Дисклеймер. Эта серия постов "Переводы от Sesevor" создается специально для нашего клуба в ознакомительно-развлекательных целях. Для тех из вас, кому интересно, что происходит в мире в различных областях бизнеса.

Наша цель — собрать для вас передовые идеи, которые можно взять себе на вооружение и применить их прямо сейчас, или подумать о развитии своего бизнеса и, возможно, откорректировать курс на ближайшие годы.

Пост № 71. Начинаем год с серьезного: несколько уроков, которые помогут ориентироваться в мире инвестиций. Статья написана Кори Хоффштейном, сооснователем и директором по инвестициям управляющей компании Newfound Research. Примечательно то, что он не верил в успех своего начинания, когда открывал компанию, но у него что-то пошло не так в хорошем смысле.

15 идей, рамок и уроков 15-летней давности

28 августа 2023 года моей компании Newfound Research исполнилось 15 лет. Говорить об этом как-то нелепо. Я знаю, что уже рассказывал эту историю, но на самом деле я никогда не ожидал, что эта компания во что-то превратится.

Я основал компанию еще во время учебы в университете и назвал ее Newfound Research в честь озера, которое моя семья часто посещала в Нью-Гэмпшире. Я вообще-то ожидал, что компания будет закрыта в течение года и я просто продолжу карьеру на Уолл-стрит.

Но вот мы здесь, 15 лет спустя. Не знаю точно, почему, но эта веха кажется мне более значительной, чем все последние дни рождения, которые я могу вспомнить.

• Я так невероятно благодарен за то, что дала мне эта компания.
• Я благодарен своему деловому партнеру Тому.
• Я благодарен сотрудникам - как прошлым, так и нынешним, - которые посвятили часть своей жизни и карьеры работе здесь.
• Я благодарен нашим клиентам, которые поддерживали этот бизнес.
• Я благодарен всем друзьям в этой индустрии, которых я приобрел.
• И я благодарен таким людям, как вы, которые предоставили мне платформу для поиска идей, которыми я увлекаюсь.

В преддверии этой годовщины я много размышлял о своей карьере. И одна из вещей, о которой я думал, - это все уроки, которые я получил за эти годы.

И я подумал, что интересным способом отпраздновать это событие было бы найти время и записать некоторые из этих идей и уроков, которые повлияли на мое мышление. Вот 15 уроков, идей и концепций за 15 лет.

1. Риск нельзя уничтожить, его можно только трансформировать.

В аспирантуре я получил степень магистра в области вычислительных финансов в Университете Карнеги-Меллона. Эта программа финансового инжиниринга представляет собой междисциплинарное сотрудничество между факультетами финансов, математики, статистики и компьютерных наук.

На практике это было изучение теоретических и практических аспектов ценообразования финансовых деривативов. Не помню, когда именно меня осенило, но в какой-то момент я осознал более широкую закономерность, проявляющуюся в каждом задании.

Инструменты, которые мы оценивали, всегда были связаны с передачей риска в том или ином качестве. Нашей целью было определить этот риск, придумать, как его изолировать и извлечь, упаковать в соответствующий тип продукта, а затем установить цену для продажи.

Риск был движущей силой всего уравнения. Ценообразование сводилось к пониманию распределения потенциальных выгод и попыткам определить "справедливую компенсацию" за разнообразные риски и допущения, которые мы делали.

На каждого покупателя найдется продавец, и наоборот, и в конце концов продавцам, не желающим рисковать, придется компенсировать покупателям риск.

В конечном счете, когда вы формируете портфель финансовых активов или даже стратегий, вы выражаете свое мнение относительно рисков, которые вы готовы нести.

Я представляю себе риск портфеля как шарик из пластилина. По мере того как вы диверсифицируете свой портфель, "игра-до" размазывается по пространству риска. Например, если вы переходите от портфеля акций к портфелю акций/облигаций, вы можете уменьшить риск экономического спада, но увеличить риск инфляции.

Лепка не исчезает - она просто размазывается. При этом вы становитесь чувствительны к большему количеству рисков, но менее чувствительны к какому-то одному риску в частности.

Добавлю, что идея сохранения риска отнюдь не уникальна для меня.

• Например, Крис Коул неоднократно говорил, что "волатильность никогда не создается и не уничтожается, а только трансмутируется".

