Эснесс

Эснесс

Мускулистый профессор встал за кафедру.[53] На него смотрело множество любопытных студенческих глаз. Ребятам не терпелось узнать секреты фондового рынка. Профессора звали Юджин Фама, он преподавал в Чикагском университете с начала 1960-х. В сентябре 1989 года он уже был всемирно признанным ярким мыслителем в области финансовых рынков и экономики. Фама провел ладонью по лысеющей голове и окинул взглядом вальяжно развалившихся перед ним ребят лет двадцати с небольшим.

Характерной особенностью Фамы, сразу же бросавшейся в глаза, был его лоб: необычайно большой и широкий, исчерченный глубокими морщинами, которые изгибались, как волны, когда он выкрикивал с сильным бостонским акцентом очередную истину о рынке. Создавалось впечатление, что в его черепе размером с баскетбольную корзину бродили великие мысли. Одет он был в свободную голубую хлопчатобумажную рубашку и штаны цвета хаки и казался скорее беглецом с философского факультета, чем расчетливым гуру инвестиций.

Первые произнесенные им слова стали настоящим шоком для собравшихся: «Все то, что я собираюсь вам сказать, — неправда», — сказал Фама хриплым голосом с акцентом, доставшимся ему на память о юных годах в Бостоне.

Он подошел к доске и написал на ней: «Гипотеза эффективного рынка».

— Рынок эффективен, — продолжил он. — Что я имею в виду? В каждый момент времени цены воплощают в себе всю существующую информацию об акциях. Если куча народу пьет кока-колу, акции производителя пойдут вверх, как только эта информация появится.

Студенты строчили в тетрадях, стараясь не упустить ни слова.

Гипотеза эффективного рынка — возможно, одна из самых известных и дольше всего сохранявших лидирующую позицию концепций поведения рынка во второй половине прошлого века — была детищем Фамы. Она стала настолько влиятельной и получила такое широкое признание, что воспринималась уже не как гипотеза, а как божья заповедь, вложенная в уста пророка-экономиста из Города ветров.

— Существует ряд следствий эффективности рынка, — сказал Фама, повернувшись к студентам. — Одно из самых важных — это то, что статистически невозможно знать заранее, как поведет себя рынок. Это так называемая теория случайного блуждания. Она гласит, что будущий курс рынка — подброшенная монетка. Либо рынок пойдет вверх, либо вниз. Пятьдесят на пятьдесят, никто не может знать заранее.

Студент из первых рядов робко поднял руку.

— А как же те ребята, которым платят за подбор акций? Они ведь не просто так деньги получают? Не может же это быть простое везение.

— Опыт показывает, что попытки подобрать правильные акции — пустая трата времени, — сухо ответил Фама. — И денег. На Уолл-стрит полно ловкачей, старающихся убедить людей отдать им свои кровные. Но нет ни одного исторического исследования, которое показало бы, как активным менеджерам удавалось постоянно обыгрывать рынок. Таких данных просто нет. У менеджеров бывают хорошие периоды, но по сути все сводится к банальной удаче.

— Так почему же люди платят этим менеджерам такие огромные деньги?

— Надежда? Глупость? Трудно сказать.

— А как насчет Уоррена Баффета?

Фама вздохнул. Опять Баффет. Студенты буквально помешались на достижениях этого захолустного инвестора из Омахи, компания которого, Berkshire Hathaway, вот уже два десятилетия обыгрывала индексы S&P 500 и не собиралась останавливаться на достигнутом.

— Похоже, есть исключения, которые невозможно объяснить. В любой науке есть сумасшедшие, действующие вопреки законам. Баффет в той же мере, что и Питер Линч из фонда Magellan компании Fidelity, многие годы стабильно получает прибыль. Больше подобных примеров я не знаю. Может, и есть еще безумные гении, но мне о них ничего не известно. Кто знает, — он улыбнулся и пожал плечами, — может, в следующем году они всё потеряют.

