# Как устроены количественные стратегии на товарных рынках: разбор Macquarie

Источник: https://www.youtube.com/watch?v=LU74D0NPIj0
Канал: Top Traders Unplugged
Опубликовано: 17.11.2023

---

## Стратегии количественного инвестирования: взгляд изнутри Macquarie Bank
[[JUMP:2:23]]

Количественные инвестиционные стратегии (QIS) стали мощным инструментом для современных институциональных инвесторов, предлагая способы диверсификации портфелей через систематическое использование рыночных факторов. Эксперты Macquarie Bank Майя Матт и Фахим Осман отмечают, что рынок QIS продолжает устойчиво расти, показав за последний год увеличение на 10–15%. Общий объем активов под управлением (AUM) в этой сфере превышает $1 трлн, из которых около $60–70 млрд приходится на товарно-сырьевой сегмент, работающий по принципу длинных/коротких стратегий.

### 💡 Драйверы доходности и фундаментальные факторы
[[JUMP:8:46]]

Успех товарных QIS-стратегий, по мнению Майи Матт, обусловлен фундаментальными особенностями физических рынков, а не только спекулятивными потоками. Основные факторы, приносящие доходность:

*   **Кривая фьючерсов (Curve Carry):** Стратегия использует разницу в стоимости контрактов на разных участках кривой. В основе лежит стоимость хранения товара (складирование, страхование, финансирование), что обычно создает контанго — ситуацию, когда ближние контракты дешевле дальних. Трейдеры занимают короткую позицию на ближнем конце кривой и длинную на дальнем, извлекая доход из разницы этих стоимостей.
*   **Волатильность (Vol Carry):** Скематическая продажа волатильности, основанная на разнице между подразумеваемой и реализованной волатильностью. Институциональные хеджеры (производители и потребители) создают постоянный спрос на страховку от колебаний цен, что формирует премию.
*   **Относительная стоимость (Relative Value):** Сравнение различных товаров или форм кривой (например, бэквордация против контанго), что позволяет занимать длинные и короткие позиции между разными товарными активами.
*   **Трендовые стратегии:** Использование ценовых импульсов, что особенно популярно для товаров, не входящих в основные индексы.
*   **Стратегии конгестии (Congestion):** Извлечение премии за предоставление ликвидности в моменты, когда крупные товарные индексы (например, GSCI) проводят роллирование своих позиций.

### 🛡️ Риск-менеджмент и устойчивость стратегий
[[JUMP:15:21]]

Фахим Осман подчеркивает, что любая стратегия с отрицательным наклоном (left-tailed) несет риски при экстремальных рыночных условиях. Ярким примером послужил «полярный вихрь» в ноябре 2018 года, когда резкий дефицит природного газа в США вызвал ценовой скачок на ближнем конце кривой, ударив по коротким позициям.

Для обеспечения устойчивости в Macquarie Bank применяют комплексный подход:

*   **Диверсификация факторов:** Объединение некоррелированных стратегий позволяет балансировать портфель. Если одна стратегия терпит убытки из-за рыночного шока, другая может выигрывать за счет иных рыночных драйверов.
*   **Стресс-тестирование:** Проведение глубокого анализа чувствительности параметров, чтобы убедиться, что успех стратегии не является результатом подгонки под исторические данные (overfitting).
*   **«Теневой» запуск:** Новые продукты часто работают в режиме мониторинга («офлайн») в течение нескольких лет до официального запуска, что подтверждает их жизнеспособность в реальных рыночных условиях.

### 🌐 Эволюция инвесторской базы и инструментов
[[JUMP:24:50]]

Клиентский пул QIS сегодня крайне широк: от пенсионных фондов и страховых компаний до хедж-фондов, которые передают банку выполнение операций, требующих сложной инфраструктуры. Майя Матт отмечает, что хедж-фонды все чаще обращаются к банкам для аутсорсинга расчетов, так как внутридневное дельта-хеджирование тысяч позиций по опционам требует огромных вычислительных мощностей и доступа к биржевой ликвидности.

Клиентам предлагается полная прозрачность: после завершения сделок предоставляется файл, раскрывающий структуру индекса вплоть до каждого отдельного контракта. Это снимает проблему управления физической поставкой, что особенно важно для институционалов.

### 🚀 Будущее: машинное обучение и новые рынки
[[JUMP:46:54]]

Банк активно внедряет технологии машинного обучения для анализа больших массивов альтернативных данных. По словам Фахима Османа, ML-модели способны динамически оценивать важность тех или иных факторов, адаптируя стратегию под изменившиеся условия рынка, что делает их более гибкими по сравнению со статичными методами.

Также эксперты выделяют рост интереса к «нестандартным» рынкам, таким как:

*   Европейский газ (TTF) и газовые рынки Великобритании.
*   Китайские внутренние товарные рынки.
*   Активы, связанные с энергетическим переходом (литий, кобальт) и ESG-инструменты (контракты на выбросы углерода).