• В 2008 году Джеймс Сафт написал в Reuters, что "экономическая волатильность, подобно энергии, не может быть уничтожена, а только переходит из одной формы в другую".

• 2007 году Свасти Картиканингтяс писал о роли центральных контрагентов на индонезийских рынках, утверждая, что "простой закон энтропии для финансов заключается в том, что риски не могут быть уничтожены, а только перемещены между сторонами".

• В своей книге 2006 года "Управление рисками с предосторожностью" Марк Яблоновски заявил: "Риск нельзя уничтожить, его можно только разделить".

• В 1999 году Кларк и Варма, написав о долгосрочном стратегическом планировании для предприятий, заявили: "Как и материю, риск нельзя уничтожить".

Я хочу сказать, что эта идея ни в коем случае не является для меня новой или уникальной. Но это не делает ее менее важной.

2."Нет боли - нет премии"

Философия "нет боли - нет премии" - это просто напоминание о том, что в долгосрочной перспективе нам платят за то, что мы несем риск. И в конечном итоге риск, скорее всего, проявится и создаст убытки в нашем портфеле.

В конце концов, если бы не было риска потерь, то почему бы мы ожидали, что заработаем что-то выше безрисковой ставки?

Современные финансы во многом основаны на принципе: чем больше риск, тем выше ожидаемое вознаграждение. И большинство людей, похоже, изначально понимают эту идею, когда покупают акции и облигации.

Но мы можем ожидать, что то же самое будет справедливо и для многих инвестиционных стратегий.

Например, инвесторы в ценные бумаги, вероятно, получают деньги за то, что несут повышенный риск банкротства в акциях, которые они покупают.

А как насчет стратегий, которые не обязательно основаны на риске? Как насчет стратегий, которые имеют более поведенческое объяснение, например, импульс?

На метауровне нам нужно, чтобы стратегия была достаточно сложной, чтобы ее придерживаться, чтобы не допустить отмены премии. Если инвестиционный подход рассматривается как легкие деньги, его примет достаточное количество людей, чтобы приток средств вытеснил избыточную доходность.

Поэтому, почти по определению, некоторые стратегии - особенно низкочастотные - должны быть сложными для применения, чтобы существовала хоть какая-то премия. В конечном счете, боль - это то, что удерживает стратегию от переполнения и позволяет существовать премии.

3. Диверсифицируемая дешевая бета стоит столько же, сколько диверсифицируемая дорогая альфа

Я отнесу этот урок к категории "очевидных вещей, которые все равно нужно сказать".

Наша индустрия одержима поиском альфы. Но, по большей части, портфелю все равно, является ли что-то альфой или бета-версией.

Если у вас есть портфель и вы можете предложить новый источник диверсифицирующей беты, он не только, вероятно, будет дешевле, чем любая альфа, к которой вы можете получить доступ, но и, вероятно, вы можете приписать гораздо более высокую степень уверенности его премии за риск.

Например, если вы инвестируете только в акции, поиск способа продуманного введения облигаций может принести гораздо больше пользы вашему портфелю в долгосрочной перспективе, причем с большей степенью уверенности, чем попытки найти способ выбрать лучшие акции.

Для большинства портфелей бета-фактор будет определять большую часть доходности в долгосрочной перспективе. Поэтому гораздо более плодотворным будет сначала исчерпать источники беты, а затем искать новые источники альфы.

Кстати, я почти уверен, что украл у кого-то название этого урока, но не могу найти того, кто его произнес. Если это вы, приношу свои извинения.

4. Диверсификация имеет множество форм

В 2007 году Меб Фабер опубликовал работу "A Quantitative Approach to Tactical Asset Allocation", в которой он исследовал применение 10-месячной скользящей средней в качестве временной модели для различных классов активов.

Эта работа, вероятно, войдет в историю как одна из самых своевременных в финансовой сфере, учитывая последовавший сразу за ней кризис 2008 года и то, насколько хорошо простая модель 10-месячного скользящего среднего помогла бы защитить ваш капитал во время этого события. Вероятно, именно эта статья положила начало тысяче тактических моделей распределения активов.

В 2013 году я написал статью в блоге, в которой показал, что производительность этой модели была очень чувствительна к выбору даты ребалансировки.

