19 Купить подешевле, продать подороже

Очередной теплый, солнечный день весны 2000 года в Ньюпорт-Бич. Из дома, стоящего на холме на высоте двухсот метров, мне виден расположенный в пятидесяти километрах тихоокеанский остров Санта-Каталина Уильяма Ригли: он распластался по горизонту как огромный корабль длиной километров в сорок. Слева, километрах в ста, над горизонтом чуть выступает такой же большой остров Сан-Клементе. Море начинается в четырех километрах от меня, широкие песчаные пляжи отделяет от него полоса белого прибоя. Из Ньюпортской гавани – одной из крупнейших в мире стоянок для малотоннажных судов, в которой помещается более восьми тысяч парусных и моторных яхт, окруженной роскошными домами, входящими в число самых дорогих в мире, – выходят первые лодки. Каждый раз, уезжая в отпуск, я сомневаюсь, не лучше ли было остаться дома.

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.

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.

В вычислительном центре также была установлена собственная защитная система. В случае пожара воздух в нем автоматически заменялся за восемьдесят секунд на негорючий инертный газ. После этого в помещении не оставалось достаточного количества кислорода для горения – как и для дыхания. Мы проводили тренировки по быстрой эвакуации и включению подачи инертного газа вручную в случае необходимости.

Для середины 1980-х годов наше оборудование было весьма высокотехнологичным, но теперь благодаря огромному росту быстродействия компьютеров, их миниатюризации и удешевлению даже в сотовых телефонах можно хранить по нескольку гигабайт данных. Вычислительный центр был оборудован собственной системой охлаждения, поддерживавшей в нем температуру около пятнадцати градусов Цельсия, а также герметичными дверьми и пылевыми фильтрами для сохранения чистоты воздуха. Поскольку курильщики распространяют в воздухе мельчайшие частицы дыма в течение часа или даже более после курения – даже если выкурена была всего одна сигарета, – Джерри согласился, отпустив по этому поводу немало добродушных шуток, не заходить в вычислительный центр.

Когда я был полностью удовлетворен работой его системы, мы создали совместное предприятие – готовую компанию, работавшую в Нью-Йорке на средства PNP под управлением Джерри. Мы назвали ее BOSS Partners, по инициалам фамилии Бамбергера и названия Oakley Sutton Securities, организации, которую мы создали для помощи в работе PNP. Компания BOSS, имевшая в своем распоряжении от 30 до 60 миллионов долларов капитала, принесла в 1985 году от 25 до 30 % прибыли. Затем ее доходность постепенно снижалась и к 1988 году достигла приблизительно 15 %. Такое уменьшение доходности и усиление нападок Джулиани на принстонское отделение нашей компании привели к тому, что Джерри решил закончить свою работу на рынках ценных бумаг[226]. Он ушел на покой с заработанными к тому времени миллионами.

Тем временем я продолжал развивать методику статистического арбитража. По счастливой случайности мы начали операции с использованием моей усовершенствованной методики в январе 1988 года, то есть уже после краха 1987-го. Несмотря на падение индекса S&P 500 на 22 %, компания BOSS получила в октябре 1987 года 7 % прибыли. Компьютерные модели предсказывали, что наша новая система статистического арбитража тоже должна давать хорошие суточные показатели и рекордную месячную прибыль. Эта структура должна была устоять перед любыми катаклизмами.

Чтобы добиться еще более надежного управления рисками, я заменил введенное Бамбергером разделение по промышленным отраслям на статистическую процедуру, известную под названием факторного анализа. Факторами называют тенденции, общие для курсов акций нескольких, многих или всех компаний. Наиболее важен рыночный фактор, который определяет вероятность изменения цены каждых акций вместе с ростом или падением рынка. Можно считать, что суточная доходность любых акций состоит из двух слагаемых, одно из которых следует колебаниям рынка, а другое, так называемый «остаток», включает в себя все то, что не связано с этими изменениями. Финансовые теоретики и практики выявили множество таких факторов, позволяющих объяснить изменения цен финансовых инструментов. Некоторые из них, например принадлежность к определенным группам или промышленным отраслям (скажем, нефтяной промышленности или финансам), в основном влияют лишь на отдельные группы акций. Другие факторы, например состояние самого рынка, уровни процентных ставок по краткосрочным и долгосрочным кредитам или уровень инфляции, оказывают влияние почти на все акции.

