Текст книги "Мозг и Деньги. Как научить 100 миллиардов нейронов принимать правильные финансовые решения"

Глава 4
Прогнозирование

Денежные стимулы либо вообще не действуют, либо относятся к классу возбуждающих средств, которые действуют только как наркотики.

Сэмюэл Тейлор Кольридж

От Вавилона до биржевых афер

В месопотамских залах Британского музея в Лондоне хранится поразительная реликвия древнего мира. Глиняная модель овечьей печени в натуральную величину служила учебным пособием для вавилонского жреца, известного как бару, который предсказывал будущее, изучая внутренности только что забитой овцы. Модель представляет собой каталог пятен, цветов и различий в размере или форме, которые может иметь настоящая овечья печень. Жрец и его слушатели полагали, что каждая из этих переменных может помочь предсказать, что должно произойти, поэтому глиняная модель тщательно разделена на 63 части, каждая из которых отмечена клинописью и другими символами, описывающими ее значение в прогнозировании.

Удивительно, что у древнего артефакта есть современный аналог – сегодняшнее освещение финансовых новостей.

Более чем через 3700 лет после выхода глиняной модели из печи в Месопотамии вавилонские жрецы-гадатели все еще с нами. Только теперь их называют рыночными стратегами, финансовыми аналитиками и экспертами по инвестициям.

Последние данные по безработице являются «знамением», что процентные ставки будут расти. Новости об инфляции в этом месяце означают, что фондовый рынок безусловно пойдет вниз. Этот новый продукт или тот новый босс – «доброе предзнаменование» для акций компании.

Подобно древнему жрецу, выжимающему предсказания из окровавленной печени, сегодняшние рыночные аналитики порою угадывают будущее, пусть и по счастливой случайности. Но когда эксперты ошибаются, а они ошибаются примерно так же часто, как монета падает решкой, их прогнозы напоминают набор глупостей:

• Каждый декабрь журнал BusinessWeek анализирует ведущие стратегии Уолл-стрит, задаваясь вопросом, что будет с акциями в будущем году. За последнее десятилетие согласованное мнение этих экспертных предсказаний попадало мимо цели в среднем на 16 %.

• В пятницу 13 августа 1982 года Wall Street Journal и New York Times процитировали многих аналитиков и трейдеров, и все они изрыгали апокалиптические пророчества: «Потребуется кульминация продаж, чтобы положить конец медвежьему рынку», «Инвесторы оказались между Сциллой и Харибдой», «На рынке царит прямая капитуляция и панические продажи». В тот же день возник самый большой за последнее поколение «бычий»[27]27
  «Бычьи» и «медвежьи» рынки. «Бычий» – растущий, «медвежий» – падающий. Соответственно, инвесторов, играющих на «повышение», то есть ожидающих, что рынок будет в будущем расти, называют «быками»; а тех, кто «играет на понижение», то есть ожидает, что рынок или актив будут падать, называют «медведями». В переносном смысле «бычий» – оптимистичный, «медвежий» – пессимистичный. (Прим. ред.)


[Закрыть] рынок, а большинство экспертов продолжали упрямо твердить о снижении курсов акций, пока оживление на рынке не стало фактом.

• 14 апреля 2000 года фондовая биржа NASDAQ упала на 9,7 % и закрылась на отметке 3321,29. «Это самый лучший шанс для индивидуальных инвесторов за долгое время», – заявил Роберт Фролих из Kemper Funds, а Томас Гэлвин из Donaldson, Lufkin & Jenrette утверждал, что «даунсайд[28]28
  Ожидание изменения курса акций, апсайд – вверх, даунсайд – вниз. (Прим. ред.)


[Закрыть] для NASDAQ составляет только 200 или 300 пунктов, а апсайд – 2000». Оказалось, что апсайд был равен нулю, а даунсайд составил более 2200, и индекс NASDAQ съежился до 1114,11 к октябрю 2002 года.

• В январе 1980 года, когда цена на золото достигла рекордных 850 долларов за унцию, министр финансов США Г. Уильям Миллер заявил: «Сейчас неподходящий момент для продажи нашего золота». На следующий день цена на золото упала на 17 %. За следующие 5 лет золото потеряло две трети своей стоимости.

