В новом выпуске серии «Systematic Investor» на канале Top Traders Unplugged ведущий Нильс Кааструп-Ларсен и гость Ричард Бреннан обсуждают природу рыночных трендов и опасности чрезмерного доверия историческим тестам. Основное внимание уделено тому, почему классические бэктесты создают иллюзию успеха и как физика взаимодействия трейдеров гарантирует сохранение трендов даже в эпоху искусственного интеллекта.
📉 Рыночная турбулентность и аналогия с авиацией 1:41
В начале августа 2024 года мировые рынки столкнулись с резким всплеском волатильности, вызванным укреплением японской иены и падением технологических индексов, таких как NASDAQ . Ричард Бреннан отмечает, что многие эксперты предрекали крах, однако для последователей трендов (trend followers) это событие оказалось кратковременным шоком, за которым последовало быстрое восстановление .
Нильс Кааструп-Ларсен приводит аналогию с авиационной турбулентностью, основываясь на документальном фильме о недавних инцидентах с самолетами Singapore Airlines :
- Внутренние повреждения: Основной ущерб при турбулентности — это разбросанные вещи и травмы людей внутри салона, которые не были пристегнуты.
- Структурная целостность: Капитан самолета в фильме подчеркнула, что, несмотря на хаос внутри, сами лайнеры не получили структурных повреждений.
- Связь с трейдингом: По мнению Кааструп-Ларсена, системы следования за трендом ведут себя так же: во время волатильности доходность может «трясти», но сама структура модели и логика стратегии остаются неповрежденными .
Собеседники сошлись во мнении, что психологическая устойчивость трейдера — это «ремень безопасности». Ошибки случаются не тогда, когда рынок падает, а когда трейдер в панике начинает нарушать правила своей же системы .
🦄 Иллюзия бэктестинга: «Розовый единорог» доходности 19:02
Ричард Бреннан утверждает, что индустрия должна перестать полагаться только на результаты бэктестов, так как они не учитывают «физику» реальной торговли . В реальном времени трейдер всегда находится на «правой стороне графика» — перед лицом абсолютной неизвестности, в то время как бэктест позволяет смотреть на рынок с позиции всезнающего наблюдателя .
Бреннан выделяет две главные проблемы исторических тестов:
- Предвзятость выбора (Selection Bias): Если протестировать 10 наборов параметров и выбрать тот, который показал лучшую доходность за последние 20 лет, трейдер вносит статистическую ошибку. В реальности у него не было возможности выбрать лучший вариант заранее .
- Переподгонка (Overfitting): Модели неизбежно подстраиваются под специфический «шум» прошлого, который никогда не повторится в точности .
В качестве решения Бреннан предлагает использовать метод «Walk Forward» (прогулка вперед) и работу с вневыборочными данными (out-of-sample data) .
Его методика тестирования включает:
- Использование данных с 1970 по 2000 год для разработки модели (In-sample).
- Полную изоляцию данных с 2000 по 2024 год для проверки эффективности (Out-of-sample).
- Бреннан называет идеальный бэктест «розовым единорогом» — это красивая картинка, которую невозможно получить в реальности . Реалистичная кривая доходности на вневыборочных данных обычно показывает просадки в 35-40% там, где бэктест обещал всего 10% .
🧬 Физика рынка: почему ИИ не уничтожит тренды 37:33
Существует мнение, что развитие ИИ сделает рынки настолько эффективными, что тренды исчезнут. Ричард Бреннан оспаривает этот тезис, предлагая смотреть на рынок как на сложную адаптивную систему .
По мнению Бреннана, тренды — это не только следствие человеческой психологии (страха и жадности), но и результат механического воздействия (Trader Impact) :
- Закон квадратного корня: Ричард ссылается на исследования Жана-Филиппа Бушо, согласно которым влияние ордера на цену нелинейно. Крупные ордера имеют гораздо больший «гравитационный» эффект, чем мелкие .
- Дивергентные силы: Группы трейдеров (например, последователи тренда) создают положительную обратную связь, усиливая движение цены .
- Конвергентные силы: Трейдеры, торгующие возврат к среднему (mean reversion), создают отрицательную обратную связь, пытаясь вернуть цену к равновесию .
Бреннан считает, что ИИ станет лишь еще одним «агентом» на рынке, который будет оказывать такое же механическое давление на цену, как и люди . Тренды и возврат к среднему — это универсальные свойства сложных систем, которые сохранятся навечно .
🦋 Эффект бабочки и коррелированные активы 53:23
Бреннан критикует общепринятую мудрость о том, что нельзя торговать сильно коррелированными активами (например, нефтью марок Brent и Crude одновременно) . Он разделяет понятия корреляции цен и корреляции сделок.
Для «охотников за выбросами» (Outlier Hunters), к которым причисляет себя Ричард, важны следующие аспекты:
- Минимальные различия: Даже если графики Brent и Crude выглядят почти одинаково, небольшие различия в волатильности могут привести к тому, что одна модель зафиксирует «выброс» (огромный тренд), а другая — нет .
- Ансамбли моделей: Использование группы систем на обоих рынках позволяет максимизировать шансы на поимку аномальных движений, таких как ралли в какао в 2024 году .
- Нелинейная механика: Бреннан сравнивает это с «эффектом бабочки» — крошечные различия в начальных состояниях коррелированных рынков приводят к огромной дисперсии результатов в долгосрочной перспективе .
В качестве примера обсуждался рынок какао. В то время как многие крупные фонды сокращали позиции в какао в начале 2024 года из-за выросшей волатильности, «охотники за выбросами», по словам Бреннана, удерживали позиции, ориентируясь на долгосрочную аномалию, а не на текущий риск-менеджмент .