По законам математики неизбежно, что пара трейдеров вырвется вперед. Но это вовсе не значит, что они обладают неким умением. Дайте 10 тысячам человек по монетке в четверть доллара. Пусть подбрасывают. Каждый раз прогоняйте тех, у кого выпал орел. Через 10 раундов останется, скажем, сотня человек. Через 20 — человека три-четыре все еще будут в игре. Если бы они были на Уолл-стрит, их бы провозгласили экспертами по подбрасыванию монетки, познавшими Истину. Баффет, по мнению Фамы, скорее всего, был как раз таким удачливым подбрасывателем монетки.

Еще один студент поднял руку.

— Но вы сказали, что все, что вы нам расскажете, — неправда. Получается, на самом деле рынок неэффективен?

— Вот именно, — сказал Фама. — Ничто из того, что я вам говорю, нельзя считать правдой на все сто процентов. Это все математические модели. Мы смотрим на статистику, исторические данные, тенденции и делаем на этом основании выводы.

Это не физика. Там вы можете построить космический челнок, отправить его на орбиту и увидеть, как неделей позже он приземлится на мысе Канаверал. Рынок куда менее стабилен и предсказуем. Все, что мы о нем знаем, — приблизительное описание действительности на базе моделей. И гипотеза эффективного рынка — тоже всего лишь гипотеза, основанная на десятилетиях исследований и огромных объемах проанализированных данных. Всегда остается вероятность того, что мы ошибаемся.

Он сделал паузу.

— Впрочем, я совершенно убежден, что мы правы. Видит бог, рынок эффективен.

Слушатели нервно засмеялись. Фама пугал, он демонстрировал холодное презрение к тем, кто был не в состоянии успеть за ходом его мысли. Клифф Эснесс, 23-летний аспирант, кивнул и записал слова Фамы в свою тетрадь: сумасшедшие гении… математические модели… Он сейчас не услышал ничего нового; он изучал финансы у лучших мыслителей-финансистов мира в Уортонской школе бизнеса при Пенсильванском университете. Но он знал, что Фама занимал высшее положение в иерархии финансовой науки.

И все же он не мог избавиться от сомнений. На самом деле в словах Фамы звучал вызов: А ты смог бы? Ты смог бы обыграть рынок?

В детстве Клиффорд Скотт Эснесс ничем не напоминал будущего магната Уолл-стрит.[54] Он родился в октябре 1966 года в нью-йоркском районе Куинс. Когда ему было 4 года, семья переехала в зеленый пригород Рослин Хайтс на Лонг-Айленде. В школе Эснесс получал хорошие оценки, но его интерес к Уолл-стрит сводился к темным силуэтам небоскребов в комиксах про Бэтмена. В подростковом возрасте он был вял, полноват и равнодушен. Его мало что интересовало, за исключением девочек и комиксов. Иногда у него случались приступы гнева, которые станут его характерной чертой годы спустя, когда он возглавит собственный фонд. Однажды на школьной парковке парень из шахматной команды соперника с насмешкой напомнил ему о недавней игре. Эснесс впал в ярость, схватил обидчика и со всей силы ударил его о соседнюю машину. А потом еще раз, и еще.

Когда Эснесс учился в Уортонской школе бизнеса в Пенсильванском университете, то думал, что пойдет по стопам отца и станет судебным юристом. Он толком не знал, почему он хотел стать юристом. Разве что это было семейной традицией. Отец его, напротив, был обескуражен планами сына. «Зачем тебе быть юристом, если у тебя есть математические наклонности?» — удивлялся он.

Эснесс принял слова отца близко к сердцу. Он был открыт всему новому и вскоре погрузился в тайный мир теории портфеля, став ассистентом уортонского профессора Эндрю Лоу, позднее перебравшегося в MIT. К его удивлению, предмет оказался неимоверно захватывающим. Он переключился на финансы, а в качестве профильного направления выбрал информатику — заветная квантовая комбинация.

