Как оценивать успешность управляющих инвестиционными фондами, если традиционные показатели доходности часто оказываются результатом обычного везения? Основательница компании Essentia Analytics Клэр Флинн Леви в беседе с ведущими подкаста Excess Returns Джастином Карбонно и Джеком Форхэндом объясняет, почему индустрии необходимо перейти от анализа краткосрочных результатов к оценке качества принятия решений. С помощью поведенческой аналитики и «цифрового зеркала данных» ее компания помогает портфельным менеджерам выявлять скрытые паттерны ошибок, оптимизировать размер позиций и стабильно генерировать дополнительную альфу.
📈 От интернет-пузыря к поведенческой аналитике: история Клэр Флинн Леви 1:43
Клэр Флинн Леви признается, что была необычным ребенком: она с ранних лет знала, что хочет стать управляющей фондом, поскольку росла в среде, где эти профессионалы казались ей людьми, «заставляющими мир вращаться». Получив экономическое образование, она начала карьеру на Уолл-стрит, а в 1995 году переехала в Лондон, где устроилась стажером в компанию Morgan Grenfell Asset Management, являвшуюся тогда дочерней структурой Deutsche Asset Management.
Это была эпоха расцвета традиционного активного управления акциями, когда количественные (квантовые) методы еще не имели массовой популярности. Клэр Леви оказалась в нужное время в нужном месте: она была представителем первого поколения студентов, выросших с персональным компьютером в комнате общежития. В Лондоне она сразу начала активно говорить об интернете и о том, как он изменит жизнь. Сначала ее идеи игнорировали, но как только технологические акции пошли вверх, руководство осознало ценность молодого специалиста.
Ее продвинули до управления реальными деньгами в очень молодом возрасте. По воспоминаниям Клэр, ее показатели были превосходными исключительно потому, что она выбирала технологические акции, а они стремительно росли на фоне бума доткомов. Индустрия сразу же интерпретировала эту краткосрочную доходность как признак уникального мастерства, присудив Клэр множество наград.
В начале 2000-х годов она запустила собственный европейский лонг-шорт фонд (European Tech fund), ориентированный на технологический сектор, — как раз перед тем, как пузырь доткомов лопнул. Столкнувшись с тем, что привычные методы перестали работать, Клэр Леви, по ее собственным словам, не обладала огромным эго и была открыта для обратной связи. Она задалась вопросом: если рабочий день ограничен 24 часами, а задача менеджера — принимать решения, то как понять, какие типы решений удаются ей хорошо, а какие ведут к ошибкам? Однако технологии того времени не позволяли получить такой ответ. Это и побудило ее 10 лет назад основать в Лондоне компанию Essentia Analytics.
🧠 Анатомия торгового эпизода: как измерить качество решений 5:41
Инвестиционная индустрия привыкла оценивать менеджеров по конечным результатам, однако Essentia Analytics использует противоположный подход — «снизу вверх». Компания начинает анализ с жестких исторических данных: ежедневной структуры портфеля и совершенных сделок за несколько лет.
На основе этих данных алгоритмы конструируют так называемый «торговый эпизод» — жизненный цикл позиции в портфеле от ее открытия до полного закрытия (от нуля до нуля). Клэр Леви сравнивает такой эпизод с отдельным матчем, который проводит профессиональный спортсмен. Внутри этого «матча» анализируется не только выбор самой акции (stock picking), на котором зациклено большинство инвесторов, но и вся цепочка сопутствующих решений.
По словам Клэр Леви, в процессе анализа выделяются следующие ключевые типы решений:
- Выбор момента для входа в позицию (entry timing);
- Постепенный набор объема (scaling in);
- Добавление акций к позиции и частичная фиксация прибыли (adding and trimming);
- Постепенное сокращение позиции (scaling out);
- Выбор момента для полного выхода (exit timing);
- Решения, связанные с определением начального и последующего размера позиций (sizing).
