8 октября 2018 MarketWatch
Слияние вычислительных мощностей и человеческого опыта позволит сократить издержки и увеличить прибыль. Речь идет о слиянии двух типов инвестирования – фундаментального и количественного, получившем название quantamental.
«Квант» и покупатель акций на основе фундаментального анализа – это люди из разных миров, и часто они даже работают на разных этажах компании. Но сейчас их все чаще объединяют, чтобы получить лучшие показатели в инвестициях. И поэтому термин quantamental, подразумевающий сочетание двух стилей, вскоре может стать общеупотребимым в инвестиционном мире.
«Существует очень важная синергия, которую нетрудно признать исходя из перспектив как количественного инвестирования, так и фундаментального», – говорит Савита Субраманян, глава американского подразделения по фондовым и количественным стратегиям в Bank of America Merrill Lynch в Нью-Йорке.
Баффет против Саймонса
Фундаментальные инвесторы отслеживают доходы компаний, их балансы, отраслевые тенденции, экономику и другие источники информации для принятия обоснованных инвестиционных решений. Миллиардеры Уоррен Баффет и Чарли Мангер из Berkshire Hathaway олицетворяют столпов фундаментального подхода к инвестициям, которые ночи на пролет анализируют корпоративную отчетность, но при этом в решениях полагаются и на свой здравый смысл. Финансовый мир проработал так много десятилетий.
С другой стороны, есть количественный анализ. Он использует математическое и статистическое моделирование на основе головокружительного количества массивов данных для инвестиционных идей.
Возрастающая популярность количественного инвестирования отражает прогресс, которого достигли «кванты» на рынке инвестиций. Пионеры рынка, управляющие хедж-фондами, ориентированные на количественные стратегии, такие как Джеймс Саймонс из Renaissance Technologies, сегодня известны и популярны, как никогда, по крайней мере в финансовом мире.
Колледжи сейчас даже предлагают курсы обучения количественным финансам. Например, в Технологическом институте Стивенса в Нью-Джерсе (Stevens Institute of Technology) можно получить степень бакалавра в этой области.
Активы квантовых хедж-фондов скоро превысят $1 трлн, на конец второго квартала их портфели под управлением уже были на уровне $967 млрд. Это почти вдвое больше, чем в 2010 году, свидетельствуют данные Hedge Fund Research. Число квантовых хедж-фондов недавно превысило 2000.
В то же время фундаментальные покупатели акций сегодня находятся под давлением со стороны недорогих пассивных стратегий, ориентированных на отслеживание индексов, которые основывались на неспособности большинства активных управляющих превзойти по прибыльности бенчмарки в долгосрочной перспективе. Например, данные индексов S&P Dow Jones Index показали, что почти 97% активных крупных взаимных инвестиционных фондов не смогли превзойти свои бенчмарки по доходности в течение пяти лет вплоть до 2017 года.
Встреча подходов
Но теперь все большее число фундаментальных управляющих, которые всегда полагались на традиционные исследования для принятия инвестиционных решений, начинают внедрять компьютерные методы, используя алгоритмы для просеивания множества информации для получения сигнала для торговых решений. Хотя, конечно, они не отменяют использование фундаментального анализа, который опирается на экспертизу и суждение человека, что дает дополнительную ценность.
По словам аналитиков компании eVestment (Атланта), активные управляющие с общим портфелем $680 млрд, которые рассчитывают на рост ставок по ценным бумагам, используют сочетание количественного и фундаментального анализа более двадцати лет. Один из таких крупных инвесторов фонд BlackRock в 2017 году объявил, что направляет активы на сумму $30 млрд в стратегии, которые будут опираться на большее число компьютерных решений и в меньшей степени на людей.
Такая комбинация имеет смысл, говорят сторонники quantamental, потому что «кванты» при анализе данных, таких как прогнозы продаж и корпоративных доходов или макроэкономические отчеты, ищут аномалии. Также им нужны и данные, полученные фундаментальными аналитиками, которые хорошо знают свои компании и отрасли. Фундаментальные аналитики могут извлечь выгоду из «клинического» подхода, применяемого квантами.
