Сила рынков предсказаний. Часть 2

19-10-2016_d0b2_08_47_12

Ученые приближаются к пониманию того, почему эти «мини-Уолл-стрит» так хороши в прогнозировании результатов выборов и как они иногда ошибаются.

Исследование рынка

На счету рынков предсказаний есть также и несколько громких промахов, как, например, прогноз 85% вероятности сохранения Великобритании в составе Евросоюза по результатам «Брекзита», сделанный в день проведения референдума, 23 июня. (На самом деле граждане Великобритании с минимальным перевесом проголосовали за выход из Евросоюза.) Также рынки предсказаний значительно уступили обычным социологическим опросам в вопросе о том, станет ли Дональд Трамп кандидатом от республиканцев на пост президента США в 2016 году.

Эти примеры побудили ученых исследовать рынки предсказаний. Почему они работают так, как работают? Каковы их ограничения и по каким причинам они иногда ошибаются?

Возможно, наиболее основательный ответ на первый вопрос дал в 1945 году австрийский экономист Фридрих Хайек. Он утверждал, что рынки в целом можно рассматривать как механизмы для сбора огромного количества информации, имеющейся у отдельных участников, и синтезирования её в применимой на практике точке отсчёта, каковой является цена, которую люди готовы платить за товары или услуги.

Экономисты считают, что рынки предсказаний осуществляют сбор информации двумя способами. Первый – это «Мудрость толпы», подробно описанный экономическим обозревателем Джеймсом Шуровьески в книге, которую он так и озаглавил. Идея заключается в том, что группа людей с достаточно широким спектром мнений коллективно может интеллектуально превзойти каждого из участников группы в отдельности. Часто цитируемый пример – это игра, участников которой просят оценить количество леденцов в банке. Хотя отдельные догадки вряд ли попадут в точку, суммарные оценки, как правило образуют форму колоколообразной кривой, пик которой оказывается близок к точному ответу. Когда инвестор Джек Трейнор в 1987 году провёл этот эксперимент с 56 студентами, их средняя оценка числа бобов (887) была ближе к правильному ответу (850), чем каждый отдельный ответ, кроме одного.

Впрочем, как отмечал Шуровьески и другие исследователи, толпа демонстрирует подобную «мудрость» только в том случае, если в ней представлено достаточное разнообразие мнений. Если это не так, если независимые суждения людей оказываются искажены под давлением, под действием паники или даже просто под влиянием харизматичного оратора, «мудрость толпы» легко может обернуться коллективной ошибкой. «Пузырь» на рынке недвижимости середины 2000-х, ставший основной причиной финансового кризиса 2007-2008 гг., был примером подобной ошибки. Но в этот момент вступает в действие второй рыночный механизм. Иногда называемый маргинальной трейдерской гипотезой, он предполагает, что, в теории, всегда будут существовать отдельные люди, выискивающие ошибки основной массы людей. В процессе эти трейдеры будут выявлять недооценённые контракты для покупки и переоценённые для продажи, своими действиями способствуя возвращению цен к разумному уровню. Один из примеров показан в фильме 2015 года «Игра на понижение», в основу которого легла история реального хедж-фонда, который сделал ставку против необоснованного роста рынка недвижимости США и сумел хорошо заработать на кризисе.

Для проверки многих аспектов этой теоретической основы, включая то, как рынки предсказаний обобщают информацию в различных условиях, проводились лабораторные испытания. В 2009 г. был проведён эксперимент, имитировавший научные исследования и публикации, в рамках которого исследователи создали три рынка предсказаний, участники которых пытались предугадать, какая из вымышленных гипотез о биомеханическом пути развития в конечном итоге окажется верной.

Тестирование будущего в условиях эксплуатации

На одном рынке ключевая информация о пути развития была доступна всем участникам рынка, и трейдеры быстро сходились на правильном ответе. На втором рынке, аналогично проприетарным корпоративным исследованиям, информация принадлежала отдельным частным лицам, и трейдерам часто не удавалось достичь консенсуса. В третьем случае, аналогично тому, как информация, полученная в различных лабораториях, затем публикуется в журналах, информация изначально была конфиденциальной, а затем обнародовалась. Этот рынок мог находить правильные ответы, но отдельные лица, первыми получавшие полезную информацию, имели возможность использовать свои знания, чтобы предугадать движения рынка и извлечь некоторую прибыль.

Один из первых рынков предсказаний, посвящённый исключительно научным вопросам, вырос из проекта, основанного в 2011 году экономистом Робином Хансоном из Университета Джона Мейсона (Фэрфакс, штат Вирджиния). Проект, в последствии получивший известность под названием SciCast, включал вебсайт, на котором участники могли делать ставки на такие вопросы, как «Будет ли лабораторно подтверждённый случай коронавируса ближневосточного респираторного синдрома (БВРС или БВРС-КоВ) зафиксирован на территории США к 1 июня 2014 года?» (Такой случай был зафиксирован.) В 85% случаев оценки SciCast были более точными, чем в модели прогнозирования, участники которой не располагали необходимой информацией (см. go.nature.com/2dm6Ilp)

SciCast прекратил свою деятельность в 2015 году из-за недостатка финансирования. Но полученные результаты послужили толчком для создания Metaculus, рынка, открытого в ноябре 2015 года Агирре и его коллегой Грегом Лафлином, астрофизиком, на сегодняшний день работающим в Йельском университете, в Нью-Хейвен, штат Коннектикут. Сайт вырос из интереса Агирре к поиску «супер-предсказателей» – людей со способностями прогнозирования значительно выше среднего. Metaculus предлагает участникам ответить предугадать ответы на такие вопросы, как «Начнутся ли до конца 2017 года клинические испытания с использованием коротких палиндромных повторов в ДНК для генетического изменения живого человека?» или «Сообщит ли Национальный комплекс лазерных термоядерных реакций о выходе на самоокупаемость до начала 2017 года?»

