- Специальный корреспондент
Джим Саймонс - один из самых успешных менеджеров хедж-фондов в истории. Основатель инвестиционной компании Renaissance Technologies и фонда Medallion - самого результативного и самого закрытого фонда в современной финансовой истории. Попробуем собрать информацию из разных источников и разобраться, в чем секрет успеха. Ведь подходы к управлению деньгами, используемые Саймонсом, будут полезны всем, кто управляет деньгами на фондовом рынке.
Джим Саймонс в Stony Brook University
В 1978 году в возрасте 40 лет Саймонс покинул науку, чтобы заняться трейдингом. Его коллеги и семья считали, что он совершает огромную ошибку - зачем отказываться от многообещающей карьеры в математике, чтобы попытаться обогнать рынок?
Когда в начале 1980-х годов Джим Саймонс создал Renaissance Technologies и впервые применил свои математические способности к инвестированию, фундаментальный анализ все еще был королем на финансовых рынках. Это было тогда, когда персональные компьютеры только начали появляться, и технический анализ был далеко не так популярен, как сейчас. Большинству технических аналитиков все еще приходилось проходить через кропотливый процесс составления графиков вручную. Термин “квантовая торговля”, который относится к компьютеризированным торговым стратегиям, созданным на основе количественного анализа больших объемов данных, даже не существовал.
Первый офис Renaissance Technologies
Опираясь на свой опыт и навыки математика и взломщика кодов, Саймонс смотрел на рынок принципиально по-другому. Он решил подойти к трейдингу, создав математические модели с использованием алгоритмов и автоматизированной торговли, что в наши дни является обычным делом в крупных инвестиционных фирмах, но тогда это было совершенно неслыханно.
В то время было два популярных направления мысли: а) рынок эффективен - вся информация уже в ценах и переиграть рынок невозможно; и б) если вы были кем-то особенным, как Уоррен Баффет или Питер Линч, то могли бы получить преимущество, разговаривая с руководством компаний и бесконечно изучая их отчетность.
Но Джим Саймонс не верил ни в один из этих подходов и решил искать закономерности в движении рыночных цен. Если он сможет определить на рынке повторяющиеся паттерны, то сможет заработать большие деньги.
Джеймс Акс
Саймонс привлек к консультированию математика-кодировщика Элвина Берлекэмпа из Беркли, который выкупил долю Акса и изменил алгоритм для торговли краткосрочными паттернами, увеличив объемы высокочастотного трейдинга (High Frequency Trading). Математики решили, алгоритмам будет проще предсказать события на рынке, если периоды удержания позиций максимально сократятся.
Элвин Берлекэмп
В 1990 году, на третьем году своей деятельности, фонд показал доходность 59%.
Следующий всплеск талантов, большая часть которого остается ядром компании по сей день, обеспечила команда математиков из исследовательского центра IBM имени Томаса Уотсона, которая работала над проблемами распознавания речи и машинного перевода.
Незадолго до этого двое из них, Боб Мерсер и Питер Браун, пришли к менеджменту IBM в 1993 со смелым предложением. Они просили позволить им строить модели, которые управляли бы колоссальным на тот момент пенсионным фондом компании. Руководство IBM их проигнорировало, задав вопрос: что компьютерные лингвисты могут знать об управлении инвестициями?
Мерсер и Браун
В 1993 году Саймонс нанял Мерсера и Брауна. Это партнерство оказалось прочным и очень успешным. Medallion стал одновременно создавать позиции с тысячами инструментов.
Джим Саймонс
Чистая доходность от вложений в фонд Medallion (после уплаты комиссии)
Успех Renaissance, конечно, безотрывно связан с людьми, которые создавали его, улучшали и поддерживали модели Medallion.
Из всех его сотрудников треть имеют докторские степени, но не в области финансов, а в таких областях, как информатика, физика, математика и статистика. Ренессанс был назван “лучшим физико-математическим факультетом в мире” и избегает нанимать кого-либо даже с малейшим намеком на причастность Уолл-стрит.
