В юбилейном, 300-м выпуске серии Systematic Investor на подкасте Top Traders Unplugged, Нильс Йенсен и Ричард Бреннан обсуждают состояние глобальных рынков и передовые методы систематической торговли. В центре внимания — научный подход к поиску оптимальных правил следования за трендом, использование моделей переключения режимов и влияние искусственного интеллекта на индустрию хедж-фондов.
📈 Состояние рынка и «чек» Илона Маска 0:52
В начале беседы участники обсудили текущую рыночную конъюнктуру. Нильс Йенсен отметил резкое изменение ожиданий относительно политики ФРС: если в начале года рынок был уверен в нескольких снижениях ставок, то теперь обсуждается лишь одно к концу года . По мнению ведущего, инфляцию будет не так просто победить, и концепция «высокие ставки надолго» (high for longer) остается актуальной .
Ситуация в сегменте следования за трендом (Trend Following):
- Июнь выдался непростым для большинства управляющих .
- Менеджеры вернули рынку примерно половину прибыли, полученной в первом квартале .
- Наиболее сложными оказались рынки металлов, фиксированной доходности и валют. Одним из «проблемных» активов стал сахар, где произошел резкий разворот тренда .
- Индекс CTA (StockGen CTA) снизился на 2,16% в июне, но сохраняет доходность +7,15% с начала года .
Йенсен также упомянул резонансное событие — утверждение акционерами Tesla компенсационного пакета Илона Маска на сумму около $56 млрд . На вопрос Нильса о том, как бы Ричард Бреннан инвестировал такую сумму, гость ответил, что на 100% вложил бы её в стратегии следования за трендом .
🛠 Практика трейдинга: CFD и размер позиций 8:26
Собеседники ответили на вопросы слушателей, касающиеся технических аспектoв торговли.
Торговля CFD (Dennis)
Слушатель Деннис спросил о целесообразности использования наличных CFD (cash cfds) по сравнению со срочными (dated cfds) с учетом затрат на перенос позиции. Ричард Бреннан, который сам использует наличные CFD, выделил следующие ключевые моменты:
- Затраты на своп (Swap Costs): Это критический фактор. Свопы могут быть как отрицательными (плата за удержание), так и положительными (получение процентов), что фактически превращает сделку в carry trade .
- Спреды и проскальзывание: Поскольку CFD — это децентрализованный рынок с маркет-мейкерами, скрытые издержки могут существенно влиять на долгосрочную доходность .
- Совет: Бреннан рекомендует создать дашборд для мониторинга этих расходов и обязательно включать их в процесс бэктестинга, иначе результаты будут оторваны от реальности .
Масштабирование позиций через ATR (Ramy)
Слушатель Рами столкнулся с проблемой: за 20 лет цены на активы (золото, нефть WTI) выросли в разы, и при использовании индикатора ATR (Average True Range) для расчета позиций в прошлом получается огромное количество контрактов.
Ричард Бреннан утверждает, что это не является ошибкой, которую нужно «исправлять» . По его словам, важно сохранять фиксированный риск на сделку (например, $500). Если 30 лет назад волатильность актива была ниже, для достижения того же риска в $500 требовалось больше контрактов — это математически корректно и должно приниматься как часть системы .
📑 Математический Грааль: Оптимальные правила тренда 16:05
Основной темой выпуска стал разбор научной работы 2023 года «Optimal Trend Following Rules in Two-State Switching Regime Models» (авторы: Валери Закамулин и Хавьер Гинер) . Бреннан отметил, что обзор этой работы от доктора Тома Старка помог перевести сложные математические концепции на «человеческий» язык .
Основные тезисы исследования:
- Проблема «ad hoc»: Большинство трейдеров выбирают параметры моделей (например, длину скользящих средних) путем перебора на исторических данных, что не имеет под собой строгой математической базы .
- Марковские процессы: Авторы предлагают использовать математику цепей Маркова для определения состояний рынка и вероятностей перехода между ними .
- Симметрия моделей: Исследование доказывает, что популярные модели (MACD, пересечение скользящих средних, моментум) математически эквивалентны авторегрессионным моделям .
Типы моделей и их эффективность
Авторы протестировали три типа скользящих средних: простые (SMA), линейно-взвешенные и экспоненциальные (EMA) .
- При использовании простых Марковских моделей лучшей оказалась EMA .
- В более реалистичной «полумарковской» модели, учитывающей длительность тренда, наиболее эффективной признана модель MACD .
Бреннан подчеркнул, что математически выведенные «оптимальные» параметры совпали с теми, к которым опытные трейдеры обычно приходят путем десятилетий практики — это среднесрочные и долгосрочные настройки .
🤖 Искусственный интеллект и «Медальон» Джима Саймонса 42:36
Обсуждение математики неизбежно перешло к теме ИИ и наследию Джима Саймонса. Бреннан упомянул книгу Грега Цукермана о фонде Renaissance Technologies .
Ключевые идеи Ричарда Бреннана о роли ИИ:
- Секретный код: Модели, которые сейчас обсуждаются в открытых работах, фонд Саймонса начал использовать еще в 60-70-х годах, адаптировав алгоритмы взлома кодов (например, алгоритм Баума-Уэлша) для финансовых рынков .
- Краткосрочный прогноз: Марковские модели и ИИ эффективны только на очень коротких дистанциях (от 1 дня до 1 недели). За пределами этого горизонта предсказательная сила резко падает, как в прогнозах погоды далее чем на 14 дней .
- Угроза для профессий: Бреннан уверен, что ИИ вытеснит людей из краткосрочного трейдинга и высокочастотной торговли, но среднесрочное следование за трендом останется за людьми еще долго .
Нильс Йенсен выразил скепсис по поводу «всесилия» технологий Саймонса . Он напомнил, что хотя фонд «Медальон» (внутренний фонд для сотрудников) показывал феноменальные результаты, внешний фонд акций Renaissance работал на уровне обычных бенчмарков или даже хуже . Это, по мнению Йенсена, доказывает, что сложные математические модели плохо масштабируются на длинные тренды .
🧠 Использование ИИ в обучении трейдеров 17:40
Ричард Бреннан поделился своим методом работы с научной литературой. Он загружает PDF-файлы сложных «белых книг» (white papers) в ChatGPT и просит систему объяснить принципы работы моделей «простым языком для непрофессионала» . По его словам, это дает возможность иметь «собственный исследовательский отдел» за копейки и помогает преодолеть страх перед сложной математикой .
В завершение выпуска Йенсен зачитал ответ ChatGPT на вопрос об «оптимальном способе следования за трендом». Бот выдал классические правила: риск-менеджмент, дисциплина, адаптация к режимам и бэктестинг . Ведущие сошлись во мнении, что фундаментальные «золотые правила» трейдинга остаются неизменными, несмотря на развитие технологий .
