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

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.