Текст книги "Кванты. Как волшебники от математики заработали миллиарды и чуть не обрушили фондовый рынок"
Автор книги: Скот Паттерсон
сообщить о нарушении
Текущая страница: 7 (всего у книги 25 страниц) [доступный отрывок для чтения: 10 страниц]
Самуэльсон понял, что это бомба. Он пришел к тому же выводу, что и Башелье: инвесторы попусту теряют время. С точки зрения математики обыграть рынок невозможно. Всем Торпам мира следовало бросить свои компьютеры и формулы и освоить какую-нибудь другую, более продуктивную профессию, например стать стоматологами или сантехниками. «Разбогатеть в Лас-Вегасе, на Черчилль-Даунс[57] или в местном офисе Merrill Lynch непросто», – написал он.
В то время Самуэльсон становился серым кардиналом среди экономистов. Если он считал, что рынок подчиняется законам случайного блуждания, то все должны были с этим согласиться или иметь очень веские основания, чтобы думать иначе. Большинство и согласилось, включая выдающегося студента Самуэльсона Роберта Мертона, одного из создателей формулы оценки опционов Блэка – Шоулза. Еще одним его последователем был Бертон Мэлкил, который впоследствии написал книгу «Случайная прогулка по Уолл-стрит»[58].
И все же именно Фама сложил все воедино и сделал гипотезу эффективного рынка центральной идеей современной теории портфеля.
Представление о том, что рынок – эффективная, работающая случайным образом машина по образованию цен – приводит к ряду странных следствий. Фама говорил об огромном мире, который кишит инвесторами, находящимися в постоянном поиске неэффективностей, как голодные пираньи, кружащие в ожидании свежего мяса. Без голодных пираний, пожирающих сочные неэффективности, рынок никогда бы не стал эффективным. А разве они могут жить без свежего мяса? Нет мяса – нет пираний. Нет пираний – нет эффективного рынка. Этот парадокс по-прежнему ставит в тупик сторонников гипотезы эффективного рынка.
Еще одно следствие эффективности рынка таково: если гипотеза верна, утверждать, что цены на рынке задраны или слишком низки, невозможно. Когда индекс Nasdaq взлетел выше отметки 5000 в начале 2000-х, согласно гипотезе эффективного рынка нельзя было утверждать, что речь идет о пузыре. А рынок недвижимости в 2005 году, когда цены на жилье по всей стране за пару лет взлетели вдвое, а то и втрое? Никакого пузыря.
Несмотря на такие сложные головоломки, гипотеза стала доминирующей в академических кругах, стоило Фаме пустить о ней слух. Это была прямая атака на инвестиционную индустрию, построенную на представлениях о том, что люди, владеющие правильными методами и инструментами, могут обыграть рынок.
Кванты рассматривали гипотезу как главное оружие в своем арсенале: вероятности различных движений эффективного рынка могут быть объяснены математикой броуновского движения. Наиболее вероятные изменения располагались ближе к центру колокола. Эту информацию можно было использовать, чтобы делать прогнозы волатильности рынка на месяц, год и даже 10 лет вперед. В сообществе финансового планирования использовалось так называемое имитационное моделирование Монте-Карло[59], которое позволяло предсказывать ежедневный рост портфеля инвестора на длительную перспективу и основывалось на идее о случайном блуждании рынка. Годовая прибыль или потери в 5% гораздо более вероятны, поскольку на графике отображаются ближе к центру колокола. Прибыль или убытки в 50%, например вследствие обвала рынка ценных бумаг, случившегося во время кризиса кредитования в 2008 году (или 23%-ный «нырок» Черного понедельника), настолько маловероятны, что в принципе фактически невозможны – по крайней мере, в рамках модели.
