Использование альтернативных данных и алгоритмов машинного обучения коренным образом меняет ландшафт современного инвестирования. В очередном выпуске подкаста Capital Allocators директор по рыночной аналитике Point72 и управляющий партнер Point72 Ventures Мэттью Гранейд делится опытом построения масштабных систем работы с данными. В центре дискуссии — эволюция инвестиционного процесса от жестких моделей Bridgewater Associates до интеграции человека и компьютера в рамках стратегий Point72 и фонда HyperScale.
💼 От школьной журналистики до масштабирования исследований в Bridgewater 2:24
Мэттью Гранейд начал свой карьерный путь в Атланте, штат Джорджия, окончив прогрессивную школу Paideia. Во время учебы в Гарвардском университете он возглавлял студенческую газету, отдавая журналистике всё свободное время. По его словам, именно журналистский опыт развил в нём глубокое стремление докапываться до сути вещей, что впоследствии помогло в инвестиционной деятельности. После работы в консалтинговой компании McKinsey и получения степени MBA в Гарвардской школе бизнеса Гранейд в возрасте 27 лет присоединился к Bridgewater Associates.
В Bridgewater Гранейд прошел путь от старшего инвестиционного аналитика до соруководителя исследовательского департамента, которым он управлял совместно с Грегом Дженсеном на протяжении почти пяти лет вплоть до своего ухода в 2012 году. Главной задачей Гранейда на этом посту стала институционализация и масштабирование исследовательского отдела, выступающего в качестве «двигателя генерации альфы». Основным вызовом при масштабировании исследований было устранение «узких горлышек» — нехватки времени ключевых и наиболее креативных исследователей, таких как Рэй Далио, Боб Принс или Грег Дженсен.
Для оптимизации процессов департамент применил метафору операционной палаты, где вся инфраструктура подготавливается заранее ради максимальной эффективности хирурга. Гранейд выделяет ключевые изменения, повысившие производительность:
- Четкое структурирование ролей и разграничение зон ответственности внутри команд.
- Предварительная подготовка и очистка данных специализированными сотрудниками до начала моделирования.
- Формализация исследовательских вопросов, что исключило хаотичную работу, напоминающую «футбольный матч пятилетних детей», где все бегут за одним мячом.
Оценивая корпоративную культуру Bridgewater, Гранейд отмечает, что принципы радикальной прозрачности и честности казались ему естественными и эффективными, помогая прямо высказывать свои мысли без интриг.
📊 Создание Domino Data Lab: операционная система для дата-сайентистов 8:58
В 2012 году Мэттью Гранейд принял решение покинуть Bridgewater, чтобы построить бизнес с нуля. Вместе с бывшими коллегами по исследовательскому отделу Ником Альбертом и Крисом Янгом они основали компанию Domino Data Lab. Партнеры опирались на уникальную для конца 2013 года гипотезу: подходы к моделированию данных, ранее доступные только элитным хедж-фондам вроде Renaissance Technologies, Bridgewater или D.E. Shaw, станут массово востребованы во всех отраслях экономики. В тот период идея создания «модельно-ориентированного мира» казалась рынку непонятной, и стартап прошел через тяжелую фазу поиска клиентов.
Одним из первых заказчиков Domino Data Lab стала компания Tesla, а также американское разведывательное сообщество через фонд In-Q-Tel. К моменту интервью клиентами платформы стали уже 20% компаний из списка Fortune 100. Платформа востребована в продуктовом ритейле, фармацевтике, страховании и тяжелой промышленности.
С функциональной точки зрения Domino Data Lab позиционируется как «система учета» (system of record) для дата-сайенс, аналогично тому, как Salesforce служит для продаж, а Workday — для управления персоналом. Продукт предоставляет разные возможности в зависимости от роли пользователя:
- Для дата-сайентистов: рабочее пространство с доступом к вычислительным мощностям и контролем версий моделей и данных.
- Для руководителей аналитики: централизованный репозиторий для мониторинга угасания (decay) моделей и оценки общей продуктивности команд.
- Для бизнеса: интерфейс интеграции, позволяющий смежным департаментам извлекать прогнозы спроса на основе внешних факторов, таких как погода.
Сам Гранейд, будучи наименее техническим специалистом среди сооснователей, отвечал за стратегию продукта, продажи и привлечение финансирования.
