выбором. С самого начала Кокс объявил, что ему нужна «молодая женщина», и он ее получил. Немногие женщины (или мужчины), не отвечающие этому описанию, рискнут подняться на сцену.

Женщина в возрасте чуть за 20 поднялась на сцену, и ей показали несколько карточек. Зрители предполагали, что карточка, показанная им Коксом (с надписью РОМАН), похожа на те, которые они не видят. Но некоторые карточки были другими. Предлагался выбор из нескольких ответов.

Эти карточки – подсказка добровольцу, как отвечать на заданные вопросы. Поднявшись на сцену и оказавшись в центре внимания, большинство людей немного теряются. Они с радостью выберут один из четырех подготовленных ответов. Но публика, не знавшая о картах, будет уходить из театра, недоумевая: «А что если бы она выбрала фургончик с корейской едой?»

Другая карточка подсказывает имена знаменитостей. Публика думает, что женщина выбирает из всей звездной когорты. Но имея четыре подсказки, большинство «молодых женщин» выберут Брэда Питта.

Не на все вопросы имелись подсказки. После того, как доброволец выбрала итальянский ресторан, Кокс спросил об узоре на скатерти и напитке, предсказав наиболее вероятные ответы (скатерти в красную и белую клетку, красное вино). При выборе другого ресторана вопросы могли бы быть другими. Два ответа Кокса оказались неверными. Возможно, женщина проверяла возможности Кокса или просто забыла подсказку. Кокс приготовился обратить все в шутку и извлечь пользу из ошибок и промахов, «доказывающих», что он не всегда прав.

На стойке с афишами имелись несколько вариантов фотографии, по одной на каждый тип ресторана из карточки. Хитроумное приспособление позволяло Коксу показывать лишь ту нужную картинку. На всех фотографиях был Брэд Питт. Отличались они лишь рестораном и деталями (скатерть и напиток).

Приемы специалистов по бизнес-прогнозам основаны на схожей психологии. Фейт Попкорн следит за тем, чтобы раньше клиентов узнавать о новых тенденциях в поп-культуре. Она способна указать на что-то ультрамодное, а затем заявить о его усиливающейся роли в будущем. Сила и одновременно слабость большинства прогнозов в том, что они обещают продолжение уже существующих тенденций. Подобные предсказания, независимо от их обоснованности, просто сбыть клиенту, поскольку они соответствуют широко распространенной вере в легкую руку. Все будет так, как прежде.

Искусный предсказатель умеет управлять памятью. Способность Кокса читать мысли полностью зависит от таинственных карт, показанных добровольцу. И именно карты – первое, о чем забывает публика в зале. Когда две недели спустя кто-нибудь из зрителей рассказывает о представлении, карты уже давно забыты. Они не укладываются в мысленное повествование, поскольку их назначение зрители не понимают.

Те, кто занимается прогнозами в сфере бизнеса, знают, что значение имеют только воспоминания о том, что произошло во время встречи. Вот почему они так любят заканчивать разговор презентацией, иллюстрирующей их успехи (Кокс поступал почти точно так же). У Попкорн в 2011 г. слайд-шоу содержало несколько правильных прогнозов, в том числе:

1987: Совет для компании Kodak приготовиться к «беспленочному будущему».

1989: Совет для Coke выпускать бутилированную воду.

2006: Совет для Pepsi прекратить выпуск бутилированной воды.

2012: Предсказание «эры женщин», десятилетия доминирования женщин в бизнесе, политике и других областях.

Совет компании Kodak был полезным – хотя теперь мы можем задаться вопросом, насколько в 1987 г. он опередил время. Главное, что запоминается в этом слайде – непроверяемый заголовок «Предсказание будущего с точностью 95 %» и необычное имя предсказательницы – Попкорн. Ее настоящее имя Фейт Плоткин.

Резюме: Как предсказать будущее

• Исследования показывают, что специалисты в области политики и бизнеса не точнее в прогнозах, чем информированные неспециалисты. Успешные предсказатели используют такие же приемы, как экстрасенсы, чтобы усилить доверие к себе.

• Большинство предсказаний использует веру в легкую руку: существующие тенденции сохранятся и в ближайшем будущем. Это не всегда соответствует действительности, но предсказатели знают, что клиенты поверят.

• Лучше всего запоминается последняя картинка слайд-шоу или последние слова разговора. Успешные предсказатели умеют создавать последнее впечатление так, чтобы оно оставалось в памяти.

22
Как переиграть фондовую биржу

На нестабильных рынках одни зарабатывают состояния, другие теряют всё. Виктор Нидерхоффер пережил и то, и другое. Сын полицейского, Нидерхоффер получил докторскую степень по экономике в Чикагском университете, на малой родине теории случайных блужданий, согласно которой краткосрочные изменения стоимости акций абсолютно непредсказуемы. «Я критиковал всех, включая большинство профессоров, кто заявлял о случайном характере рынков, – рассказывал Нидерхоффер. – Более того, предупреждал, что неспособность опровергнуть гипотезу… методологически не в состоянии поддержать вывод о случайности цен. Когда я сказал напрямую: «“Вы не можете доказать обратное”, – разразился скандал».

Вместе с М. Ф. М. Осборном он написал статью. Ее можно назвать Великой хартией вольностей высокочастотного трейдинга. Осборн не имел отношения к экономике – он был астрофизиком и работал в исследовательском центре военно-морского флота. Он внес большой вклад в исследование гипотезы случайных блужданий. Но в статье «Формирование рынка и изменение цен на фондовой бирже» (Market Making and Reversal on the Stock Exchange), опубликованной в Journal of the American Statistical Association (1966), Нидерхоффер и Осборн заявили, что колебания биржевых курсов вовсе не случайны. Они описали, как можно прогнозировать рынок.

Ниже приведен график, взятый из их статьи. На нем изображены несколько минут торговли акциями компании Allied Chemical. В то время акции на бирже котировались в восьмых частях доллара (12 1/2 цента).

Колебание цен на акции Allied Chemical

Линия на графике не выглядит случайной и не является таковой. В левой верхней части цена на акции Allied Chemical движется зигзагообразно между двумя пунктами, словно шарик в настольном теннисе. В остальной части создается впечатление, что трейдеры любят цены 56 и 55 3/4 доллара, поскольку наблюдаются серии торгов по этой цене. Нидерхоффер и Осборн предположили, что трейдеры торгового зала могут предсказать движение цен с точностью, достаточной для получения прибыли.

Средний инвестор полагает, что на бирже существует одна цена, колеблющаяся во времени, подобно «рыночной цене» омара в меню ресторана на курорте. На самом деле всегда существуют две цены, цена спроса и цена предложения. Цена спроса – это максимум, который согласны заплатить покупатели. Цена предложения – минимум, на который согласны продавцы. На хорошо управляемом рынке разница между ними минимальна.

Некоторые инвесторы дают указание биржевому маклеру покупать по текущей цене, какова бы она ни была. В 1960-х гг. эти указания выполняли люди, наподобие операторов, перенаправляющих телефонные звонки. Тот, кто хотел купить по рыночной цене, получал цену предложения, а тот, кто хотел продать – цену спроса.

Когда рыночные заявки поступают хаотично, на продажу и на покупку, получается кривая, похожая на отскок теннисного шарика – как в левой верхней части графика. Цена сделки колеблется между ценой спроса и ценой предложения (в данном случае 56 и 56 ¹/₈ доллара). Это продолжается до тех пор, пока не закончатся заявки с ограничением цены – приказы торговать по текущей цене спроса или предложения. Затем цена пробивает пол или потолок и движется к другому уровню.

Нидерхоффер и Осборн обнаружили, что трейдеры, размещающие заявки с ограничением цены, предпочитают круглые цифры. Они дают инструкции, скажем, покупать или продавать за 56 долларов. Немного меньше им нравятся цены, кратные половине доллара, например, 55,50 доллара, а еще меньше кратные четверти доллара, такие как 55,75 доллара. Наименее популярны нечетные доли, например, 55 ⁵/₈ доллара. Эта закономерность имеет важные последствия.

Трейдер, желающий быстро заработать, должен разместить приказ на покупку по цене, немного превышающей круглое число. Движение цен ограничено целыми значениями доллара и простыми дробями. Если трейдер купит акции по цене 38,01 доллара (в наши дни цены котируются в центах), и рынок просядет, невыполненные приказы на покупку по цене 38 доллара будет препятствием, не позволяющим ценам упасть ниже этого уровня. Это может дать трейдеру время продать акции по 38 доллара, потеряв совсем немного.

С равной вероятностью цены могут пойти вверх. В этом случае трейдер оказывается в очень выгодном положении. Цена на акции может подняться до 38,10 или 38,50, или даже 39 долларов. У расторопного трейдера будет возможность получить прибыль. Поскольку вероятная прибыль намного больше риска, шансы говорят в пользу трейдера.

Нидерхоффер и Осборн не первыми осознали это. В статье они утверждали: «Профессиональные трейдеры скажут, что правила им очень знакомы». Это одна из самых любопытных особенностей их системы: она позволяет использовать знания профессионалов. Когда торговля идет на уровне чуть выше или чуть ниже круглого числа, это означает, что сведущие игроки проявляют интерес к данным акциям. Возможно, эти люди обладают некой инсайдерской информацией, и она чаще оказывается верной, чем ошибочной.

В сущности, Нидерхоффер и Осборн описали первый алгоритм высокочастотного трейдинга. Он был чисто механическим, предполагал традиционный навык торговли на фондовой бирже. Прибыль получалась за счет краткосрочных колебаний рынка и потоков информации, а не от долговременного развития бизнеса.

Осборн, как настоящий ученый, не превратил открытие в источник дохода. В отличие от Нидерхоффера. В 1970-х гг., как только вычислительные мощности компьютеров стали доступны онлайн, Нидерхоффер написал один из первых алгоритмов биржевой торговли. Деньги для инвестиций ему дал Джордж Сорос. За следующие два десятка лет личное состояние Нидерхоффера, а также находящиеся под его управлением активы значительно выросли. Описанный выше прием вскоре стали применять повсюду, но Нидерхоффер продолжал изобретать новые способы обыграть рынок. Он споткнулся на индикаторе, еще более необычном, чем сделки с круглыми цифрами: сигаретных окурков.

Нидерхоффер намеревался инвестировать в Юго-Восточную Азию и отправил приятеля Стивена Кили в этот регион на разведку. По профессии Кили был ветеринаром. У него была теория: показателем состояния экономики страны служит длина сигаретных окурков. Обеспеченный человек оставляет более длинные окурки. Другой важный показатель – уровень гигиены в публичных домах. Потратив несколько месяцев на сбор фактов, Кили сообщил, что с Таиландом все в порядке. Нидерхоффер вложил деньги в страну, а в 2007 г. экономика Таиланда рухнула. Он потерял деньги клиентов и большую часть собственных.

Может ли непрофессионал обыграть рынок? Вероятно, шансы для новичка на бирже никогда не были столь малы. Мелкие инвесторы не могут тягаться с быстродействующими алгоритмами, а на них приходится больше половины дневной торговли (и они в последнее время работают не столь эффективно). Профессионалы, изобретающие новые способы предсказать движение рынка, зачастую могут на этом заработать. Многие недостатки рынка исчезают почти сразу же, как только о них становится известно. Именно так рынок регулирует сам себя и остается почти стопроцентно эффективным.

Однако существует несколько недостатков, сохраняющихся несмотря на то, что их давно выявили. Они обусловлены психологией трейдера, а она вряд ли будет меняться, и профессионалам трудно избавиться от нее. Некоторые имеют отношение к теории легкой руки.

В Национальной баскетбольной ассоциации легкая рука – мираж. На финансовом рынке она может стать самосбывающимся пророчеством. В хаотичном движении биржевого курса трейдеры склонны видеть тенденции. Когда большое число трейдеров верят, что курс продолжит расти, они покупают больше акций, толкая цены вверх. В иллюзию верят все, и она становятся реальностью. Пока достаточное количество покупателей убеждены, что рынок будет расти, он будет расти.

Но цикл на этом не останавливается. Растущая фондовая биржа заставляет потребителей чувствовать себя увереннее. Они могут покупать больше товаров, что подстегивает экономику и приводит к дальнейшему повышению биржевого курса. Но в конце концов этот карточный домик рушится. Эмоции остывают, а оценка акций начинает снижаться. Череда падений рынка приводит к тому, что трейдеры начинают предчувствовать мрачную перспективу экономического спада. Многие уходят с рынка, что вызывает еще больший спад. Вера в сохранение существующего тренда помогает формировать рынки с тенденцией на повышение или на понижение. Это происходило с момента появления самих рынков и вряд ли изменится в обозримом будущем.

Одно из преимуществ мелких инвесторов – время. Они могут позволить себе роскошь следовать стратегиям, окупающимся через несколько десятилетий. Это приводит к тому, что мелкие инвесторы занимают собственную нишу финансовой экосистемы, отдельно от известных менеджеров, хедж-фондов и трейдер-ботов, обязанных доказывать свою состоятельность каждый квартал. Индивидуальные игроки с ограниченными средствами чаще держат большую часть портфолио на пенсионных счетах с налоговыми льготами. Сделки по такому счету не облагаются налогами. В результате игроки могут извлечь прибыль из смены настроений рынка – если они достаточно дисциплинированны.

Вопрос дисциплины очень важен. Непрекращающийся и тщательно скрываемый скандал в области инвестиций происходит из-за того, что средний инвестор не получает «средней» рентабельности. Дело не в том, что средние показатели рынка – фикция. Просто большинство людей покупают и продают в неподходящее время. Чем больше инвесторов участвуют в торгах, тем ниже их средняя рентабельность. Это уменьшение рентабельности получило название поведенческого штрафа. Как сказано в работе Брэда Барбера и Терранса Одина, трейдинг опасен для вашего состояния.

Исследовательская фирма DALBAR подсчитала, что в период с 1990 по 2009 г. средний инвестор отставал от индекса S & P 500 на 5,03 процента в год. Причина таких низких показателей в том, что инвесторы пытались переиграть рынок. Это кажется очень простым, вроде ярмарочной игры. «Люди склонны переоценивать свои возможности, – говорила экономист Тереза Гилардуччи, специализирующаяся на поведении инвесторов. – Они обычно сосредоточиваются на коротких периодах и не думают о долгосрочных последствиях. И склонны считать, что нынешний тренд сохранится навсегда».

Это и есть вера в легкую руку. Брайан Харрис, аналитик Dimensional Fund Advisors, сообщал, что с марта 2009 по июнь 2011 г. инвесторы продали акции американских взаимных фондов на 266 миллиардов долларов. Пик продаж пришелся точно на то время, когда рынок достиг дна.

Как узнать, когда пришло время покупать акции? Ничего сложного тут нет. Главная мотивация биржевого курса – прибыль. Эту банальность можно найти в любом учебнике по экономике, и она не заслуживала бы упоминания, если бы не факт, что большинство инвесторов в это не верят – или действуют так, словно не верят.

С точки зрения инвестора биржа – механизм для формирования прибыли. Если в качестве инвестиции вы покупаете недвижимость, то интересуетесь, какую сумму арендной платы за нее можно получить. И желаете за свои деньги купить как можно больше рентного дохода. Прибыль компании – это рента фондовой биржи. Дивиденды исходят именно отсюда. Остальная прибыль может повторно инвестироваться в компанию, что увеличит оценку ее акций.

Возьмите рыночную цену акции и разделите на прибыль компании в пересчете на одну акцию. Получится отношение цены к прибыли (PE). Это стандартный метод, быстрый и приблизительный, оценки привлекательности инвестиций в акции. Типичное значение PE равно 15. Когда PE низкий, инвестор получает высокую прибыльность при не очень больших вложениях. В случае высокого PE инвестор платит большие деньги ради мизерного дохода.

Существует множество причин, влияющих на величину PE. Когда прибыли компании быстро растут, PE обычно высокий, и это логично. Если же в отрасли наблюдается спад, или у компании финансовые трудности, то PE может быть низким, что тоже объяснимо.

Можно вычислить величину PE для рыночного индекса, например, индекса Доу-Джонса для акций промышленных компаний (акции 30 «голубых фишек») или S & P 500. Индекс S & P 500 охватывает широкий диапазон акций американской фондовой биржи, и его отслеживают многочисленные индексные фонды. Исторически медианное значение PE для индекса S & P 500 (или индексного фонда S & P 500) равнялось 16. Тем не менее, коэффициент мог изменяться в значительных пределах. Иногда его величина превышала 30, а иногда выражалась однозначным числом.

