Основатель Ruian, Сюй Чжунсян: количественная стратегия мультиактивов — это философия «боязни смерти» и наука «вероятности»

Вопрос к ИИ · Как философия «я боюсь умереть» Сюй Чжунсяна направляет инвестиционную практику?

Caixin Global, 7 апреля, новости (репортёр Фэн Цицзюань) В настоящее время управление капиталом переходит от эпохи единственного актива к эпохе многокомпонентного распределения активов. В качестве основателя и главного инвестиционного директора Lianlian Caizhi, соавтора-изобретателя RAFI фундаментальной количественной стратегии и первопроходца стратегий Smart Beta, доктор Сюй Чжунсян, опираясь на многолетние академические наработки и практический опыт работы на глобальном рынке asset management, раскрывает ключевые идеи и практические пути многокомпонентного распределения активов.

На первой странице сборника работ Сюй Чжунсяна по многокомпонентному распределению активов особо заметна фраза «Боязнь смерти — лучшая стратегия». На первый взгляд прямолинейное высказывание, оно в сжатой форме передаёт его инвестиционную философию, которую он вырабатывал, годами углубляясь в отрасль, и задаёт тон уважения к рискам для практики многокомпонентного распределения активов.

Он отмечает, что сущность инвестиций — делиться благами роста бизнеса и получать долгосрочную отдачу, а вовсе не участвовать в краткосрочной игре в угадывание колебаний цен на активы и в фантазиях о внезапном обогащении. Реальное накопление богатства происходит благодаря долгосрочному, воспроизводимому и проверяемому статистическому преимуществу. Перед рынком, полным неопределённости, главный риск инвестиций — не сама волатильность, а недостаточное понимание рисков при слепой самоуверенности; ошибочно принимать «привычность» к активу за подушку безопасности, искажать краткосрочный рыночный шум как долгосрочный тренд — в итоге попадать в ловушку иррационального инвестирования.

Сюй Чжунсян часто говорит: «Покупать разрозненно, распределять широко — это и есть самая научная стратегия», но также подчёркивает: ключ к научной диверсификации — снижать корреляцию между активами и формировать инвестиционный портфель с «круглогодичной» устойчивостью. Перед лицом рыночной неопределённости можно прояснить туман краткосрочного шума и ухватить суть инвестиций лишь тогда, когда вы «проникаете сквозь» видимость активов, фокусируетесь на базовых факторах, опираетесь на долгосрочные циклы и придерживаетесь системной дисциплины.

По его мнению, квантирование — это научный путь реализации многокомпонентного распределения активов. Как рациональная игра вероятностей, основанная на «законе больших чисел», количественные методы обеспечивают продвижение инвестиций от зависимости от субъективных суждений к строгому, проверяемому системному процессу благодаря точному измерению рисков, эффективной изоляции эмоций и постоянной итерации стратегий. При этом ключевая ценность заключается не в создании краткосрочных чудес по результатам, а в накоплении долгосрочного воспроизводимого конкурентного преимущества. Он откровенно признаёт: рынок не даст мгновенной и правильной обратной связи, а в краткосрочном периоде отличить способность от удачи сложно.

Сюй Чжунсян считает, что ключ к преодолению циклов — в соблюдении долгосрочной инвестиционной дисциплины, идущей против человеческой натуры: отказаться от мнимой диверсификации и перестать «делать ставку» на одну сторону. В условиях, когда существует разрыв во времени понимания между передовыми идеями и рыночной реальностью, ключевая миссия профессиональных управляющих asset management — помогать инвесторам формировать портфели с низкой резонансностью и устойчивостью к волатильности, которые можно долго держать; принимая то, что неизвестно, обнимать определённость и обеспечивать устойчивый рост богатства за счёт долгосрочных сложных процентов.

Управление капиталом входит в эпоху многокомпонентного распределения активов

Сюй Чжунсян прямо говорит: структура управления капиталом переживает глубокие изменения; единственный актив или стратегия уже не способны удовлетворить потребности инвесторов, а многокомпонентное распределение активов становится неизбежным направлением.