Незадолго до окончания школы Эснесс отказался от сдачи LSAT (Law School Admission Test) — экзамена для поступления на юридические факультеты — и вместо этого записался на сдачу GMAT (Graduate Management Admission Test), экзамена для поступления на факультеты менеджмента. Он получил солидный балл и был принят сразу в несколько университетов. Его фаворитами были Стэнфорд и Чикаго. Решающим моментом для небогатого Эснесса стало то, что Чикаго компенсировал дорогу домой, а Стэнфорд — нет. Он прилетел прекрасным весенним днем — возможно, это был самый прекрасный и солнечный день в его жизни. Позже Эснесс в шутку будет называть это обманом и подлогом, а о себе говорить, что он единственный в мире человек, который предпочел Чикагский университет Стэнфорду из-за погоды.

Эснесс начал учиться в Чикагском университете, когда Юджин Фама и его коллега Кеннет Френч работали над знаковым исследованием, которое позже сотрясло сами основы школ бизнеса по всей стране. В нем изложены самые важные идеи современного финансирования, и благодаря ему специалисты начали изучать новые, до тех пор не изведанные области теории и практики.

В этом дуэте звездой был Фама. Он родился под конец Великой депрессии[55] и вырос среди суровых верфей бостонского района Чарльстон. Фама стал одним из первых экономистов, начавшим активно применять компьютеры. Еще будучи студентом Чикагского университета, в начале 1960-х он получил доступ к одной из крупнейших баз данных рынка ценных бумаг: Чикагскому центру исследований стоимости ценных бумаг, более известному как CRSP (Center for Research in Security Prices, произносится как crisp — «хруст»).

Выбирая предметы для преподавания, Фама обнаружил, что университет не предлагает никаких курсов по разработкам Гарри Марковица — бывшего студента Чикагского университета, использовавшего методы количественного анализа, чтобы показать, как инвесторы могут максимально увеличить прибыль и снизить риски, диверсифицируя свои портфели. Как гласит любимая пословица квантов, «не клади все яйца в одну корзину».

Фама начал преподавать теории Марковица в 1963 году. Вскоре он добавил в программу работы Уильяма Шарпа — протеже Марковица, пионера в разработке концепции беты, измерении чувствительности акций к волатильности рынка. Акции с уровнем беты выше среднерыночного считались более рискованными, а акции с более низкой бетой были более безопасными. Чем больше риск, тем выше потенциальная прибыль — но и тяжелее потери. У акций с уровнем беты 1 волатильность такая же, как у рынка в целом. Банальные голубые фишки вроде AT&T обычно имеют низкую бету. A уровень беты 2 — чрезвычайно волатильные акции: зачастую высокотехнологичные выскочки, например Apple или Intel. Знаешь бету акций — значит, имеешь представление о связанном с ними риском.

Результатом трудов Фамы стал первый в Чикаго курс лекций по современным финансам под названием «Теория портфеля и фондовые рынки» (Фама читает его по сей день). В своих исследованиях он активно использовал университетские базы данных по ценам на акции, а также компьютеры. Он провел множество экспериментов, выискивая скрытые модели.

К 1969 году Фама вычленил из всех собранных за время преподавания идей и из расчетов, проводившихся на мощных компьютерах в течение многих лет, первую формулировку краеугольного камня современной теории портфеля: гипотезу эффективного рынка.

Много лет ученые писали об эффективности рынка. А гипотеза Фамы была самым аргументированным и лаконичным доказательством того, что рынок нельзя обыграть. Основная его идея в следующем: любая значимая новая информация об акции моментально влияет на ее цену, что делает ее «эффективной». Фама представил себе крупный, развитый рынок с большим количеством игроков, постоянно охотящихся за последними новостями о компаниях. Вбросить новую информацию (посредственный отчет о прибыли, уход CEO, большой новый контракт) — все равно что кинуть кусок сочного сырого мяса в пруд с пираньями. Оглянуться не успеешь, как от мяса ничего не останется.

