Czasy się zmieniają. Inwestorzy coraz częściej alokują kapitał przy użyciu zaawansowanych technik. Przykładem tego jest inwestowanie ilościowe, zwane też systematycznym. Wykorzystuje ono narzędzia oparte na modelowaniu matematycznym, systemach komputerowych i analizie danych w celu obliczenia optymalnego prawdopodobieństwa zawarcia zyskownej transakcji. Termin ten obejmuje handel wysokiej częstotliwości, handel algorytmiczny i arbitraż statystyczny. Zajmują się tym quanci – tak można określić zajmujących się inwestowaniem ilościowym, spolszczając angielskie słowo “quants”.
Quanci konstruują model matematyczny dla proponowanej strategii handlowej, a następnie przeprowadzają jej backtest – system analizuje dane historyczne. Proces ten jest czasami podatny na nadmierne dopasowanie, w wyniku którego model jest skonstruowany tak, aby działał dobrze w określonych ramach czasowych lub warunkach rynkowych, dla których jest testowany, ale nie daje zadowalających wyników, gdy jest stosowany na żywo.
O zaletach i wadach inwestowania ilościowego rozmawiałem ze światowej sławy ekspertem. Zura Kakushadze jest prezesem Quantigic Solutions, amerykańskiej firmy doradczej, która między innymi świadczy usługi dla traderów ilościowych. Zura prowadzi swoje konto na portalu LinkedIn, gdzie jego opinie śledzi 240 000 osób.
26 maja przypadło Święto Niepodległości Gruzji – ustanowione na pamiątkę uzyskania niepodległości w 1918 roku przez to państwo, z którym Zura ma bliskie związki. Ta data ma wymiar tym bardziej symboliczny, jeżeli nie pominie się dramatycznych wydarzeń, które od 3 miesięcy mają miejsce na Ukrainie.
Marcin Kuchciak (MK): Zura, dziękuję za przyjęcie zaproszenia do rozmowy. Zanim przejdziemy do właściwej części wywiadu, proszę, przedstaw się krótko, ponieważ niektórzy polscy inwestorzy mogą nie wiedzieć, kim dokładnie jesteś.
Zura Kakushadze (ZK): Marcin, bardzo dziękuję za zaproszenie i możliwość podzielenia się swoimi przemyśleniami z polską publicznością.
Po pierwsze, jako członek wysoce regulowanej branży, jestem zobowiązany do zamieszczenia następującego zastrzeżenia: Wszelkie informacje lub opinie przedstawione przez Zurę Kakushadze w ramach tej rozmowy służą wyłącznie celom informacyjnym i nie są przeznaczone i nie powinny być interpretowane jako porady inwestycyjne, prawne, podatkowe lub jakiekolwiek inne, a także jako oferta, nakłanianie, rekomendacja lub poparcie do inwestycji w jakikolwiek papier wartościowy, produkt lub usługę.
A teraz wracamy do Twojego pytania. Mój ojciec był fizykiem, więc zacząłem uczyć się tej nauki w wieku 6 lat. Uzyskałem tytuł doktora fizyki na Cornell. Po dalszym pogłębianiu wiedzy i badań na Harvardzie zostałem profesorem w Instytucie Fizyki Teoretycznej w Stony Brook. Zajmowałem się m. in. teorią strun, grawitacją, fenomenologią cząstek elementarnych. W dniu moich 28 urodzin doznałem “objawienia”, że powinienem poszerzyć horyzonty i nauczyć się innych rzeczy. W ten sposób wszedłem na Wall Street, pracując w banku inwestycyjnym i funduszu hedgingowym, gdzie zajmowałem się handlem automatycznym, arbitrażem statystycznym, arbitrażem indeksowym, modelowaniem ryzyka itp.
Potem wkroczyłem na drogę przedsiębiorczości. Quantigic zajmuje się doradztwem i rozwiązaniami dla quantów, funduszy hedgingowych, firm z branży fintech. W ostatnich kilku latach zastosowaliśmy również własne narzędzia w genomice nowotworów i diagnostyce nowotworów, które opatentowaliśmy. W finansach zazwyczaj wysysa się talenty z innych dziedzin. To jest jak dawanie czegoś od siebie i sprawia ogromną satysfakcję. Wysiłek ten został sfinansowany przez Narodową Fundację Nauki. Do tej pory była to ekscytująca podróż.
