Джим Симонс – трейдер, который разобрался с рынками, часть 5

  В последней части тщательного анализа текста книги о Джиме Саймонсе «Человек, который разгадал рынок» я предлагаю более подробно взглянуть на стратегии, разработанные для фондового рынка

  Исследователи, работающие в фонде «Медальон», не имели удачи или хороших идей о том, как с самого начала выяснить данные фондового рынка. Ряд аномалий, обнаруженных на контрактных рынках, не сработал на акциях американских компаний. Прорыв пришел извне.
  Еще в 1980-х годах банк Morgan Stanley изобрел и реализовал идею своего рода арбитража: 10% компаний, которые упали наиболее сильно на предыдущей неделе, были куплены, и 10% компаний, которые выросли больше всего за это время. Мы не знаем точно из книги, была ли эта стратегия перенесена непосредственно в фонд Саймонса, но мы с большой уверенностью знаем о другом методе арбитража, который также исходит оттуда.
  Играется между парами компаний с одинаковым профилем. Мы знаем это как «торговля парами» и до сих пор используются фондами, инвестирующими с помощью алгоритмов. Роберт Фрей работал в Morgan Stanley, который после своего отъезда основал свою компанию Kepler Financial, которую позже перешел к Джиму Саймонсу. Что это за арбитраж, который дал старт Медальону, хотя в отдельном отделе, занимающемся фондовым рынком?
  Ну, между компаниями с аналогичным профилем существует спред с более или менее постоянной пропорцией между ставками. Если одна из компаний внезапно движется в одном направлении, особенно если она не сопровождается новой информацией, то можно ожидать, что компания-близнец вскоре предпримет аналогичное движение, которое выровняет постоянные отношения между их ценами, или это первое восходит . Например, если обменный курс Пепси увеличивается, вы можете ожидать повышения обменного курса Коли или коррекции Пепси в данный момент.
  Эти совпадающие шаги иногда могут длиться всего несколько секунд, что для компьютера, подключенного к системе фондового рынка, является достаточным временем для совершения прибыльной арбитражной сделки. Это теоретически без риска, потому что арбитраж состоит в том, что одна из этих двух компаний покупается, а другая одновременно продает короткие (короткие продажи), и после корректировки спрэда позиции закрываются.
  Движение одного из них часто не связано с событиями или основаниями, но обычно носит технический характер. Например, крупный инвестор избавляется от большого пакета акций одной из компаний, что приводит к снижению цены и лишению ликвидности со стороны покупки, что может сопровождаться дополнительными заказами на продажу или стоп-лоссом других инвесторов.
  Я, наверное, не единственный, кого всегда удивляло это относительно стабильное «техническое» распространение между похожими компаниями. Я не могу найти разумного оправдания этому, но я признаю, что именно так оно и работает, и на фондовой бирже есть огромные силы, которые следят за этим распространением, которое в какой-то момент превращается в своего рода самоисполняющееся пророчество.
  Следующим шагом в этом развитии фондового отдела был поиск факторов, которые имеют отношение к созданию движения компании и могут быть статистически смоделированы. У каждой компании есть фиксированный набор таких факторов, как зависимость от движения всего рынка или процентных ставок, но есть специфические факторы , такие как изменения цен на нефть в случае самолетные линии. Он также начал использоваться статистически при торговле парами. Если одна из компаний реагировала на конкретные факторы в паре, а другая не реагировала или не реагировала чрезмерно, арбитраж был применен.
  Таким образом, Medallion все время занимал нейтральную позицию на рынке , ни в одной компании не использовались методы направленного инвестирования.
  Это оказалось эффективным, но только в теории. Несмотря на прекрасные идеи для достижения преимущества, практическая реализация их превзошла возможности тогдашней доинтернетной технологии. Имелась нехватка ликвидности, короткие продажи не всегда были успешными, превышались лимиты левереджа, которые приходилось корректировать вручную и т. Д. На бумаге все выглядело выгодно, торговля была плохой.
  Только приход IBM в Медальон специалистов по компьютерной лингвистике – Мерсера и Брауна – в 1995 году позволил исправить все ошибки и, наконец, получить прибыль с помощью этих стратегий. Они объединяют в один плавный алгоритм все, что ранее было разбросано по множеству отдельных кодов. В то же время новый алгоритм получил адаптивные свойства, т. Е. Он мог учиться на данных и собственных ошибках , что в 90-е годы стало прыжком в гиперпространство. Эта система выполняла цикл проверки правильности всех элементов и исправления недостатков несколько раз в час.