Раз уж вся имеющаяся информация отражена в цене акций, а будущее нельзя предугадать в принципе, предсказать рост или падение акций невозможно.

Будущее зависит от случая, как брошенная монетка, подчиняющаяся законам броуновского движения, или прогулка пьяницы по улицам ночного Парижа.

Марковиц и Шарп, который в 1990 году получит Нобелевскую премию по экономике (вместе с Мертоном Миллером), еще в 1950-е годы начали закладывать фундамент гипотезы эффективного рынка.

Еще одной ключевой фигурой стал Луи Башелье — скромный французский математик, предположивший, что цены на акции движутся по законам случайного блуждания. В 1954 году экономист из MIT Пол Самуэльсон — еще один будущий нобелевский лауреат — получил открытку от Леонарда Джимми Сэвиджа, статистика из Чикаго. Тот копался в библиотечных книгах, и случайно ему в руки попался труд Башелье, давно забытый за те полвека, которые прошли с момента его написания. Сэвидж хотел знать, слышал ли Самуэльсон об этом малоизвестном французе. Оказалось, слышал, хотя работу его никогда не читал. Самуэльсон немедленно раздобыл книгу и был очарован ее аргументацией.

«Поскольку будущее движение рынка — подброшенная монетка с вероятностью 50/50, — писал Башелье, — математическое ожидание биржевого дельца равно нулю».[56] Самуэльсон уже начал думать о финансовых рынках. Его интерес возрос в 1952 году после неоднозначной речи Мориса Кендалла, ученого-статистика из Лондонской школы экономики. Кендалл проанализировал различные данные, включая индексы рынка ценных бумаг, цены на пшеницу и хлопок, в надежде найти что-то вроде модели, которая показала бы предсказуемость движения цен. Он не нашел таких моделей и сделал вывод, что данные казались «блуждающими, будто раз в неделю Демон Случая вытягивает случайное число из генеральной совокупности, имеющей симметричное распределение». По словам Кендалла, это «что-то вроде экономического броуновского движения».

Самуэльсон понял, что это бомба. Он пришел к тому же выводу, что и Башелье: инвесторы попусту теряют время. С точки зрения математики обыграть рынок невозможно. Всем Торпам мира следовало бросить свои компьютеры и формулы и освоить какую-нибудь другую, более продуктивную профессию, например стать стоматологами или сантехниками. «Разбогатеть в Лас-Вегасе, на Черчилль-Даунс[57] или в местном офисе Merrill Lynch непросто», — написал он.

В то время Самуэльсон становился серым кардиналом среди экономистов. Если он считал, что рынок подчиняется законам случайного блуждания, то все должны были с этим согласиться или иметь очень веские основания, чтобы думать иначе. Большинство и согласилось, включая выдающегося студента Самуэльсона Роберта Мертона, одного из создателей формулы оценки опционов Блэка-Шоулза. Еще одним его последователем был Бертон Мэлкил, который впоследствии написал книгу «Случайная прогулка по Уолл-стрит».[58]

И все же именно Фама сложил все воедино и сделал гипотезу эффективного рынка центральной идеей современной теории портфеля.

Представление о том, что рынок — эффективная, работающая случайным образом машина по образованию цен — приводит к ряду странных следствий. Фама говорил об огромном мире, который кишит инвесторами, находящимися в постоянном поиске неэффективностей, как голодные пираньи, кружащие в ожидании свежего мяса. Без голодных пираний, пожирающих сочные неэффективности, рынок никогда бы не стал эффективным. А разве они могут жить без свежего мяса? Нет мяса — нет пираний. Нет пираний — нет эффективного рынка. Этот парадокс по-прежнему ставит в тупик сторонников гипотезы эффективного рынка.