Цель такого анализа — выявить, в каких именно ситуациях конкретный менеджер систематически создает добавленную стоимость, а в каких — разрушает ее. Что касается анализа «мягких» характеристик (психотипов, навыков командной работы), гостья отмечает, что этот аспект ей крайне интересен, но компания пока не использует его, поскольку на рынке нет единого, универсально применимого психологического теста для корректного сравнения разных людей.
❌ Ловушки лосс-аверсии и эффекта владения: типичные ошибки управляющих 11:27
Практика Essentia Analytics подтверждает старую рыночную мудрость: большинство управляющих гораздо лучше умеют покупать активы, чем продавать их. Клэр Леви объясняет это логически: в повседневной жизни любой человек имеет колоссальный опыт покупки вещей и очень скудный опыт их продажи.
В контексте управления портфелем эта склонность выливается в две масштабные поведенческие проблемы:
1. Нежелание фиксировать убытки (Loss Aversion)
Многие менеджеры склонны удерживать теряющие в цене позиции слишком долго. Они надеются на разворот тренда или оправдывают себя тем, что актив стал «еще дешевле», превращая временное падение в долгосрочную ловушку. Поведенческий анализ позволяет рассчитать историческую точку, в которой удержание падающего актива становилось статистически бессмысленным, чтобы вовремя предупредить управляющего в будущем.
2. Эффект владения (Endowment Effect)
У фундаментальных управляющих акциями укоренилось убеждение, что долгосрочное владение — это всегда единственный правильный путь. Однако это часто приводит к эффекту владения, когда инвестор переоценивает актив просто потому, что он им владеет. На практике это выглядит как пересиживание в прибыльной позиции: бумага растет, менеджер не фиксирует прибыль, тренд разворачивается, и выигрышная сделка превращается в убыточную, совершая «кругосветное путешествие» (round trip).
⚖️ Сила работы над ошибками: сколько стоит «медленное кровотечение» капитала 13:39
В ответ на вопрос Джека Форхэнда о том, на чем инвестору лучше сфокусироваться — на развитии сильных сторон или на исправлении слабостей, Клэр Леви заявляет, что исправление и предотвращение ошибок — это самый простой и доступный способ повысить доходность («низковисящий плод»).
«Управляющие фондами обходятся себе очень дорого из-за крупных промахов или мелких, медленно истощающих капитал повторяющихся ошибок, которые они даже не замечают на уровне отдельных акций», — констатирует основательница Essentia Analytics.
Программное обеспечение компании способно оцифровать эти потери. Анализ показывает, сколько денег менеджер потерял исторически, совершая выходы из позиций в определенном секторе или при определенном уровне волатильности. Клэр Леви подчеркивает: речь не идет о создании жесткой квантовой модели, утверждающей, что прошлое в точности повторит себя в будущем. Это инструмент привлечения внимания к проблемным зонам.
Многолетняя статистика компании показывает поразительную закономерность: независимо от используемого бенчмарка, средний объем капитала, который управляющие регулярно теряют из-за своих поведенческих ошибок, составляет около 150 базисных пунктов (1,5%) избыточной доходности. По мнению гостьи, если инвестор действительно заботится о повышении своей эффективности, то борьба за эти 150 базисных пунктов однозначно стоит того, чтобы признать и проработать свои психологические проблемы.
🪞 «Зеркало данных» и влияние внешних факторов на доходность 16:14
Управляющие редко добровольно делятся с аналитиками подробностями своей личной жизни, будь то развод или иные кризисы. Однако для глубокого анализа Essentia предлагает клиентам помощь «партнеров по инсайтам» (Insight Partners) — бывших фонд-менеджеров, которые понимают специфику работы и могут обсудить результаты объективно. Иногда личные проблемы находят прямое отражение в изменении торгового поведения, хотя бывают случаи, когда жесткая структура принятия решений позволяет сохранять стабильность даже в тяжелые периоды.
Чтобы детальнее исследовать эту взаимосвязь, Essentia Analytics провела эксперимент с использованием ежедневных микроуведомлений («наджей»). Раз в день система отправляет менеджеру короткие вопросы о его текущем состоянии:
- Уровень физического и ментального самочувствия;
- Наличие рабочих поездок и перелетов;
- Количество выпитого накануне алкоголя и наличие похмелья.