Практика зрелых рынков показывает: сущность многокомпонентного распределения активов — управлять рисками, а не точно прогнозировать. Акцент не в том, чтобы из множества активов выбрать следующего «чемпиона» и поставить на него тяжёлый вес, а в том, чтобы полностью избежать «игорного мышления» и предотвратить смертельные риски вроде выкупа из-за краткосрочных колебаний и взрывного срабатывания плеча (маржин-колов).

Для организаций asset management ключевым является глубокое понимание логики роста/падения различных активов при разных макроэкономических сценариях и долгосрочной основы их прибыльности; на этой основе формируется устойчивый портфель из качественных активов. Цель — не выигрывать каждую волну рынка, а гарантировать, что вы сможете надолго остаться на рынке: за счёт участия в долгосрочной силе роста бизнеса и сложных процентов получать долгосрочную премию за риск.

Он отмечает, что глубокие изменения в мировой структуре одновременно продвигают эволюцию традиционного распределения и логики хеджирования/избежания риска:

Во-первых, функция долларового убежища ослабевает: золото уже перешло от традиционного инструмента геополитического хеджирования к ключевому активу для хеджирования кредитного риска фиатных валют и рисков, связанных с «оружейным применением» доллара;

Во-вторых, перестраивается глобальная торговая конфигурация: усиливается риск чрезмерной зависимости от одного рынка; хотя размещение средств в многом рынке может давить в краткосрочной перспективе, в долгосрочном периоде это обеспечит более высокий уровень ценового влияния и стратегической инициативы;

В-третьих, в стране корректируется рыночное восприятие: в A-акциях внутренняя база значительная, а у сбережений резидентов есть широкий потенциал миграции; долгосрочное развитие больше зависит от внутренних стимулов и совершенствования институтов.

В-четвёртых, растёт значимость ценности глобальной диверсификации: такие рынки, как Вьетнам, Индия, Индонезия, Саудовская Аравия и т. п., имеют очень низкую корреляцию с внутренними активами; размещение средств в такие активы — ключ к формированию антиволатильного, низкорезонансного портфеля, который эффективно рассеивает риски и позволяет улавливать возможности глобального роста.

Однако существует разрыв между передовыми концепциями и практикой рынка. Сюй Чжунсян признаёт: многие инвесторы приходят к потребности в распределении активов из-за пассивного выбора после исчезновения продуктов с высокой доходностью, а не из-за осознанного понимания логики «диверсификации рисков и долгосрочных сложных процентов». Такое восприятие крайне нестабильно, его легко опрокидывают краткосрочные рыночные горячие темы, из-за чего трудно придерживаться дисциплины долгосрочного инвестирования.

Поэтому он откровенно говорит, что самая сложная часть в инвестировании — удерживать долгосрочную дисциплину под постоянным воздействием краткосрочного шума. Это же определяет ключевую ценность профессиональных организаций asset management: не предлагать код для краткосрочного роста, а помогать инвесторам формировать и поддерживать портфель, который способен пройти сквозь циклы, контролировать волатильность и позволить реализовать долгосрочные сложные проценты.

Отказ от «мнимой диверсификации»: как по-настоящему распределять многокомпонентно?

Чтобы действительно воплотить эту идею в жизнь, Сюй Чжунсян подчёркивает: прежде всего нужно прояснить восприятие и избегать ошибок; затем с помощью научных методов строить эффективную систему многокомпонентного распределения активов.

На практике инвесторы нередко попадают в три главные ошибки и уходят от первоначального смысла многокомпонентного распределения активов:

Ошибка первая: считать, что «покупка в большем количестве» — это и есть диверсификация. Суть научной диверсификации — снижать корреляцию между активами, а не просто увеличивать число позиций. Например, при концентрации в технологических акциях или в фондах, посвящённых технологической тематике, или при покупке нескольких разных фондов, занимающих верхние места по результатам за год, ситуация всё равно может не обеспечить реального рассеивания риска — из-за того, что «собирается» одна и та же отрасль (трэка), а стили становятся сходными.

