משקיעים עם הראש? אולי זה לא הרעיון הכי טוב

קבוצת הבייסבול Oakland Athletics, שביצועיה הדלים הציבו אותה בתחתית ליגת הבייסבול האמריקאית במשך שנים, הפגינה במפתיע בתחילת העשור הקודם יכולת פנומנלית, שהביאה אותה למקומות הגבוהים ביותר בליגה למשך מספר שנים ברציפות.

סוד ההישג מתואר היטב בספר Moneyball:
"The Art of Winning an Unfair Game", של מייקל לואיס, מנהלה החדש, הצעיר וחסר הניסיון של הקבוצה. לואיס ביצע מהפכה בהרכב הקבוצה, שחרר את הכוכבים הגדולים שלה (למרות מחאתם של אנשי הצוות המקצועי) והתעקש לגייס שחקנים לא מוכרים, שנבחרו על ידו תוך שימוש במודל שכלל מספר מדדים מקצועיים בתחום הבייסבול. אותו מודל, שהתעלם מהערכות והטיות מהסביבה, מהתקשורת ומיתר "הידענים" למיניהם, השכיל לאתר שחקנים אלמונים אך איכותיים, שהביאו למהפך ולהישג המרשים של הקבוצה.

נוסחאות השקעה ומדדים חכמים המופקים על ידי מחשב | צילום: shutterstock

פרופ' פול הופמן ועמיתיו מהמחלקה לפסיכולוגיה בבית הספר לרפואה של אוניברסיטת אורגון ערכו ב־1968 ניסוי שעשה שימוש במודל בדוק ומוכח, שהכיל שבעה ממצאים רנטגניים, שבשילובים שונים מעידים על הימצאות סרטן הקיבה בקרב חולים עם כיב קיבה. מאה מקרים היפותטיים של כיב קיבה, המבוססים על הממצאים הנ"ל, הוצגו בפני תשעה רופאים רדיולוגים מומחים, שנתבקשו להעריך האם קיימת או לא קיימת ממאירות, ואיזו דרגת ביטחון מלווה את קביעתם. למרבית ההפתעה, קביעות הרדיולוגים התאפיינו בתשובות שונות ומנוגדות – לא רק בין הרופאים השונים, אלא לעתים גם במתן תשובה שונה על ידי אותו רופא על שילוב זהה שהוצג לו פעמיים (ללא ידיעתו). הניסוי הוכיח שלמודל פשוט יחסית היתה יכולת טובה בהרבה לזיהוי של ממאירות הקיבה מאשר להערכתם הסובייקטיבית של הרופאים הרדיולוגים.

שתי דוגמאות אלה, מתחום הספורט ומתחום הרפואה, מעלות את השאלה – האם מה שמכונה "למידת מכונה" (Machine Learning) יכול להיות עדיף במצבים רבים על שיקול דעת אנושי? או בניסוח בוטה יותר – האם "בינה מלאכותית", שצוברת תאוצה בשנים האחרונות, עומדת להחליף את המוח האנושי?

אסטרטגיות מפתיעות

פרופ' דניאל כהנמן (חתן פרס נובל לכלכלה בשנת 2002) ופרופ' עמוס טברסקי, שהיו פורצי דרך בתחום הכלכלה ההתנהגותית, מיטיבים להסביר את הכשלים בתהליך החשיבה האנושי. שני המדענים הדגולים האלה מצאו שעל המוח מופעלים סוגים שונים של "הטיות קוגניטיביות", שפעמים רבות מפריעות לבני אנוש לקבל החלטות רציונליות ונכונות. בין הטיות אלה ניתן למצוא את "הטיית האישור" – הנטייה לתת משקל רב יותר לממצאים המאשרים את השערות האדם, והתעלמות או מתן משקל פחות לממצאים הסותרים את ההשערות של אותו אדם; "הטיית העיגון" – הנטייה להפריז בערכו של מקור המידע הראשון המושג על נושא מסוים, ו"הטיית הייצוגיות" – הנטייה לשפוט את ההסתברות לאירוע מסוים על ידי מציאת אירוע ידוע אחר, הניתן להשוואה, והנחה שהסתברותו זהה. כוחן של הטיות אלה כה רב, שאפילן פרופ' כהנמן בכבודו ובעצמו הודה שההכרה בהן לא עזרה לו להתגבר עליהן בעיסוקיו האישיים.

אם כך, האם גם בעולם ההשקעות מודל כמותי שהתקבל באנליזה ממוחשבת יכול לספק יתרון בקבלת החלטות? פרופ' ג'ואל גרינבלט מתאר בספרו "The Little Book that Beats the Market" מודל המזהה מניות להשקעה מוצלחת בהתבסס על משנתם של שני המשקיעים הגדולים – וורן באפט ובנג'מין גרהם.

המודל מאתר חברות שנסחרות לפי מכפילי רווח נמוכים (EBIT/EV), ובמקביל מזהה חברות עם תשואה גבוהה המתקבלת מההון המושקע שלהן. גרינבלט בחן בספרו מה היה מתרחש, אם היה משקיע רק ב־25 המניות של חברות בעלות הדירוג הגבוה ביותר לפי שני מדדים אלה בכל שנה, במשך שני עשורים שקדמו לכתיבת הספר. בחינת התוצאות העלתה תשואות שנתיות של למעלה מ־30%. גרינבלט עצמו ניהל כספים ללקוחותיו בשיטה הזו והניב להם באמצעותה תשואות גבוהות מאוד, יותר מאשר מנהלי ההשקעות אשר בחרו את המניות תוך הפעלת שיקול דעת רב יותר.

