# Дисперсия возврата: почему 2025 год станет испытанием для алгоритмических трейдеров? Источник: https://www.youtube.com/watch?v=ZUyelvStQgw Канал: Top Traders Unplugged Опубликовано: 15.01.2026 --- В преддверии 2025 года ведущие эксперты индустрии систематического инвестирования собрались в рамках подкаста «Top Traders Unplugged», чтобы подвести итоги трехлетнего цикла волатильности и обсудить будущее количественных стратегий. В дискуссии под руководством Нильса Каструп-Ларсена приняли участие 10 специалистов, включая Кэти Камински, Эндрю Бира и Джима Касанга, затронув темы дисперсии доходности, бума некоррелированных активов и сложности оценки мастерства управляющих в условиях меняющегося рынка. ## 📉 Дисперсия доходности и факторы успеха в 2024–2025 годах [[JUMP:03:46]] Кэти Камински открыла дискуссию, отметив значительную дисперсию доходности среди управляющих в текущем году. По её мнению, этот разрыв был предопределен «шоком освобождения» (Liberation Day) в апреле, который создал уникальные условия для проверки моделей на прочность [03:46]. Анализ Камински выделил три ключевых фактора, определивших разницу в результатах: * **Выбор рынков (Market Selection):** Портфели, сконцентрированные на 10 крупнейших рынках (особенно с большой долей золота), показали результаты значительно лучше, чем диверсифицированные подходы [04:26]. * **Скорость тренда:** Лучше всего себя чувствовали либо очень быстрые, либо очень медленные стратегии. Самым неудачным временным горизонтом для следования тренду оказался период около 8 месяцев [05:06]. * **Адаптация к волатильности:** Стратегии с быстрой корректировкой позиций по волатильности смогли быстрее «забыть» трехдневный шок апреля и восстановиться, в то время как более стабильные модели столкнулись с трудностями [05:57]. Ник Бальтерс подтвердил эти выводы, сравнив ситуацию с «солдатами на мосту»: если скорость модели попадает в резонанс с рыночным V-образным разворотом, потери становятся максимальными [09:48]. По данным Бальтерса, последние три года (2023–2025) стали единственным периодом за 25 лет, когда «медленные» сигналы оказывались лучшими три года подряд [11:17]. ## 🌊 Бум некоррелированных активов: «эффект хоккейной клюшки» [[JUMP:14:17]] Джим Касанг представил панорамный взгляд на рынок, указав на «массивный коррелированный рост некоррелированных активов» [14:30]. Согласно приведенным им данным, за последние три года объем средств в альтернативных инструментах вырос по экспоненте: * **Хедж-фонды:** выросли с $2 трлн до $4,5 трлн [16:26]. * **Криптовалюты:** рост с $1,5 трлн до $4,5 трлн [16:26]. * **Драгоценные металлы:** увеличение стоимости добытых активов с $3 трлн до $9 трлн [16:26]. * **Структурные продукты (включая буферные ETF):** рост с $500 млрд до $2 трлн [16:26]. Касанг утверждает, что этот приток капитала находится в зачаточном состоянии, так как на другой стороне весов лежат традиционные активы стоимостью $400–500 трлн, которые нуждаются в защите от инфляции и геополитических рисков [17:09]. Эндрю Бир добавил, что инвесторы становятся более образованными: если раньше исследователи ETF не знали, что такое фьючерсный контракт, то теперь крупнейшие игроки вроде BlackRock и Fidelity активно внедряют эти инструменты в массовый сегмент [22:10]. Однако Аллан Дан предупредил, что многие активы считаются «некоррелированными» только на бычьем рынке, и важно различать их механику в моменты реального стресса [23:44]. ## 🧩 Проблема классификации: Альфа или случайность? [[JUMP:31:43]] Ник Бальтерс поднял вопрос о том, не вредит ли высокая дисперсия (разброс доходности от -15% до +15% внутри одного сектора) доверию инвесторов [33:02]. Позиции участников разделились: 1. **Против дисперсии:** Марк Резимински считает, что сильный разброс вредит индустрии, так как делает невозможным четкое определение того, что такое CTA (Commodity Trading Advisor). Инвесторам становится сложно выделить «факторы», отвечающие за результат [53:44]. 2. **За дисперсию:** Йов Гит и Рич Бреннан утверждают, что дисперсия — это и есть диверсификация. Гит полагает, что инвесторы ценят возможность выбирать между разными источниками альфы (быстрыми, медленными, альтернативными рынками) и не ждут от CTA однородности, как не ждут её от акций [55:03]. 3. **Поведенческий аспект:** Кэти Камински выразила обеспокоенность тем, что дисперсия провоцирует инвесторов «покупать победителей прошлого года», что ведет к плохим долгосрочным результатам из-за отсутствия устойчивости краткосрочного успеха [39:42]. Рич Бреннан подчеркнул, что индустрии пора перестать притворяться «однородным кланом» и начать четко классифицировать стратегии: кто-то охотится за экстремальными выбросами (outliers), а кто-то стремится к плавному профилю доходности [49:23]. ## 🧪 Очевидность дизайнерских решений в количественных моделях [[JUMP:40:50]] Эндрю Бир затронул тему «нарратива уверенности». Управляющие часто преподносят свои решения (выбор окна волатильности или рынков) как нечто статистически очевидное, хотя на деле это часто является субъективным суждением [41:50]. Йов Гит возразил, что «очевидность» проистекает не из математики, а из инвестиционных целей [46:32]. Например, если клиент хочет страховку от инфляции, выбор товарных рынков становится логичным шагом, не требующим сложного квантового обоснования. Рич Бреннан добавил, что вера в «очевидность» — это часто ошибка выжившего, основанная на взгляде в прошлое (hindsight bias). Он привел в пример компанию Winton, которая в период «десятилетней зимы» тренда сократила свои позиции в тренд-фолловинге, совершив поведенческую ошибку как раз перед тем, как стратегия снова начала приносить прибыль [48:06]. ## 📊 Сколько данных нужно для оценки управляющего? [[JUMP:1:00:44]] Аллан Дан поставил под сомнение способность инвесторов адекватно оценивать квалификацию менеджеров на коротких отрезках времени. Роб Карвер привел математическое обоснование: для получения статистически значимого вывода о том, что стратегия превосходит бенчмарк (при 5% уровне значимости), часто требуются десятилетия работы [1:01:25]. Основные тезисы по оценке: * **Корреляция имеет значение:** Если два управляющих сильно коррелированы, достаточно меньшего объема данных, чтобы понять, кто из них эффективнее [1:03:35]. * **Качественный подход:** По мнению Йова Гита, статистика вторична; важнее понимать процесс обработки данных, исполнения сделок и то, как менеджер реагирует на кризисы [1:05:32]. * **Структурный сдвиг:** Ник Бальтерс отметил, что важно отличать неудачу стратегии от изменения рыночной структуры. Например, если премия за риск исчезает из-за «скученности» (crowding) или изменения ликвидности, модель требует не пересмотра параметров, а полного удаления из портфеля [1:09:56].