В новом выпуске серии Systematic Investor Роб Карвер и Нильс Каструп-Ларсен обсуждают текущую рыночную ситуацию сквозь призму системного трейдинга. В центре внимания — причины перехода индустрии с MatLab на Python, мифы вокруг доходности тренд-фолловинга в криптовалютах и глубокий разбор феноменального ралли на рынке какао через механику масштабирования волатильности.
📈 Обзор рынков и текущие показатели 1:44
Роб Карвер сообщил, что с начала года его доходность составила около 12,5% . На текущий момент он удерживает значительные короткие позиции по облигациям (включая немецкие Bunds, Bobls и 30-летние казначейские облигации США), а также по «защитным» активам — швейцарскому франку и золоту .
На стороне длинных позиций в портфеле Карвера доминируют:
- Акции (с умеренным риском);
- Сельскохозяйственные товары, где крупнейшей позицией является какао ;
- Японская иена против евро.
Роб Карвер выделил ситуацию на рынке олова на LME (Лондонской бирже металлов), где наблюдаются признаки классического «шорт-сквиза» . По его словам, некий участник рынка удерживает около 40% открытого интереса по майским контрактам, что составляет почти 100% запасов олова на сертифицированных складах биржи . Ведущий Нильс Каструп-Ларсен предположил, что это может быть связано с новыми правилами LME, запрещающими поставку металлов российского происхождения .
Нильс Каструп-Ларсен отметил, что индекс CTA (SOG CTA Index) вырос на 11,37% с начала года, в то время как мировой индекс акций MSCI World в апреле снизился на 4,6% . Это подчеркивает ценность не коррелированных с акциями стратегий в периоды рыночной турбулентности .
💻 Технологический стек: Почему MatLab уступил Python 10:23
Отвечая на вопрос слушателя о выборе инструментов для бэктестинга, Роб Карвер объяснил причины массового перехода крупных фондов с MatLab на Python . Хотя Карвер сам использовал MatLab в начале карьеры (в том числе при разработке стратегий для отдельных акций в AHL), он отметил несколько критических недостатков этой платформы:
- Стоимость лицензирования: По словам Карвера, MatLab — коммерческий продукт, который взимал плату за каждое процессорное ядро . Для крупных хедж-фондов с массивными вычислительными кластерами лицензионные платежи могли исчисляться десятками миллионов долларов, в то время как Python является бесплатным open-source решением .
- Доступ к талантам: Пул разработчиков на Python значительно шире, что упрощает наем квалифицированных кадров по сравнению с узкой нишей специалистов по MatLab .
- Визуализация: Несмотря на недостатки, Карвер признал, что инструменты визуализации данных в MatLab до сих пор во многом превосходят аналоги в Python .
₿ Тренд-фолловинг в криптоактивах: Реальность против хайпа 14:07
Роб Карвер, консультирующий один из криптофондов, выразил скептическое отношение к этому классу активов, назвав свое участие «небольшим сторонним проектом» . По его мнению, торговля криптовалютами принципиально не отличается от TradFi (традиционных финансов), за исключением нескольких нюансов:
- Риск контрагента: По оценке Карвера, в мире не существует по-настоящему безопасных и регулируемых криптобирж, сравнимых по надежности с CME .
- Эффект выжившего в бэктестах: Карвер утверждает, что стратегии следования за трендом в биткоине выглядят впечатляюще только потому, что сам базовый актив вырос в сотни раз . Это не «магия» алгоритма, а качество исходного материала.
- Недостаток истории: Для статистически значимых выводов о преимуществе тренд-фолловинга в крипте не хватает данных, так как актив стал ликвидно торгуемым лишь последние 7-8 лет .
Карвер сравнил нынешний интерес к крипте с гипотетическим появлением фьючерсов на какао всего два года назад: если бы трейдеры смотрели только на недавний график, они бы сочли это лучшим рынком в мире, забывая о 15 годах убытков в этом инструменте до начала текущего ралли .