Информация
Существует гораздо больше факторов, влияющих на рынок, чем мы, простые люди, осознаем. Статистические методы позволяют выявить тонкие и многомерные причинно-следственные связи между факторами и рынком. С самого начала Ренессанс собирал обширные архивы данных обо всем - от экономических показателей до погоды. Количество и качество этих данных играли ключевую роль в том, что алгоритмы могли обнаружить тонкие и нераскрытые предикторы рыночных моделей.
Саймонс использовал “big data” примерно на 20 лет раньше, чем кто-либо другой. Он отправлялся в Федеральную резервную систему на Манхэттене и получал данные о ценах за последние десятилетия по самым разным активам. Позже он даже анализировал данные, уходящие вглубь веков, вплоть до 1700-х годов. Как-то Саймонс рассматривал возможное влияние солнечных пятен и лунных фаз на рынки. Или, например, если бы в газете появилась статья о нехватке хлеба в Сербии, компьютеры Ренессанса просеяли бы прошлые примеры нехватки хлеба и роста цен на пшеницу, чтобы увидеть, как реагируют цены.
Однажды команда улучшила свои прогностические алгоритмы, разработав довольно простую меру того, сколько раз та или иная компания упоминалась в новостной ленте – независимо от того, были ли упоминания положительными, отрицательными или даже чистыми слухами.
Качественное тестирование исторических данных дает фонду огромное преимущество. На рынках торгуют люди и их оценки ситуаций, эмоции и реакции создают ценовые паттерны, которые будут повторяться в будущем. Фонд Медальон как губка впитывает терабайты информации, покупая дорогое оборудование, чтобы переварить, сохранить и проанализировать данные, ища надежные паттерны.
Когда команда из IBM пришла в Renaissance, Medallion какое-то время уже получал относительно высокую доходность. В те ранние дни аномалии было легко обнаружить и использовать. Ученый из Renaissance как то заметил, что время закрытия торгов на опционы и фьючерсы Standard & Poor’s расходилось на 15 минут. Эту деталь он на некоторое время превратил в генерирующую прибыль машину, рассказал один из бывших инвесторов фонда.
Другой квант обнаружил корреляции внутри рынков, разбитые на небольшие временные периоды. Он начал рассматривать такие вещи, как: “Если золото растет в пятницу днем, что оно делает в понедельник утром?” Глядя на эти виды корреляций, он, наконец, нашел повторяющиеся паттерны, из которых можно построить надежные торговые системы.
Кванты выжимали все до последней капли. Взятые вместе, такие отклонения приносили серьезные деньги — сперва миллионы, а затем и миллиарды.
Но по-настоящему Фонд взлетел, когда он начал заниматься акциями. Первоначально основное внимание уделялось облигациям, сырьевым товарам и валютам. Однако для роста фонда требовалось гораздо больше активов.
С приходом Мерсера и Брауна в команду была закодирована совершенно новая система на большее количество инструментов, которая, по сути, была сложной версией статистического арбитража.
Сегодня стратегия Medallion включает в себя удержание тысяч длинных и коротких позиций и используют примерно такой алгоритм действий:
Проще говоря, фонд Medallion зарабатывает деньги почти так же, как и казино. У «дома» небольшой перевес, но маленькие победы со временем могут привести к большой прибыли.
Сегодня Medallion использует десятки «стратегий», который вместе работают как одна система. Код, на котором держится работа фонда, состоит из нескольких миллионов строк, утверждают близкие к компании люди. Разные команды отвечают за разные сферы исследований.
После того, как вы создадите прибыльную торговую систему, вы должны торговать в рамках нее последовательно и дисциплинированно. Ни одна торговая система не будет работать, если ей не следовать достаточно долго, чтобы позволить «взять» статистическое преимущество, на основе которого она создана. Все системы имеют просадки или полосы потерь, даже те, которые используются фондом Medallion. У всех трейдеров бывают моменты, когда они хотят перестать действовать согласно своему торговому плану.
Medallion отличается от большинства тем, что не отклоняется от торгового плана. “Они ученые и математики, они не обязательно чувствуют себя так эмоционально, как вы и я, они своего рода другая порода ... Если вы полагаетесь на модели и научный метод, то вы можете превзойти рынок” - Грегори Цукерман из The Wall Street Journal.
