Как AQR сочетает стоимостной подход и количественный анализ

Сергей Гуров

Nov 28, 2024

В одном из недавних текстов старший партнер Movchan’s Group Елена Чиркова рассказывала об инвестиции фонда GEIST, советником которого она является, в один из высокодоходных фондов компании AQR Capital Management, управляемый компьютерной программой. Отбор акций в нем опирается на метод, сочетающий стоимостной подход и количественный анализ, основанный на применении сложных статистических методов обработки больших массивов данных. В чем же может заключаться ценность подобной синергии?

В недавних исследованиях AQR Capital Management было продемонстрировано, что применение моделей прогнозирования доходности акций, в которых влияние отдельных значимых факторов описывается простой линейной функцией, зачастую приводит к неоптимальной аллокации капитала с точки зрения соотношения «избыточная доходность/волатильность». Модели, учитывающие реальные нелинейности во взаимосвязях между прогнозными переменными и будущими доходностями активов, генерируют более высокие коэффициенты Шарпа. При этом аналитики отдельно подчеркивают, что улучшение показателей лонг-шорт портфелей происходит только при включении небольшого количества факторов, которые с точки зрения финансовой теории должны быть напрямую связаны с доходностью акций. Именно здесь и проявляется значимость стоимостного подхода, способного помочь в выборе подобных переменных, улучшить интерпретируемость модели и избежать ситуации «мусор на входе — мусор на выходе» (garbage in, garbage out). 

Другой важный результат, полученный исследователями: методы машинного обучения могут быть полезны и для решения задачи определения подходящего времени для существенного увеличения или уменьшения экспозиции на рынок акций. Но и в этом случае алгоритмические стратегии по маркет-таймингу, основанные на нелинейных моделях, демонстрируют хорошие результаты при включении только экономически значимых переменных. 

Зачем это знать  

Даже если в компьютерную программу, управляющую фондом из группы AQR Capital Management, заложены сложные нелинейные модели прогнозирования будущих доходностей активов, есть весомые основания ей доверять. Тот факт, что программа следует стоимостным принципам, выгодно отличает данный фонд от значительного большинства других количественных фондов. Многие из них имеют высокорискованные стратегии, часто основанные только на анализе исторических цен активов без учета каких-либо фундаментальных экономических показателей. Без этого, как показывают эмпирические исследования, подобные алгоритмы не могут зарабатывать высокие доходности без существенных просадок на длинном временном горизонте.