Kai genijai sudega: fondų griūčių pamokos, kurias ignoruojame

Rinkos istorijoje kartojasi tas pats scenarijus: genijai ir genialūs protai, turintys nepriekaištingus modelius ir Nobelio premijas, sukuria fondus, kurie atrodo neįveikiami. Kol vieną dieną rinka nusprendžia būti… rinka. Tai yra Ponia rinka, kuriai absoliučiai neįdomūs teoriniai modeliai ir premijos. Ji elgiasi taip, kaip jai reikia…

Genijai sudega ne dėl kvailumo, o dėl perdėto pasitikėjimo savo modeliais. Jie pamiršta, kad pasaulis nėra deterministinis, o rizika – ne matematinė konstanta. Dar labiau, toks įspūdis, kad ignoruojama dinamika, kuria ir pasižymi kapitalo rinkos. Tai ne ekonomikos modelis, kurio pagrindinė prielaida – “jei visi kiti faktoriai išlieka nepakitę” ir “rinkos dalyvių elgesys protingas”. Bet taip nebūna!

LTCM – kai Nobelio laureatai prarado viską

Long-Term Capital Management (LTCM) buvo 1990-ųjų Wall Street pasididžiavimas. Fondą įkūrė John Meriwether, o prie jo prisijungė Nobelio laureatai Myron Scholes ir Robert Merton, sukūrę Black-Scholes modelį.

Strategija: fiksuotų palūkanų instrumentų (obligacijų) arbitražas su 25–30× svertu. Pirmus metus fondas generavo 40%+ grąžą, kol 1998 m. Rusijos nemokumo krizė (defaulte) išmušė visus modelių pagrindus. Koreliacijos išnyko, likvidumas dingo, o fondas tapo sistemine grėsme.

FED suorganizavo $3.6B gelbėjimo paketą, kad nesugriūtų visa finansų sistema. Tai buvo pirmas kartas istorijoje, kai centrinis bankas gelbėjo hedge fondą.

Ką, nė viena geniali galva nepagalvojo, kad rinkose periodiškai būna krizės, kurios bet kokius modelius padaro beverčiais?

Archegos, Melvin, Leopold – modernūs pakartojimai

Archegos Capital (2021)

Bill Hwang valdė $20B per bendros grąžos apsikeitimo sandorius (total-return swaps), turėdamas vos ~3–5 mlrd. nuosavo kapitalo. Kai pozicijos prieš jį pajudėjo, brokeriai likvidavo viską. Nuostoliai – -$10B.

Melvin Capital (2021)

GameStop akcijų short squeeze*. Melvin Capital fondas prarado 53% kapitalo per kelias dienas. Modeliai neįvertino socialinių tinklų bendruomenių galių. Bet čia istorija su dviem lazdos galais. Abu skaudžiai mušė. Pirma, WallStreetBets bendruomenė nusprendė, kad reikia kelti GameStop akcijų kainą. Dėl mažo rinkos likvidumo, jiems tai pavyko. Tada kaina pakilo virš 400% per kelias dienas. Bet pasibaigus WallStreetBets pinigams, nebeliko palaikymo.

Antra, atsirado stiprus žaidimas iš kitos pusės. Melvin Capital ir kiti fondai turėjo didžiules short pozicijas prieš GameStop, tikėdami, kad tai mirštanti fizinių žaidimų parduotuvių įmonė. Fondai pozicijas turėjo užsidaryti, taip dar labiau keldami rinkos kainą. Žodžiu, fondai patys pateko į savo spąstus.

Na, tai unikalus atvejis ir fondų čia labai nepakaltinsi. Bet vis tiek su rizikos valdymu buvo labai prastai.

Leopold Aschenbrenner (2026)

AI supercycle wunderkindas. +439% YTD, 100× kapitalo augimas, kol AI infrastruktūros išpardavimas sukėlė margin call grandinę. Fondas likvidavo $20B portfelį, kurį perėmė Citadel.