Прелесть системы статистического арбитража заключается в том, что в ней можно обеспечить компенсацию влияния сколь угодно большого числа таких факторов. Ужесточение соотношения длинного и короткого портфелей делает суммарный портфель рыночно-нейтральным: свойственная длинной части тенденция к следованию изменениям рынка компенсируется противоположной тенденцией короткой части. Введение таких же ограничений по другим факторам позволяет сделать портфель нейтральным к инфляции, нейтральным к ценам на нефть и так далее. Разумеется, за это приходится платить: уменьшение риска сопровождается сужением выбора возможных составляющих портфеля. Теперь они могут быть только рыночно-нейтральными, инфляционно-нейтральными, нейтральными относительно цен на нефть и так далее. Таким образом, попытки уменьшения риска приводят и к уменьшению доходности.

Мы назвали новую систему STAR, по начальным буквам слов «статистический арбитраж». По требованию одного из наших инвесторов мы представили историю нашей торговли компании Barra, мировому лидеру в области финансовых исследований и разработки торговых систем. Ее специалисты протестировали систему STAR при помощи своей модели Е2, учитывающей пятьдесят пять отраслевых и тринадцать макроэкономических факторов, и заключили, что наша прибыль была в основном нейтральной относительно этих факторов и, по-видимому, не зависела от случайных удачных ставок.

То, что мы не остановились на модели Бамбергера, оказалось удачным решением, так как расчеты показывали, что ее доходность продолжала падать. Более того, получив хорошие результаты к концу 1987 года, компания Morgan Stanley, как сообщалось, увеличила свои инвестиции до 900 миллионов долларов в длинных сделках и такой же суммы в коротких продажах. Это неизбежно вызвало снижение прибыли всех торговцев, использующих ту же методику. По слухам, компания потеряла на этом от 6 до 12 %, после чего использование этой системы было прекращено.

Из группы численных систем Morgan Stanley, которая руководила программой статистического арбитража, стали уходить сотрудники. Одним из них был Дэвид Э. Шоу, бывший профессор информатики Колумбийского университета. На Уолл-стрит его привлекли для поиска выгодных рыночных возможностей при помощи вычислительной техники.

Весной 1988 года Шоу приехал на день в Ньюпорт-Бич. Мы обсудили его планы запуска усовершенствованной системы статистического арбитража. Компания PNP могла выделить 10 миллионов долларов, необходимые ему для создания предприятия. Его идеи нам понравились, но мы решили отказаться от этого проекта, так как у нас уже была хорошая система статистического арбитража. Шоу нашел других спонсоров, основал одну из наиболее успешных аналитических фирм на Уолл-стрит, а впоследствии стал членом президентского консультативного совета по науке. Опираясь на статистический арбитраж, ставший основным прибыльным направлением работы его компании, он распространял свою деятельность и на родственные области хеджинга и других типов арбитража (такие же меры предусматривал и бизнес-план PNP), привлекал к своей работе многочисленных перспективных ученых, работавших в области финансовой математики. В 2014 году Шоу занимал 134-е место в списке богатейших американцев журнала Forbes – его состояние было равно 3,8 миллиарда долларов. В частности, он принял на работу Джеффа Безоса, который, исследуя по поручению Шоу возможности для развития бизнеса, придумал в 1994 году концепцию книжного магазина в интернете. Затем он уволился и основал свою компанию Amazon.com. К 2014 году Безос, состояние которого выросло до 30 миллиардов, занял пятнадцатое место среди богатейших жителей США.