Изначально Меб написал статью, используя график ребалансировки в конце месяца. Теоретически, ничто не мешает кому-то запустить ту же модель и проводить ребалансировку в 10-й торговый день каждого месяца.

В этом посте я показал эффективность стратегии, когда она применялась во всех возможных вариациях торговых дней, с 1-го по последний торговый день каждого месяца.

Краткосрочный разброс между стратегиями был поразительным, хотя долгосрочная доходность была статистически неразличима. Так родилась моя одержимость удачей в выборе времени ребалансировки.

Вскоре после этого мой хороший друг Адам Батлер указал мне на то, что выбор 10-месячной скользящей средней был столь же произвольным. Почему не 9? Почему не 11? Почему не 200 дней? Почему простая скользящая средняя, а не экспоненциальная скользящая средняя или простой импульс временного ряда? Как и в случае с графиком ребалансировки, долгосрочная доходность была статистически неразличима, но краткосрочная доходность имела значительный разброс.

Такой дисперсией, которая выводит менеджеров из бизнеса.

В конце концов я пришел к выводу, что диверсификация должна быть трехмерной: что, как и когда.

• Что такое традиционная диверсификация, с которой почти все знакомы? Это диверсификация по ценным бумагам или активам. Это то, во что вы инвестируете.

• Как - это процесс, в ходе которого принимаются инвестиционные решения. Сюда входит диверсификация по различным инвестиционным стилям - например, стоимость против импульса, - а также в рамках одного стиля. Например, как мы оцениваем стоимость? Или какую модель и скорость тренда мы используем?

• Когда составляется график ребалансировки.

Традиционная портфельная теория говорит нам, что мы должны диверсифицировать то, во что мы инвестируем, потому что мы не получаем компенсации за то, что несем идиосинкразический риск. Так и я считаю, что то же самое верно и в отношении оси "как" и "когда".

Наша цель должна заключаться в том, чтобы диверсифицировать все некомпенсированные ставки с особой тщательностью.

5. Философские ограничения диверсификации: если вы диверсифицируете весь риск, то не стоит ожидать никакой награды

Один из самых распространенных вопросов, задаваемых в ходе комплексной проверки, звучит так: "Когда эта стратегия не работает?". Это важный вопрос, который нужно задать, чтобы убедиться, что вы понимаете природу любой стратегии.

Но тот факт, что стратегия не работает в определенных условиях, не является критикой. Этого следовало ожидать. Если бы стратегия работала постоянно, все бы так делали, и она перестала бы работать.

Точно так же, если вы формируете портфель, вам необходимо идти на определенный риск. Неважно, будет ли это экономический риск, риск процесса или риск зависимости от пути - он должен присутствовать, скрываясь на заднем плане.

Если вы хотите получить портфель, в котором абсолютно отсутствует сценарный риск, вы, по сути, просите настоящий арбитраж или дорогой способ воспроизведения безрисковой ставки.

Другими словами, если вы диверсифицируете все риски в своем портфеле - опять же, представьте себе, что вы размазываете шарик из пластилина очень, очень, очень тонким слоем по очень большой плоскости рисковых сценариев, - доходность должна просто сходиться к безрисковой ставке.

Если этого не происходит, то у вас есть арбитраж: просто займите по безрисковой ставке и купите свой безрисковый диверсифицированный портфель.

Но арбитраж не так прост. Особенно для низкочастотных стратегий и комбинаций классов активов с низким коэффициентом доходности. Не существует волшебной комбинации активов и стратегий, которая устранит риск падения при всех будущих состояниях мира.

Следствием этого является то, что я называю разочаровывающим законом активного управления.

Основная идея заключается в том, что если инвестиционная идея воспринимается как "альфа" и "легкая", то инвесторы будут вкладывать в нее средства и уничтожать соответствующую премию. Это просто базовая эффективность рынка.

Так как же стратегия может быть "трудной"? Ну, у менеджера может быть существенное информационное или аналитическое преимущество. Или у менеджера может быть структурный ров, открывающий доступ к сделкам, которые другие не имеют возможности совершать.

Но для большинства крупных низкочастотных краев "жесткость" будет поведенческой. Стратегия должна быть достаточно сложной, чтобы за нее можно было ухватиться, и чтобы она не стала предметом арбитража.

• Это означает, что для того, чтобы любой дисциплинированный инвестиционный подход преуспевал в долгосрочной перспективе, он должен испытывать периоды недостаточной эффективности в краткосрочной перспективе.

