Обезьяна с завязанными глазами, бросающая дротики в финансовые страницы газеты, может собрать портфель не хуже квалифицированного инвестора. Это утверждение полувековой давности профессора Принстона Бертона Малкиела не раз проверяли на практике. Так, в январе 1999 года шимпанзе по кличке Рейвен стала настоящей звездой Уолл-стрит. Она метнула 10 дротиков в поле из 113 интернет-компаний – и по итогам года на фоне бума доткомов обогнала по доходности тысячи профуправляющих. А в 2008 году в эксперименте российского журнала «Финанс» шимпанзе Лукерья выбрала восемь из 30 кубиков с названиями ценных бумаг. Спустя десять лет результат Лукерьи оказался лучше среднего по рынку благодаря акциям Сбербанка, которые выросли во много раз.
Дата публикации: 15.09.2025
Эти примеры подтверждают: доля случайности в финансах намного выше, чем многие себе представляют», – говорит в беседе с WEALTH Navigator эксперт по финансам и инвестициям, основатель финансового клуба «Мультипликатор» Эван Голованов. Каждый прогноз – итог насмотренности прогнозиста, богатства его восприятия и рациональности, то есть того, насколько его выводы системно подтверждаются реальностью. Но даже гуру экономического прогнозирования могут давать сбой.
Так, например, неоднократно случалось с Майклом Бьюрри, который одним из первых предсказал обрушение рынка недвижимости и ипотeчного крeдитования в 2008 году и стал прототипом героя фильма «Игра на понижение». В последние годы Бьюрри не раз пугал скорым падением рынков, однако эти прогнозы не сбывались. Другой пример: в 2007 году Стив Балмер, на тот момент гендиректор Microsoft, уверял, что iPhone «никогда не получит значительную долю рынка». Пятью годами позже продукция Apple заняла примерно пятую часть глобального рынка смартфонов.
Порой за ошибками прогнозистов стоят когнитивные искажения – например, предвзятость подтверждения (в англоязычной литературе используется термин confirmation bias). Это заставляет экспертов искать подтверждения своим же прежним прогнозам, а не подвергать выводы сомнениям. Проблемы возникают и тогда, когда в мотивацию вмешиваются деньги. «Есть ли у прогнозиста позиции в этих акциях? Есть ли у его работодателя задача, чтобы эти акции были проданы клиентом? Очень часто ответ на оба этих вопроса «да», – отмечает Голованов. – Поэтому нам так уверенно звонят “волки с Уолл-стрит колл–центрового разлива” и уверенно рассказывают о перспективах предлагаемых ими инструментов».
Впрочем, самая частая причина громких ошибок в прогнозах – изменение внешних условий, уверена главный экономист Т-Инвестиций Софья Донец. В 2021 году она вошла в рейтинг аналитиков с самыми точными прогнозами по версии FocusEconomics, а в 2022-м стала лидером по точности прогноза процентной ставки в России. Она не знает примеров людей или компаний, которые систематически успешно предсказывают «черных лебедей». При этом, отмечает Донец в интервью WEALTH Navigator, на слуху много экспертов, к которым как нельзя точно применима шутка «Из последних двух кризисов я предсказал десять».
Глобальные события вроде пандемии COVID‑19 или СВО были новыми для экономики, ключевые триггеры и поворотные точки никто не закладывал, отмечает Донец. Были и прогнозные развилки. Софья Донец вспоминает времена пандемии, когда она работала в инвесткомпании «Ренессанс Капитал»: «Мы считали, что ставки после ковида будут с низких уровней уходить наверх. Этот прогноз было трудно доказывать, мейнстримом было ожидание, что мы застряли на ультранизких ставках на несколько лет». В итоге прогноз Донец оказался верным.
Еще один пример прогнозных развилок – весна 2022 года, когда большинство консенсус-прогнозов предрекали катастрофу российской экономике. Ближе всего к реальности (по данным Росстата, ВВП в 2022 году упал на 1,2%) оказались ученые британского института NIESR, предположившие, что в 2022 году экономика РФ сократится на 1,5%.
