Medallion alap, Renaissance: A világ legjobb hedg fundja

Cikkünkben Jim Simonsról, a Medallion alapról és a Renaissance hedge fundról tudhatsz meg bővebb információt. Jelenleg a világ legjobb teljesítményét hozó hedge fundjának tekinthető a Renaissance, és a Medallion nevű alapjuknak 1988-2018 közötti időszakon 39%-os évesített hozama volt. Megtudhatod a cikkünkből, hogy milyen módszerek, elvek mentén zajlik a kereskedés a Renaissance hedge fundnál. Témáink:

• Milyen eredményei vannak a Renaissance hedge fundnak?
• Mit érdemes tudni a Renaissance hedge fundról?
• Renaissance volt az első sikeres kvantitatív hedge fund
• Milyen módszereket használ fel a Renaissance hedge fund?
• Mit tudunk a Meddalion alap működéséről?
• Mit tudunk a Renaissance által alkalmazott összefüggésekről?

Milyen eredményei vannak a Renaissance hedge fundnak?

Az alábbi grafikonon a Renaissance Medallion alapjának éves teljesítménye követhető nyomon 1988-tól napjainkig. Az adatokat vizsgálva jól látható, hogy az első két évet leszámítva gyakorlatilag nem esett 20% alá az éves hozam, illetve a teljesítményéhez az is hozzá tartozik, hogy 1990-2000 közötti időszakban eltelt 120 hónapból 24 hónapban veszteséges volt az alap (ezek az eredmények benne vannak az alábbi grafikonban), ugyanakkor a 2000-2010 közötti időszakban eltelt 120 hónapban mindössze csak három veszteséges hónapja volt az alapnak. Ehhez tegyük hozzá, hogy az 1990-es évek elején is volt egy válsága  tőzsdén, de a 2000-2010 közötti időszakban következett be a dotkom lufi kipukkadása és a 2008-2009-es hitelpiaci válság is, melyek extrém volatilis időszakot eredményeztek a tőzsdén, de úgy néz ki, ez egyáltalán nem ártott a Medallion teljesítményének. A teljes képhez hozzátartozik, hogy a díjak levonása előtt 66%-os évesített hozama van az alapnak, de a Renaissance az egyik legdrágább díjstruktúrával működik. Amíg a hedge fundok világában a 2%-os alapkezelési díj, 20%-os sikerdíj a megszokott, addig a Renaissance 5%-os alapkezelési díjat és 44%-os sikerdíjat számít fel, de ahogy a grafikonon is látható, még így is megéri a befektetőknek.

forrás: bloomberg.com

Ha pedig a népszerű, ismert befektetőkkel, spekulánsokkal vetjük össze Jim Simons teljesítményét, akkor is rendkívüli eredményt látunk. Az alábbi táblázatban azoknak a spekulánsoknak, befektetőknek az eredményei láthatók, melyet hosszú távon, évtizedeken keresztül elértek, és mely a legjobbnak számítanak. Az összehasonlítás természetesen nem egyszerű, hiszen a Renaissance (az elmondások szerint) algoritmikus kereskedést folytat, és sok ezer ügyletet köt, és a többségüket néhány percig tartja csak nyitva. Ezzel szemben Soros György hagyományos spekulációs módszerekkel érte el az eredményét, lényegesen kevesebb kötésszámmal, és a lista alján levő szereplők (Buffett és Schloss) pedig tipikusan az értékalapú befektetők közé sorolhatók, akik néhány tucat alulárazott részvény extrém hosszú távon történő tartásával érték el az eredményüket.

Vezető	Hedge Fund	Időszak	évesített hozam
Jom Simons	Medallion	1988-2018	39%
George Soros	Quantum	1969-2000	32%
Steven Cohen	SAC	1992-2003	30%
Peter Lynch	Magellan	1977-1990	29%
Warren Buffett	Berkshire Hathaway	1695-2018	21%
Walter Schloss	Schloss LP	1955-2000	15%

Mit érdemes tudni a Renaissance hedge fundról?

Renaissance Technologies LLC (rövidített néven RenTech) társaságot 1978-ban alapította Jim Simons, aki egyébként az MIT, és a Harvard matematika tanári pályáját adta fel ezért. A teljes képhez tegyük hozzá, hogy akkoriban a széles körben elfogadott közgazdaságtani nézetek szerint a részvények árfolyammozgását semmilyen módon nem lehet megjósolni, azok véletlenszerűen mozognak, illetve a pillanatnyi árak minden lehetséges információt tartalmaznak. Erről szól a ma is népszerű random walk, bolyongás elmélete, és a hatékony piacok elmélete is. 1978-ban ezek az elméletek kikezdhetetlenek voltak. Akkoriban tehát elterjed volt a tudományos világban, hogy rövid távon a részvények ára véletlenszerűen változik, a piaci árak a vállalatok éppen aktuális értékét tükrözik, és a félreárazások nagyon gyorsan kiegyenlítődnek (arbitrázs révén) a rendszerben, illetve a kockázat hozam összefüggése is magabiztosan kijelenthető volt, azaz magasabb hozamért cserébe magasabb kockázatot kell vállalni. Nincs tehát ingyen ebéd, a piacot nem lehet kijátszani. Jim Simons nem hitt ezekben az elméletekben, és matematikusként úgy vélte, a tőkepiacokon is vannak mintázatok, szabályszerűségek, melyekkel előrejelzéseket lehet készíteni.