• Но мы также можем перевернуть это утверждение и сказать, что для того, чтобы любой дисциплинированный подход к инвестированию не оправдал себя в долгосрочной перспективе, он должен иметь периоды преуспевания в краткосрочной перспективе.

Для активных менеджеров разочарование заключается не только в том, что их инвестиционный подход должен время от времени показывать низкие результаты, но и в том, что плохие стратегии должны показывать более высокие результаты.

Последнее может показаться непонятным, но подумайте о том, что намеренно плохая стратегия может быть просто инвертирована - или продана в короткие сроки - для создания намеренно хорошей стратегии.

6. Обычно именно непреднамеренные ставки приводят к взрыву

Однажды я читал комикс - кажется, это был Farside, но я не смог его найти - в котором шутили, что конец света наступит сразу после того, как группа ученых в лаборатории скажет: "Круто, это сработало!".

Очень редко нас взрывают те вещи, которые мы собираемся сделать. Скорее, это непредусмотренные ставки, которые прокрадываются в наш портфель - те вещи, о которых мы не знаем, пока не становится слишком поздно.

Например, в середине 2010-х годов было принято говорить о том, насколько дешевы европейские акции по сравнению с американскими. Однако инвесторы, с головой окунувшиеся в европейские акции, были наказаны.

Просто меняя американские акции на иностранные, вы делаете значительную ставку на валюту.

Возможно, Европа была неоправданно дешевой, но, учитывая, что возврат оценки обычно происходит в течение многих лет, любой анализ этой сделки должен был включать либо стоимость хеджирования валютного риска, либо, по крайней мере, мнение о том, почему неявная короткая позиция по доллару - это ставка, которую стоит сделать.

Но можно утверждать, что сам анализ был просто неверным. Лоуренс Хэмтил неоднократно писал на эту тему, указывая на то, что анализ коэффициентов оценки как по странам, так и по временным рядам может быть существенно искажен отраслевыми различиями.

Например, американские фондовые индексы, как правило, в большей степени подвержены технологическому сектору, в то время как европейские индексы в большей степени подвержены потребительским скобам. При нормализации с учетом отраслевых различий разрыв в оценках значительно сокращается.

Люди, торгующие по принципу "Европа против США", намеревались сделать ставку на оценку. Если они не были осторожны, они также делали ставку на валютные и отраслевые различия. Редко бывает так, что именно намеченные ставки приводят к краху.

7. Это длинные/короткие портфели до самого конца

Я не помню, когда эта фраза пришла мне в голову, но это одна из моих любимых ментальных моделей. Фраза представляет собой обыгрывание выражения "Черепахи все ниже и ниже".

Каждый портфель и каждое портфельное решение можно разложить на "длинное" что-то и "короткое" что-то еще.

Звучит банально, но это невероятно мощно. Вот несколько примеров.

1

Вы оцениваете новый активный фонд, работающий только на длинные деньги. Чтобы определить, что делает управляющий, вы можете взять данные фонда и вычесть данные эталонного фонда. В результате вы получите нейтральный по доллару длинный/короткий портфель, отражающий активные ставки управляющего - длинные позиции с избыточным весом и короткие позиции с недостаточным весом.

Это поможет вам определить, какие типы ставок они делают, насколько велики эти ставки и есть ли у них вообще шанс покрыть свое вознаграждение.

2

Если вы собираетесь продать одну позицию, чтобы купить другую в своем портфеле, такая сделка эквивалентна удержанию существующего портфеля и наложению на него сделки long/short: длинная позиция, которую вы покупаете, и короткая, которую вы продаете.

Это позволит вам взглянуть на свойства сделки в целом (как на то, что вы добавляете, так и на то, что вы вычитаете).

3

Если вы хотите понять, как различные этапы процесса построения портфеля влияют на риск или доходность, вы можете рассматривать изменения пошагово, как длинные/короткие портфели. Например, для портфеля с равным весом 50 акций из S&P 500 вы можете сравнить: (1) равный вес S&P 500 минус S&P 500, а затем (2) равный вес 50 акций минус равный вес S&P 500.

Выделение каждого этапа построения портфеля в качестве длинного/короткого позволяет понять свойства доходности, создаваемые этим этапом.

