Роботы, управляющие активами, — модная тема. Могут ли частные инвесторы воспользоваться ими на практике?
На Лондонской олимпи-аде участница забега на 110 м с барьерами Даун Харпер проиграла «золото» другой претендентке на звание чемпиона — Салли Пирсон. Харпер уступила 0,02 секунды, или всего 1,6 мм дистанции. Определил победителя только фотофиниш. Эти 0,02 секунды — примерно половина времени, которые нужны человеческому глазу для формирования изображения. За это время только на российском срочном рынке FORTS торговые роботы совершают 400 транзакций — они пытаются получить прибыль, реализуя алгоритмические стратегии управления активами.
Сегодня трудно убедить клиента следовать классическим стратегиям управления активами, основываясь на фундаментальном анализе. Алгоритмические стратегии все более популярны. «Спасение инвесторов», «Терминаторы рынков», «Могильщики трейдеров», «Портфельные менеджеры больше не нужны» — типичные заголовки статей на эту тему.
С тех пор как в середине 1990-х годов в США придумали первых торговых роботов, число фирм, декларирующих успех на ниве создания алгоритмов, растет в геометрической прогрессии. На крупных рынках вроде Нью-Йоркской и Лондонской фондовых бирж до 80% заявок и более 25% объема уже генерируется арбитражными роботами. Вот только вопрос — можно ли инвестору на этом заработать?
Идея алгоритмизации управления портфелем выросла на могиле теории эффективных рынков. Сегодня всем очевидно, что информация распространяется с ограниченной скоростью, доходит не до всех, не всеми одинаково понимается и не всеми одинаково может быть использована. В итоге возникает множество больших или меньших ценовых аномалий, которые имеют тенденцию исчезать со временем. Именно ставки против таких аномалий и являются предметом алгоритмической торговли.
Есть два основных вида стратегий. Чистый арбитраж — это аномалии, которые с вероятностью 100% ведут к зарабатыванию прибыли. Пример — различие в цене одного и того же инструмента в одно и то же время на разных торговых площадках. Рисковый арбитраж — это аномалии, вероятность исчезновения которых меньше 100%. Они появляются, например, при запаздывании в действиях крупных инвесторов при изменении ситуации на рынке либо в процессе длительных покупок или продаж активов на рынке. Так как действия инвесторов до конца не предсказуемы, всегда остается риск, что аномалия не исчезнет. В этом случае доход инвестора не гарантирован.
Чистый арбитраж — отличный способ заработать. Если успеешь. Борьбу здесь ведут только роботы. Для того чтобы успевать хоть иногда, надо не только иметь производительный компьютер и эффективную программу — нужен еще очень быстрый канал доступа к бирже. Конкуренция за чистый арбитраж стала конкуренцией оборудования и каналов — игрой «кто больше на это потратит». Да и возможности чистого арбитража ограничены. Миллиарды долларов на этом рынке уже не вложить.
Кроме того, риски велики: при десятках тысяч сделок в день, средней жизни позиции в доли секунды, средней марже в тысячные доли процента и среднем плече в тысячи процентов сбой программы, биржи и даже просто отказ электропитания может привести к разорению. Да что там разорению, обвал акций высокотехнологичных компаний начался 10 марта 2000 года с того, что несколько роботов из-за несовершенства программы стали действовать одинаково и устроили распродажу на NASDAQ. А 6 мая 2010 года сломавшийся робот вызвал падение индекса Dow Jones на 10%.
А между тем соревнование выходит за рамки конкуренции за скорость. Появились «охотники на роботов» — роботы, искусственно создающие на рынке ситуации, заставляющие другие программы открывать торговые позиции. Появились «роботы-брокеры», которые манипулируют рынком для увеличения объемов операций роботов, торгующих через того или иного провайдера. По всем этим причинам чистый арбитраж перестал быть бизнесом для клиентов: здесь зарабатывают (если зарабатывают) крупные профессионалы, и попасть к ним в компанию практически невозможно.
Рисковый арбитраж используется для алгоритмов чаще, и доступен он более широкому кругу инвесторов. В самом простом варианте бизнес организуется группой трейдеров, которые чувствуют, что на рынке есть закономерности, и думают, что использовали их в торговле.
Трейдеры несут графики симуляций на исторических данных знакомым инвесторам и получают начальные инвестиции, обещая скорую огромную прибыль. Первое время все идет отлично — прибыли, бывает, достигают 100% в месяц. Но рынок — пластичная среда, вчерашние аномалии исчезают, происходит это неожиданно и влечет за собой большие убытки. В результате отчаянных поисков и потерь результаты скатываются к нулю, инвесторам надоедает, и бизнес заканчивается.
