Почему Уолл-стрит не увидит приближения следующего краха

Аналитики Уолл-стрит не могут спрогнозировать сроки очередного краха на рынке - The Economist в своей статье объясняет, почему.

Многие активы, как предупредил Джейми Даймон в середине октября, «похоже, входят в зону пузыря». Его мнение имеет вес, потому что он управляет крупнейшим банком Америки, JPMorgan Chase, но также и потому, что подобных мнений появляется все больше. Дэвид Соломон, коллега Даймона в Goldman Sachs, говорит об «инвестиционном оптимизме»; Джейн Фрейзер, глава Citigroup, — о «раздутых оценках». Банк Англии недавно предупредил, что «риск резкой коррекции рынка возрос». МВФ опасается «беспорядочной» коррекции, поскольку «цены рисковых активов значительно превышают фундаментальные показатели».

В одном они правы - оценки многих активов головокружительно высоки, пишут авторы материала. Чтобы купить корзину акций американского индекса акций S&P 500, инвесторы теперь платят сумму, в 40 раз превышающую их базовую, циклически скорректированную прибыль — этот кратный показатель был превышен только во время пузыря доткомов, да и то ненамного. Доходность корпоративных облигаций инвестиционного уровня в среднем всего на 0,8 процентного пункта выше доходности аналогичных казначейских облигаций. В последний раз этот кредитный спред был таким низким в 2005 году, в преддверии мирового финансового кризиса. Даже золото, обычно являющееся убежищем, похоже, уязвимо к прихотям трейдеров. После взлета до рекордного максимума 20 октября его цена упала на 7% всего за два дня и сейчас находится на 9% ниже своего пика.

Возможно, одна коррекция уже началась. Когда за ней последуют другие? Для всех, кто надеется обогнать рынок, включая квантовые компании и другие хедж-фонды, обещающие высокую доходность, есть несколько более насущных вопросов.

«Нирвана макротрейдинга заключается в прогнозировании поворотных моментов», — говорит Джеймс Уайт из инвестиционной компании Elm Wealth. Загвоздка в том, что достичь нирваны практически невозможно.

Прогнозирование коррекции сводится к прогнозированию волатильности - склонности цен активов к резким колебаниям. Трейдеры, пытающиеся делать это с акциями, опираются на набор фактов, которые становятся очевидными, если достаточно долго смотреть на график индекса цен акций. Один из них заключается в том, что волатильность «бимодальна», то есть цены двигаются на относительно небольшие расстояния в течение длительного времени, перемежаясь с гораздо более короткими периодами, в течение которых они двигаются очень активно. Другими словами, волатильность имеет тенденцию к резким колебаниям: существуют режимы низкой и высокой волатильности, и между ними мало промежуточных состояний.

Эти режимы коррелируют с общим направлением движения цен активов. В периоды низкой волатильности цены, как правило, стабильны или растут; в периоды высокой волатильности они, как правило, падают. Тот факт, что волатильность в основном остаётся в одном или другом режиме, означает, что в большинстве случаев лучший способ предсказать завтрашнюю волатильность — это использовать сегодняшнюю. Это лежит в основе «авторегрессионных» моделей, используемых трейдерами в банках и инвестиционных компаниях для оценки риска. Такие модели также используются для ценообразования опционов — контрактов, позволяющих трейдерам получать прибыль от резких колебаний цен, — поскольку это требует оценки ожидаемой волатильности. Однако, несмотря на эффективность в повседневной работе, эти модели плохо подходят для прогнозирования резких скачков волатильности, сопровождающих коррекции.

В результате многие трейдеры разрабатывают другие модели в дополнение к своим авторегрессионным, основываясь на внешних факторах, которые могут привести к резкому росту волатильности. Современный подход заключается в использовании машинного обучения для анализа влияния каждой экономической переменной. Корпоративные доходы, ВВП, инфляция, данные о занятости — любой из них или все вместе может способствовать резкому падению настроений. Между тем, машинное обучение — идеальный инструмент для выявления комбинаций, которые могут указывать на уязвимости, неочевидные интуитивно. Bridgewater, один из крупнейших в мире хедж-фондов, славится торговыми стратегиями, основанными на сложных сочетаниях экономических переменных.

К сожалению, лишь немногие из таких стратегий действительно работают достаточно хорошо, чтобы превзойти рынок. «Я не знаю ни одной другой компании, кроме Bridgewater, которая бы успешно использовала эти макромодели», — говорит бывший трейдер конкурирующего хедж-фонда. И даже от лучших из них нельзя ожидать предсказания «чистого шока», например, пандемии. Сама непредсказуемость таких шоков означает, что они обладают наибольшим потенциалом спровоцировать коррекцию. Макромодели могут точно определить ситуации, в которых они могут оказать значительное влияние на рынки, но не момент, когда это произойдет.

У трейдеров есть и другие инструменты, которые они могут использовать для прогнозирования разворота. Поскольку волатильность имеет тенденцию резко возрастать при смене направления цен, импульсные трейдеры часто сбрасывают свои позиции сразу после того, как первое значительное падение прервет серию выигрышей. Корреляция между различными классами активов иногда служит ранним предупреждением о надвигающейся коррекции. Например, классическим признаком того, что инвесторы перешли в режим «безрискового» инвестирования, является падение цен на акции одновременно с ростом цен на активы-убежища, такие как золото и казначейские облигации.

Хороший способ улучшить прогнозы, основанные на ошибочных моделях, считает руководитель отдела количественных стратегий другого крупного хедж-фонда, — это объединить множество независимых. Даже в этом случае лучшее, на что может надеяться трейдер, — это своевременно распознать коррекцию и сократить свои потери. Лучшие аналитики Уолл-стрит могут предупредить о крахе, но не ждите, что они скажут, когда он наступит.