Сегодня почти все крупные финансовые компании, например Fidelity Investments или T. Rowe Price, предлагают своим инвесторам имитационное моделирование Монте-Карло. Таким образом, открытия Башелье, сделанные больше века назад и продвигаемые Фамой, теперь лежат в основе подготовки пенсионного плана. И эти идеи заставили американцев забыть о том, что рынок может совершать огромные скачки. Этот уродливый феномен просто не вписывался в элегантные модели квантов. Гипотеза эффективного рынка была во многих смыслах палкой о двух концах. Она утверждала, что рынок невозможно обыграть. Однако большинство квантов, особенно те, кто перекочевал на Уолл-стрит из академических кругов, верили в то, что рынок лишь частичноэффективен. Фишер Блэк, один из создателей формулы оценки опционов Блэка – Шоулза, однажды сказал, что рынок гораздо эффективнее на берегах реки Чарльз[60], чем на берегах Гудзона. Это наблюдение он сделал после того, как присоединился к команде банка Goldman Sachs.
С этой точки зрения рынок был монеткой с небольшим дефектом, которая с большей вероятностью приземлится вверх орлом (или, наоборот, решкой). Если подбросить ее сотню раз, то, скорее всего, орел выпадет 52 раза, а не 50. А чтобы достичь успеха, нужно найти такие скрытые дефекты (чем больше, тем лучше). Закон больших чисел, который Торп использовал, чтобы обыграть казино, а затем заработать состояние на Уолл-стрит, гласил, что такие дефекты – если использовать их, оперируя сотнями, если не тысячами ценных бумаг – могут принести огромные богатства.
Гипотеза эффективного рынка также косвенно подтверждала, что существует механизм повышения эффективности цен: пираньи Фамы. Целью было стать пираньей, ловить и поглощать проплывающие мимо неэффективности и скрытые расхождения, причем как можно быстрее. Выигрывают те из квантов, у кого в распоряжении лучшие модели и самые быстрые компьютеры.
Важно, что гипотеза дала квантам образец идеального рынка, всегда стремящегося к равновесию. Иными словами, она дала им отражение Истины – святого Грааля финансистов, опирающихся на методы количественного анализа, которые объясняют, как рынок работает и как его измерить. Каждый раз, когда цены на рынке отклоняются от Истины, компьютерные пираньи-кванты находят ошибку, набрасываются на нее и восстанавливают порядок – заодно получая солидную прибыль. Их мощнейшие компьютеры прочесывают мировые рынки, как настроенные на Истину радары. Они ищут возможности.
Модели квантов помогали распознать, когда цены отклоняются от равновесия. Само собой, иногда модели ошибались. Но если они достаточно часто были правы, квантам удавалось сколотить состояние.
Таким был один из главных уроков, вынесенных Клиффом Эснессом из учебы в Чикагском университете. Но впереди было еще много других.
Фама былупрям как бык, если дело касалось науки. Он не стал годами почивать на лаврах эффективного рынка, а продолжил копаться в библиотеках, испытывать возможности компьютеров и бесконечного потока талантливых молодых студентов, жаждущих учиться у гуру. В 1992 году, вскоре после того как на сцене появился Эснесс, Фама и Френч опубликовали работу, которая стала их крупнейшим прорывом в науке. Сейчас многие считают ее важнейшим исследованием последних двух десятилетий в сфере финансов. Но и амбиции, стоявшие за этой работой, были безмерны: перевернуть сами основы теории финансов – модель оценки доходности финансовых активов CAPM (Capital Asset Pricing Model).
До Фамы и Френча CAPM была наиболее близка к Истине, основанной на количественных методах теории финансов. Согласно прадеду CAPM Уильяму Шарпу, самый важный фактор для определения потенциальной прибыли с акций – бета, оценка волатильности акций по сравнению с рынком в целом. Чем рискованнее акции, тем выше потенциальная прибыль. Вывод: долгосрочные инвестиции в рискованные акции обычно более выгодны, чем вложения в банальные голубые фишки.
Фама и Френч врубили на полную мощность свои чикагские суперкомпьютеры и запустили серию исследований большой базы данных о прибылях рынка ценных бумаг. Они хотели определить, какое влияние оказывает эта «сверхважная» бета на прибыли с акций. И пришли к выводу, что никакого.
