Автопилоты для инвестиций: на что способны алгоритмы в ПИФах, и зачем им нужны подсказки

Алгоритмы переходят в ПИФы

Стратегии на основе алгоритмов и машинного обучения на российском рынке были доступны в основном в рамках доверительного управления (ДУ). Но в последние месяцы управляющие компании стали переносить их на розничные паевые инвестиционные фонды (ПИФ). В четверг на Московской бирже начал торговаться новый БПИФ «Райффайзен — Тактическая стратегия биржевых фондов» (УК «Райффайзен Капитал»), управляемый полностью алгоритмически. Основные классы инструментов фонда — это ETF на европейские акции, европейские облигации и хедж-инвестиции. Пересмотр состава портфеля производится на регулярной основе в зависимости от динамики этих показателей.

В начале октября «Альфа-Капитал» предложила розничным инвесторам БПИФ «Альфа-Капитал Квант», который, как и одноименная стратегия ДУ компании, активноуправляемая на основе методов машинного обучения, построенных на опыте работы профессионального управляющего. В «Сбер Управление активами» отмечают, что запущенная в начале лета линейка смарт-фондов тоже относится к ПИФам активного управления на основе алгоритмов. «Это фонды, которые инвестируют в разные классы активов через отдельные бумаги и ETF и ребалансируются по алгоритму, который подбирает под конкретный уровень риска оптимальный с точки зрения доходности портфель»,— отмечает исполнительный директор дивизиона «Инвестиции и накопления» Сбербанка Василий Илларионов.

Борьба с волатильностью

Алгоритмы позволяют добавлять в индексные продукты элементы оптимизации и привносить экспертизу компании в продукт, а не просто повторять один из общедоступных индексов Московской биржи или NASDAQ, отмечает Василий Илларионов. Одна из задач алгоритмической стратегии — минимизировать волатильность. «У портфельных управляющих могут быть стратегии с волатильностью 20–30% в год, что сопоставимо с индексом S&P. В запущенном нами БПИФе на ETF годовая волатильность не превышает 8%»,— отмечает руководитель направления QIS «Райффайзен Капитал» Борис Скородумов.

• Алгоритмы помогают сбалансированности портфеля, что особенно сложно в случае управление сотнями ценных бумаг.

К тому же такие стратегии, по словам Бориса Скородумова, снижают операционные риски, связанные с ограничением на риск-лимиты покупок. «Если управляющий их превышает, то ему придется продавать, что также делает управление дороже»,— отмечает он.

К тому же стратегии с использованием автоматизированных систем дешевле, чем активно управляемый фонд, за счет отсутствия управляющего. «Фонд с алгоритмом примерно в полтора-два раза дешевле по сравнению с фондом с активным управлением»,— отмечает Василий Илларионов.

Обгоняя бенчмарки

В итоге такие стратегии должны приносить инвесторам больший доход как за счет меньших расходов, так и большей эффективности. Тем более что аппаратное оборудование, как отмечает Борис Скородумов, не отличается от обычных расходов управляющей компании. По оценкам директора по анализу финансовых рынков и макроэкономики «Альфа-Капитала» Владимира Брагина, стратегия «Альфа Квант» ориентируется на доходность +3–5% в год к бенчмарку. «На бэктестах и реальных деньгах все получается даже лучше, 5–7%, но мы понимаем, что можем видеть не все абсолютно возможные варианты развития событий»,— отмечает он.

Алгоритмы в работе с инвестициями применяют и некоторые брокерские компании. В частности, в мобильном приложении «ВТБ Мои инвестиции» доступны стратегия «Искусственный интеллект» и робот-советник. «Для отбора инструментов в портфель де-факто используются алгоритмы машинного обучения. Искусственный интеллект (ИИ) — единственная стратегия, которой управляют не люди, а алгоритм»,— отмечает главный исполнительный директор «ВТБ Капитал Инвестиции» Владимир Потапов. Доходность стратегии ИИ робота-советника мобильного приложения «ВТБ Мои инвестиции» с ее запуска (19 октября 2020 года) составила 59,4%, тогда как бенчмарк-индекс Московской биржи вырос на 54%.

Управляющий в помощь

Несмотря на эффективность таких стратегий, участники рынка отмечают невозможность их применения во всех стратегиях. «С одной стороны, алгоритмы так или иначе опираются на неэффективности рынка, с другой стороны, нужно, чтобы инструменты были достаточно ликвидны для совершения операций. К тому же работа с малым числом инструментов дает низкую надежность, а если число инструментов слишком велико, то могут возникать вопросы, как отрабатывать все сигналы»,— отмечает господин Брагин.

Есть большое количество информации, которую пока сложно заложить в алгоритмы искусственного интеллекта. «Такие стратегии очень плохо отрабатывают новостной поток и специфические новости по компаниям»,— отмечает Владимир Потапов. К тому же алгоритмы не могут быстро самостоятельно подстраиваться под изменяющуюся конъюнктуру рынка, слом трендов и многое другое. «Для таких случаев и нужна экспертиза управляющего, регулярный надзор за портфелем, его право принимать самостоятельные решения»,— отмечает Василий Илларионов.

• Кроме того, есть целый ряд регуляторных и инфраструктурных ограничений, которые ограничивают возможности использования алгоритмов автоматического формирования портфелей.

«У российских неквалифицированных инвесторов один иностранный эмитент не может составлять более 13% портфеля. Эти ограничения необходимо программировать в стратегии, а в случае ETF — еще и делать сложные разбивки. Со временем регуляторные ограничения будут меняться, и это приведет к развитию рынка и появлению большего числа таких инструментов»,— считает Борис Скородумов.