В этом нет никакого смысла. S & P 500 – это среднее по всем крупным американским компаниям. Даже во время бума совокупный индекс S & P 500 вряд ли отражает оценку растущих акций. А в самые плохие времена он не соответствует низкому PE обреченной компании. Но так устроен рынок. Биржевые курсы и величины PE гораздо более нестабильны, чем доходы компании.

Более того, прибыль индексов иногда на самом деле резко падает. В 2009 г. прибыль S & P 500 составила меньше десятой части того, что было до кризиса на рынке субстандартной ипотеки. Причиной стало одновременное списание банками и другими компаниями огромного количества плохих долгов. После очистки прибыль быстро вернулась к прежним значениям. Рынок должен работать на долговременную перспективу и устанавливать биржевые курсы в соответствии со всеми доходами будущего периода. Но инвесторы, как и все остальные люди, верят в репрезентативность малых выборок. Оценка PE слишком сильно связана с последним новостным циклом, последним кварталом, последними несколькими годами.

Экономист из Йеля Роберт Шиллер придумал более совершенный способ вычислять оценку акций. Это текущая цена S & P 500, деленная на скользящее среднее прибыли за десять лет. Такой показатель сглаживает циклы деловой активности и большую часть лукавства в счетах прибылей и убытков компаний – за десять лет бывают честные циклы и честные балансы. Данные о средней прибыли корпорации за десять лет настолько правдивы, насколько это возможно.

Идея Шиллера не абсолютно нова. Еще в 1934 г. один из первых стоимостных инвесторов Бенджамин Грэм рекомендовал при подсчете соотношения PE использовать прибыль за пять или десять лет. Грэм вел речь об индивидуальных акциях, но этот же прием можно применить и к индексам. Коэффициент Шиллера, скорректированный на 10-летний цикл (или CAPE, или коэффициент PE Шиллера, или PE 10), вычисляется делением текущего значения S & P 500 на среднюю за предыдущие десять лет прибыль компаний S & P. Шиллер корректирует прибыль прошлых лет в соответствии в инфляцией. В этом смысле коэффициент сравним с обычным PE.

На первый взгляд может показаться, что Шиллер вместе с водой выплеснул и ребенка. Конечная цель – спрогнозировать будущую прибыль. Зачем забивать себе голову прошлым? Ведь прибыль можно предсказать.

Надеяться на это не стоит. Лучший способ продемонстрировать никчемность астрологии – сравнить предсказания. Когда разные астрологи дают разные предсказания для рожденного под знаком Весы, они не могут быть все правы. А лучший способ показать сомнительную ценность прогнозов прибыли – сравнить прогнозы аналитиков с Уолл-стрит. Эти прогнозы иногда подозрительно отличаются друг от друга и излишне оптимистичны. Исследование, проведенное по заказу Совета управляющих Федеральной резервной системы, показало: прогнозы аналитиков на текущую прибыль S & P 500 были слишком высокими в 19 случаях из 21 (с 1979 по 1999 г.). Подобно инвесторам, аналитики тоже слишком подвержены влиянию текущего тренда. Коэффициент Шиллера, скорректированный на 10-летний цикл, дает более широкую картину.

А что если за десятилетний период прибыль S & P 500 существенно вырастет? Этого не произойдет. Несколько сообразительных и удачливых компаний могут получать стремительно растущую прибыль – но не рыночные индексы. Вспомните, что высокотехнологичная компания отбирает рынок у старых компаний, тоже входящих в индекс. После вычитания ложного роста, обусловленного инфляцией, выясняется, что реальная, осредненная прибыль S & P за десять лет изменилась совсем немного. По крайней мере, так было в прошлом.

Индекс Standard & Poor’s 500 – довольно новое изобретение, впервые появившееся в 1957 г. Он предназначен для оценки рыночной стоимости 500 крупнейших компаний. Их акции публично торгуются на фондовой бирже США. Шиллер вычислил, какие 500 американских компаний входили бы в индекс S & P, существуй он до 1957 г., и использовал их счета убытков и прибылей, чтобы реконструировать десятилетний коэффициент PE вплоть до 1881 г. Вот какой получился график.

Коэффициент PE Шиллера

Огромные вариации трудно объяснить нормальными изменениями в перспективе прибыли будущего периода. Посмотрите на большие пики в 1929 и 2000 гг. и обязательные провалы после них. Это знаменитые биржевые пузыри, движимые верой в легкую руку.

Шиллер обнаружил: ретроспективные коэффициенты PE, скорректированные на 10-летний цикл, обладают значительным потенциалом для предсказания будущей рентабельности. Это продемонстрировано на графике. Каждая точка соответствует месяцу, с января 1881 по январь 1993 г. Положение точки определяется величиной коэффициента PE, скорректированного на 10-летний цикл (по горизонтали), и рентабельностью, на которую мог бы рассчитывать инвестор, если бы в этом месяце вложил крупную сумму в акции S & P 500 и не продавал бы акции в течение 20 лет (рентабельность откладывается по вертикальной оси). Это средняя годовая рентабельность за 20-летний период с поправкой на инфляцию. Предполагается, что в течение 20 лет дивиденды повторно инвестируются, однако не учитываются комиссионные, комиссия за управление и налоги, а они могут значительно различаться (для краткости далее будем предполагать, что вся упоминаемая рентабельность скорректирована с учетом инфляции, а коэффициент PE – это коэффициент PE Шиллера, скорректированный на 10-летний цикл.)

Соотношение рентабельности за 20-летний период и PE

Точки не разбросаны по всему графику. Облако точек протянулось по диагонали с левого верхнего угла в правый нижний. Это означает, что будущая рентабельность рынка предсказуема, хотя и существенно зашумлена. Самый главный вывод: чем ниже PE при входе долговременного инвестора на рынок, тем выше вероятная рентабельность инвестиций.

Это справедливо даже несмотря на то, что подавляющее большинство инвесторов не обращает внимание на коэффициенты PE, скорректированные на 10-летний цикл, и не знает, насколько предсказуемы их коллективные действия. Это предсказуемость вопреки тому, что многие сообразительные трейдеры пытались и пытаются извлечь из нее выгоду. На эффективном рынке инвесторы будут способствовать повышению цен на акции в периоды с низким PE, обнуляя преимущества покупки в этот период. Инвесторы также будут сбивать цены на акции в периоды с высоким PE, повышая рентабельность. Результатом станет горизонтальная линия точек или (скорее всего) размытое облако точек, вытянутое в горизонтальном направлении. Ниже мы увидим подобный график. Диагональное облако точек указывает на штраф за покупку при высоком PE и бонус за покупку при низком PE.

Средняя 20-летняя рентабельность, скорректированная на инфляцию, составляет 6,58 процента. Это согласуется со «средней» рентабельностью, которую вам сообщают те, кто хочет продать акции или взаимные фонды. Без учета инфляции (обычная практика) средняя рентабельность приближается к 10 процентам.

На графике присутствует всего одна точка с отрицательной рентабельностью. У невезучего инвестора, вышедшего на рынок в июне 1901 г. (при PE чуть больше 25), ценные бумаги потеряли бы покупательную способность. После 20 лет инфляции рентабельность составила бы –0,24 процента.

Любой другой 20-летний период обеспечил был положительную рентабельность, причем в большинстве случаев выше, чем рентабельность облигаций. (Как правило, самые надежные облигации обеспечивают реальный доход чуть больше 2 процентов.) Многие точки соответствуют периодам, охватывающим биржевой крах 1929 г. и Великую депрессию. Но и эти инвесторы получили бы прибыль, что согласуется с убеждением, что, если инвестор проявляет терпение, акции – не рискованное вложение при долгосрочных инвестициях. В некоторые, правда, немногие периоды рентабельность превышает 12 процентов. Все они начинаются с низкого коэффициента PE.

Современные инвесторы имеют полное право считать, что им не повезло. У них немного возможностей покупать при средних значениях коэффициента PE, не говоря уже о низких. В середине 2013 г. коэффициент PE Шиллера равнялся приблизительно 23. Средний реальный доход за 20 лет при таком PE составит около 2 процентов. При значении коэффициента PE 23 или выше 20-летняя рентабельность фондовой биржи никогда не превышала 3 процентов годовых (за вычетом инфляции).

Многие инвесторы могут возразить, что 23 – это для PE не так уж много. Совершенно верно, но лишь для тех, кто родился позже середины 1970-х гг. Забудьте о «потерянном десятилетии». У нас теперь потерянное поколение инвесторов в акции: у них не было возможности получить так называемый средний реальный доход на фондовой бирже.

Корреляция между PE и рентабельностью вполне логична. Почему же большинство инвесторов в нее не верят?

Ниже представлен еще один график соотношения рентабельности и PE. Это годовая рентабельность после покупки акций S & P при данном PE.

Облако точек в данном случае горизонтальное. Перспективы инвестора при величине PE, равной 30, примерно такие же, как при 10. Именно этого следует ожидать от эффективного рынка, где инвесторы учитывают все, что известно или предсказуемо относительно прибыли будущего периода. На рынке отсутствуют свободные деньги, чтобы при низком PE их можно было бы инвестировать на период до одного года.

Воздействие уровня PE на прибыль происходит с опозданием. Это неблагоприятный фактор, поскольку большинство людей неспособны принять правильное решение, когда последствия не наступают немедленно. Высокое значение PE принесет вам убытки, точно так же, как сладкие напитки вредно отразятся на здоровье, но лишь через несколько десятков лет. В период повышения биржевых курсов инвесторы делают то, что им кажется правильным в данный момент. Они поддаются «стадному чувству» и покупают акции, которые якобы сделают всех богатыми. График годовой рентабельности не выявляет никаких проблем в таких действиях. В некоторые месяцы положительная прибыль наблюдается при величине коэффициента PE, превышающей 40. На самых переоцененных рынках период роста может продолжаться еще год. Корреляция PE и рентабельности проявляется только при анализе более длительных периодов.

«Создается впечатление, что прогнозировать ближайшее будущее легче, чем отдаленное, – писал Шиллер, – но данные противоречат интуиции». Инвесторы, трейдеры и аналитики пытаются спрогнозировать совсем не то, что нужно: состояние рынка через несколько минут, недель или кварталов. Большинство бьются головой о кирпичную стену. По крайней мере, мелкие инвесторы.

Соотношение годовой рентабельности и PE

На протяжении длительного времени инвесторы почти не обращают внимания на величину PE. Эти периоды заканчиваются массовым убеждением, что акции недооценены или переоценены. После начала коррекции рынка маятник обычно проходит через среднюю точку и продолжает движение. Для завершения процесса может потребоваться 10 лет или даже больше. Это снижает прибыль за 20-летний период, когда акции покупаются при высоком PE, и повышает прибыль при инвестициях в периоды с низким PE.

Эффект покупки при низком или высоком значении PE может сохраняться больше 20 лет. Реклама инвестиций в акции часто приводит «среднюю» рентабельность за период с 1920 г. по сегодняшний день. Это выглядит разумным, поскольку нам не нужно напоминать, что данный период включает биржевой крах 1929 г., худшую катастрофу за всю историю рынка акций. Но не все понимают, что в 1920 г. коэффициент PE достиг дна, упав ниже 5. В настоящее время PE почти в пять раз выше. Такое повышение коэффициента само по себе прибавляет 1,7 процента в год к «средней» рентабельности, вычисленной за период с 1920 г. по сегодняшний день. Когда вы слышите, как человек хвастается невероятной прибыльностью, можно почти не сомневаться, что он воспользовался восходящей ветвью цикла PE.

«Инвесторам, настроенным на долгосрочные вложения, рекомендуется снизить свое присутствие на рынке акций при высоком PE, как это было в последнее время, и выходить на рынок при низком», – писал Шиллер в 2005 г. Это замечание может показаться бесспорным. Однако реакция на этот совет со стороны мелких инвесторов, пытавшихся спрогнозировать рынок акций, оказалась двойственной.

С одной стороны, легион известных экспертов рассуждает так, словно «тайминг рынка» – легкое и обычное дело. Когда оценка акций низка, они выставляются на продажу, и это самое подходящее время для покупки. Ученые мужи обычно не упоминают о долговременных изменениях по Шиллеру, а говорят о непрерывных колебаниях рынка, от дня ко дню. Они предлагают активную торговлю. Многие из этих экспертов спонсируются брокерами или взаимными инвестиционными фондами.

Пол Самуэльсон образно выразил мнение всех экономистов на этот счет. «Предположим, было продемонстрировано, что один из 20 алкоголиков способен перейти к умеренному потреблению спиртного, только за компанию, – сказал он, и заметил, что было бы разумным считать, что этого не произошло. – Вам никогда не удастся выявить этого единственного, а при выборе пятерых из 20 попытка, скорее всего, будет неудачной». По мнению Самуэльсона, не следует позволять друзьям делать попытку обыграть рынок. Даже если такое возможно теоретически, вероятность проиграть больше, чем вероятность выиграть. Мы уже убедились, что в пользу такого предположения свидетельствует множество фактов.

В последнее время к поведенческому штрафу прибавилась реклама взаимных инвестиционных фондов, расхваливающих стратегию «покупать и держать». Однако эти фонды не всегда руководствуются общественным благом. Менеджеры получают комиссионные только до тех пор, пока инвесторы владеют их фондами. Оправдание высокой комиссии легче найти у акционерных, чем у сберегательных фондов, получающих прибыль от ценных бумаг с фиксированной доходностью. Поэтому фонды с неохотой признают, что в некоторые периоды владеть акциями невыгодно. Они сочинили страшные истории, чтобы вынудить инвесторов «покупать и никогда не продавать».

Один из любимых аргументов заключается в том, что долгосрочная рентабельность фондовой биржи по большей части обусловлена немногочисленными удачными днями, обеспечивающими большую прибыль. Но заранее предсказать эти дни невозможно, и поэтому следует инвестировать постоянно. Возьмите десять максимальных значений ежедневного прироста индекса Доу-Джонса. Если бы вы инвестировали в акции Dow, то всего за десять дней могли бы практически утроить состояние (195 процентов роста).

Разумная реакция: И что с того? Дело в том, что нам приводят не всю статистику. Возьмите десять худших дней для индекса Доу-Джонса. Всего за десять дней вы могли бы лишиться более двух третей денег (падение на 68 процентов).

Семь из 10 «лучших» дней случились после краха 1929 г. в условиях наступившего хаоса, до начала 1933 г. Сундуки с золотом закопаны вперемешку с минами.

Рассудительные инвесторы понимают, что в определенные периоды фондовая биржа менее привлекательна, чем ее альтернативы. В декабре 1999 г. коэффициент PE достиг максимальной за 10 лет величины, 44,2. Полученная прибыль – максимальные дивиденды, которые могли выплатить компании из списка S & P, если бы они решили раздать акционерам всю прибыль – составила жалкие 2,3 процента. Тем временем казначейские облигации приносили 6 процентов годовых. Разумный инвестор, нацеленный на долговременные вложения, предпочел бы надежные казначейские облигации, а не рискованные акции. При такой оценке инвестиции в акции были бы очень рискованными. Не прошло и трех лет, как акции S & P 500 обесценились больше чем наполовину.

Ежедневные колебания – это шум. Максимальные и минимальные значения рынка – тоже шум. Обычный инвестор не в состоянии их предсказать; не стоит и пытаться. Было бы ошибкой думать, что инвестор вообще может что-то прогнозировать. Судя по имеющимся данным, рентабельность рынков более или менее прогнозируема в масштабе десятилетий, и инвестор, склонный к долговременным вложениям, может это использовать.

Предсказательная способность коэффициента PE, скорректированного на 10-летний цикл, не уникальна. Существует множество других способов оценки действительной стоимости компаний, и все они в той или иной степени эффективны. Можно ориентироваться на дивиденды S & P 500, на номинальную стоимость активов или на десятилетнее скользящее среднее самого индекса. Все они обладают существенной предсказательной способностью (и их прогнозы довольно хорошо коррелируют с прогнозом PE10). Главная идея Шиллера в том, что стоимость американских компаний не меняется слишком сильно или слишком быстро. Значительным колебаниям подвержены биржевые курсы, зависящие от эмоций.