Во всех этих случаях оценка портфеля через призму концепции long/short позволяет получить значимую информацию.

8. Чем более диверсифицирован портфель, тем выше пороговая ставка для рыночного тайминга

Рыночный тайминг - это, пожалуй, самая заманчивая песня сирены в финансовой сфере. Это звучит так просто.

Будь то рыночная бета или какая-то инвестиционная стратегия, мы все хотим сказать: "Просто не делайте этого, когда для этого не самое подходящее время".

После того как в 2010-х годах были популяризированы все факторы акций, в моду вошел факторный тайминг. Я прочитал ряд статей, в которых предлагалось покупать определенные факторы в определенные периоды экономического цикла. В одной работе использовался целый ряд легко отслеживаемых экономических показателей, чтобы определить, где вы находитесь в цикле, а затем чередовать факторы в зависимости от режима.

И результаты были просто смехотворными.

Поэтому, чтобы проверить идею, я решил провести контрфактические расчеты. Что, если я оставлю определения экономических режимов прежними, но полностью изменю набор факторов, которые я покупаю в каждой части цикла?

Имея всего несколько факторов, четыре режима и покупая корзину из трех факторов для каждого режима, вы могли бы практически перебрать все возможные комбинации и создать распределение результатов их доходности.

Неудивительно, что бумажный результат оказался в верхнем процентиле. А знаете, что еще? Просто наивный, одинаково взвешенный портфель факторов. И вот тогда вы должны спросить себя: "Насколько я доверяю этой методологии?"

Потому что, судя по имеющимся данным, очень, очень трудно просто превзойти наивную диверсификацию.

Есть несколько способов получить представление об этом, но один из моих любимых - просто заглянуть в будущее и спросить: "Насколько точным я должен быть, чтобы превзойти хорошо диверсифицированный портфель?" Провести такую симуляцию несложно, и при разумном уровне диверсификации показатели точности довольно быстро растут.

В конечном счете, тайминг - это упражнение с очень низким уровнем диверсификации. Цитируя Мишеля Агасси из AQR, "вы сравниваете сейчас с тем, что было раньше". И если вы ошибаетесь, то это навсегда. Почти во всех случаях гораздо проще найти что-то, что может диверсифицировать ваши доходы, чем повысить свою точность в прогнозировании доходов.

Как следствие этого урока, добавлю, что чем более предсказуемой является вещь, тем меньше вы должны извлекать из нее прибыли.

Допустим, у меня есть система, позволяющая прогнозировать экономический режим, в котором мы находимся, и модель того, какие активы должны хорошо себя чувствовать в этом экономическом режиме.

• Если я могу с уверенностью прогнозировать экономический режим и если рынок достаточно эффективен, я, вероятно, не должен знать, какие активы будут хорошо работать в том или ином режиме.

• И наоборот, если я с полной уверенностью знаю, какие активы будут хорошо работать в том или ином режиме, то я, вероятно, не смогу с большой точностью прогнозировать режимы.

Если рынки хоть в какой-то степени эффективны, то чем более легко предсказуема вещь, тем меньше я должен быть в состоянии извлечь из нее прибыли.

9. Некоторые сигналы ценны только в крайних точках

Недавно мне прислали график с оценками стоимости американских акций с крупной, средней и малой капитализацией.

Оценки были представлены как среднее значение z-скорректированных показателей цены к прибыли, цены к книге и цены к продажам. Средний показатель z-score для крупных компаний составил +1, в то время как средний показатель z-score для средних и малых компаний составил -1.

Из диаграммы следовало, что на основе этих относительных оценок целесообразно переключиться на акции малых и средних компаний. Сразу вспоминается урок № 6 о непреднамеренных ставках. Например, актуальны ли исторические показатели сегодня?

До 2008 года в акциях с крупной капитализацией была значительная доля финансовых и энергетических компаний. Сегодня в индексе доминируют технологии и услуги связи. И мы пережили целое десятилетие с режимом нулевых процентных ставок.

Как ставки в 5% плюс сегодня влияют на возможности рефинансирования в малых и крупных компаниях? А как насчет отраслевых различий между крупными и мелкими компаниями? Или маржа прибыли? Или подверженность влиянию иностранных источников дохода? Как в этом анализе учитываются отрицательные доходы? Является ли цена к объему продаж вообще полезной метрикой, когда продажи осуществляются в масштабах всего предприятия?

