Профессионалы Уолл-стрит и опытные инвесторы гордятся своей способностью видеть вероятные последствия событий. Если круизное судно тонет у берегов Италии, как это отразится на акциях компании, владеющей этим судном, или на акциях ее прямых конкурентов? Если Европейский Центральный банк начинает переговоры с греческими властями о предоставлении финансовой помощи, как это повлияет на цену золота или на котировки итальянских, французских или португальских облигаций? У некоторых людей имеются реальные навыки в нахождении ответов на подобные вопросы, они, как шахматные гроссмейстеры, способны различать едва заметные подсказки, пользуясь своим многолетним практическим опытом. Тем не менее возможность точного прогнозирования конечных последствий одного или нескольких событий, скорее всего, сильно преувеличена, поскольку количество вариантов дальнейшего развития ситуации слишком велико.

Примерно 20 лет назад эколог Петер Йоджиз привел на этот счет весомый аргумент, связанный с экологическими пищевыми цепями . Тюлени едят треску. Соответственно, если тюленей по какой-то причине становится меньше, трески должно стать больше. Но тюлени едят и другую рыбу, например хека, который является прямым конкурентом трески. Таким образом, сокращение популяции тюленей ведет к увеличению численности хека и, соответственно, к ужесточению конкуренции для трески. Необходимо учитывать оба названных фактора, и, как показал Йоджиз, это только начало. Если посмотреть на структуру реальных пищевых цепочек, включая их «ветви» (отражающие причинно-следственные связи, подобные описанным выше) с участием четырех или более биологических видов, то, согласно Йоджизу, можно обнаружить более 225 миллионов различных побочных влияний. Простое логическое умозаключение о том, как A оказывает влияние на B, в результате чего оказываются задеты интересы С и зависящего от него D, представляет собой лишь самое начало описания подобной цепи взаимосвязей.

По сложности такие цепочки взаимосвязей вполне сопоставимы с тем, что происходит в сфере экономики и финансов, где для изучения сложных взаимодействий почти всегда требуется компьютерное моделирование. «Игра в меньшинство», как самый простой пример такого моделирования, и ее многочисленные вариации иллюстрируют происходящее на рынках с системной точки зрения. Мы уже отметили существование фазового перехода – между состояниями предсказуемости и непредсказуемости, – о чем никогда прежде не упоминалось в теориях, основанных на рыночном равновесии. Но практическое применение могут иметь и такие модели, которые рассматривают рынок как экологическую систему взаимозависимых убеждений и стратегий.

Примерно 15 лет назад у руководства торговой площадки NASDAQ возникли планы отказаться от использования традиционной дробной системы цен и перейти на более современный десятичный формат. Они ожидали, что изменение величины минимального изменения цены с «1/16» на «0,01» позволит сузить спреды между ценами покупки-продажи и привлечь на торговую площадку новых участников. Однако, прежде чем сделать следующий шаг, NASDAQ наняла ученых для того, чтобы они протестировали данную идею с использованием компьютерной модели рынка, созданной на основе «игры в меньшинство», и с учетом реальных условий проведения торгов на площадке NASDAQ.

Эта модель предусматривала участие в игре маркет-мейкеров, а также трейдеров, использующих самые разные торговые стратегии, ориентированные на различные временны́е интервалы и рынки. Кроме этого, все эти трейдеры должны были обладать способностью учиться на своих ошибках и, следовательно, быть в состоянии разрабатывать новые эффективные стратегии, никогда прежде не применявшиеся на реальном рынке. Для начала представители NASDAQ решили убедиться, что разработанная модель действительно позволяет воспроизводить реальное поведение рынка – колебания объема, цен, поведение маркет-мейкеров и т. д. Затем, удовлетворенные полученным результатом, они использовали ее для проверки своей идеи. По результатам тестирования выяснилось, что переход на десятичную систему цен действительно может оказаться полезным в принципе. Однако проведенные эксперименты позволили выявить наличие потенциальной проблемы. Оказалось, что снижение минимальной величины ценового изменения приводит к появлению у маркет-мейкеров возможности манипулирования биржевыми ценами в собственных финансовых интересах, даже при увеличении общей рыночной волатильности. Получив такое предупреждение, NASDAQ предприняла соответствующие превентивные меры, и переход на десятичную систему цен состоялся в 2001 году.

Эндрю Ло (среди многих других) объяснял большую часть неудач экономистов-теоретиков «завистью к физике» – желанием облечь свои теории в элегантную математическую форму и стремлением достичь универсальной справедливости, свойственной общей теории относительности или квантовой механике. Замечание Ло является довольно точным. Современные теории макроэкономики используют некоторые элементы, которые можно найти, например, в математике, фундаментальной физике или в квантовой электродинамике. Но, как я уже утверждал ранее, представление о физике как о науке прежде всего фундаментальных теорий является глубоко ошибочным. Результаты большинства физических исследований – от изучения процессов образования галактик или черных дыр до исследования характера распространения трещин в металлах – не могут быть сведены к нескольким уравнениям. Требуется понимать, что процессы могут быть нестабильными и что могут существовать обратные связи. Как правило, необходимо применение множества различных математических моделей и – неизбежно – крупномасштабного компьютерного моделирования. Так что если экономисты и страдали от зависти к физике, то лишь потому, что у них сформировалось ложное представление об этой науке.

На самом деле они должны были бы завидовать физике как действительно справедливому виду науки. Адаптация к неравновесному миру означает отказ от всяких надежд на создание «всеобъемлющей теории». Физики и другие ученые установили это на собственном горьком опыте. Даже, в сущности, простые проблемы могут легко привести к потере всякого желания выдавать умные и элегантные равновесные решения.