Можно назвать две веские причины, почему для прогнозов рентабельности инвесторам лучше пользоваться коэффициентом PE Шиллера. Во-первых, с точки зрения экономики показатель прибыли выглядит наиболее убедительно. А во-вторых, коэффициент PE Шиллера легко найти в интернете.

В литературе и отраслевой прессе упоминается множество работоспособных систем торговли. В книге Бена Стайна и Фила Демута «Тайминг рынка – это возможно!» (Yes, You Can Time the Market!), выпущенной в 2003 г., описаны некоторые из них. В одной необходимо ежегодно делать вывод, недооценен рынок или переоценен, при помощи скользящего среднего для коэффициента PE акций S & P 500 (Стайн и Демут предпочитают 15-летний период, а не 20-летний, как Шиллер). Вы покупаете акции только в те годы, когда рынок недооценен. В противном случае вы отправляете вклад этого года в портфель ценных бумаг, ожидая подходящей возможности. При возвращении благоприятной оценки рентабельности вы не покупаете все сразу (поскольку коэффициент PE, скорее всего, лишь немного ниже среднего). Вместо этого вы покупаете постепенно, со скоростью, вдвое превышающей предполагаемый ежегодный вклад – до тех пор, пока коэффициент не превышает среднее значение.

Эта система проста и прекрасно подходит для бережливого человека, ежегодно пополняющего пенсионный счет. Она гарантирует, что все акции покупаются при оценке ниже средней. Одного этого достаточно, чтобы увеличить рентабельность. За 20 лет владения акциями доход обычно составляет около половины процентного пункта в год.

Система Стайна—Демута работает исключительно на ограничении покупок акций. Она не строит прогнозов относительно самых высоких и самых низких курсов и настолько защищает от стрессов и разочарований, насколько это вообще возможно для системы прогнозирования. Но у нее есть единственное ограничение – она пригодна лишь для новых взносов, а не для капитала, уже, возможно, имеющегося у вас. Тот, кто желает получить максимальную выгоду из предсказательной способности коэффициента PE, должен не только покупать, но и продавать. Давайте посмотрим, как это делать.

Уоррен Баффет говорил, что для зарабатывания денег первое правило – не терять деньги. Реалистичная цель в том, чтобы использовать коэффициент PE для выхода с американской фондовой биржи во время самых сильных спадов. Это обычно происходит при высоких значениях PE.

Вот самая простая из всех систем с коэффициентом PE в основе. Вы инвестируете в недорогой индексный фонд S & P 500, покупая при низком значении PE и продавая при высоком. Когда коэффициент PE, скорректированный на 10-летний цикл, поднимется до определенного уровня (триггер продаж), вы продаете акции и вкладываете выручку в недорогой сберегательный фонд, получающий прибыль от ценных бумаг с фиксированной доходностью (скажем, предлагающий прибыль по 10-летним казначейским облигациям США). Вы держите акции сберегательного фонда, пока коэффициент PE не падает ниже определенного значения, триггера покупок. Тогда вы снова возвращаетесь к акционерному фонду, и цикл повторяется. Для максимального упрощения я предполагаю, что вы очень занятой человек и можете проверять значение PE – и при необходимости торговать на бирже – всего раз в месяц.

Я проверил все приемлемые пары границ покупки и продажи, вычисляя рентабельность, которая могла бы быть получена за период с января 1881 по январь 2013 г. В каждом случае портфель ценных бумаг начинался в 1881 г. (когда коэффициент PE, скорректированный на 10-летний цикл, был равен 18,47).

Представленная ниже таблица показывает самую интересную часть результатов. Величина триггера покупки обозначена сверху, величина триггера продажи – слева. Каждая клетка таблицы отражает средний реальный годовой доход для соответствующей пары порогов покупки и продажи за весь 132-летний период. Рентабельность скорректирована с учетом инфляции, но не учитывает торговые расходы, комиссию за управление и налоги.

Средний реальный доход акций S & P 500 и их предшественников в течение этого периода составлял 6,23 процента. Любая клетка таблицы с рентабельностью, превышающей 6,23 процента, указывает на стратегию, обыгрывающую рынок. И действительно, большинство из описанных стратегий показали результаты выше рынка.

Я зачеркнул клетки в левом нижнем углу, поскольку они отражают бессмысленную политику (покупать при более высоких значениях PE и продавать при низких). Остальные клетки раскрашены наподобие тепловой карты. Область светлых клеток слева в самом верхнем ряду и справа вверху отражает стратегии с рентабельностью меньшей, чем долгосрочное инвестирование в портфель акций S & P 500. Белые клетки – стратегии, превосходящие рынок на величину до одного процентного пункта в год, а клетки с темной заливкой в правой верхней и центральной части таблицы – на величину более 1 процента в год. Наилучший результат – 7,62 процента, при границах покупки и продажи 6 и 32 соответственно.

Но разумно ли принять политику торговли при коэффициентах PE, равных 6 и 32? Нет, если вы не в состоянии повторить предыдущее столетие. Рентабельность, представленная в таблице, искажена шумом. Между клетками наблюдаются серьезные вариации, обусловленные удачей в высших и низших точках экономического цикла. Границы торговли на уровнях 6 и 32 довольно близко отражают верхнюю и нижнюю точки рынка 1920-х гг., характеризующегося тенденцией роста цен. Этого достаточно, чтобы поднять рентабельность, даже усредненную за 132 года.

Но такого рода удач ждать не стоит. Учитывая, что будущее не может в точности повторить прошлое, следует обращать больше внимания на общую закономерность рентабельности. Представьте, что вы бросаете дротик дартс в таблицу, точно не зная, в какую клетку он попадет. Куда вы будете целиться, чтобы увеличить шансы попасть в клетку с высокой рентабельностью?

Было бы неразумно целиться в «лучшую» рентабельность 6/32, поскольку соседние клетки уступают рынку. Не очень меткому игроку в дартс лучше всего целиться в правую центральную часть таблицы. Допустим, вы попали в клетку 13/28. Это означает рентабельность 6,70 процента, что на 0,67 процента в год лучше фондовой биржи.

Если вас это не впечатлило, взгляните на приведенный ниже график. Он отражает рост (гипотетический!) портфеля инвестиций стоимостью 1000 долларов. Стратегия долгосрочного инвестирования в акции S & P увеличила бы стоимость портфеля до 2 932 724 долларов (с учетом инфляции). А стратегия покупки и продажи при достижении граничных значений PE, равных 13 и 28, довела бы стоимость портфеля инвестиций до 5 239 915 долларов.

Торговля в зависимости от PE и долгосрочное инвестирование

Но рентабельность – только половина дела. Обратите внимание, какой гладкой получилась верхняя линия за последние 20 лет по сравнению с линией, отражающей долгосрочное инвестирование. Инвестор, руководствующийся величиной PE, продал бы акции в январе 1997 г., избавив себя от двух неприятных обвалов на рынке. До января 2013 г. его средства были бы инвестированы в стабильные фонды с фиксированным доходом. Более высокая рентабельность инвестора, выбравшего стратегию покупок и продаж, объясняется исключительно отсутствием потерь.

Считается, что риск и рентабельность идут рука об руку. Чтобы получить большую рентабельность, вы должны согласиться на больший риск. Ретроспективные данные говорят о том, что прямой риск растет вместе с PE – а долговременная рентабельность падает. Выходя с рынка в наименее прибыльные периоды, вы также избегаете риска.

В действительности, если учитывать риск, то все показатели рентабельности в таблице выглядят еще более привлекательными. Пока вам удается покупать на фондовой бирже при низкой величине PE и продавать при высокой, вы почти гарантированно получаете рентабельность выше «средней». Триггерные пары продажи и покупки, не догоняющие рынок, слишком отстают от облигаций. Допустим, в качестве границ вы выбрали 8 и 22. Это даст среднюю рентабельность всего 4,85 процента. Вы можете подумать, что это провал. Однако при таких границах управляемый PE портфель инвестиций будет присутствовать на рынке только 37 процентов времени. Он опережает рынок, когда вложен в акции, а в остальное время обеспечивает безопасные инвестиции с фиксированным доходом. С учетом риска, не такая уж маленькая рентабельность.

Чтобы превысить рентабельность акций S & P 500, необходимо с большей избирательностью подходить к значению границ. Ретроспективные данные свидетельствуют, что сделать это не так уж трудно. Многие пары порогов покупки и продажи превышают рынок на полпроцента в год.

Большинство схем торговли предполагают большое количество сделок ради получения минимального преимущества. С данной системой торговать почти не придется. Выбрав границы на уровне 13 и 28, вы совершили бы всего три сделки за 132 года. Вы продали бы акции в июле 1929 г., за три месяца до кризиса, и вновь купили в сентябре 1931 г. Затем вы ушли бы с рынка в январе 1997 г., незадолго до краха доткомов. Оглядываясь назад, можно сказать, что это выглядит почти сверхъестественным.

Эти три своевременных действия позволили бы избежать грандиозных потерь, и результатом стало бы опережение рынка за 132-летний период. Однако нельзя не заметить, что трейдер, начавший использовать систему покупок и продаж при определенных уровнях PE в 1930-х гг., мог бы всю жизнь ждать сигнала к старту, не говоря уже о прибыли! С другой стороны, если бы вы присутствовали на рынке в 1997 или 1929 гг., то по достоинству оценили бы рекомендации системы.

Существует более эффективный способ использования коэффициента PE. Вера в легкую руку зачастую создает движущую силу. Курс акций какое-то время продолжит рост (или падение). Инвестор, вложивший деньги в индексный фонд, может получить преимущество, использовав трюк, похожий на скользящий стоп-приказ.

Трейдеры, торгующие отдельными акциями, могут дать постоянное поручение продавать акции, когда их цена упадет ниже определенного уровня. Допустим, вы владеете акциями Apple, и они торгуются по 420 долларов. Вы собрались в круиз по Антарктике (к югу от Огненной Земли нет доступа в интернет) и не хотите мириться с мыслью, что по возвращении можете обнаружить резкое падение биржевого курса. В таком случае можно дать стоп-приказ на 380 долларов. Это значит, что ваш брокер должен продать акции Apple, когда (и если) их цена упадет ниже 380 долларов.

Стоп-приказ на ограничение потерь может быть более сложным. Вполне возможно, что цена акций Apple резко вырастет, а затем упадет за то время, пока вы будете без связи. Тогда вам желательно воспользоваться ростом котировок. Скользящий стоп-приказ требует от брокера продавать акции, когда их цена упадет на 10 процентов (или на любую другую названную вами величину) по сравнению с максимумом. Этот максимум вычисляется за период действия приказа.

Пример: на тот момент, когда вы отдаете скользящий стоп-приказ, акции Apple торгуются по 420 долларов. На следующий день их цена повышается до 428. Это новый максимум. Брокер начнет продавать, когда цена упадет на 10 процентов относительно верхней отметки 428 долларов. Если курс акций продолжит расти, не отыгрывая назад, максимальная цена снова увеличится. Возможно, после пары недель колебаний акции Apple взлетят до 483, а затем рухнут до 392 долларов. Брокер попытается продать их при снижении цены на 10 процентов от максимума. Вернувшись из круиза по Антарктике, вы можете обнаружить, что получили неплохую прибыль – даже с учетом того, что акции Apple торгуются ниже, чем до вашего отъезда.

Инвестор, вкладывающий в индексный фонд, может создать аналог скользящего стоп-приказа при помощи коэффициента PE. Как и прежде, следует выбрать пару значений PE в качестве порогов покупки и продажи. Разница в том, что вы не вступаете в торги сразу после достижения порога. Вы следите за максимальным уровнем PE после преодоления порога продажи и продаете, как только он упадет на Х процентов после этого пика. Я по-прежнему предполагаю, что вы проверяете PE, скорректированный на 10-летний цикл, всего раз в месяц.

Для покупки акций вы действуете противоположно. После того как PE опустится ниже установленного порога, вы продолжаете следить за ежемесячным минимумом, и снова выходите на рынок для покупки в первый месяц, когда текущий PE превысит минимум на X процентов или больше.

Трейдеры, торгующие акциями, обычно устанавливают скользящий стоп-приказ на уровне от 10 до 30 процентов. Есть веская причина поддерживать величину Х маленькой. Вы будете продавать со скидкой не менее Х процентов от рыночного максимума и покупать с наценкой не менее Х процентов от рыночного минимума. Недостаток состоит в том, что при очень маленьком значении Х обычная месячная волатильность будет заставлять вас участвовать в торгах. Лучше иметь не такой чувствительный триггер – большую величину Х – чтобы воспользоваться инерцией, которая может заставить котировки пробить установленный порог.

Как выяснилось, точное значение Х не столь критично. Ниже приведена таблица рентабельности для 6-процентного скользящего стоп-приказа за период с 1881 по 2013 г.

Я использовал тот же диапазон порогов покупки и продажи, что и в предыдущем примере, и такую же раскраску, наподобие тепловой карты. Здесь больше пар порогов, превышающих рынок на 1 процент и даже на 1,5 процента (самая темная заливка, в центре). И снова отдельные ячейки имеют меньшее значение, чем широкие зоны. В данном случае самая высокая рентабельность – 14, 15 или 16 в качестве порога покупки и 24 или 25 в качестве порога продажи – образует «яблочко» мишени, окруженное другими привлекательными значениями рентабельности. Тот, кто бросает дротик дартс, должен целиться в ячейку 15/24. Она обеспечивает 7,93 процента рентабельности за данный период, превышая S & P 500 на 1,7 процентных пункта в год.

Эти пороги отстоят на меньшее расстояние, чем при простой системе покупки и продажи, поскольку необязательно начинать торги при их пересечении. При наличии определенного тренда эффект скользящего порога зачастую позволяет им воспользоваться. Это помогает системе обеспечить преимущество за период, не превышающий времени жизни инвестора.

Зависимость рентабельности от скользящего стоп-приказа

Теперь позвольте обосновать скользящий стоп-приказ на уровне 6 процентов. Ниже приведен график изменения рентабельности в зависимости от величины Х. Пороги покупки и продажи я сохранял неизменными, 15 и 24 соответственно. Все уровни скользящего стоп-приказа выше 20 процентов давали одинаковый результат, а наибольшую рентабельность обеспечивали величины от 3 до 11 процентов. Максимум достигался при 6 процентах.

Аналогично можно варьировать интервал проверки. Проверка коэффициента PE всего раз в год – и при необходимости участие в торгах на бирже – обеспечит вполне приличную рентабельность 7,46 процента. Такие хорошие результаты графика проверки раз в месяц или раз в год могут шокировать любителей мобильных устройств, проверяющих состояние рынка несколько раз в день. За месяц может произойти многое, причем даже в спокойные времена. В октябре 1929 г. рынок рухнул на 26 процентов. Но месяцем раньше он упал на 11 процентов. Тот, кто продавал при 6-процентном падении, ушел с рынка до краха и продал акции по цене на 11 процентов меньше максимума.

Предположим, ваш предок в январе 1881 г. купил акции американских компаний на сумму 1000 долларов, и с тех пор весь капитал инвестировался с помощью моментум-системы на основе PE, с порогами на уровне 15 и 24. Система четыре раза продала бы акции и четыре раза выкупила обратно. Это восемь торговых операций за 132 года, в среднем одна сделка в 17 лет. Инвестор может ожидать лишь небольшое число сделок за всю жизнь.

Ниже представлен график коэффициента PE, скорректированного на 10-летний цикл, с закрашенными столбиками, указывающими на периоды, когда инвестору, использующему моментум-систему на основе PE с порогами 15/24, следовало бы инвестировать в рынок акций. Незакрашенные полоски указывают на периоды, когда предпочтительнее инвестиции с фиксированным доходом.

Моментум-система на основе PE

В коротких временных промежутках все изменения PE, скорректированного на 10-летний цикл, обусловлены изменением биржевого курса. Резкий спад на графике PE соответствует резкому падению биржевого курса. Моментум-система на основе PE с удивительной точностью пропустила биржевой крах 1929 г. и оба краха 2000-х гг. А во время пузырей 1901 и 1966 гг. она продавала почти по максимуму, хотя покупала выше абсолютного минимума.

Ниже приведен график стоимости портфеля ценных бумаг. Это реальный доход после учета обесценивания доллара (но без учета операционных издержек, комиссии за управление и налогов). За период 132 года инвестиции в 10-летние казначейские облигации США превратили бы первоначальные 1000 долларов в 18 704 долларов, с учетом инфляции. Я не стал изображать эту линию на графике, поскольку она расположилась бы так близко к горизонтальной оси, что почти слилась бы с ней.