Еще одно следствие эффективности рынка таково: если гипотеза верна, утверждать, что цены на рынке задраны или слишком низки, невозможно. Когда индекс Nasdaq взлетел выше отметки 5000 в начале 2000-х, согласно гипотезе эффективного рынка нельзя было утверждать, что речь идет о пузыре. А рынок недвижимости в 2005 году, когда цены на жилье по всей стране за пару лет взлетели вдвое, а то и втрое? Никакого пузыря.

Несмотря на такие сложные головоломки, гипотеза стала доминирующей в академических кругах, стоило Фаме пустить о ней слух. Это была прямая атака на инвестиционную индустрию, построенную на представлениях о том, что люди, владеющие правильными методами и инструментами, могут обыграть рынок.

Кванты рассматривали гипотезу как главное оружие в своем арсенале: вероятности различных движений эффективного рынка могут быть объяснены математикой броуновского движения. Наиболее вероятные изменения располагались ближе к центру колокола. Эту информацию можно было использовать, чтобы делать прогнозы волатильности рынка на месяц, год и даже 10 лет вперед. В сообществе финансового планирования использовалось так называемое имитационное моделирование Монте-Карло,[59] которое позволяло предсказывать ежедневный рост портфеля инвестора на длительную перспективу и основывалось на идее о случайном блуждании рынка. Годовая прибыль или потери в 5 % гораздо более вероятны, поскольку на графике отображаются ближе к центру колокола. Прибыль или убытки в 50 %, например вследствие обвала рынка ценных бумаг, случившегося во время кризиса кредитования в 2008 году (или 23 %-ный «нырок» Черного понедельника), настолько маловероятны, что в принципе фактически невозможны — по крайней мере, в рамках модели.

Сегодня почти все крупные финансовые компании, например Fidelity Investments или T. Rowe Price, предлагают своим инвесторам имитационное моделирование Монте-Карло. Таким образом, открытия Башелье, сделанные больше века назад и продвигаемые Фамой, теперь лежат в основе подготовки пенсионного плана. И эти идеи заставили американцев забыть о том, что рынок может совершать огромные скачки. Этот уродливый феномен просто не вписывался в элегантные модели квантов. Гипотеза эффективного рынка была во многих смыслах палкой о двух концах. Она утверждала, что рынок невозможно обыграть. Однако большинство квантов, особенно те, кто перекочевал на Уолл-стрит из академических кругов, верили в то, что рынок лишь частично эффективен. Фишер Блэк, один из создателей формулы оценки опционов Блэка-Шоулза, однажды сказал, что рынок гораздо эффективнее на берегах реки Чарльз,[60] чем на берегах Гудзона. Это наблюдение он сделал после того, как присоединился к команде банка Goldman Sachs.

С этой точки зрения рынок был монеткой с небольшим дефектом, которая с большей вероятностью приземлится вверх орлом (или, наоборот, решкой). Если подбросить ее сотню раз, то, скорее всего, орел выпадет 52 раза, а не 50. А чтобы достичь успеха, нужно найти такие скрытые дефекты (чем больше, тем лучше). Закон больших чисел, который Торп использовал, чтобы обыграть казино, а затем заработать состояние на Уолл-стрит, гласил, что такие дефекты — если использовать их, оперируя сотнями, если не тысячами ценных бумаг — могут принести огромные богатства.

Гипотеза эффективного рынка также косвенно подтверждала, что существует механизм повышения эффективности цен: пираньи Фамы. Целью было стать пираньей, ловить и поглощать проплывающие мимо неэффективности и скрытые расхождения, причем как можно быстрее. Выигрывают те из квантов, у кого в распоряжении лучшие модели и самые быстрые компьютеры.

Важно, что гипотеза дала квантам образец идеального рынка, всегда стремящегося к равновесию. Иными словами, она дала им отражение Истины — святого Грааля финансистов, опирающихся на методы количественного анализа, которые объясняют, как рынок работает и как его измерить. Каждый раз, когда цены на рынке отклоняются от Истины, компьютерные пираньи-кванты находят ошибку, набрасываются на нее и восстанавливают порядок — заодно получая солидную прибыль. Их мощнейшие компьютеры прочесывают мировые рынки, как настроенные на Истину радары. Они ищут возможности.