Этот вывод был настоящей бомбой для святая святых современной теории портфеля. Профессора утверждали, что два десятка лет исследований пошли псу под хвост. Пожалуй, еще более неожиданными были выводы о тех силах, которые, собственно, управляли прибылями по акциям. Ученые обнаружили два фактора, определявшие, насколько прибыльными были акции за исследуемый период с 1963 по 1990 год: стоимость и количество.
Есть несколько способов оценить размер компании. Обычно его определяют по тому, насколько Уолл-стрит ценит компанию, что видно по стоимости акций. Этот показатель называют рыночной капитализацией (стоимость одной акции, помноженная на количество акций). IBM – большая компания: ее рыночная капитализация около 150 миллиардов долларов. А Krispy Kreme Doughnuts – маленькая, у нее этот показатель всего 150 миллионов. Важны и другие факторы, например количество сотрудников и прибыли.
Стоимость в целом определяется путем сравнения цены акций компании с ее балансовой стоимостью, показателем ее стоимости-нетто (активы, например здания и/или оборудование, минус денежные обязательства, то есть долги).
Соотношение цены и балансовой стоимости – любимый показатель инвесторов старой школы, таких как Уоррен Баффет. Зато кванты используют его таким способом, какой всем баффетам и во сне не приснится (да и не хотели бы они видеть такие сны). Кванты закачивают в свои компьютеры из базы Исследовательского центра стоимости бумаг данные за десятилетия, пропускают их через сложные алгоритмы, прочесывают результаты, как старатели просеивают песок, в поисках сверкающих крупинок – бракованных «монеток» со скрытыми расхождениями.
Фама и Френч нашли один из самых крупных и ярких самородков. У родового «древа стоимости» есть две основные ветви: акции роста и «стоящие акции». Первые дорогие, они показывают, что инвесторы любят эту компанию и подняли акции в цене. У «стоящих акций» низкий показатель соотношения цены к балансовой стоимости; следовательно, на Уолл-стрит их не слишком жалуют. Иными словами, они кажутся дешевыми.
Первым открытием Фамы и Френча было то, что «стоящие акции» показывали лучшие результаты, чем акции роста, на любом временном отрезке начиная с 1963 года. Если вложить деньги в них, можно было заработать чуть больше, чем инвестируя в акции роста. Интуитивно понятно, что эта идея не лишена смысла.
Представим себе городской квартал, в котором продают два сорта пиццы – пепперони и с грибами. Какое-то время оба одинаково популярны. А потом вдруг пицца с грибами впадает в немилость. Все больше людей заказывают пепперони. Хозяин пиццерии замечает эту тенденцию, задирает цену на пепперони и, в надежде, что больше людей будут заказывать непопулярную грибную пиццу, снижает цену на нее. Разница в цене становится такой существенной, что все больше клиентов начинает склоняться к грибам, игнорируя пепперони. В результате пицца с грибами начинает расти в цене, а пепперони – падать. В точности как предсказывали Фама и Френч.
Конечно, не всегда все так просто. Иногда качество пиццы с грибами падает, и у жителей квартала есть все основания, чтобы не любить ее; или же вкус пепперони вдруг резко улучшается. Но анализ показал, что в соответствии с законом больших чисел со временем «стоящие акции» (те самые непопулярные грибы) начинают приносить больше прибыли, чем акции роста (дорогая пицца-пепперони).
Кроме того, Фама и Френч обнаружили, что маленькие пакеты акций часто более прибыльны, чем большие. Идея такая же, как и с разницей между «стоящими» и акциями роста. Маленькие пакеты менее популярны – потому и маленькие. Большие пакеты, напротив, зачастую пользуются слишком большой популярностью, как знаменитость, у которой вышло одновременно слишком много звездных фильмов. Но однажды они должны упасть.