Ne feledjük el, hogy ez az időszak még a személyi számítógépek megjelenése előtti  korszak volt, így számítási kapacitás nagyon korlátozottan ált a közgazdászok, matematikusok rendelkezésére, és az adatok széles köre digitálisan nem létezett. Ezt követően azonban egyre több adatbázis jött létre digitális formában, például a Chicagói Egyetem kezdeményezésére összeállt a CRSP, mely az amerikai részvények árfolyamadatait tartalmazza évtizedekre visszamenőleg. Emellett Simonsék sem voltak tétlenek és számos adatsort összevásároltak, vagy digitalizáltak, hogy különféle összefüggéseket keressenek. A matematikai, statisztikai számításokkal végzett kutatómunkát kvantitatív elemzésnek nevezzük és a kvantitatív kereskedési stratégiák az ilyen kutatásokkal megismert összefüggések alapján hoznak döntést.

Renaissance volt az első kvantitatív hedge fund

Hogy megértsük mi a különbség a kvalitatív és a kvantitatív elemzés/kereskedés között, vessük össze a Renaissance módszereit az értékalapú befektetők módszereivel. A Renaissance gyakorlatilag azt csinálta, hogy minden létező pénzügyi, gazdasági információt begyűjtött, melyek között összefüggéseket keresett. A megfigyelt összefüggéseket pedig felhasználta a jövőbeni kereskedési döntéseihez. Ezzel szemben egy kvalitatív befektető, mint például az értékalapú befektetők (például Warren Buffett) megvizsgálják a céget, a termékeit, a versenytársakat, a különböző pénzügyi mutatókat, azaz közelről megismernek egy-egy társaságot, és eszerint dönt az üzletről.

Milyen módszereket használ fel a Renaissance hedge fund?

A teljes képhez hozzátartozik, hogy a Renaissance módszerei titkosak, a Medallion fund is nagyrészt a cég alkalmazottainak vagyonát kezeli, illetve nagyon kevés külső befektető férhetett hozzá az alaphoz. Ennek oka, hogy így jobban meg tudják őrizni a titkokat, illetve az alap méretének növekedésével vélhetően nem lehetne kinyerni többlethozamot a piacból. Sokat elárul az is a Renaissance hedge fundnál felhalmozott szellemi tőkéről, hogy a 300 alkalmazott harmadának phd fokozata van.

Ugyanakkor a Renaissance hedge fund működésével kapcsolatban 2019-ben Gregory Zuckermannak köszönhetően megjelent egy könyv a The Man Who Solved the Market címmel, és több pénzügyi professzor is vizsgálta a Medallion alap teljesítményét. Ezek közül külön kiemelném Bradford Cornell és Campbell R. Harvey munkáit. A Medalionról, Jim Simonsról és a Renaissance hegde fundról az interneten elérhető anyagok nagy része a fenti forrásokra támaszkodik.  

Mit tudunk a Meddalion alap működéséről?

Zuckerman könyve szerint a Medallion stratégiájának szerves részét képezik a gyorsan megnyitott, sok száz ügylet, mind long és short irányban. Ezek az ügyletek többsége csak percekig van nyitva, így a Renaissance módszerei vélhetően a HFT-kereskedéssel is összefüggésbe hozhatók. Bradford Cornell kutatási anyagából az is kiderül, hogy Robert Mercer (Medallion alap egyik menedzsere) szerint a rendszerük találati aránya 50,75%-os, azaz alig jobb a véletlennél a találati arány, de ez a kis eltérés nagyon sok ügyleten jelentős eredményt hoz.

Az alábbi kép Bredford Cornell kutatási anyagából származik. Itt jól látható a táblázat alján az 1988-2018 közötti időszakra a 66% és a 39%-os (díjak utáni) évesített hozam. Vegyük észre a kockázatot (szórás, azaz st dev), mely 31,66%, ami magasnak tekinthető (S&P500 index esetén 15-20%). Bár magas a kockázat, de a hozam még magasabb, így az egységnyi kockázatra eső többlethozam 2 százalék körüli. Csak összehasonlításképpen az S&P500 indexbe történő befektetés sharpe-rátája kb. 0,5, azaz 1% kockázat vállalásával 0,5%-os kockázatmentes hozam feletti többlethozamot kapunk. Jim Simonsék Medallion alapja esetében 1% kockázat vállalásáért négyszer akkora, azaz 2 százalék kockázatmentes hozam feletti hozamot kaptunk.