MK: Wygląda na to, że łączysz praktykę z teorią. W biogramie można przeczytać, że jesteś również profesorem na Free University of Tbilisi na Wydziale Fizyki. Wygląda na to, że ta nauka jest Twoją pasją. W wieku 23 lat uzyskałeś doktorat z fizyki teoretycznej na Uniwersytecie Cornell. To całkiem niezły wynik, chyba niewiele osób na świecie może pochwalić się takim osiągnięciem. Co Twoim zdaniem fizyka może wnieść do świata inwestycji? Jakie korzyści można odnieść z jej zastosowania dla skutecznego inwestowania?
ZK: Prawda jest taka, że nie ma bezpośrednich zastosowań fizyki w inwestowaniu. Niektóre ogólne idee fizyki mogą być przydatne do konceptualizacji problemów w finansach, ale jest to bardzo pośrednie. Z drugiej strony, fizycy są zazwyczaj dobrzy w rozwiązywaniu problemów. To właśnie tutaj pojawia się prawdziwa wartość. Ważną częścią rozwiązywania problemów jest ich poprawne sformułowanie. Właśnie w tym zakresie moje wykształcenie fizyczne bardzo mi pomogło w rozwiązywaniu problemów w innych dziedzinach, w tym w handlu ilościowym i genomice nowotworów.
MK: Oprócz działalności zawodowej i naukowej starasz się popularyzować wiedzę niezbędną do inwestowania. Z pewnością książka „151 Trading Strategies”, której jesteś współautorem wraz z Juanem Andresem Serurem, może być bardzo interesująca dla inwestorów. Książkę można bezpłatnie pobrać z linku: lINK. W książce tej inwestorzy znajdą między innymi ponad 550 wzorów matematycznych dla ponad 150 strategii handlowych, które obejmują m. in. wszystkie główne klasy aktywów – akcje, opcje, papiery wartościowe o stałym dochodzie, kontrakty terminowe, ETF-y, indeksy, towary, waluty, instrumenty zamienne, aktywa strukturyzowane, nieruchomości, gotówkę, kryptowaluty. Skąd wziął się pomysł na napisanie takiej książki? Ilu czytelników według Twoich szacunków ją przeczytało?
ZK: W 2015 roku opublikowałem pracę „101 Formulaic Alphas” (LINK), w której podałem dokładne formuły – które są również kodem komputerowym – dla 101 realnych ilościowych alf (sygnałów) transakcyjnych. Praca ta okazała się wielkim hitem, z ponad 40 000 pobrań na samym SSRN. Stąd wziął się pomysł na „151 Trading Strategies”. Uznałem, że poszerzenie tej publikacji na wszystkie klasy aktywów i style inwestowania powinno być jeszcze większym hitem. I tak się stało. Tylko na SSRN „151 Trading Strategies” zostało pobranych ponad 65 000 razy. Udostępniliśmy ją za darmo, aby poszerzyć bazę czytelników i zwiększyć jej oddziaływanie.
MK: Istnieje wiele literatury na temat inwestowania ilościowego. Lata temu moje zainteresowanie wzbudziła książka „Quantitative Equity Investing – Techniques and Strategies” autorstwa Franka Fabozziego, Sergio Focardiego i Pettera Kolma. Jakie książki poleciłbyś inwestorom, którzy szukają pogłębionej wiedzy na temat inwestowania ilościowego?
ZK: Ponad 20 lat temu, gdy zastanawiałem się nad poszerzeniem swoich horyzontów poza fizykę, kolega z Cornell, doktor fizyki, który już pracował w finansach, powiedział mi: „finanse są szerokie i płytkie”. I to prawda. Finanse są bardzo zróżnicowane. Arbitraż statystyczny, w przeciwieństwie do, powiedzmy, fizyki, nie jest szczególnie „głęboki”. Istnieje jednak wiele szczegółów, które decydują o tym, czy dana strategia inwestycyjna lub tradingowa zostanie zrealizowana, czy nie. I te szczegóły nie są nawet statyczne, one ciągle się zmieniają. Zatem to, co można wynieść z książek takich jak „151 Strategie handlowe”, to nie „głębia”, której tam nie ma, ale wyobrażenie o różnorodności strategii handlowych i inwestycyjnych, stylów, metodologii itp. Najważniejszych szczegółów dotyczących każdej z tych strategii itp. można się nauczyć w pracy, a nie z książek.
MK: Przejdźmy do meritum. Czym jest inwestowanie ilościowe w Twoim rozumieniu?
