Автоматизированное управление
Кто заменяет портфельных управляющих
Компании, работающие на рынке доверительного управления, все активнее предлагают своим клиентам услуги роботов-советников. Они способны составить портфель с учетом пожеланий и риск-профиля клиента, осуществляют покупку и продажу ценных бумаг. Причем если раньше такие стратегии формировались для состоятельных инвесторов, то теперь круг пользователей расширяется благодаря низкому порогу входа. И клиентам предлагаются не только стратегии на основе зарубежных фондовых рынков, с богатой историей и многообразием инструментов, но и на основе российского рынка акций.
Фото: Юрий Мартьянов, Коммерсантъ / купить фото
Фото: Юрий Мартьянов, Коммерсантъ / купить фото
На заграничном сырье
В «Сбер Управление активами» и «Альфа-капитале» предлагают финансовые портфели на основе американских акций, как правило, в него входит около 30 бумаг. В частности, в «Альфа-капитале» выбор осуществляется из акций 500 крупнейших по капитализации компаний, акции которых торгуются на биржах США и доступны для покупки на Санкт-Петербургской бирже.
Финансовые продукты «Сбер Управление активами» используют алгоритмическое исполнение приказов, алгоритмический риск-менеджмент и алгоритмические рекомендации по инвестированию.
Основная функция роботов: оптимальное исполнение приказов, минимизация убытков в заданном интервале по стратегии и давать рекомендации по оптимальному весу акций и облигаций в течение интервала, отмечают в управляющей компании.
Оптимальным условием добавления бумаги является получение максимального коэффициента Шарпа (показатель рискованности портфеля, чем ниже коэффициент, тем выше принимаемые риски.— “Ъ”) с учетом прогноза как доходности, так и волатильности за период.
В «Альфа-капитале» используют стратегию «Альфа Квант». Она работает как обычная стратегия ДУ на акциях, однако выбор ценной бумаги для включения в портфель или продажи из него осуществляется с помощью специально разработанных алгоритмов машинного обучения. Как поясняет директор по анализу финансовых рынков и макроэкономики управляющей компании Владимир Брагин, «алгоритм обучен на распознавание моментов начала и окончания растущих трендов в отдельных акциях».
Впрочем, как отмечает Андрей Брагин, «Альфа Квант» не работает как «черный ящик» — за ней следит портфельный управляющий, у которого есть право закрывать позиции, по которым, по его мнению, алгоритмы не распознали разворот динамики цены вниз. Кроме того, при падении качества сигналов на покупку и продажу он производит переобучение алгоритмов на новых данных, отмечает господин Брагин.
Фонд в помощь
Впрочем, ряд компаний использует в качестве активов подобных стратегий биржевые инвестиционные фонды (ETF). Как поясняет управляющий активами «БКС Мир инвестиций» Юрий Костров, в основе стратегии «Умные инвестиции», разработанные компанией, лежат механизмы машинного обучения, которые задают параметры для регрессионного анализа порядка 100 статистических показателей экономики США и помогают выявлять факторы влияния. На основе выдаваемых параметров создаются модели для дальнейшего формирования портфеля из ETF на различные отрасли США (рисковая часть, в основе которой сырье и акции, и консервативная часть — ETF облигаций). Как отмечает господин Костров, данная стратегия функционирует с минимальным вмешательством управляющего.
В нынешнем году «Райффайзен Капитал» запустил новое направление — Quantitative Investment Strategies (QIS), на базе которого разрабатываются количественные инвестиционные стратегии. Как пояснил руководитель направления Борис Скородумов, оно основано на машинном обучении, алгоритмической систематизации инвестиционных идей, использовании финансовых моделей, которые базируются на фундаментальных принципах. Первая стратегия в рамках этого направления — долларовая стратегия долгосрочного инвестирования в широкий круг ETF, включая фонды на акции, облигации, золото.
Опора на внутренние силы
С октября в роботе-советнике мобильного приложения «ВТБ Мои Инвестиции» предлагается новая стратегия «Искусственный интеллект». В ней индивидуальный портфель ценных бумаг для каждого клиента создает разработанный ВТБ алгоритм. Как отмечает главный исполнительный директор «ВТБ Капитал Инвестиции» Владимир Потапов, данная стратегия доступна лишь клиентам с агрессивным инвестпрофилем, так как сейчас алгоритм собирает портфели только из акций. В ней индивидуальный портфель ценных бумаг для каждого клиента создает искусственный интеллект. В остальных стратегиях робосоветник разрабатывает рекомендации на базе экспертизы аналитической команды ВТБ и исходя из текущей волатильности на рынке, поясняет господин Потапов. Качество рекомендаций проверяется сотрудниками «ВТБ Капитал Инвестиции». В дальнейшем планируется расширение возможностей его использования для формирования диверсифицированных портфелей с различными типами бумаг.
Задача алгоритма — найти стратегию и создать портфель с максимальной доходностью с учетом установленных ограничений: максимально возможного изменения стоимости, доли бумаги в портфеле и других.
Алгоритм перебирает все возможные варианты стратегий и портфелей, чтобы найти самую высокую потенциальную доходность при минимальном риске. Для этого используются различные инструменты машинного обучения: линейные модели, глубокие нейронные сети и другие. Ограничения для алгоритма задают профессиональные управляющие ВТБ. Портфель создается только из самых ликвидных акций российских компаний на Московской бирже. При этом алгоритм пересматривает портфель минимум один раз в месяц.
Упакованный долг
Впрочем, некоторые участники рынка формируют подобные продукты на основе разработок других компаний, построенных с использованием технологий искусственного интеллекта. В частности, банк «ФК Открытие» предложил инвесторам облигации, доход по которым привязан к индексу AiPEX. Он строится на отборе акций на основе анализа больших объемов данных и разработан совместно американской управляющей компанией EquBot, банком HSBC с использованием платформы AI от IBM Watson.
Как поясняет руководитель направления управления структурных продуктов «Открытие Брокер» Олег Якубов, технология отбора бумаг IBM Watson использует методы машинного обучения для анализа большого количества факторов, которые оказывают или могут оказать эффект на динамику цен акций. Система анализирует 1 тыс. крупнейших и ликвидных акций США, из которых на ежемесячной основе выбирается до 250 бумаг. Далее алгоритм присваивает вес каждой бумаге в портфеле индекса с помощью скоринговой модели.
Таким образом, обеспечивается достаточный уровень диверсификации портфеля, что минимизирует риск. В дополнение к этому инструмент имеет защиту капитала, поскольку погашение облигаций по номиналу обеспечивается эмитентом — банком «Открытие».
Разработанные компаниями финансовые продукты рассчитаны на разные кошельки инвесторов. Например, у «Сбер Управление активами» и «Райффайзен Капитала» минимальный объем инвестиций составляет $50 тыс. При покупке облигаций «Открытия» входной порог не превышает 100 тыс. руб. В мобильном приложении «ВТБ Капитал Инвестиции» минимальная сумма составляет 50 тыс. руб., а в «БКС Мир инвестиций» — всего 10 тыс. руб.