• Даже аналитики с Уолл-стрит, которые тщательно изучают несколько видов акций, могут с таким же успехом использовать для прогнозов считалку «Эники-беники ели вареники». По словам финансового менеджера Дэвида Дремана, за последние 30 лет оценка аналитиками заработков компании в следующем квартале оказывалась ошибочной в среднем в 41 % случаев. Представим, что вчера в прогнозе погоды по телевизору сказали, что завтра будет 60 градусов тепла по шкале Фаренгейта[29]29
  18 градусов Цельсия. (Прим. ред.)


[Закрыть], а сегодня температура упала до +35[30]30
  Около 2 градусов Цельсия. (Прим. ред.)


[Закрыть] – это и есть ошибка в 41 %. А теперь представим, что это самый точный из прогнозов. И вы будете продолжать слушать их?

Все эти предсказатели становятся жертвами двух проблем. Во-первых, они исходят из того, что все происходящее – единственно возможный вариант. Во-вторых, они слишком сильно полагаются на недавнее прошлое при прогнозировании далекого будущего. Эту ошибку инвестиционный мудрец Питер Бернштейн называет «прошлосказанием[31]31
  Игра слов от английского forecasting (предсказание будущего), postcasting – распространение прошлого на будущее, «прошлосказание». (Прим. ред.)


[Закрыть]». Короче говоря, эти эксперты не могли бы попасть в стену сарая из дробовика, даже стоя внутри сарая. В сущности, какую бы экономическую переменную мы ни рассматривали: процентные ставки, инфляцию, экономический рост, цены на нефть, безработицу, дефицит федерального бюджета, стоимость доллара США или других валют, – можно быть уверенным в трех вещах. Во-первых, кому-то платят большие деньги, чтобы он делал прогнозы на этот счет. Во-вторых, он не скажет вам и, возможно, даже сам не знает, насколько точными оказываются его прогнозы по прошествии времени. В-третьих, если вы инвестируете на основе этих прогнозов, то, скорее всего, пожалеете, поскольку в качестве ориентира на будущее они не лучше, чем бормотание вавилонского жреца.

Бесполезность финансового прогнозирования особенно расстраивает, потому что кажется очевидным, что анализ должен работать. В конце концов, мы все знаем, что предварительная подготовка – хороший способ улучшить экзаменационные баллы. И чем больше вы играете в гольф, баскетбол или теннис, тем лучшим игроком станете. Почему с инвестированием так не происходит? Есть три причины, по которым самые старательные инвесторы не получают самые высокие баллы:

1. Рынок обычно прав. Коллективный разум десятков миллионов инвесторов уже установил цену на то, чем вы торгуете. Это не означает, что рыночная цена всегда правильная. Скорее, можно сказать, что она чаще правильная, чем неправильная. А когда рынок серьезно ошибается, например, как с акциями Интернета в конце 1990-х годов, тогда делать ставки против него – все равно, что плыть против приливной волны.

2. Чтобы двигать деньги, нужны деньги. Брокерские расходы на покупку и продажу акций легко могут превысить 2 % от вашей ставки. Налоговый инспектор может забрать до 35 % вашей прибыли, если вы торгуете слишком часто. В совокупности эти затраты, как наждачная бумага, стирают прибыльные идеи.

3. Правила случайности. Независимо от того, насколько тщательно вы изучаете инвестиции, они могут потерять в цене по причинам, которые нельзя предвидеть: терпит неудачу новый продукт, уходит в отставку CEO, растут процентные ставки, меняются правительственные правила, на ровном месте вспыхивает война или случается теракт. Никто не может предсказать непредсказуемое.

Так почему же, несмотря на все доказательства того, что их усилия тщетны, современные «финансовые жрецы» продолжают предсказывать? Почему инвесторы продолжают их слушать? А самое главное – если никто не может точно предсказать финансовое будущее, то каковы практические правила для принятия более успешных решений? Об этом и пойдет речь в Главе 4.

Каков расклад?