ZK: Zazwyczaj – ale nie zawsze – jest to strategia inwestycyjna oparta na regułach algorytmicznych, w której pozycje w portfelu inwestycyjnym są otwierane i zamykane w oparciu o pewne z góry określone czynniki, które mogą być wyrażone za pomocą wzorów matematycznych i/lub kodu źródłowego.
MK: Jakie są korzyści z inwestowania ilościowego? Moim zdaniem jest kilka zalet inwestowania ilościowego: szeroki zakres, szybkość, dyscyplina i koszty. Szeroki zakres, czyli strategie ilościowe mogą badać ogromną liczbę potencjalnych inwestycji, podczas gdy nawet najlepsi analitycy są ograniczeni do skupienia się na kilku papierach wartościowych naraz. Szybkość, czyli ilościowe strategie handlowe mogą wykorzystywać okazje w znacznie krótszym czasie. Są zdolne przeprowadzać tysiące transakcji na sekundę, co pozwala inwestorom na stosowanie innowacyjnych strategii, które kiedyś byłyby niemożliwe do wykonania. Dyscyplina, czyli ilościowe systemy transakcyjne konsekwentnie przestrzegają zaprogramowanych zasad. Nie odstępują od nich z powodów emocjonalnych lub psychologicznych i nie tracą okazji. Koszty, czyli fundusze ilościowe są zwykle tańsze w prowadzeniu, ponieważ wymagają mniejszej liczby analityków i zarządzających. Handel ilościowy może jednak wiązać się z wyższymi kosztami technologii i zwykle wymaga większej bazy kapitałowej, choć jest to mniejszy problem dla inwestorów instytucjonalnych i funduszy hedgingowych. Które z tych cech są według Ciebie najważniejsze? Jakie inne korzyści przynosi inwestowanie ilościowe?
ZK: Wszystko, co wymieniłeś, jest w porządku. Zacznę od kosztów. Berkshire Hathaway [przyp. MK – wehikuł inwestycyjny, który jest powszechnie kojarzony z Warrenem Buffettem] zatrudnia bezpośrednio tylko kilkadziesiąt osób. Co innego firmy, których jest współwłaścicielem, one zatrudniają setki tysięcy osób. Duże organizacje zajmujące się tradingiem ilościowym mogą zatrudniać setki, a nawet tysiące osób, a ich koszty są wysokie, także ze względu na wykorzystywaną technologię. Mimo to większość z nich nie zbliża się do Berkshire pod względem aktywów w zarządzaniu (AUM). Wszystko zależy od skalowalności na poziomie inwestycyjnym. To, co robi Berkshire, jest bardzo skalowalne. Nie musi się martwić o to, ile centów na akcję poniesie w wyniku poślizgu cenowego, gdy nabywa akcje danej spółki warte miliardy dolarów. W handlu ilościowym marża zysku jest czasami mierzona w ułamkach centa na akcję.
Jaka jest zatem korzyść z inwestowania ilościowego? Można je podsumować jedną wielkością – wskaźnikiem Sharpe’a, czyli stopą zwrotu podzieloną przez zmienność. Wskaźnik Sharpe’a Berkshire jest dość niski. Podobnie jest w przypadku typowego funduszu inwestycyjnego. Strategia handlu ilościowego może mieć znacznie wyższy wskaźnik Sharpe’a w ujęciu rocznym – np. 5, co oznacza znacznie niższe prawdopodobieństwo utraty pieniędzy w danym roku, a nawet w danym miesiącu. Berkshire może mieć wielomiliardowe wahania w górę i w dół w danym roku, ale to nie szkodzi, ponieważ inwestuje w perspektywie wieloletniej. Berkshire dysponuje kapitałem, który może wytrzymać takie wahania. Nie jest tak w przypadku typowego funduszu hedgingowego typu quant trading. Z tego powodu Sharpe jest dla nich ważny. Tak więc, zasadniczo, inwestowanie ilościowe, jeśli jest robione prawidłowo, pomaga zmniejszyć zmienność na każdy procent wypracowanej stopy zwrotu, przynajmniej w „normalnych” warunkach rynkowych, dla których dana strategia została zaprojektowana. Na przykład, wiele „neutralnych rynkowo” strategii tradingu ilościowego splajtowało podczas wyprzedaży rynkowej w związku z wybuchem pandemii COVID-19, mimo że prowadziły one portfele neutralne dla dolara, z równymi łącznymi długimi i krótkimi pozycjami w dolarach. Przyczyny tego zjawiska zostały omówione w moim artykule „Quant Bust 2020” (LINK). A zatem, czasami nawet strategie ilościowe nie osiągają takich wskaźników Sharpe’a, jakie powinny osiągać.
