Человек на все рынки: из Лас-Вегаса на Уолл-стрит. Как я обыграл дилера и рынок - читать онлайн книгу. Автор: Эдвард О. Торп cтр.№ 88

Наш портфель обладает снижающими риск особенностями арбитража, но в то же время его «длинная» и «короткая» части содержат такое большое количество акций, что мы рассчитываем на получение прибыли благодаря статистическому поведению большого числа благоприятных ставок. Эта ситуация подобна подсчету карт в блэкджеке, но в гораздо большем масштабе. Средняя сумма наших сделок равна 54 тысячам долларов, и в год мы проводим около миллиона таких сделок – по одной сделке за каждые шесть секунд времени работы биржи.

Возвращаясь в свой кабинет, я думаю о том, как возникло наше предприятие статистического арбитража. Когда я преподавал на финансовом отделении факультета управления УКИ, у меня было много интересных бесед с профессором Джеромом Бэзелом, кабинет которого был рядом с моим. Я пригласил его работать на полную ставку в Princeton Newport Partners. Одной из основных его обязанностей было руководство задуманной мною программой исследования рыночных показателей. Ни я, ни Джерри не верили в теорию эффективного рынка. Я получил множество свидетельств его неэффективности из игры в блэкджек, из истории Уоррена Баффетта и его друзей, а также из нашей ежедневной успешной работы в компании Princeton Newport Partners. Мы не спрашивали: «Эффективен ли рынок?» Нас больше интересовали другие вопросы: «Как и в какой степени проявляется неэффективность рынка?» и «Как извлечь из нее выгоду?».

Идея этого проекта состояла в изучении исторических данных по доходности ценных бумаг для выявления ее зависимости от различных характеристик, или показателей. В число нескольких десятков основных и технических параметров, которые мы рассматривали, входили показатель доходности, то есть отношение прибыли на акцию к цене акции, отношение ликвидационной или «балансовой» стоимости компании к ее рыночной цене и суммарная рыночная цена компании (ее «размер»). Сейчас этот подход хорошо известен и широко применяется, но в 1979 году он подвергался острой критике огромного множества ученых, считавших, что рыночные цены уже полностью учитывают всю эту информацию. Многие практические участники рынка не были с этим согласны. То время было благоприятным для нашего проекта, поскольку именно тогда стали доступными необходимые высококачественные базы данных и новые, более мощные компьютеры.

Нам повезло: один из наших исследователей ^[224] почти сразу нашел базовую идею, на которой основан статистический арбитраж. Он классифицировал акции по величине их роста или падения за последние две недели. Следующие несколько недель группа акций, которые выросли наиболее сильно, имела худшие показатели, чем рынок в целом, а группа акций с наибольшим падением – лучшие. В исторической перспективе покупка акций 10 %-го диапазона наибольшего падения и короткая продажа акций 10 %-го диапазона наибольшего роста приносила 20 % среднегодовой прибыли. Мы назвали эту систему аббревиатурой MUD, так как в ней использовались самые верхние (Most-Up) и самые нижние (Most-Down) акции. Работавший в УКИ математик Уильям Ф. Донохью шутил: «Торп, я советую вам покупать подешевле, а продавать подороже». Поскольку цена портфеля длинных покупок изменялась вместе с рынком, а цена портфеля коротких продаж – в обратную сторону, вместе эти две части практически компенсировали колебания рынка. Это позволяло нам получить рыночно-нейтральный портфель, чего мы и добивались. Но так как колебания стоимости этого портфеля тем не менее превышали обычные размеры наших инвестиций, мы пока что отказались от идеи статистического арбитража.

Хотя мы этого и не знали, пару лет спустя один изобретательный исследователь из компании Morgan Stanley разработал систему, похожую на нашу, но со значительно меньшей изменяемостью. Ее применение в торговле началось, по-видимому, в 1983 году. По мере расширения опыта автор этой системы действовал все увереннее и увеличивал объемы инвестиций. К 1985 году статистический арбитраж стал важной статьей доходов Morgan Stanley, но его первооткрыватель, Джерри Бамбергер, не получил ни признания за свое открытие, ни должного вознаграждения от фирмы ^[225]. В то время как его начальник, Нунцио Тарталья, продолжал расширять масштабы этого предприятия, разочарованный Бамбергер уволился из компании.

В рамках нашего плана по созданию очередных, более диверсифицированных прибыльных подразделений товарищество Princeton Newport Partners искало новых сотрудников, обладавших успешными стратегиями в области финансовой математики. Бамбергер, оказавшись без работы, обратился к нам. По его словам, его стратегия обеспечивала высокие обороты, рыночную нейтральность и низкие риски; в любой конкретный момент она предполагала одновременное наличие большого количества акций в сделках длинной покупки и большого количества акций в сделках короткой продажи. Это было очень похоже на нашу собственную стратегию статистического арбитража, так что, хотя нам были известны только общие характеристики его портфеля и мы ничего не знали о точных критериях выбора сделок, его методика нас заинтересовала. После того как я пообещал не разглашать информацию без согласия Джерри или пока она не станет общедоступной каким-либо другим образом, мы с ним встретились, и он объяснил мне, как работает его стратегия.

Джерри Бамбергер, высокий и подтянутый ортодоксальный иудей, отличался оригинальным подходом к решению проблем и склонностью к мрачноватой иронии. Несколько недель мы с ним проводили в Ньюпорт-Бич подробнейшие испытания его системы. Было решено, что, если результаты этих испытаний меня удовлетворят, мы обеспечим финансирование совместного с Джерри предприятия. Он приносил с собой бумажный пакет с завтраком, и в нем каждый раз оказывался сэндвич с тунцовым салатом. В конце концов я не удержался и спросил, как часто он ест на завтрак сэндвичи с тунцовым салатом. Джерри ответил: «Каждый день на протяжении последних шести лет». Джерри был заядлым курильщиком, а я совершенно не переношу табачного дыма – до такой степени, что мы не брали на работу курильщиков и не разрешали курить в офисе компании. Поэтому нам пришлось найти решение этой проблемы. Мы договорились о компромиссе. Каждый раз, когда Джерри нужно было покурить, он выходил в сад, расположенный на первом этаже нашего офиса. В климате Южной Калифорнии это не доставляло ему особых неудобств – зимой на Восточном побережье ему пришлось бы гораздо хуже.

Источником прибыли в системе статистического арбитража Бамбергера был тот же эффект самых верхних и самых нижних акций, который мы открыли в 1979–1980 годах. Мы хеджировали рыночные риски, но Джерри удалось добиться еще большего уменьшения риска путем индивидуальной работы с разными отраслями промышленности. Для измерения эффективности его системы в историческом масштабе и моделирования торговли в режиме реального времени мы использовали вычислительный центр Princeton Newport. В этом помещении площадью около 400 квадратных метров стояло оборудование общей стоимостью 2 миллиона долларов. В нем были массивы гигабайтных жестких дисков размером со стиральную машину, а также ленточные накопители и процессорные модули размером с холодильник. Все это было установлено на фальшполу, собранном из съемных панелей, под которыми змеились настоящие джунгли из кабелей, проводов и других соединений.