Модели квантов помогали распознать, когда цены отклоняются от равновесия. Само собой, иногда модели ошибались. Но если они достаточно часто были правы, квантам удавалось сколотить состояние.

Таким был один из главных уроков, вынесенных Клиффом Эснессом из учебы в Чикагском университете. Но впереди было еще много других.

Фама был упрям как бык, если дело касалось науки. Он не стал годами почивать на лаврах эффективного рынка, а продолжил копаться в библиотеках, испытывать возможности компьютеров и бесконечного потока талантливых молодых студентов, жаждущих учиться у гуру. В 1992 году, вскоре после того как на сцене появился Эснесс, Фама и Френч опубликовали работу, которая стала их крупнейшим прорывом в науке. Сейчас многие считают ее важнейшим исследованием последних двух десятилетий в сфере финансов. Но и амбиции, стоявшие за этой работой, были безмерны: перевернуть сами основы теории финансов — модель оценки доходности финансовых активов CAPM (Capital Asset Pricing Model).

До Фамы и Френча CAPM была наиболее близка к Истине, основанной на количественных методах теории финансов. Согласно прадеду CAPM Уильяму Шарпу, самый важный фактор для определения потенциальной прибыли с акций — бета, оценка волатильности акций по сравнению с рынком в целом. Чем рискованнее акции, тем выше потенциальная прибыль. Вывод: долгосрочные инвестиции в рискованные акции обычно более выгодны, чем вложения в банальные голубые фишки.

Фама и Френч врубили на полную мощность свои чикагские суперкомпьютеры и запустили серию исследований большой базы данных о прибылях рынка ценных бумаг. Они хотели определить, какое влияние оказывает эта «сверхважная» бета на прибыли с акций. И пришли к выводу, что никакого.

Этот вывод был настоящей бомбой для святая святых современной теории портфеля. Профессора утверждали, что два десятка лет исследований пошли псу под хвост. Пожалуй, еще более неожиданными были выводы о тех силах, которые, собственно, управляли прибылями по акциям. Ученые обнаружили два фактора, определявшие, насколько прибыльными были акции за исследуемый период с 1963 по 1990 год: стоимость и количество.

Есть несколько способов оценить размер компании. Обычно его определяют по тому, насколько Уолл-стрит ценит компанию, что видно по стоимости акций. Этот показатель называют рыночной капитализацией (стоимость одной акции, помноженная на количество акций). IBM — большая компания: ее рыночная капитализация около 150 миллиардов долларов. А Krispy Kreme Doughnuts — маленькая, у нее этот показатель всего 150 миллионов. Важны и другие факторы, например количество сотрудников и прибыли.

Стоимость в целом определяется путем сравнения цены акций компании с ее балансовой стоимостью, показателем ее стоимости-нетто (активы, например здания и/или оборудование, минус денежные обязательства, то есть долги).

Соотношение цены и балансовой стоимости — любимый показатель инвесторов старой школы, таких как Уоррен Баффет. Зато кванты используют его таким способом, какой всем баффетам и во сне не приснится (да и не хотели бы они видеть такие сны). Кванты закачивают в свои компьютеры из базы Исследовательского центра стоимости бумаг данные за десятилетия, пропускают их через сложные алгоритмы, прочесывают результаты, как старатели просеивают песок, в поисках сверкающих крупинок — бракованных «монеток» со скрытыми расхождениями.

Фама и Френч нашли один из самых крупных и ярких самородков. У родового «древа стоимости» есть две основные ветви: акции роста и «стоящие акции». Первые дорогие, они показывают, что инвесторы любят эту компанию и подняли акции в цене. У «стоящих акций» низкий показатель соотношения цены к балансовой стоимости; следовательно, на Уолл-стрит их не слишком жалуют. Иными словами, они кажутся дешевыми.