Когда в конце 1988 года деятельность PNP начала сворачиваться, мы сумели, несмотря на напряжение этого периода, разработать еще одну методику статистического арбитража, более простую и более действенную[227]. Но с учетом исчезновения PNP я стремился к упрощению своей работы. Мы сосредоточились на двух областях, в которых можно было работать с участием небольшого персонала: хеджировании японских варрантов[228] и инвестициях в другие хедж-фонды. Оба эти направления оказались успешными.

Я не планировал немедленно начать использовать нашу новую методику статистического арбитража и предполагал, что нововведения, постоянно появляющиеся у инвесторов, использующих родственные системы, постепенно приведут к уменьшению ее ценности, как это обычно и бывает. Четыре года спустя мой друг и бывший партнер Джерри Бэзел стал рассказывать мне о необычайно высокой доходности статистического арбитража. Помимо фирмы D. E. Shaw & Company их использовали, в частности, «кванты», ранее работавшие в компании Morgan Stanley и создававшие теперь свои собственные хедж-фонды, а также некоторые из моих бывших сотрудников по PNP. Я спросил у бывших работников Morgan Stanley, знают ли они, с чего началось использование статистического арбитража в их фирме. Никто из них этого не знал. Лишь до пары человек доходили слухи о безымянном легендарном «первооткрывателе» этой системы (это был, разумеется, Джерри Бамбергер) – настолько тщательно была уничтожена информация о его вкладе.

Джерри Бэзел сказал мне, что если наша система статистического арбитража по-прежнему действовала, то один из наших бывших инвесторов, многомиллиардная программа пенсионного страхования и участия в прибылях, в которой он в это время работал, хотела бы использовать бо льшую часть ее мощностей или даже все их. В любой системе фондовой торговли с преимуществом неизбежно существует ограничение объема средств, которые такая система может использовать, не теряя избыточной доходности. Одна из причин такого ограничения состоит в том, что покупка недооцененных финансовых инструментов обычно приводит к увеличению их цены, что уничтожает или сокращает искажение отклонения в их оценке, а короткая продажа переоцененных бумаг вызывает снижение их цены, также уменьшая несоответствия оценки. Таким образом, возможности выигрыша на рынке ограничены тем, как торговля такими ценными бумагами влияет на их рыночную цену.

Поскольку наша методика статистического арбитража была в основном компьютеризирована, мы со Стивом могли управлять средствами клиента при помощи очень небольшого штата сотрудников. Это оставляло бы мне достаточно времени для удовольствий моей собственной жизни. Мы решили взяться за это дело. Начало этого предприятия было вдохновляющим. Начиная с августа 1992 года, наша программа заработала без сбоев, сначала на моделях, а потом и с использованием реальных денег.

Кроме того, я хотел инвестировать свои собственные средства. Чтобы эти вложения были действенными и выгодными, я решил создать новое инвестиционное товарищество. В результате в августе 1994 года возникло товарищество Ridgeline Partners, инвестиции которого должны были осуществляться параллельно с управлением капиталами нашего корпоративного клиента. За восемь с четвертью лет работы этого товарищества среднегодовая прибыль вкладчиков с ограниченной ответственностью составила 18 %.

В приложении Д приведены результаты управления средствами крупного клиента, которого я ради конфиденциальности назову компанией XYZ. Индекс S&P 500 за этот же период показывает среднегодовой прирост 7,77 % при среднегодовом стандартном отклонении 15,07 %, что несколько ниже его долгосрочных показателей. Среднегодовая прибыль без долговой нагрузки компании XYZ до вычета комиссионных составляет 18,21 %, что превышает рост S&P более чем в два раза. Уровень риска, определенный как стандартное отклонение, равен 6,68 %. Отношение (среднегодовой) прибыли XYZ к риску равно 2,73 – более чем в пять раз выше, чем для S&P. Если считать, что средний рост трехмесячных казначейских векселей за этот период был равен 5 %, соответствующий коэффициент Шарпа для индекса S&P составляет 0,18, а для XYZ – 1,98.

