В новом выпуске серии Systematic Investor ведущий Нильс Каструп-Ларсен и гость программы Ник Балтас, эксперт в области количественных стратегий (QIS), обсуждают текущее состояние рынков, устойчивость стратегий следования за трендом и адаптацию моделей к новым технологиям. В центре внимания — влияние геополитической напряженности на сырьевые рынки, роль опционов с нулевым сроком экспирации (0DTE) и применимость искусственного интеллекта в инвестиционных исследованиях.
🚀 Текущий контекст: Геополитика и «медвежьи» заголовки 2:13
Обсуждение началось с критического взгляда на недавние публикации в финансовых СМИ. Нильс Каструп-Ларсен обратил внимание на статью Bloomberg, в которой текущая коррекция индексов CTAs (Managed Futures) называлась «худшей просадкой» . Ведущий подчеркнул, что цифры в публикации были неточными (цитировалось падение на 4%, хотя фактическое снижение составляло около 2% в марте), и выразил недоумение по поводу того, как быстро СМИ переходят к негативным прогнозам после восьми месяцев непрерывного роста индустрии .
Ник Балтас выделил ключевые факторы, влияющие на рынок QIS (Quantitative Investment Strategies):
- Ближний Восток: Геополитическая напряженность оказывает прямое влияние на производительность стратегий через динамику цен на энергоносители .
- Сырьевой сектор (Commodity Curve): Стратегия короткого спреда (curve carry), ориентированная на разницу цен между ближайшими и дальними фьючерсами, столкнулась с трудностями. Резкая бэквордация (ситуация, когда текущая цена выше будущей) в нефти и газе, вызванная шоками предложения и холодной погодой, негативно сказалась на позициях, которые исторически выигрывают от нормального состояния кривой .
- Масштаб рынка: Сектор QIS вырос до внушительных $600–700 млрд, охватывая как институциональных, так и розничных инвесторов .
По мнению Балтаса, текущие просадки в сырьевых спредах носят временный характер («mean-reverting»), так как бэквордация обычно сменяется нормализацией, если только шок предложения не станет перманентным .
📉 Структура портфеля и волатильность энергоносителей 8:09
Участники дискуссии подробно разобрали различия между рынками нефти и газа. Каструп-Ларсен отметил, что, в отличие от нефти, в ценообразовании газа критическую роль играют логистические затраты . Балтас добавил, что корреляция между газовым и нефтяным секторами практически нулевая, что важно для диверсификации портфеля .
Ключевые технические аспекты формирования портфеля:
- Смещение вправо (Right Skew): Газ склонен к агрессивным скачкам цен («шипам»), что делает его крайне волатильным активом .
- Риск-менеджмент: Многие стратегии следования за трендом (trend following) сейчас снижают риск-экспозицию в нефти, несмотря на наличие тренда вверх, из-за резкого роста волатильности .
- Тренды в частных стратегиях: Нильс упомянул данные о том, что трейдеры начинают покидать крупные хедж-фонды (pod shops), предпочитая основывать собственные фирмы . Согласно данным Goldman Sachs, доля таких «выходцев» выросла с 9% в 2023 году до ожидаемых 17% в 2025 году .
🧬 Опционы 0DTE: Угроза или инструмент для тренд-фолловеров? 26:44
Одной из центральных тем стал вопрос слушателя о взрывном росте популярности опционов с нулевым сроком экспирации (0DTE) и их влиянии на классические модели, использующие только данные фьючерсов.
Ник Балтас привел статистику: 60% объема опционов на S&P 500 сейчас приходится на 0DTE, причем более половины этого объема генерируют розничные инвесторы .
Анализ влияния 0DTE на стратегии следования за трендом:
- Хеджирование гаммы дилерами: Когда инвесторы массово покупают или продают краткосрочные опционы, дилеры вынуждены хеджировать риски. Если дилеры находятся в состоянии «long gamma», они покупают при падении и продают при росте, что провоцирует возврат рынка к среднему (mean reversion). В состоянии «negative gamma» движения рынка, напротив, ускоряются .
- Шорт-терм против лонг-терм: Балтас считает, что для среднесрочных тренд-фолловеров (горизонт 3–24 месяца) внутридневные шумы от 0DTE не критичны . Однако для краткосрочных стратегий это создает сложности, так как участились внутридневные развороты цен .
