# Как не дать себя обмануть красивой доходностью: правила оценки инвестиционных стратегий Источник: https://www.youtube.com/watch?v=T2jv6rntbYs Канал: Excess Returns Опубликовано: 17.06.2024 --- 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 [[JUMP: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 [3:05]. 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% [3:19]. 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% [7:26]. 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? [4:09] * Использует ли автор уникальный набор данных или просто перетасовывает общеизвестные показатели (P/E, рост прибыли)? [7:00] * Насколько чувствительна стратегия к исключению одного-двух «удачных» акций (например, взлета GameStop в 2021 году)? [7:52] ## 🧠 Фактор человеческих эмоций: «Тест на выносливость» [[JUMP: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 [10:27]. За время своего существования бумага пережила несколько падений на 90%, периоды, когда компанию называли убыточной «пустышкой», и годы стагнации [10:53]. Мэтт Зиглер добавляет, что инвестирование для себя и управление капиталом для семьи — это разные психологические процессы [14:46]. Как только у денег появляется цель (покупка дома, образование детей), способность инвестора следовать самому рациональному бэктесту резко падает при первых же признаках волатильности [15:12]. Участники дискуссии предлагают инвесторам проводить «было бы / стало бы» тест: 1. **Смог бы** я физически выдержать просадку в 80%, предусмотренную этим графиком? [11:31] 2. **Стал бы** я доверять стратегии, если бы она отставала от рынка 5 лет подряд? [11:44] 3. **Должен ли** я брать на себя такой риск, учитывая мое состояние здоровья и возраст? [18:50] ## 📈 Экономическое обоснование против «цифрового шума» [[JUMP: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 [12:07]. Возможные причины этого феномена [25:11]: * 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 [24:18]. ## ⏱️ Проблема временных рамок и качества данных [[JUMP: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» [30:04]. 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 [30:30]. 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 [34:38]. * **Дефицит истории:** качественные данные по многим показателям (например, пересмотры прогнозов аналитиков) доступны только с 1980-х или 1990-х годов [31:50]. * **Выживаемость:** в бэктесты часто не попадают обанкротившиеся компании, что искусственно завышает доходность прошлого [12:49]. ## 🆘 Значимость периодов неудач [[JUMP:35:56]] «Если в бэктесте нет периодов страданий — выбрасывайте его в мусорную корзину», — категорично заявляет Джек Форэнд [36:35]. Идеально ровная линия доходности — главный признак мошенничества (как в случае с Бернардом Мэдоффом) или фатальной ошибки в расчетах [37:02]. Изучение просадок дает больше информации, чем изучение пиков: * Нужно понимать, в каких рыночных условиях стратегия терпит крах (инфляция, кризис ликвидности, рост ставок) [37:40]. * 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 [43:26]. ## 🔮 Ловушка послезнания (Look-Ahead Bias) [[JUMP: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 [48:00]. 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 [50:46]. Мэтт Зиглер резюмирует, что инвестирование — это игра на выживание. Бэктест должен быть не обещанием богатства, а инструментом для понимания рисков [56:17]. Только признав несовершенство любой модели и осознав свои эмоциональные лимиты, инвестор получает шанс пережить неизбежные рыночные штормы [59:22].