Иными словами, согласно Фаме и Френчу, не волатильность и не бета заставляют акции взлетать или падать, а стоимость и количество. Для студентов вроде Эснесса суть была ясна: можно делать деньги, сосредоточившись только на этих факторах. Покупай дешевые пиццы с грибами (маленькие) и играй на понижение гигантских пепперони.
Для закрытого квантового сообщества это откровение было подобно 95 тезисам Мартина Лютера, прибитым на двери собора в Виттенберге: переворот многовековой традиции и убеждений. Истина, которую они знали – священная CAPM, – вовсе не была таковой. Если Фама и Френч правы, то существует Новая Истина. Важны только стоимость и количество.
Сторонники Старой Истины бросились на ее защиту. Фишер Блэк, к тому моменту партнер в Goldman Sachs, раскритиковал врага в пух и прах, написав: «Фама и Френч… неправильно интерпретировали имеющиеся у них данные». Настоящая оплеуха для кванта. Шарп заявил, что в рассматриваемый Фамой и Френчем отрезок времени большее значение имел фактор стоимости: «стоящие акции» давали отличную прибыль в 1980-е годы после нефтяного кризиса и стагфляции предыдущего десятилетия.
И все же Новая Истина Фамы и Френча укрепляла свои позиции. Несмотря на излишнее теоретизирование, их работа оказала сильное воздействие на финансовое сообщество. Свергнув CAPM, Фама и Френч открыли путь для волны свежих исследований в области финансов. Сумасшедшие финансисты начали просеивать новый песок в поисках большего количества золотых самородков. И Клифф Эснесс был в первых рядах.
Со временем обнаружились и негативные последствия. Все больше квантов увлекались стратегиями, впервые описанными Фамой, Френчем и их коллегами, что привело к эффекту, которого двое профессоров никак не могли ожидать: самому быстрому, самому жестокому обрушению рынка за всю его историю.
Впрочем, это произошло нескоро.
Однажды в 1990 годуЭснесс пришел в офис к Фаме – поговорить о докторской диссертации. Он нервничал. Фама оказал ему неслыханную для студента экономического факультета Чикагского университета честь: выбрал его своим ассистентом. (Френч, коллега Фамы, тоже постоянно пел Эснессу дифирамбы. Оба говорили, что он самый умный студент из всех, кого они встречали.) Эснессу казалось, будто он обманывает своего кумира. Его будущая диссертация ставила под сомнение драгоценную гипотезу эффективного рынка Фамы. Изучая данные за прошедшие десятилетия, Эснесс заметил любопытную аномалию в тенденциях движения акций. Цены падали в течение более длительного периода, чем можно было предположить исходя из фундаментальных показателей, например доходов; и рост продолжался дольше ожидаемого. В физике это явление называется инерцией. Согласно гипотезе эффективного рынка, инерция невозможна, поскольку она дает возможность предсказать, какие акции будут падать, а какие расти. Эснесс знал, что инерция – вызов Фаме, и готовился к схватке. Он прочистил горло.
– Я в своей работе докажу существование инерции, – сказал он с дрожью в голосе.
Фама почесал щеку и кивнул. Прошло несколько секунд. Он сосредоточенно взглянул на Эснесса и наморщил свой мощный лоб.
– Если есть такие данные, – сказал он, – пишите.
Эснесс был потрясен и воодушевлен. Он чувствовал, что открытость Фамы всему новому, готовность к неожиданным результатам – показатель добросовестности.
Он изучил огромную базу рыночной информации Чикагского университета и обнаружил ряд моделей, демонстрирующих краткосрочную и долгосрочную инерцию акций. Поначалу Эснесс не понимал, что сделал серьезное открытие в области скрытых моделей рынка и на нем можно заработать. Он был слишком воодушевлен будущей защитой диссертации. Впрочем, скоро он заинтересуется и деньгами.
