Essä: När siffrorna lurar investerarna

Denna essä publicerades ursprungligen i Sikt nummer sju.

Normandie, norra Frankrike, den 6 juni, 1944. I månader har de allierade planerat landstigningen. Minut 0 börjar bombningen. Minut 27 når den första vågen stranden. Minut 49 rullar pansarfordonen i land. Så bockades planen av, rad efter rad, likt ett ändlöst Excelblad. På papperet var allt logiskt, prydligt och oerhört precist. Problemet var förstås att verkligheten inte brydde sig om dessa minutiösa planer. Tidvattnet kom tidigare än man trott. Vädret slog om. Många trupper hamnade helt fel. Skepp kantrade och kommunikationssystemen blev förstörda av vattnet. Försvarspositionerna var starkare än underrättelserna hade visat. Och så vidare. På mindre än en halvtimme hade hela planen omkullkastats – trots att den hade varit ett ingenjörsverk av precision och kontroll.

Det finns få saker som människan älskar mer än korrekthet och exakthet. Det spelar ingen roll om det handlar om väder, trafik eller bnp-siffror. Alla blir lugnare då. Precision ger sken av kompetens och seriositet. Ju fler decimaler, desto bättre.

Jag har sett det här otaliga gånger, både hos investerare och ute i ”den riktiga världen”. Det ligger djupt inbyggt i oss. Alla människor har nog egentligen någon varierande grad av OCD och en strävan efter ordning. Osäkerhet upplevs som hotfullt och jobbigt, så därför eftersträvar vi att organisera världen i prydliga rader.

Men om det är någonting vi människor är mästare på så är det självbedrägerier. Ett av de största bedrägerierna kallar jag för precisionsillusionen. Vi ser siffror som ser professionella ut och tolkar dem som att de måste vara korrekta. Om någon säger ”chansen är nog 50/50” så låter det som en killgissning. Men om någon annan säger att det är 51,9 procents sannolikhet så verkar vi oftare vilja tro på det. För precisionen och detaljrikedomen känns vetenskaplig och korrekt.

Bland investerare ser jag detta dagligen. Det räcker att någon visar en tjusig modell i Excel för att få många att sluta tänka själva. Jag var själv likadan när jag startade min bana som investerare. Jag trodde att precisionen var själva beviset. Att om man bara kunde räkna tillräckligt noggrant så skulle världen till slut börja följa matematiken. I efterhand inser jag hur naiv den tanken är. Det är inte siffrorna som gör oss trygga, utan vår vilja att vara trygga.

Men fenomenet är mycket bredare än så. Det handlar inte bara om marknader, budgetar och prognoser. Det är ett psykologiskt mönster. Att gräva ner sig i detaljer verkar vara någon form av självförsvar mot komplicerade situationer. Det är inget nytt.

Kommer du ihåg Oddsets gamla slogan ”Den som vet mest vinner mest”? Det låter självklart – men stämmer det? Vi har alla fått höra att ju mer data och information vi har, desto bättre beslut kan vi fatta. Min erfarenhet är att det bara stämmer till en viss gräns, sedan slår det över. Forskningen säger samma sak. Studier av bland annat Claire I. Tsai, Joshua Klayman och Reid Hastie pekar på att ju fler datapunkter en beslutsfattare har, desto mer ökar självförtroendet. Problemet är att träffsäkerheten inte alls ökar i samma takt. Det är mest hjärnan som blir lurad. Ju mer tid du lagt på att förstå någonting, desto bättre tror du att du förstår det – men det betyder inte att du blivit bättre på att förutspå framtiden. Du blir ofta bättre, men självförtroendet ökar långt fortare än din förmåga.

I investeringsvärlden ser man det här hela tiden. Efter tre timmars analys har någon kanske kommit fram till en åsikt och känner sig 70 procent säker. Efter 30 timmar har åsikten inte ändrats, men säkerheten är nu närmare 100 procent. Det tråkiga är bara att sannolikheten att man har rätt inte nödvändigtvis blivit högre.

I takt med att fler unga människor med teknisk bakgrund börjat investera, och i takt med AI:s framväxande, så har allt fler börjat samla in allt större mängder data. Man följer webbtrafik, väder, Linkedinannonser, ja egentligen allt som går att komma över. Ju lättare datan är att komma över, desto fortare hamnar den i modellen. Men är det datans tillgänglighet som avgör om den är meningsfull eller inte?