Потребовались усилия двух психологов, Даниэла Канемана и Амоса Тверски, чтобы нанести смертельный удар по традиционному представлению, что люди всегда рациональны. Согласно экономической теории, мы логически обрабатываем всю доступную информацию, чтобы выяснить, какой вариант предлагает наилучшее соотношение риска и доходности. На практике, как показали Канеман и Тверски, люди склонны основывать свои прогнозы долгосрочных тенденций на удивительно краткосрочных выборках данных или на факторах, которые вообще не имеют отношения к делу. Рассмотрим примеры:

1. Две чаши, скрытые от глаз, содержат шары, две трети из которых должны быть одного цвета, а одна треть – другого. Один человек вытащил 5 шаров из чаши А: 4 оказались белыми, 1 оказался красным. Второй человек вытащил 20 шаров из чаши В: 12 оказались красными, 8 – белыми. Теперь ваша очередь: вы можете вытащить с завязанными глазами только 1 шар. Если заранее угадаете цвет, то выиграете 5 долларов. Следует ли ставить на то, что вы вытянете белый шар из чаши А или красный из чаши В?

Многие делают ставку на белый шар из чаши А, так как первый человек вынул из чаши А 80 % белых, а второй человек вынул только 60 % красных шаров из чаши В. Однако выборка из чаши В в 4 раза больше. Значит, что вероятность того, что в чаше В будут в основном красные шары, выше, чем вероятность того, что в чаше А будут в основном белые. Большинство из нас знает, что бо́льшие выборки более надежны, но тем не менее мы отвлекаемся на небольшие выборки. Почему?

2. В ходе общенационального опроса были получены краткие характеристики 100 молодых женщин, из которых 90 являются профессиональными спортсменками, а 10 – библиотекарями. Вот два профиля, взятые из этой группы:

Лиза – общительная и живая девушка, загорелая, с длинными волосами. Иногда она бывает неорганизованной и небрежной, но ведет активную общественную жизнь. Она замужем, но детей у нее нет.

Милдред – тихая девушка, она носит очки и короткую стрижку. Она часто улыбается, но редко смеется. Она трудолюбива, чрезвычайно аккуратна, и у нее всего несколько близких друзей. Она не замужем.

• Каковы шансы, что Лиза – библиотекарь?

• Каковы шансы, что Милдред – профессиональная спортсменка?

Большинство людей думает, что, должно быть, Лиза – спортсменка, а Милдред – библиотекарь. Хотя из описаний и кажется очевидным, что Лиза с большей вероятностью, чем Милдред, будет спортсменкой, Милдред, вероятно, тоже профессиональная спортсменка. В конце концов, мы знаем, что спортсменками являются 90 % этих женщин. Часто, когда нас просят оценить, насколько вероятны те или иные события, мы вместо этого оцениваем, насколько они схожи между собой. Почему?

3. Представьте, что мы с вами подбрасываем монетку. Подбросим ее 6 раз и отследим результаты, обозначая орла как О, а решку как Р. Вы бросаете первым и у вас выпадает О Р Р О Р О: результат 50/50, и кажется, так и должно быть в соответствии с вероятностью. Затем бросаю я и получаю О О О О О О. Идеальная серия орлов, от которой у нас обоих перехватывает дыхание, а я чувствую себя гением в подбрасывании монет.

Но правда более прозаична: в 6 бросках монет шансы получить О О О О О О и О Р Р О Р О идентичны. Обе последовательности имеют один шанс из 64, или 1,6 %. Тем не менее результат О Р Р О Р О кажется нам вполне обычным, и мы бываем поражены, когда вдруг случается О О О О О О. Почему?

Голуби, крысы и случайность

Ответы на эти загадки о случайности лежат глубоко в нашем мозге и в далекой истории нашего вида. Люди обладают феноменальной способностью обнаруживать и интерпретировать простые паттерны. Именно это помогло нашим предкам выжить в опасном первобытном мире, спасаться от хищников, находить пищу и кров и в конечном счете выращивать растения в нужном месте в нужное время года. Сегодня навыки поиска и завершения паттернов помогают нам ориентироваться во множестве ситуаций, возникающих в повседневной жизни: «Вот поезд, на который я должен успеть», или «Ребенок проголодался», или «Мой босс по понедельникам вечно тупит».

Но когда дело доходит до инвестирования, неистребимый поиск паттернов заставляет нас считать, что порядок существует везде, даже там, где его нет. Не только жрецы с Уолл-стрит думают, что знают, куда движется фондовый рынок. Почти у каждого из нас есть мнение о том, будет ли с этого момента индекс Доу-Джонса расти или падать, продолжат ли расти те или иные акции. И всем хочется верить, что финансовое будущее можно предсказать.

