Однако в случае, когда в какой-либо области царит высокая конкуренция, именно такие болезненные и не всегда приносящие видимый успех усилия позволяют зарабатывать любые суммы денег. Это своего рода «водораздел», установленный конкуренцией, и ваша прибыль будет напоминать верхушку айсберга – небольшая часть конкурентных преимуществ плавает на поверхности, однако под ней скрывается огромный массив усилий, требующихся для их поддержки.

Я старался уклоняться от работы по подобной схеме. Мне повезло – я смог воспользоваться рядом преимуществ в областях, где уровень водораздела оставался достаточно низким и, чтобы достигнуть успеха, было достаточно лишь правильно применять ряд основных правил. Одна из таких областей – бейсбол в эру, предшествовавшую «Moneyball». Билли Бин смог многого добиться, поняв несколько простых вещей – например, то, что процент успешных достижений баз на поле является более хорошим показателем для оценки наступательных качеств игрока, чем процент удачных попаданий по мячу. В наши дни это понимают почти все. Если бы в области политики у FiveThirtyEight имелся десяток клонов, то мой перевес над остальными игроками был бы в лучшем случае минимальным. Однако часто я, по сути, «конкурирую» с политическими тяжеловесами типа участников McLaughlin Group, которые даже не пытаются создавать точные предсказания. То же самое происходило и в мире покера в середине 2000-х гг. Стабильный приток новых и неопытных игроков, посмотревших телевизионные трансляции и считавших, что после этого они научились играть, позволял сохранять низкий уровень водораздела.

Очень хорошо, если вы обладаете хорошими аналитическими навыками, применяемыми в целом ряде дисциплин: в высококонкурентной среде они вам очень пригодятся. Порой вы можете заработать прибыль, занимаясь удачными предсказаниями в областях, где конкуренция уступает неправильным стимулам, плохим привычкам или слепой приверженности традиции – или благодаря тому, что в вашем распоряжении будут более качественные данные или технологии. Гораздо сложнее переигрывать других там, где все остальные правильно используют основные правила и где вы можете одурачить самого себя, считая, что у вас имеется значительный перевес.

В целом обществу нужно изрядно постараться, чтобы получать более качественные предсказания (хотя эти усилия могут потребовать значительной работы с минимальной немедленной наградой). Как минимум мы должны понимать, что создаваемые нами аппроксимации следуют ряду компромиссов. Однако если вы относитесь к предсказанию как к деловому предложению, то вам будет проще найти какое-нибудь место, где вы можете почувствовать себя большой рыбой в маленьком пруду.

Из принципа Парето следует, что в области предсказаний худшими прогнозистами окажутся те, которым не удается правильно применить даже первые 20 % усилий, причем они будут намного хуже, чем лучшие из хороших. Иными словами, даже посредственные прогнозисты оказываются ближе к вершине, чем ко дну. Я уверен, что проиграл бы кучу денег, доведись мне играть в покер против Двана. Однако я бы с радостью сыграл против него, если бы при этом мне была гарантирована игра по тем же ставкам против случайного человека с улицы – в этом случае я мог бы легко рассчитывать на компенсацию своих потерь и выигрыш еще небольшой дополнительной суммы.

Мы можем проверить эту гипотезу эмпирическим путем, изучая статистические данные по игрокам в покер. Я произвел расчеты, основываясь на данных, взятых с покерного сайта, представлявших собой случайную выборку результатов игроков в безлимитный холдем за период 2008–2009 гг. Эта статистика позволила мне рассчитать, сколько денег выигрывали или проигрывали игроки в расчете на каждую раздачу с учетом ставок {672} .

Поскольку выигрыш и проигрыш в краткосрочной перспективе во многом зависят от удачи, я применил статистическую процедуру {673} , позволявшую рассчитать величину долгосрочной прибыльности игроков. Затем я расставил игроков по уровню навыков и разбил их на десять квадрантов одинакового размера. Верхний квадрант, в который входили лучшие 10 % игроков [135] , соответствовал лучшему игроку за столом из 10 участников {674} . А нижние 10 % представляли собой самую крупную «фиш».

На диаграмме (рис. 10.5a) представлены мои расчеты, показывающие, насколько опытными являются на самом деле игроки в каждом квадранте. В качестве критерия опытности используется денежная сумма, выигранная или проигранная в расчете на 100 раздач при игре в безлимитный холдем со ставками 5 и 10 долл. (блайнды). Эти цифры включают в себя деньги, выигранные и проигранные другим игрокам и казино, которое либо берет небольшую долю от каждого банка за каждым столом (так называемый рейк, или комиссия), либо взимает ежечасную оплату за работу дилера {675} .

Рис. 10.5а. Результаты расчета сумм, выигранных или проигранных в пересчете на 100 раздач в безлимитном холдеме с блайндами 5 и 10 долл.

Мой расчет показывает, что лучший игрок за столом в одной из этих игр получает, в долгосрочной перспективе, среднюю прибыль порядка 110 долл. на сотню раздач.

Это очень неплохо для онлайнового казино, где раздачи происходят достаточно быстро и на 100 раздач может потребоваться один-два часа [136] . Куда менее привлекательна ситуация в традиционном казино, где для розыгрыша такого же количества раздач требуется до четырех часов, иными словами, вы можете выиграть 25–30 долл. в час.

Но самое главное состоит в том, что худшие игроки за столом теряют деньги значительно быстрее, чем их зарабатывают лучшие. Например, мои оценки показали, что худший игрок – самая большая «фиш» – теряет более 400 долл. на сотню раздач. Этот игрок настолько плох, что ему стоило бы каждый раз сбрасывать карты и отказываться от игры – это обошлось бы ему в 150 долл. на сотню раздач.

Здесь вы видите четкое статистическое эхо правила 80–20: различие между худшими и средними игроками значительно выше, чем между средними и лучшими. Действия лучших игроков почти не отличаются друг от друга, а игроки, оказавшиеся в нижней части кривой, неправильно делают даже самые основные вещи, чудовищным образом отклоняясь от оптимальной стратегии.