  Это позволило добавить в код новый тип стратегии, которую они всегда распознавали как вторичную – , когда курс компании быстро выходил за пределы волатильности, он воспроизводился от встречного к обратному.
  Затем были предприняты попытки найти прогностические взаимосвязи в квартальных финансовых отчетах компаний, но это безрисковое систематическое преимущество не использовалось . Они нашли ее в немного разных местах. Например, включенный код:
  – отношения между движениями компании и ожиданиями прибыли со стороны аналитиков ,
  – сохранение курсов после объявления финансовых отчетов ,
  – влияние финансовых потоков или расходов на исследования в компаниях,
  – взаимосвязь между последовательных выпусков и изменениями ставок,
  – зависимость курсов от цитат компании в СМИ , независимо от того, положительная или отрицательная, или только сплетня.
  Разработка начала приближать их к торговле на высоких частотах, хотя они никогда не заявляли о себе в этом лагере. Количество ежедневных транзакций достигло 150 000-300 000 штук в день, хотя значительное количество из них были просто заказами, размещенными во многих небольших партиях, чтобы не перемещаться слишком много на рынке.
  Это позволило фонду сжать 98,5% своей прибыли в 2000 году. Новые исследователи обнаружили сходные отношения, описанные выше, на фондовых биржах по всему миру, что позволило диверсифицировать сделки и снизить корреляцию с рыночными индексами. В 2003 году они достигли индекса Шарпа 6 (!), Что означает практически отсутствие риска.
  Стратегии охватывали все более широкие круги факторов, которые могут влиять на цены акций и которые можно систематически моделировать. Помимо стандартных финансовых показателей всех типов было добавлено все, что можно было определить количественно, например, отслеживание конкретных выражений в социальных сетях.
  Наконец они достигли уровня метаанализа. Он был основан на обнаружении математических отношений не только между отдельными факторами и ценой, но и на поиске статистически значимых отношений между самими факторами – которые, когда и в каких взаимодействиях становятся важными, как они влияют друг на друга и компании. Это перекрывалось с анализом нюансов в реляционном поведении компаний между собой, которые они назвали « многомерными аномалиями» .
  Одно всегда было очевидно: позиция в тысячах транзакций должна была быть нейтральной к рынку, потому что эти аномалии играли на многих компаниях одновременно с покупкой или короткой продажей.
  Все это перекрывалось алгоритмом , позволяющим размещать ордера интеллектуальным и нелинейным способом , чтобы никто извне не мог угадать, в какую игру играют в данный момент, и не слишком сильно двигать рыночные ордера. И если, например, стратегия показала, что между 9 и 10 часами некоторый инструмент статистически увеличивается на 0,1%, то ордер не выполнялся индивидуально в 9:00, а был разбит на множество мелких, размещенных непредсказуемым образом в течение этого времени.
  Поиск всех математических связей продолжается и сегодня. Однако, даже если бы кто-то хотел объяснить, что они вытесняют из этой прибыли, описание этих стратегий превысило бы возможности восприятия слушателя, не говоря уже о том, что некоторые из них сами не имели бы представления, потому что является продуктом поиска самих машин, и поэтому частично просто “черные ящики”.
  Давайте добавим, что Саймонс изобрел необычное кредитное плечо для этих своих транзакций. Что ж, банки продали ему барьерные опционы с кредитным плечом x7, и в то же время купили на свой счет акции, указанные фондами Simons, в соответствии с сигналами, генерируемыми стратегиями. По словам юристов, это сэкономило деньги на налогах, но налоговые органы не разделяли эту точку зрения, что привело Саймонса в комитет Сената и в итоге стоило немало денег.
  Следующим уровнем эволюции стало создание в 2005 году новых фондов, открытых для ресурсов учреждений за пределами фьючерсов RIEF и RIFF. Тем не менее, мы не знаем много об их действиях в книге. Идея с самого начала заключалась в том, что они должны были основываться на стратегиях, уже действующих в Медальоне, но перенесенных в долгосрочную шкалу, то есть математические зависимости, обнаруженные в еженедельных, ежемесячных и годовых данных. Что также может быть своего рода вдохновением для тех, кто хочет идти по тому же пути.
  Я закрываю анализ увлекательных энтузиастов книготорговли. На десерт я добавлю обещанные стратегии в ближайшем будущем, ссылаясь на идеи, разработанные Саймонсом за 3 десятилетия.
  –kat–