Колебания и просадки
Диверсификация в акции стала большим прорывом для Renaissance и позволила фонду Medallion увеличить свой размер до 10 миллиардов долларов. Одним из ключевых преимуществ рынка акций является большое количество доступных инструментов. Цукерман упоминает, Renaissance может иметь 4000 длинных и 4000 коротких позиций в акциях в любой момент времени. Заключение сделок по такому огромному количеству активов оказывает глубокое влияние на риск портфеля и просадку. Рисунок ниже иллюстрирует влияние торговли большим количеством некоррелированных активов на волатильность портфеля.
Слева 1 актив; По центру 100 активов; Справа 10000 активов.
Чем больше количество инструментов в портфеле, тем меньше колебания стоимости портфеля, а значит ниже риски. Широкая диверсификация позволяет фонду снизить общие риски портфеля и увеличить кредитное плечо, привлекая деньги на максимально выгодных условиях
Кредитное плечо
Известный на весь мир пример фонда Long-Term Capital Management (LTCM), это хрестоматийный пример того, когда очень умные люди (нобелевские лауреаты) недостаточно умны, чтобы понять риск. LTCM зарабатывал сверхприбыль, используя до 25-кратного кредитного плеча. Однако отсутствие понимания, связанных с этим рисков, привело его катастрофической гибели в 1998 году. Ренессанс, с другой стороны, уже более 30 лет демонстрирует глубокое понимание риска. Команда Саймонса разработала очень удачное решение для использования кредитного плеча.
Возможность использования заемных средств позволяет фонду поддерживать крайне высокую доходность. Система с доходностью 0,015% в день за год даст скромные 4%. Однако та же система с доступом к кредитному плечу 12,5x генерирует совокупную годовую доходность в размере 60%.
Сегодня доля средств, переданных в индексные фонды достигла 50% и продолжает расти. Эта тенденция может негативно сказаться на Medallion, поскольку фонд, по сути, зарабатывает за счет людей, которые самостоятельно принимают решения, неправильно реагируя на различные рыночные ситуации.
Данные: Renaissance располагает огромным количеством качественных данных обо всем, что может отдаленно влиять на движение цен. Они были одними из первых, кто начал собирать и исследовать архивы данных.
Машинное обучение: Renaissance очень рано применил свои алгоритмы статистического обучения для выявления прогностических данных и статистически значимых повторяющихся паттернов на рынке. Их раннее внедрение машинного обучения на рынке акций внесло огромных вклад в успех.
Ограничения ликвидности: Каждый актив торгуется в пределах имеющихся ограничений ликвидности, чтобы позволить Medallion входить и выходить из рынка без чрезмерного воздействия или риска.
Скрытность: Позиции вводятся и выводятся таким образом, чтобы скрыть свою активность от рынка.
Точные затраты: Когда статистическое преимущество невелико, наличие точной оценки затрат на сделку улучшает идентификацию возможностей, которые целесообразно использовать.
Дисциплина: еще один важный урок от Джима Саймонса заключается в том, что прибыльная торговля строится на основе математики, но человек должен иметь дисциплину, чтобы следовать математике, не позволяя эмоциям влиять и «отключать» прибыльную систему.
Диверсификация: Medallion, по общему мнению, торгует 8000 активами в длинную/короткую позицию со средней продолжительностью сделки около 2 дней. Применение рыночного нейтрального подхода к такой большой базе активов значительно снижает волатильность и просадки.
Кредитное плечо: Все вышеперечисленные лучшие практики лежат в основе доступа к значительному кредитному плечу. Цукерман оценивает сделки Medallion в среднем с кредитным плечом от 12x до 20x. Историческая доходность от Medallion без левереджа аналогична индексу S&P 500. Однако эффективное использование заемных средств сделало фонд великим.
Саймонс и команда
Предки Джима Саймонса переселились в США из Российской империи в конце 19 века. Сам он родился в 1938 году и с детства увлекался математикой. Учился в Массачусетском технологическом (MIT), защитил докторскую в Беркли, преподавал в Гарварде. C середины 1960-х Саймонс занимался дешифровкой секретных кодов в Институте оборонного анализа США (IDA), откуда был уволен за критику вьетнамской военной кампании. После чего в 1968 году на 10 лет возглавил математический факультет Stony Brook University.
