Вот подробная аналитическая статья, подготовленная на основе дискуссии экспертов канала Excess Returns.
Оценка инвестиционных стратегий часто превращается в манипуляцию цифрами, где прошлое выдается за гарантированное будущее. В новом выпуске подкаста «Two Quants and a Financial Planner» Джастин Карбоно и Джек Форэнд (принципалы Validia Capital Management) вместе с Мэттом Зиглером (SunPoint Investments) разбирают «анатомию» бэктестов, объясняя, почему доходность в 20% на бумаге почти никогда не превращается в реальные деньги и как инвестору не стать жертвой собственной веры в графики.
🧐 Скептицизм как основа выживания 0:40
Первое правило при анализе любого бэктеста (тестирования стратегии на исторических данных) — если результаты выглядят слишком хорошо, чтобы быть правдой, то, скорее всего, так оно и есть . Джастин Карбоно отмечает колоссальный разрыв между реальностью и миром симуляций: в то время как лучшие активные управляющие в реальном мире борются за то, чтобы просто соответствовать доходности рынка (около 10% годовых), средний бэктест, попадающий на стол инвестору, обещает около 20% .
Этот «разрыв доходности» возникает из-за бесконечной подстройки параметров. Джек Форэнд подчеркивает, что разработчики стратегий часто занимаются «подгонкой под ответ»: если коэффициент P/E меньше 10 не дает нужного результата, они пробуют 8; если рост прибыли в 15% не «рисует» красивый график, они снижают планку до 14% . В итоге получается стратегия, которая идеально предсказывает прошлое, но абсолютно бесполезна для будущего.
Ключевые вопросы для первичной проверки:
- Почему никто в реальном мире не воспроизводит эти результаты, если данные публичны?
- Использует ли автор уникальный набор данных или просто перетасовывает общеизвестные показатели (P/E, рост прибыли)?
- Насколько чувствительна стратегия к исключению одного-двух «удачных» акций (например, взлета GameStop в 2021 году)?
🧠 Фактор человеческих эмоций: «Тест на выносливость» 9:24
Бэктест — это сухая математика, которая игнорирует психологию. Карбоно приводит в пример Amazon: инвестиция в компанию с момента IPO принесла бы тысячи процентов доходности, но в реальности почти никто не смог бы удержать эти акции . За время своего существования бумага пережила несколько падений на 90%, периоды, когда компанию называли убыточной «пустышкой», и годы стагнации .
Мэтт Зиглер добавляет, что инвестирование для себя и управление капиталом для семьи — это разные психологические процессы . Как только у денег появляется цель (покупка дома, образование детей), способность инвестора следовать самому рациональному бэктесту резко падает при первых же признаках волатильности .
Участники дискуссии предлагают инвесторам проводить «было бы / стало бы» тест:
- Смог бы я физически выдержать просадку в 80%, предусмотренную этим графиком?
- Стал бы я доверять стратегии, если бы она отставала от рынка 5 лет подряд?
- Должен ли я брать на себя такой риск, учитывая мое состояние здоровья и возраст?
📈 Экономическое обоснование против «цифрового шума» 20:23
Классическая школа количественного анализа требует, чтобы у стратегии было экономическое обоснование (например, почему стоимостные акции должны расти). Однако современные исследования ставят этот постулат под сомнение.
Джек Форэнд ссылается на работу Алехандро Лопеса-Лира и Эндрю Чена, которые обнаружили парадоксальный факт: стратегии, полученные путем чистого «дата-майнинга» (случайного деления одних показателей баланса на другие без видимой логики), в будущем показывают себя не хуже, а иногда и лучше, чем стратегии с классическим экономическим обоснованием .
Возможные причины этого феномена :
- Общеизвестные факторы (например, Price-to-Book) быстро «арбитражируются» рынком: как только все узнают, что они работают, их доходность падает.
- Случайные корреляции в данных могут отражать скрытые закономерности, которые люди еще не успели осознать и «купить».
Тем не менее, спикеры сходятся во мнении, что для обычного инвестора отсутствие логики в стратегии — огромный риск. Сложно придерживаться плана, который основан на «черном ящике» алгоритма, особенно в периоды убытков .
⏱️ Проблема временных рамок и качества данных 29:08
Большинство инвесторов считают 10 лет долгим сроком. С точки зрения квантов, этого недостаточно. Для адекватной оценки стратегии часто требуется более 20 лет данных, но даже 40-летний бэктест может «сломаться» .
Пример из недавней истории: на протяжении 40 лет акции и облигации имели отрицательную или нулевую корреляцию, что было основой защитных портфелей. Однако приход высокой инфляции заставил их падать одновременно, обесценив десятилетия успешных тестов .
Проблемы исторических данных:
- Эффект наложения: 30-летние скользящие периоды на 29 лет состоят из одних и тех же данных, что создает иллюзию большого количества подтверждений .
- Дефицит истории: качественные данные по многим показателям (например, пересмотры прогнозов аналитиков) доступны только с 1980-х или 1990-х годов .
- Выживаемость: в бэктесты часто не попадают обанкротившиеся компании, что искусственно завышает доходность прошлого .
🆘 Значимость периодов неудач 35:56
«Если в бэктесте нет периодов страданий — выбрасывайте его в мусорную корзину», — категорично заявляет Джек Форэнд . Идеально ровная линия доходности — главный признак мошенничества (как в случае с Бернардом Мэдоффом) или фатальной ошибки в расчетах .
Изучение просадок дает больше информации, чем изучение пиков:
- Нужно понимать, в каких рыночных условиях стратегия терпит крах (инфляция, кризис ликвидности, рост ставок) .
- Важно проверить, ведет ли себя стратегия так, как заявлено. Если «стоимостная» (value) стратегия растет вместе с техами в период их бума, значит, это не стоимостная стратегия, и она подведет вас, когда наступит реальный цикл стоимости .
🔮 Ловушка послезнания (Look-Ahead Bias) 47:07
Человеческий мозг не может «разувидеть» то, что уже произошло. При создании бэктестов даже профессионалы подсознательно исключают сектора или подходы, которые, как они знают, потерпели крах в реальности . Например, зная об ужасе финансового кризиса 2008 года, разработчик может наложить жесткие ограничения на долю банков в портфеле, хотя в 2007 году у него не было для этого никаких рациональных причин .
Мэтт Зиглер резюмирует, что инвестирование — это игра на выживание. Бэктест должен быть не обещанием богатства, а инструментом для понимания рисков . Только признав несовершенство любой модели и осознав свои эмоциональные лимиты, инвестор получает шанс пережить неизбежные рыночные штормы .
