Мы любим создавать модели. Как мы уже видели выше, сама структура нашей нервной системы заставляет нас привязываться к определенным моделям, и для этого есть веские причины: моделирование окружающего мира помогает нам выжить. Однако наши предсказания, основанные на моделях, зачастую приводят к проблемам.
Исследования нобелевского лауреата Дэниэла Кане-мана и его покойного коллеги Амоса Тверски показали, что люди с готовностью строят модели на основании данных, которые в действительности являются случайными. В этом и заключается предубеждение} основанное на моделировании: восприятие моделей, несуществующих на самом деле. Когда мы наблюдаем последовательный рост на протяжении трех лет, наше предубеждение говорит нам о том, что рост сохранится и на следующий год. Если же этого не происходит (а мы уже вложились в ожидаемый рост), возникает конфликт между нашим образом бытия и реальностью.
Пытаясь найти недостатки существующих моделей с тем, чтобы повысить свои шансы на успех, мы совершаем ошибку игрока. К примеру, если мы бросаем монетку три раза и каждый раз выпадает орел, то ошибка игрока заставляет нас думать, что в результате следующего броска выпадет решка, хотя на самом деле шансы для орла и решки остаются прежними — пятьдесят на пятьдесят.
Лекарство. Вместо того чтобы основывать свои решения на кажущейся тенденции или модели, попытайтесь выстроить для них новую базу на основе серьезного исследования, реальных фактов и очевидно разумных выводов. Изучите прошлую деятельность, чтобы выяснить, какие типы ваших решений сработали, а какие не привели к ожидаемой отдаче. Используйте имеющиеся у вас знания о принципах формирования моделей для выбора правильного решения во времена всеобщей паники (в периоды резкого падения рынков) или повального ажиотажа (в случаях резкого роста рынков).