В 2003 году был опубликован бестселлер Майкла Льюиса под названием «Человек, который изменил все» (“Moneyball”) — это биографическая спортивная драма, рассказывающая историю генерального менеджера бейсбольной команды «Окленд Атлетикс» Билли Бина. Ему удалось добиться впечатляющих успехов с помощью анализа данных при формировании состава.
Бин смог эксплуатировать неэффективности, существовавшие на рынке игроков в бейсбол — он подбирал членов команды не на основе «шестого чувства», на которое опирались большинство скаутов команд, а с помощью статистического подхода. Это позволило ему при относительно небольшом бюджете показать лучший результат, чем большинство более богатых команд.
Этот же подход может быть применен к инвестированию и торговле на бирже — данные помогают обнаруживать и использовать существующие на финансовом рынке неэффективности, пишут финансисты Джон Гилчрист и Грант Уотсон на страницах издания Business Live.
Новая эра в работе хедж-фондов
Такой «количественный» подход уходит корнями в тридцатые годы прошлого века, однако объём средств, под управлением финансистов, придерживающихся его, до недавних пор происходил достаточно медленно. Однако в последние восемь лет количественные (или квантовые — от англ. Quantitative, “quant”) хедж-фонды получили в управление почти $1 трлн, это почти треть от всего объёма активов всех мировых хедж-фондов.
Это происходит благодаря повышению эффективности и снижению риска используемых ими инструментов, что позволяет им добиваться более высоких прибылей для инвесторов.
Количественные фонды постоянно ищут уникальные методологии, составляют наборы данных и разрабатывают торговые стратегии. В этом им помогают технологии больших данных, машинного обучения и искусственного интеллекта (ИИ), объединенные со сверхбыстрыми компьютерами.
В докладе Deloitte Investment Management Outlook 2017 большие данные, машинное обучение и ИИ названы главными трендами текущего года.
Даже традиционные управляющие начинают внедрять подходы количественного инвестирования. Например, фонд Tudor Investment Corporation был вынужден сократить 15% персонала из-за низких результатов и последующего отзыва средств со стороны инвесторов — это заставило знаменитого управляющего Пола Тудора-Джонса (Paul Tudor-Jones) провести организационные изменения для того, чтобы софкусироваться на более технологических подходах, основанных на работе с данными. «Ни один человек не может победить машину, и ни одна машина не победит человека с машиной», — так он, по слухам, обосновал изменения в работе фонда оставшимся сотрудникам.
Важно различать количественный трейдинг, который включает в себя алгоритмическую и высокочастотную торговлю на бирже, и количественное инвестирование, то есть подход, подразумевающий построение высокоэффективных портфолио активов с применением практик ограничения рисков.
Как это работает
Количественный подход позволяют избежать ошибок при принятии инвестиционных решений, которые могут быть основаны на поведенческой предвзятости людей, управляющих активами. При его применении хедж-фонды используют системы, которые анализируют множество фундаментальных факторов и выявляют те из них, которые коррелируют с хорошими или плохими результатами инвестиций в конкретные активы. Эти фундаментальные факторы часто лежат в основе рыночных трендов, а их анализ позволяет видеть эти тренды на начальном этапе и динамически адаптировать портфолио активов, например, каждый месяц. Таким образом, повышается вероятность остаться в плюсе при любом развитии событий на рынке.
Также постоянно осуществляется поиск новых статистически значимых факторов, а те из них, которые перестают таковыми быть, удаляются из использующихся моделей расчетов. Это позволяет подстраиваться под изменение рыночной коньюнктуры. К примеру, фонд Old Mutual Customised Solutions добавил в свою модель принятия решений факторы, описывающие ситуацию с окружающей средой, настроениями в обществе и активность регулирующих органов.
Для отслеживания настроений могут использоваться специальные системы анализа новостей — это помогает понять вероятное направление действий «толпы», то есть множества частных игроков финансового рынка. Таким образом, хедж-фонды играют на неэффективности финансового рынка, возникающих из-за поведенческих предвзятостей его участников.
Другие материалы по теме финансов и фондового рынка от ITinvest:
- Образовательные ресурсы ITinvest
- Аналитика и обзоры рынка
- Как определить наилучшее время для сделки на фондовом рынке: Алгоритмы следования тренду
- Как Big Data используют для анализа фондового рынка
- Поиск неэффективностей: Что нужно знать о создании стратегий для торговли на бирже
- Эксперимент: Использование Google Trends для прогнозирования обвалов фондового рынка
Автор: ITinvest