Поиск паттернов в случайных данных является фундаментальной функцией нашего мозга – настолько фундаментальной для человеческой природы, что наш вид следовало бы называть не Homo sapiens, или человек разумный, а Homo formapetens, или человек – искатель паттернов.

Большинство животных обладает способностью распознавать паттерны, но люди просто одержимы этим. Нашу способность видеть порядок даже там, где его нет, астроном Карл Саган назвал «характерным тщеславием нашего вида», а другие – «парейдолией» (от греч. – «неправильное или искаженное изображение»). Некоторые люди видят изображение Девы Марии в жареном бутерброде с сыром 10-летней давности, а кто-то даже был готов заплатить за него 28 000 долларов на eBay. Другие просматривают горы данных о фондовом рынке, стремясь найти предсказуемые модели, которые позволили бы им обхитрить рынок:

• На основе исторических данных стало общепринятым мнение, что американские акции, как правило, растут по пятницам и падают по понедельникам, но в 1990-х годах они делали прямо противоположное.

• Октябрь (месяц краха рынка 1987 года) считается худшим месяцем для владения акциями, но на протяжении долгой истории он в среднем входил в пятерку месяцев с наилучшей доходностью.

• Миллионы инвесторов верят в технический анализ, который якобы предсказывает будущие цены на основе прошлых, и в выбор момента сделки. Это якобы позволит вам избавиться от акций прежде, чем они упадут, или купить их прежде, чем они поднимутся. Существует мало объективных доказательств (а может, их нет вовсе), что любая из этих тактик работает в долгосрочной перспективе.

• Каждый год многие финансисты с Уолл-стрит мечтают, чтобы команды Национальной футбольной конференции выиграли Суперкубок. Их желание основывается на широко распространенном – и совершенно ошибочном – убеждении, что если команды из старой НФЛ выиграют чемпионат, то в следующем году фондовый рынок вырастет.

Что движет таким поведением? На протяжении десятилетий психологи доказывали: если бы крысы или голуби знали, что такое фондовый рынок, они могли бы быть более успешными инвесторами, чем большинство людей. Грызуны и птицы, похоже, держатся в рамках своих способностей идентифицировать паттерны и демонстрируют естественное смирение перед лицом случайных событий. Не то что люди.

В типичном эксперименте исследователи зажигают на экране две лампочки – зеленую и красную. В четырех случаях из пяти зажигается зеленый свет, в остальных 20 % случаев – красный. Но конкретная последовательность остается случайной. Одна серия из 20 вспышек может выглядеть так: КЗКЗЗЗЗЗКЗЗЗЗКЗЗЗЗЗЗ. Другая так: ЗЗЗЗКЗЗЗЗЗЗЗККЗЗЗЗЗК. Вы найдете эту задачу на www.jasonzweig.com/uploads/matchvmax.ppt. Если стараться угадать, какой свет загорится следующим, лучшая стратегия – просто каждый раз предсказывать зеленый, поскольку ваши шансы оказаться правым составят 80 %. Так обычно и делают крысы или голуби, получая от исследователей еду за правильную догадку.

Люди же, как правило, не справляются с задачей в подобных экспериментах. Вместо того чтобы все время выбирать зеленый цвет и использовать 80 %-ный шанс оказаться правым, люди обычно только четыре раза из пяти выбирают зеленый. Затем они быстро втягиваются в игру и пытаются отгадать, когда появится следующая красная вспышка. В среднем эта ошибочная уверенность приводит к тому, что люди правильно выбирают следующую вспышку только в 68 % попыток. Еще более странно, что они упорствуют в своем поведении, даже когда исследователи прямо говорят, что мигание огней является случайным (чего нельзя сделать с крысой или голубем). В то время, как грызуны и птицы обычно довольно быстро учатся максимизировать свой результат, у людей с течением времени показатели снижаются. Чем дольше длится эксперимент, тем больше они верят, что наконец-то поняли хитрость «паттерна» этих чисто случайных вспышек.

В отличие от других животных люди считают, что они достаточно умны, для того чтобы предсказывать будущее, даже если нам прямо говорят, что оно непредсказуемо. Глубокий эволюционный парадокс: более развитый интеллект приводит к тому, что человек уступает птицам и грызунам в этом виде задач. Вспомните это в следующий раз, когда захотите сказать, что у кого-то куриные мозги.