Ошибка вторая: приравнивать «многокомпонентные активы» к «макро-таймингу». Название стратегии «многокомпонентные активы» не соответствует сути: делается ставка с опорой на макропрогноз и чрезмерно пересматривается вес одного актива, в итоге стратегия превращается в азартное пари «как с единственным активом», что противоречит первоначальному намерению диверсифицировать риски.

Ошибка третья: ставить знак равенства между «степенью знакомости» и «уровнем риска». Реальный риск актива проистекает из колебаний цен и подверженности макрофакторам, и не связан с тем, насколько лично вам знаком этот актив. Такой «иллюзией знакомости» эффективно блокируется качественное многокомпонентное распределение: инвесторы из-за попыток разобраться в каждой категории активов могут отказаться от «непонятных/незнакомых» активов в распределении, либо из-за концентрации на «знакомых» активах принять на себя не диверсифицированный одиночный риск.

Сюй Чжунсян подытоживает: для построения эффективного многокомпонентного распределения активов нужно следовать четырём принципам:

Во-первых, проникать сквозь внешнюю картину активов и фокусироваться на базовых драйверах-факторах. Нельзя определять корреляцию лишь по отрасли или по историческим ценам; следует выявлять макрофакторы, фактор стиля, фактор отраслей и т. п., стоящие за активами.

Во-вторых, удлинять горизонт: объективно идентифицировать характеристики «риск—доходность». Краткосрочные данные наполнены шумом и легко приводят к ошибочным суждениям. Лишь опираясь на долгосрочную перспективу, можно статистически точно описать истинные характеристики риск—доходность активов.

В-третьих, вместо краткосрочных прогнозов использовать сценарное моделирование, формируя «круглогодичные» портфели. Смоделируйте, как разные активы будут вести себя в различных макросценариях, проверьте способность портфеля в экстремальных условиях обеспечивать хеджирование и контролировать просадки; убедитесь, что в важных макросценариях у портфеля есть активы, которые либо снижают падение, либо приносят выгоду.

В-четвёртых, принимать неопределённость и опираться на систему и дисциплину. Отказаться от навязчивой идеи «понять всё», признать, что будущее неизвестно: через построение строгих моделей риск-контроля и системной дисциплины противостоять рыночной волатильности.

Количественное многокомпонентное распределение активов: вероятности и акцент на дисциплине

По мнению Сюй Чжунсяна, при построении научной и устойчивой рамки многокомпонентного распределения активов количественные методы дают проверяемый системный путь: суть — посредством системной обработки данных и построения моделей переводить управление инвестициями из зависимости от личного опыта и субъективных суждений в строгий процесс, основанный на вероятностях и подчёркивающий дисциплину.

Первостепенная цель многокомпонентного распределения активов — управление рисками, и в этом квантирование имеет естественное преимущество, потому что «риск» сам по себе является статистическим понятием. Мозг человека плохо справляется со сложными вероятностными распределениями и расчётами корреляций, тогда как количественные модели могут точно измерять динамическую корреляцию между активами и системно оценивать вероятные проявления различных активов в разных макроэкономических контекстах — предоставляя тем самым объективное основание для построения портфеля.

Путём сбора и анализа огромных массивов исторических данных количественная модель может системно обобщать и итеративно улучшать инвестиционный опыт. Такой подход обычно превосходит индивидуальные выводы по широте анализа и по проверяемости: он помогает преодолеть неизбежные в личном опыте смещения выборки и эмоциональные помехи. Он не зависит от нарративов или краткосрочных результатов; вместо этого посредством строгих ретроспективных проверок подтверждается, может ли инвестиционная логика устойчиво создавать поддающиеся измерению избыточные доходности в различных рыночных средах. Так формируется объективный ориентир для различения «способности» и «удачи».