«Опыт научил меня, что, если вы посмотрите даже на самых ярых поклонников фундаментального анализа среди фондовых управляющих, у них есть потребность в систематическом анализе, который защитит их от эмоциональных решений по конкретным инвестиционным идеям», – говорит Брайан Чо, глава исследования количественных инвестиций в Chiron Investment Управление (Нью-йоркский фонд, использующий quantamental стратегии).
«Alpha–сюрприз»
Примером подхода quantamental является модель Bank of America Merrill Lynch (BofAML), которая называется «Alpha–сюрприз» (Alpha Surprise) и использует количественный анализ как некую «приправу» к фундаменталу. Эта стратегия превзошла по доходности индекс S&P 500 23 раза за последние 30 лет.
Модель «Alpha–сюрприз» ищет акции, которые недооценены с точки зрения BofAML, то есть прибыль по ним может быть значительно выше консенсуса.
«Фундаментальные аналитики постоянно посещают различные компании и беседуют с их руководством, анализируют мельчайшие детали, – говорит Субраманян из Bank of America Merrill Lynch. – Тогда мы говорим им: «Хорошо, уберите эмоции при решении о покупке или продаже какого-либо актива. Какие акции из нашей концептуальной модели выглядят наиболее убедительными с точки зрения нашей команды фундаментального анализа?».
История использования модели «Alpha–сюрприз» начинается с 1986 года, и это подчеркивает тот факт, что идея сочетания количественного и фундаментального анализа далеко не нова. И это единственный способ, с помощью которого средний инвестор теперь может использовать растущий набор количественных методов инвестирования. Аналитики говорят, что именно появление за последнее десятилетие технологии больших данных (Big Data) и мощных компьютеров, которые позволяют быстро и относительно дешево проанализировать информацию и достать нужную, подогрело интерес к квантовым стратегиям.
«Я не вижу реальной тонкой грани между фундаментальным и количественным анализом, это некий комплекс», – считает Дэн Куллотон, директор по фондовым стратегиям в чикагской инвестиционно-исследовательской компании Morningstar. «Каждая модель квантов начинается с фундаментального решения о том, какие факторы следует включать», – говорит он.
Конкуренция между пассивными стратегиями
Между тем, ряд драйверов способствуют росту именно квантовых инвестиций. К ним относятся конкуренция со стороны пассивных продуктов инвестирования, которые вынуждают фундаментальных управляющих объясняться за уровень своих доходов, говорит Алон Бохман, партнер консалтинговой практики Genpact.
Активы ориентированных на индексы взаимных фондов и биржевых фондов (ETF) начали расти на фоне того, как компании, включая, к примеру, Vanguard Group, начали признаваться, что подавляющее большинство традиционных фондовых управляющих не в состоянии превзойти по доходности бенчмарки. Взаимный фонд Vanguard 500 Index ETF, который привязан к индексу S&P 500, приносит инвестору всего лишь прибыль в 4 базисных пункта в год, или 40 центов на каждые $1000. Для примера, среднестатистический крупный взаимный инвестиционный фонд приносит доход инвестору на уровня 1,25% годовых, что в 30 раз превышает доходность фонда Vanguard.
Достижения в области машинного обучения (machine learning ) и анализа больших данных еще больше подпитывали популярность методов количественного инвестирования, считает Лин Уильям Конг, доцент кафедры финансов Booth School of Business Чикагского университета. Машинное обучение – это форма искусственного интеллекта, которая работает с компьютерными программами таким образом, что они потом дают обратную связь без вмешательства человека, то есть происходит самообучение программ.
Путь к катастрофе
Но в то время, как симбиоз количественного и фундаментального анализа допускается в таких компаниях, как Bank of America Merrill Lynch, который использует это в течение десятилетий, или фондах, как Chiron Investment Management, работа которого выстроена на базе quantamental-подхода, это не значит, что другие захотят использовать этот симбиоз в своей работе.
Зачастую многие компании поддаются соблазну нанять группу «квантов», создать наукоемкую команду, предоставить им бюджет и ресурсы, и далее сообщают им, что необходимо создавать свои собственные модели инвестирования, говорит Бохман. Это может быть неким «рецептом», ведущем к катастрофе, считает он.
Фундаментальные аналитики, которые явно не являются противниками технологического прогресса, часто избегают компьютерных технологий инвестирования, настаивая на том, что человеческое суждение не может быть воспроизведено. И это затрудняет работу квантовым аналитикам, которые зачастую хорошо подкованы математически, но не знают основ работы фондового рынка.