Какие же инструменты есть у прогнозистов, чтобы очертить контуры будущего? Как рассказывает Софья Донец, главный инструментарий – математический, основанный на наблюдениях за экономической системой в предыдущие годы. Никто не может предсказать новую пандемию. Но на основе прежнего опыта можно попытаться спрогнозировать, как такие события отразятся на экономике. Кроме того, важно циклическое движение: оно помогает понять, какие инструменты придут на смену нынешним.
Кризисы сложно предсказать, подтверждает исследование МВФ 2018 года. Согласно ему, 34 развивающиеся и 29 развитых стран в период с 1992 по 2014 год пережили рецессию 153 раза. За год до этого предсказать удалось только пять из них. Но за несколько месяцев до наступления рецессионного года показатель верных прогнозов был лучше – 118.
Чтобы помочь подготовиться к кризисам, эксперты могут описать сценарии развития событий и оценить их вероятность. Примером такого планирования может служить даже управление зернохранилищами в Древнем Египте. В то время ошибочный прогноз об урожае мог обернуться катастрофой, ведь хранилища зерна служили своего рода центральными банками. Поэтому их смотрители пытались оценить вероятность разных сценариев развития событий и подготовиться к ним.
Тысячелетия спустя в рамках того же сценарного подхода разворачивалась экспертная дискуссия, порожденная вопросом Елизаветы II экспертам в связи с мировым финансовым кризисом 2008 года: «Почему никто этого не предвидел?» Один из аналитиков, Суджит Кападия, пояснил британской королеве: финансовые кризисы отчасти напоминают сильные землетрясения: они случаются нечасто и их тяжело предсказать. Перед событиями 2008 года предупреждения о возможных грядущих проблемах звучали, например, от Рэя Далио, Нуриэля Рубини и Рагхурама Раджана. Однако многие из тех факторов, что подрывали финансовую систему, одновременно создавали иллюзию стабильности (вспомним выдачу ипотечных кредитов людям с низким кредитным рейтингом, которые впоследствии не могли позволить их себе из-за роста процентных ставок). Планирование сценариев – попытка снять эти шоры, говорится в материалах Всемирного экономического форума.
После 2008 года многие научились жить в логике сценарности, и она может заменять предсказания конкретных «черных лебедей», говорит Софья Донец. «Это значит, что мы ориентируемся на некий базовый сценарий, который учитывает наиболее вероятное развитие событий. Но при этом оставляем вероятность очень плохого и очень хорошего сценария, пытаясь спрогнозировать, что именно является очень хорошим и очень плохим», – объясняет она.
Толпа мудрее?
Перед президентскими выборами в США в 2024 году итог голосования гораздо точнее, чем профессиональные прогнозисты, предугадала крупнейшая платформа рынка прогнозов PolyMarket. Пока эксперты оценивали шансы Дональда Трампа и Камалы Харрис примерно как равные, PolyMarket в последние дни перед голосованием показывала значительное преимущество Трампа – 58% против 42%. В итоге, правда, разрыв оказался не столь существенным: Трамп получил 50,75%, Харрис – 49,25%.
Сейчас рынки прогнозов для оценки вероятности событий использует даже агентство Bloomberg. Эти ресурсы напоминают букмекерские: один человек готов поставить деньги на то, что определенное событие произойдет, а другой – на то, что оно не случится. Если вы не угадываете (например, ставили на Харрис, а победил Трамп), вы проигрываете деньги.
Почему же такие платформы нередко оказываются точнее, чем эксперты? Во-первых, ставки делает много участников, которые совокупно владеют довольно большим объемом информации. Во-вторых, в случае с выборами американского президента в прогнозировании их исхода участвовали главным образом избиратели из США. Участники торгов остаются анонимными и могут использовать криптовалюту для расчетов. Возможно, это позволяет им быть откровенными. Так, в 2016 году некоторые избиратели во время опросов боялись признаться, что будут голосовать за Трампа, и это могло искажать результаты.
Однако информативность ставок на рынках прогнозов сильно зависит от состава участников. Непонятно, кто делает ставки, а значит, к результатам стоит относиться как минимум со скепсисом. Кроме того, подобными ресурсами можно манипулировать, чтобы сформировать у общества определенные представления.