Моментум-система на основе PE и долгосрочное инвестирование

Рост стоимости портфеля ценных бумаг, 1993–2013

Инвестор, предпочитающий долгосрочное инвестирование в акции S & P 500 и его предшественника превратил бы 1000 долларов в 2 932 653 долларов. А инвестор, использующий моментум-систему на основе PE, чтобы переключаться с акций на облигации, обладал бы капиталом стоимостью 23 836 362 доларов. Это почти в восемь раз больше, чем при долгосрочном инвестировании.

Никто не инвестирует сроком на 132 года. Давайте оценим более реальный период, 20 лет с января 1993 по январь 2013 г. На этот раз начнем с 1000 долларов в 1993 г. Инвестиции в облигации дадут рост до 1617 долларов в реальном выражении. Долгосрочное инвестирование увеличит капитал до 3173. Моментум-система на основе PE позволит получить 5517 долларов.

Для этого потребуются всего две торговые сделки. Долгосрочное инвестирование опережало моментум-систему на основе PE на короткое время во время пиков пузырей доткомов и субстандартной ипотеки. Однако долгосрочное инвестирование сохраняло лидерство недолго и не показало лучшего результата. Оно пережило два сильнейших спада. Во время первого портфель акций потерял 43 процента стоимости. Во время второго – 50 процентов. (Эти цифры могут отличаться от тех, что вы слышали, поскольку скорректированы с учетом повторно инвестированных дивидендов и инфляции.)

В нижней точке второго падения рынка, в марте 2009 г., стоимость портфеля акций практически сравнялась со стоимостью портфеля облигаций, – демонстрация того, что за довольно продолжительный период акции не всегда выгоднее облигаций.

Пунктирная линия, названная «капитулянт», указывает на возможную судьбу инвестора, намеревавшегося сделать долгосрочные вложения, но испуганного вторым сильным спадом за 10 лет. Раздраженный падением рынка, продолжавшимся не одну неделю, капитулянт признал себя побежденным. Он продал акции, поклявшись больше никогда не играть на бирже.

Инвестору-капитулянту еще повезло, что он продал акции при цене выше минимума. Тем не менее, как показывает пунктирная линия, капитулянт в конечном итоге получил меньше, чем стойкий приверженец долгосрочных инвестиций. Это и есть поведенческий штраф.

Инвесторов убеждали в беспрецедентности бумов и крахов последних лет. Но в действительности бумы и крахи относятся к немногим вечно повторяющимся событиям. 50-процентное падение рынка – не аномалия. Для долгосрочных вложений инвестор должен иметь стратегию противодействия таким спадам, а не надеяться что-то придумать в самый последний момент. Иллюзии в этой области приводят к серьезным ошибкам.

Нельзя вкладывать все в американские акции. Мелким инвесторам рекомендуется сформировать портфель инвестиций из недорогих фондов, вкладывающих средства в облигации или казначейские векселя, облигации, индексируемые на инфляцию, акции американских и зарубежных компаний, а также коммерческую недвижимость. Моментум-система на основе PE применима только к части вашего портфеля инвестиций, размещенной в акциях американских компаний (идеально – в фонде S & P 500). Некоторые предпочитают применять ее только к части акций. Если вы не допускаете мысли, что когда-либо вообще уйдете с американской фондовой биржи, используйте только половину акций или любую их долю.

Повторим еще раз, как работает система. Запишите у себя в календаре напоминание один раз в месяц проверять коэффициент PE, скорректированный на 10-летний цикл (один из возможных источников – сайт www.multpl.com, где нужно щелкнуть на «Shiller PE»). Пока величина PE не превышает 24, вы ничего не предпринимаете.

В первый месяц, когда коэффициент PE превысит 24, запишите его значение. Но ничего не продавайте. Далее каждый месяц регистрируйте величину PE. Продавать нужно только на спаде. Когда текущее значение PE окажется как минимум на 6 процентов меньше, чем максимальное месячное значение после превышения границы 24, продавайте ваш американский индексный фонд (или часть акций, находящуюся под управлением этой системы) и вкладывайте деньги в безопасные инвестиции с фиксированным доходом. Поскольку у вас, скорее всего, уже есть постоянные вложения в ценные бумаги с фиксированным доходом, вам нужно следить, какой доход приносит акционерный фонд.

Пример. Вы проверяете PE Шиллера в июне, и он оказывается выше 24. К ноябрю у вас получается следующий список:

Июнь 24,03

Июль 24,60

Август 24,41

Сентябрь 27,45

Октябрь 27,32

Ноябрь 25,53

Максимальное значение зарегистрировано в сентябре – 27,45. Текущее значение (ноябрь) равняется 25,53 – больше, чем на 6 процентов ниже максимального. Это значит, что нужно продавать.

Обратите внимание, что откаты наблюдались также в августе и октябре, но недостаточно большие, чтобы инициировать продажу. В августе максимальная величина коэффициента составляла 24,60, за июль (разумеется, тогда у вас не было информации после августа). Откат за август составил всего 1 процент от июльского максимума и поэтому он не должен инициировать продажу.

Вы должны хранить верность инвестициям с фиксированным доходом, пока не поступит сигнал о покупке. Как правило, это происходит через несколько лет. Продолжайте каждый месяц проверять величину PE. Когда она впервые упадет ниже 15, запишите ее. Затем каждый последующий месяц добавляйте к списку очередное значение PE. В итоге коэффициент снова начнет расти. Когда текущее значение PE превысит зарегистрированный вами минимум на 6 процентов или больше, снова покупайте акции индексного акционерного фонда, используя вырученные средства от инвестиций с фиксированным доходом, полученные по предыдущему сигналу продажи (плюс повторно инвестируемые проценты).

Далее цикл повторяется. Вы снова ждете сигнала о продаже. А пока следует повторно инвестировать дивиденды и выплаты доходов от прироста капитала, а также продолжать инвестирование. Все повторные и новые инвестиции направляются в текущий пакет акций.

Хорошо информированный (и дисциплинированный) инвестор может вносить изменения в стратегию в соответствии с процентными ставками и другими факторами, нами не рассмотренными. В последние годы процентные ставки на инвестиции с фиксированным доходом были очень низкими. Это делает облигации менее привлекательными в качестве альтернативы и предположительно делает более высокие значения PE не столь рискованными. Пороги 15 и 24 можно слегка сдвинуть вверх. Но для тех, кто не верит инстинкту, границы 15 и 24 прекрасно работали бы на протяжении прошедших десятилетий без всяких корректировок.

Но может ли инвестор, использующий моментум-систему на основе PE, ожидать подобного преимущества в будущем? Нет, это было бы нереалистично – по двум причинам. Уже знакомое объяснение заключается в том, что будущее может отличаться от прошлого, причем так, как мы не можем предвидеть. Это применимо к любой системе торговли, включая отказ от любой системы.

Есть еще одно, более тонкое соображение. Система торговли может быть «подогнана» к данным. Экономист и инвестиционный менеджер Дэвид Лейнвебер привел классический пример. Он проанализировал статистику ООН и определил, что лучшим прогнозирующим параметром поведения S & P 500 было… производства масла в Бангладеш.

Разумеется, это не связь, а просто совпадение. Лейнвебер хотел показать: не всякая корреляция – золото. Никто не станет делать такую глупость, как использование показателя производства масла в качестве сигнала для покупки акций. Однако определить полезный прогностический параметр не так легко. Для прогнозов рентабельности фондовой биржи на полном серьезе и в шутку предлагались длина юбок, пятна на Солнце и политическая партия, представитель которой занимает Белый дом.

Лучше отдавать предпочтение системам, называющим причиной своей эффективности правдоподобный экономический фактор. На то, сколько вы можете выручить от дивидендов и прироста капитала и насколько привлекательны облигации в качестве альтернативы, влияет сумма, которую вы платите за прибыль. Это справедливо даже без вполне логичного предположения, что растущий коэффициент PE в конечном счете должен начать уменьшаться.

Было бы безответственно предполагать, что граничные значения, оптимальные для предыдущих 132 лет, точно так же будут оптимальными для грядущих десятилетий. Но при всем при том взгляд на таблицу рентабельности показывает, что даже не самые оптимальные границы могут обеспечить результат выше рынка, одновременно уменьшая риск.

В идеале у вас может возникнуть желание применить подобную стратегию к другим изменчивым частям вашего портфеля ценных бумаг: фонды акций развитых стран, фонды акций развивающихся стран и фонды, инвестирующие в инвестиционные трасты недвижимости. Как и для S & P 500, у них отмечаются значительные колебания величин PE. К сожалению, для этих инвестиций сложнее отыскать коэффициенты PE, скорректированные на 10-летний цикл и инфляцию, или найти данные по прибыли для их вычисления.

В отсутствие данных по прибыли за десятилетие полезным критерием могут стать скорректированные на инфляцию данные о скользящих средних ценах. Их может вычислить любой, кто знаком с электронными таблицами. Текущая цена, на 150 процентов превышающая скользящее среднее за 10 лет, считается высокой. Соответственно, вы должны уменьшить ожидания рентабельности – и, возможно, вам захочется также сократить долю ценных бумаг. Будет разумно восстановить эту долю, когда цена упадет ниже среднего за 10 лет.

Если система инвестирования действительно работает, люди начинают ей пользоваться. Но широкое применение обычно уменьшает или обнуляет ее преимущества. Что если торговые системы на основе PE станут популярными?

Коэффициент PE был стандартным инструментом оценки с начала XX в. Сегодня о коэффициенте PE Шиллера должен знать каждый серьезный инвестор. Тем не менее, большинство людей не руководствуются тем, на что указывает PE. У инвесторов по-прежнему короткая память, и они верят, что недавнее прошлое может помочь предсказать будущее.

Помимо всего прочего, моментум-система на основе PE требует терпения. Она предполагает несколько дополнительных сделок за всю жизнь инвестора, между ними может пройти несколько десятилетий. Но все эти годы пассивности вы должны регулярно проверять значения PE. Вы не должны обращать внимания на апологетов «новой эры», появляющихся, как грибы, на плодородной почве переоцененного рынка. Немногие инвесторы обладают такой выдержкой. Но это может увеличить вероятность, что система продолжит помогать тем, кто не откажется от нее.

Резюме: Как переиграть фондовую биржу

• Когда коэффициент PE Шиллера высок, рентабельность фондового рынка, скорее всего, будет невелика. Инвесторам следует воздержаться от покупки акций при высоком PE и ждать более благоприятной возможности.

• Однако для повышения рентабельности инвесторы могут продавать акции, когда PE достаточно высок. Простая система: продавать, когда коэффициент PE Шиллера превысит 28, и покупать, когда он опустится ниже 13.

• Для еще большего повышения рентабельности воспользуйтесь преимуществом инерции. Когда коэффициент PE Шиллера превысит 24, ежемесячно проверяйте состояние рынка и продавайте акции, если рынок упадет на 6 или больше процентов от недавнего максимума. Вырученные средства вложите в ценные бумаги с фиксированным доходом. Затем, когда коэффициент PE Шиллера упадет ниже 15, ежемесячно проверяйте состояние рынка и продавайте акции, если рынок вырастет на 6 или больше процентов от недавнего минимума.

• Эти системы позволяют переждать самые неспокойные времена на рынке и тем самым уменьшают риск, что может быть не менее важно, чем повышенная рентабельность.

Эпилог
Колесо фортуны

Я спросил Томаса Гиловича, понимает ли кто-нибудь из баскетбольных тренеров, что легкая рука – иллюзия. Он ответил решительным нет. Ему удалось убедить любителей тотализатора – но не тренеров и игроков. Он рассказал лишь об одной небольшой победе. После многолетних дискуссий Гилович разработал серию вопросов, помогающих баскетбольным болельщикам понять его аргументы.

– Значит, вы играете в баскетбол, да? – спрашивал Гилович. – А вы сами когда-нибудь ощущали, что такое легкая рука?

– Да! – откликался болельщик.

– И это здорово?

– Просто потрясающе. Такое чувство, что у тебя все получится. Корзина выглядит такой большой!

– Это конечно, волнующе, но не испытывали ли вы одновременно страх или тревогу, заползающую в душу? Вы думали: «Это так здорово, и я не хочу, чтобы все кончалось»?

– О, да, совершенно так!

– Вы испытывали тревогу, потому что знали: это может закончиться в любой момент. И вы не в состоянии предугадать, когда это произойдет.

– Точно!

– Вот именно об этом мы и говорим, – заключает Гилович.

Мы не осознаем свою неспособность распознавать и создавать случайные события. Случайность подобна воздуху – он окружает нас со всех сторон, но мы не замечаем его пока не начнется буря. Мы не готовы связывать наши проблемы со случайностью с реальным миром непринятых теннисных подач, ненадежных паролей и финансовых пирамид.

Скрытые издержки огромны. Ставки, проигранные из-за неоправданной веры в победную серию, составляют несколько миллиардов долларов из тех 300 миллиардов долларов, которые каждый год предположительно тратятся на футбольный, баскетбольный и бейсбольный тотализаторы. Прямые потери потребителей из-за плохо защищенных от взлома паролей только в США составляют 5 миллиардов долларов в год. Эти суммы ничтожны по сравнению с тем, что теряют сотни миллионов покупателей жилья и инвесторов во всем мире, веря в несуществующие тенденции. Если принять, что в среднем инвесторы отстают от фондового рынка на пять процентных пунктов, то даже приблизительная оценка потерь вызывает настоящей шок. В 2001 г. стоимость глобального фондового рынка оценивалась в 54 триллиона долларов. Если 20 триллионов приходится на активных инвесторов и обслуживающие их фонды, то 5 процентов убытков составят 1 триллион долларов в год. Это сравнимо с валовым внутренним продуктом Мексики или Австралии.

В некоторых областях эти последствия уже начинают осознаваться и за пределами лабораторий психологов. Экономисты признают важность веры в легкую руку как движущей силы рынка. Специалисты в области аналитических прогнозов извлекают предположения из петабайтов информации, зачастую обнаруживая, насколько механистичен случайный выбор. Такие люди, как Марк Нигрини, убедили бизнесменов и правительства в ценности психологии случайности для выявления мошенничества. Однако по большей части знания о наших натянутых отношениях со случайностью еще не дошли до широкой публики.

Маленький опросник Гиловича для баскетбольных болельщиков эффективен потому, что в глубине души мы понимаем, что полосы удач, в которые мы верим – вещь очень ненадежная. Они рассеиваются как дым. Это понимание отразилось в народной мудрости в образе колеса фортуны. В эпоху Средневековья европейцы изображали настоящее колесо. Его вращает богиня Фортуна с повязкой на глазах. Короли, нищие – все привязаны к ободу. Поворот – и с пьедестала слетают богатые и наделенные властью, а простые люди возносятся к славе. Идея не только в переменчивости судьбы, но и в том, что жизнь состоит из полос, и они не могут быть случайными. За полосой удач обязательно следует череда катастроф. Беда не приходит одна.

В «Кармина Бурана» ^[24], антологии средневековых поэм и буйных застольных песен, содержится такая жалоба:

Судьба чудовищна

и пуста,

уже с рождения запущено колесо

невзгод и болезней,

благосостояние тщетно

и не приводит ни к чему…

Сегодня мы на интеллектуальном уровне способны лучше понять загадки случайности и человеческого выбора. Наши чувства и интуиция со времен Средневековья почти не изменились. Понимание, что мы неверно воспринимаем случайность, даст преимущество – не перед судьбой, а перед самим собой. Фортуна продолжает вращать колесо, и никому не дано выйти из игры.

Благодарности

Несколько лет назад я написал книгу под названием «Формула удачи: Нерассказанная история о научной системе ставок, обыгрывающей казино и Уолл-стрит» (Fortune’s Formula: The Untold Story of the Scientific Betting System That Beat the Casinos and Wall Street). Многие люди, у которых я брал интервью, вспоминали о страсти Клода Шеннона к созданию необычных машин. Несколько человек среди самых гениальных его изобретений называли машину для предсказаний. Я благодарю их всех – ведь они вдохновили меня на создание этой книги.

