Хедж-фонды и как они зарабатывают

Hedge Funds and How They Make Money

Мартыненко Виктор Михайлович

Государственный университет по землеустройству

Студент 61-М

Факультета землеустройства, направление менеджмент

Martynenko Victor Mikhailovich

State University of Land Management

Student 61-M

Faculty of land management, direction management

Аннотация: Впервые хедж-фонды появились в 1949 и с тех пор сильно эволюционировали. Все больше хедж-фондов отдают предпочтение алгоритмической торговле и анализу, нанимают не финансистов, а математиков и программистов, тем самым наращивая доходност с каждым годом.

Abstract: Hedge funds first appeared in 1949 and have since evolved greatly. More and more hedge funds prefer algorithmic trading and analysis, they hire not mathematicians, but mathematicians and programmers, thereby increasing profitability every year.

Ключевые слова: финансы, хедж-фонды, инвестиции, торговля, хеджирование, риски.

Keywords: finance, hedge funds, investments, trade, hedging, risks.

Основной миф о хедж-фондах — это таинственные «непрозрачные ящики», где клиенты не понимают куда и во что инвестируются из денежные средства. Но как на самом деле зарабатывают хедж-фонды и самый главный вопрос — за счёт чего?

Первый хедж-фонд зародился в 1949 году. Тогда основная функция данного фонда сводилась к хеджированию портфеля акций на понижение. Однако на текущий момент данная инстустрия сильно эволюционировала, даже сильнее, чем сама финансовая индустрия в целом. Все инновации в инвестиционной сфере зарождаются именно в хедж-фондах.

На данный момент общая сумма, сосредоточенная в хедж-фондах составляет порядка $3,8 трлн — эта цифра превышает даже ВВП Германии. А половина всей суммы находится в первой сотне самых крупных хедж-фондов.

Основные клиенты хедж-фондов — это пенсионные фонды, страховые компании и другие крупные финансовые институты. А также клиентами являются состоятельные частные инвесторы, у которых есть возможность инвестировать деньги черёд премиальные банки.

Почему выбирают именно хедж-фонды? Основной аргумент — соотношение риска и прибыли. Например крупный хедж-фонд TWO Sigma Spectrum за три года показал такую же доходность, как и фондовый индекс S&P500, но риски наблюдались гаражное ниже.

Доходность хедж-фонда Paloma Partners, который работает с 1985 года, опережает показатель индекс S&P 500 на 1245%. Фонд Millennium Partners с 1998 года обошел американский индикатор на 815%, причем максимальное снижение за всю историю фонда составило всего 7,4%. А хедж-фонд D.E. Shaw Valence c 1999 года заработал 1261%, в то время как S&P 500 с учетом дивидендов вырос всего на 121%.

Это объясняет, почему хедж-фонды так популярны среди институциональных инвесторов, которым важна стабильная положительная доходность на долгосрочном периоде. Это фонды не просто обгоняют индекс, но и показывают чрезвычайно высокий результат на волатильном рынке. Например, во время краха доткомов начала нулевых и ипотечного кризиса 2008 года хедж-фонд Winton Futures показал доходность в 40% и 21% соответственно.Доходность хедж-фонда Paloma Partners, который работает с 1985 года, опережает показатель индекс S&P 500 на 1245%. Фонд Millennium Partners с 1998 года обошел американский индикатор на 815%, причем максимальное снижение за всю историю фонда составило всего 7,4%. А хедж-фонд D.E. Shaw Valence c 1999 года заработал 1261%, в то время как S&P 500 с учетом дивидендов вырос всего на 121%.

Семь из десяти лидеров этой отрасли с активами под управлением в $400 млрд — это алгоритмические фонды. Способность машин обрабатывать огромные массивы информации с фантастической скоростью привела к тому, что портфельные управляющие уже не могут конкурировать с ними.

Отделы кадров алгоритмических фондов уже давно конкурируют не с Уолл-Стрит, а с Силиконовой долиной — Google, Amazon и прочими технологическими компаниями. 80% сотрудников современных хедж-фондов — это математики и программисты. Там есть и портфельные управляющие, но они отличаются от классических финансистов. У них скорее математический бэкграунд, и в большинстве случаев они умеют программировать самостоятельно.

Эти люди разрабатывают стратегии и модели, экспериментируют, работают с большими массивами информации. Число стратегий Two Sigma достигает нескольких тысяч. Среди них есть как долгосрочные, так и те, которые живут несколько секунд. Есть стратегии, что основаны на фундаментальных данных, а есть те, которые ловят незначительные технические отклонения рынка.

Алгоритмические стратегии более эффективны. Человек может хорошо управлять портфелем из 40-50 бумаг. Безусловно, у каждого управляющего есть свой подход и своя система, согласно которой он анализирует факты и принимает решения, оценивает фундаментальные показатели, смотрит на динамику бумаги с технической точки зрения, общается с представителями компании, читает публичную информацию и так далее.

Практически то же самое делает и алгоритмический фонд, только в большем объеме. Правда, общаться с людьми алгоритм не может, но он обрабатывает любые упоминания компании в СМИ, социальных сетях и документах в десятки тысяч раз эффективнее. При чем это не только текстовые документы, но и голосовые — у многих хедж-фондов есть свои программы распознавания речи. Так, Two Sigma сканирует весь информационный фон на 70 языках.

Есть и более удивительные способы получения информации. Например, с помощью снимков со спутника алгоритмические хедж-фонды могут оценивать клиентскую активность. Раньше, чтобы понять, сколько клиентов ежемесячно приходило в Вest Buy — крупную американскую сеть магазинов бытовой электроники — нужно было стоять около дверей в магазины и считать покупателей. Сейчас информацию можно получить с помощью спутниковой съемки парковок перед гипермаркетами.

                                   Секрет эффективности

 Одна из главных задач большинства хедж-фондов — нейтрализовать рыночные риски. Как этого можно добиться? Если кратко, то нужно уравновешивать каждую позицию. Если бумага Apple стоит в лонге (на покупку), то Nokia — компания из того же сектора, с похожими характеристиками, но значительно худшими показателями, — будет стоять в шорте (на продажу).

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

1. Кузнецов А. «Хеджирование на товарных рынках: нефть и металлы» от 21.04.2018.. – С. 23.
2. Горюновыв Р. Стабильный рост рынка – Журнал «Рынок Ценных Бумаг» #7 за 2018 год
3. Поставщик финансовой информации для профессиональных участников фондового рынка Bloomberg. Режим доступа: [http: // bloomberg.com];
4. Журнал Российский Бизнес Консалтинг. Режим доступа: [http: //rbc.ru].
5. Информационный портал Глоссарий. Режим доступа: [http: // glossary.ru]
6. Аналитическая группа по рынкам ценных бумаг. Режим доступа: [http: // analystgroup.com];

LIST OF USED SOURCES

1. Kuznetsov A. “Hedging in commodity markets: oil and metals” from 04/21/2018 .. — P. 23.
2. Goryunovyv R. Stable Market Growth — Securities Market Magazine # 7 for 2018
3. A financial information provider for professional Bloomberg stock market participants. Access Mode: [http: // www.bloomberg.com];
4. Magazine Russian Business Consulting. Access mode: [http: //www.rbc.ru].
5. Information Portal Glossary. Access Mode: [http: // www.glossary.ru]
6. Securities Market Analysis Group. Access Mode: [http: // www.analystgroup.com];