A szerző a Hold Alapkezelő részvényelemzője. Ez itt a Zéróosztó, a G7 elemzői szeglete, amelyben külső elemzők, szakértők cikkei olvashatók. Az írások és az azokban megfogalmazott vélemények a szerzők álláspontját tükrözik.
Az, hogy valaki régóta befektető, még nem feltétlenül jelenti azt, hogy szakértővé is vált. Amikor az ember gördeszkázik vagy szabadrúgást gyakorol, egyből érkezik a visszacsatolás, amint nem jól csinálja: elesik vagy fölé lövi. Ami szintén fontos, hogy minden esetben egyértelmű ez a visszacsatolás. Ezek a hosszú távú részvénykiválasztásnál nem adottak.
Ezen a területen nagyon hosszú időbe telik komoly elemszámú „gyakorlást” végezni: már az is soknak számít, ha évente egy tucat új befektetésünk van, és átlagosan három év egy befektetés lefutása, amikorra kiderül, hogy jó vagy rossz döntést hoztunk. Egyszerűen nem lát a befektető elég sok kifutott befektetést, nagyon kicsi az elemszám hosszú évek után is.
Emellett pedig a vállalati világ és a tőkepiac sajátossága, hogy a szerencse is közrejátszik, így a visszacsatolás sokszor téves. Leegyszerűsítve: előfordulhat, hogy helyes befektetési döntést hozunk, de a céggel előre nem látható esemény történik. Mint amikor a legendás befektető, Joel Greenblatt befektetett egy vidámparkba, amely alatt nem sokkal ezután beomlott a talaj. Természetesen az ellenkezője is megeshet: fundamentálisan nem megalapozott döntést hozunk, de a befektetésünk sikeres lesz más okból kifolyólag.
Ezért szokták mondani, hogy az értékalapú befektetőknek a folyamat fontosabb, mint a kimenetel – persze csak rövid távon. Hosszú távon csak a kimenetel számít.
Kedves és problémás környezetek
David Epstein a Range című könyvében értekezett bővebben arról, hogy a fejlődés szempontjából kedves (kind) és problémás (wicked) környezeteket különböztethetünk meg. A szerző szerint kedves környezetekben a hosszú gyakorlással elért mély, specialista tudás a célravezető, viszont problémás területeken a generalisták vannak előnyben.
A tanulási szempontból kedves környezeteket ismétlődő minták, azonnali és pontos visszacsatolás, valamint egyértelmű szabályok jellemzik. Ilyen területre jó példa a korábban említett szabadrúgás, de akár a sakk vagy a golf is. A könyv Tiger Woodsot emelte ki a specialista és a hagyományos gyakorlás világának képviselőjeként, aki már kétéves korában golfozni tanult. Az említett adottságok miatt kedves környezetekben a specialisták emelkednek ki: az ismétlődő minták révén a szakértők az intuíciójukra is tudnak hagyatkozni.
A problémás környezetekben viszont nem egyértelmű minták, nem létező vagy késleltetett és félrevezető visszacsatolás, illetve változó vagy nem tisztázott szabályok lehetnek jelen. Ezeken a területeken a tapasztalat nem feltétlenül vezet fejlődéshez – vagy csak nagyon lassan.
A fentiekből könnyen világossá válhat, hogy a hosszú távú részvénykiválasztás egy problémás környezet. A döntéseink után sok évbe telik, míg kiderül, hogy igazunk volt-e vagy tévedtünk, illetve a kimenetel nem feltétlenül tükrözi a döntés minőségét.
Munger és a rókák
Philip Tetlock pszichológus és politológus húsz éven át kutatta, mennyire pontosak a szakértők előrejelzései. A tanulmány részeként valószínűségeket kellett rendelniük a résztvevőknek különböző politikai és gazdasági eseményekhez, több időtávon. Az eredmények alapján az átlagos szakértő szörnyű előrejelzőnek bizonyult.
