В новом эпизоде подкаста Systematic Investor Мориц Зиберт (Top Traders Unplugged) и Ник Балтас (Goldman Sachs) погружаются в анализ индустрии количественных инвестиционных стратегий (QIS) — сегмента рынка, объем которого, по последним данным, достиг исторического максимума в 1,3 триллиона долларов. Собеседники разбирают структуру этого рынка, причины его бурного роста и то, как современные технологии трансформируют традиционные банковские продукты в высокоэффективные инструменты для хедж-фондов и пенсионных планов.
📊 Масштаб и структура индустрии QIS 12:28
Индустрия количественных инвестиционных стратегий (QIS) долгое время оставалась относительно закрытой для внешнего наблюдателя. По данным опроса компании Alborne, проведенного в первой половине 2025 года, суммарный номинальный объем активов под управлением (AUM) в этой сфере достиг рекордной отметки в $1,3 трлн .
Ведущий подчеркивает, что этот объем распределен практически поровну между двумя типами провайдеров:
- Банковские QIS-продукты: около $650 млрд предлагаются крупнейшими инвестиционными банками .
- Asset Management QIS: оставшаяся часть приходится на продукты управляющих компаний, включая UCITS-фонды альтернативных стратегий .
Ник Балтас из Goldman Sachs уточняет, что к этим цифрам стоит относиться с осторожностью из-за специфики отчетности. Банки часто используют внебалансовые инструменты, такие как свопы (unfunded swaps) и опционы . По его словам, в индустрии нет единого стандарта: одни учитывают дельта-скорректированную экспозицию, другие — полный номинал контракта. Кроме того, существует риск двойного счета, когда активы одного фонда одновременно учитываются и в отчетности банка (как поставщика свопа), и в отчетности управляющего активами .
Лидером по объему стратегий остается рынок акций (Equities), занимающий более половины всей ниши . За ним следуют мультиактивные стратегии и сырьевые товары (Commodities). При этом сегменты облигаций (Fixed Income — $50 млрд), валют (FX — $27 млрд) и кредитных инструментов (Credit — $13 млрд) выглядят неожиданно скромно на общем фоне .
👤 Эволюция клиентов: от пенсий до хедж-фондов 21:59
История QIS началась около 15 лет назад. По воспоминаниям Балтаса, первыми «прото-QIS» были индексы товарных фьючерсов, созданные для получения доступа к сырью без владения физическими активами . Вторым мощным толчком стал финансовый кризис 2008 года (GFC), после которого скандинавские пенсионные фонды начали активно искать способы замены традиционных классов активов на конкретные «факторы риска» (Risk Premia) .
Сегодня клиентский спектр значительно расширился:
- Институциональные инвесторы: пенсионные фонды и суверенные фонды благосостояния .
- Private Banking: использование QIS для создания индивидуальных структурных продуктов.
- Хедж-фонды: они используют банковские QIS как технологический аутсорсинг .
Балтас сравнивает QIS с «магазином готовых решений», где сложные инвестиционные правила упакованы в удобный формат индекса . Например, покупка индекса S&P 500 избавляет от необходимости физически покупать 500 акций; аналогично, QIS-индекс на волатильность позволяет инвестору получать премию за риск, не занимаясь сложным операционным управлением опционным портфелем .
🛠️ Технологии и кастомизация: производство тысяч индексов 27:18
На вопрос Морица Зиберта о количестве существующих индексов Ник Балтас отвечает, что их «тысячи и тысячи» . Это не всегда означает поиск новых рыночных неэффективностей. Огромное количество тикеров в терминалах Bloomberg объясняется необходимостью кастомизации под требования регуляторов и налоговых режимов разных стран .
Основные драйверы появления новых индексов:
- Операционная эффективность: инвесторы предпочитают покупать готовые интрадей-стратегии (например, импульсную торговлю внутри дня), так как самостоятельная реализация таких алгоритмов требует колоссальных затрат на инфраструктуру .
- Налоговая оптимизация: создание отдельных индексов с чистым (net) или валовым (gross) доходом для инвесторов из разных юрисдикций .
- Специфические исключения: инвесторы могут просить исключить определенные сектора из портфеля (например, энергетику из товарного индекса) .
При этом Балтас выделяет «четыре столпа» разработки современного QIS-продукта: академические исследования, запросы клиентов на конкретные экономические результаты (например, защита от инфляции), технологическая возможность торговать на быстрых рынках и эволюция самой ликвидности инструментов (доступ к фронтирным рынкам и краткосрочным опционам) .
📉 Риски «перенаселенности» и проблема Data Mining 42:21
Одной из самых острых тем обсуждения стала проблема переоптимизации или «подгонки данных» (Data Mining). Зиберт отмечает, что банки постоянно рассылают предложения о «новых революционных стратегиях», которые часто оказываются лишь слегка модифицированными старыми версиями .
Ник Балтас признает, что соблазн изменить правила стратегии после неудачного месяца (как это случилось у многих CTA в апреле 2024 года) — это часть человеческой природы . Однако в Goldman Sachs, по словам гостя, существует строгая культура «Product Culture»: исследователи должны уметь объяснить причины просадки, а не просто пытаться сделать график доходности (Sharpe Ratio) более красивым с помощью подгонки параметров .
Что касается «перенаселенности» (crowding) стратегий, Балтас приводит в пример торговлю на товарных индексах. В 2015–2018 годах стратегии, эксплуатирующие предсказуемые циклы роллирования фьючерсов, практически перестали работать . Однако это не всегда означает убытки — часто рынок просто становится более эффективным («эластичным»), и премия исчезает .
🔮 Прогнозы и системные угрозы 55:42
В завершение беседы спикеры затронули вопрос системных рисков. Ник Балтас считает, что главная опасность кроется не в дизайне отдельной стратегии, а во внешних эффектах (externalities) . Когда множество различных инвесторов используют похожие QIS-продукты для схожих целей (например, для хеджирования портфеля 60/40), резкий макроэкономический шок может спровоцировать одновременный выход из активов всех участников, что приведет к резкому скачку корреляций, который невозможно предсказать по историческим симуляциям (backtests) .
Основные выводы дискуссии:
- Рынок QIS продолжает расти, превращаясь из нишевого инструмента в стандарт индустрии управления капиталом .
- Интеграция интрадей-технологий расширяет возможности классических стратегий, таких как Trend Following .
- Прозрачность и способность «объяснить неудачу» становятся ценнее, чем обещания сверхдоходности, полученной путем чрезмерной оптимизации .
