Skip to content

Dostęp do „big data” i zbyt dużo informacji giełdowych przeszkadza zamiast pomagać w inwestowaniu

Szczegółowe informacje giełdowe i big data przeszkadzają w inwestowaniu
Jak w informacyjnym stogu siana odnaleźć igłę, która da nam przewagę nad rynkiem?

Może się wydawać, że profesjonalni inwestorzy, ci którzy zarządzają bogatymi funduszami inwestycyjnymi lub pracują dla światowych banków, mają nad nami ogromną przewagę. Ich uprzywilejowaną pozycją ma być dostęp do gigantycznej ilości danych, które zawodowym traderom pomagają podejmować trafne decyzje finansowe. No cóż, brzmi rozsądnie, jednak badania pokazują, że to nieprawda. Wyczerpujące informacje giełdowe nie zawsze dają prowadzenie. 

Faktem jest, że pracownicy funduszu Blackrock czy działu inwestycyjnego Goldman Sachs mają pod ręką tabun asystentów, którzy w mgnieniu oka potrafią dokopać się do najbardziej skomplikowanych danych, liczb, wskaźników, dokumentów, statystyk, analiz, raportów i prognoz. Badania pokazują jednak, że lepszy dostęp do wiedzy niekoniecznie przekłada się na lepsze wyniki inwestycyjne.


Opowiedz mi o sobie, a powiem ci kim jesteś

Przeprowadzone zostały dziesiątki badań, które miały na celu sprawdzić, do którego momentu dostęp do coraz większej ilości dodatkowych informacji giełdowych (i nie tylko) pomaga trafniej podejmować decyzje. I czy istnieje punkt graniczny, po którym informacji jest już zbyt dużo i trend się odwraca. Wyniki zaskoczyły wszystkich.

Jedno z takich badań dotyczyło psychologów klinicznych, których zadaniem było postawienie wstępnej diagnozy na podstawie przekazanych im informacji o pacjencie, jego zachowaniu, cechach charakteru i tak dalej. Był to pewien bazowy zakres podstawowych, łatwo osiągalnych informacji; taki sam dla każdego pacjenta. Psychologów zapytano na ile oceniają swoje szanse na postawienie poprawnej diagnozy, jeśli bazować będą jedynie na tym podstawowym zakresie ogólnodostępnych danych. Lekarze obstawiali średnio, że trafność ich wskazań będzie oscylowała wokół 33%. W rzeczywistości poprawność diagnoz wyniosła 26%, czyli nie odbiegła tak bardzo od oczekiwań psychologów.

Potem jednak psychologowie zaczęli stopniowo otrzymywać coraz więcej informacji na temat swoich pacjentów. Były to dane coraz bardziej dokładne i coraz bardziej szczegółowe. Logika podpowiada, że trafność diagnoz powinna się diametralnie zwiększyć. Nic takiego jednak nie nastąpiło. Wzrosła za to pewność siebie psychologów.

Im więcej informacji na temat pacjentów otrzymywali psychologowie, tym częściej twierdzili, że ich diagnoza będzie trafniejsza. Po otrzymaniu bardzo szczegółowych danych o pacjencie, psychologowie obstawiali, że trafność ich diagnozy powinna wzrosnąć średnio do 53%. Ile wzrosła w rzeczywistości? Jedynie do 28%.

Trafność ocen poprawiła się jedynie o 2%, pomimo zarzucenia psychologów całą masą dodatkowych danych na temat pacjentów. Nie tu jest jednak pies pogrzebany.

Badaczy bowiem zdziwiło bardziej, że tak znacząco wzrosła pewność siebie lekarzy, którzy uwierzyli, że im więcej szczegółowych informacji o pacjencie poznają, tym trafniej będą mogli postawić odpowiednią diagnozę. To zresztą na pierwszy rzut oka naprawdę brzmi sensownie. Co więc poszło nie tak?


Informacje giełdowe w rozmiarze XXL

Tak potężne pokłady informacji, którymi zarzuceni zostali psychologowie, sprawiły, że ich możliwości przetworzenia danych po prostu się wyczerpały. Szare komórki zostały przeładowane ogromną ilością informacji i psychologowie zamiast postarać się myśleć krytycznie i samodzielnie, wybrali z dostępnego natłoku tylko te dane, które potwierdzały ich wstępną diagnozę, postawioną na podstawie pierwotnych podstawowych i ogólnych danych.

Nic zresztą dziwnego, bo bardzo szczegółowe informacje często są sprzeczne ze sobą i wykluczają się nawzajem. Ich nadmierne analizowanie i przypisywanie im zbyt dużej wagi może więc prowadzić do poważnych i kosztownych błędów.

Eksperyment na psychologach tak bardzo zdziwił badaczy, że postanowili rozszerzyć go także na inne grupy społeczne i zawodowe. Testy powtórzono więc, m.in. na osobach obstawiających wyścigi konne, prawnikach, negocjatorach, inżynierach, fizykach i całej rzeszy innych ludzi. Wyniki wszędzie były takie same.

Podczas każdego badania potwierdziły się obserwacje, że im więcej jest danych dostępnych dla osoby podejmującej decyzje, tym bardziej rośnie jej pewność siebie co do poprawności werdyktu, ale sama rzeczywista trafność nie wzrasta w ogóle, albo wzrasta nieznacznie.


Czy Dawid po raz kolejny pokona Goliata?

Jaki z tego wniosek? Nie ma większego sensu ubolewać, że nie mamy tak łatwego dostępu do “big data” i szczegółowych informacji giełdowych, bo wcale nie stawia nas to od razu na przegranej pozycji. Większość tak zwanych zawodowców, którzy inwestowaniem zarabiają na życie, osiąga wyniki dużo gorsze niż średnia inwestorów, często nie dociągając nawet do poziomu benchmarku.

Poświęcanie całych dni i nocy na zagłębianie się w ultradokładne i ultraspecyficzne raporty, wskaźniki i dokumenty to w większości przypadków strata czasu. Wiedza wyniesiona z tak skrupulatnej analizy w najlepszym wypadku pozwoli nam osiągnąć jedynie znikomą przewagę, zazwyczaj niewspółmierną do poświęconego czasu. Czasu, który moglibyśmy spożytkować na bardziej lukratywne zajęcie.

Moim zdaniem, w zarabianiu na giełdzie oraz na innych rynkach, idealnie sprawdza się zastosowanie zasady Pareta, czyli: 20% wysiłku odpowiada za 80% sukcesu. Resztę możemy spokojnie zostawić dla dużych graczy i ich rosyjskich inżynierów oprogramowania oraz chińskich matematyków, którzy po 20 godzin dziennie będą walczyć o każdy dodatkowy procent przewagi nad konkurencją.

Historia zresztą pokazuje, że nie zawsze z sukcesem. Nawet takie legendy inwestycyjne jak Lehman Brothers Czy Merrill Lynch, pomimo dostępu do gigantycznej bazy wiedzy, analiz, raportów, statystyk i prognoz, nie były w stanie przewidzieć bańki spekulacyjnej na rynku nieruchomości i uratować się z tarapatów. Zabrakło im nie dostępu do danych, lecz zwykłego zdrowego rozsądku, który podpowiedziałby co z tą wiedzą zrobić.

*Wszystkie opisywane tu badania zaczerpnięte zostały w książki pt. “Contrarian Investment Strategies”, którą kiedyś szerzej opiszę na blogu.