Как устроена инвестиционная модель AQR

В начале ноября наш фонд GEIST осуществил инвестиции в один из фондов группы AQR легендарного инвестора Клиффа Аснесса. Аснесс в основном специализируется на акциях и является убежденным сторонником стоимостного инвестирования. При этом AQR расшифровывается как Applied Quantitative Research. Противоречия в этом никакого нет, количественный анализ можно и даже нужно накладывать и на стоимостную концепцию. Уникальность фонда состоит в том, что у него нет управляющего. Фондом управляет компьютерная программа. Мы с таким сталкиваемся впервые. Обычно, даже если в фонде торгует по некой формуле робот, у него есть управляющий. А тут нет. Возможно, чтобы подчеркнуть, что решения на 100% принимает алгоритм. 

Идея фонда вытекает из известного исследования сотрудников AQR, в котором они на длинном ряде статистических данных обнаружили, что выгоднее всего покупать «качество» и «низкую волатильность». Здесь под «качеством» и «волатильностью» понимаются два из четырех стандартных теперь факторов, на которые можно разложить доходность акций — это «стоимость» (тут под стоимостными понимаются дешевые бумаги), «качество», «волатильность» и «рост», или «моментум». Как показало моделирование, с учетом волатильности выгоднее всего покупать именно качественные бумаги. Быстрорастущие какое-то время могут расти очень быстро, а потом столько же быстро падать и проигрывать качественным. Почему важно максимизировать соотношение «доходность/волатильность»? Потому что чем волатильность ниже, тем больше плечо можно взять и тем самым еще больше увеличить доходность. (Технически плечо берется за счет того, что приобретаются не конкретные бумаги, а контракты с ведущими банками типа своп, под которые требуется минимальное резервирование.) 

Результаты этого исследования опубликованы в знаменитой статье “Buffett’s Alpha” авторов Andrea Frazzini, David Kabiller, and Lasse Heje Pedersen, которую я прочла сразу после выхода в 2012 году, когда занималась изучением стратегии Баффета. В название статьи имя гуру инвестирования вынесено неспроста. AQR считает, что гениальность Баффета состоит в том, что он догадался инвестировать в качественные низковолатильные бумаги первым, без всяких сложных исследований. За счет чего и заработал. По моему мнению, тому, что он обыграл рынок, способствовал еще ряд факторов и особенностей стратегии, но это неважно. 

Почему мы выбрали алгоритмическую стратегию

Портфель фонда максимально диверсифицирован. Алгоритм анализирует почти все акции развитых рынков за небольшими исключениями. Так, исключаются бумаги биотехнологических компаний, которые зависят от успешности одного-двух исследований, и низколиквидные бумаги. Остальные на основании множества факторов ранжируются от самой перспективной до самой бесперспективной. Примерно 80% бумаг, которые модель сочла лучшими, покупаются вдлинную, а по оставшимся открываются короткие позиции. Кроме того, модель оценивает вероятности коррекции рынка и ее потенциальную глубину. Если большая и быстрая — свыше 20% за месяц — коррекция становится вероятной, алгоритм начинает сокращать экспозицию на рынок. 

Модель на исторических данных с 1995 года показала доходность 13,9% годовых. Фонд должен по идее зарабатывать меньше из-за расходов и комиссий. Однако на практике с 2012 года он заработал 14,8% годовых в среднем, что связано с тем, что сам рынок в этот период в среднем рос лучше, чем с 1995 года. Мы полностью разделяем инвестиционную идею AQR, а поэтому аллоцировали в фонд максимальную для нас сумму — 4% от чистых активов фонда.