Возможно, вы сможете отточить свой анализ и скорректировать цифры, чтобы учесть многие из этих моментов. Но есть и множество других, о которых вы просто не подумали. А это и есть шум.

Практически в каждом сигнале есть шум. Вопрос в том, "сколько шума?".

Чем больше шума мы услышим в сигнале, тем сильнее должен быть сигнал, чтобы мы могли поверить в его эффективность. В то время как мы можем спокойно торговать точно измеренными сигналами при одном стандартном отклонении, мы можем быть уверены только в грубо измеренных сигналах при гораздо более высоком значении.

10. В условиях сильной неопределенности оптимальным решением может быть «половинчатость»

Во время войны факторов в середине 2010-х годов между компаниями разгорелась война за то, какой подход к построению портфеля лучше: смешанный или интегрированный.

• Смешанный подход утверждал, что каждый фактор должен строиться изолированно и храниться в своем собственном рукаве.

• Интегрированный подход гласил, что акции должны оцениваться по всем факторам одновременно и выбираться акции с лучшими суммарными показателями.

По обе стороны спора были сильнейшие игроки. Goldman Sachs выступал за смешанный подход, а AQR - за интегрированный.

Я провел несколько месяцев, мучаясь над тем, как правильно поступить. Я читал статьи. Я проводил эмпирический анализ. Я даже взялся за бумагу, чтобы вывести ожидаемую факторную эффективность каждого подхода.

В конце концов, я так и не смог убедить себя в том или ином варианте. И что же я сделал? Половинчатость - вот ответ. Половина портфеля управлялась смешанным способом, а половина - интегрированным.

На самом деле это просто диверсификация для принятия решений. Всякий раз, когда передо мной вставал выбор с большой степенью неопределенности, я часто обнаруживал, что возвращаюсь к "половинчатости".

• Когда я спорил, стоит ли использовать одну опционную структуру по сравнению с другой, не имея явного победителя, я делал ставку на половинчатость.

• Когда я спорил о двух разных методах моделирования чего-либо, и ни один из подходов не был явным победителем, я делал ставку на половинчатость.

Половинчатость обеспечивает по крайней мере один шаг в градиенте принятия решений и неявно создает диверсификацию, чтобы помочь застраховаться от неопределенности.

11. Всегда спрашивайте: "Что за сделка?"

В июле 2019 года 10-летние облигации Греции торговались с доходностью, практически идентичной доходности 10-летних облигаций США. К декабрю доходность греческих 10-летних облигаций была на 40 базисных пунктов ниже доходности 10-летних облигаций США.

Как это может иметь хоть какой-то смысл? Как такая страна, как Греция, могла заставить американские долговые обязательства выглядеть так, будто они высокодоходные?

Когда что-то кажется абсурдным, задайте простой вопрос: в чем суть сделки? Если это так абсурдно, как мы можем извлечь из этого выгоду?

В данном случае мы могли бы рассмотреть вариант длинных 10-летних облигаций США и коротких 10-летних облигаций Греции в рамках конвергентной сделки. Но мы быстро осознаем важный фактор: на самом деле вы получаете деньги не в процентных пунктах, а в валюте. И вот тут-то сделка неожиданно идет наперекосяк.

В этом случае вы получаете доллары и должны евро. И если бы вы попытались явно захеджировать эту сделку с помощью кросс-валютного базисного свопа, то любая разница в доходности в значительной степени сошла бы на нет.

Более уместным финансовым показателем, возможно, был бы спрэд между 10-летними греческими и немецкими облигациями, который во второй половине 2019 года торговался в диапазоне 150-275 б.п. Это уже не совсем необоснованно.

Когда финансовые эксперты говорят о том, что ситуация на рынке абсурдна, спросите: "А в чем заключается торговля?".

Проработка вопроса о том, как извлечь реальную прибыль из абсурда, часто проливает свет на то, почему анализ неверен.

12. Компромисс между ошибками первого и второго типа асимметричен

Академические финансы одержимы ошибками первого типа. Литература пестрит стратегиями, демонстрирующими альфу, значимую на уровне 5%. Литература стремится избежать ложных срабатываний.

На практике, однако, существует асимметрия, которую необходимо учитывать.

