Hogyan lehet valakiből jobb befektető, ha nem lehet eleget gyakorolni?
A befektetések világában a tapasztalat nem feltétlenül jelent szakértelmet. Két legendás befektető, Warren Buffett, aki a Berkshire Hathaway vezetését év végén átadja, és Charlie Munger, az alelnök, aki a társaságnál dolgozott, jó példát szolgáltatnak arra, miként válhat valaki értékes befektetővé a gyakorlás hiányosságai ellenére. Az érték alapú befektetés során, míg a tradicionális sportokban azonnali visszajelzéseket kapunk teljesítményünkről, a részvénykiválasztás határozottan más megközelítést igényel.
A befektetési stratégia nem annyira fekete-fehér, mint a gördeszkázás vagy a szabadrúgás, ahol azonnal látható a hiba. A tőkepiac alkalmazásának szánt idő hossza miatt a befektetők gyakran csupán évek múltán képesek kiértékelni döntéseik helyességét, hiszen egy-egy befektetés kifutásához átlagosan három év szükséges. Ha évente például csak egy tucat új befektetést indítunk, a tapasztalatok száma drámaian alacsony marad.
Ezen felül a szerencse szerepe is hatással van a befektetési döntések kimenetelére: találkozhatunk a helyes döntéssel, ám a körülmények olykor váratlan fordulatokat hoznak. Joel Greenblatt egy vidámparkba történt befektetése példa erre, ahol a talaj szó szerint beomlott. A befektető csúcsformáját tehát nem mindig a siker, hanem a sikerhez vezető út méri – különösen rövid távon. Hosszú távon azonban elvitathatatlan, hogy az eredmény az, ami végleg számít.
Kedves és problémás környezetek
David Epstein a „Range” című könyvében részletezi, hogy a fejlődés szempontjából megkülönböztethetünk kedves és problémás környezeteket. Kedves környezetben a hosszú távú, specializált tudás hozza a legjobb eredményeket, míg problémás területeken a generalisták előnye nyilvánvaló. A kedves környezeteket az azonnali, pontos visszacsatolás és ismétlődő minták jellemzik, míg a problémás környezetekben a döntéshozatali visszajelzések gyakran nem állnak rendelkezésre, vagy késlekednek.
A hosszú távú részvénykiválasztás tehát tipikus példája annak, hogy általában probléma merül fel. A befektető döntéseit követő években csak utólag derülhet ki, hogy jó vagy rossz irányba ment.
Munger és a rókák
Philip Tetlock pszichológus húsz éven át vizsgálta, mennyire pontosak a szakértők előrejelzései. A kutatás során a résztvevőknek valószínűségeket kellett rendelniük politikai és gazdasági eseményekhez. Az eredmények azt mutatták, hogy az átlagos szakértő borzalmasan teljesít. Ám egy szűk körű szakértői csoport jelentős mértékben túlteljesítette a várakozásokat, és Tetlock a „rónak” nevezte őket, Isaiah Berlin „A sündisznó és a róka” című művére utalva. A rókák, akik több ötlettel dolgoznak, sokkal pontosabb előrejelzéseket nyújtanak, különösen hosszú távra.
Charlie Munger, a Berkshire Hathaway alelnöke példázza a róka gondolkodásmódot, mivel széleskörű tudásával és analógiák alkalmazásával képes új problémák megoldására. A multidiszciplináris megközelítése lehetővé teszi számára, hogy az analógiákat más tudományos területek eredményei alapján használja. Munger hitvallása: „Aki kalapáccsal jár, minden problémában szöget lát.” Habár megállapította, hogy a specializáció általában előnyösebb, ő a generalista megközelítést választotta a befektetéseknél.
Saját tapasztalatok és a tanulási folyamat javítása
Gondolkodva saját befektetői fejlődésemen, rájöttem, hogy a visszacsatolás időbeli késlekedése és pontatlansága a legnagyobb kihívások. Két fejlődési módszer járhat segítségemre: egyrészt területspecifikus mentális könyvtár kialakítása, másrészt más tudományágak legfontosabb ötleteinek gyűjtése, Mungerhez hasonlóan.
A területspecifikus könyvtár az iparágakat átfogó, múltbeli vállalati példák és befektetők levelei alapján alakul ki. Hasznos lehet olyan cégeket tanulmányozni, amelyek hosszú távon sikeresek tudtak maradni, valamint azokat, melyek hirtelen eltűntek. A hosszú távú befektetésekben a tanulságok kiértékelése bonyolult lehet a nem egyértelmű környezet miatt, de egy széleskörű tudás felhalmozása a befektetési döntésekben való jártasságot növelheti.
A multidiszciplinaritás Munger, Tetlock és a „Range” alapján is kedvezően hathat a tőkepiaci befektető számára. A különböző tudományágak elképzelései segítenek abban, hogy befektetőként pontosabb, holisztikusabb képet alkossunk a piacokról. Tanulmányozva a rendszerszemléletet és a káoszelméletet, úgy vélem, hogy ezek az elméletek összhangban állnak a Cognitive Flexibility Theory tanulási módszerével, amely az egyik leghatékonyabb eszköz a problémás területeken való előrehaladásra.
Összességében a hosszú távú befektetők fejlődésének kulcsa abban rejlik, hogy a hagyományos, repetitív módszerek helyett, amelyek gyakran időigényesek és kevésbé hatékonyak, a multidiszciplináris megközelítéseket alkalmazzunk. Az is érdekes kérdés, hogy a mesterséges intelligencia miként tudja kezelni az ilyen problémás környezeteket a jövőben.