Рынки прогнозов можно сравнить с индикатором открытого интереса в трейдинге, считает основатель финансового клуба «Мультипликатор» Эван Голованов. Если на данных Московской биржи посмотреть на динамику открытого интереса физических лиц в паре USD/RUB и наложить движение курса, то получится любопытная картина, рассуждает он: «На дне рынка, когда курс доллара привлекателен, физические лица на срочном рынке массово закупают валюту. Точки экстремальной уверенности людей в росте примерно совпадают с разворотом рынка. А на пике рынка, когда курс доллара переоценен, физические лица сокращают позиции, их открытый интерес значительно падает». Можно сделать вывод, что «коллективное бессознательное» физических лиц на российской бирже хорошо справляется с прогнозированием курса, и этот фактор стоит иметь в виду, уверен собеседник WEALTH Navigator.
Голованов рассказывает: сам он пользуется PolyMarket и считает это необходимым для прогнозирования. Но главное – не просто смотреть на вероятности, а наблюдать за изменением ожиданий толпы: их разворот даст результат на котировках финансовых инструментов лишь спустя время.
ИИ в долгих прогнозах
Ажиотаж вокруг ИИ заставляет задуматься, не станет ли он ключом к тому, чтобы сделать прогнозирование гораздо более точным. Однако пока ИИ подходит только для того, чтобы давать суперкороткие прогнозы или уточнять данные, рассказывает главный экономист Т-Инвестиций Софья Донец. «Например, таким образом мы оцениваем так называемый индекс Т-Инфляции на основе покупок клиентов, потребительскую активность по разным сегментам, показатели средних зарплат. Росстат дает подобные оценки долго. Поэтому можно использовать данные клиентов в обезличенной форме, обобщить их с помощью языковых моделей и лучше понять, что происходит прямо сейчас», – приводит примеры Донец. Чтобы делать более длинные прогнозы, нужно принимать во внимание важные развилки, политические решения, и для этого больше подходят структурные модели.
Дарья Немировская, партнер, сооснователь международной юридической фирмы White Stone: «Мы внедряем ИИ-инструменты для прогнозирования возможного спроса на отдельные юридические услуги. Это интересно для наших якорных практик, которые сильно зависят от рыночных условий. Одно из них – уровень ключевой ставки. Также мы учитываем ситуацию на рынке слияний и поглощений, смотрим на знаковые финансовые сделки, крупные инфраструктурные проекты, анализируем публичную отчетность стратегических клиентов, с тем чтобы понять, как развивается их бизнес.
Как это выглядит на практике: например, в сегменте наземных грузоперевозок наблюдается кризис. Мы хотим оценить, будет ли распространяться этот тренд на сектор авиаперевозок, где работает часть наших клиентов. С помощью ИИ мы анализируем причины кризиса и готовим промпт для анализа новостей в области авиаперевозок. Затем сравниваем их с отчетностью наших клиентов и ключевых игроков, размещенной в публичном доступе. В результате получаем гипотезы о наиболее вероятных событиях в отрасли и, возможно, корректируем нашу маркетинговую стратегию.
Нельзя сказать, что в итоге прогнозы полностью совпадают с реальностью, однако они дают нам возможность взглянуть на недооцененные продукты, а также увидеть свободные ниши, протестировать новые гипотезы. Так, например, на основе деталей одного из прогнозов о предстоящих внутрисемейных трансферах бизнеса мы запустили продукт, связанный с предпринимательскими династиями. Его ключевые задачи – обеспечение преемственности и создание условий для открытой внутрисемейной коммуникации».
«Российский финрынок использует ИИ для рутинных операций и подбора базовой информации для стандартных отчетов по рынкам и компаниям. Но в основном эти отчеты потом правятся экспертами», – рассказывает WEALTH Navigator директор аналитического департамента «Цифра брокер» Ованес Оганисян. По его наблюдениям, искусственный интеллект проигрывает экспертам во многом: он не владеет полной информацией, не может оценивать динамику развития ситуации, склонен выдавать лишь консенсусный прогноз, который основывается на комментариях и идеях, доступных в интернете.
Однако все может поменяться. Большинство традиционных моделей, которые используют для оценки финансовых активов, основаны на анализе отдельных показателей активов. Но сейчас появляются модели на основе архитектуры трансформеров (наподобие ChatGPT), которые умеют понимать не просто слова, а слова в контексте, анализируя связи между ними. В финансовом секторе такие модели могут видеть не узкий сегмент, а всю «вселенную» рынка и выявлять зависимости между разными активами. Например, замечать, что растущая нефть влияет не только на бизнес энергосектора, но и на компании в сфере потребительских товаров.