Jak zatem strategie kwantowe osiągają niższą zmienność? Dlaczego zwykła dywersyfikacja nie może osiągnąć tego samego? Dywersyfikacja portfela typu long-only (przyp. MK – posiadanie jedynie długich pozycji w instrumentach finansowych), np. S&P 500 lub Russell 3000, może ograniczyć ryzyko specyficzne dla akcji, tj. ryzyko, którego nie można przypisać żadnym czynnikom wspólnym dla dużych grup akcji.
Ryzyko systematyczne – np. ryzyko rynkowe, nie może być jednak zdywersyfikowane w portfelach typu long-only. Ryzyko to można znacznie ograniczyć w portfelach typu long-short
[przyp. MK – posiadanie pozycji długich i krótkich w instrumentach finansowych]
– przede wszystkim neutralnych w dolarze. Takie portfele z wykorzystaniem dużej liczby akcji i/lub innych instrumentów (np. ETF-ów) pozwalają osiągnąć zmniejszenie zmienności i wyższy wskaźnik Sharpe’a. Gdy w grę wchodzi duża liczba instrumentów, “handel ręczny” staje się niemożliwy do utrzymania, a automatyzacja jest nieunikniona i zaczyna się inwestowanie ilościowe. Tak więc, podstawową przyczyną tradingu ilościowego jest chęć zmniejszenia zmienności na każdy procent uzyskanej stopy zwrotu. Skutkiem ubocznym jest to, że wiąże się to ze znaczną złożonością, dużą liczbą zmiennych i ważnych szczegółów, kosztami operacyjnymi itp. oraz ograniczeniami wydajności. Wiele takich strategii nie może być łatwo skalowanych na zainwestowanym kapitale, więc ucieka się do dywersyfikacji poprzez wykorzystanie dużej liczby takich strategii, w niektórych przypadkach łącząc miliony, a nawet miliardy słabych sygnałów transakcyjnych, z których każdy jest analizowany przy użyciu niejasnych technik uczenia maszynowego bez jakiegokolwiek intuicyjnego zrozumienia, dlaczego dany sygnał działa. W ten sposób wszystko bardzo szybko się komplikuje i w zasadzie staje się tajemniczą czarną skrzynką.
MK: Inwestowanie ilościowe ma wiele odmian. Niektórzy stosują niewyszukane techniki oparte na zmiennych rynkowych, ale to jest bardzo konkurencyjne. Nie każdy może sobie pozwolić na korzystanie z wyrafinowanych narzędzi. Zazwyczaj wykorzystuje się dane liczbowe, tekstowe lub obrazowe. Jakie są najprostsze modele ilościowe, z którymi się zetknąłeś (przykłady)? Które z nich są z kolei najbardziej wyrafinowane (przykłady z własnej praktyki zawodowej)?
ZK: To wiąże się z tym, o czym wspomniałem wcześniej, czyli z wieloma ważnymi szczegółami i wieloma ruchomymi częściami. Niekoniecznie nazwałbym to „wyrafinowaniem”. Więcej danych, jeśli są właściwie wykorzystane, może czasami – ale nie zawsze – zapewnić niewielką przewagę, a w tradingu ilościowym niewielka przewaga jest zazwyczaj wszystkim, co można uzyskać. Większa ilość danych kosztuje więcej pieniędzy, wymaga większego oczyszczenia, a wyciśnięcie z nich intuicyjnego sygnału staje się trudniejsze, jeśli nie niemożliwe, dlatego ucieka się do technik uczenia maszynowego/sztucznych sieci neuronowych w celu analizy danych. Większość z tych narzędzi jest dostępna bezpłatnie, ale inżynierowie z dziedziny inwestowania ilościowego, których trzeba zatrudnić, kosztują, mimo że często nie mają doświadczenia w finansach ani nie rozumieją rynków. Tak więc cała ta złożoność pociąga za sobą znaczne koszty. Mówimy tu o wielu, wielu milionach dolarów. Nie da się tego przeprowadzić w garażu na żadną przyzwoitą skalę. Gra stała się więc bardzo złożona. Nie chodzi już o to, czy strategie są „proste” czy „wyrafinowane”. To zupełnie inna gra w piłkę.