Forrás: Medallion Fund: The Ultimate Counterexample?

Jól felmérhető az alábbi táblázatból a Medallion alap rendkívüli teljesítménye. Ebben a táblázatban azt láthatjuk, hogy mi történt 100 dollár befektetéssel 1998-2018 közötti időszakon. Ha az amerikai részvénypiacba fektettük a pénzüket, akkor az eltelt 20 éve alatt 18-szoroztuk a pénzünket (1815 dollár), ha pontosan előre láttuk az éves árfolyamadatokat és tökéletesen időzítettünk, akkor 7539 dollárunk lett, ha a havi adatokat is pontosan előre láttuk, és így időzítettünk, akkor 331.288 dollárunk lett. A Medallion alapba történő befektetéssel pedig 398 millió dollárra duzzadt a 100 dolláros befektetésünk.

Módszer	Eredmény (USD)
Amerikai részvénypiac	1815
Tökéletes időzítés éves adatokon	7539
Tökéletes időzítés havi adatokon	331.288
Medallion alap	398.723.874

További vizsgálatok azt is kiderítették, hogy a Medallion alap bétája -1 közeli, azaz a tőzsdei árfolyamokkal, tőzsdeindex (S&P500 index) árfolyamával teljesen ellentétesen mozog. Emellett a Fama French háromfaktoros regresszió azt is kiderítette, hogy a size és value tényezők kimutathatók a teljesítmény mögött, de negatívan és nem statisztikailag szignifikánsan. Cornell azzal a megállapítással zárja a vizsgálatait, hogy bármi is legyen a Medallion alap elképesztő teljesítményének a forrása, az nem magyarázható meg a kockázati-prémiummal. Utal ezzel arra, hogy a különböző, kvantitatív elemzésekkel megtalálható módszerek állhatnak a hedge fund sikerei mögött.

Mit tudunk a Renaissance által alkalmazott összefüggésekről?

Fentebb már utaltam rá, hogy Jim Simons nem volt könnyű helyzetben az 1970-es évek végén. Egész egyszerűen azért, mert nem állt rendelkezésre megfelelő számítási kapacitás, sem pedig pontos adatok. Ez egyébként számos kudarcot is eredményezett a kezdeti időszakban. Nem működött az olajkereskedési modelljük, de a határidős ügyleteken (például burgonya ügyletek) is hatalmas veszteségeket értek el, azonban ezek nem vették el Simons kedvét, hanem tovább kutatott, és hitt abban, hogy a problémát az okozza, hogy kevés az adat. Később az is kiderült, hogy az összegyűjtött adatokban számos hiba van, ezeket kijavítva, és további rengeteg adatot összegyűjtve az 1980-as évek végére jutott el oda a rendszer, hogy jó eredményeket tudott produkálni.

Pontosan tehát nem ismerjük, hogy milyen összefüggéseket használ fel a Medallion alap, de a CRSP felállítása óta számos tudományos vizsgálat született, és sok száz összefüggést fedeztek fel kutatók, melyek publikusak és ma már bárki felhasználhatja ezeket a kereskedési döntései során. Vélhetően a Renaissance rendszere is ehhez hasonló összefüggéseket alkalmaz.

Ezeknek az összefüggéseknek a lényege, hogy két különböző adat közötti kapcsolatot keressük, korrelációt vizsgálunk, melyet hipotézis vizsgálattal egészítünk ki. A korrelációs vizsgálatról megbeszéltük már, hogy kideríthető a segítségével, van-e összefüggés két adat között. A hipotézis vizsgálat hasonlóan különböző összefüggések felderítését szolgálja. Például ilyen vizsgálatokkal derítették ki a value-prémium létezését, mely azt jelenti, hogy az értékalapon olcsó (P/B mutató) részvények jövőbeni hozama magasabb.Value prémium évente átlagosan 4,7%-os többlethozamot jelent, és az elmúlt 91 év 61,5 százalékában pozitív volt. Ahogy az alábbi képen látható a t-stat kettőnél nagyobb (statisztikailag szignifikáns), azaz 95%-os megbízhatósággal kijelenthető, hogy a value prémium nem a véletlen műve.