Как показало исследование профессора финансов Йельской школы менеджмента Брайана Келли и его соавторов, ИИ-трансформеры ошибаются на 30% реже, чем традиционные модели, и помогают собирать портфели с более выгодным соотношением доходности и риска.
Но в использовании ИИ в трейдинге есть важный нюанс. Когда алгоритм начинает применяться массово, искажается и сам рынок, считает эксперт по финансовому рынку Андрей Бархота. Он иллюстрирует этот тезис аналогией с автомобильным навигатором, который отправляет многих водителей по одному и тому же маршруту и в итоге приводит к пробке на нем. Например, если ИИ порекомендует 20% инвесторов покупать акции трех эмитентов, возникнет ажиотаж, и они резко вырастут в цене. По мнению Бархоты, ИИ играет на руку опытным инвесторам: пока новички следуют рекомендациям машины, это сокращает внимание к действительно перспективным бумагам, интересным гуру рынка.
То, что возможности ИИ в прогнозировании пока ограничены, признают и регуляторы разных стран. Это отмечала, например, глава ЦБ РФ Эльвира Набиуллина. По ее словам, в решениях по ключевой ставке компьютер тоже не способен заменить людей. «Никакая модель это не уловит. Профессиональное суждение в гипотезах очень важно», – сказала руководитель Банка России. Сотрудники ФРС США также не спрашивают ИИ о том, следует ли снизить, сохранить или повысить процентную ставку, говорила член совета управляющих ФРС Лиза Кук.
Несбывшиеся экономические прогнозы • «Биржевые цены достигли уровня, который похож на постоянно высокое плато. В ближайшие месяцы рынок вырастет еще». Об этом заявил американский экономист Ирвинг Фишер в 1929 году – за несколько дней до краха фондового рынка и начала Великой депрессии. • «Девальвации не будет, твердо и четко», – произнес 14 августа 1998 года президент Борис Ельцин. 17 августа в России был объявлен дефолт, и страна столкнулась с одним из самых тяжелых экономических кризисов в своей истории. • «США ждет гиперинфляция, как в Зимбабве, – 231 млн процентов», – заявил в 2009 году Bloomberg швейцарский инвестор Марк Фабер. С тех пор пиковым в этом смысле стал лишь июнь 2022 года, когда рост цен в США в годовом исчислении ускорялся до 9,1%. • Миллиардер Ричард Брэнсон в 2010 году предсказывал: цена на нефть может выйти на уровень 200 долларов за баррель, если мир не ускорит переход на альтернативные виды энергии. Но с тех пор (по крайней мере, пока) максимальной отметкой для Brent была цена 125 долларов за баррель в 2011–2012 годах. • «Мне очень жаль людей, которые покупают доллар за 35 рублей. Велика вероятность, что они потеряют деньги», – говорила журналистам в конце января 2014 года директор Центра макроэкономических исследований Сбербанка Юлия Цепляева. Тогда и многие другие аналитики думали, что 35 рублей – это очень дорого. В итоге за 2014 год курс рубля потерял 58% своей стоимости по отношению к доллару. • «Ниже 90 долларов за баррель цена на нефть не упадет», – уверял ТАСС в сентябре 2014 года глава «Роснефти» Игорь Сечин. Однако на фоне сланцевой революции в США и отказа ОПЕК сокращать объемы добычи мировые котировки обвалились. 31 декабря 2014 года баррель Brent стоил 55 долларов. • Инвестор и автор книги «Богатый папа, бедный папа» Роберт Кийосаки в сентябре 2021 года заявил: через месяц случится глобальный обвал фондового рынка. Но индекс широкого рынка акций S&P 500 в октябре 2021-го вырос на рекордные 6,9.
Подписка на электронную рассылку дайджеста свежего номера журнала WEALTH Navigator
Мы используем файлы cookie (включая систему аналитики Яндекс.Метрика) для персонализации сервисов и повышения удобства пользования сайтом. Вы можете настроить типы файлов cookie в браузере или нажать кнопку «Принять», согласившись на их обработку. Подробнее об условиях в Политике в отношении обработки персональных данных.