В 1992 году Эснесс все еще корпел над диссертацией об инерции. В то время ему и предложили поработать в отделе ценных бумаг с фиксированным доходом в банке Goldman Sachs. Небольшое, но растущее подразделение под названием Goldman Sachs Asset Management искало молодых перспективных ученых, чтобы в будущем создать один из мощнейших «мозговых трестов» на Уолл-стрит.
Поначалу Эснесс строил модели для бумаг с фиксированным доходом и бумаг, обеспеченных ипотечными кредитами. Одновременно он проводил ночи и выходные за написанием диссертации и размышлял над выбором, который ему предстояло сделать: остаться в науке или броситься в погоню за сокровищами.
По сути, решение уже было принято за него. В январе 1992 года ему позвонили из Рimco, инвестиционной компании с Западного побережья, управляющей облигациями. Руководил ей Билл Гросс – миллиардер, бывший любитель считать карты в блэкджеке (в колледже он прочел «Обыграй дилера» и «Обыграй рынок»). Гросс вовсю использовал свою интуицию картежника при ежедневном принятии решений об инвестициях. В Pimco обратили внимание на первое опубликованное исследование Эснесса «Модели OAS, ожидаемый доход и крутая кривая доходности»[61] и пригласили его на работу. В течение года он несколько раз побывал в Pimco на собеседовании. В 1993 году ему предложили строить количественные модели и инструменты. Эснесс решил, что это идеальный вариант: можно одновременно заниматься наукой и изучать суровый мир Уолл-стрит.
Узнав об этом, Goldman предложил ему аналогичную позицию в GSAM. Эснесс принял предложение, рассудив, что Goldman ближе к его дому в Рослин Хайтс. «Выходит, ты соглашаешься на худшую работу, потому что ты маменькин сынок?» – съязвил работавший с ним рекрутер из Pimco.
Эснесс только рассмеялся в ответ. Он знал, что Goldman – лучшее место для него. В 1994 году, едва защитив диссертацию, доктор наук Клиффорд Эснесс открыл в банке фонд Quantitative Research Group. Ему было двадцать восемь лет.
Вайнштейн
Однажды в начале 1980-хБоаз Вайнштейн сидел и не отрываясь смотрел на разбросанное перед ним войско из коней, пешек, королей и ферзей. Он нервничал и старался быть настороже. По ту сторону шахматной доски с каменным лицом сидел его соперник Джошуа Вайцкин – шахматист-вундеркинд, о котором в 1993 году снимут фильм «В поисках Бобби Фишера»[62].
Тот матч в знаменитом Манхэттенском шахматном клубе Вайнштейн проиграл. Однако это не охладило его страсти к шахматам. Вскоре он начал регулярно побеждать свою старшую сестру, и та перестала с ним играть. Чтобы и дальше иметь возможность тренироваться дома, он упросил отца купить ему компьютерную игру. К шестнадцати годам Вайнштейн был уже мастером, в двух шагах от титула гроссмейстера и на третьем месте в своей возрастной группе.
Шахматы не были его единственной страстью. Его также занимала хитрая игра в инвестиции. У Вайнштейнов был еженедельный ритуал: семейный просмотр в пятницу вечером телевизионного шоу «Неделя на Уолл-стрит»[63] с Луисом Ракейзером. Вскоре он и сам на карманные деньги начал поигрывать на рынке ценных бумаг, и не без успеха. В младших классах элитной нью-йоркской школы Stuyvesant он выиграл конкурс по подбору акций, проводившийся газетой Newsday, обойдя пять тысяч соперников. Вайнштейн понимал: чтобы добраться до вершины, нужно подбирать акции с масштабной потенциальной прибылью. Его победной стратегией была примитивная форма арбитража: он играл на понижение многообещающих акций и одновременно пытался купить сильно упавшие, в надежде, что они резко пойдут в гору. Вайнштейн мог взвесить положение и увидеть, во что обойдется победа – даже если риск был очень высок.