На представленном в приложении Д графике сравнительных результатов компании XYZ видны две основные «эпохи». Первая из них, от 12 августа 1992 года до начала октября 1998 года, характеризуется устойчивым ростом. Вторая эпоха, охватывающая время с конца первой до 13 сентября 2002 года, показывает более высокую доходность, в том числе замечательный шестимесячный всплеск, произошедший сразу после краха просуществовавшего четыре года крупного хедж-фонда Long-Term Capital Management, название которого оказалось столь далеким от истины[229]. После этого всплеска, продолжавшегося в последнем квартале 1998-го и первом квартале 1999 года, скорость роста возвращается на остаток рассматриваемого периода к уровню первой эпохи. Однако уровень колебаний вокруг основного тренда остается более высоким[230].

Одной из причин такого увеличения изменчивости могли быть затянувшиеся выборы и небесспорное избрание Джорджа Буша-младшего. Кроме того, рост расходов и сокращение процентных ставок привели в это время к изменению экономического климата, перешедшего от профицита к огромному дефициту бюджета. Неопределенности добавили и такие события, как крах пузыря доткомов и теракты 11 сентября.

Мы брали с вкладчиков Ridgeline Partners по 1 % в год плюс по 20 % чистой новой прибыли. Мы добровольно уменьшали свои комиссионные в периоды, в которые собственная работа казалась нам неудовлетворительной. Таким образом мы вернули вкладчикам более миллиона долларов. Некоторые из алчных менеджеров нынешних хедж-фондов могут сказать, что такой возврат комиссионных был иррациональным с экономической точки зрения, но наши инвесторы были довольны, и на вступление в товарищество почти всегда была очередь. Большую часть времени прием новых вкладчиков в компанию Ridgeline был закрыт, а уже существующим партнерам часто не позволяли вкладывать дополнительные капиталы. Чтобы сохранить высокую доходность, мы иногда даже уменьшали оборот товарищества, возвращая вкладчикам часть их средств.

В отличие от менеджеров других хедж-фондов, на вступление в которые также существовали очереди, мы могли бы увеличить размеры своих комиссионных или ввести в оборот дополнительные капиталы, что привело бы к снижению доходов наших вкладчиков. Именно такое поведение основных партнеров, направленное на захват почти всей избыточной доходности с учетом риска (параметра альфа), а не на распределение ее между инвесторами, предсказывает экономическая теория. Вместо этого я предпочитал обращаться с вкладчиками с ограниченной ответственностью так же, как мне хотелось бы, чтобы обращались со мной, будь я на их месте.

В августе 1998 года хедж-фонд Long-Term Capital Management (LTCM), имевший 4 миллиарда долларов капитала, потерял почти все свои средства. Фонд имел большую долю заемных средств и угрожал объявить дефолт по контрактам на сумму около 100 миллиардов долларов. Кое-кто утверждал, что под угрозой оказалась вся мировая финансовая система. Федеральная резервная система признала LTCM системной организацией и договорилась с консорциумом банков и брокеров, каждый из которых был заинтересован в спасении LTCM с точки зрения собственных финансовых интересов, о выкупе ее долгов. Приблизительно в это же время пришла в упадок экономика нескольких азиатских стран, а Россия объявила дефолт по своим долгам.

Сочетание этих событий сильно увеличило волатильность финансовых рынков. Могут ли такие возмущения увеличить нашу потенциальную ставку прибыли или же они приведут к нарушению работы нашей системы статистического арбитража? Хедж-фонды пострадали сразу по нескольким причинам. Владельцы азиатских ценных бумаг понесли тяжелые потери. Финансовые учреждения резко утратили желание выдавать кредиты, и хедж-фонды с большим заемным капиталом были вынуждены ликвидировать свои позиции. Мы слышали о закрытии крупных позиций статистического арбитража. Эти слухи казались правдоподобными, так как такие позиции обладают высокой ликвидностью и их можно быстро продать для увеличения запаса оборотных средств. Подобное избавление от заемного капитала и кризис ликвидности как будто бы предвещали гораздо более крупномасштабное повторение такого же процесса в 2008 году.

