Джулиан Робертсон сделал $22 млрд за 18 лет. А потом потерял почти всё.
Он стал легендой Уолл-стрит, основав один из первых и самых успешных хедж-фондов в истории. А потом закрыл его, потеряв большую часть активов за полтора года. Рассказываем о взлете и падении Джулиана Робертсона.

Успешные инвесторы не всегда остаются такими до конца жизни. Но вряд ли кто-то сравнится по амплитуде взлетов и падений с Джулианом Хартом Робертсоном — человеком, который создал один из самых успешных хедж-фондов в истории, а затем потерял уйму денег и отказался от управления чужими средствами.

Робертсон родился в обеспеченной семье менеджера текстильной компании. В детстве и юношестве не хватал звезд с неба: был обычным учеником в школе, а высшее образование получил в довольно среднем по американским меркам университете Северной Каролины.

После вуза он отправился в армию — Джулиан два года служил в Военно-морском флоте США в звании офицера. Вернувшись на «гражданку», Робертсон связал жизнь с финансовым рынком: перебрался в Нью-Йорк и начал работать биржевым маклером в инвестиционной компании Kidder, Peabody & Co. Там он провел почти 20 лет, дослужившись до поста руководителя подразделения по управлению активами Webster Securities.

В 1979 году Робертсон поступил нетипично: взял всю семью и уехал на год в отпуск в Новую Зеландию. Именно там в возрасте 47 лет он переосмыслил свою жизнь и решил торговать самостоятельно.

В 1980 году Джулиан создал инвестиционный фонд Tiger Management Corporation — один из первых хедж-фондов в мире. Фонды, входящие в группу Tiger, впоследствии также назывались в честь хищных животных семейства кошачьих: Lion, Panther, Jaguar, Ocelot, Puma.

Первоначальный капитал Tiger составлял лишь $8 млн от друзей и родственников Робертсона. Но к 1996 году он превратил их в невероятные $7,2 млрд. А к 1998-му активы Tiger Management оценивались в $22,8 млрд.

Как он это сделал? Во-первых, Джулиан был максимально талантливым инвестором: его подчиненные рассказывали, что «он мог взглянуть на длинный список цифр в отчете, который никогда до этого не видел, и сказать, что верно, а что нет». Робертсон сам не скрывал, что способен практически мгновенно перемножать и делить в уме большие числа.

Джулиан отлично предсказывал движение котировок: ему удалось закончить в плюсе даже кризисный 1987 год, поскольку тогда Tiger вовремя переключился с американских бумаг на иностранные. А в 1993-м годовая доходность Tiger составила 80% благодаря успешным сделкам с облигациями.

Робертсон отличался способностью выявлять таланты. Он собрал одну из лучших аналитических команд на Уолл-стрит. Его друг Аарон Стерн называл ее «командой суперкубка». Они проводили всесторонний анализ компаний, которые фонд рассматривал в качестве возможности для инвестиций, после чего показывали результаты Робертсону — а он уже принимал окончательное решение.

Джулиан постоянно требовал от подчиненных новых идей, но и не скупился на зарплату: в 1993-м после получения рекордной прибыли он направил на вознаграждение сотрудникам 10% прибыли, или $300 млн. Правда, самому себе он выписал ровно столько же.

Отбор компаний был очень жестким. Аналитики не ограничивались изучением отчетов: посещали торговые выставки, изучали десятки тематических журналов. Одна из членов команды Tiger Кэтрин Ягуби рассказывала, что во время сбора информации о косметической компании Avon ей пришлось стать распространителем продукции фирмы.

Суммы инвестиций в Tiger всегда были очень крупными. Не менее $125 млн для длинных позиций  и не менее $50–70 млн для коротких. Также он принимал в фонд лишь крупных инвесторов, готовых расстаться с суммой не менее $5 млн.

Несмотря на команду аналитиков, Робертсон был сторонником сверхжесткого контроля и всегда лично управлял портфелем Tiger. При этом он часто в штыки воспринимал чужую точку зрения и легко выходил из себя. Авторитарный Джулиан полагался только на собственные мнение и опыт — и в итоге все же начал ошибаться.

На примере Coca-Cola показываю, как работает один из простых методов фундаментального анализа. Суть подхода, его возможности и ограничения, а также подробный алгоритм использования — обо всем этом я рассказал в статье. 

Дисклеймер: материал опубликован в ознакомительных целях и не является руководством к действию. Любые операции на финансовых рынках несут угрозу вашему кошельку. Никто, включая автора статьи, достоверно не знает, куда пойдут акции. Всегда учитывайте этот факт при принятии инвестиционных решений.

Оглавление

Шаг №1. Учим матчасть
Шаг №2. Разбираемся в сути Discount Dividend Model (DDM)
Шаг №3. Определяем текущие дивиденды Coca-Cola и вычисляем темп роста
Шаг №4. Прогнозируем темп роста и будущие дивиденды
Шаг №5. Определяем ставку дисконтирования
Шаг №6. Строим двухэтапную модель дисконтирования дивидендов
Шаг №7. Проводим анализ чувствительности
Шаг №8. Делаем выводы
Постскриптум

Мои 15 лет в трейдинге прошли совершенно незаметно: сначала я усердно учился, проверял чужие идеи, разрабатывал собственные тактики и стратегии торговли на бирже, потратив на это шесть лет жизни, потом запатентовал в 2011 году свою торговую систему, назвав её „Experto crede“ («Испытавшему верь»). Через десять лет проверил свою систему на практике, заработав на Форексе за три года (в 2015-2018 гг.) своему клиенту  из начального депозита 10.000,- USD сумму в 10 миллионов долларов США: https://www.myfxbook.com/members/mischkus/mt4-10350/1755020 