- Использование данных: Собеседники разошлись во мнениях о полезности данных опционов. Балтас допускает их использование как индикаторов сантимента (skew), а Каструп-Ларсен придерживается консервативного подхода: «тестируй то, чем торгуешь, и торгуй тем, что протестировал» . Для него фьючерсные данные остаются приоритетными .
📊 Глубокое погружение: Выбор рыночной вселенной 38:53
Спикеры обсудили свежую работу экспертов Man Group под названием «A Trend Following Deep Dive: The Optimal Market Mix for a Trend Follower». В статье исследуется, как выбор торговых инструментов влияет на характеристики стратегии.
Основные выводы исследования:
- Дилемма «Кризисная Альфа vs Шарп»: Если инвестор стремится к защите во время кризисов (defensiveness), ему следует ограничиться «ядром» наиболее ликвидных рынков (Core Markets) . В моменты стресса падают главные компоненты рынка, и классические инструменты лучше всего отражают эти макро-движения .
- Идиосинкразические риски: Для максимизации коэффициента Шарпа в долгосрочной перспективе необходимо расширять вселенную за счет альтернативных рынков (экзотические товары, EM-акции). Это дает больше независимых ставок, но снижает защитные свойства стратегии в моменты общего рыночного обвала .
- Эффективность капитала: Ликвидные рынки требуют меньшего гарантийного обеспечения (маржи), что делает «защитные» портфели более эффективными с точки зрения использования наличности .
Балтас признал, что раньше в индустрии защитные свойства стратегии связывали преимущественно со скоростью модели (чем быстрее, тем лучше), но данная работа доказывает, что состав рыночной вселенной имеет не меньшее значение .
🤖 Искусственный интеллект в исследованиях 48:53
Вторая работа Man Group, рассмотренная в подкасте — «Alpha Trend and Agnostic Research Workflow» — посвящена использованию агентов на базе LLM в исследовательском процессе.
Ник Балтас описал этот процесс как создание «агентской модели», где нейросеть выполняет роль автоматизированного исследователя . Эксперименты показали, что ИИ способен самостоятельно идентифицировать полезные факторы (например, сигналы пробоя) и отсеивать шум .
Однако участники подчеркнули критическую роль человека:
- Человеческое суждение («human judgment») необходимо для интерпретации результатов и защиты от переобучения (overfitting) .
- ИИ может ошибаться в базовых фактах. Балтас привел пример, когда чат-бот назвал начало 2024 года для тренд-фолловеров «смешанным», хотя это был один из лучших периодов в истории индустрии .
Каструп-Ларсен выразил сомнение в том, что «ДНК искусственного интеллекта» совместима с принципом простоты (Occam's razor). По его мнению, опытные исследователи стремятся упрощать модели для получения чистого сигнала, в то время как ИИ склонен к чрезмерному усложнению и расширению сущностей .
📈 Квантовый ренессанс: Выход из «зимы» 55:49
Завершил обзор анализ статьи «The Quant Renaissance». Ник Балтас напомнил о «квантовой зиме» 2018–2020 годов, когда факторные стратегии на акции (Value, Momentum) показали крайне низкие результаты из-за неблагоприятного макрорежима и «скученности» (crowding) сделок .
В текущий период («ренессанс») наблюдаются качественные изменения:
- Динамическая аллокация: Вместо статического удержания факторов менеджеры переходят к динамическому управлению в зависимости от режима рынка (рецессия, перегрев и т.д.) .
- Новые данные: Использование альтернативных данных (геолокация, транзакции по картам, патентная активность) снижает корреляцию между моделями разных фондов с 70-80% до 40-50% .
- Макро-устойчивость: Современные техники машинного обучения позволяют создавать стратегии, менее зависимые от конкретного макроэкономического сценария .
Балтас резюмировал, что текущая среда характеризуется высокой степенью фундаментальной неопределенности, что, как ни парадоксально, выгодно для трендовых стратегий. В отличие от периода «путов ФРС» (Fed put), когда вмешательство регулятора создавало предсказуемость и провоцировало развороты цен, нынешняя волатильность позволяет трендам развиваться более органично .