Джим Саймонс в Stony Brook University
В 1978 году в возрасте 40 лет Саймонс покинул науку, чтобы заняться трейдингом. Его коллеги и семья считали, что он совершает огромную ошибку - зачем отказываться от многообещающей карьеры в математике, чтобы попытаться обогнать рынок?
Когда в начале 1980-х годов Джим Саймонс создал Renaissance Technologies и впервые применил свои математические способности к инвестированию, фундаментальный анализ все еще был королем на финансовых рынках. Это было тогда, когда персональные компьютеры только начали появляться, и технический анализ был далеко не так популярен, как сейчас. Большинству технических аналитиков все еще приходилось проходить через кропотливый процесс составления графиков вручную. Термин “квантовая торговля”, который относится к компьютеризированным торговым стратегиям, созданным на основе количественного анализа больших объемов данных, даже не существовал.
Первый офис Renaissance Technologies
Опираясь на свой опыт и навыки математика и взломщика кодов, Саймонс смотрел на рынок принципиально по-другому. Он решил подойти к трейдингу, создав математические модели с использованием алгоритмов и автоматизированной торговли, что в наши дни является обычным делом в крупных инвестиционных фирмах, но тогда это было совершенно неслыханно.
В то время было два популярных направления мысли: а) рынок эффективен - вся информация уже в ценах и переиграть рынок невозможно; и б) если вы были кем-то особенным, как Уоррен Баффет или Питер Линч, то могли бы получить преимущество, разговаривая с руководством компаний и бесконечно изучая их отчетность.
Но Джим Саймонс не верил ни в один из этих подходов и решил искать закономерности в движении рыночных цен. Если он сможет определить на рынке повторяющиеся паттерны, то сможет заработать большие деньги.
Саймонс начал набирать математиков и специалистов по моделированию данных знакомых ему еще со времен работы в Институте оборонного анализа (IDA) и Университета Стоуни-Брук. Но в течение 10 лет он получал доходность на среднерыночном уровне, пока наконец не привлек к работе алгебраиста Джеймса Акса. Тот доработал существующие модели на основе корреляций, которые компьютеры искали во всех данных, накопленных Саймонсом. Вместе с Аксом была создана компания Axcom Ltd., переросшая в 1998 году в фонд Medallion. В 1989 году после просадки стоимости активов между Саймонсом и Аксом произошел конфликт, и последний покинул компанию.
Джеймс Акс
Саймонс привлек к консультированию математика-кодировщика Элвина Берлекэмпа из Беркли, который выкупил долю Акса и изменил алгоритм для торговли краткосрочными паттернами, увеличив объемы высокочастотного трейдинга (High Frequency Trading). Математики решили, алгоритмам будет проще предсказать события на рынке, если периоды удержания позиций максимально сократятся.
Элвин Берлекэмп
В 1990 году, на третьем году своей деятельности, фонд показал доходность 59%.
Следующий всплеск талантов, большая часть которого остается ядром компании по сей день, обеспечила команда математиков из исследовательского центра IBM имени Томаса Уотсона, которая работала над проблемами распознавания речи и машинного перевода.
Незадолго до этого двое из них, Боб Мерсер и Питер Браун, пришли к менеджменту IBM в 1993 со смелым предложением. Они просили позволить им строить модели, которые управляли бы колоссальным на тот момент пенсионным фондом компании. Руководство IBM их проигнорировало, задав вопрос: что компьютерные лингвисты могут знать об управлении инвестициями?
Мерсер и Браун
В 1993 году Саймонс нанял Мерсера и Брауна. Это партнерство оказалось прочным и очень успешным. Medallion стал одновременно создавать позиции с тысячами инструментов.
Саймонсу было 50 лет, прежде чем он добился успеха в трейдинге, и 60, прежде чем ему удалось привлечь значительные инвестиции в фонд. Сегодня состояние Саймонса оценивается в сумму более 20 млрд. долл. Его история - это урок стойкости, настойчивости и веры в себя.
