Чтение онлайн

на главную - закладки

Жанры

Кванты. Как волшебники от математики заработали миллиарды и чуть не обрушили фондовый рынок
Шрифт:

Кванты рассматривали гипотезу как главное оружие в своем арсенале: вероятности различных движений эффективного рынка могут быть объяснены математикой броуновского движения. Наиболее вероятные изменения располагались ближе к центру колокола. Эту информацию можно было использовать, чтобы делать прогнозы волатильности рынка на месяц, год и даже 10 лет вперед. В сообществе финансового планирования использовалось так называемое имитационное моделирование Монте-Карло, [59] которое позволяло предсказывать ежедневный рост портфеля инвестора на длительную перспективу и основывалось на идее о случайном блуждании рынка. Годовая прибыль или потери в 5 % гораздо более вероятны, поскольку на графике отображаются ближе к центру колокола. Прибыль или убытки в 50 %, например вследствие

обвала рынка ценных бумаг, случившегося во время кризиса кредитования в 2008 году (или 23 %-ный «нырок» Черного понедельника), настолько маловероятны, что в принципе фактически невозможны — по крайней мере, в рамках модели.

59

Метод Монте-Карло — группа численных методов, подразумевающих получение ряда реализаций случайного процесса, организованного так, чтобы его вероятностные характеристики совпадали с показателями решаемой задачи. Используется в математике, физике, химии, экономике, теории управления и т. д. Прим. ред.

Сегодня почти все крупные финансовые компании, например Fidelity Investments или T. Rowe Price, предлагают своим инвесторам имитационное моделирование Монте-Карло. Таким образом, открытия Башелье, сделанные больше века назад и продвигаемые Фамой, теперь лежат в основе подготовки пенсионного плана. И эти идеи заставили американцев забыть о том, что рынок может совершать огромные скачки. Этот уродливый феномен просто не вписывался в элегантные модели квантов. Гипотеза эффективного рынка была во многих смыслах палкой о двух концах. Она утверждала, что рынок невозможно обыграть. Однако большинство квантов, особенно те, кто перекочевал на Уолл-стрит из академических кругов, верили в то, что рынок лишь частично эффективен. Фишер Блэк, один из создателей формулы оценки опционов Блэка-Шоулза, однажды сказал, что рынок гораздо эффективнее на берегах реки Чарльз, [60] чем на берегах Гудзона. Это наблюдение он сделал после того, как присоединился к команде банка Goldman Sachs.

60

Река Чарльз протекает через штат Массачусетс; иными словами, Блэк намекал на Массачусетский технологический институт. Прим. перев.

С этой точки зрения рынок был монеткой с небольшим дефектом, которая с большей вероятностью приземлится вверх орлом (или, наоборот, решкой). Если подбросить ее сотню раз, то, скорее всего, орел выпадет 52 раза, а не 50. А чтобы достичь успеха, нужно найти такие скрытые дефекты (чем больше, тем лучше). Закон больших чисел, который Торп использовал, чтобы обыграть казино, а затем заработать состояние на Уолл-стрит, гласил, что такие дефекты — если использовать их, оперируя сотнями, если не тысячами ценных бумаг — могут принести огромные богатства.

Гипотеза эффективного рынка также косвенно подтверждала, что существует механизм повышения эффективности цен: пираньи Фамы. Целью было стать пираньей, ловить и поглощать проплывающие мимо неэффективности и скрытые расхождения, причем как можно быстрее. Выигрывают те из квантов, у кого в распоряжении лучшие модели и самые быстрые компьютеры.

Важно, что гипотеза дала квантам образец идеального рынка, всегда стремящегося к равновесию. Иными словами, она дала им отражение Истины — святого Грааля финансистов, опирающихся на методы количественного анализа, которые объясняют, как рынок работает и как его измерить. Каждый раз, когда цены на рынке отклоняются от Истины, компьютерные пираньи-кванты находят ошибку, набрасываются на нее и восстанавливают порядок — заодно получая солидную прибыль. Их мощнейшие компьютеры прочесывают мировые рынки, как настроенные на Истину радары. Они ищут возможности.

Модели квантов помогали распознать, когда цены отклоняются от равновесия. Само собой, иногда модели ошибались. Но если они достаточно часто были правы, квантам удавалось сколотить состояние.

Таким был один из главных уроков, вынесенных Клиффом Эснессом из учебы в Чикагском университете. Но впереди было еще много других.

Фама был упрям как бык, если дело касалось науки. Он не стал годами почивать на лаврах эффективного рынка, а продолжил копаться в библиотеках, испытывать возможности компьютеров и бесконечного потока талантливых молодых студентов, жаждущих учиться у гуру. В 1992 году, вскоре после того как на сцене появился Эснесс, Фама и Френч опубликовали работу, которая стала их крупнейшим прорывом в науке. Сейчас многие считают ее важнейшим исследованием последних двух десятилетий в сфере финансов. Но и амбиции, стоявшие за этой работой, были безмерны: перевернуть сами основы теории финансов — модель оценки доходности финансовых активов CAPM (Capital Asset Pricing Model).

До Фамы и Френча CAPM была наиболее близка к Истине, основанной на количественных методах теории финансов. Согласно прадеду CAPM Уильяму Шарпу, самый важный фактор для определения потенциальной прибыли с акций — бета, оценка волатильности акций по сравнению с рынком в целом. Чем рискованнее акции, тем выше потенциальная прибыль. Вывод: долгосрочные инвестиции в рискованные акции обычно более выгодны, чем вложения в банальные голубые фишки.

Фама и Френч врубили на полную мощность свои чикагские суперкомпьютеры и запустили серию исследований большой базы данных о прибылях рынка ценных бумаг. Они хотели определить, какое влияние оказывает эта «сверхважная» бета на прибыли с акций. И пришли к выводу, что никакого.

