В новом выпуске программы Systematic Investor на канале Top Traders Unplugged ведущий Нильс Кастро Ларсен и Кэти Камински, главный стратег AlphaSimplex Group, обсуждают природу дисперсии доходности в стратегиях следования за трендом (trend following). На основе свежих исследований от Man AHL и Quantica эксперты анализируют, почему результаты разных управляющих могут радикально отличаться даже при работе в рамках одной стратегии и как инвесторам правильно интерпретировать эти различия.
📉 Природа дисперсии в следовании за трендом 12:36
Стратегии следования за трендом часто называют самыми простыми в мире хедж-фондов: покупка на силе, продажа на слабости, ограничение убытков и удержание прибыльных позиций. Однако, как отмечает Нильс Кастро Ларсен, результаты разных фондов в одном и том же индексе могут существенно различаться . Команда Man AHL в своей работе «Динамика дисперсии» доказывает, что эти различия — не случайность, а результат осознанных проектных решений.
Кэти Камински выделяет четыре измерения, которые определяют индивидуальный «отпечаток» каждой торговой системы:
- Скорость (Speed): Как быстро алгоритм реагирует на изменения рынка.
- Аллокация (Allocation): Предпочтение конкретных классов активов (например, исключение акций в этом году помогло многим фондам) .
- Альтернативные рынки: Использование менее ликвидных инструментов (экзотические товары, кредитные инструменты).
- Фактор Carry: Добавление стратегий удержания позиций ради процентного дохода, что имеет 30–40% корреляции с чистым трендом .
По словам Камински, инвесторы часто недоумевают, почему один менеджер показывает прибыль, а другой — убыток в аналогичных условиях. Исследование Man AHL показывает, что диапазон возможных результатов гораздо шире, чем кажется, и это критически важно для понимания «кризисной альфы» .
🛡️ Кризисная альфа и эволюция стилей 16:47
Анализ Man AHL подтвердил давнее убеждение Кэти Камински: быстрые стратегии следования за трендом гораздо эффективнее в периоды острых рыночных кризисов . В то же время за последние годы индустрия сместилась в сторону более медленных моделей и продуктов репликации индексов.
Интересные факты о поведении индексов (на примере SG Trend Index):
- В 2009 году только один участник индекса показал двузначную доходность, остальные были в нуле или минусе .
- В 2014 году два фонда показали нулевой результат при общем росте остальных; выяснилось, что они использовали дискреционное управление и были удалены из индекса через год .
Камински утверждает, что репликация индекса сегодня — задача сложная, так как менеджеры 2025 года сильно отличаются от менеджеров 2007-го . Современные фонды чаще используют машинное обучение и инновационные методы, что ведет к «дрейфу стиля» (style drift) .
📚 «Глава 11» и математика разнообразия 25:26
Кэти Камински вспоминает свою работу над книгой о тренд-фолловинге в соавторстве с Алексом Грейзерманом. Целая глава (символично названная «Глава 11») была посвящена дисперсии доходности .
Ключевые выводы их исследования:
- Снижение риска: Для существенного снижения дисперсии в портфеле инвестору достаточно объединить 2 или 3 разных менеджеров .
- Ожидаемое отклонение: Между доходностью реального фонда и индексом репликации нормально иметь разрыв в 500–600 базисных пунктов из-за проскальзывания и различий в методологии .
- Эффект масштаба движения: В периоды мощных движений, такие как 2008 или 2022 годы, дисперсия растет просто потому, что масштаб прибыли/убытков в абсолютных цифрах становится больше .
🌪️ Турбулентность и сюрпризы корреляции 36:31
В дискуссии была затронута редкая академическая работа «Квантификация турбулентности в CTA». В ней используется математическая метрика — расстояние Махаланобиса (Mahalanobis distance) — для измерения «турбулентности» между группой управляющих в конкретный момент времени .
Камински поясняет, что этот метод позволяет разложить движение рынка на два типа сюрпризов:
- Magnitude Surprise (Сюрприз масштаба): Резкий скачок цен, на который реагируют все, но без изменения корреляций между активами (примеры: Brexit, крах SVB, Black Friday) .
- Correlation Surprise (Сюрприз корреляции): Изменение самой структуры взаимосвязей между активами, что заставляет трендовые сигналы вращаться и ведет к разным результатам у разных менеджеров .
Как правило, CTA-фонды показывают худшие результаты в дни «сюрпризов масштаба», так как их алгоритмы не рассчитаны на мгновенные шоки .
🌍 Альтернативные рынки: спасение или ловушка? 43:51
Вторая часть беседы посвящена исследованию Quantica (Q3 2025), которое сравнивает традиционный портфель из 50 ликвидных рынков с альтернативным портфелем из 120 инструментов (кредитные инструменты, газ, электроэнергия, экзотический скот) .
Главные тезисы обсуждения альтернативных рынков:
- Источник прибыли: Около 40–50% избыточной доходности альтернативных моделей в последние годы обеспечили сектора газа и электроэнергии, особенно на фоне ситуации на Украине .
- Математика против реальности: Теоретически, добавление слабокоррелированных активов повышает коэффициент Шарпа . Однако экзотическими контрактами дороже торговать, что «съедает» часть преимущества .
- Проблема скученности (Crowding): Ларсен выразил опасение, что приток капитала в альтернативные рынки в последние годы мог сделать эти стратегии менее эффективными . Камински согласилась, что исследование влияния «толпы» на ликвидность — критически важная тема для будущих работ .
В завершение Кэти Камински анонсировала свою будущую работу по систематическому макроанализу (systematic macro), отметив, что эта стратегия показала себя лучше в недавние сложные периоды, чем чистый тренд-фолловинг .