Он вырос в Верхнем Ист-Сайде, одном из респектабельных районов Манхэттена. Казалось, его с детства окружали деньги. Гриффин, Мюллер и Эснесс росли вдали от какофонии Уолл-стрит, а Вайнштейн буквально родился в торговом зале биржи. Когда ему было пятнадцать, он устроился на временную работу клерком в Merrill Lynch – престижную компанию, известную своими «полчищами» брокеров. Когда выпадала свободная минутка, он в поисках идей для инвестиций изучал разбросанные по всему офису отчеты.
Тем временем его сестра начала работать в Goldman Sachs. Вайнштейн приходил к ней под конец рабочего дня, бродил по лабиринту коридоров знаменитого банка и мечтал о будущей славе. Однажды, придя к сестре в офис, он зашел в мужской туалет. Там он столкнулся с Дэвидом Делюсией – трейдером по «мусорным» облигациям, которого иногда встречал в шахматном клубе, где они оба играли. Делюсия провел небольшую экскурсию по операционному залу Goldman. В результате мечтатель Вайнштейн прошел несколько собеседований и в девятнадцать лет устроился на неполный рабочий день в Goldman на стойку торговли облигациями высокой доходности.
В 1991 году он поступил в Мичиганский университет. В качестве специализации выбрал философию. Его привлекала жесткая логика Аристотеля и шотландского скептика Дэвида Хьюма. В это время он увлекся блэкджеком, а в 1993 году прочел книгу Торпа «Обыграй дилера». Ему нравилось, что счет карт дает способность предсказывать будущее на основе статистики. Это напоминало ему книгу Марка Твена «Янки из Коннектикута при дворе короля Артура». Ее главный герой, Хэнк Морган, попадает в прошлое и спасается от опасности, предсказав солнечное затмение (для этого ему пришлось вспомнить все солнечные затмения, о которых он знал).
Но настоящей страстью Вайнштейна стал трейдинг. Он знал, что как только закончит школу, сразу же отправится на Уолл-стрит. В 1995 году, сразу после окончания школы, он оказался в Merrill Lynch в отделе международных долговых обязательств. Там он и «распробовал» Уолл-стрит. Через пару лет он перебрался в менее крупный банк Donaldson Lufkin Jenrette (DLJ) – туда его сманил ушедший из Goldman Делюсия. Вайнштейн решил, что было бы неплохо поработать в небольшой компании и руководить собственным отделом. В DLJ он досконально изучил кредитный трейдинг, торгуя облигациями с плавающей процентной ставкой.
Для напористого трейдера с чутьем азартного игрока (а именно таким был Вайнштейн) наступил идеальный момент для начала карьеры на Уолл-стрит. Намечался бум на экзотические кредитные деривативы. Деривативы по акциям, процентные ставки и товары существовали уже много лет. Но только в середине 1990-х финансовые инженеры додумались торговать деривативами, привязанными к кредитам.
Это стало настоящей революцией, навсегда изменившей работу на Уолл-стрит. Молодежь, которая не была воспитана на старых методах трейдинга – когда единственными заботами были расплаты по ссудам и движение процентных ставок, – могла легко обвести вокруг пальца «допотопных» соперников, неконкурентоспособных в странном новом мире деривативов. Более того, банки постоянно заставляли инвесторов показывать огромные прибыли. Начинался золотой век хедж-фондов, которые когда-то были уделом свободолюбивых чудаков вроде Джорджа Сороса или безумных математиков, таких как Эд Торп. Банки соперничали за прибыль с хедж-фондами и постепенно сами превратились в гигантские хедж-фонды.
В 1998 году Вайнштейн узнал о вакансии в Deutsche Bank, где к тому моменту уже работало несколько его бывших коллег по Merrill. Deutsche как раз трансформировался из традиционного коммерческого банка в мощный генератор деривативов. В планах было купить Bankers Trust – шустрый нью-йоркский инвестиционный банк, битком набитый квантами и хорошо «поднявшийся» на ценных бумагах. Сделка, о которой было объявлено вскоре после прихода Вайнштейна, должна была сделать Deutsche самым крупным в мире банком с активами в размере более 800 миллиардов долларов.
