Роботы-трейдеры стали мешать друг другу

Их число растет, а доходность у многих падает
Прослушать этот материал
Идет загрузка. Подождите, пожалуйста
Поставить на паузу
Продолжить прослушивание

Интерес к инвестированию на основе компьютерных алгоритмов резко вырос в последние годы. По оценкам Barclays, активы под управлением так называемых количественных (или квантовых) хедж-фондов удвоились за последнее десятилетие, превысив $450 млрд в 2016 г.

Однако их растущая популярность негативно сказалась на результатах. Согласно Hedge Fund Research, средняя доходность всех хедж-фондов, инвестирующих в акции, составила в этом году 7,7%, а количественных – только 4,9%. Количественные макрофонды, инвестирующие на разных рынках, и вовсе потеряли 1,4%. «В этом году многие [квантовые фонды] кричали в унисон», то есть реализовывали похожие стратегии, говорит Уэсли Чань, управляющий количественным фондом в Acadian Asset Management. Подобную ситуацию участники рынка порой называют толчеей или давкой.

Крупных провалов не было, но для многих фондов, до недавнего времени пожинавших плоды ненасытного интереса инвесторов практически ко всем алгоритмическим стратегиям, встает вопрос: это лишь временные неприятности или в отрасли происходят какие-то фундаментальные сдвиги?

Нил Бергер, директор по инвестициям Eagle’s View Capital Management, склоняется к последнему. «Фантастические доходности» многих количественных фондов привлекли в отрасль слишком много денег, заявил он в письме инвесторам. Это, в свою очередь, уменьшает возможности для всех ее участников, превращая прибыльные прежде стратегии в барахло. «Если все квантовые фонды полны гениев, используют мощнейшие компьютеры и огромные объемы данных, где же те простофили, что поставляют “мясо” для всех этих количественных стратегий с абсолютным доходом? – задается вопросом Бергер. – Фактически в секторе традиционных количественных стратегий мы имеем ситуацию, где роботы торгуют против роботов».

У некоторых представителей сектора подобные рассуждения вызывают лишь насмешку.

Восемь месяцев – слишком короткий период, чтобы делать далекоидущие выводы, к тому же многие фонды и стратегии по-прежнему показывают хорошие результаты, утверждает Филипп Джордан, президент Capital Fund Management. Данные о доходности за этот год – в пределах обычной погрешности, уверен он.

Оценка ситуации осложняется тем, что под определение «количественные инвестиции» можно подвести практически что угодно – от простых роботов, торгующих, например, по одному индикатору технического анализа, до ультрасложных стратегий, в рамках которых компьютеры анализируют огромные объемы самых разнообразных данных в поисках слабоуловимых, но потенциально прибыльных сигналов. «Термин “кванты”, по большому счету, бесполезен. Это общее описание, которое, как и “хедж-фонд”, может означать почти все что угодно», – говорит Энтони Моррис, начальник отдела количественных стратегий в Nomura.

Действительно, в усредненные данные Hedge Fund Research включена информация по разным фондам и стратегиям, показывающим порой весьма сильно различающиеся результаты. Их анализ позволяет сделать некоторые выводы о том, какие инвестиции оказались в этом году успешными, какие – неудачными, и почему.

Традиционные лидеры сектора продолжают показывать хорошие результаты. Основной фонд акций Renaissance Technologies принес за период с начала года по 4 августа 10% дохода, еще два фонда компании получили 7,6% и 11,3%, по словам человека, знающего эти цифры. Но это в основном фонды, зарабатывающие на росте акций, которые в этом году почти непрерывно растут.

Результаты ряда других стратегий хуже, отмечает Джордан. Например таких, что пытаются поймать тренд: они открывают короткие позиции, когда считают, что котировки начинают падать, и длинные, когда воспринимают движение цен как импульс к росту. Некоторые крупные из подобных фондов в этом году не радуют инвесторов. Например, фонды Alpha (следует за трендом) и Dimension (мультистратегии) компании AHL, которая уже 30 лет занимается количественными инвестициями и имеет $19,2 млрд активов под управлением, в этом году заработали лишь 1-2%. Фонд BlueTrend c активами около $8 млрд компании Systematica Investments потерял 6,4% (средняя доходность фонда, одного из крупнейших в мире под руководством женщины, – Леды Браги, в 2004-2014 гг. составляла 11,2%, по данным CNBC.com).

Интересно, что другие фонды этих же управляющих компаний показывают хорошие результаты. У AHL фонд Evolution заработал 9,6% за год по конец июля, а Alternative Markets Fund у Systematica – 11,4%. Эти фонды тоже следуют трендам, но, в отличие от предыдущих, работают на менее ликвидных и эффективных рынках, а не на основных и крупнейших, которые пользуются большой популярностью у фондов, реализующих стратегии по следованию трендам. Разница в результатах также может объясняться тем, с какими активами работает фонд, говорит Моррис: если на рынках акций в этом году наблюдается уверенный растущий тренд, то рынки облигаций и некоторых сырьевых товаров все прыгают в разные стороны.

Эффект давки тоже может частично объяснять ухудшение результатов. В 2016 г. исследователи Джеффри Понтифф и Дэвид Маклин проанализировали 96 «сигналов» для инвестиций и выяснили: опережающая рынки доходность таких вложений в среднем сокращалась вдвое после того, как о них становилось известно. Другими словами, после того как сигнал обнаруживается, он быстро теряет свою ценность.

В количественных фондах об этом хорошо знают и постоянно анализируют рынки и прочие области данных в поиске новых сигналов для открытия позиций. Результаты всех стратегий периодически ухудшаются, указывает Эмма Бюли, директор по инвестициям Connection Capital. «Все не могут всегда показывать отличные результаты, да они и не показывают, – говорит Бюли, считающая, что приток средств в квантовые фонды продолжится. – Мне не кажется, что эффект давки играет здесь большую роль. Когда-нибудь он может стать серьезным фактором, но пока – нет».

Перевели Михаил Оверченко и Алексей Невельский

Пока никто не прокомментировал этот материал. Вы можете стать первым и начать дискуссию.
Комментировать
Читать ещё
Preloader more