Первым открытием Фамы и Френча было то, что «стоящие акции» показывали лучшие результаты, чем акции роста, на любом временном отрезке начиная с 1963 года. Если вложить деньги в них, можно было заработать чуть больше, чем инвестируя в акции роста. Интуитивно понятно, что эта идея не лишена смысла.

Представим себе городской квартал, в котором продают два сорта пиццы — пепперони и с грибами. Какое-то время оба одинаково популярны. А потом вдруг пицца с грибами впадает в немилость. Все больше людей заказывают пепперони. Хозяин пиццерии замечает эту тенденцию, задирает цену на пепперони и, в надежде, что больше людей будут заказывать непопулярную грибную пиццу, снижает цену на нее. Разница в цене становится такой существенной, что все больше клиентов начинает склоняться к грибам, игнорируя пепперони. В результате пицца с грибами начинает расти в цене, а пепперони — падать. В точности как предсказывали Фама и Френч.

Конечно, не всегда все так просто. Иногда качество пиццы с грибами падает, и у жителей квартала есть все основания, чтобы не любить ее; или же вкус пепперони вдруг резко улучшается. Но анализ показал, что в соответствии с законом больших чисел со временем «стоящие акции» (те самые непопулярные грибы) начинают приносить больше прибыли, чем акции роста (дорогая пицца-пепперони).

Кроме того, Фама и Френч обнаружили, что маленькие пакеты акций часто более прибыльны, чем большие. Идея такая же, как и с разницей между «стоящими» и акциями роста. Маленькие пакеты менее популярны — потому и маленькие. Большие пакеты, напротив, зачастую пользуются слишком большой популярностью, как знаменитость, у которой вышло одновременно слишком много звездных фильмов. Но однажды они должны упасть.

Иными словами, согласно Фаме и Френчу, не волатильность и не бета заставляют акции взлетать или падать, а стоимость и количество. Для студентов вроде Эснесса суть была ясна: можно делать деньги, сосредоточившись только на этих факторах. Покупай дешевые пиццы с грибами (маленькие) и играй на понижение гигантских пепперони.

Для закрытого квантового сообщества это откровение было подобно 95 тезисам Мартина Лютера, прибитым на двери собора в Виттенберге: переворот многовековой традиции и убеждений. Истина, которую они знали — священная CAPM, — вовсе не была таковой. Если Фама и Френч правы, то существует Новая Истина. Важны только стоимость и количество.

Сторонники Старой Истины бросились на ее защиту. Фишер Блэк, к тому моменту партнер в Goldman Sachs, раскритиковал врага в пух и прах, написав: «Фама и Френч… неправильно интерпретировали имеющиеся у них данные». Настоящая оплеуха для кванта. Шарп заявил, что в рассматриваемый Фамой и Френчем отрезок времени большее значение имел фактор стоимости: «стоящие акции» давали отличную прибыль в 1980-е годы после нефтяного кризиса и стагфляции предыдущего десятилетия.

И все же Новая Истина Фамы и Френча укрепляла свои позиции. Несмотря на излишнее теоретизирование, их работа оказала сильное воздействие на финансовое сообщество. Свергнув CAPM, Фама и Френч открыли путь для волны свежих исследований в области финансов. Сумасшедшие финансисты начали просеивать новый песок в поисках большего количества золотых самородков. И Клифф Эснесс был в первых рядах.

Со временем обнаружились и негативные последствия. Все больше квантов увлекались стратегиями, впервые описанными Фамой, Френчем и их коллегами, что привело к эффекту, которого двое профессоров никак не могли ожидать: самому быстрому, самому жестокому обрушению рынка за всю его историю.

Впрочем, это произошло нескоро.