Volt azonban a szakértők között egy kis csoport, amely minden időtávon jobban teljesített. Ezeknek a szakértőknek viselkedése alapján Tetlock Isaiah Berlin A sündisznó és a róka című művéből vette a róka becenevet. Berlin rókákra és sündisznókra bontotta a világ gondolkodóit: a sündisznók egy nagy ötletre építik fel világnézetüket, míg a rókák sok ötlet között navigálva vizsgálják a történéseket.
A kutatásban részt vevő rókák sokkal pontosabb előrejelzéseket adtak – főként hosszú távon. A sündisznó csoportba tartozó szakértők ezzel szemben a hosszú távú becsléseknél különösen gyengén teljesítettek. Tetlock Superforecasting című könyvében is központi szerepet kaptak a rókák.
Talán a legkézenfekvőbb példája a róka gondolkodásmódnak Charlie Munger. Munger hatalmas mentális eszköztárának és multidiszciplináris tudásának köszönhetően könnyedén tudott megfelelő analógiákat találni újszerű problémák megoldására. Az analógiák fontosságára a Range is kitér: a generalisták tágabb tudásuk révén szakterületeken átnyúló analógiákat képesek eszközként használni.
Munger ugyan megállapította, hogy a legtöbb ember számára a specializáció az előnyösebb út, ő befektetőként a generalista megközelítést választotta. Az úgynevezett mentális modelljeit használta eszközként a világ és a vállalatok elemzésére. Ezeket a modelleket több tudományterület főbb gondolatainak tanulmányozásával sajátította el, így gondolkodása egyszerre épített a történelemre, biológiára, pszichológiára, fizikára, matematikára, mérnöki tudásra és közgazdaságtanra. Híresen megjegyezte: „az ember, aki kalapáccsal jár, minden problémában szöget lát.”
Saját tapasztalatok és a tanulási folyamat javítása
Sokat gondolkodtam ezen a témán, mert mélyen foglalkoztat, hogyan lehet befektetőként fejlődni. Két fő probléma adódik: a visszacsatolás időbeli késleltetettsége és a visszacsatolás pontatlansága.
Ezeket kétféle fejlődési módszerrel igyekszem kiküszöbölni:
- egy területspecifikus mentális könyvtár kialakításával, illetve
- más szakterületek fő ötleteiből összeállított gondolkodási eszköztár létrehozásával – Mungerhez hasonlóan.
A területspecifikus könyvtár abból épül fel, hogy iparágakon átnyúlóan vállalatok sorsát tanulmányozom a múltból, illetve befektetők régi leveleit olvasom, amelyekben beszámolnak befektetéseik alakulásáról. Hasznos lehet megvizsgálni olyan cégeket, amelyek nagyon sokáig tudtak sikeresek maradni, és olyanokat is, amelyek nagy sikerek után eltűntek.
Ebben az esetben veszélyes lehet az egyes kimeneteleket egy-egy tanulságra lebontani – mivel problémás környezetben nem egyértelmű, mi a tanulság –, viszont elég nagy könyvtár felépítésével nő a befektető üzleti szaktudása.
Munger, Tetlock és a Range című könyv is azt a képet erősíti, hogy a tőkepiaci befektető számára rendkívül hasznos a multidiszciplinaritás. Így Mungerhez hasonlóan igyekszem más szakterületek főbb gondolatait megérteni és tanulmányozni. Úgy gondolom, hogy minél több lencsén keresztül látunk, annál pontosabb képet kapunk a világ működéséről – befektetőként pedig ez alapvető fontosságú.
Az én befektetői gondolkodásomhoz sokat adott például a rendszerelmélet és a káoszelmélet tanulmányozása. Ezek a módszerek erősen egybecsengenek a Cognitive Flexibility Theory tanulási módszerével, amely a kutatások szerint az egyik leghatékonyabb megközelítés lehet a problémás területeken való tanulásra.
Egyértelműen jó módszer nincs a fejlődésre a hosszú távú befektetők esetében, viszont az biztos, hogy ezen a területen a hagyományos, repetitív specialista módszerek nem elég hatékonyak, és jóval időigényesebbek. És persze felmerül a kérdés: vajon a mesterséges intelligencia hogyan tud majd megbirkózni az ilyen problémás területekkel?