forrás: ifa.com

A kvantitatív elemzés során gyakori, hogy hipotézisvizsgálatot végzünk. Ennek részel, hogy megvizsgáljuk az ún. p-value (vagy t-stat), magyarul p-értéket. A p-érték egy 0-1 közötti szám, és statisztikailag akkor tekintünk szignifikánsnak egy eredményt, ha a p-value kisebb vagy egyenlő, mint 0,05, azaz a vizsgált összefüggés statisztikailag szignifikáns. A p-value annak a valószínűségét fejezi ki, hogy a nullhipotézist annak ellenére vetjük el, hogy az igaz. Hogy ezt megértsd mit jelent, azt kell tudni ezekről a statisztikai vizsgálatokról, hogy általában a felállított nullhipotézis cáfolásával bizonyítjuk az alternatív hipotézist. Például a value prémium azért létezik, mert az elmúlt 91 évben 4,05%-os átlaghozamot számoltunk ki az olcsó és drága részvények között. Ugyanakkor egyáltalán nem biztos, hogy a 4,05%-os átlag nem a véletlen műve, hiszen előfordulhat, hogy nagyon sok évben nulla a value prémium értéke, és csak néhány év eredményezi a pozitív átlagot. Eszerint tehát a hipotézisvizsgálat során a nullhipotézis az, hogy a value prémium értéke 0, míg az alternatív hipotézis szerint a value prémium értéke nem nulla. Ha be tudjuk bizonyítani, hogy a nullhipotézis hamis, akkor az alternatív hipotézis igaz. A példánál maradva tehát, ha a value prémium vizsgálatának p-értéke 0,05 vagy alatti, akkor 5% az esélye annak, hogy a value prémium valójában 0 a pozitív átlag ellenére, azaz nem létezik a value prémium (bővebben a fentiekről itt olvashatsz: Létezik működőképes módszer, stratégia?)

Ahogy tehát a fentiekből is látható a kvantitatív elemzés sem tévedhetetlen ugyanakkor a leginkább megbízható összefüggéseken alapuló kereskedési módszerekről van szó. Természetesen itt is becsúszhatnak hibák. Beszéltünk már az adatbányászat következményeiről, de a clustering illusion hibájáról is, azaz arról, hogy az emberek hajlamosak ott is találni összefüggést, ahol a valóságban nincs:

• Data mining, data snooping bias: Hogyan ne tévedj a tőzsdén..
• Clustering Illusion a tőzsdén: Összefüggések, melyek soha nem léteztek

A Renaissance és a Medallion eredménye és a hatékony piacok

A hatékony piacok elmélete nagyon jól leírja azt, hogy többlethozamot, abnormális hozamot a kereskedőnek nincs lehetősége hosszú távon kinyerni a piacból. A többlethozam ebben az értelemben a részvénypiaci kockázat összevetésében értendő, azaz egy módszerrel elért magas hozam oka a piacinál nagyobb kockázat vállalása. Az abnormális hozam pedig olyan hozam, melyre nem ad magyarázatot a hatékony piacok elméletével összefüggő CAPM modell.

Abban az időben, amikor a Renaissance elkezdte a működését, a CAPM még csak egyetlen tényezőt tartalmazott: a kockázatot. Később azonban sorra tárták fel statisztikai vizsgálatokkal a többlethozamot eredményező összefüggéseket, így 1993-ban a size és a value, majd 2015-ben az asset growth és a jövedelmezőségi prémium is bekerült a modellbe. Fontos látni, hogy a Medallion alap rendkívül magas hozamára a fenti tényezők sem adnak magyarázatot azaz még így is abnormális a hozam, amit a hedge fund elért. Ugyanakkor idő közben a fenti tényezőkön kívül sok száz további összefüggés került feltárásra. Ezeknek a tényezőknek egy részéről részletesen beszéltünk a tanfolyamunkon és a Tőzsdei Anomáliák című könyvben, de az alábbi cikkekben is találsz információt:

• Long-term reversal
• Mean-reversion, mean reverting
• Momentum-anomália
• Value-anomália
• Short-term reversal effect
• Asset growth hatás
• PEAD-anomália
• Részvénypiac kockázati prémiuma
• Size-tényező
• Jövedelmezőségi-prémium
• Accurals
• NOA
• Béta-anomália
• Volatilitás-effektus
• FOMC-effect
• Naptárhatás, szezonalitás

Látható a fentiekből, hogy a Renaissance hedge fund teljesítménye vélhetően a nagy adatbázisokból, kvantitatív elemzéssel feltárt összefüggések alkalmazásának köszönhető. Ezek különböző statisztikai vizsgálatok, hipotézis vizsgálatok, korrelációs vizsgálatokat jelentenek. A témáról bővebben:

• Korrelációs együttható, megbízhatósági tényező a tőzsdén, pénzügyekben
• Létezik működőképes módszer, stratégia?
• Data mining, data snooping bias: Hogyan ne tévedj a tőzsdén..
• Clustering Illusion a tőzsdén: Összefüggések, melyek soha nem léteztek