Избранное трейдера Zoran
Павел Гаврилов
Мы взяли 76 торговых формул из открытого исследования хедж-фонда WorldQuant, адаптировали их под российский рынок и проверили их на дневных данных Индекса МосБиржи за 9 лет. Большинство стратегий не выдержали проверку временем — и это нормально. Но 6 формул показали доходность от 38 до 83% с 2025 года, пока сам индекс демонстрировал небольшую динамику. Рассказываем, что это за формулы и как они работают.
В 2015 году Зура Какушадзе — профессор физики, бывший квант-аналитик хедж-фонда WorldQuant — опубликовал на академической платформе SSRN документ под названием «101 Formulaic Alphas». Это 101 торговая формула, которая реально использовалась в продакшене одного из крупнейших квантовых фондов мира.
WorldQuant управляет миллиардами долларов и одновременно запускает тысячи алгоритмических стратегий. Их подход — не искать один «грааль», а комбинировать сотни слабых сигналов в один сильный. Каждая отдельная формула даёт небольшое преимущество (средний Sharpe Ratio около 2,2), но вместе они формируют устойчивый результат.
Открываем вертикальный спред на коллах ожидая роста цены.
Дальше цена может либо вырасти в соответствии с нашими ожиданиями, либо упасть, либо стоять на месте.
Ниже рассмотрим действия, которые мы можем предпринять в каждой из этих ситуаций.
На графиках цветными пунктирными линиями будет отображаться отдельный профиль каждого используемого опциона, а жирной черной линией будет отображаться форма общей конструкции из совокупности этих опционов.
Сперва рассмотрим неприятную ситуацию: цена падает.
1. Цена упала, но наши ожидания изменились и мы уже не ждем роста, а считаем, что цена будет консолидироваться примерно на текущем уровне — продаем ещё один колл на том же страйке, на котором продавали изначально.
Этот материал не является инвестиционной рекомендацией.
Этот материал не является индивидуальной инвестиционной рекомендацией.
Этот материал не является предложением по покупке или продаже финансовых инструментов или услуг.
Вся ответственность за решения и результаты лежит на вас.
__________
Мой вывод из предыдущего исследования дивидендных отсечек — до 2022 года рынок почти не учитывал дивиденды в цене (медианный drop ratio = 0.05) — был ошибочным. Читатели в комментариях поставили методологию под сомнение, и оказались правы. Исправленный drop ratio до 2022 — 0.80.

Никакого структурного перелома 2022 года в дивидендном поведении рынка не было. Рынок всегда закладывал ~80% дивиденда в падение цены. Ошибка возникла из-за семантики поля T-Invest API.
Где была ошибка
Поле last_buy_date в T-Invest API в T+2 период (до 2023-07-31) хранило не фактический последний день покупки, а день закрытия реестра — ex-date. Это на один торговый день позже реального гэпа. В результате предыдущее исследование измеряло не тот день: гэп происходил в last_buy_date, а анализировался следующий — нейтральный торговый день с обычной дневной волатильностью. Отсюда и 0.05.

Перед вами третья и последняя часть моей статьи про конференцию алготрейдеров в Москве. Часть 1 была про инфраструктуру, а часть 2 про практическое применение ИИ.
Третья часть будет о последствиях. Перед вами будут четыре доклада на одну тему:
неэффективности,
уязвимости,
масштабирование систем.
А ещё в статье интересная торговая идея с дисбалансом внутри синтетического инструмента — целой корзины акций Мосбиржи.

Из презентации Руслана Сторчака

1. Методология
Исследование рассматривает классическую систему моментума — покупку акций с наибольшим ростом за предшествующие N месяцев. Цель: найти возможности увеличения доходности и снижения рисков относительно базовой реализации.
Ребалансировка: производится в последний торговый день каждого месяца. В этот день по цене открытия 10:00 продаются позиции которые выходят из топ-K, и покупаются новые.
Сигнал: open[t] / open[t−252] − 1 (годовой моментум на открытиях 10:00)
Отбор: Топ-K акций по сигналу с фильтром [нижний порог, верхний порог]
Вход: open[t] — то же открытие, в которое считался сигнал
Удержание: До следующей ребалансировки (~21 торговый день)
Выход: open[t_next] — открытие следующей ребалансировки
Этот материал не является инвестиционной рекомендацией.
Этот материал не является индивидуальной инвестиционной рекомендацией.
Этот материал не является предложением по покупке или продаже финансовых инструментов или услуг.
Вся ответственность за решения и результаты лежит на вас.
__________
Я разобрал 127 дивидендных акций Мосбиржи и нашел 40 компаний, которые платят без перерыва семь лет подряд и больше — «дивидендных аристократов». За 15 лет они принесли 9.35x суммарной доходности с учётом реинвестирования дивидендов. Акции, которые вообще не платили дивидендов, за то же время — 1.32x. Разрыв — больше чем в 7 раз.
Это исследование продолжает серию о построении российского портфеля. В предыдущем анализе о диверсификации я показал, что GMKN@MISX снижает риск лучше Сбера и что достаточно восьми акций для эффективного портфеля. Сегодня — о том, какой критерий отбора даёт лучшую долгосрочную доходность.
Данные о дивидендах — из кеша T-Invest API (132 инструмента), котировки — месячные свечи. Суммарная доходность включает изменение цены и реинвестированные дивиденды в равновзвешенном портфеле. Период: май 2011 — февраль 2026.
Если первая часть моего репортажа по конференции алготрейдеров в Москве была об инфраструктуре, то вторая часть будет про искусственный интеллект.
ИИ в 2026 году это неполноценная замена трейдера — всего лишь промежуточная стадия. Кто‑то видит в нём помощника в предсказаниях движения рынка, кто‑то маркетинговый баннер для привлечения новых клиентов частных лиц, а кто‑то просто удобный инструмент автоматизации.
Дальше покажу каждую из этих стратегий:
ИИ как исследователь.
ИИ как маркетинговый интерфейс.
ИИ как торговый помощник.
Презентация Юрия Кондратенко
И нигде в докладах ИИ не выступал как гарантированный источник альфы.
Небольшое пояснение — альфа — это доходность сверх рыночной (беты), которую стратегия получает благодаря своему преимуществу: лучшей модели, данным, скорости. Это не «просто прибыль», а прибыль после компенсации за риск. Например: если рынок вырос на 10%, а ваша стратегия — на 15% при том же уровне риска, то ваши +5% — это и есть альфа.