Вайнштейн счел это отличным вариантом. Он мог работать в маленьком отделе, где нет большой конкуренции. К тому же компания намеревалась заняться той областью, которая, по его убеждению, давала огромные возможности роста. В Dеutsche он научился торговать новыми деривативами, так называемыми кредитными облигациями. В будущем они станут более известными под названием «свопы на дефолт по кредиту».
Они относятся к деривативам, потому что их стоимость привязана к базовым ценным бумагам – ссудам. Их придумали в начале 1990-х в Bankers Trust. Однако кредитные деривативы не пользовались популярностью, пока не попали в руки колдунов-математиков из J. P. Morgan. Когда Вайнштейн пришел в Deutsche, в день продавалось буквально несколько свопов или облигаций. До многотриллионных сделок в киберпространстве оставалось целое десятилетие.
Работать с облигациями Вайнштейна учил глава отдела международной торговли Deutsche Bank Рональд Танемура – первопроходец в мире кредитных деривативов, который в 1980-х получил отличный опыт работы со сложными ценными бумагами в Японии и Европе для компании Salomon Brothers.
Кредитные деривативы были сродни страховым полисам для займов. Так он сказал Вайнштейну в центральном офисе Deutsche в Нью-Йорке, расположенном в тени Центра международной торговли. Инвесторы, покупающие страховку на заем, готовы хорошо заплатить за право вернуть свои деньги, если заемщик обанкротится. Продавец и покупатель по сути обмениваются экспозицией риска дефолта.
Вайнштейн все схватывал на лету. Танемура видел, что это прекрасный ученик и настоящий трудоголик. Один из коллег вспоминал, что он был нервным, тревожным и стеснительным.
– Свопы обычно оценивались в соответствии с тем, сколько бы трейдер заплатил за то, чтобы на определенное время (чаще всего на пять лет) застраховать облигации на несколько миллиардов долларов, – объяснял Танемура.
Например, страховка для 10-миллионных долгов General Motors на пять лет могла стоить миллион долларов при 10%-ной вероятности того, что производитель автомобилей обанкротится за этот период. Если GM обанкротится, страховщику придется выплатить 10 миллионов или какой-то процент от этой суммы, установленный на случай банкротства.
Большинство сделок проводилось «на заказ», в соответствии с пожеланиями клиента, как качественный костюм. «Суть кредитных деривативов – дать клиенту точно то, что ему нужно, – объяснил Танемура. – И мы готовы в этом помочь».
Вайнштейн впитывал знания как губка. Пришлась очень кстати его фотографическая память. Вскоре он понял, что суть рынка кредитных дефолтных свопов не в том, чтобы покупать и держать их до момента погашения, а в том, чтобы предвидеть банкротство.
Не нужно сидеть и ждать, пока компания обанкротится.
Трейдер, купивший своп GM за 1 миллион долларов, может затем продать его другому, скажем, за 2 миллиона, просто почувствовав, что ситуация в компании ухудшилась.
По сути все было очень просто: трейдеры ставили на некий уровень, совсем как с акциями. Если компания казалась неустойчивой, свопы росли в цене.
Теоретически на одну облигацию могут приходиться сотни свопов. Чаще всего их заключают на пакеты из сотен и даже тысяч облигаций или других видов кредитов. Они могут бесконечно плодиться. Так и вышло: спустя десятилетие после прихода Вайнштейна в этот бизнес их количество достигло 60 триллионов.
Более того, поскольку сделки обычно заключались индивидуально на так называемом внебиржевом рынке ценных бумаг в обход Центральной расчетной палаты, торговля кредитными свопами происходила на теневом рынке Уолл-стрит, по сути, без всякого надзора и с нулевой прозрачностью. Что ж, именно этого хотела индустрия.
