Человек на все рынки: из Лас-Вегаса на Уолл-стрит. Как я обыграл дилера и рынок - читать онлайн книгу. Автор: Эдвард О. Торп cтр.№ 87

Пока я заканчиваю завтракать, солнце поднимается над холмами за моей спиной и освещает стоящие к западу башни финансовых компаний огромного делового и торгового центра Фэшн-Айленд. К тому моменту, когда солнце полностью заливает светом эти небоскребы, я уже сижу в своем кабинете в одном из них, в пяти километрах от дома. Фирма, специализирующаяся на статистическом арбитраже, которую мы со Стивом возобновили в 1992 году, успешно работает уже восемь лет.

За первый час работы наши компьютеры провели сделки, в которых было задействовано более миллиона акций, и мы сейчас в плюсе на 400 000 долларов. У нас в управлении находится 340 миллионов; мы провели длинную покупку акций на 540 миллионов и короткую продажу на такую же сумму. Компьютерные модели и наш опыт говорят о том, что наш портфель приблизительно рыночно-нейтрален, то есть колебания стоимости этого портфеля мало связаны с общими изменениями состояния рынка. Уровень нашей рыночной нейтральности, который финансовые теоретики обозначают параметром «бета», составлял в среднем 0,06. Если бета для некоторого портфеля равна нулю, изменения его цены вообще не зависят от изменений рынка, и такой портфель называют рыночно-нейтральным. Стоимость портфелей с положительными значениями этого параметра увеличивается или уменьшается вместе с ростом или падением рынка. Чем больше бета, тем более сильными будут эти колебания. Значение бета для самого рынка принято считать равным 1,0. Портфели с отрицательными бета обычно изменяются в сторону, противоположную изменениям рынка. Наша избыточная доходность с учетом риска, то есть величина, на которую наша среднегодовая прибыль превышает доход от инвестиций со сравнимым уровнем риска (финансовые теоретики называют ее «альфа»), в среднем была равна 20 % в год. Это означает, что годовую доходность нашей фирмы за прошлые годы, равную (до вычета комиссионных) 26 %, можно представить в виде суммы трех слагаемых: 5 % за счет безрисковых операций с векселями казначейства, около 1 %, связанного с небольшой корреляцией с состоянием рынка, и оставшихся 20 %, той величины, на которую наша прибыль превосходит инвестиции со сравнимыми рисками.

Компьютеры вычисляют при помощи нашей модели «объективную» цену для акций каждой из приблизительно тысячи крупнейших компаний, бумаги которых наиболее активно торгуются на Нью-Йоркской и других американских фондовых биржах. Профессионалы рынка называют акции, которые продаются и покупаются в больших объемах, «ликвидными»; их преимущество состоит в том, что ими легче торговать, не вызывая при этом слишком сильного роста или падения их цены. В наши компьютеры поступают с бирж последние сведения о рыночных курсах, которые немедленно сравниваются с текущими объективными значениями, определенными по нашей модели. Если фактическая цена достаточно сильно отличается от объективной, мы покупаем недооцененные бумаги и продаем переоцененные.

Чтобы контролировать риски, мы ограничиваем сумму вложений в акции каждой отдельной компании. Наши предосторожности и меры по регулированию рисков, по-видимому, себя оправдывают. Суточные, недельные и месячные результаты нашей работы обладают «положительной асимметрией», то есть прибыльных дней, недель и месяцев у нас существенно больше, чем убыточных, причем размеры прибыли, как правило, значительно превышают размеры убытков.

Я просматриваю на экране своего компьютера интересные на сегодня позиции, в том числе акции, показывающие наибольший рост и наибольшее падение. Если рост или падение акций превышают обычные размеры, это легко заметить. Кажется, ничего аномального не происходит. Я прохожу по коридору в кабинет Стива Мидзусавы: он высматривает в своем терминале системы Bloomberg новости, способные оказать сильное влияние на акции, которыми мы торгуем. Если он обнаруживает такие события, – например, неожиданное объявление о слиянии, поглощении, разделении или реорганизации компаний, – он вводит в компьютер команду о внесении соответствующих акций в «список запретов». Это значит, что мы не открываем по ним новых позиций и закрываем те, что у нас уже есть.

Стив уговорил брокерское агентство, через которое мы проводим бо льшую часть своих операций, уменьшить ставку комиссии на 0,16 цента с акции. Это дает нам большую экономию. Весь наш пакет акций, участвующих как в длинных, так и в коротких сделках, обновляется приблизительно раз в две недели, то есть около двадцати пяти раз в год. При нынешнем масштабе нашей работы мы продаем каждый раз на 540 миллионов акций, полученных в результате длинных покупок, и покупаем взамен новые акции еще на 540 миллионов, так что суммарный торговый оборот составляет 1,08 миллиарда долларов. То же происходит и с короткими продажами, сделки по которым прибавляют к обороту еще 1,08 миллиарда. Поскольку этот цикл повторяется двадцать пять раз в год, за год мы проводим сделок на 54 миллиарда долларов, или 1,5 миллиарда акций ^[223]. Когда знаменитый менеджер хедж-фондов Майкл Стейнхардт уходил в отставку, многие были поражены, узнав, что за один год он провел сделки с миллиардом акций.

Скидка, о которой договорился Стив, экономит нам 1,6 миллиона долларов в год. Но наши брокеры все равно ежегодно получают от работы с нами 14,3 миллиона. Наше брокерское агентство понимает, как получить конкурентное преимущество.

Откуда взялось название «статистический арбитраж»? Классическая операция арбитража проводится с использованием двух взаимосвязанных позиций, сочетание которых дает гарантированную прибыль. Например, речь может идти о продаже золота в Лондоне по 300 долларов за унцию с одновременной покупкой его в Нью-Йорке по 290; это дает 10 долларов разницы с каждой унции. Если суммарная стоимость финансирования сделки, страхования и перевозки унции золота из Нью-Йорка в Лондон составляет 5 долларов, то гарантированная прибыль равна 5 долларам. Так работает арбитраж в исходной конфигурации.

Впоследствии этот же термин стали использовать для описания инвестиций с достаточно надежной нейтрализацией рисков и вероятной, если не гарантированной, прибылью. Возьмем пример так называемого арбитража по слияниям. Пусть компания А, курс акций которой равен 100 долларам, собирается купить компанию В, курс акций которой равен 70 долларам, с обменом каждой акции компании В на одну акцию компании А. Рынок немедленно реагирует на это известие, и акции компании А падают, скажем, до 88, а акции компании В вырастают до 83 долларов. Арбитражеры по слияниям покупают акции В по 83 доллара и заключают сделки короткой продажи акций А по 88. Если через три месяца сделка слияния успешно завершается, арбитражер со своей инвестиции 83 доллара получает 5 долларов, то есть 6 % прибыли. Но поскольку такая сделка может состояться только после утверждения надзорными органами и акционерами, существует риск убытков в случае неполучения такого утверждения и обратного изменения курсов А и В. Если акции компаний А и В вернутся на уровень, существовавший до объявления о слиянии, арбитражер потеряет на короткой продаже каждой акции А 100 – 88 = 12 долларов, а на покупке каждой акции В – 83–70 = 13 долларов, то есть всего 25 долларов, или 30 %, на инвестиции 83 доллара. Арбитражер может пойти на такой непропорционально большой риск, только если он уверен, что вероятность неудачного завершения сделки мала.