В новом выпуске подкаста «Excess Returns» основатель AQR Capital Management Клифф Аснесс (Cliff Asness) представил глубокий анализ современного состояния финансовых рынков, поставив под сомнение классическую гипотезу эффективности. В центре дискуссии — его работа «Гипотеза менее эффективного рынка», влияние пассивного инвестирования на ценообразование и эволюция количественных стратегий в эпоху машинного обучения.
☕ Утренняя рутина и мифы о продуктивности 0:00
Клифф Аснесс начал беседу с ироничного разбора популярного тренда на «идеальные утренние ритуалы» . Он привел в пример свой собственный график: будильник на 5:30, текстовое сообщение тренеру «не сегодня», еще час сна, кофе, офис и «поиск повода для злости», который он в шутку рекомендует как отличный стимул для работы .
По мнению Клиффа Аснесса, популярность ледяных ванн и сложных графиков — это классический пример подмены корреляции причинно-следственной связью:
- Корреляция: Высокопродуктивные люди могут иметь жесткую дисциплину, которая заставляет их просыпаться рано.
- Причинность: Сама по себе ледяная ванна не делает человека успешным инвестором .
- Контрпример: Уинстон Черчилль просыпался после полудня, работал в постели до вечера и ложился в 4 утра, что не мешало ему быть эффективным .
Ведущие Мэтт Циглер и Джек Форхэнд согласились, что жесткие ритуалы часто создают «хрупкость» (по выражению Джейсона Бака) . Если успех человека зависит от поминутного графика, его жизнь становится крайне уязвимой к любым бытовым сбоям .
📉 Гипотеза менее эффективного рынка 8:27
Основной темой обсуждения стала работа Клиффа Аснесса «The Less Efficient Market Hypothesis». Гость утверждает, что, несмотря на развитие технологий, рынки стали менее эффективными, чем 35 лет назад .
Основные аргументы Клиффа Аснесса:
- Аномальные стоимостные спреды: Разрыв в оценке между самыми дешевыми и самыми дорогими акциями достигал экстремальных уровней дважды за последние четверть века — во время пузыря доткомов в конце 90-х и в период 2019–2020 годов .
- Скорость vs Качество: Информация попадает в цены быстрее (миллисекунды вместо минут), но это не означает, что она обрабатывается правильно .
- Социальные медиа: По мнению гостя, избыток информации и скорость её распространения в соцсетях усиливают стадное поведение и мании .
Клифф Аснесс, будучи учеником Юджина Фамы (отца гипотезы эффективного рынка), подчеркнул, что не считает рынок полностью неэффективным . Он процитировал Черчилля, отметив, что рынки — «худшая система распределения капитала, за исключением всех остальных» . Однако он убежден, что «гравитация» фундаментальной стоимости сегодня действует слабее или медленнее, чем раньше .
🧘 Психология: Комфорт через дискомфорт 16:52
Для количественных (Quant) инвесторов периоды неэффективности рынка означают годы катастрофических убытков. Клифф Аснесс считает, что главный навык инвестора — «научиться чувствовать себя комфортно в состоянии дискомфорта» .
Методы выживания в периоды «пузырей» по версии AQR:
- Исторический контекст: Понимание того, что подобные периоды (как 1999 год) уже случались и заканчивались восстановлением, помогает сохранять интеллектуальную уверенность .
- Диверсификация стратегий: Использование тренд-фолловинга (Trend Following) на экзотических рынках и альтернативных данных помогает сгладить периоды, когда классическое стоимостное инвестирование (Value) не работает .
- Снижение зависимости: Переход к портфелю, где рациональное инвестирование занимает лишь часть объема, облегчает эмоциональное давление .
Джек Форхэнд добавил, что его компания Validia даже разработала специальный документ для клиентов, описывающий все «ужасные вещи», которые произойдут с их портфелем в плохие времена, чтобы подготовить их психологически .
🔄 Проблема пассивного инвестирования 28:43
Дискуссия коснулась влияния пассивных фондов на структуру рынка. Клифф Аснесс пересказал личный разговор с Джеком Боглом (основателем Vanguard). На вопрос о том, какая доля рынка может быть пассивной без потери эффективности, Богл в шутку ответил: «75%, я это только что придумал» .
Позиция Клиффа Аснесса по пассивному инвестированию:
- Риск «фрирайдинга»: Если 100% участников станут пассивными, никто не будет выполнять работу по оценке компаний (например, стоит ли Nvidia дороже локальной аптеки), и система рухнет .
- Отсутствие «якоря»: Рост пассивных активов ослабляет связь цены с реальностью, так как капитал распределяется пропорционально капитализации, а не фундаментальным показателям .
- Скепсис к алармизму: Гость считает, что критики пассивного инвестирования (такие как Майк Грин) могут преувеличивать масштаб проблемы, хотя само влияние механизма отрицать нельзя .
📱 Частота проверки портфеля и «теория перспектив» 38:21
На вопрос о главном уроке для среднего инвестора Клифф Аснесс ответил однозначно: «Смотрите в свой портфель как можно реже» .
Он объяснил это через психологические ловушки:
- Теория перспектив (Prospect Theory): Боль от убытков воспринимается значительно острее, чем радость от эквивалентной прибыли .
- Иллюзия контроля: Частая проверка создает ощущение, что инвестор должен что-то предпринять, что обычно ведет к покупке на пике и продаже на дне .
- Профессиональная деформация: Клифф признался, что сам смотрит на котировки весь день, находясь в офисе, и даже если рынок закрывается «в нуле» после волатильной сессии, он чувствует себя так, будто день был плохим .
🤖 Будущее: Факторы без объяснения и AI 46:26
В финале обсудили революционный сдвиг в философии AQR — использование факторов, которые не имеют очевидного экономического обоснования, но подтверждаются данными. Речь шла о работе Алехандро Лопес-Лиры и Эндрю Чена .
Эволюция подхода AQR Capital Management:
- Раньше: 50% — интуиция (риск-факторы или поведенческие объяснения), 50% — данные.
- Сейчас: Соотношение сместилось в сторону 2/3 в пользу данных и машинного обучения .
- Пример «странных» сигналов: Клифф упомянул «моментум дня недели» — аномалию, которую трудно объяснить логически, но которая показывает высокую статистическую значимость .
Клифф Аснесс резюмировал, что, приближаясь к 60 годам, он готов менять свою философию: если методы обработки данных (Data Science) становятся совершеннее, а человеческая интуиция не меняется, разумно доверять машинам больше, даже если их выводы не всегда понятны человеку .