Собранные данные сопоставляются с качеством торговых решений, принятых в этот день. Клэр Леви признает, что выборка пока недостаточно велика для масштабных академических выводов, но для конкретных лиц корреляция очевидна: люди принимают заметно более качественные решения, если они не пили накануне вечером. Гостья убеждена, что только «зеркало данных» способно по-настоящему мотивировать человека к изменениям, так как абстрактные книги о правильном образе жизни не работают, пока инвестор не увидит на графике свою собственную ошибку.
📊 Поведенческая альфа: как найти устойчивый навык инвестора 20:01
Оценка управляющих по исторической доходности имеет фундаментальный изъян, поскольку этот показатель слишком зашумлен фактором везения. Чтобы решить эту проблему, Essentia разработала индекс под названием Behavioral Alpha Benchmark, оценивающий непосредственное качество принимаемых решений на трехлетнем скользящем отрезке.
В основе оценки лежат два главных параметра:
- Hit Rate (процент успеха): удается ли менеджеру принимать верные решения чаще, чем в 50% случаев.
- Payoff (коэффициент выигрыша): отношение средней прибыли по удачным решениям к среднему убытку по ошибочным действиям. По словам Клэр, инвестор может ошибаться часто, но если его редкие выигрыши огромны, а убытки микроскопичны, он все равно будет эффективен.
Анализ показывает, что высокая оценка по шкале Behavioral Alpha обладает свойством устойчивости (персистентности). Управляющие, показавшие отличные результаты по качеству решений за последние три года, с высокой долей вероятности сохраняют этот навык в последующие четыре года. Традиционная же доходность такой устойчивостью не обладает.
Джек Форхэнд приводит пример: один менеджер может иметь 70% точных сделок, а другой — всего 40%, но при этом второй удачно купил акции Tesla или Amazon, что временно раздуло его общую доходность. Метод Essentia, использующий медианные значения, защищен от влияния единичных «счастливых билетов» и позволяет инвесторам-аллокаторам видеть, кто действительно обладает системным навыком, а кто просто оказался в нужном месте.
🧩 Проблема сайзинга и разрушение ценности на практике 25:57
На текущий момент база данных Essentia включает чуть более ста портфелей профессиональных управляющих. Клэр Леви оговаривается, что это специфическая, «самоотбирающаяся» группа людей — они изначально достаточно скромны и мотивированы, чтобы добровольно анализировать свои ошибки.
Общий агрегированный вывод по этой группе звучит следующим образом: подавляющее большинство фундаментальных менеджеров добавляют ценность за счет точного выбора акций (stock picking), но систематически уничтожают ее из-за неверного определения размеров позиций (sizing).
Человеческий подход к сайзингу слишком субъективен и часто базируется на понятии «уверенности» (conviction), которое, по мнению гостьи, редко обладает предсказательной силой. В этом моменте человеческий подход проигрывает жестким правилам построения портфеля, которые используют квант-фонды.
Дополнительно на качество решений влияют масштабные рыночные потрясения. Клэр Леви отметила, что когда в первом квартале 2023 года из трехлетней скользящей статистики их бенчмарка наконец выпал шоковый первый квартал 2020 года (начало пандемии COVID-19), доля управляющих, стабильно приносящих пользу своими решениями, сразу подскочила выше 60%. Пандемия и экстремальная волатильность серьезно нарушили ментальный процесс принятия решений у большинства инвесторов.
💬 Искусство обратной связи: почему математика бессильна против эго 28:47
Выдача рекомендаций людям с крупным эго, коих в индустрии управления активами немало — это сложнейший процесс, который Essentia выстраивала методом проб и ошибок. Имея личный опыт управления фондами, Клэр Леви сразу отказалась от использования директивного тона и слова «должен».
«Мы никогда не говорим управляющему, какое правило он должен внедрить. Мы формулируем это в виде вопроса, который ему стоит задать самому себе, когда он снова окажется в аналогичной ситуации», — делится опытом Клэр Леви.