Как и в SciCast, участники Metaculus не используют реальные деньги: вместо этого игроки перемещают ползунок по шкале в зависимости от того, как они оценивают вероятность наступления события и накапливают баллы опыта и точности прогнозов. «Отсутствие денежных ставок – отчасти вопрос целесообразности», – говорит Агирре. «Если вопрос заключается в том, выиграет ли Хилари Клинтон выборы, ставки сделает миллиард людей. Если же речь идёт о том, будет ли новый документ, опубликованный на arXiv, процитирован более десяти раз, вы не найдёте достаточное для точного прогноза количество людей, готовых поставить на это деньги.» Но это также и тот случай, когда реальные деньги не являются необходимым элементом для успешной работы рынка предсказаний: несколько проведённых исследований показали, что авторитет, зарабатываемый посредством точных прогнозов, служит для трейдеров не меньшей мотивацией.

В настоящее время база Metaculus насчитывает около 2000 активных пользователей, но авторы проекта надеются увеличить их число до 10000 или больше. Уже сейчас сайт собрал достаточно доказательств того, что точные предсказания – это навык, которому можно научиться. Лучшие игроки учатся выбирать оптимальное время для того, чтобы скорректировать свои прогнозы в ту или иную сторону, и их показатели постепенно улучшаются.

Лафлин и Агирре считают, что Metaculus может быть полезным для журналистов и других представителей общественности, которые хотят знать, какие вопросы в данный момент в наибольшей степени интересуют учёных. Аналогичным образом, результаты могли бы представлять интерес и для финансирующих организаций. «Беспристрастные оценки, даваемые рынками предсказаний, – это потенциальный способ принятия решения о том, какие проекты наиболее достойны финансирования», – говорит Лафлин.

Однако научным рынкам предсказаний ещё только предстоит снискать интерес со стороны исследователей и общественности. Одна из важных причин – это то, что на большинство вопросов в области политики и бизнеса можно получить четкие и недвусмысленные ответы за относительно короткие промежутки времени. Но немногие потенциальные трейдеры имеют достаточно терпения, чтобы выдержать десятилетия усилий, неоднозначных результатов и экспериментов, которые часто бывают необходимы для того, чтобы получить ответы на вопросы в области науки.

Эта проблема присуща почти исключительно рынкам предсказаний, однако: «Краткосрочные прогнозы давать обычно проще, чем долгосрочные», – говорит Агирре. Сторонники утверждают, что, поскольку рынки предсказаний предлагают возможность обновлять свой прогноз в зависимости от вновь поступающей информации, они будут работать с той же, либо большей, точностью, что и другие методы прогнозирования.

Вместе с тем, в области науки рынки предсказаний в большей мере страдают от проблем неоднозначности, чем в области политики или экономики. В выборах в конце концов объявляется явный победитель, тогда как в науке заключения редко бывают настолько однозначными. Однако сторонники рынков предсказаний не считают это серьёзным поводом для беспокойства. «Когда кто-то предлагает сделать ставку, люди сразу договариваются о том, по каким критериям будут судить о результате», – говорит Хансон. Агирре утверждает, что он и Лафлин предпринимают большие усилия, чтобы гарантировать, что предсказания на Metaculus четко определены и просты для понимания.

Вопрос о том, могут ли рынки предсказаний приносить пользу в области науки, пока остаётся открытым. Когда команда Дребер, в продолжение её исследований в области психологии, повторила 18 экономических экспериментов, ответы, полученные и на рынках предсказаний, и в результате опросов отдельных лиц, переоценили шансы на воспроизводимость исследования в каждом случае. Дребер не до конца понятны причины такого результата. Она отмечает, что психологи в первом исследовании были заинтересованы в повторении, тогда как экономисты во втором не были причастны к проекту «Воспроизводимость», иначе они могли бы быть точнее в своей коллективной оценке воспроизводимости.

Рынки предсказаний в целом ещё не в полной мере разрешили проблемы с исключением манипуляций результатами и преодоления существующих предубеждений. Но это не отменяет того факта, что существование и целесообразность проведения традиционных опросов путём звонков на случайным образом выбранные номера телефонов сегодня поставлены под угрозу всеобщим переходом на мобильную связь и интернет-сервисы мгновенных сообщений. Поскольку точность прогнозов рынков предсказаний находится, как минимум, на том же уровне, что и у социологических опросов, экономист Дэвид Ротшильд из Нью-Йоркского отделения Microsoft Research полагает, что рынки предсказаний уже сейчас готовы к тому, чтобы заменить телефонные опросы. «Я могу создать опрос, который будет имитировать все нюансы рынков предсказаний», – говорит он. «Кроме того, что у них есть способы стимулировать вас вернуться в 2 часа ночи и скорректировать свой ответ».

Источник: nature.com



Рубрики:Анализ, Новичкам, Теория, Футурология

Метки: , , ,

1 reply

Trackbacks

  1. Рынки предсказаний станут ведущими децентрализованными приложениями — EthereumClassic

Добавить комментарий

Заполните поля или щелкните по значку, чтобы оставить свой комментарий:

Логотип WordPress.com

Для комментария используется ваша учётная запись WordPress.com. Выход / Изменить )

Фотография Twitter

Для комментария используется ваша учётная запись Twitter. Выход / Изменить )

Фотография Facebook

Для комментария используется ваша учётная запись Facebook. Выход / Изменить )

Google+ photo

Для комментария используется ваша учётная запись Google+. Выход / Изменить )

Connecting to %s