Кривая обучаемости в области предсказаний

Кривая обучаемости в области предсказаний

Различие между Дваном и мной состоит в том, что, когда он бросал вызов практически любому игроку, по любым ставкам и в любое время, я находился в «верхнем среднем классе» игроков в покер, и порой мне нужно было сознательно играть с плохими игроками, чтобы оказываться фаворитом и зарабатывать деньги. К счастью, в годы покерного бума таких плохих игроков, которых часто называют «фиш»[133], было немало.

К покеру, как и к большинству других задач, требующих того или иного типа предсказания, вполне применима идея кривой обучаемости. Главная особенность этой кривой состоит в том, что это на самом деле кривая – наш прогресс при выполнении задачи не всегда линеен. Чаще всего его можно отобразить графически примерно так, как показано на рис. 10.3, и я называю эту зависимость принципом Парето в предсказаниях.

Рис. 10.3. Принцип Парето в области предсказаний

Вы видите график, по одной оси которого откладываются усилия, а по другой – правильность предсказаний. Эти оси можно назвать и иначе – допустим, опыт, с одной стороны, и умение – с другой. Однако в любом случае общая идея остается прежней. Под усилиями или опытом я понимаю сумму денег, количество времени или объем критического мышления, который вы желаете посвятить той или иной проблеме предсказания. Под правильностью или умением я понимаю то, насколько надежными окажутся предсказания в реальном мире.

Название для кривой происходит от широко известной деловой максимы, называемой «принципом Парето» или «правилом 80–20» (пример: 80 % вашей прибыли поступает от 20 % ваших клиентов{671}). В применении к покеру ее можно сформулировать примерно так: вы можете многого добиться, регулярно используя несколько базовых правил. Например, в покере вы можете значительно снизить свои потери, научившись сдаваться с плохими картами, делать ставки на лучшие и обучаясь думать о том, какие карты оказываются на руках вашего оппонента. Если вы научитесь всему этому, то вполне возможно, что в 80 % времени вы будете принимать те же решения, что лучшие игроки в покер, такие как Дван, – даже если вы потратили на изучение игры всего 20 % того времени, которое потратил он.

Это соотношение проявляется и во многих других дисциплинах, в которых предсказания жизненно необходимы. Самые важные 20 % часто обусловлены наличием правильных данных, правильной технологии и правильных стимулов. Вам нужно иметь какую-то информацию – в идеале чем больше, тем лучше, – и вам следует убедиться в том, что она обладает соответствующим уровнем качества.

Вы должны до определенной степени овладеть инструментами, используемыми в вашей профессии. Конечно, хорошо иметь высококлассную технологию, но еще более важно знать, как использовать то, что у вас есть. Нужно заботиться о том, чтобы прогнозы были «правильными» – то есть о выявлении объективной истины, – а не о том, чтобы создавать приятные или удобные для кого-то прогнозы или говорить слова, позволяющие вам пробиться на телевизионные экраны.

Затем вы сможете продвинуться еще на несколько промежуточных шагов, развивая некоторые практические методы (эвристические правила), основанные на опыте, здравом смысле и более-менее систематическом подходе, позволяющем делать прогнозы, а не строить догадки для каждого случая.

Все это совсем непросто, многим подобные вещи не удаются. Однако, с другой стороны, они не слишком сложны, и с их помощью вы можете делать прогнозы, 80 % из которых будут соответствовать уровню прогнозов от самых точных экспертов в мире.

Иногда, однако, самое главное состоит не в том, насколько хороши ваши предсказания в абсолютном смысле, а то, насколько они хороши по сравнению с прогнозами конкурентов.

В покере вы можете принимать правильные решения в 95 % случаев и все равно потерять последнюю рубашку, играя с людьми, которые делают правильные прогнозы в 99 % случаев. Аналогичным образом, для того чтобы обыграть фондовый рынок, вы должны создавать более качественные прогнозы, чем члены команды инвесторов в хороших костюмах с магистерскими степенями, полученными в университетах «Лиги плюща»[134], с зарплатами, выраженными семизначными цифрами, и имеющие в своем распоряжении самые продвинутые компьютерные системы. В подобных случаях вам придется приложить массу дополнительных усилий для победы над конкурентами.

Вскоре вы обнаружите, что отдача от усилий станет меньше. Приобретение новых знаний и опыта, мероприятия по улучшению стратегии и дополнительные переменные, которые вы включаете в свою модель прогнозирования, будут приводить лишь к незначительным улучшениям (рис. 10.4). У вас уже есть набор полезных правил – и теперь вам потребуется понять, в чем состоят исключения из них.

Рис. 10.4. Принцип Парето в области предсказаний в конкурентной среде

Однако в случае, когда в какой-либо области царит высокая конкуренция, именно такие болезненные и не всегда приносящие видимый успех усилия позволяют зарабатывать любые суммы денег. Это своего рода «водораздел», установленный конкуренцией, и ваша прибыль будет напоминать верхушку айсберга – небольшая часть конкурентных преимуществ плавает на поверхности, однако под ней скрывается огромный массив усилий, требующихся для их поддержки.

Я старался уклоняться от работы по подобной схеме. Мне повезло – я смог воспользоваться рядом преимуществ в областях, где уровень водораздела оставался достаточно низким и, чтобы достигнуть успеха, было достаточно лишь правильно применять ряд основных правил. Одна из таких областей – бейсбол в эру, предшествовавшую «Moneyball». Билли Бин смог многого добиться, поняв несколько простых вещей – например, то, что процент успешных достижений баз на поле является более хорошим показателем для оценки наступательных качеств игрока, чем процент удачных попаданий по мячу. В наши дни это понимают почти все. Если бы в области политики у FiveThirtyEight имелся десяток клонов, то мой перевес над остальными игроками был бы в лучшем случае минимальным. Однако часто я, по сути, «конкурирую» с политическими тяжеловесами типа участников McLaughlin Group, которые даже не пытаются создавать точные предсказания. То же самое происходило и в мире покера в середине 2000?х гг. Стабильный приток новых и неопытных игроков, посмотревших телевизионные трансляции и считавших, что после этого они научились играть, позволял сохранять низкий уровень водораздела.

Очень хорошо, если вы обладаете хорошими аналитическими навыками, применяемыми в целом ряде дисциплин: в высококонкурентной среде они вам очень пригодятся. Порой вы можете заработать прибыль, занимаясь удачными предсказаниями в областях, где конкуренция уступает неправильным стимулам, плохим привычкам или слепой приверженности традиции – или благодаря тому, что в вашем распоряжении будут более качественные данные или технологии. Гораздо сложнее переигрывать других там, где все остальные правильно используют основные правила и где вы можете одурачить самого себя, считая, что у вас имеется значительный перевес.

В целом обществу нужно изрядно постараться, чтобы получать более качественные предсказания (хотя эти усилия могут потребовать значительной работы с минимальной немедленной наградой). Как минимум мы должны понимать, что создаваемые нами аппроксимации следуют ряду компромиссов. Однако если вы относитесь к предсказанию как к деловому предложению, то вам будет проще найти какое-нибудь место, где вы можете почувствовать себя большой рыбой в маленьком пруду.