Такой крупный исход из позиций статистического арбитража должен был, по нашим оценкам, привести к убыткам для нашего портфеля: когда другие торговцы продают те акции, которыми мы владеем, это приводит к снижению их цены и наши длинные позиции оказываются в убытке. Точно так же, когда другие игроки проводят короткую продажу акций, имеющихся в нашем портфеле, а затем снова покупают их, это поднимает цену акций, по которым мы проводим короткую продажу, и также приносит нам убытки. Однако после спада волны ликвидации портфелей можно было ожидать восстановления курсов. На самом же деле после небольшого спада, отмеченного в последние четыре дня сентября, октябрь начался с шести убыточных дней подряд, за которые стоимость нашего портфеля упала на 4,2 %. Это был самый крупный убыток, который мы когда-либо испытывали[231]. Поскольку дело происходило сразу после конца квартала, я подозреваю, что он был связан с вынужденной ликвидацией позиций статистического арбитража, предпринятой с целью получения оборотных средств для удовлетворения кредиторов. К счастью, предыдущий сентябрь был самым прибыльным месяцем в истории нашей компании.

Несмотря на неблагоприятное начало октября, нам удалось вернуть все убытки и продолжить выигрышную полосу, которая началась в сентябре. Она продолжалась целых шесть необычайно удачных месяцев, до конца февраля 1999 года. За это время мы заработали 54,5 %. В результате трудов за двенадцать месяцев простые вкладчики Ridgeline получили в августе 1999 года по 72,4 %. Эта прибыль была получена из рыночно-нейтральной системы, доля заемных средств в которой не превышала 2:1. Некоторые из наших вкладчиков спрашивали, видали ли мы когда-нибудь что-нибудь подобное. Я ответил, что за тридцать пять лет рыночно-нейтрального инвестирования я ни с чем подобным не сталкивался, но посоветовал им не привыкать к такой прибыли, так как мы вряд ли сможем получить такие же результаты в будущем.

В статистическом арбитраже было задействовано целых 400 миллионов долларов капитала Ridgeline и XYZ; управление с использованием других стратегий затрагивало еще 70 миллионов. Наибольший объем капитала в PNP составлял 272 миллиона долларов. В то время как максимальный штат PNP состоял из восьмидесяти сотрудников, в Ridgeline мы боролись со своими грозными конкурентами всего вшестером[232]. Некоторые из этих конкурентов имели сотни работников, в число которых входили десятки дипломированных специалистов по математике, статистике, информатике, физике, финансам и экономике. Наше предприятие отличалось высокой автоматизацией, экономичностью и доходностью.

Осенью 2002 года мы решили закрыть компанию. Хотя доходность и оставалась на вполне приличном уровне, в 2001 и 2002 годах она снизилась. Я считал, что это связано с огромным ростом активов хедж-фондов и соответствующим распространением программ статистического арбитража. Точно такое же положение я наблюдал в 1988 году, когда расширение программы статистического арбитража компанией Morgan Stanley, по-видимому, негативно сказалось на его доходности. Опыт большинства других хедж-фондов, работавших в том же «пространстве», по-видимому, подтверждал факт снижения доходности статистического арбитража[233].

Самая важная из причин, по которым было решено ликвидировать это предприятие, состояла в том, что время было для меня ценнее, чем получение лишних денег. Мы с Вивиан хотели общаться с нашими детьми и их семьями, путешествовать, читать и получать новые знания. В очередной раз настал момент изменить направление нашей жизни.

При этом у меня оставались по-прежнему интересные инвестиции, например вложения в преобразование обществ взаимного кредитования, которыми мы с моим сыном Джеффом занимались еще с 1990 года.