Группа исследователей из Дартмутского колледжа, возглавляемая профессором психологии Джорджем Уолфордом, выясняла, почему мы думаем, что можем обнаружить паттерны там, где их нет. Группа Уолфорда проводила эксперименты с миганием света на пациентах с «расщепленным мозгом[32]32
  Так называют пациентов, которым перерезали мозолистое тело, соединяющее правое и левое полушария. Подробнее: https://youtu.be/NA4YiSMCuQQ. (Прим. науч. ред.)


[Закрыть]», у которых при лечении тяжелых форм эпилепсии были хирургически перерезаны нервные волокна, соединяющие полушария головного мозга. Когда эпилептики наблюдали серию вспышек, которые они могли обработать только правым полушарием мозга, они постепенно учились угадывать наиболее частый вариант, как это делают крысы и голуби. Но когда сигналы передавались в левое полушарие, эпилептики продолжали пытаться предсказать точную последовательность вспышек, что резко снижало общую точность их предсказаний.

«Похоже, в левом полушарии мозга есть модуль, который заставляет людей искать закономерности и видеть причинно-следственные связи, – говорит Уолфорд, – даже когда их нет». Его партнер по исследованиям Майкл Газзанига назвал эту часть мозга «интерпретатором». Уолфорд объясняет: интерпретатор заставляет нас считать, что «я могу в этом разобраться». Это вполне может так и быть, если в данных есть паттерн и он не слишком сложен. Однако профессор предупреждает: «Не стоит постоянно искать разгадки и закономерности в случайных или сложных данных».

И это еще мягко сказано. Финансовые рынки почти так же случайны, как мигающие огни, и они дают невероятно сложные сочетания. Хотя никто еще не выяснил, где именно в мозге находится интерпретатор, его существование помогает объяснить, почему эксперты по-прежнему пытаются предсказать непредсказуемое. Сталкиваясь с постоянным хаотическим потоком данных, эти знатоки отказываются признать, что не могут их осмыслить. Вместо этого интерпретаторы заставляют их верить, что паттерны, по которым можно прогнозировать будущее, найдены.

Все остальные относятся к этим провидцам серьезней, чем они заслуживают по своим профессиональным достижениям, и результаты часто трагичны. Как отмечает экономист Калифорнийского университета в Беркли Мэттью Рабин, достаточно всего пары точных прогнозов на канале CNBC, чтобы аналитика стали считать гением, ведь у зрителей нет практического способа проверить все его прогнозы, в том числе ошибочные и посредственные. В отсутствие полной выборки полоса случайных удач кажется нам частью долгосрочной модели надежного предвидения. Но прислушиваться к эксперту, у которого была пара удачных предсказаний, – один из самых верных способов легко и быстро лишиться удачи.

Очень важно признать основные реалии распознавания паттернов в мозге инвестора:

• Поспешно. Два подряд случая почти чего угодно – роста или падения цен на акции, высокой или низкой доходности взаимных фондов – заставляют вас ожидать этого же в третий раз.

• Бессознательно. Даже если вы думаете, что сознательно занимаетесь сложным анализом, механизм поиска паттернов вполне может привести вас к гораздо более инстинктивному решению.

• Автоматически. Всякий раз, когда вы столкнетесь с чем-то случайным, вы будете искать закономерности. Так устроен наш мозг.

• Бесконтрольно. Вы не можете отключить этот вид обработки информации или отменить его. К счастью, как мы увидим далее, вы можете предпринять некоторые шаги, чтобы противодействовать этому.

Как мы получили наши мозги

Почему мы наказаны этим благом – или одарены этим злом – постоянно искать закономерности в случайных данных? «Это странно! – восклицает Пол Глимчер, нейробиолог из Центра нейробиологии Нью-Йоркского университета. – Я общаюсь со своими друзьями-экономистами, и они анализируют финансовые решения, как если бы это была философская задача. Они и не подозревают, что это биологическая задача. У нас за плечами миллионы лет эволюции. Мы биологические организмы. Конечно, это биологический процесс! Эволюция диктует нам решения, которые мы принимаем».

На протяжении почти всей истории люди были охотниками-собирателями, жили небольшими кочевыми группами, искали себе пару, находили кров, преследовали добычу и избегали хищников, добывали съедобные фрукты, семена и корни. Для наших предков решений было немного, и они были не столь сложными. Избегать мест, где скрываются леопарды. Изучить признаки приближающихся дождей, присутствия антилоп неподалеку, пресной воды поблизости. Понять, кому можно доверять, выяснить, как сотрудничать с ними, узнать, как перехитрить тех, кто не заслуживает доверия. Это задачи, для выполнения которых эволюционировал наш мозг.