Мне посчастливилось опираться на знания, помощь и память удивительных людей. Дэвид Хагельбарджер оказал неоценимую помощь в воссоздании истории предсказывающих машин и атмосферы Bell Labs. Он поделился со мной контактами, а также фотографиями, оригиналами публикаций и другими документами. Ариэл Вейнберг из музея Массачусетского технологического института любезно согласился достать машину для предсказаний Шеннона из хранилища, чтобы я мог увидеть и сфотографировать ее.

Марк Нигрини не только сторонник использования закона Бенфорда для выявления «плохих парней», но и первый историк важной идеи Бенфорда. Эта книга многим обязана его исследованию жизни Бенфорда и применения его закона.

Особую благодарность я выражаю Тому Адамсу, Нику Берри, Джону Брокману, Дэрил Фишер, Бернарду Геохегану, Томасу Гиловичу, Теду Хиллу, Ларри Хассару, Дэниелу Канеману, Шону Сирсу, Барбаре Тверски, персоналу исследовательской лаборатории Калифорнийского университета в Лос-Анжелесе и Дэррил Волгемут.

Примечания

Эпиграфы

С. 5. «Совершенно очевидно»: Coupling 1950, 84.

С. 5. «Чувство объективного восприятия»: Полная цитата относилась к моде на настоящие предметы в качестве реквизита в лондонских театрах 1890-х гг.: «Картонные торты и бумажные цветы изгнаны со сцены чувством объективного восприятия реальности, которое люди, им не обладающие, часто называют цинизмом». Шоу писал это в The World 18 июля, 1894.

С. 5. «Хороший маг»: 13 сентября 2012, пост в Twitter на @danguterman.

Пролог. машина для предсказаний

С. 9. …обязывавшие инженеров носить галстуки… до 400 градусов… помощник оставил виниловые перчатки: интервью Дэвида Хагельбаджера, 27 ноября 2012. Lucky, 1989, 51, изложена немного другая версия.

С. 10. …чтобы почитать и подумать: электронное письмо Дэвида Хагельбаджера от 21 ноября 2012. Он читал книгу «Разработка переключающих цепей» («The Design of Switching Circuits»), опубликованную в 1951 Уильямом Кейстером, Алистером И. Ритчи и Сетом Х. Уошберном.

С. 10. …компьютер можно научить сочинять музыку: статья о сочиняющем музыку компьютере в журнале Coupling 1950.

С. 10. …за год до того, как Джон Кейдж начал подобные эксперименты с китайской «Книгой перемен»: Кристиан Волф дал Кейджу экземпляр «Книги перемен» в 1951.

С. 10. «Попросите, например»: Coupling 1950, 84.

С. 12. «Стратегия машины»: Hagelbarger 1956, 3.

С. 13. «Надел ли я сегодня утром красный галстук?»: Lucky 1989, 53.

С. 13. «Любому ученому или инженеру знаком»: Lucky 1989, 53.

С. 13. «Ты должен с этим что-то сделать»: Gertner 2012, 196.

С. 14. «Замужем за блестящим, просто блестящим» человеком: Gertner 2012, 121.

С. 14. «A Mathematical Theory of Communication»: Shannon 1948.

С. 15. «Мы надеемся, что исследования в области игровых машин»: Shannon 1955, 448.

С. 15. …О Тезее сняли короткометражный фильм: Gertner 2012, 140. Насколько я могу судить, в настоящее время фильма нет на YouTube.

С. 16. …с «абсолютной машиной», сделанной из кубиков Lego: См. www.youtube.com/watch?v=gKsP4vuTg2c

С. 16. «В интеллектуальном плане он был лучшим в мире мошенником»: Gertner 2012, 143.

С. 16. …подключил Шеннона к электроэнцефалографу: история из Lucky 1989, 53.

С. 17. …в 65 процентах случаев: См. chnm.gmu.edu/digitalhistory/links/pdf/chapter6/6.19b.pdf

С. 17. …«Проанализирована с точки зрения теории игр»: Shannon 1953.

С. 18. …Хирцебрух выиграл первые тринадцать партий: Schroeder 1992.

С. 19. …заменил счетчиком в стиле ретро: См. Shannon 1953 и Lucky 1989, 53.

С. 20. «Чтобы составить представление об умственной деятельности»: Hagelbarger 1956, 3.

С. 22. «Все три машины соединили…»: Shannon 1955, 452; Hagelbarger 1956, 4.

С. 23. «Зачем конструировать подобную машину?»: Hagelbarger 1956, 1–2.

С. 23. «Наверняка было бы экономически выгодно…»: Hagelbarger 1956, 3.

С. 25. «Выполнять эту программу в уме очень трудно»: Shannon 1953.

С. 26. Стэнфордский научно-исследовательский институт и исследования в области физики: См. статьи в Wikipedia «SRI International» и «Stargate Project.»

С. 26. «Моя дочь получила это по почте»: Duhigg 2012.

С. 27. «Я поговорил с дочерью…»: Duhigg 2012.

С. 28. Visa способна предсказать какие из супружеских пар, держателей карт, скорее всего, разведутся…: Ayres 2006, 36.

С. 28. …Что касается товаров для беременных…: Duhigg 2012.

С. 30. «До начала торгов UPS стоили…»: См. money.cnn.com/1999/ 11/10/companies/ups/.

С. 30. …Марк был сотрудником отдела…, история Марка Мэдоффа: интервью Тими Рейнольдса, 19 января 2011.

1. Радиопередачи Zenith

С. 37. «Юджин Фрэнсис Макдоналд-младший любил костюмы в клетку и коктейль из джина и фисташкового мороженого…»: «Zenith» в Time, 29 июня, 1936.

С. 37. «…до поисков пиратского золота»: «McDonald v. the Adenoidal», Time, 4 февраля, 1946.

С. 37. ОБРАТИТЕ ВНИМАНИЕ НА ОТСУТСТВИЕ ЛЮДЕЙ НА УЛИЦАХ…: «Zenith» в Time, 29 июня 1936.

С. 38. «…радиоприемники Zenith для голливудских киностудий…»: Особенно тесные отношения компания Zenith поддерживала со студиями MGM и Columbia. В сериале «Три бездельника» та серия, где Керли получает радиоприемником по голове, называется «Пришибленный». См. Cones, Bryant, Blankinship 2003, 188-192; также дискуссия на www.antiqueradios.com/forums/viewtopic.php?p=981751.

С. 39. РАЗРАБОТАНО В ПАРАПСИХОЛОГИЧЕСКОЙ ЛАБОРАТОРИИ УНИВЕРСИТЕТА ДЬЮКА: Карты регулярно появляются на eBay, с фотографиями.

С. 39. «…повальным увлечением женских клубов…»: «Radio Patterns and Peepholes» в Time, 5 сент. 1938.

С. 39. Жарким июньским вечером…: Horn 2009a, 60.

С. 40. «ничто не остановит уличную толпу, которая любит подраться»: Horn 2009a, 61–62.

С. 41. шоу Zenith: Наиболее полные источники о подробностях передач – Cones, Bryant, Blankinship 2003 и Goodfellow 1938.

С. 41. «программа настолько НЕОБЫЧНАЯ…»: Cones, Bryant, Blankinship 2003, 184.

С. 41. «Передачи «Фонд Зенит» предназначены…»: Cones, Bryant, Blankinship 2003, 184.

С. 42. «Ведущий: Лучше всего записать ощущения сразу же»: Goodfellow 1992, 130.

С. 42. Продажи карт в Woolworth’s: Horn 2009a, 62.

С. 42. «…150 тысяч отпечатанных колод…»: Horn 2009a, 63.

С. 43. «За 15 недель… более миллиона ответов»: Goodfellow 1992, 130.

С. 43. «вероятность подобного совпадения результатов составляет 10 000 000 000 000 000 000 к одному»: Goodfellow 1992, 140.

С. 44. Описание Гудфеллоу: Bechtel-Wherry and Womack 2009, 17.

С. 45. …Макдоналд закрыл передачу…: В книге Cones, Bryant, and Blankenship говорится, что последняя передача вышла в эфир 27 марта 1938. Гудфеллоу приводит результаты до 2 января 1938.

С. 45. «Проткнул радужный пузырь телепатии Макдоналда»: «Radio Patterns and Peepholes», Time, 5 сент. 1938.

С. 45. «изобилующая увертками»: Horn 2009b.

С. 46. «Карты… стали для него постоянным источником неприятностей»; демонстрация Б. Ф. Скиннера: Horn 2009a, 62–63.

С. 46. «Райн и Гудфеллоу отправляли мне…»: Horn 2009b.

С. 51. «Тортон Фрай, глава математического подразделения Bell Labs…», машина для предсказаний, визит Райна: Horn 2009a, 192.

С. 52. «Мистер Таунсед, знаете, что вы сконструировали?»: Chapanis 1999, 139.

С. 52. «…соответствие рукояток и конфорок на кухонной плите»: Chapanis 1999, 202–203.

С. 53. «Располагайте цифры 0, 1, 2, 3»: Chapanis 1995, 1350.

С. 53. «…в 17… в 28 процентах случаев…»: Эти цифры взяты из Таблицы 5, Chapanis 1995, 1359.

С. 56. «Люди, не знакомые с математикой… бывают потрясены»: Reichenbach 1949, 153.

С. 57. «…нет никакой возможности объединить результаты»: Wagenaar 1972, 69.

С. 58. Популярные буквы английского алфавита: Rath 1966, 100–101.

С. 58. Домашнее задание Хилла: Hill 1998.

С. 61. «…точность ответов может доходить до 90 процентов»: Maue 250.

2. Как перехитрить соперника в игре «камень, ножницы, бумага»

С. 64. «Клиент не шутит»: Vogel 2005.

С. 65. «У нас развернулась дискуссия…»: Vogel 2005.

С. 66. «17,8 миллиона долларов»: Цены на аукционе включают комиссию аукционного дома. Картины были проданы за 15,9 миллиона долларов плюс 12 процентов комиссии.

С. 68. «Я начинал играть, имея в голове лишь первый ход»: интервью Шона Сирса, 19 ноября 2012.

С. 69. «Я не задумывалась над тем, что собираюсь делать»: Интервью на CBS Morning News, 27 окт. 2008. www.youtube.com/watch?v=ecNuYjHl1I8.

С. 69. «Монако… носит темные очки»: См. www.mtvu.com/shows/spring-break/rock-paper-scissors/rps-contestant-jonathan-naco-monaco/.

С. 69. «Такое положение пальцев…»: В 2012 г. в Токийском университете продемонстрировали играющего в КНБ робота по имени Джанкен, который со 100-процентной точностью предсказывал действия соперника по движению его руки. Машина способна за одну миллисекунду распознать, какой знак формирует человек, и выбрать выигрышный вариант.

С. 70. Семинар Лакана: Geoghegan 2011, 191n.

С. 70. «Если я проигрывал, то мог…»: интервью Шона Сирса, 19 ноября 2012.

С. 70. «…приложений для игры в КНБ…» в сети – на сайте New York Times, www.nytimes.com/interactive/science rock-paper-scissors.html. Программа предлагает двух соперников, «новичка» и «ветерана». «Новичок» начинает игру случайно и постепенно учится использовать ваши неосознанные закономерности. «Ветеран» с самого начала использует статистику 200 000 предыдущих игр.

С. 70. Предпочтение камня: См. Walker and Walker, 101–102, полушутливый подход, обещающий 90 процентов успеха!

3. Как перехитрить тест с несколькими вариантами ответов

С. 73. Журнальные статьи и учебники советуют работникам образования располагать правильные ответы случайно: См. Haladyna, Downing, Rodriguez 2002, обзор мнения специалистов о составлении тестов с несколькими вариантами ответов.

С. 74. Тест из Physical Geology: Проверочный тест для главы 17, доступный онлайн на highered.mcgraw-hill.com/sites/0072402466/student_view0/chapter17/true_or_false_quiz.html.

С. 77. «ни одно из вышеперечисленных»: Тесты для Physical Geology, Plummer, McGeary, and Carlson.

С. 77. «Верным, скорее всего, окажется самый длинный из нескольких возможных ответов»: См., например, рекомендации Университета Миннесоты «How to Be Test Wise» на www.sass.umn.edu/pdfs/111 %20StudySkills/Exams/Objective%20Exams/How%20To%20Be%20Test%20Wise%20 %20C%204.5.7.pdf.

С. 78. «Для поворота направо, вы должны находиться»: www.dol.wa.gov/driverslicense/practicetest.html.

С. 82. Соотношение стратегий: Для каждого теста я определял, как часто стратегия оказывалась успешной при применении к подходящим вопросам, и делили это число на ожидаемое число случайных угадываний при данном количестве вариантов выбора. Затем я высчитывал среднее для всех тестов. Осредненный результат был больше 100 процентов для каждой эффективной стратегии (190 процентов при выборе ответов «ничего из вышеперечисленного» или «все из вышеперечисленного»). Точкой отсчета было случайное угадывание, то есть 100 процентов. Я вычел эту базу из каждой полученной величины, чтобы вычислить, насколько улучшился результат (90 процентов для ответов типа «ничего из вышеперечисленного) .

Я даже не привожу сам вопрос: Если вам интересно, вопрос был следующим. Выберите слово или набор слов, больше всего подходящий по смыслу ко всему предложению.

Систематическое исследование кукурузы, выполненное Барбарой Маккинток, продемонстрировало транспозицию генов, и это открытие перевернуло укоренившиеся представления и доказало, что – исследование может обеспечить блестящий результат и – перемены.

25 сентября 2012 это был «Вопрос дня» на сайте Совета колледжей, sat.collegeboard.org/practice/sat-question-of-the-ay?questionId=20120925&oq=1.

С. 82. «профессионалы называют их дистракторами»: Haladyna, Downing, Rodriguez 2002, 317.

С. 82. Выбор самого знакомого ответа: Этот прием известен как предпочтение «когнитивной беглости». Дэниел Канеман рассказывает о его применении на письменном экзамене на знание прав дорожного движения, Kahneman 2011, 62.

4. Как выиграть в лотерею

С. 84. Лотерея с выбором номеров в Нью-Джерси: Thaler and Ziemba 1988, 172.

С. 86. «Если система хороша, и об этом станет известно…»: Chernoff 1981, 172.

С. 88. …самый популярный номер – «счастливая» семерка: Thaler and Ziemba 1988, 169; Ziemba, Brumelle, Gautier, Schwartz 1986.

С. 88. …из широко распространенного печенья с предсказаниями…: См. www.lotterypost.com/news/112702; Garcia 2005.

С. 89. Номера из сериала «Остаться в живых» в лотерее: См. статью в Wikipedia для «Mega Millions».

С. 90. Непопулярные номера: Ziemba, Brumelle, Gautier, Schwartz 1986.

С. 95. …использовать систему непопулярных номеров может только…: MacLean, Ziemba, Blazenko 1987; Thaler and Ziemba 1988, 169.

С. 95. …почти никогда не окупаются при жизни…: Эта идея, обличенная в математическую форму Джоном Л. Келли-младшим, получила название «критерия Келли». См. Poundstone 2005.

С. 95. «Думаю, что шансы выиграть в лотерею у вас одинаковые»: Эту цитату можно найти во многих интернет-архивах. См. www.goodreads.com/quotes/85215-i-figure-you-have-the-same-chance-of-winning-the.

5. Как действовать на подаче при игре в теннис

С. 96. «У меня был соперник, подававший под удар слева»: Интервью Фишера, 15 октября 2012.

С. 96. …определенный «ритм»: Интервью Фишера, 15 октября 2012.

С. 96. …прочитав о машине для предсказаний: Fisher 2004.

С. 97. «Запросто станешь предсказуемым»: Walker and Wooders 2001, 1522.

6. Как перехитрить соперника в бейсболе и футболе

С. 102. …60 процентов подач в высшей лиге – это фастболлы: Согласно данным, приведенным в Kovash and Levitt 2009. Немного другие цифры приведены в Weinstein-Gould 2009, 6.

С. 104. 0,001 OPS оценивается в 2,16 засчитанных очков: Fox 2006, цитируется в Kovash and Levitt 2009.

7. Как предсказать удар при выполнении футбольного пенальти

С. 107. …Четыре психолога из Амстердамского университета…: Vedantam 2001.

С. 108. …правила запрещают вратарю двигаться до удара по мячу…: Chiappori, Levitt, Groseclose 2002, 1140.

С. 108. …шансы игрока, выполняющего пенальти, составляют 90 процентов: Chiappori, Levitt, Groseclose 2002, 1141.