Вскоре после того, как Вайнштейн начал работать, уволился его руководитель (не Танемура). Неожиданно он оказался единственным трейдером в нью-йоркском офисе Deutsche, работающим с новыми деривативами. Ему казалось, что ничего сложного тут нет. Бизнес шел вяло. Мало кто из трейдеров в принципе представлял себе, что такое экзотические свопы и что с ними делать. Тем более им и в голову не приходило, что это новый фронт наступления квантов на Уолл-стрит. А ведь свопы станут со временем одним из самых мощных инструментов в арсенале квантов. Влияние квантов постоянно росло, они все дальше продвигались в высшие сферы финансовой вселенной.
Так что же могло пойти не так?
Как оказалось – очень многое. Вспомните слово из четырех букв: LTCM.
В 1994 годуДжон Меривезер, бывшая «звезда» торговли облигациями из компании Salomon Brothers, открыл мощный хедж-фонд под названием Long-Term Capital Management (LTCM). В нем работали лучшие кванты из Salomon, а также будущие нобелевские лауреаты Майрон Шоулз и Роберт Мертон. 24 февраля того же года фонд начал работу. В его распоряжении имелся 1 миллиард долларов.
Поначалу LTCM был жестким экспериментом, лабораторным исследованием, которое проводили математики и экономисты – кванты. Его структура опиралась на последние достижения современной теории портфеля, «отцом» которой стал в 1952 году Гарри Марковиц. Однако основы были заложены еще в XIX веке Робертом Броуном.
Основной стратегией LTCM был трейдинг на относительной стоимости: отслеживание взаимоотношений между «неисправными» ценными бумагами. Фонд зарабатывал деньги, ставя на пары бумаг, которые начинали вести себя нетипично, и срывал банк, когда восстанавливался естественный порядок (Истина).
Одним из любимых типов сделок в LTCM была покупка гособлигаций США устаревающих выпусков, вытесненных новой серией, одновременно с продажей новых облигаций последнего выпуска. Эту тактику практиковали в Salomon Brothers еще во времена Меривезера. Он заметил, что новая партия с аналогичным сроком погашения – десять, тридцать, пять лет, не важно – почти всегда продавалась по более высокой цене, чем облигации-«пенсионеры».
В этом не было никакой логики. По сути облигации ничем не различались. Причиной разницы в цене было то, то некоторые инвесторы – паевые фонды, банки, иностранные правительства – считали, что новыми облигациями проще торговать. Они были ликвидны, поэтому становились дороже, чем более старые. «Что ж,– подумал Меривезер, – я возьму на себя риск потери ликвидности и маржу в расчете на то, что облигации сблизятся в цене».
У этой стратегии есть одна проблема: она приносит маленький доход. Спред между старыми и новыми облигациями невелик, не более сотой доли процента. Выход: леверидж. Просто берешь в долг как можно больше средств, стимулируешь торговлю – и делаешь деньги.
Меривезер потратил 20 миллионов долларов на компьютерную систему последнего поколения, нанял первоклассную команду финансовых инженеров, чтобы они правили бал в фонде LTCM, офис которого открылся в Гринвиче. Это было управление рисками в промышленном масштабе.
Основной инструмент, которым пользовался LTCM, был создан командой квантов в J. P. Morgan. В начале 1990-х уолл-стритские банки старались разработать метод полного контроля всех каждодневных рисков. Грандиозная задача: позиции в течение дня могли существенно колебаться. Нужна была сложная система, способная отслеживать риски на мировом уровне и выдавать цифру, взглянув на которую CEO мог спать спокойно.
Определить ежедневные позиции было трудно, но возможно. Достижения компьютерных технологий позволили оперировать всеми данными банка. Однако было сложно определить глобальный риск. Модель, созданная квантами из J. P. Morgan, измеряла дневную волатильность позиций в денежном выражении. Это было статистическое распределение средней волатильности, основанное на броуновском движении, с графиком в виде колоколообразной кривой.
В результате появилась модель оценки рисковой стоимости (value-at-risk, сокращенно VAR). Она показывает сумму, которую банк может потерять за сутки с 95%-ной вероятностью.
