איך AQR משלבת גישת שווי וניתוח כמותי
סרגיי גורוב
Nov 28, 2024באחד מהטקסטים האחרונים, השותפה הבכירה של Movchan’s Group, ילנה צ'ירקובה סיפרה על השקעת הקרן GEIST, שהיועצת שלה היא, באחד מהקרנות הגבוהות התשואה של חברת AQR Capital Management, המנוהלת על ידי תוכנית מחשב. בחירת המניות בה מתבססת על שיטה המשלבת גישה ערכית וניתוח כמותי, המבוסס על יישום שיטות סטטיסטיות מורכבות לעיבוד מסדי נתונים גדולים. מה יכולה להיות הערך של סינרגיה כזו?
ב מחקרים אחרונים של AQR Capital Management הודגם, כי יישום מודלים לחיזוי תשואות מניות, שבהם השפעת גורמים משמעותיים בודדים מתוארת על ידי פונקציה ליניארית פשוטה, לעיתים קרובות מובילה להקצאת הון לא אופטימלית מבחינת יחס "תשואה עודפת/תנודתיות". מודלים המתחשבים באי-לינאריות אמיתיות בקשרים בין משתנים חזויים לתשואות עתידיות של נכסים, מייצרים מקדמי שארפ גבוהים יותר. עם זאת, האנליסטים מדגישים במיוחד כי שיפור המדדים של תיקי לונג-שורט מתרחש רק כאשר כוללים מספר קטן של גורמים, שלפי התיאוריה הפיננסית צריכים להיות קשורים ישירות לתשואות המניות. כאן מתגלה החשיבות של הגישה הערכית, היכולה לעזור בבחירת משתנים כאלה, לשפר את יכולת הפירוש של המודל ולהימנע ממצב של "זבל נכנס - זבל יוצא" (garbage in, garbage out).
תוצאה חשובה נוספת שהתקבלה על ידי החוקרים: שיטות למידת מכונה יכולות להיות מועילות גם לפתרון בעיית קביעת הזמן המתאים להגדלה או הקטנה משמעותית של החשיפה לשוק המניות. אבל גם במקרה זה, אסטרטגיות אלגוריתמיות לתזמון שוק, המבוססות על מודלים לא ליניאריים, מראות תוצאות טובות כאשר כוללים רק משתנים משמעותיים כלכלית.
למה כדאי לדעת זאת
גם אם בתוכנית המחשב המנהלת את הקרן מקבוצת AQR Capital Management, מוטמעים מודלים לא ליניאריים מורכבים לחיזוי תשואות עתידיות של נכסים, יש סיבות משמעותיות לתת בה אמון. העובדה שהתוכנית פועלת לפי עקרונות ערכיים, מבדילה לטובה את הקרן הזו מרוב הקרנות הכמותיות האחרות. רבות מהן מחזיקות באסטרטגיות בסיכון גבוה, המבוססות לעיתים קרובות רק על ניתוח מחירים היסטוריים של נכסים ללא התחשבות בכל מדדים כלכליים בסיסיים. ללא זאת, כפי שמראים מחקרים אמפיריים, אלגוריתמים כאלה אינם יכולים להרוויח תשואות גבוהות ללא ירידות משמעותיות בטווח זמן ארוך.