Джим Саймонс
Результаты
Хедж-фонд Medallion, созданный Renaissance, специализируется на диверсифицированной системной торговле с использованием индивидуальных количественных моделей, полученных на основе статистического анализа исторических ценовых паттернов. Как говорят, «его деятельность - одно из чудес современного финансового мира. Это технологический эквивалент лицензии на печать денег.» В течение 30 лет, начиная с 1988 года, доходность фонда Medallion составляла в среднем 66% годовых. Или 39% после вычета комиссии, которую фонд оставляет себе.Для людей извне загадка загадок как Medallion может удерживать такую среднюю годовую доходность на протяжении длительного периода. «Даже после стольких лет они легко превосходят любые попытки копирования их модели», — рассказывает Филипп Бонефой, бывший инвестор Medallion, позже соосновавший квантовую компанию Eleuthera Capital, базирующуюся в Швейцарии.
Чистая доходность от вложений в фонд Medallion (после уплаты комиссии)
Секреты успеха
ЛюдиУспех Renaissance, конечно, безотрывно связан с людьми, которые создавали его, улучшали и поддерживали модели Medallion.
Из всех его сотрудников треть имеют докторские степени, но не в области финансов, а в таких областях, как информатика, физика, математика и статистика. Ренессанс был назван “лучшим физико-математическим факультетом в мире” и избегает нанимать кого-либо даже с малейшим намеком на причастность Уолл-стрит.
Другой вероятной движущей силой успеха Medallion является высокий уровень мотивации и удержания сотрудников в Renaissance, что позволяет фирме держать в секрете свои собственные алгоритмы и стратегии.
Информация
Существует гораздо больше факторов, влияющих на рынок, чем мы, простые люди, осознаем. Статистические методы позволяют выявить тонкие и многомерные причинно-следственные связи между факторами и рынком. С самого начала Ренессанс собирал обширные архивы данных обо всем - от экономических показателей до погоды. Количество и качество этих данных играли ключевую роль в том, что алгоритмы могли обнаружить тонкие и нераскрытые предикторы рыночных моделей.
Саймонс использовал “big data” примерно на 20 лет раньше, чем кто-либо другой. Он отправлялся в Федеральную резервную систему на Манхэттене и получал данные о ценах за последние десятилетия по самым разным активам. Позже он даже анализировал данные, уходящие вглубь веков, вплоть до 1700-х годов. Как-то Саймонс рассматривал возможное влияние солнечных пятен и лунных фаз на рынки. Или, например, если бы в газете появилась статья о нехватке хлеба в Сербии, компьютеры Ренессанса просеяли бы прошлые примеры нехватки хлеба и роста цен на пшеницу, чтобы увидеть, как реагируют цены.
Однажды команда улучшила свои прогностические алгоритмы, разработав довольно простую меру того, сколько раз та или иная компания упоминалась в новостной ленте – независимо от того, были ли упоминания положительными, отрицательными или даже чистыми слухами.
Качественное тестирование исторических данных дает фонду огромное преимущество. На рынках торгуют люди и их оценки ситуаций, эмоции и реакции создают ценовые паттерны, которые будут повторяться в будущем. Фонд Медальон как губка впитывает терабайты информации, покупая дорогое оборудование, чтобы переварить, сохранить и проанализировать данные, ища надежные паттерны.
Сигналы
Когда команда из IBM пришла в Renaissance, Medallion какое-то время уже получал относительно высокую доходность. В те ранние дни аномалии было легко обнаружить и использовать. Ученый из Renaissance как то заметил, что время закрытия торгов на опционы и фьючерсы Standard & Poor’s расходилось на 15 минут. Эту деталь он на некоторое время превратил в генерирующую прибыль машину, рассказал один из бывших инвесторов фонда.
Другой квант обнаружил корреляции внутри рынков, разбитые на небольшие временные периоды. Он начал рассматривать такие вещи, как: “Если золото растет в пятницу днем, что оно делает в понедельник утром?” Глядя на эти виды корреляций, он, наконец, нашел повторяющиеся паттерны, из которых можно построить надежные торговые системы.