🧠 Трансформация Point72: радикальное обновление и собственная аналитика 14:09
Переход Мэттью Гранейда в Point72 произошел по приглашению основателя фирмы Стива Коэна. Принимая предложение, Гранейд нарушил сразу три собственных правила: не работать по найму, не жить в Коннектикуте и не возвращаться в хедж-фонды. По словам Гранейда, Коэн обладает редкой чертой — постоянной неудовлетворенностью текущим положением дел. На вопрос о причинах живучести своего фонда Коэн ответил Гранейду, что он «трижды сжигал его дотла» и готов сделать это снова, поскольку прибыльные сегодня стратегии завтра перестанут приносить доход.
Первой задачей Гранейда стало руководство подразделением проприетарных исследований (proprietary research). Тезис Коэна заключался в необходимости снижения зависимости от аналитики инвестбанков (sell-side) и создании мощных внутренних ресурсов для сбора первичной информации о компаниях. Point72 развернула масштабную инфраструктуру, включающую:
- Сбор данных о цепочках поставок (supply chain research).
- Физический сбор информации на местах.
- Веб-скрейпинг и углубленный анализ альтернативных данных.
Доставка этих инсайтов до портфельных управляющих осуществляется по двум направлениям в зависимости от их технической подготовки. Технически подкованные команды подключаются к базам данных напрямую через Excel, тогда как для классических дискреционных управляющих Point72 генерирует плотные аналитические отчеты, графики и таблицы.
Гранейд утверждает, что главное конкурентное преимущество кроется не в обладании уникальными источниками данных, а в способности выстроить сквозную коммуникацию между инвесторами, дата-сайентистами и закупщиками данных. В качестве примера эффективного взаимодействия он приводит анализ акций маркетплейса Etsy. Когда общие показатели компании указали на замедление роста пользователей, аналитики Point72 совместно с дата-сайентистами когортировали данные по сроку активности клиентов, объединив информацию из чеков электронной почты, транзакций по кредитным картам и скачиваний приложений. Исследование показало, что выручка от ядра лояльных пользователей быстро росла, а общее падение было вызвано техническим шумом от недавних поглощений, что позволило фонду принять точное инвестиционное решение.
🤖 Синергия человека и машины в инвестиционном процессе 20:48
В Point72 исторически развивались оба направления торговли: фирма известна дискреционным подходом, но использует систематические стратегии еще с 1994 года. Гранейд заявляет, что стратегическая цель фонда — преодолеть искусственный разрыв между квантовым и дискреционным инвестированием. Эффективная синергия строится на четком понимании сильных сторон человека и компьютера.
По мнению Гранейда, люди превосходят машины в следующих областях:
- Креативность, необходимая для генерации нестандартных инвестиционных идей.
- Работа в условиях острого дефицита данных.
- Формулирование и уточнение стратегических целей.
- Распознавание смены рыночных режимов и макроэкономических сдвигов.
- Эмоциональный интеллект (оценка топ-менеджмента, проведение переговоров).
В то же время компьютеры незаменимы для масштабных математических вычислений, обработки колоссальных объемов информации, рутинных задач и принятия решений на основе жестких правил.
Внедрение этого разделения труда в Point72 идет по двум векторам: «человек плюс машина» и «машина плюс человек». Подход «человек плюс машина» направлен на усиление дискреционных управляющих. Для этого создана единая исследовательская платформа, агрегирующая в интерфейсе вроде Bloomberg внутренние заметки аналитиков, данные встреч с CEO, альтернативные метрики и новостные ленты по каждой бумаге с системой алертов по ценовым таргетам. Чтобы интегрировать эти инструменты, фонд проводит обязательную программу обучения «The Nines» длительностью от 6 до 9 месяцев, во время которой опытные инвесторы перестраивают свои рабочие процессы на симуляторах до выхода на реальный рынок.
Обратный подход — «машина плюс человек» — применяется в систематических портфелях под управлением Гранейда. Здесь люди отвечают исключительно за выбор перспективных эмитентов на основе фундаментального анализа, а компьютер берет на себя фильтрацию итоговой корзины идей (оценивая исторический навык конкретного аналитика в данном секторе), конструирование портфеля, управление рисками и исполнение сделок. Гранейд подчеркивает, что в таких секторах, как потребительский рынок (consumer), успешная торговля без многомиллионных затрат на альтернативные данные и эффекта масштаба крупных платформ становится практически невозможной.