С. 108. …Исследования показали: пенальти в футболе на удивление случайны: Chiappori, Levitt, Groseclose 2002; Palacios-Huerta 2003.

С. 109. …вратарь Ханс ван Брекелен вел картотеку: См. статью Wikipedia для «Penalty Kick.»

8. Как предсказывать в карточных играх

С. 110. Эксперимент 1982 г. в Северо-Западном университете: O’Neill 1987.

С. 114. Эксперимент Гесса с фотографиями: Hess 1965, 46.

С. 114. …Гесс предположил интересную вероятность…: Hess 1965, 53.

9. Как защитить пароль

С. 116. Сайт, предлагающий раскрыть ваше клингонское имя, может собирать пароли: интервью Ника Берри, 8 января 2013.

С. 116. Украденные пароли продаются по 20 долларов за штуку: Perlroth 2012.

С. 117. …1 процент паролей разгадываются за четыре попытки: Weir, Aggarwal, Collins, Stern 2010, 168. Эта статистика относится к паролям из семи и более знаков.

С. 117. …способно проверять 2,8 миллиарда паролей в секунду: См. www.elcomsoft.com/eprb.html#gpu.

С. 118. «Люди больше не в состоянии запомнить…»: Шнаейр в блоге, посвященном безопасности, 17 июня 2005. www.schneier.com/blog/archives/2005/06/write_down_your.html.

С. 119. …результат взлома сайта RockYou.com: Siegler 2009.

С. 122. …был скомпрометирован сайт Twitter: Zetter 2009.

С. 125. «сделайте все возможное, чтобы его защитить»: интервью Берри, 7 января 2013.

С. 126. Взломанные с помощью контрольных вопросов учетные записи Пейлин, Ромни: Palmer 2012.

С. 128. Наиболее распространенные PIN из списка Берри: Scherzer 2012.

10. Как интерпретировать рейтинги, полученные с помощью краудсорсинга

С. 132. …первую, которая придет в голову: Kubovy and Psotka 1976, 291, 293.

С. 134. «Субъект попадает в парадоксальную ситуацию»: Kobovy and Psotka 1976, 294.

С. 134. …занимала уникальное положение: Kubovy and Psotka 1976, 294.

С. 135. …какой смысл подростки вкладывают в слово «нормально»: www.theonion.com/articles/school-fine-us-teens-report,236/.

11. Как распознать фальшивые числа

С. 137. «В тот же вечер я отправился в библиотеку»: интервью Нигрини, 21 сент. 2011.

С. 139. Ньюком открыл этот закон раньше: Newcomb 1881.

С. 139. «То, что десять цифр встречаются»: Newcomb 1881, 39.

С. 140. …«выехала» на знаменитой статье физика Ханса Бете: См. Goudsmit 1977.

С. 142. «в действительности это теория явлений…»: Benford 1938, 572.

С. 143. …Чапанис представил гистограммы: Chapanis 1995, 1352.

С. 146. …был «анти-Бенфордом»: интервью Нигрини, 21 сент. 2011.

С. 148. …продает исследователям информацию из налоговых деклараций; использование компьютера VAX: интервью Нигрини, 21 сент. 2011.

С. 149. …Одним из первых, кто поверил Нигрини: интервью Нигрини, 21 сент. 2011.

С. 149. «В точку. Это мошенничество»: Berton, 1995.

С. 152. Объединение данных от группы мошенников затрудняет выявление обмана: интервью Нигрини, 21 сент. 2011.

С. 153. «Ее выдали не первые цифры»: интервью Нигрини, 21 сент. 2011.

С. 153. …владелица ресторана быстрого питания придумывала объем продаж; …ни одно из чисел не оканчивалось на 00: выступление Нигрини в Saint Michael’s College, 1 апреля 2008.

12. Как распознать числа, которыми манипулировали

С. 158. Страховой агент обнаружил: интервью Нигрини, 24 сент. 2011; также Нигрини 2012, 172.

С. 159. «Это обычная практика для государственных чиновников»: интервью Нигрини, 21 сент. 2011.

С. 161. …Комиссия по ценным бумагам и биржам подала иск против Лоуренса и HMC: Complaint: SEC v. Health Maintenance Centers, Inc., filed in U. S. District Court, Seattle, Jan. 17, 2002. См. www.sec. gov/litigation/litreleases/comp17335.htm.

С. 165. «Да, большое спасибо…»: Kneale 2009.

С. 166. Аномалия Enron: См. Nigrini 1993.

С. 167. Убытки AIG и AOL TimeWarner: Nigrini 2012, 209.

С. 169. …Критерий 5 процентов произволен: Он основан на вероятности того, что нормально распределенная переменная превысит среднее на два стандартных отклонения.

С. 170. Использование Налоговым управлением США анализа цифр: См. Berger and Hill n. d., 2.

С. 170. «…Налоговые органы нескольких государств»: New York Times, 4 августа 1998.

С. 173. Формула аудита для Налоговой службы США: См. www.michaelplaks.com/irs-problems/random-audits.

С. 173. Уклонение от налогов с помощью налоговых таблиц: Nigrini 2012, 193–6. Нигрини использовал данные за 1978 г., когда шаг таблицы был 7 долларов.

С. 175. Анализ Собяниным выборов в России: Sobyanin and Suchovolsky 1993.

С. 176. Волшебный черный ящик зажигает красный сигнал!: Deckert, Myagkov, and Ordeshook (n. d.).

С. 176. «Разумеется, мошенничество было»: цитируется Deckert, Myagkov, and Ordeshook (n. d.), 4, из Moscow Times, 9 сент. 2000.

С. 178. Знание мошенниками закона Бенфорда: Nigrini 1993.

13. Как распознать финансовые пирамиды

С. 180. «Я… был удачлив в самом начале»: Henriques 2011.

С. 182. «Когда все вокруг бегают, как курица»: Lux 2000.

С. 182. …использует стратегию синтетических фьючерсов; эксперты не могут понять подобной рентабельности: Bernard and Boyle 2009.

С. 183. Отчет о 123 опционах Procter & Gamble вместо 20, выставленных на торги: Patterson 2010, 63.

С. 186. «были обеспокоены недостатком прозрачности»: Chew 2009.

С. 186. Угроза инвесторам Мэдоффа: Whitehouse and Decambre 2008.

С. 186. Рентабельность Fairfield Sentry хуже согласуется с законом Бенфорда, чем рентабельность S&P 500: См. обсуждение в Nigrini 2012, 259–265.

С. 190. …журналист CNBC раздобыл результаты партий в гольф, сыгранных Мэдоффом: Rampell 2008. Во всех партиях первая цифра была 8, а чаще всего встречалось число 84, 6 раз.

14. В зоне

С. 193. «Он был грубым на площадке»: интервью Барбары Тверски, 8 июля 2008.

С. 194. «Ты пребываешь в собственном мире»: цитируется в Tversky and Gilovich 1989a, 16.

С. 195. «Я пошел к Амосу, чтобы поговорить об этом»: интервью Гиловича, 28 окт. 2012.

С. 195. «Легкая рука в баскетболе»: Gilovich, Vallone, Tversky 1985.

С. 197. «Да кто он такой?»: цитируется в Gilovich 1993, 17.

С. 197. …важно столько факторов: цитируется в Gilovich 1993, 17.

С. 197. «познакомиться с реальной жизнью»: интервью Гиловича, 28 окт. 2012.

С. 198. Исследование Иерусалимского университета: Neiman and Loewenstein 2011; Matson 2012.

С. 199. …легкая рука не всегда миф: McFall, Knoeber, and Thurman 2009.

С. 200. «Когда вся ваша жизнь убеждает вас»: интервью Гиловича, 28 окт. 2012.

С. 202. В так называемой раскладке Си Стеббинса: Си Стеббинс – это псевдоним Уильяма Коффрина, американского фокусника, акробата и клоуна, умершего в 1950. См. Schiffman 2005, 268.

С. 204. …сигналы будут поступать в случайном порядке: Pinker 2011.

С. 204. «Нетренированному глазу случайность видится»: Feller 1968. Случайность бомбардировок Лондона упоминается в книге Томаса Пинчона «Радуга земного тяготения» (Gravity’s Rainbow).

С. 204. «Ты веришь мне или своим глазам?»: сказано в «Утином супе» (Duck Soup) (1933).

С. 205. …в казино Монте-Карло «черное» выпало 26 раз подряд: См. Wikipedia, статья «Gambler’s Fallacy».

С. 206. «Интуиция людей относительно случайной выборки»: Tversky and Kahneman 1971, 105.

С. 209. …предсказывать будущую профессию: Kahneman 2011, 6.

С. 209. …В известной статье, написанной в 1972 г.,: Kahneman and Tversky 1972.

С. 210. Описание экспериментов Zenith: Kahneman and Tversky 1972, 436.

С. 212. «в отличие от ситуации со слонами»: Lopes 1982, 630.

С. 212. «Имеет ли вера в легкую руку значение для экономики?»: Camerer 1989, 1257.

15. Как выиграть в баскетбольный тотализатор

С. 213. Баттонс выиграл 10 тысяч долларов: Behrens 2010.

С. 214. …соперничает с футбольным Суперкубком: Kaplan, Garstka 2001 сообщает, что в 1998 на финал четырех было поставлено около 80 миллионов долларов, сумма, сравнимая со ставками на Суперкубок.

С. 216. …за 25 лет ни одна команда № 1 не проиграла команде № 16: Butler 2010.

С. 217. «Авторы этой статьи»: Kaplan and Garstka 2011, 370.

С. 219. …три лучшие таблицы розыгрыша вместе правильно предсказали 21 процент результатов игр: Adams, «A Study of Two Pools.»

С. 220. …В целом участники пари слишком часто выбирали фаворитов: Butler 2010.

С. 220. …Эндрю Метрик проанализировал 24 тотализатора: Metrick 1996.

С. 222. «Несмотря на рекламу»: электронное письмо Тома Адамса, 16 января 2013.

С. 223. …60 процентов сделанных ставок принесли чистый убыток: Niemi, Carlin, and Alexander 2008, 44.

С. 224. «Люди чаще ставят на аутсайдеров в первых турах»: Butler 2010.

С. 225. «Я живу в штате, относящемся к первой десятке»: Butler 2010.

С. 227. …Тотализатор был закрыт, а затем реорганизован: электронное письмо Тома Адамса, 16 января 2013.

С. 227. «В прошлом году устроитель тотализатора…»: цитируется в электронном письме Тома Адамса, 16 января 2013.

С. 228. «Независимо от вашего успеха…»: Mather 2011.

16. Как выиграть у коллег в футбольный тотализатор

С. 229. Система со ставками на разницу в счете: статья Wikipedia «Spread betting».

С. 230. Предположение Левитта о том, что букмекеры максимизируют прибыль: Levitt 2004.

С. 231. Ставка на аутсайдеров Национальной футбольной лиги США выигрывала в 51,1 процента случаев: См. www.onlinegambling.com/sports/ american-football/betting-on-underdogs.htm.

С. 232. …число ставок на команду хозяев поля увеличивалось на 3,15 процента: Paul, Weinbach, Humphreys 2011, 10.

С. 232. …в 57,7 процента случаев: Levitt 2004, 235.

С. 232. …в 53,3 процента случаев; статистика Национальной студенческой спортивной ассоциации и НБА: 53,3 процента вычислены из 46,7 процента, доле игр, выигранных гостями-фаворитами. См. Levitt 2004, 236.

С. 234. …Игры Национальной футбольной ассоциации с 1985 по 2008 г.: Wever and Aadland 2010.

С. 236. …три четверти людей делают ставки на фаворитов: Levitt 2004, 236.

17. Как выиграть в тотализатор на премии «Оскар»

С. 244. …«лучший актер» по версии гильдии киноактеров также выигрывал «Оскара»: Whipp 2012. Я дополнил статистику, чтобы отразить двойную победу Жана Дюжардена в 2012 и Дэниела Дэй-Льюиса в 2013.

С. 246. …из всех голосующих членов академии 77 процентов мужчины, 94 процента белые: Horn, Sperling, and Smith 2012.

18. Как перехитрить «большие данные»

С. 250. Первичные и вторичные предложения: forteconsultancy.wordpress.com/2011/03/31/stopping-churn-in-its-tracks-proactive-retention-strategies-for-mobile-operators/.

С. 251. «анализе потребителей в реальном времени»: См. сайт информационного сервиса Neustar, www.neustar.biz/infoservices.

С. 251. «вычисляет местоположение абонента с точностью до фута»: официальное издание Neustar, «Jenny Craig Overcomes Complex Store-Locator Technology Needs.» www.neustar.biz/information/docs/pdfs/casestudies/jennycraig_locator_casestudy.pdf.

С. 252. …Neustar способна мгновенно оценить прибыльность клиента: Singer 2012 (компания фигурирует под предыдущим именем, TARGUSInfo).

С. 252. «Знать нижнюю границу гораздо важнее»: Singer 2012.

С. 252. Google Voice; антиопределитель номера не работает с номерами, звонок на которые бесплатен: См. productforums.google.com/forum/#! category– topic/voice/getting-started-tips-tricks/AoEwD7udhAU.

С. 255. «Почему бы просто не установить эти цены в магазине?»: www.vons.com/ShopStores/ Justforu– FAQ.page?#answer_3.

С. 256. …попеременно покупая молотый кофе Starbucks и Dunkin’ Donuts: Clifford 2012.

С. 257. Стратегия с забытой корзиной покупок: Tuttle 2012.

С. 257. …от Best Buy, Home Depot: Gladstone 2012.

С. 257. …около 65 процентов корзин покупок в интернете остаются брошенными: Gladstone 2012.

20. Как предсказать цены на недвижимость

С. 266. Прибыль в Фениксе, Лас-Вегасе; беспокойство Кейса: Lazo 2013.

С. 268. Дома, выставленные в пятницу за 99,1 процента первоначальной цены: Tanaka 2013.

21. Как предсказать будущее

С. 270. …около 400 миллиардов долларов: Планкетт оценивает эту сумму за 2012 в 391 миллиард долларов. См. www.plunkettresearch.com/consulting-market-research/industry-and-business-data.

С. 270. «Каждый год индустрия прогнозов снабжает нас…»: Sherden 1998, 5.

С. 271. «Мы обескураживающе быстро достигли точки»: Tetlock 2005.

С. 271. Состязание по прогнозам: «How to Win at Forecasting: A Conversation with Philip Tetlock» edge.org/conversation/win-at-forecasting.

С. 272. «механизированные «будки для объятий»: прогнозы 2006, архивировано на www.faithpopcorn.com.

С. 272. «всплеск популярности сленга 1950-х»: прогнозы 2006, на www.faithpopcorn.com.

С. 272. «будет принимать решения на поле боя»: прогнозы 2011, на www.faithpopcorn.com.

С. 272. «по мере того, как стоимость генетической модификации»: прогнозы 2006, на www.faithpopcorn.com.

22. Как переиграть фондовую биржу

С. 279. «Я критиковал всех…, кто заявлял»: Cassidy 2007.

С. 280. трейдеры торгового зала могут предсказать движение цен: Niederhoffer and Osborne 1966, 897.

С. 282. «профессиональные трейдеры скажут, что эти правила или их эквивалент им очень знакомы»: Niederhoffer and Osborne 1966, 914.

С. 283. …Кили сообщил, что с Таиландом…: Cassidy 2007.

С. 283. …больше половины дневной торговли: Steinert-Threlkeld 2013.

С. 285. …трейдинг опасен для вашего состояния: Barber and Odean 2007.

С. 285. Исследование среднего инвестора фирмой DALBAR: Richards 2010.

С. 285. «Люди склонны переоценивать свои возможности»: Nocera 2012.

С. 285. …акции американских взаимных фондов на 266 миллиардов долларов: Harris 2001.

С. 288. …прибыль за 5 или 10 лет: Graham and Dodd 1934, 452.

С. 288. … прогнозы аналитиков на текущую прибыль: Sharpe 2002, 637.

С. 294. «Создается впечатление, что прогнозировать…»: Shiller 1996.

С. 296. «Инвесторам, настроенным на долгосрочные вложения, рекомендуется»: Shiller 2005, 187.

С. 296. «Предположим, было продемонстрировано…»: Bogle 2007.