Попытка навязать инвесторам жесткие математические правила со стороны квант-специалистов обычно заканчивается провалом. Математика может быть безупречной, но заставить человека изменить свое поведение — самая трудная задача.
Специалисты Essentia делят менеджеров на определенные психотипы. Одних отталкивают громкие слова вроде «прорывной анализ», другие требуют простых объяснений с точки зрения здравого смысла, а третьи вообще не хотят слушать и предпочитают говорить сами. Кроме того, у загруженного топ-менеджера есть максимум 90 минут один раз в квартал на изучение этих отчетов, поэтому информация должна подаваться предельно лаконично. Если же использование сервиса навязывается управляющим «сверху» решением руководства, они не вовлекаются в процесс и в итоге отказываются от подписки.
🚨 Сигнал к действию: как подтолкнуть мозг к критическому мышлению 33:39
Инструмент, помогающий справляться с пересиживанием в убыточных позициях, в компании называют «наджем в точке принятия решения» (decision point nudge). На основе исторического бэк-теста портфеля конкретного менеджера система определяет, на какой неделе непрерывного просадочного состояния актива удержание позиции становилось гарантированно невыгодным. Например, статистика может показать значимый сигнал на 23-й неделе просадки.
Вместо принудительного закрытия позиции (стоп-лосса), система раз в неделю присылает инвестору письмо со списком бумаг, находящихся в этой критической зоне, и предлагает ответить на три вопроса, главный из которых: «Купили бы вы этот актив по текущей цене сегодня, если бы у вас не было позиции?».
Этот механизм опирается на знаменитую концепцию психолога Даниэля Канемана, описанную в книге «Думай медленно... предсказывай точно»:
- Система 1 — пассивный, автоматический режим работы мозга (автопилот), в котором менеджеры часто пересиживают убытки;
- Система 2 — режим критического, осознанного мышления, который принудительно активируется через вопросы системы. Подобный подход не гарантирует исключительно прибыльные сделки, но позволяет принимать качественные решения немного чаще, что на дистанции дает кумулятивный эффект.
🤖 Дискреционные против квантов: битва нарратива и процесса 36:28
В настоящее время Essentia работает преимущественно с традиционными (дискреционными) управляющими, хотя квантовые фонды тоже проявляют интерес к технологии. По словам Клэр Леви, кванты часто заявляют, что могут построить такую аналитику сами, но забывают об эффективности делегирования: никто не проводит техосмотр своей машины самостоятельно, доверяя это независимому эксперту. Кроме того, квант-менеджеры тоже совершают систематические ошибки, когда в ручном режиме отменяют сигналы своих моделей (override), и качество этих отмен необходимо измерять.
Сравнивая два подхода, Клэр Леви отмечает, что академических доказательств однозначного превосходства одного над другим не существует — все зависит от фазы рынка. Однако между ними есть принципиальные различия:
Количественные менеджеры (Quants)
Их безусловный плюс — идеальная дисциплина и последовательность, ведь процессом управляет компьютер. Их главная слабость — отсутствие нарратива. Квантам тяжело объяснить логику своих стратегий простым языком.
Традиционные менеджеры (Discretionary)
Часто страдают от отсутствия дисциплины, но обладают блестящим навыком повествования. Человеческий мозг (и мозг инвестора-аллокатора в частности) устроен так, что он жаждет историй. По этой причине дискреционным менеджерам гораздо проще привлекать капитал. Кроме того, человек способен мыслить творчески и связывать между собой разрозненные факты и воспоминания, к которым у математической модели просто нет доступа из-за ограничений входного датасета.
По мнению Клэр Леви, будущее индустрии лежит в плоскости слияния («скрещивания») этих двух подходов. Этот процесс идет медленно, так как кванты смотрят на мир «сверху вниз» через гигантские массивы данных, а фундаментальные инвесторы — «снизу вверх» через оценку отдельного бизнеса.
🔮 Искусственный интеллект и будущее управления активами 42:15
Компания Essentia Analytics уже применяет технологии машинного обучения для автоматического поиска поведенческих паттернов в торговой истории инвесторов и перевода этих закономерностей в текстовый формат.