🚀 HyperScale и модель венчурного инвестирования Point72 28:06
Пять лет назад Стив Коэн поручил Мэттью Гранейду создать полноценную структуру венчурного капитала Point72 Ventures, которая функционировала бы по канонам глубокого институционального анализа. Гранейд перенес исследовательские принципы хедж-фонда на венчурный рынок, внедрив три базовых правила: формирование команд из узкопрофильных отраслевых экспертов, полный отказ от инвестирования на основе «социального одобрения» в пользу самостоятельной проверки фактов (do the work) и фокус на проактивном исходящем поиске (outbound driven) вместо ожидания заявок в офисе в Стэнфорде. Первой была запущена команда финтеха (выросшая с 1 до 12 человек), затем направления искусственного интеллекта, кибербезопасности, цифрового здравоохранения и корпоративного ПО.
Инвестиционный тезис Point72 Ventures в сфере финтеха строится на скепсисе по отношению к классическим стартапам-дисрупторам. Гранейд утверждает, что хотя многие финтех-стартапы создали качественные интерфейсы, они проигрывают традиционным банкам в стоимости капитала и стоимости привлечения клиентов, из-за чего их юнит-экономика часто не сходится. Основная ставка фонда делается на компании, обеспечивающие цифровую трансформацию традиционных банков, а также на концепцию «финансов на краю» (finance at the edge) — бесшовное встраивание финансовых продуктов в сторонние сервисы. Примером служит австралийская платформа Flare, которая интегрирует открытие пенсионных и банковских счетов непосредственно в HR-системы компаний при оформлении сотрудников.
Логическим развитием этой стратегии стал запуск фонда HyperScale, сочетающего элементы венчурного и private equity подходов. Цель HyperScale — создание и масштабирование модельно-ориентированных бизнесов (model-driven businesses) в сфере услуг, где наблюдается высокая фрагментация рынка и неэффективность использования труда. В качестве бенчмарка Гранейд приводит Netflix, где рекомендательная система, обучающаяся на данных пользователей, генерирует около 80% всего потребления контента.
HyperScale реализует следующую инвестиционную модель:
- Разрабатывается или приобретается технологическое решение на базе ИИ, автоматизирующее рутинные процессы.
- Покупается операционная компания (OpCo) в фрагментированном секторе услуг, обладающая готовой базой клиентов и историческими данными.
- Технология внедряется в операционную компанию, обеспечивая резкое расширение маржинальности.
- Запускается процесс консолидации рынка через последующие поглощения (roll-up) других игроков.
Данная модель успешно протестирована в сегменте провайдеров управляемых услуг безопасности (MSSP). Аналитики MSSP вручную обрабатывают тысячи ложных алертов систем безопасности, нажимая кнопку «ОК» в ожидании реальной угрозы, что ведет к профессиональному выгоранию и высокой текучести кадров. Команда Гранейда разработала софт для автоматизации этих первичных задач, приобрела операционного MSS-провайдера и за счет автоматизации добилась роста маржи, планируя дальнейшую экспансию.
🔮 Будущее индустрии и управление временем 40:04
Мэттью Гранейд совмещает руководство венчурными фондами, подразделением проприетарных данных и центральным портфелем (centerbook) хедж-фонда Point72. Чтобы сохранять фокус, он использует жесткое долгосрочное планирование, закрепляя определенные дни недели за конкретными направлениями бизнеса. По его словам, оперативное управление систематическими стратегиями возложено на команду из 50 человек, работающую в режиме 24/7, что позволяет Гранейду концентрироваться на стратегических OKR, диагностике системных сбоев и долгосрочных исследованиях, минимизируя вовлечение в ежедневный рыночный шум. Исключением стал кризис, вызванный пандемией COVID-19 в марте 2020 года, когда все планы были временно отменены ради стабилизации позиций.
Прогнозируя развитие инвестиционной индустрии на горизонте пяти лет, Гранейд выделяет три ключевых тренда:
- Дальнейшее укрупнение масштабов: крупные фонды продолт расти, так как содержание сложной инфраструктуры рисков, торговли и альтернативных данных требует колоссальных бюджетов, недоступных мелким игрокам.
- Сближение квантовых и дискреционных подходов до состояния высокой степени интеграции.
- Инвестирование на всех этапах структуры капитала: фонды будут одновременно работать на публичных рынках, стадиях pre-IPO и раннего венчура, чтобы полноценно монетизировать свои отраслевые инсайты (как в случае с Cruise, Tesla, GM и Uber в транспортном секторе).
Гранейд полагает, что традиционный венчурный подход, основанный на «заглядывании в душу предпринимателю» для поиска следующего Марка Цукерберга, в ближайшие годы подвергнется серьезной трансформации в сторону большей опоры на данные, жесткие модели и строгую аналитику.
