Эдвард Торп - Человек на все рынки: из Лас-Вегаса на Уолл-стрит. Как я обыграл дилера и рынок

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.

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.