Jag brukar tänka i de engelska begreppen data, information och intelligence. Data är råa fakta och siffror. Ett företags omsättning, antal användare, aktiekurs. Data på egen hand är som ett tusenbitarspussel lagt i en stor hög. När vi börjar sortera datapunkterna och skapa någon form av struktur, då blir datan i stället till information. Vi ser att intäkterna växer, att marginalerna går upp eller ner. Men det är först när vi lyfter blicken och placerar det i ett sammanhang – i relation till konkurrenter, marknadsstruktur, incitament, historik – som det kan bli intelligence, alltså riktiga insikter. Det är där besluten borde fattas. Min erfarenhet är att det läggs på tok för mycket fokus på data och alldeles för lite på insikt. Alla data går inte att skapa meningsfulla insikter av, väldigt mycket är tyvärr bara brus.

Jag har själv suttit i styrelserum där någon redovisar en femårsprognos för ett bolag där det är svårt att förutse nästa vecka. Det är fascinerande hur lätt det är att luras av siffror som ser prydliga ut, även när man innerst inne vet att det bara är kvalificerade gissningar. Betyder det att styrelser helt ska skita i att göra prognoser? Nej, knappast. Men jag tror mer på att man erkänner det enorma osäkerhetsspannet och förstår att varje framtidsvy är just en vy, inte en faktaruta. Det viktiga är inte att ha rätt, utan att förstå hur ofta man kommer ha fel, vad det innebär att ha fel och att ständigt vara beredd att justera kursen därefter.

Den som är fri från synd ska kasta första stenen, och jag är den förste att erkänna att jag är precis lika dålig själv. Varje söndagkväll lägger jag upp en plan för min träning den kommande veckan. Vad jag ska träna på vilken dag, hur många minuter, med vilken intensitet och så vidare. Måndag morgon vaknar någon av ungarna med feber och gissa vad som händer med min utstuderade plan.

I mina egna investeringar har jag också gång på gång fått erfara hur det är de enorma, oförutsedda svängningarna som spelar roll. De saker som ingen såg komma. De saker som inte får plats i en modell, eftersom modeller bygger på historik och en tyst förhoppning om att morgondagen ska likna gårdagen. Det är först när man verkligen släpper idén om precision som man börjar se världen som den är.

Precis som i Normandie är det inte siffrorna i sig som är problemet, utan vår dragning till siffror som ser exakta ut. Världen är ett oerhört dynamiskt system där mycket av det viktiga inte syns förrän efteråt. Man får inte glömma att även konsekvenserna har konsekvenser. Gör ett litet felaktigt antagande och modern av alla kaskadeffekter kommer ställa sig i vägen mellan dig och framgången.

Men vad ska vi göra då? Är det bara att ge upp? I boken Superforecasting (2015) skriver Philip Tetlock och Dan Gardner om människor som är bättre än andra på att göra prognoser om framtiden, och vad de gör annorlunda. Det finns en inneboende bias i oss människor att vi övervärderar den senaste informationen vi har skaffat oss och undermedvetet får den att vara viktigast i våra antaganden. Även om den nyaste informationen ofta är mest värdefull, så får vi inte göra misstaget att tro att det är den enda information som spelar roll. I boken visar författarna att människor blir bättre på att uppskatta framtiden om de uppdaterar sina bedömningar och antaganden. De undviker psykologiska fallgropar genom att ta små steg ofta, i stället för stora steg sällan. Frekventa uppdateringar gör att ingen enskild nyhet eller datapunkt får dominera.

Det finns onekligen gott om sätt att bli bättre på att förutspå framtiden och att därigenom skaffa sig bättre planer. Men det absolut viktigaste är ändå att inse att framtiden är full av osäkerhet och omöjlig att planera i detalj. ”Det är bättre att ha hyfsat rätt än exakt fel”, som John Maynard Keynes uttryckte det.

Hur duktig du än är och hur många tankefällor du än kämpar för att undvika så är det alltså svårt att komma runt det faktum att framtiden är grumlig. Eller som Mike Tyson sade: ”Everyone has a plan until they get punched in the face.” Och verkligheten delar ut snytingar långt oftare än våra modeller säger.