Кванты выжимали все до последней капли. Взятые вместе, такие отклонения приносили серьезные деньги — сперва миллионы, а затем и миллиарды.
Но по-настоящему Фонд взлетел, когда он начал заниматься акциями. Первоначально основное внимание уделялось облигациям, сырьевым товарам и валютам. Однако для роста фонда требовалось гораздо больше активов.
С приходом Мерсера и Брауна в команду была закодирована совершенно новая система на большее количество инструментов, которая, по сути, была сложной версией статистического арбитража.
Сегодня стратегия Medallion включает в себя удержание тысяч длинных и коротких позиций и используют примерно такой алгоритм действий:
- оценивают финансовые инструменты на основе сложных математических моделей и собственных алгоритмов;
- находят два разных инструмента, один из которых относительно дорог, а другой — относительно дёшев;
- покупают один и продают другой, делая ставку на то, что в какой-то момент цены должны вернуться к надлежащему уровню.
Боб Мерсер как-то сказал, что Medallion прав в 50,75% случаев. И добавил, «когда речь идет о миллионах сделок, таким образом можно заработать миллиарды.”
Проще говоря, фонд Medallion зарабатывает деньги почти так же, как и казино. У «дома» небольшой перевес, но маленькие победы со временем могут привести к большой прибыли.
Так и есть. Medallion превратил инвестиции в размере 100 долларов в фонд в начале 1988 года в 400 млн. долл. в 2020 году. Для сравнения, 100 долларов, вложенных в фондовый рынок в 1988 года, выросли бы до 2000 долларов за тот же период времени с реинвестированием дивидендов.
Сегодня Medallion использует десятки «стратегий», который вместе работают как одна система. Код, на котором держится работа фонда, состоит из нескольких миллионов строк, утверждают близкие к компании люди. Разные команды отвечают за разные сферы исследований.
Дисциплина
После того, как вы создадите прибыльную торговую систему, вы должны торговать в рамках нее последовательно и дисциплинированно. Ни одна торговая система не будет работать, если ей не следовать достаточно долго, чтобы позволить «взять» статистическое преимущество, на основе которого она создана. Все системы имеют просадки или полосы потерь, даже те, которые используются фондом Medallion. У всех трейдеров бывают моменты, когда они хотят перестать действовать согласно своему торговому плану.
Medallion отличается от большинства тем, что не отклоняется от торгового плана. “Они ученые и математики, они не обязательно чувствуют себя так эмоционально, как вы и я, они своего рода другая порода ... Если вы полагаетесь на модели и научный метод, то вы можете превзойти рынок” - Грегори Цукерман из The Wall Street Journal.
Команда Renaissance рассматривает нарративы, за которые цепляется большинство инвесторов, чтобы объяснить движение цен, как странные и даже опасные, потому что они порождают неуместную уверенность в том, что рыночные ситуации могут быть адекватно поняты, а будущие цены предсказаны. Сотрудник Ренессанса как-то сказал, если бы это зависело от него, акции имели бы номера, а не названия, чтобы на инвесторов меньше давила история, стоящая за компанией.
Колебания и просадки
Диверсификация в акции стала большим прорывом для Renaissance и позволила фонду Medallion увеличить свой размер до 10 миллиардов долларов. Одним из ключевых преимуществ рынка акций является большое количество доступных инструментов. Цукерман упоминает, Renaissance может иметь 4000 длинных и 4000 коротких позиций в акциях в любой момент времени. Заключение сделок по такому огромному количеству активов оказывает глубокое влияние на риск портфеля и просадку. Рисунок ниже иллюстрирует влияние торговли большим количеством некоррелированных активов на волатильность портфеля.
Слева 1 актив; По центру 100 активов; Справа 10000 активов.
