Теперь пару слов о распределении. Мы часто принимаем за данность, что множество величин в нашем мире распределены по нормальному закону. Такая известная всем функция в виде колокола, вроде бы она везде подходит, и годовые доходности, например, вполне могут быть распределены нормально. Но я хочу сделать акцент на том, что есть и другие распределения, тоже в форме колокола, но с другой математикой.

И для финансов это варианты с так называемыми толстыми (ещё говорят «жирными») хвостами. Хвостами, Карл! В нормальном распределении события, которые отклоняются от среднего значения на 5 и более стандартных отклонений, встречаются крайне редко, а с 10 или более сигмами – практически невозможны. Пример распределения с толстыми хвостами, которое имеет бесконечную сигму, – распределение Коши[65]. Главная его особенность для нас – это сложность прогнозирования событий. Причём дело не только в самой сложности, но и в нашем весьма отдалённом понимании уровня этой сложности. Человеку не свойственно мыслить вероятностными категориями, и он не может оценить даже сложность стоящей перед ним задачи. Талеб целую книгу написал по этому поводу[66], но она слишком заумна: я не осилил даже двадцати страниц; читаю по одной в месяц.

Негативные события реального мира – теракты, банкротства, мятежи и восстания – математически непредсказуемы, они и составляют эти страшные толстые хвосты. Это означает, что можно провести 20 лет на Уолл-стрит и увидеть только те случаи, что под вершиной колокола. Вам кажется, что вы понимаете, как работает система, но потом внезапно происходит что-то поразительное, чего вы никогда не видели. Это может быть чрезвычайно выгодная сделка или, наоборот, полная потеря капитала. У человека никогда не может быть достаточно опыта, чтобы ожидать некоторые вещи. Это сильно усложняет финансовые прогнозы, потому что хотя вероятность и низка, но вот влияние подобного события может быть колоссальным.