Правда, я не стал кричать об этом на весь мир, чтобы стать известным, как легендарный трейдер Эдвард Сейкота, который увеличил депозит своего клиента за 17 лет (с 1972 по 1988 гг.) с 5.000,- USD до 15 миллионов долларов США, о чем я лично узнал только сегодня: https://smart-lab.ru/blog/reviews/629502.php 

То есть в начале своей карьеры трейдера меня интересовали только знания, поскольку та информация и торговые практики, которые существуют в мире, создают полный хаос и кашу в голове. Ведь ещё Аристотель сказал: «Все люди по природе своей стремятся к знанию». Значит, надо было отсортировать и выбрать только то, что реально работает и приносит деньги, а уже потом я стал обращать внимание на психологию трейдинга, стал с упоением читать книги про знаменитого трейдера Уолл-Стритт 20 века Джесси Ливермора, как его называли друзья, Джей Эл, и сопоставлять его выводы о рынке и психологии со своими. 

📈 Начну свою рецензию с короткого представления автора книги «Торговое племя» («The trading tribe») Эдварда Сейкоты — легендарного трейдера, изменившего мир торговли. Он широко известен тем, что с 1972 по 1988 год увеличил счет одного из клиентов с 5000$ до 15 миллионов долларов.


📚 В своей книге «Торговое племя» он рассказывает о том, что 99% неудач и проблем у нас в голове. И что, с помощью определенных практик и занятий можно убрать эти установки. Торговля, и жизнь в целом у человека без установок существенно улучшается. Вообще основная идея книги заключается в том, что «торговля и психология — это единое целое». Принцип торгового племени заключается в том, что собирается группа людей (как правило в группе Эда были трейдеры), которая работает над установками и программами одного из участников. После того, как работа по методике «торгового племени» завершена, происходит существенное улучшение показателей торговли как этого индивида, так и всей группы в целом. 

В этом году у меня своеобразный юбилей — 10 лет назад придумал и запустил первый портфель торговых роботов. Как вспомню те времена аж ностальгическая слеза наворачивается… Под роботов купил с рук отдельный компьютер, поставил в чулан, установил на него teamviewer для контроля с работы. Тогда в ЖЖ можно было почерпнуть много информации по алготрейдингу, тема была «на волне», много энтузиастов любителей писали интересные статьи с идеями и практически готовыми стратегиями.  Что-то с тех времен даже до сих пор работает..  На моем веку с 2010 было как минимум 4 года, когда можно было удвоить депозит (2011, 2014, 2015, 2018) и это не считая текущего. Были и неудачные года с серьезной просадкой, сильно давившие на психику. Отключал торговлю я только раз на месяц в марте 2013, так сказать на пике своего эмоционального разочарования в алготрейдинге (хорошо потом переработав портфель и поразмыслив, перезапустил все обратно, следующий год «девальвации» и «Крыма» с лихвой отбил все предыдущие потери). Но не об этом. Решил я кратко и тезисно изложить проблемы, с которыми пришлось мне столкнуться за годы активного алготрейдинга.

macd + rsi + ema200 + ema20 + обычный объем + 2 таймфрейма — это  необходимо и достаточно.
Остальное — уровни и прайс экшен на входы.
Ищем входы только когда ema200 + ema20 в одну сторону на старшем ТФ,
уровни — на старшем тф,
входы ищем на младшем — только на отбой.
macd хорошо разделяет периоды.
На rsi — ждем пробоев трендов.
Объм на старшем тф — смотрим на младшем — уточняем важный уровень.
Лучшие входы на ложных пробоях,
но когда пощло движение — работает и пробой петель.

Привет, сегодня вместо традиционного бэктеста разберем площадки, где можно подсмотреть идеи для торговых стратегий.  Навеяно постом Eugene Logunov о литературе для алго-трейдера https://smart-lab.ru/blog/627444.php Теперь у нас есть методики, но где взять идеи? :)

Наши предыдущие бэктесты хоть и адаптированы под Россию и имеют отличия в реализации – все равно основываются на ранее выявленных закономерностях в США/Европе. Сразу скажу, что речь пойдет об исследованиях в открытом доступе. Если на работе/в университете есть доступ к EBSCO или Science Direct, то вы и сами знаете, где все посмотреть.

Зачем вообще читать академические ресерчи, если фонд LTCM показал, что кол-во цитирований и премий спорно соотносится с успехом на рынке?

Хорошие ресерчи дают базовые идеи о том, что и почему работало в прошлом, на каких стадиях и почему перестало. Да, в них есть реализация или дизайн исполнения, но обычно он сырой и его всегда можно поменять, сохранив базовую идею. В отличие от дискуссий в рунете, очень сложно опубликовать что-то без пруфов, а проверка устойчивости не ограничивается t-статистикой > 3.  Сам текст хорошо структурирован, методика либо объясняется полностью, либо ссылается на такой текст. Авторы в основном исследователи, которые выполняя свою работу попутно дают подсказки практикам. Но встречаются и практики, например, аналитики хедж фонда AQR сейчас главные поставщики контента по факторным стратегиям или ученые Dimson и Ibbotson, которые параллельно пишут исследования для инвестиционных банков. Если желание почитать что-то заумное осталось, то сформулируйте идею/биржевую аномалию, которую хотите проверить (например, покупка акций с наибольшими дивидендами) и возвращайтесь к этому тексту.