Недавно я увидел очень интересный кейс — мастер квантовой торговли с капиталом в несколько миллионов гонконгских долларов превратил его в миллиард всего за полтора года. Этот трейдер по имени Цай Цзяминь (Calvin), его история заставила меня заново задуматься, что такое настоящий "печатный станок".

Говоря о нем, история Calvin немного легендарна. В 12 лет у него было всего 20 гонконгских долларов на обед, и он начал думать, как зарабатывать — сначала изучал лотерею Гаося, потом переключился на акции. В 14 лет он вошел на рынок, используя аккаунт брата, а в 16 — с десятикратным кредитным плечом потерял 40 тысяч капитала до нескольких сотен. Тогда ликвидация должна была его напугать, но он не испугался. В 19 он повторил попытку, потеряв 150 тысяч и вернувшись к нулю. После двух жестких уроков рынка он наконец понял одну важную вещь: ручная торговля — это эмоции, а квантовая — это данные.

Этот переход был очень важен. Он начал проверять каждую торговую стратегию на исторических данных, инвестировал только при эффективности, а при неэффективности — итерации. С мая 2021 года он перенес свои квантовые стратегии на крипторынок, и к январю 2023 его счет вырос с нескольких миллионов гонконгских долларов до миллиарда — примерно в 20 раз. И что еще круче, в бычьем рынке 2022 года он заработал еще 240%. Это не просто держание монет, а настоящая торговая способность.

Метод Calvin называется CTA-стратегия (трендовая торговля), он определяет направление рынка по часовым таймфреймам и открывает позиции на покупку или продажу. В отличие от других квантовых методов, CTA обычно имеет большие просадки — 20-30%, — но именно благодаря этому он может зарабатывать в любых условиях. Он особо подчеркивает важность балансировки факторов — нельзя позволять одному сигналу доминировать, иначе вся стратегия развалится, если сигнал перестанет работать. Шарп-коэффициент и коэффициент Кэрри — два главных показателя, которые он ценит.

От идеи до реализации стратегия проходит три этапа: первый — определить, какие факторы использовать; второй — провести бэктест на исторических данных, посмотреть, сможет ли стратегия приносить прибыль за последние пять лет, установить стандарты, например, 50% годовой доход и просадку менее 20%; третий — симуляция торговли для проверки стабильности системы, и только после этого — постепенное увеличение позиций в реальной торговле. Весь процесс очень строгий, потому что он видел много "бумажных" стратегий, которые при переходе в реальный рынок сразу теряли деньги.

Интересно, что сейчас Calvin использует ИИ для оптимизации генерации сигналов. Он начал тестировать машинное обучение с 2021 года, тогда результаты были не очень заметными. Но к 2023 году, с распространением AI-инструментов, он заметил, что стратегии на базе машинного обучения начали реально зарабатывать. Управляемый им квантовый фонд достиг объема в 160 миллионов, средняя годовая доходность превышает 100%.

Но он честно признается, что главная проблема CTA — управление ожиданиями инвесторов. Иногда стратегия несколько месяцев не приносит прибыли, и инвесторы начинают сомневаться. Тогда нужно объяснить с точки зрения данных, почему стоит держать ее, а не просто отказываться. За пять лет работы в традиционном хедж-фонде он усвоил важнейший урок — управление ожиданиями: давать инвесторам консервативные прогнозы, а в итоге показывать сверхдоходность, чтобы они продолжали вкладывать.

Глядя на путь развития Calvin, меня особенно тронуло его понимание "молодого преимущества". После двух ликвидаций он не сдался, а наоборот — подумал, что в молодости есть шанс ошибаться, и даже потеряв все, ничего страшного. Такой настрой позволил ему смело использовать высокое кредитное плечо для обучения и сохранил его рациональность в последующих квантовых сделках. Он говорит, что нет природных гениев в торговле, есть только обучение и упорство. Сохранять рациональность, своевременно исправлять когнитивные искажения и всегда оставаться скромным в обучении — это ключевые секреты прохождения циклов бычьего и медвежьего рынка.