С. 297. …всего за 10 дней могли бы практически утроить состояние: Эти подсчеты сделаны на основе данных, опубликованных на сайте Wall Street Journal, online.wsj.com/mdc/public/page/2_3024– djia_alltime.html.

С. 300. около половины процентного пункта в год: подсчет произведен на основе данных и графиков в Stein and DeMuth 2003, 37–42.

Эпилог. Колесо фортуны

С. 321. …300 миллиардов долларов: Эта цифра взята из Light, Rutledge, Singleton 2011, где нелегальные футбольный, баскетбольный и бейсбольный тотализаторы оцениваются суммой от 255 до 300 миллиардов долларов. Легальные спортивные ставки – это капля в море. В 2010 в Неваде они 2,8 миллиарда долларов.

С. 321. 5 миллиардов долларов: Это оценка Федеральной комиссии по торговле за 2003. Думаю, что сегодня цифра больше. См. www.ftc. gov/opa/2003/09/idtheft.shtm.

С. 321. 54 триллиона долларов: Roxburgh, Lund, Piotrowski 2011, 13.

С. 323. «Судьба чудовищна и пуста»: См. статью Wikipedia «O Fortuna».

Библиография

Adams, Tom (n. d.) “A Study of Two Pools.” www.poologic.com/study.htm.

Associated Press (2005). “Rock paper scissors settles auction house battle.” May 5, 2005.

Ayres, Ian (2007). Super–Crunchers. New York: Bantam.

Barber, Brad M., and Terrance Odean (2007). “Trading Is Hazardous to Your Wealth: The Common Stock Investment Performance of Individual Investors.” Journal of Finance 55, 773–806.

Bar–Eli, Michael, Simcha Avugos, and Markus Raab (2006). “Twenty Years of Hot Hand Research: Review and Critique.” Psychology of Sport and Exercise 7, 525–553.

Bechtel–Wherry, Lori J., and Kenneth Womack (2009). Penn State Altoona. Mount Pleasant, SC: Arcadia Publishing.

Behrens, Andy (2010). “NCAA bracket update: We all lost to a guinea pig.” Yahoo! Sports, Apr. 28, 2010. sports.yahoo.com/fantasy/blog/roto_arcade/post/ NCAA-bracket-update-We-all-lost-to-a-guinea-pig?urn=fantasy,237132.

Belkin, Lisa (2002). “The Odds of That.” New York Times, Aug. 11, 2002.

Bender, Edward A. (n. d.). “Betting on Football Pools.” math.ucsd.edu/~ebender/87/pools.ps.

Benford, Frank (1938). “The Law of Anomalous Numbers.” Proceedings of the American Philosophical Society 78, 551–572.

Berber, Bernd, and Alexandra Scacco (2012). “What the Numbers Say: A Digit-Based Test for Election Fraud.” Political Analysis 20, 211–234. files.nyu.edu/bb89/public/files/Beber_Scacco_ElectionFraud.pdf.

Berger, Arno, and Theodore P. Hill (n. d.) “Benford’s Law Strikes Back: No Simple Explanation in Sight for Mathematical Gem.” digitalcommons.calpoly.edu/cgi/viewcontent.cgi?article=1074 & context=rgp_rsr.

Bernard, Carole, and Phelim Boyle (2009). “Mr. Madoff ’s Amazing Returns: An Analysis of the Split–Strike Conversion Strategy.” www.northernfinance.org/2009/program/papers/233.pdf.

Berton, Lee (1995). “He’s Got Their Number: Scholar Uses Math to Foil Financial Fraud.” Wall Street Journal, Jul. 10, 1995.

Breiter, David, and Bradley Carlin (1997). “How to Play Office Pools If You Must.” Chance 10, 5–11.

Brooks, Caryn (2011). “How to win your office pool without really trying (sort of).” Reuters, Feb. 25, 2011. blogs.reuters.com/reuters-money/2011/02/25/how-to-win-your-office-pool-without-really-trying-sort-of/.

Brown, William O., and Raymond D. Sauer (1993). “Does the Basketball Market Believe in the Hot Hand? Comment.” American Economic Review 83, 1377–1386.

Browne, Malcolm W. (1998). “Following Benford’s Law, or Looking Out for No.1.” New York Times, Aug. 4, 1998, F4.

Bui, Kha (2011). “Das Benford’sche Gesetz.” Working paper, Max–von–Laue Gymnasium, Koblenz, Germany.

Bullock, Nichole (2012). “US corporate bond yields hit record low.” Financial Times, Feb. 15, 2013. www.ft.com/intl/cms/s/0/0a3cad02–57f7–11e1-ae89–00144feabdc0.html#axzz1mawRD46e.

Burton, Steven J., Richard R. Sudweeks, Paul F. Merrill, and Bud Wood (1991). “How to Prepare Better Multiple–Choice Test Items: Guidelines for University Faculty.” Provo, Utah: Brigham Young University Testing Services.

Butler, Sarah Lorge (2010). “NCAA Brackets: How to Win Your March Madness Pool.” CBS News, Mar. 12, 2010. www.cbsnews.com/8301–505123_162–51403055/ncaa-brackets-how-to-win-your-march-madness– pool/.

Camerer, Colin F. (1989). “Does the Basketball Market Believe in the ‘Hot Hand’?” American Economic Review 79, 1257–1261.

Campbell, John Y., and Robert J. Shiller (1998). “Valuation Ratios and the Long– Run Stock Market Outlook.” Journal of Portfolio Management, Winter 1998, 11–26.

Cassidy, John (2007). “The Blow-Up Artist.” New Yorker, Oct. 15, 2007.

Chapanis, Alphonse (1953). “ Random–number Guessing Behavior.” American Psychologist 8, 332.

Chapanis, Alphonse (1995). “Human Production of ‘Random’ Numbers.” Perceptual and Motor Skills 81, 1347–1363.

Chapanis, Alphonse (1999). The Chapanis Chronicles: 50 Years of Human Factors Research, Education, and Design. Santa Barbara: Aegean Publishing.

Chernoff, Herman (1981). “How to Beat the Massachusetts Numbers Game.” Mathematical Intelligencer 3, 166–172.

Chew, Robert (2009). “Madoff ’s Banker: Where Was JPMorgan Chase?” Time, Mar. 25, 2009. www.time.com/time/business/article/0,8599,1887338,00.html.

Chiappori, P.—A., S. Levitt, and T. Groseclose (2002). “Testing Mixed–Strategy Equilibria When Players Are Heterogeneous: The Case of Penalty Kicks in Soccer.” American Economic Review 92, 1138–1151.

Clifford, Stephanie (2012). “Shopper Alert: Price May Drop for You Alone.” New York Times, Aug. 9, 2012.

Cones, Harold, John H. Bryant, and Martin Blankinship (2003). Zenith Radio, the Glory Years, 1936–1945: History and Products. Altgen, Penna.: Schiffer Publishing.

Coupling, J. J. (1950). “Science for Art’s Sake.” Astounding Science Fiction, Nov. 1950, 83–92.

De Bondt, Werner, and Richard H. Thaler (1985). “Does the Stock Market Overreact?” Journal of Finance 40, 793–805.

Deckert, Joseph, Mikhail Myagkov, and Peter C. Ordeschook (n. d.). “The Irrelevance of Benford’s Law for Detecting Fraud in Elections.” www.vote.caltech.edu/sites/default/files/benford_pdf_4b97cc5b5b.pdf.

DeStefano, Joseph, Peter Doyle, and J. Laurie Snell (2003). “The Evil Twin strategy for a football pool.” www.math.dartmouth.edu/~doyle/docs/twin/twin.pdf.

Duhigg, Charles (2012). “How Companies Learn Your Secrets.” New York Times, Feb. 16, 2012.

Falk, Ruma (1981). “The Perception of Randomness.” In Proceedings, Fifth International Conference for the Psychology of Mathematics Education. Grenoble, France.

Fama, Eugene (1991). “Efficient Capital Markets, II.” Journal of Finance 46, 1575–1617.

Feller, William (1968). An Introduction to Probability Theory and Its Applications. New York: Wiley.

Fisher, Daryl (2004). “Serving up the unpredictable.” ADDvantage, Jul. 2004. www.addvantageuspta.com/default.aspx?act=newsletter. aspx & category=ADDvantage & menuitemid=344 & MenuGroup=ADD-depts & NewsLetterID=484 & & AspxAutoDetectCookieSupport=1.

Garcia, Michelle (2005). “Smart cookie brings good fortune to 110 in Powerball.”Washington Post, May 12, 2005.

Gardner, Martin (1975). Mathematical Carnival. New York: Knopf.

Geoghegan, Bernard Dionysius (2011). “From Information Theory to French Theory: Jakobson, L?vi–Strauss, and the Cybernetic Apparatus.” Critical Inquiry 38, 96–126.

Gilovich, Thomas (1993). How We Know What Isn’t So: The Fallibility of Human Reason in Everyday Life. New York: Free Press.

Gilovich, Thomas, Robert Vallone, and Amos Tversky (1985). “The Hot Hand in Basketball: On the Misperception of Random Sequences.” Cognitive Psychology 17, 295–314.

Gladstone, Beth Pinsker (2012). “Abandon online shopping cart, reap discount?” Reuters, Jun. 7, 2012.

Golden, Daniel (2009). “Cash Me If You Can.” Portfolio.com, Mar. 18, 2009.

Goodfellow, Louis D. (1992). “A Psychological Interpretation of the Results of the Zenith Radio Experiments in Telepathy.” Journal of Experimental Psychology: General 121, 130–144. A reprint of the 1938 article.

Goudsmit, S. (1977). “Pitfalls in elementary probability.” Proceedings of the American Philosophical Society 121, 188–189.

Graham, Benjamin, and David L. Dodd (1934). Security Analysis. New York: McGraw Hill, 1934.

Hagelbarger, D.W. (1956). “SEER, A Sequence Extrapolating Robot.” IRE Transactions on Electronic Computers, Mar. 1956, 1–7.

Haladyna, Thomas M., Steven M. Downing, and Michael C. Rodriguez (2002). Applied Measurement in Education 15, 309–334.

H?m?l?inen, Heikki, Iiro Honkala, Simon Litsyn, and Patric ?stergard (1995). “Football pools – A game for mathematicians.” American Mathematical Monthly 102, 579–588.

Harris, Bryan (2011). “Learn About Passive Index Funds Strategy.” www.indexingblog.com/2011/11/06/lessons-in-mutual-fund-flows.

Heller, Nathan (2012). “Listen and Learn.” New Yorker, Jul. 9, 2012.

Henriques, Diana B. (2011). “The Lasting Shadow of Bernie Madoff.” New York Times, Dec. 10, 2011.

Hill, Theodore P. (1988). “Random number guessing and the first digit phenomenon.” Psychological Reports 62, 967–971.

Hill, Theodore P. (1998). “The First Digit Phenomenon.” American Scientist 2.

Hill, Theodore P. (1999). “The Difficulty of Faking Data.” Chance 12.3, 27–31.

Horn, John, Nichole Sperling, and Doug Smith (2012). “Oscar voters overwhelmingly white, male.” Los Angeles Times, Feb. 19, 2012.

Horn, Stacy (2009a). Unbelievable: Investigations into Ghosts, Poltergeists, Telepathy, and Other Unseen Phenomena, from the Duke Parapsychology Laboratory. New York: HarperCollins.

Horn, Stacy (2009b). “ESP Games and Academic Politics” (blog post). Unbelievable, Oct. 18, 2009. www.echonyc.com/~horn/unbelievable/?p=1275.

Hsu, E.H. (1948). “An experimental study on ‘mental numbers’ and a new application.” Journal of General Psychology 38, 57–67.

Kahneman, Daniel (2011). Thinking, Fast and Slow. New York: Farrar, Straus and Giroux.

Kahneman, Daniel, and Amos Tversky (1972). “Subjective Probability: A Judgment of Representativeness.” Cognitive Psychology 3, 430–454.

Kaplan, Edward H., and Stanley J. Garstka (2001). “March Madness and the Office Pool.” Management Science 7, 369–382.

Keller, Maryann (2000). “Getting a Premium Over List Price.” Automotive Industries, May 1, 2000.

Kneale, Klaus (2009). “How Do You Control CEO Rage?” Forbes.com, Jul. 10, 2009. См. www.forbes.com/2009/07/10/ceo-anger-management-ceonetwork-leadership-outbursts_slide_2.html.

Kovash, Kenneth, and Steven D. Levitt (2009). “Professionals Do Not Play Minimax: Evidence From Major League Baseball and the National Football League.” National Bureau of Economic Research Working Paper 15347.www.nber.org/papers/w15347.

Kubovy, Michael, and Joseph Psotka (1976). “The Predominance of Seven and the Apparent Spontaneity of Numerical Choices.” Journal of Experimental Psychology: Human Perception and Performance 2, 291–294.

Lavietes, Stuart (2002). “Alphonse Chapanis Dies at 85; Was a Founder of Ergometrics.” New York Times, Oct. 15, 2002.

Lazo, Alejandro (2013). “Home price rise fuels fear of boom mentality.” Los Angeles Times, Jan. 30, 2013.

Leinweber, David J. (1998). “What’s the Stock Market Got to Do with the Production of Butter in Bangladesh?” Money, Mar. 1998.

Levitt, Steven. (2004). “Why are gambling markets organized so differently from financial markets?” Economic Journal 114, 223–246.

Light, Glenn, Karl Rutledge, and Quinton Singleton (2011). “Betting on the U. S. Market: A Discussion of the Legality of Sports Gaming Businesses.” UNLV Center for Gaming Research Occasional Paper Series 12. gaming.unlv.edu/papers/cgr_op12_light_rutledge_singleton.pdf.

Lopes, Lola L. (1982). “Doing the Impossible: A Note on Induction and the Experience of Randomness.” Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory, and Cognition 8, 626–636.

Lucky, Robert W. (1989). Silicon Dreams: Information, Man, and Machine. New York: St. Martin’s.

Lutz, Mary Champion, and Alphonse Chapanis (1955). “Expected Locations of Digits and Letters on Ten–Button Keysets.” Journal of Applied Psychology 39, 314–317.

Lux, Hal (2000). “The Secret World of Jim Simons.” Institutional Investor, Nov. 1, 2000. faculty.fuqua.duke.edu/~charvey/Teaching/BA453 _2006/II_On_Jim_.pdf.

MacLean, Leonard, William T. Ziemba, and George Blazenko (1987). “Growth versus Security in Dynamic Investment Analysis.” University of British Columbia, Faculty of Commerce and Business Administration, mimeograph.

Massey, Cade, and Richard H. Thaler (2010). “The Loser’s Curse: Overconfidence vs. Market Efficiency in the National Football League Draft.” Working paper, ssrn.com/abstract=697121.

Mather, Victor (2011). “2011 N.C.A.A. Tournament: How to Win a Pool That Rewards Upsets.” New York Times, Mar. 14, 2011.

Matson, John (2012). “The Not So Hot Hand.” Scientific American, Feb. 2012, 16.

Maue, Rick (2000). The Book of Haunted Magick. Pittsburgh: Deceptions Unlimited.

McCool, Grant (2011). “Ex-Madoff trader admits faking records since 70s.” Reuters, Nov. 21, 2011. news.yahoo.com/ex-madoff-trader-admits-faking-records-since-70s-203324439.html.

McFall, Todd A., Charles R. Knoeber, and Walter N. Thurman (2009). “Contests, Grand Prizes, and the Hot Hand.” Journal of Sports Economics 10, 236–255.

Metrick, Andrew (1996). “March Madness? Strategic behavior in NCAA basketball tournament betting pools.” Journal of Economic Behavior & Organization 30, 159–172.

Miller, George A. (1956). “The Magical Number Seven, Plus or Minus Two: Some Limits on Our Capacity for Processing Information.” Psychological Review 63, 81–97.

Mlodinow, Leonard (2009). “The Triumph of the Random.” Wall Street Journal, Jul. 16, 2009.

Moody, Reginald F. (2010). “Taking Tips from Zenith’s Legendary Eugene McDonald, Jr.: Getting Public Relations and Advertising to Say ‘I Do.’ ”Public Relations Journal 4, 1–15.

Morrissey, Janet (2011). “Retiring Without a Home Loan.” New York Times, Nov. 10, 2011.

Neiman, Tal, and Yonatan Loewenstein (2011). “Reinforcement learning in professional basketball players.” Nature Communications 2:569, DOI: 10.1038/ncomms1580.

