# Бреннан: «Традиционная статистика — это ловушка в нелинейном мире финансов»

Источник: https://www.youtube.com/watch?v=LZhO3eTi7iw
Канал: Top Traders Unplugged
Опубликовано: 11.12.2023

---

В очередном выпуске серии «Systematic Investor» ведущий Нильс Каструп-Ларсен (Niels Kaastrup-Larsen) и эксперт Ричард Бреннан (Richard Brennan) обсуждают состояние рынков в конце 2023 года и анализируют финансовые системы через призму биологии и физики. Основной темой дискуссии стали сложные адаптивные системы (Complex Adaptive Systems, CAS): почему традиционная статистика бессильна перед рыночными аномалиями и как следование за трендом (trend following) помогает выживать в условиях непредсказуемости, подобно устойчивым биологическим видам.

## 📉 Итоги года и рыночная турбулентность в декабре
[[JUMP:0:25]]

В начале беседы Ричард Бреннан отметил, что декабрь 2023 года начался для системных инвесторов крайне агрессивно [1:47]. После успешного ноября, когда отсутствие позиций в облигациях помогло обойти конкурентов, первая неделя декабря принесла резкие развороты в сырьевых товарах и валютных парах с иеной [1:53]. По словам Бреннана, 2023 год для него стал периодом «стагнации» — после впечатляющих результатов 2022 года текущий портфель балансирует на уровне безубыточности [5:17].

Нильс Каструп-Ларсен привел статистические данные по рынку на начало декабря [7:16]:

*   **BTOP 50:** снизился на 0,83% в декабре, падение за год составило 1,81%.
*   **SocGen CTA Index:** упал на 0,84% в декабре, годовое снижение — 3,5%.
*   **Trend Index:** снижение на 1% в декабре и на 4,7% с начала года.
*   **MSCI World:** продемонстрировал рост на 17% с начала года [7:58].
*   **S&P 500 Total Return:** прибавил 21,8% за год [8:12].

Особое внимание ведущий уделил аномально сильному рынку труда в США: уровень безработицы ниже 4% сохраняется 22 месяца подряд, что является самым длинным периодом со времён 1960-х годов [2:26].

## 👖 Концепция «свободных штанов»: стоп-лоссы и борьба с переобучением
[[JUMP:8:24]]

Отвечая на вопросы слушателя Адама о балансе между шириной стоп-лосса и частотой выигрышей, Бреннан использовал метафору «loose pants» (свободные штаны). Суть заключается в том, чтобы давать цене пространство для маневра, не ограничивая волатильность актива слишком жесткими рамками [12:11].

Ключевые технические параметры стратегии Бреннана:

*   **Универсальность моделей:** Бреннан использует пять основных типов моделей (прорыв канала Дончиана, пересечение скользящих средних, регрессионный трейдинг, «коробка Дарваса» и др.) [14:12].
*   **Масштаб данных:** Чтобы избежать «подгонки под кривую» (curve fitting), он тестирует параметры на выборке из 70–100 рынков за 30 лет [10:36]. Это создает массив данных объёмом в 2100–3000 «рыночных лет».
*   **Множители ATR:** Для определения стоп-лоссов используется 25-периодный индикатор ATR. В краткосрочных моделях стоп составляет 2–4 ATR, в среднесрочных — 4–6 ATR, а в долгосрочных — от 6 до 8 ATR [11:46].

Бреннан утверждает, что не существует «достаточного» размера выборки сделок для оценки стратегии. По его мнению, важнее не количество сделок, а количество различных рыночных режимов, которые прошла система [17:01].

## 🧬 Пять столпов сложных адаптивных систем (CAS)
[[JUMP:18:35]]

Основная часть дискуссии была посвящена тому, почему финансовые рынки следует рассматривать как сложные адаптивные системы, аналогичные тропическим лесам или муравейникам. Бреннан выделил пять ключевых свойств таких систем:

### 1. Нелинейность
[[JUMP:20:31]]
В сложных системах малые входные данные могут приводить к несоразмерно масштабным последствиям. Бреннан привел пример «дерева в дождевом лесу», которое выполняет десятки функций — от регуляции микроклимата до переработки углерода [22:06]. В финансах аналогом является влияние социального инвестора: один «твит» лидера мнений о малоизвестной компании может запустить лавинообразный процесс покупок алгоритмами и СМИ, вызывая скачок цены на сотни процентов [26:57].

### 2. Эмерджентные свойства
[[JUMP:27:35]]
Это характеристики целой системы, которыми не обладают её отдельные части. По мнению Бреннана, интеллект муравейника — это результат взаимодействия муравьев по простым правилам, хотя у отдельной особи нет «чертежа» гнезда [28:42]. На рынке такими эмерджентными свойствами являются тренды и рыночные настроения (страх и жадность), которые не контролируются ни одним игроком, но возникают из их совокупных действий [32:33].

### 3. Самоорганизация
[[JUMP:33:58]]
Сложные системы создают порядок спонтанно. В качестве примера из природы приводится поведение стаи скворцов: птицы не имеют центрального лидера и ориентируются только на движения ближайших соседей [34:51]. Аналогично, рыночные пузыри и крахи формируются через локальные взаимодействия трейдеров, реагирующих на действия своих коллег.

### 4. Адаптация и эволюция
[[JUMP:36:42]]
Рынки постоянно меняются, «вытесняя» старые стратегии новыми. Бреннан описал эволюцию высокочастотного трейдинга (HFT) как ответ на замедление традиционного фундаментального анализа [38:04]. Системы адаптируют правила и алгоритмы, создавая новые рыночные режимы, которые никогда не повторяют историю в точности.

### 5. Петли обратной связи
[[JUMP:40:06]]
Существуют положительные петли (усиливают изменения, приводя к пузырям) и отрицательные (подавляют изменения, способствуя стабилизации и коррекциям) [41:47]. Эти циклы делают рыночную динамику крайне волатильной и труднопредсказуемой для классических моделей.

## ⚠️ Ловушки традиционной статистики и превосходство Trend Following
[[JUMP:49:13]]

Ричард Бреннан утверждает, что большинство инструментов классического анализа (коэффициент Шарпа, стандартное отклонение, корреляция) базируются на предпосылке линейности и нормального распределения, что в корне неверно для сложных адаптивных систем [50:07].

Основные критические замечания к традиционным методам:

*   **Линейность против реальности:** Корреляции между активами постоянно меняются и являются «нестационарными». Линейные модели не учитывают взаимосвязи факторов [51:12].
*   **Редукционизм:** Попытка анализировать сектора экономики (например, IT или медицину) в изоляции ошибочна, так как прорыв в энергетике неизбежно затронет нефтегазовый сектор [52:47].
*   **Переобучение (Overfitting):** Традиционные кванты часто создают модели, идеально подходящие для прошлого, но абсолютно не готовые к событиям, которых никогда не было в истории (Warehouse risk) [55:25].

Каструп-Ларсен и Бреннан сошлись во мнении, что именно следование за трендом является наиболее «эволюционно устойчивой» стратегией. По словам Бреннана, тренд-фолловеры — это «модели-тараканы», способные пережить любые изменения среды [48:59]. Они не пытаются предсказать будущее, а лишь ограничивают потери и остаются открытыми для «невообразимых» прибылей, которые генерируют нелинейные рынки.

---