מגבלותיהם של "מומחים" בתחום ההשקעות נידונו על ידי חוקרים נוספים. דייויד דרמן, המשקיע ומחבר הספר הידוע "Contrarian Investment Strategies", חישב ודיווח בספרו, כי השקעה בין השנים 1970 ל־2010 (ללא הפעלת שיקול דעת) בסל מניות בבורסה האמריקאית היתה מניבה למשקיע תשואה שנתית של כ־15.2%, לעומת תשואת השוק השנתית בתקופה המקבילה – של 11.6% בלבד.

במקביל, הפרופסורים יוג'ין פאמה (חתן פרס נובל בכלכלה בשנת 2013) וקנט פרנץ', שני חוקרים מובילים בתחום המימון, מצאו שאסטרטגיה פשוטה של רכישה אוטומטית של סל מניות הנסחרות בבורסה האמריקאית במכפיל הכי נמוך ביחס להון העצמי שלהן (Price/Book) היא דרך השקעה רווחית ביותר. ממצאיהם העלו, כי השקעה בסל מניות מהעשירון התחתון של המניות לפי מדד זה בשנים 1963 עד 1990 היתה מניבה תשואה שנתית של 20.5%, לעומת תשואה שנתית של 15.9% של שוק המניות הכללי באותה תקופה. השקעה בסל המניות בעלות המכפיל הגבוה ביותר ביחס להון העצמי שלהן (שהן פופולריות ומושכות את האנליסטים והמשקיעים למיניהם) הניבה תשואה שנתית של 10.2% בלבד. ראוי לציון שאסטרטגיות ההשקעה הנסקרות לעיל הוכיחו עצמן כרווחיות ביותר לא רק בבורסה האמריקאית, אלא גם ב־23 בורסות מניות נוספות ברחבי עולם.

כשלים בתהליך החשיבה האנושי. פרופ' כהנמן והנשיא אובמה | צילום: shutterstock

אין ספק ש"ההטיות הקוגניטיביות", המתוארות על ידי כהנמן וטברסקי, פועלות ומטות גם את החלטותיהם של האנליסטים הטובים והמנוסים בעולם הפועלים בשטח ההשקעות במניות. כך למשל "הטיית האישור" תוביל את המומחים לרכוש עבור משקיעיהם מניות מוכרות, פופולריות ו"עסיסיות", ו"הטיית העיגון" תגרום לאנליסט קושי רב במכירת מניה שרכש, גם אם יגלה בהמשך שטעה לגבי ביצועיה באנליזה הראשונית. לבסוף, "הטיית הייצוגיות" עלולה להוביל את האנליסט למסקנות ולהשקעות שגויות.

מקור הבעיה הקשורה ל"הטיית הייצוגיות" טמון בהנחה של האנליסטים, בבוחנם את ההיסטוריה ופרופיל הביצועים של החברה (צמיחה, רווחיות וכדומה), כי אלה יחזרו על עצמם גם בעתיד. הנחה זו מתבררת לרוב כשגויה כיוון שהם מתעלמים לחלוטין מתופעת ה"חזרה לממוצע" שאופיינית לשוק ההון ולשוק בכללותו. התופעה מתארת מצב שבו חברות בעלות שיעורי רווחיות גבוהים הופכות לפחות רווחיות לאורך זמן, בעיקר כתוצאה מהתחרות שמתייצבת בדרכן. ומנגד, חברות חלשות ביותר מצליחות להפתיע לטובה ולחזור לרמת רווחיות גבוהה.

להיפרד מהעדר

הפולמוס בין המצדדים בהשתלטותו של המחשב על כל שטחי חיינו ובין המגנים בתוקף על איכויותיו וייחודו של המוח האנושי רחוק מלהסתיים. אולם דווקא בתחום ההשקעות במניות נראה שמוטב לו לשיקול הדעת האנושי להבין את מגבלותיו, להישען אחורה ולהניח למחשב ולמודלים המיוצרים על ידו להנחות אותנו (ואת האנליסטים למיניהם) בפעילות ההשקעות שלנו.

מלבד ההימנעות מהטיות רגשיות, הרי שיתרונו הגדול של המחשב על המוח האנושי הוא ביכולת להשתלט על כמות עצומה של נתונים לאורך תקופה ארוכה, לסכמם, לעבדם ולהפיק את התוצאה המבוקשת בצורה מדויקת, אמינה ומהירה.

בשל כך, אין פלא שמספר הולך וגובר של משקיעים בעולם בוחרים להימנע מהשפעת "העדר" ומהטיה פסיכולוגית של החלטות השקעה, ומבססים את ניהול תיק ההשקעות שלהם על נוסחאות השקעה (Quantitative Investing) ומדדים חכמים (Smart Beta) המופקים על ידי המחשב. שכן, כפי שתואר קודם – רכישה זהירה ומושכלת של סל מניות הנסחרות במכפיל הכי נמוך ביחס להון העצמי שלהן או לרווחים שלהן (והתמדה בשיטה זו לאורך זמן) היא אסטרטגיה מומלצת, הפועלת בהתאם למדדים בדוקים, בעלת היגיון כלכלי רב ובעלת ביצועים מרשימים לטווח הארוך.
 
הכותב הוא מנהל השקעות בכיר בקוואנטום שוקי הון