«Культурная проблема между двумя типами аналитиков действительно очень тяжело решается, люди с фундаментальным аналитическим образованием очень скептически относятся к автоматическим решениям», – говорит Бохман.
Все потому, что они считают такие решения «психологической угрозой» для себя, добавляет он.
Квантовые взрывы
Одну из самых серьезных «рыночных судорог» последних двух десятилетий вызвал обвал хедж-фонда Long-Term Capital Management в 1998 году, учредителями которого были два лауреата Нобелевской премии. Их алгоритмические стратегии, основанные на арбитраже процентных ставок, перестали работать из-за зависимости фирмы от сильного кредитного плеча (заемных средств). В добавление к этому российский финансовый кризис и дефолт страны в том же году стали неким детонатором падения хедж-фонда, поскольку по всему миру произошла переоценка кредитных рисков.
«Было так много заявлений и действий, которые обещали, что с помощью компьютера можно достать Святой Грааль, но в итоге все очень эффектно взорвалось», – вспоминает Бохман.
Нашествие количественных стратегий частично отражает прогресс в анализе больших данных за последнее десятилетие. Возможность прошерстить большой объем информации наряду с доступом к новым типам данных является большим соблазном для инвесторов.
Одна из наиболее любопытных составляющих данных – спутниковые изображения, которые можно использовать для оценки розничных продаж, наблюдая за автостоянками для автомобилей. Но есть и еще более тонкие моменты, которые можно узнать. Программное обеспечение теперь может просеивать данные о доходах и искать в них малейшие изменения. Эти продукты потенциально могут быть использованы квалифицированным аналитиком для получения выгоды.
«В то же время просто потому, что у вас больше данных и вы можете сделать глубже их проанализировать, не означает того, что вы получите больше информации», – отмечает Чоу из Chiron Investment Management.
Обратная связь
Бохман говорит, что вместо того, чтобы зацикливаться на количественных технологиях, фундаментальный аналитик должен внимательно изучать каждый шаг своего инвестиционного процесса и искать пути его улучшения.
Например, управляющий, покупающий активы исходя из фундаментального анализа, может собирать инвестиционные идеи от коллег, из новостей, конференций и широкого круга других источников. Затем количественный анализ можно было бы использовать для анализа всех идей, которые когда-либо приходили на стол управляющего, нужно позволить компьютеру отсортировать их. Затем уже можно рассматривать наиболее продуктивные решения.
Фундаментальный управляющий может опасаться, что команда квантов просто заявит ему, что эти акции нужно «покупать», не объясняя причин. Но если кванты смогут рассказать о методах выбора той или иной бумаги, это поможет улучшить обратную связь. Фундаментальный управляющий, скорее всего, станет «верующим», доверится квантовым стратегиям, говорит Бохман. Такую же обратную связь можно применять и к другим процессам, таким как due diligence, инвестиционные комитеты, обзоры, построение портфолио и т. д.
И проблема затрат решается
Проще говоря, дешевле управлять компьютерной моделью, чем нанимать и обучать хорошо образованного человека, сказала Субраманян из Bank of America Merrill Lynch, отметив, что практически в каждой отрасли наблюдаются резкое сокращение расходов и автоматизация. Кроме того, есть задачи, которые компьютеры могут выполнять лучше, чем человек. Например – вычислять тысячи корреляций между запасами и секторами.
Фактически, рост квантовых технологий и прогресс в искусственном интеллекте и других технологиях означает, что количество аналитиков и других, работающих на Уолл-стрит в ближайшие 10-20 лет, вероятно, резко упадет по мере роста производительности, сказал Бочман. Для инвесторов это должно означать более дешевые продукты, которые будут работать лучше.
Время покажет, выполнится ли это обещание. В то же время инвесторы, вероятно, должны проявлять осторожность и, как всегда, пытаться сделать осознанный выбор.
«Инвестиционная публика должна понимать, что не все стратегии работают все время, – сказал Чорон Чо. – И квантовые инвестиции также не застрахованы от убытков».
http://www.marketwatch.com/ (C) Источник
Не является индивидуальной инвестиционной рекомендацией
При копировании ссылка обязательна Нашли ошибку: выделить и нажать Ctrl+Enter