Однажды в 1990 году Эснесс пришел в офис к Фаме — поговорить о докторской диссертации. Он нервничал. Фама оказал ему неслыханную для студента экономического факультета Чикагского университета честь: выбрал его своим ассистентом. (Френч, коллега Фамы, тоже постоянно пел Эснессу дифирамбы. Оба говорили, что он самый умный студент из всех, кого они встречали.) Эснессу казалось, будто он обманывает своего кумира. Его будущая диссертация ставила под сомнение драгоценную гипотезу эффективного рынка Фамы. Изучая данные за прошедшие десятилетия, Эснесс заметил любопытную аномалию в тенденциях движения акций. Цены падали в течение более длительного периода, чем можно было предположить исходя из фундаментальных показателей, например доходов; и рост продолжался дольше ожидаемого. В физике это явление называется инерцией. Согласно гипотезе эффективного рынка, инерция невозможна, поскольку она дает возможность предсказать, какие акции будут падать, а какие расти. Эснесс знал, что инерция — вызов Фаме, и готовился к схватке. Он прочистил горло.

— Я в своей работе докажу существование инерции, — сказал он с дрожью в голосе.

Фама почесал щеку и кивнул. Прошло несколько секунд. Он сосредоточенно взглянул на Эснесса и наморщил свой мощный лоб.

— Если есть такие данные, — сказал он, — пишите.

Эснесс был потрясен и воодушевлен. Он чувствовал, что открытость Фамы всему новому, готовность к неожиданным результатам — показатель добросовестности.

Он изучил огромную базу рыночной информации Чикагского университета и обнаружил ряд моделей, демонстрирующих краткосрочную и долгосрочную инерцию акций. Поначалу Эснесс не понимал, что сделал серьезное открытие в области скрытых моделей рынка и на нем можно заработать. Он был слишком воодушевлен будущей защитой диссертации. Впрочем, скоро он заинтересуется и деньгами.

В 1992 году Эснесс все еще корпел над диссертацией об инерции. В то время ему и предложили поработать в отделе ценных бумаг с фиксированным доходом в банке Goldman Sachs. Небольшое, но растущее подразделение под названием Goldman Sachs Asset Management искало молодых перспективных ученых, чтобы в будущем создать один из мощнейших «мозговых трестов» на Уолл-стрит.

Поначалу Эснесс строил модели для бумаг с фиксированным доходом и бумаг, обеспеченных ипотечными кредитами. Одновременно он проводил ночи и выходные за написанием диссертации и размышлял над выбором, который ему предстояло сделать: остаться в науке или броситься в погоню за сокровищами.

По сути, решение уже было принято за него. В январе 1992 года ему позвонили из Pimco, инвестиционной компании с Западного побережья, управляющей облигациями. Руководил ей Билл Гросс — миллиардер, бывший любитель считать карты в блэкджеке (в колледже он прочел «Обыграй дилера» и «Обыграй рынок»). Гросс вовсю использовал свою интуицию картежника при ежедневном принятии решений об инвестициях. В Pimco обратили внимание на первое опубликованное исследование Эснесса «Модели OAS, ожидаемый доход и крутая кривая доходности»[61] и пригласили его на работу. В течение года он несколько раз побывал в Pimco на собеседовании. В 1993 году ему предложили строить количественные модели и инструменты. Эснесс решил, что это идеальный вариант: можно одновременно заниматься наукой и изучать суровый мир Уолл-стрит.

Узнав об этом, Goldman предложил ему аналогичную позицию в GSAM. Эснесс принял предложение, рассудив, что Goldman ближе к его дому в Рослин Хайтс. «Выходит, ты соглашаешься на худшую работу, потому что ты маменькин сынок?» — съязвил работавший с ним рекрутер из Pimco.

Эснесс только рассмеялся в ответ. Он знал, что Goldman — лучшее место для него. В 1994 году, едва защитив диссертацию, доктор наук Клиффорд Эснесс открыл в банке фонд Quantitative Research Group. Ему было двадцать восемь лет.