# Ричард Бреннан: «ИИ захватит краткосрочный трейдинг, но среднесрочные тренды останутся за людьми»

Источник: https://www.youtube.com/watch?v=pgHJ7p4MBo8
Канал: Top Traders Unplugged
Опубликовано: 18.06.2024

---

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
[[JUMP: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 [4:53]. По мнению ведущего, инфляцию будет не так просто победить, и концепция «высокие ставки надолго» (high for longer) остается актуальной [5:32].

Ситуация в сегменте следования за трендом (Trend Following):

*   Июнь выдался непростым для большинства управляющих [1:44].
*   Менеджеры вернули рынку примерно половину прибыли, полученной в первом квартале [6:02].
*   Наиболее сложными оказались рынки металлов, фиксированной доходности и валют. Одним из «проблемных» активов стал сахар, где произошел резкий разворот тренда [6:15].
*   Индекс CTA (StockGen CTA) снизился на 2,16% в июне, но сохраняет доходность +7,15% с начала года [7:20].

Йенсен также упомянул резонансное событие — утверждение акционерами Tesla компенсационного пакета Илона Маска на сумму около $56 млрд [3:19]. 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 [3:32].

## 🛠 Практика трейдинга: CFD и размер позиций
[[JUMP: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 [9:56].
*   **Спреды и проскальзывание:** Поскольку CFD — это децентрализованный рынок с маркет-мейкерами, скрытые издержки могут существенно влиять на долгосрочную доходность [11:01].
*   **Совет:** Бреннан рекомендует создать дашборд для мониторинга этих расходов и обязательно включать их в процесс бэктестинга, иначе результаты будут оторваны от реальности [12:08].

### 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» [13:38]. 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 [14:58].

## 📑 Математический Грааль: Оптимальные правила тренда
[[JUMP: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) [16:31]. Бреннан отметил, что обзор этой работы от доктора Тома Старка помог перевести сложные математические концепции на «человеческий» язык [16:46].

Основные тезисы исследования:

1.  **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 [19:38].
2.  **Марковские процессы:** Авторы предлагают использовать математику цепей Маркова для определения состояний рынка и вероятностей перехода между ними [21:52].
3.  **Симметрия моделей:** Исследование доказывает, что популярные модели (MACD, пересечение скользящих средних, моментум) математически эквивалентны авторегрессионным моделям [34:39].

### Типы моделей и их эффективность
Авторы протестировали три типа скользящих средних: простые (SMA), линейно-взвешенные и экспоненциальные (EMA) [21:00].

*   При использовании простых Марковских моделей лучшей оказалась **EMA** [36:16].
*   В более реалистичной «полумарковской» модели, учитывающей длительность тренда, наиболее эффективной признана модель **MACD** [36:31].

Бреннан подчеркнул, что математически выведенные «оптимальные» параметры совпали с теми, к которым опытные трейдеры обычно приходят путем десятилетий практики — это среднесрочные и долгосрочные настройки [36:44].

## 🤖 Искусственный интеллект и «Медальон» Джима Саймонса
[[JUMP:42:36]]

Обсуждение математики неизбежно перешло к теме ИИ и наследию Джима Саймонса. Бреннан упомянул книгу Грега Цукермана о фонде Renaissance Technologies [44:22].

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 [48:36].
*   **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 [39:39].
*   **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 [50:52].

Нильс Йенсен выразил скепсис по поводу «всесилия» технологий Саймонса [47:33]. 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 [49:27]. Это, по мнению Йенсена, доказывает, что сложные математические модели плохо масштабируются на длинные тренды [50:08].

## 🧠 Использование ИИ в обучении трейдеров
[[JUMP: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» [18:21]. По его словам, это дает возможность иметь «собственный исследовательский отдел» за копейки и помогает преодолеть страх перед сложной математикой [54:25].

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 [52:40]. Ведущие сошлись во мнении, что фундаментальные «золотые правила» трейдинга остаются неизменными, несмотря на развитие технологий [44:09].

---