Нещодавно я побачив дуже цікаву історію — майстер кількісної торгівлі збільшив свій капітал з кількох мільйонів гонконгських доларів до мільярда за півтора року. Цей трейдер на ім'я Цай Цзямін (Calvin), його досвід змусив мене знову задуматися, що таке справжня "друкарня грошей".

Говорячи про нього, історія Calvin трохи легендарна. У 12 років у нього було лише 20 гонконгських доларів на обід, і він почав думати, як заробити — спершу вивчав лотерею Ліхао, потім перейшов до акцій. У 14 років він входив на ринок через рахунок брата, у 16 — з використанням 10-кратного кредитного плеча програв 40 тисяч початкового капіталу до кількох сотень. Той обвал рахунку міг його налякати, але він не злякався. У 19 років він знову почав спроби, програвши 150 тисяч до нуля. Після двох жорстких уроків від ринку він справді зрозумів одне: ручна торгівля — це емоції, а кількісна — це дані.

Цей перехід був дуже важливим. Він почав перевіряти кожну торгову стратегію на історичних даних, вкладати гроші лише якщо вона була ефективною, і ітеративно покращувати її, якщо ні. З травня 2021 року він переніс свої кількісні стратегії на криптовалютний ринок, і до січня 2023 його рахунок виріс з кількох мільйонів гонконгських доларів до мільярда — майже у 20 разів. Ще більш вражаюче — у 2022 році, під час ведмежого ринку, він заробив ще 240%. Це не просто тримання монет, а справжня торгова здатність.

Calvin використовує методику, яка називається CTA-стратегія (трендова торгівля), — визначає напрям ринку за годинними даними і відкриває позиції на купівлю або продаж. На відміну від інших кількісних підходів, CTA має більший рівень просідання — зазвичай 20-30%, але саме через цю особливість вона може приносити прибуток у будь-якому ринковому середовищі. Він особливо наголошує на балансі факторів — не можна дозволяти одному сигналу мати надмірний вагу, інакше вся стратегія зруйнується, якщо цей сигнал втратить свою силу. Шарпів коефіцієнт і коефіцієнт Камі — його найважливіші показники.

Від ідеї до реалізації стратегія проходить три етапи: перший — визначити, які фактори використовувати; другий — протестувати їх на історичних даних, щоб побачити, чи приносили вони прибуток за останні п’ять років, встановити критерії, наприклад, щорічний дохід 50% і просідання менше 20%; третій — симуляційне тестування для перевірки стабільності системи, і лише потім — поступове збільшення обсягів у реальній торгівлі. Уся ця робота дуже ретельна, бо він бачив багато "паперових" стратегій, які при виході на реальний ринок починалися з великих збитків.

Цікаво, що зараз Calvin також використовує штучний інтелект для оптимізації сигналів. Він почав тестувати машинне навчання ще у 2021 році, але результати були не дуже вражаючими. З поширенням AI-інструментів у 2023 році він помітив, що стратегії на основі машинного навчання почали справді приносити прибуток. Його кількісний фонд вже досяг 1,6 мільярда доларів, і середньорічна дохідність перевищує 100%.

Але він чесно зізнається, що головна проблема CTA-стратегії — управління очікуваннями інвесторів. Іноді стратегія може кілька місяців не давати прибутку, і інвестори починають сумніватися. Тоді потрібно пояснювати з точки зору даних, чому варто тримати її, а не просто відмовлятися. За п’ять років роботи у традиційному хедж-фонді він навчився найважливішого — управління очікуваннями: ставити реалістичні цілі, а потім перевищувати їх, щоб інвестори були готові вкладати далі.

Дивлячись на шлях розвитку Calvin, мене найбільше вразила його розуміння "молодіжної переваги". Після двох обвалів він не здався, а навпаки — зрозумів, що молодість — це ресурс для помилок, і навіть якщо програєш усе, нічого страшного. Такий підхід дозволив йому сміливо використовувати високий кредит і вчитися на помилках, зберігаючи раціональність у подальшій кількісній торгівлі. Він каже, що немає природжених торгових геніїв — є лише здатність вчитися і наполегливо працювати. Зберігати раціональність, швидко виправляти когнітивні помилки і залишатися скромним у навчанні — це і є головний ключ до подолання циклів зростання і падіння ринку.