Nelson, Douglas L., Cathy L. McEvoy, and Thomas A. Schreiber (1998). “The University of South Florida word association, rhyme, and word fragment norms.” www.usf.edu/FreeAssociation.

Newcomb, Simon (1881). “Note on the frequency of use of the different digits in natural numbers.” American Journal of Mathematics 4, 39–40.

Newmark, Evan (2010). “Mean Street: Crash – The Machines Are in Control Now.” Wall Street Journal, May 6, 2010. blogs.wsj.com/deals/2010/05/06/mean–street-crash-the-machines-are-in-control-now/.

Niederhoffer, Victor, and M.F.M. Osborne (1966). “Market Making and Reversals on the Stock Exchange.” Journal of the American Statistical Association 61, 897–916.

Niemi, Jarad B., Bradley P. Carlin, and Jonathan M. Alexander (2008). “Contrarian Strategies for NCAA Tournament Pools: A Cure for March Madness?” Chance 21, 39–46.

Nigrini, Mark J. (1993). “Can Benford’s Law Be Used in Forensic Accounting?” Balance Sheet, Jun. 1993, 7–8.

Nigrini, Mark J. (1996). “A Taxpayer Compliance Application of Benford’s Law.” Journal of the American Taxation Association 18, 72–91.

Nigrini, Mark J. (2005). “An Assessment of the Change in the Incidence of Earnings Management Around the Enron–Andersen Episode.” Review of Accounting and Finance 4, 92–110.

Nigrini, Mark J. (2012). Benford’s Law: Applications for Forensic Accounting, Auditing, and Fraud Detection. New York: Wiley.

Nocera, Joseph (2005). “$100 Billion in the Hands of a Computer.” New York Times, Nov. 20, 2005.

Nocera, Joe (2012). “My Faith–Based Retirement.” New York Times, Apr. 27, 2012.

Palmer, Brian (2012). “Your Pet’s Name vs. Where You Met Your Spouse.” Slate, Jun. 7, 2012. www.slate.com/articles/news_and_politics/explainer/2012/06/mitt_romney_email_hack_which_

password_recovery_questions_are_most_secure_.html.

P?t?ri, Eero J. (2009). “Do Hot Hands Warm the Mutual Fund Investor? The Myth of Performance Persistence Phenomenon.” International Research Journal of Finance and Economics 34, 117–139.

Patterson, Scott (2010). The Quants. New York: Crown Business.

Paul, Rodney J., Andrew P. Weinbach, and Brad Humphreys (2011). “The Belief in the ‘Hot Hand’ in the NFL: Evidence from Betting Volume Data.” University of Alberta Working Paper 2011–16.

Perlroth, Nichole (2012). “How to Devise Passwords That Drive Hackers Away.” New York Times, Nov. 7, 2012.

Pinker, Steven (2011). The Better Angels of Our Nature: Why Violence Has Declined. New York: Viking.

Pinkham, Roger S. (1961). “On the Distribution of First Significant Digits.” Annals of Mathematical Statistics 32, 1223–1230.

Poe, Edgar Allan (1845). “The Purloined Letter.” xroads.virginia.edu/~hyper/poe/purloine.html.

Poole, Kate (2011). “Analytics Industry Expected to Grow, Advance in 2011.” EContent, Jan./Feb. 2011. www.econtentmag.com/Articles/News/News-Feature/Analytics-Industry-Expected-to-Grow-Advance-in-2011–73911.htm.

Poundstone, William (2005). Fortune’s Formula: The Untold Story of the Scientific Betting System that Beat the Casinos and Wall Street. New York: Hill and Wang.

Poundstone, William (2010). Priceless: The Myth of Fair Value (and How to Take Advantage of It). New York: Hill and Wang.

Ramos, Sophia (2009). “The Size and Structure of the World Mutual Fund Industry.” European Financial Management 15, 145–180.

Rampell, Catherine (2008). “Madoff: As Consistent a Golfer as He Was an Investor.” New York Times, Dec. 19, 2008.

Rath, Gustave J. (1966). “Randomization by Humans.” American Journal of Psychology 79, 97–103.

Reichenbach, Hans (1949). The Theory of Probability. Berkeley: University of California Press.

Richards, Carl (2010). “Investors Are Still Behaving Badly.” New York Times, Aug. 5, 2010.

Ross, Bruce M. (1955). “Randomization of a Binary Series.” American Journal of Psychology 68, 136–138.

Roxburgh, Charles, Susan Lund, and John Piotrowski (2011). “Mapping global capital markets 2011.” McKinsey & Company, www.cfr.org/economics/mckinsey-global-institute-mapping-global-capital-markets-2011/p25592.

Salsman, Richard M. (2004). “The Cause and Consequences of the Great Depression, Part 1: What Made the Roaring ’20s Roar.” Intellectual Activist, Jun. 2004.

Scherzer, Lisa (2012). “Cracking Your PIN Code: Easy as 1–2–3–4.” Yahoo! Finance, Sept. 21, 2012. finance.yahoo.com/blogs/the-exchange/cracking-pin-code-easy-1-2-3-4-130143629.html.

Schiffman, Nathaniel (2005). Abracadabra! Amherst, NY: Prometheus Books.

Schroeder, Manfred (1992). Fractals, Chaos, Power Laws: Minutes from an Infinite Paradise. New York: W. H. Freeman.

Shannon, C.E. (1948). “A Mathematical Theory of Communication.” Bell System Technical Journal, Jul. and Oct. 1948, 379–423; 623–656.

Shannon, Claude (1953). “A Mind-Reading Machine.” Bell Laboratories memorandum, Mar. 18, 1953.

Poundstone, William (1955). “ Game–Playing Machines.” Journal of the Franklin Institute 250, 447–453.

Sharpe, Steven (2002). “Re-examining Stock Valuation and Inflation: The Implication of Analysts’ Earning Forecasts.” Review of Economics and Statistics 84, 632–48.

Sherden, William A. (1998). The Fortune Sellers: The Big Business of Buying and Selling Predictions. New York: John Wiley.

Shiller, Robert J. (1996). “ Price–Earnings Ratios as Forecasters of Returns: The Stock Market Outlook in 1996.” www.econ.yale.edu/~shiller/data/peratio.html.

Shiller, Robert J. (2005). Irrational Exuberance (second edition). New York: Broadway Books.

Siegler, M. G. (2009). “One of the 32 Million With a RockYou Account? You May Want to Change All Your Passwords. Like Now.” Techcrunch.com, Dec. 14, 2009. techcrunch.com/2009/12/14/rockyou-hacked/.

Singer, Natasha (2012). “Secret E-Scores Chart Consumers’ Buying Power.” New York Times, Aug. 19, 2012.

Sobyanin, Alexandar and V. Suchovolsky (1993). “Elections and the Referendum December 11, 1993, in Russia.” Report to the Administration of the President of the RF, Moscow.

Spencer-Brown, G. (1957). Probability and Scientific Inference. London: Longmans, Green.

Stein, Ben, and Phil DeMuth (2003). Yes, You Can Time the Market! New York: John Wiley.

Stein, Mark A. (1993). “ ‘Evil Twin’ Helps Even the Odds in Office Betting Pools.” Los Angeles Times, Apr. 17, 1993.

Steinert-Threlkeld, Tom (2013). “High-Frequency Trading Less Profitable, Less Prevalent.” TradersMagazine.com, Mar. 1, 2013. www.tradersmagazine.com/news/high-frequency-trading-less-profitable-prevalent-110953-1.html.

Tanaka, Sanette (2013). “The Best Day to List a Home Is…” Wall Street Journal, Feb. 8, 2013.

Tetlock, Philip. Expert Political Judgment: How Good Is It? How Can We Know? Princeton: Princeton University Press, 2005.

Thaler, Richard H., and William T. Ziemba (1988). “Anomalies: Pari-mutual Betting Markets: Racetracks and Lotteries.” Journal of Economic Perspectives 2, 161–174.

Time (uncredited) (1936). “Zenith.” Time, Jun. 29, 1936.

Time (uncredited) (1938). “Radio Patterns and Peepholes.” Time, Sep. 5, 1938.

Time (uncredited) (1946). “McDonald v. the Adenoidal.” Time, Feb. 4, 1946.

Tuttle, Brad (2012). “The Passive– Aggressive Way to Haggle Online: Abandon Your Shopping Cart.” Time, Sep. 27, 2012.

Tversky, Amos, and Thomas Gilovich (1989a). “The Cold Facts about the ‘Hot Hand’ in Basketball.” Chance 2, 16–21.

Tversky, Amos, and Thomas Gilovich (1989b). “The ‘Hot Hand’: Statistical Reality or Cognitive Illusion?” Chance 2, 31–34.

Tversky, Amos, and Daniel Kahneman (1971). “Belief in the Law of Small Numbers.” Psychological Bulletin 76, 105–110.

Tversky, Amos, and Daniel Kahneman (1974). “Judgment under uncertainty: Heuristics and biases.” Science 185, 453–458.

Tversky, Amos, and Daniel Kahneman (1983). “Extensional Versus Intuitive Reasoning: The Conjunction Fallacy in Probability Judgment.” Psychological Review 90, 293–315.

Varian, Hal (1972). “Benford’s law.” American Statistician 26, 65.

Vendantam, Shankar (2011). “Under Pressure, Soccer Goalies Tend to Dive Right.” “All Things Considered” story for NPR, Aug. 2, 2011. www.npr.org/2011/08/02/138922339/under-pressure-soccer-goalies-tend-to-dive-right.

Vogel, Carol (2005). “Rock, Paper, Payoff: Child’s Play Wins Auction House an Art Sale.” New York Times, Apr. 29, 2005.

Wagenaar, W.A. (1972). “Generation of Random Sequences by Human Subjects: A Critical Survey of Literature.” Psychological Bulletin 77, 65–72.

Walker, Douglas, and Graham Walker (2004). The Official Rock Paper Scissors Strategy Guide. New York: Simon & Schuster.

Walker, Mark, and John Wooders (2001). “Minimax Play at Wimbledon.” American Economic Review 91, 1521–1538.

Weatherall, James Owen (2013). The Physics of Wall Street. Boston and New York: Houghton Mifflin Harcourt.

Weinstein-Gould, Jesse (2009). “Keeping the Hitter Off Balance: Mixed Strategies in Baseball.” Journal of Quantitative Analysis in Sports 2, article 7.

Weir, Matt, Sudhir Aggarwal, Michael Collins, and Henry Stern (2010). “Testing Metrics for Password Creation Policies by Attacking Large Sets of Revealed Passwords.” web.cs.wpi.edu/~cshue/cs525/papers/ passwords_revealed-weir.pdf.

Wever, Sean, and David Aadland (2010). “Herd Behavior and Underdogs in the NFL.” www.uwyo.edu/aadland/research/nflbets.pdf.

Whipp, Glenn (2012). “Oscar predictions: We call the four acting races.” Los Angeles Times, Feb. 25, 2012.

Whitehouse, Kaja, and Mark Decambre (2008). “Bernie’s Bravado: Madoff’s Desperate Acts to Save Fund from Implosion.” New York Post, Dec. 18, 2008. www.nypost.com/p/news/business/item_e2ldeTLlP2nP7lNqcIDpWK; jsessionid=FF247983DD3AB6226FE22DBBF90CAF71.

Wiles, Joel (2006). “Mixed Strategy Equilibrium in Tennis Serves.” Duke University honors thesis. econ.duke.edu/uploads/assets/dje/2006_Symp/Wiles.pdf.

Zetter, Kim (2009). “Weak Password Brings ‘Happiness’ to Twitter Hacker.” Wired.com, Jan. 6, 2009. www.wired.com/threatlevel/2009/01/ professed– twitt/.

Ziemba, William T., Shelby L. Brumelle, Antoine Gautier, and Sandra L. Schwartz (1986). Dr. Z’s 6/49 Lotto Guidebook. Vancouver and Los Angeles: Dr. Z Investments.

Примечания

1

Самый крупный поставщик телефонной связи в США, работает с 1885 г. (Если далее не указано иное – Прим. ред.)

(обратно)

2

Аллюзия на меч Эскалибур (Калибурн), который никто, кроме мифического английского короля Артура, не мог извлечь из валуна.

(обратно)

3

Провидец, предсказатель (англ.).

(обратно)

4

Притча гласит, что лучший лучник тот, кто видит только свою мишень и ничего вокруг нее.

(обратно)

5

Режиссер Джордж Ромеро, 1968.

(обратно)

6

Режиссеры Бобби и Питер Фаррелли, 2012.

(обратно)

7

Итальянский музыкант, дирижер. Работал в США. Отдал музыке около 70 лет.

(обратно)

8

Хороший парень (англ.).

(обратно)

9

Режиссеры Дж. Дж. Абрамс, Джек Бендер и др., с 2004–2010 гг.

(обратно)

10

Американская теннисистка, многократная победительница национальных и международных соревнований.

(обратно)

11

Фолд – отказ от дальнейшего участия в игре. При этом карты сбрасываются.

(обратно)

12

Клингоны – вымышленная инопланетная цивилизация гуманоидов-воинов из научно-фантастической вселенной сериала «Звездный путь».

(обратно)

13

В оригинале qwerty – стандартное расположение букв на клавиатуре еще со времен пишущих машинок.

(обратно)

14

Форма жаргона, когда первая и вторая половина слова меняются местами, после чего к образовавшемуся слову присоединяется суффикс «ay».

(обратно)

15

Метод решения поставленных производственных задач силами добровольцев с помощью информационных технологий.

(обратно)

16

Персонаж фильма 1968 г. «Продюсеры» (The Producers), эгоистичный и жадный человек.

(обратно)

17

Братья Маркс – популярный комедийный квинтет из США.

(обратно)

18

Заключительная часть чемпионата Национальной ассоциации студенческого спорта проходит в марте.

(обратно)

19

Имеется в виду мяч для игры в американский футбол, овальной формы.

(обратно)

20

То есть 340, 454 и 567 миллилитров.

(обратно)

21

Режиссер Ридли Скотт, 1981 г.

(обратно)

22

Начало традиционного рождественского сезона распродаж в Америке.

(обратно)

23

Понедельник, наступающий после «черной пятницы».

(обратно)

24

Рукописный поэтический сборник (XIII в.), найденный в 1803 г. в баварском монастыре Бойерн, включающий произведения средневековых странствующих поэтов (вагантов, голиардов). Большинство стихотворений на латинском языке, некоторые на средненемецком и старофранцузском. В 1935 г. немецкий композитор К. Орф положил на музыку 24 стихотворения, и это произведение известно сегодня также под названием «Кармина Бурана» («Carmina Burana»).

(обратно)

Оглавление

Пролог Машина для предсказаний

Часть первая Экспериментальное моделирование случайности

  1 Радиопередачи Zenith

  2 Как перехитрить соперника в игре «камень, ножницы, бумага»

  3 Как перехитрить тест с несколькими вариантами ответов

  4 Как выиграть в лотерею

  5 Как действовать на подаче при игре в теннис

  6 Как перехитрить соперника в бейсболе и футболе

  7 Как предсказать удар при выполнении футбольного пенальти

  8 Как предсказывать в карточных играх

  9 Как защитить пароль

  10 Как интерпретировать рейтинги, полученные с помощью краудсорсинга

  11 Как распознать фальшивые числа

  12 Как распознать числа, которыми манипулировали

  13 Как распознать финансовые пирамиды

Часть вторая Теория легкой руки

  14 В зоне

  15 Как выиграть в баскетбольный тотализатор

  16 Как выиграть у коллег в футбольный тотализатор

  17 Как выиграть в тотализатор на премии «Оскар»

  18 Как перехитрить «большие данные»

  19 Как предсказать розничные цены

  20 Как предсказать цены на недвижимость

  21 Как предсказать будущее

  22 Как переиграть фондовую биржу

Эпилог Колесо фортуны

Благодарности

Примечания

Библиография

Fueled by Johannes Gensfleisch zur Laden zum Gutenberg

Наш сайт является помещением библиотеки. На основании Федерального закона Российской федерации "Об авторском и смежных правах" (в ред. Федеральных законов от 19.07.1995 N 110-ФЗ, от 20.07.2004 N 72-ФЗ) копирование, сохранение на жестком диске или иной способ сохранения произведений размещенных на данной библиотеке категорически запрешен. Все материалы представлены исключительно в ознакомительных целях.

Copyright © читать книги бесплатно