• Какова цена ложного срабатывания? Если только стратегия не выбрана неблагоприятно, эффективность торговли ложными позициями должна быть просто шумом минус торговые издержки. (И альтернативная стоимость капитала).

• Какова стоимость ложного отрицательного результата? Мы упускаем альфу.

Теперь подумайте, как фокус на ошибках первого типа может повлиять на выбранные вами стратегии. Они чаще подвергаются обработке данных? Они более склонны к переполненности? Есть ли у них меньше шансов учесть новые особенности рынка без значимой истории?

Если мы признаем эту асимметрию, то, возможно, будет разумно снизить статистические требования к стратегиям, которые мы используем.

13. Поведенческое время на десятилетия длиннее статистического

Этот пункт я недавно украл у Клиффа Аснесса. Этот пункт не имеет отношения к каким-либо практическим мыслям о построении портфеля или полезным ментальным моделям.

Это просто признание того, что управление деньгами в реальной жизни очень, очень, очень отличается от управления деньгами в исследовательской среде.

В бэктесте легко посмотреть на многолетнюю просадку стратегии с низким Шарпом и сказать: "Я смогу это пережить". Когда речь идет о моделировании на несколько десятилетий, несколько лет кажутся небольшим всплеском - просто статистической случайностью на пути.

Вы проживаете эту многолетнюю просадку всего за несколько секунд в своей голове, пока ваш взгляд блуждает по кривой акций от левого нижнего угла до правого верхнего.

В реальном мире, однако, многолетняя просадка ощущается как просадка на несколько десятилетий.

Если вы скажете: "Эти показатели находятся в пределах стандартных доверительных интервалов для стратегии с учетом нашего ожидаемого коэффициента Шарпа, и мы не можем найти никаких доказательств того, что наш процесс нарушен", - это мало утешит тех, кто выделил вам средства.

Клиенты будут требовать от вас подтверждения. Клиенты спросят вас, рассматривали ли вы объяснение X или Y. Продажи с визгом остановятся. Клиенты будут расплачиваться.

Для тех, кто думает о карьере в сфере управления деньгами, важно научиться жить в поведенческом времени.

14. Неравенство Дженсена

Неравенство Дженсена в основном гласит: "Функция, примененная к среднему значению, не обязательно равна среднему значению, примененному после функции".

Что это значит и как это полезно? Рассмотрим следующий пример.

Вы создаете простой портфель импульсов: начинаете с S&P 500 и ранжируете их по показателю импульса, выбираете 100 лучших и взвешиваете их поровну.

Но вы вспомнили Урок № 4 и решили использовать несколько импульсных сигналов, чтобы диверсифицировать риск.

Возникает вопрос: вы усредняете все показатели импульса вместе, а затем выбираете 100 лучших? Или вы используете каждый показатель импульса для создания портфеля, а затем усредняете эти портфели вместе?

Неравенство Дженсена говорит нам, что эти подходы приведут к разным результатам.

Это, по сути, смешанные и интегрированные споры из урока № 10. И чем более выпуклой является функция, тем более разными будут результаты.

Представьте, что вместо 100 лучших мы выбираем 20 лучших или только 5 лучших. Легко представить, насколько разными могут стать эти портфели с разными сигналами импульса.

Вот еще один банальный пример. У вас есть 10 сигналов на покупку/продажу. Ваша задача - держать длинные позиции по активу, если сигналы положительные, и короткие, если сигналы отрицательные.

• Если вы сначала усредните сигналы, ваша позиция будет бинарной: всегда в плюсе или в минусе.

• Но если вы примените свою функцию к каждому сигналу, а затем усредните результаты, то в итоге получите градиент весов, распределение которых будет зависеть от того, насколько коррелируют между собой ваши сигналы.

Вы видите, как неравенство Дженсена играет огромную роль в построении портфеля. Почему? Потому что нелинейности проявляются повсюду.

• Оптимизация портфеля? Нелинейная.

• Максимальный или минимальный размер позиции? Нелинейность.

• Отсечки на основе рангов? Нелинейные.

И чем более нелинейна функция, тем больше клин. Но это также помогает нам понять, как определенные ограничения при построении портфеля могут помочь нам уменьшить размер этого клина.

В конечном счете, Дженсен говорит нам, что усреднение во имя диверсификации до или после выпуклых шагов в вашем процессе приведет к кардинально разным результатам портфеля.