«Основное различие между нами и обезьянами, – объясняет антрополог Тодд Преусс из Университета Эмори, – заключается, по-видимому, не столько в образовании новых областей [в мозге], сколько в расширении существующих зон и изменении их внутреннего механизма для выполнения новых необычных задач. Наш мозг гораздо больше занят обработкой вопросов типа “а что, если?”, “что произойдет, когда?”, а также краткосрочными и долгосрочными последствиями выполнения действий X или Y». Люди не единственные животные, которые изготавливают инструменты, проявляют проницательность или планируют будущее. Но ни у одного другого вида нет настолько феноменальной способности прогнозировать и экстраполировать, наблюдать взаимосвязи и устанавливать причинно-следственные связи.

Возраст нашего высокоразвитого вида, Homo sapiens sapiens, менее 200 000 лет. И с тех пор человеческий мозг почти не увеличился – в 1997 году палеоантропологи обнаружили в Эфиопии череп Homo sapiens возрастом 154 000 лет. Объем мозга, который в нем когда-то содержался, составлял около 1450 кубических сантиметров. Это в три раза больше объема мозга гориллы или шимпанзе и не меньше, чем мозг среднего современного человека. Наш мозг глубоко укоренен в первобытной среде, где эволюционировали наши ранние предки задолго до появления Homo sapiens. Эволюция не остановилась, но большинство современных областей человеческого мозга, например префронтальная кора, сформировались уже в каменном веке.

Можно легко представить древнюю восточноафриканскую равнину: крайне изменчивая и позволяющая легко спрятаться территория с чередующимися участками солнца и тени, пятнами густой листвы и холмистой открытой местности, перемежающейся руслами рек с крутыми берегами. В таком ландшафте экстраполяция – выяснение следующего звена, которое завершит простую схему повторяющихся визуальных сигналов, – стала необходимым приспособлением для выживания. Пока выборка данных давала правильный ответ и наш предок находил достаточное количество пищи и безопасное убежище, ранним гоминидам не приходило в голову искать дополнительные доказательства того, что они приняли правильное решение. Так ранние люди научились извлекать максимальную пользу из небольших выборок данных. Но наш мозг инвестора все еще специализируется на поведении «все знаю». Мы повсюду находим закономерности, делаем выводы из фрагментарных данных, слишком полагаемся на краткосрочную перспективу при планировании долгосрочного будущего.

Людям нравится воображать, что за нами стоит длинная история технического прогресса, но сельскохозяйственные культуры и первые города возникли всего около 11 000 лет назад.

Самые ранние рынки, на которых торговали ячменем, пшеницей, просом, нутом и серебром, возникли в Месопотамии около 2500 года до н. э., а официальным рынкам с регулярной торговлей акциями и облигациями всего 400 лет. Нашим предкам потребовалось более 6 миллионов лет, чтобы этого достичь. Если представить всю историю гоминидов, записанной на свитке длиной в милю, первая фондовая биржа появится только в 10 сантиметрах от его конца.

Неудивительно, что наш «древний» мозг[33]33
  Здесь имеются в виду мозговые структуры, которые сформировались раньше в ходе эволюции. (Прим. науч. ред.)


[Закрыть] с трудом справляется с современными проблемами инвестирования. По словам П. Рида Монтегю, нейробиолога из Медицинского колледжа Бейлора, «человеческий разум – высокопроизводительная машина, “Мазерати”[34]34
  Итальянская автомобильная компания, производящая модели спортивные и бизнес-класса. (Прим. ред.)


[Закрыть], когда речь идет о решении таких доисторических проблем, как моментальное распознавание простых паттернов или эмоциональное реагирование. Но он не так хорошо справляется с выявлением долгосрочных тенденций, распознаванием случайных результатов или одновременной концентрацией на множестве факторов – то есть с проблемами, с которыми наши ранние предки сталкивались редко». Наш мозг инвестора должен решать эти задачи каждый раз, когда мы заходим на финансовый веб-сайт, смотрим канал CNBC, разговариваем с финансовым консультантом или открываем Wall Street Journal.