Кванты

Кванты (Quants) — это специалисты по количественному анализу, которые строят торговые стратегии на математических моделях, статистике и программировании, а не на интуиции или чтении графика. Если технический аналитик ищет закономерности глазами, разглядывая фигуры на графике, то квант формализует гипотезу в код и проверяет её на массиве исторических данных за десятилетия.

Само слово «квант» — сокращение от английского quantitative analyst, количественный аналитик. Профессия выросла из прихода в финансы математиков и физиков в 1970–80-х годах. Одним из первых формулы против рынка применил Эд Торп: сначала он математически обыграл казино в блэкджек, а затем перенёс тот же подход на биржу, и его фонд Princeton Newport Partners почти два десятилетия приносил около 19% годовых. То, что начиналось как экзотический эксперимент кучки учёных, за полвека стало ядром индустрии: значительную часть оборота на крупнейших рынках сегодня формируют не люди, а их модели.

Что кванты делают на самом деле

Расхожее представление о кванте как о человеке, который «предсказывает курс», неточно. Квант не угадывает, куда пойдёт конкретная акция, а ищет устойчивые статистические перекосы и зарабатывает на тысячах мелких ставок, каждая из которых верна чуть чаще, чем неверна. Medallion, по описанию в книге Грегори Цукермана, оказывался прав примерно в 50,75% случаев, и этого крошечного перевеса хватало, потому что ставок были миллионы.

Математический аппарат у этой работы плотный: стохастическое исчисление для описания случайных процессов, байесовская статистика для пересчёта вероятностей по мере поступления данных, методы оптимизации для сборки портфеля и машинное обучение для поиска закономерностей, которые человек не заметит. Прежде чем стратегию выпускают в бой, её прогоняют на истории и требуют, чтобы преимущество устойчиво повторялось на данных, которых модель прежде не видела. На обработку этих массивов уходят кластеры из тысяч процессоров, а сами модели нередко переобучаются по мере того, как на рынок поступает свежая информация.

Не менее важен материал, на котором обучаются модели. Помимо цен и отчётности кванты тянут данные, которые ещё двадцать лет назад никто не считал рыночной информацией:

• Спутниковые снимки парковок у торговых центров и хранилищ нефти.

• Обезличенные данные мобильных операторов и платёжных систем.

• Тональность новостей, пресс-релизов и комментариев менеджмента компаний.

• Микроструктура торгов: глубина стакана, объёмы заявок, время их прохождения.

Чем уникальнее источник данных, тем дольше держится преимущество. Как только сигнал становится общедоступным, на нём начинают зарабатывать все участники, и он исчезает. Поэтому фонды вкладываются в собственные дата-сеты, до которых конкуренты ещё не добрались.

Квантовые стратегии

У квантовых стратегий несколько базовых семейств, и почти все они эксплуатируют не интуицию, а статистику. Статистический арбитраж ловит временные расхождения в ценах связанных активов. Классический пример: котировки Coca-Cola и PepsiCo обычно движутся вместе, и когда разрыв между ними расширяется сверх обычного, алгоритм ставит на его схлопывание. Покупается отставший актив, в шорт продаётся опередивший, а прибыль фиксируется при возврате разрыва к норме; общее направление рынка при этом неважно.

Маркет-мейкинг устроен иначе. Алгоритм одновременно выставляет заявки на покупку и продажу и зарабатывает на спреде между ними, принимая на себя риск держать актив доли секунды. Так работают крупнейшие поставщики ликвидности на американском рынке, прогоняющие через себя миллиарды котировок в день. Третье семейство, моментум, выявляет уже начавшееся движение цены и следует за ним, пока тренд не выдохнется.

Объединяет эти подходы одно: решение принимает не человек, а правило, заранее проверенное на истории. Дискреционный трейдер может передумать в последний момент, поддавшись эмоции, а квантовая система исполняет ровно то, что заложено в код, и в этом её главное преимущество и главная уязвимость одновременно. Правило, обученное на спокойном рынке, способно катастрофически ошибиться в кризис, когда привычные связи между активами рвутся, а исторические закономерности перестают действовать.