Чем больше количество инструментов в портфеле, тем меньше колебания стоимости портфеля, а значит ниже риски. Широкая диверсификация позволяет фонду снизить общие риски портфеля и увеличить кредитное плечо, привлекая деньги на максимально выгодных условиях
Кредитное плечо
Известный на весь мир пример фонда Long-Term Capital Management (LTCM), это хрестоматийный пример того, когда очень умные люди (нобелевские лауреаты) недостаточно умны, чтобы понять риск. LTCM зарабатывал сверхприбыль, используя до 25-кратного кредитного плеча. Однако отсутствие понимания, связанных с этим рисков, привело его катастрофической гибели в 1998 году. Ренессанс, с другой стороны, уже более 30 лет демонстрирует глубокое понимание риска. Команда Саймонса разработала очень удачное решение для использования кредитного плеча.
Возможность использования заемных средств позволяет фонду поддерживать крайне высокую доходность. Система с доходностью 0,015% в день за год даст скромные 4%. Однако та же система с доступом к кредитному плечу 12,5x генерирует совокупную годовую доходность в размере 60%.
Слабые места
С 1970-х годов на рынке управления деньгами набирает популярность идея пассивного (индексного) инвестирования. В рамках него инвесторы отказываются от попыток выбирать самостоятельно акции с целью переиграть рынок и составляют портфель в полном соответствии со структурой выбранных индексов. То есть создают портфель, который является уменьшенной копией рынка в целом. При пассивном подходе решения как бы принимает сам индекс, а управляющий просто копирует индексный портфель и получает среднерыночную доходность. (на канале мы уже обсуждали причины роста популярности пассивного инвестирования)Сегодня доля средств, переданных в индексные фонды достигла 50% и продолжает расти. Эта тенденция может негативно сказаться на Medallion, поскольку фонд, по сути, зарабатывает за счет людей, которые самостоятельно принимают решения, неправильно реагируя на различные рыночные ситуации.
Вторым слабым местом фонда является рыночная ликвидность. Саймонс почти с самого начала определил, что общий размер фонда может влиять на его эффективность: «слишком много денег убивает прибыль». Попросту говоря, торговым системам Renaissance становится тесно на рынке и их эффективность снижается. На данный момент Саймонс ограничивает активы под управлением Medallion суммой между в $10 млрд, только вдвое больше того, что было 10 лет назад. Прибыль не реинвестируется и распределяется каждые шесть месяцев.
Заключение
Большой секрет фонда Medallion в том, что его нет. Успех сводится к тому, чтобы все делать правильно, используя высочайший уровень компетенций во всех компонентах, из которых и складывается правильный трейдинг. Это и приводит к непревзойденному результату.Данные: Renaissance располагает огромным количеством качественных данных обо всем, что может отдаленно влиять на движение цен. Они были одними из первых, кто начал собирать и исследовать архивы данных.
Машинное обучение: Renaissance очень рано применил свои алгоритмы статистического обучения для выявления прогностических данных и статистически значимых повторяющихся паттернов на рынке. Их раннее внедрение машинного обучения на рынке акций внесло огромных вклад в успех.
Ограничения ликвидности: Каждый актив торгуется в пределах имеющихся ограничений ликвидности, чтобы позволить Medallion входить и выходить из рынка без чрезмерного воздействия или риска.
Скрытность: Позиции вводятся и выводятся таким образом, чтобы скрыть свою активность от рынка.
Точные затраты: Когда статистическое преимущество невелико, наличие точной оценки затрат на сделку улучшает идентификацию возможностей, которые целесообразно использовать.
Дисциплина: еще один важный урок от Джима Саймонса заключается в том, что прибыльная торговля строится на основе математики, но человек должен иметь дисциплину, чтобы следовать математике, не позволяя эмоциям влиять и «отключать» прибыльную систему.
Диверсификация: Medallion, по общему мнению, торгует 8000 активами в длинную/короткую позицию со средней продолжительностью сделки около 2 дней. Применение рыночного нейтрального подхода к такой большой базе активов значительно снижает волатильность и просадки.
Кредитное плечо: Все вышеперечисленные лучшие практики лежат в основе доступа к значительному кредитному плечу. Цукерман оценивает сделки Medallion в среднем с кредитным плечом от 12x до 20x. Историческая доходность от Medallion без левереджа аналогична индексу S&P 500. Однако эффективное использование заемных средств сделало фонд великим.