🗓️ Сезонность и относительная стоимость (Relative Value) 21:11
Обсуждая альтернативные стратегии, Роб Карвер высказал мнение, что большинство сезонных паттернов (таких как «эффект января» или «продавай в мае») являются результатом подгонки данных (data mining) .
Роб Карвер выделил следующие аспекты этих стратегий:
- Поведенческие факторы: Карвер объясняет «эффект конца года» тем, что управляющие фондами, показавшие хорошую доходность к ноябрю, закрывают позиции в декабре, чтобы гарантировать свои бонусы и не рисковать результатом .
- Ребалансировка: Крупные фонды, торгующие только в лонг, часто ребалансируют портфели в начале месяца, создавая предсказуемые движения, которые могут эксплуатировать краткосрочные трейдеры .
- Сложность моделей: По словам эксперта, для качественного выявления сезонности требуется огромное количество переменных, что ведет к риску ложных корреляций .
В отношении стратегий Relative Value (относительной стоимости) Карвер отметил, что они часто требуют высокого кредитного плеча из-за высокой корреляции торгуемых пар (например, старые 30-летние облигации против новых), что создает риск «хвостовых событий», как это случилось с фондом LTCM .
🏦 Личный портфель: Почему Роб Карвер увеличил долю CTA 32:41
Роб Карвер признался, что за последний год увеличил аллокацию собственного капитала в свои торговые системы до 40% . Он объяснил это решение несколькими факторами:
- Доверие к коду: Спустя 10 лет управления личными деньгами вне индустрии хедж-фондов, он убедился в надежности своей операционной инфраструктуры и брокера .
- Скепсис по отношению к акциям: Карвер полагает, что доходность рынка акций США в ближайшие 10 лет вряд ли повторит успех предыдущего десятилетия . По его мнению, британский рынок акций сейчас выглядит значительно более недооцененным .
- Борьба с предвзятостью: Карвер считает ироничным, что он советовал другим выделять 50-75% под тренд-фолловинг, при этом сам долгое время держал большую часть средств в консервативных дивидендных акциях из-за психологических барьеров .
Нильс Каструп-Ларсен согласился, отметив, что большинство инвесторов ошибочно считают портфель 60/40 диверсифицированным. На самом деле, из-за капитализации рынка, такой инвестор может иметь до 25% капитала в компаниях «Великолепной семерки» (Magnificent Seven), что является огромным скрытым риском .
🍫 Урок «Какао»: Риски отсутствия масштабирования волатильности 46:47
Кульминацией беседы стал разбор ситуации на рынке какао. Роб Карвер привел гипотетический пример «традиционного» трейдера, который не использует масштабирование волатильности (volatility scaling).
Сценарий «ловушки концентрации» от Карвера:
- Год назад какао стоило около $2,000. Трейдер выделил на него 1% риска .
- По мере роста цены трейдер наращивал позицию (пирамидинг), доведя риск до 4%.
- Сегодня цена близка к $12,000. Если трейдер просто удерживает позицию со стоп-лоссом, его риск на одну сделку по какао вырос с 4% до 24% от всего портфеля .
Роб Карвер утверждает, что такая «случайная концентрация» — это «темная сторона» отказа от масштабирования волатильности . В своей системе Карвер ограничивает риск на любой рынок потолком в 2%, даже если тренд кажется бесконечным . Его аргумент: «Все тренды когда-нибудь заканчиваются, и вы не должны верить в одну позицию настолько, чтобы отдавать ей четверть своего портфеля» .
Нильс Каструп-Ларсен добавил важный контекст по ликвидности: открытый интерес на рынке какао упал с 400,000 контрактов в апреле 2023 года до 165,000 сегодня . При этом волатильность запредельна: цена может колебаться на 9% в день . Каструп-Ларсен подчеркнул, что системные трейдеры, использующие волатильное масштабирование, на самом деле активно продавали какао в этом году (сокращали позиции в номинальном выражении по мере роста волатильности), вопреки обвинениям прессы в том, что именно CTA разгоняют цены .