Вместе с тем, Клэр Леви призывает не преувеличивать возможности больших языковых моделей в текущей практике анализа поведения. Инвестор совершает за свою карьеру тысячи или в лучшем случае сотни тысяч сделок — с точки зрения ИИ это микроскопический объем данных, не являющийся «большими данными» (Big Data) в полном смысле слова, поэтому глубокое обучение здесь неприменимо.
Однако гостья выражает огромный оптимизм по поводу использования генеративного искусственного интеллекта (включая архитектуру ChatGPT) в качестве интерфейса коммуникации с управляющим. В будущем менеджер сможет в реальном времени написать боту: «Я хочу купить эту акцию, что думаешь?», а ИИ моментально выдаст историческую справку: «Когда ты покупал подобные активы в аналогичных рыночных условиях, ты терял деньги в 70% случаев». Это избавит пользователя от необходимости изучать сложные графики в интерфейсе программного обеспечения.
💰 Активы против альфы: ловушка скрытого индексирования и создание богатства 44:27
Серьезной проблемой индустрии остается конфликт между наращиванием объема активов под управлением (AUM) и генерацией избыточной доходности (Alpha). Чтобы генерировать альфу, фонд обязан отличаться от рынка, что неизбежно увеличивает риск отклонения от индекса (tracking error). Если фонд начинает отставать от бенчмарка, клиенты забирают деньги. Это вынуждает многих менеджеров заниматься скрытым индексированием (closet indexing) — они начинают «прижиматься» к индексу, чтобы минимизировать риски увольнения, фактически лишая клиентов шанса на опережение рынка.
По мнению Клэр Леви, корень проблемы лежит в неверной структуре вознаграждения. В успешный год менеджер получает огромный бонус, а в неудачный — не несет соразмерных потерь, из-за чего у некоторых возникает соблазн неоправданно «идти ва-банк». Индустрия должна оценивать менеджера как специалиста по принятию решений и поощрять его стремление улучшать этот навык, невзирая на результаты конкретного изолированного года.
Джастин Карбонно упомянул недавнее исследование Майкла Мобуссина, опирающееся на данные профессора из Университета штата Аризона, согласно которому 60% акций на рынке вообще не приносят денег, 40% приносят прибыль, и лишь 2% суперуспешных компаний формируют основной объем богатства для инвесторов. В связи с этим ведущие обсудили гипотетический показатель «абсолютного созданного богатства» для оценки фондов взамен классической процентной доходности.
Клэр Леви согласилась, что такой показатель был бы полезен, поскольку масштаб фонда напрямую влияет на эффективность: управляющий может быть гением с портфелем в $10 млн, но полностью растерять навыки при масштабировании до $10 млрд.
💡 Советы для инвесторов: как выбирать фонды и зачем «познавать себя» 50:40
Резюмируя дискуссию, Клэр Флинн Леви дала ключевые рекомендации для различных категорий участников рынка.
Обычным розничным инвесторам, приобретающим паевые фонды или формирующим пенсионные счета 401k, гостья советует прекратить погоню за лидерами недавних рейтингов доходности. Необходимо требовать от посредников и управляющих компаний раскрытия внутренней аналитики качества решений, поскольку у крупных игроков эти данные есть.
Институциональным инвесторам (аллокаторам капитала) при найме управляющих следует задавать один главный вопрос:
«Является ли этот человек непрерывно совершенствующимся (continuous improver), и какие материальные доказательства этого процесса он может предоставить?».
В мире, который меняется и итерирует все быстрее, люди, неспособные критически оценивать себя и перестраиваться, окажутся в заведомо проигрышном положении.
Главный урок, который Клэр Леви вынесла за годы работы на рынках, укладывается в древнюю философскую максиму: «Познай самого себя». Инвесторам нельзя бояться смотреть в зеркало жестких исторических данных. Намного проще обвинять во всем внешние обстоятельства или непредсказуемый рынок, но единственный элемент системы, который человек в силах полностью контролировать — это его собственное поведение.