Кванты, которые управляют рынком

За полвека кванты перестали быть нишевыми чудаками и заняли центр финансовой системы. Скорость стала отдельным оружием: серверы ставят в одни дата-центры с биржевыми движками, тяжёлые вычисления переносят на видеокарты и специальные чипы, а время от сигнала до заявки измеряют микросекундами. Близость к бирже стоит дорого и даёт выигрыш в наносекунды, поэтому крупные игроки арендуют стойки прямо в зданиях торговых площадок. На этом фундаменте выросла высокочастотная торговля, где прибыль с одной сделки измеряется сотыми долями процента, зато самих сделок миллионы.

Несколько имён задают планку всей индустрии:

Medallion закрыт для внешних инвесторов с 1993 года и доступен только сотрудникам фирмы. Конкуренты десятилетиями пытаются повторить его результат и нанимают таких же математиков, но никто не приблизился: Two Sigma при сопоставимом штате показывает около 15% годовых против почти 40% у Renaissance. У Citadel Securities из примерно 1 800 человек около шестой части имеют научную степень. Сегодня кванты во многом и есть рыночная инфраструктура: через их алгоритмы проходит существенная доля всех сделок на крупнейших площадках. За такими специалистами квантовые фирмы конкурируют не столько с банками, сколько с технологическими гигантами — те же навыки в работе с данными и машинном обучении одинаково нужны и на бирже, и в Кремниевой долине.

Почему квантовые стратегии перестают работать

Образ кванта как человека с безотказной денежной машиной обманчив. В августе 2007 года квантовые стратегии массово дали сбой: из-за слишком похожих позиций несколько крупных фондов одновременно теряли по несколько процентов в день. Большинство стратегий имеют ограниченный срок жизни, а главные угрозы заложены в самой природе подхода:

• Оверфиттинг означает, что модель подогнана под прошлое слишком плотно: она запоминает случайный шум и проваливается на новых данных. Красивый результат на исторических данных ничего не гарантирует в реальной торговле.

• Преимущество распадается, когда сигнал находят конкуренты: перекос исчезает, и стратегия, приносившая прибыль годами, перестаёт работать.

• Переполнение наступает, когда в одну и ту же стратегию входит слишком много капитала: при первом стрессе все закрываются одновременно, и убытки усиливают друг друга.

• Технологический сбой способен обрушить счёт за минуты: в августе 2012 года ошибка в коде обошлась фирме Knight Capital примерно в 440 млн  $ за три четверти часа.

• Каскадное срабатывание алгоритмов вызывает мгновенные обвалы: 6 мая 2010 года американский рынок за считаные минуты потерял около триллиона долларов капитализации и почти так же быстро отыграл падение.

Поэтому квантовая работа не сводится к принципу «настроил и забыл». В таких фондах исследователей обычно больше, чем торговцев: основная работа состоит не в самой торговле, а в поиске новых закономерностей быстрее, чем устаревают старые.

Кванты в России

В России профессия кванта остаётся нишевой, а капитал и громкие имена сосредоточены за рубежом. Своего аналога Renaissance здесь нет.

Но алгоритмы давно пришли и на МосБиржу: по её собственным данным, на роботов приходится около 40% оборота торгов акциями, тогда как на NYSE этот показатель превышает 60%. В отдельных сегментах концентрация ещё выше. ЦБ насчитал на рынках биржи лишь несколько десятков счетов со сверхбыстрой автоматической торговлей, но их доля в некоторых валютных контрактах доходила до половины оборота, а в голубых фишках вроде Сбербанка и Газпрома алгоритмы давали около трети сделок. Регулятор и НАУФОР обсуждают, как описать таких участников в правилах. Сами российские кванты концентрируются в проп-командах и алгоритмических отделах брокеров, кадры приходят с мехмата, физтеха и из ИТ, а после 2022 года доступ к зарубежным данным, площадкам и инфраструктуре заметно сузился, и единственным реальным полем для большинства специалистов остался локальный рынок с его особенностями.