Есть и более серьезные стратегии и попытки их реализовать — когда арбитражные возможности находятся и анализируются с пониманием их причин и механизмов, а для вычисления аномалий используются формулы современной статистики и функционального анализа. Создают такие стратегии группы ученых-математиков в союзе с опытными трейдерами.
Базовые схемы такого арбитража давно «контролируются» роботами, которые и здесь вступили в борьбу за скорость. Но более сложный рисковый арбитраж имеет срок жизни позиции на порядки больше, чем в чистом арбитраже. Закономерности здесь должны быть особенно сложными — просто корреляционные зависимости не работают на реальном рынке.
Рисковый арбитраж может быть успешным. Но есть ограничения, делающие его труднодоступным для инвесторов: для масштабного использования арбитража требуется большой ликвидный рынок. На российском рынке вряд ли удастся построить стратегию, которую можно использовать для вложения более $50 млн. Самый масштабный рынок — это США, где плотность игроков уже очень велика и аномалии найти существенно тяжелее. Пока перспективны рынки Китая и Европы, но и это окно может закрыться за 5-10 лет.
Чем успешнее стратегия, тем больше соблазн у авторов сделать продукт закрытым для сторонних инвесторов — ведь есть ограничение по объему, а своих средств становится все больше. Пример — американская Renaissance Technologies, построившая удачный комплекс таких стратегий и, несмотря на комиссии 5% от объема и 30% от дохода, давно закрывшая его для новых денег.
Ну и конечно, сложные стратегии сложно найти. Гораздо проще выдать сырые результаты за желаемый «вечный инвестиционный двигатель». Видимо, поэтому в России большинство игроков принципиально не аудирует свои результаты.
На рынке России присутствует более 20 команд, зачастую предоставляющих потенциальному клиенту лишь графики, которые ничем не проверишь, или симуляции результатов на исторических данных. Среди них есть несколько известных имен. Так, на сайте Nord Capital предлагается 12 портфельных стратегий, из них две алгоритмические. Все они, как утверждается, приносят стабильные высокие доходы, существенно лучше рынка. Есть еще паевой фонд — единственный, чьи результаты можно проверить объективно. Он приносит существенные убытки и управляется хуже рынка. Подобное сочетание вызывает вопросы.
Приятных в смысле прозрачности исключений немного, и они не радуют большими успехами. «Инвентум» — отличный пример компании, претендующей на алгоритмическое управление активами и не скрывающей результатов. В арсенале три фонда, из которых один — чисто алгоритмический. Сайт утверждает, что фонды управляются по уникальной стратегии. Результаты управления, правда, этого не подтверждают — алгоритмический фонд за год существования потерял 3%, фонд «абсолютного дохода» дает меньше 3% годовых при высокой волатильности, а фонд «быстрого роста» за два года работы принес убытки на 1,5%.
У английской компании IMR с российскими корнями алгоритм управления портфелем основан на анализе сигналов, поступающих из медиаисточников и сложной фильтрации «шумов». На основе этих данных компания торгует индексом S&P500. За последние 12 месяцев следование сигналам принесло около 8% (до вычета комиссий брокера). Индекс S&P 500 вырос за это время на 1%.
Granat Capital Advisors — молодая компания, активно развивающая алгоритмическое управление активами, — ведет целый ряд стратегий. Для клиентов организовали performance monitor и доступ к ежедневной отчетности по стратегиям. У GCA есть фонд, который отчитывается в Bloomberg. За восемь месяцев существования он заработал 3,6%.
В США заметно больше игроков, но открытости не прибавляется. От гигантов типа Knight или Citadel до небольших фирм типа Eladian Partners и 2Sigma сайты и отчеты дают только общую информацию. Ограниченное число фондов, готовых отчитываться (см. табл.), показывают весьма скромные результаты. И там не обходится без «симуляций». Сайт Walnut Asset Мanagement, например, громко утверждает: «Уолл-стрит пытается отвечать на неправильный вопрос. Вопрос не в том, какие акции покупать, а в том — какая алгоритмическая стратегия зарабатывает вне зависимости от движения рынка». Инвестирует Walnut в продукты SignalPoint — туманное описание продуктов ссылается на «алгоритмы». Все портфели по-американски честно разделены на «смоделированные» и реальные. Реальные в среднем сильно хуже индекса. Смоделированные — сильно лучше. Видимо, и здесь применяются простые регрессии — путь в никуда.
Вывод, к сожалению, неутешителен: эра терминаторов еще не наступила. Не стоит соблазняться инвестициями в алгоритмические стратегии, не проверив реальных результатов на длительном периоде времени: ожидания могут оказаться завышенными. Увы, в отличие от чемпионов Олимпиады инвестор не может пока считать скорость залогом успеха.