На практике количественные методы понимают рынок, фокусируясь на множестве драйверов-факторов: переменных макроэкономической политики, рыночных факторов стиля, особенностях отраслевых циклов и т. п.

Ключевая концепция количественного моделирования — накапливать преимущество вероятностей, опираясь на «закон больших чисел», и не считать ни один единственный фактор «Святым Граалем». Роль модели — интегрировать множество факторов с низкой корреляцией и никогда не делать чрезмерные ставки на один сигнал. За счёт принятия совместных решений на основе диверсифицированных факторов реализуется преимущество, которое с высокой вероятностью достигается на протяжении длительного времени и многих решений. Поэтому квантирование — это трезвая игра вероятностей; суть в непрерывном поиске факторов, способных повысить общую вероятность успеха, и в реализации системного преимущества через долгосрочное дисциплинированное выполнение.

Однако перенос этой идеи в реальную практику сопряжён со значительными трудностями. Сюй Чжунсян отмечает: фундаментальная ошибка инвестиционной отрасли — чрезмерно интерпретировать краткосрочный рыночный шум как эффективную информацию. Краткосрочные подъёмы и падения в основном являются случайным шумом; если на их основе часто корректировать стратегию, крайне легко ошибиться с направлением и попасть в неэффективный цикл постоянного исправления.

Он также указывает на другую глубинную проблему: дело не в том, что «ошибся и не исправился», а в том, что сама «атрибуция» (приписывание результата) крайне сложна. Рынок не будет мгновенно оценивать, успех обусловлен способностью или удачей. Правильная стратегия может давать временный «бумажный» минус из-за краткосрочных колебаний, а ошибочное решение может краткосрочно приносить прибыль везением. Если воспринимать краткосрочную прибыль/убыток как критерий «правильно/неправильно», возникает риск ошибочной атрибуции и, как следствие, системных ошибок в принятии решений.

Рыночная обратная связь имеет заметную задержку и может вводить в заблуждение — это одна из главных проблем, с которой сталкивается итерация стратегий. Рынок не даст своевременного ответа, что было «верным», а что — «ошибочным». Истинная цена, в итоге, успеха или провала одной инвестиции, часто становится ясной лишь после длительной проверки.

Поэтому Сюй Чжунсян считает, что настоящая итерация должна опираться на долгосрочную логику: проверять эффективность стратегии на данных протяжённого периода и через проверку глубинной логики, избегая чрезмерной реакции на краткосрочный шум, и терпеливо ждать надёжной обратной связи, подтверждённой временем. Сюй Чжунсян подчёркивает: до того, как вскроется результат в долгосрочной перспективе, нужно сохранять трезвость и устойчивость, не позволять случайным «поощрениям» или «наказаниям» уводить направление.

Учитывая сложность вышеописанного, количественные стратегии часто навешивают ярлык «чёрный ящик». По мнению Сюй Чжунсяна, ключевая ценность количественной модели заключается не в том, чтобы давать простую историю, а в том, чтобы строить аналитическую рамку, которая системно обрабатывает сложные взаимосвязи и помогает уменьшать индивидуальные когнитивные искажения. Для инвесторов центр оценки следует переносить на долгосрочную риск-логику стратегии и её поведение под давлением экстремальных рыночных условий, а не углубляться в каждый технический параметр.

Однако главный исполнительский риск количественных стратегий состоит в том, что управляющий вмешивается в модель по субъективной воле, отклоняясь от заранее установленных системных дисциплин. Независимо от того, хороши ли краткосрочные результаты, это легко побуждает к ручным корректировкам: при росте — добровольно повышать риск-экспозицию, при просадке — вслепую наращивать позицию в попытке быстро «отыграться». По сути такие субъективные действия разрушают фундаментальную логику дисциплины, безэмоциональности и системности, на которой держится количественное инвестирование; научная системная стратегия деградирует в ещё одну форму субъективного решения, при этом риски наоборот усиливаются.

(Репортёр Caixin Global Фэн Цицзюань)