Куда уходит прибыль, когда все кванты сидят на одних данных. И что с этим делать

В прошлом посте разобрали, почему период жизни торгового сигнала сократился с 5–7 лет до 12–18 месяцев. Сегодня о главном: если сигналы обесцениваются, кто зарабатывает? И что делать специалисту, который не хочет стать дорогой копией факторного ETF?

Самый вероятный сценарий — «гонка без победителя». Это равновесие, где каждый участник индивидуально рационален (вкладываться в ИИ, иначе проиграешь), но коллективный результат — ноль. Суммарная альфа от вложений в модели стремится к нулю, а прибыль концентрируется у тех, кто контролирует «ключи доступа»:

— Уникальные данные. Когда 95% конкурентов используют одни и те же модели на одних и тех же данных, эксклюзивный источник — единственный устойчивый актив. Речь не обязательно о «тёмных» данных. Это может быть собственная разметка, связывание сущностей, нормализация событий — то, что создаёт ценность через обработку, а не через факт владения.

— Инфраструктура исполнения. В условиях, когда все заходят в одни и те же позиции, скорость и качество исполнения становятся отдельной премией. Кто первым вышел из скученной позиции — тот и заработал.

— Каналы привлечения капитала. Средний количественный фонд будущего — это фактически факторный индекс с человеческими издержками. Выживут либо инфраструктурные гиганты с экономией на масштабе (миллионы слабых сигналов, собственное исполнение), либо небольшие нишевые игроки в неликвидных рынках и приватных активах. Середина — «умный статистический арбитраж средней руки» — под наибольшим давлением.

Есть и более мрачный сценарий — «цепное вымирание». Когда один класс сигналов умирает, конкуренция мгновенно ломится в оставшиеся ниши. Мы это уже видели: в 2018–2020 годах фактор стоимости надолго выбился из равновесия, флагман AQR просел более чем на 30%, активы компании сократились с $226 млрд до $110 млрд. Восстановление пришло только с разворотом рынка в 2022-м.

Но есть и системный риск, о котором редко говорят. Когда все торгуют скоррелированными моделями, рынок становится хрупким. Автономные торговые агенты, по данным исследования NBER 2025 года, могут самостоятельно выучивать скрытое согласование ценообразования — безо всякой явной коммуникации между собой. Это значит, что в «обычный» день рынок эффективен, но в стрессовый — все бегут в одну сторону одновременно.

Так что же делать специалисту?

Знание «списка аномалий» обесценивается мгновенно — всё это публично и арбитражируется. Вместо этого набирают ценность три навыка:

1. Экономика данных. Умение оценить, что даёт источник с учётом его эксклюзивности, ёмкости стратегии и скорости утечки в публичный доступ. Не «где взять данные», а «сколько я заработаю на них, пока они не стали общими».

2. Управление агентами. Речь не о том, чтобы самому обучать нейросеть. Речь о том, чтобы ставить задачи флоту ИИ-агентов, контролировать, чтобы они не ушли в бессмысленный перебор, и проектировать ограничения против скученности факторов ещё на этапе генерации — а не фильтровать корреляции после факта.

3. Распад как объект управления. Отслеживать собственную скученность (насколько ваш портфель похож на публичные потоки позиций), оценивать период полураспада каждого сигнала в реальном времени и иметь дисциплину выводить сигнал из эксплуатации до того, как это сделает рынок.

Согласны ли вы, что средний квантовый фонд превращается в дорогую копию индекса? Или есть примеры стратегий на публичных данных, которые живут дольше 18 месяцев?

---

Исследование подготовлено командой BlackRidge Research. Полный обзор со сценариями и картой навыков — ссылка в профиле.