15. Бэктест - это всего лишь однократная прорисовка стохастического процесса

Как говорится, никто никогда не видел плохого бэктеста.

И наша индустрия в целом имеет полное право скептически относиться к бэктестам. Практически каждый опытный квант может рассказать вам историю о том, как в молодости он наивно проводил бэктесты, переборщил с подбором и переоптимизацией в отчаянном поиске стратегии "святого Грааля".

Менее искушенные участники могут даже брать эти бэктесты и запускать на их основе продукты, рекламируя их потенциальным инвесторам.

И большинство инвесторов будут правы, если проигнорируют их. Я даже мог бы выступить за регулирование, не позволяющее показывать их вообще.

Но это не означает, что бэктесты в конечном итоге бесполезны. Но мы должны признать, что когда мы проводим один бэктест, это всего лишь один рисунок более крупного стохастического процесса.

Исторические цены и данные - это, в конце концов, просто запись того, что произошло, но не полная картина того, что могло бы произойти.

Наша задача, как исследователей, использовать бэктесты, чтобы попытаться узнать, как выглядит основной стохастический процесс.

Например, что произойдет, если мы изменим параметры нашего процесса? Что произойдет, если мы изменим время входа или выхода? Или изменить наши предположения о проскальзывании и влиянии?

• Одна из моих любимых техник - изменение инвестируемой вселенной, случайное удаление ее фрагментов, чтобы увидеть, насколько чувствителен процесс. Аналогичным образом можно произвольно удалять периоды времени из бэктеста, чтобы проверить чувствительность к режиму. Внесение этой случайности в процесс бэктестирования может показать нам, насколько сильно отклоняется от нормы наш единичный бэктест.

• Еще одна фантастическая техника - целенаправленное введение в процесс предвзятости. Явно используя хрустальный шар, мы можем найти теоретические верхние пределы достижимых результатов и разработать доверительные интервалы для того, как должны выглядеть наши результаты при более разумных предположениях о точности.

Плохо проведенное бэктестирование хуже, чем отсутствие бэктестирования. Вам будет лучше с ручкой и бумагой, просто пытаясь рассуждать о своем процессе.

Но бэктестирование, проведенное хорошо, на мой взгляд, может научить вас многому о природе вашего процесса, что в конечном итоге и является тем, о чем мы хотим узнать.

16. Рынок обычно прав

Я сказал 15 идей и уроков?

Вот бонусный урок, на изучение которого у меня ушло гораздо больше времени, чем я хотел бы признать.

Рынок, по большей части, обычно прав. Мне потребовалось применять Урок № 11 - "Что такое торговля" - снова и снова, чтобы понять, что большинство вещей, которые кажутся абсурдными, скорее всего, таковыми не являются.

Это не значит, что не бывает исключений. Если мы видим 20 долларов на земле, мы вполне можем их подобрать. На ум сразу же приходит торговля криптовалютой по принципу cash & carry в 2021 году.

В условиях ограниченных институциональных возможностей и почти ненасытного аппетита розничных инвесторов к кредитному плечу подразумеваемые ставки финансирования в перп и фьючерсах достигают 20 %+ для высоколиквидных токенов, таких как Bitcoin и Ethereum. Я подозреваю, что это настолько близко к свободным деньгам, насколько я когда-либо получу.

Но обычно это исключение.

Этот заключительный урок связан с переключением моего мышления.

Вместо того чтобы увидеть что-то и сразу же сказать: "Рынок ошибается", я начинаю с предположения, что рынок прав, а это я что-то упускаю.

Это заставляет меня составить список потенциальных причин, которые я могу упустить или пропустить, и исчерпать все эти объяснения, прежде чем я смогу укрепить свою уверенность в том, что рынок действительно ошибается.

Заключение

Если вы дошли до этого момента, спасибо вам. Я ценю щедрость вашего времени. Я надеюсь, что некоторые из этих идей или уроков нашли отклик у вас, и я надеюсь, что вы получили такое же удовольствие от чтения, как и я от размышлений над этими концепциями и составления этого списка. Мне будет интересно оглянуться назад через 15 лет и увидеть, как многие из этих идей выдержали испытание временем.

А до тех пор - счастливого инвестирования.
https://blog.thinknewfound.com/2023/08/15-ideas-frameworks-and-lessons-from-15-years/