Этот вывод был настоящей бомбой для святая святых современной теории портфеля. Профессора утверждали, что два десятка лет исследований пошли псу под хвост. Пожалуй, еще более неожиданными были выводы о тех силах, которые, собственно, управляли прибылями по акциям. Ученые обнаружили два фактора, определявшие, насколько прибыльными были акции за исследуемый период с 1963 по 1990 год: стоимость и количество.

Есть несколько способов оценить размер компании. Обычно его определяют по тому, насколько Уолл-стрит ценит компанию, что видно по стоимости акций. Этот показатель называют рыночной капитализацией (стоимость одной акции, помноженная на количество акций). IBM — большая компания: ее рыночная капитализация около 150 миллиардов долларов. А Krispy Kreme Doughnuts — маленькая, у нее этот показатель всего 150 миллионов. Важны и другие факторы, например количество сотрудников и прибыли.

Стоимость в целом определяется путем сравнения цены акций компании с ее балансовой стоимостью, показателем ее стоимости-нетто (активы, например здания и/или оборудование, минус денежные обязательства, то есть долги).

Соотношение цены и балансовой стоимости — любимый показатель инвесторов старой школы, таких как Уоррен Баффет. Зато кванты используют его таким способом, какой всем баффетам и во сне не приснится (да и не хотели бы они видеть такие сны). Кванты закачивают в свои компьютеры из базы Исследовательского центра стоимости бумаг данные за десятилетия, пропускают их через сложные алгоритмы, прочесывают результаты, как старатели просеивают песок, в поисках сверкающих крупинок — бракованных «монеток» со скрытыми расхождениями.

Фама и Френч нашли один из самых крупных и ярких самородков. У родового «древа стоимости» есть две основные ветви: акции роста и «стоящие акции». Первые дорогие, они показывают, что инвесторы любят эту компанию и подняли акции в цене. У «стоящих акций» низкий показатель соотношения цены к балансовой стоимости; следовательно, на Уолл-стрит их не слишком жалуют. Иными словами, они кажутся дешевыми.

Первым открытием Фамы и Френча было то, что «стоящие акции» показывали лучшие результаты, чем акции роста, на любом временном отрезке начиная с 1963 года. Если вложить деньги в них, можно было заработать чуть больше, чем инвестируя в акции роста. Интуитивно понятно, что эта идея не лишена смысла.

Представим себе городской квартал, в котором продают два сорта пиццы — пепперони и с грибами. Какое-то время оба одинаково популярны. А потом вдруг пицца с грибами впадает в немилость. Все больше людей заказывают пепперони. Хозяин пиццерии замечает эту тенденцию, задирает цену на пепперони и, в надежде, что больше людей будут заказывать непопулярную грибную пиццу, снижает цену на нее. Разница в цене становится такой существенной, что все больше клиентов начинает склоняться к грибам, игнорируя пепперони. В результате пицца с грибами начинает расти в цене, а пепперони — падать. В точности как предсказывали Фама и Френч.

Поделиться:
Популярные книги

Газлайтер. Том 6

Володин Григорий
6. История Телепата
Фантастика:
попаданцы
альтернативная история
аниме
5.00
рейтинг книги
Газлайтер. Том 6

Идеальный мир для Социопата 2

Сапфир Олег
2. Социопат
Фантастика:
боевая фантастика
рпг
6.11
рейтинг книги
Идеальный мир для Социопата 2

Наследник с Меткой Охотника

Тарс Элиан
1. Десять Принцев Российской Империи
Фантастика:
попаданцы
альтернативная история
аниме
5.00
рейтинг книги
Наследник с Меткой Охотника

Дело Чести

Щукин Иван
5. Жизни Архимага
Фантастика:
городское фэнтези
попаданцы
аниме
5.00
рейтинг книги
Дело Чести

Снегурка для опера Морозова

Бигси Анна
4. Опасная работа
Любовные романы:
современные любовные романы
5.00
рейтинг книги
Снегурка для опера Морозова

Лишняя дочь

Nata Zzika
Любовные романы:
любовно-фантастические романы
8.22
рейтинг книги
Лишняя дочь

Вдова на выданье

Шах Ольга
Любовные романы:
любовно-фантастические романы
5.00
рейтинг книги
Вдова на выданье

Дядя самых честных правил 7

Горбов Александр Михайлович
7. Дядя самых честных правил
Фантастика:
попаданцы
альтернативная история
аниме
5.00
рейтинг книги
Дядя самых честных правил 7

Муж на сдачу

Зика Натаэль
Любовные романы:
любовно-фантастические романы
5.00
рейтинг книги
Муж на сдачу

Книга пяти колец. Том 2

Зайцев Константин
2. Книга пяти колец
Фантастика:
фэнтези
боевая фантастика
5.00
рейтинг книги
Книга пяти колец. Том 2

Ваше Сиятельство 5

Моури Эрли
5. Ваше Сиятельство
Фантастика:
городское фэнтези
аниме
5.00
рейтинг книги
Ваше Сиятельство 5

Неудержимый. Книга X

Боярский Андрей
10. Неудержимый
Фантастика:
фэнтези
попаданцы
аниме
5.00
рейтинг книги
Неудержимый. Книга X

Законы Рода. Том 3

Flow Ascold
3. Граф Берестьев
Фантастика:
фэнтези
аниме
5.00
рейтинг книги
Законы Рода. Том 3

Счастливый торт Шарлотты

Гринерс Эва
Любовные романы:
любовно-фантастические романы
5.00
рейтинг книги
Счастливый торт Шарлотты