Čia viskas labai paprasta. Jaunuolis, atėjęs iš AI industrijos, tikintis jos ateitimi, savo tikėjimą “pastatė” ant AI akcijų ir “užsvertino”. Ar jis galėjo pagalvoti, kad Ponia Rinka gyvena šia diena, šia akimirka, o ne tikėjimu industrijos ateitimi. Ir labai jautriai reaguoja į įvairių lūkesčių neatitikimą.

Visi aiškiai ir garsiai kalbėjo, kad AI akcijos nebekils ir net kris, jei ketvirtinėse veiklos ataskaitose pasimatys per maži pinigų srautai iš AI pardavimų. ir tikrai kris, jei nebus sumažintos bazinės palūkanos. Leopoldas turėjo visus kozirius rizikai suvaldyti. Deja, nieko nepadarė. Per brangi klaida. Tikrai buvo galima jos išvengti…

Kiti įdomūs pavyzdžiai

Amaranth Advisors (2006)

Vienas ryškiausių modernių žlugimų. Fondas specializavosi gamtinių dujų kainų skirtumų prekyboje (spread trading), o jo žvaigždė Brian Hunter – buvo laikomas genialiu traderiu. 2005 m. jis uždirbo daugiau nei milijardą dolerių pelno ir tapo Wall Street sensacija.

Tačiau 2006 m. Hunter pastatė viską ant vieno scenarijaus: kad dujų kainos kils. Kai rinka pasuko priešinga kryptimi, fondas per kelias dienas prarado $6 mlrd. Tai buvo didžiausias hedge fondo nuostolis iki Archegos.

Pamoka: genialus traderis nėra apsauga nuo vieno blogo makro judesio.

Knight Capital (2012)

Tai technologinis =lugimas, ne klasikinis investicinis. Knight Capital buvo algoritminės prekybos lyderis – technologinis „genijus“ fondų pasaulyje. Vienas klaidingas algoritmo atnaujinimas sukėlė 45 minučių prekybos chaosą: robotai pirko ir pardavinėjo be logikos, generuodami tūkstančius klaidingų sandorių.

Rezultatas: $440 mln. nuostolis per vieną rytą ir faktinis bankrotas.

Pamoka: genialūs algoritmai be kontrolės yra tokie pat pavojingi kaip genialūs modeliai be rizikos ribų.

Long-Term Evolution Fund (2018)

Mažiau žinomas, bet labai įdomus atvejis. Fondas naudojo mašininio mokymosi modelius rinkos prognozėms – „quant AI“ strategiją. Kai rinka patyrė staigų „volatility spike“, modeliai nesugebėjo adaptuotis. Fondas prarado daugiau nei 60% kapitalo per savaitę.

Pamoka: net AI modeliai negali prognozuoti žmogaus panikos ir nelikvidumo.

Išimtys iš taisyklių

Kaip ir visur, taip ir čia egzistuoja išimtys iš taisyklių.

Renaissance Technologies yra vienas paslaptingiausių, galingiausių ir sėkmingiausių rizikos ribojimo fondų (angl. hedge fund) pasaulio finansų istorijoje. Jį 1978 m. įkūrė legendinis matematikas, buvęs šifruotojas Jimas Simonsas.

Fondo pavyzdinis fondas – Medallion Fund – nuo 1988 iki 2021 m. pasiekė stulbinantį vidutinį ~66 % metinį pelningumą (prieš mokesčius). Jis sėkmingai išgyveno visas pastarųjų dešimtmečių finansų krizes: 2000 m. „dot-com“ burbulo sprogimą, 2008 m. Pasaulinę finansų krizę (kurios metu uždirbo net +98 %) ir 2020 m. COVID-19 rinkos šoką (+76 %).

Kodėl jie išgyveno (ir uždirbo per) visas krizes?

Renaissance Technologies sėkmės paslaptis slypi visiškoje prekybos revoliucijoje, atsisakant tradicinio Niujorko biržos mąstymo.

1. Matematikai ir mokslininkai, o ne ekonomistai

Simonsas sąmoningai nesamdė finansininkų ar bankininkų. Vietoj jų fondą kūrė matematikai, fizikai, statistikai ir kompiuterių specialistai (įskaitant lingvistus iš IBM). Jie į rinką žiūrėjo kaip į chaotišką duomenų srautą, kuriame ieškojo matematinių dėsningumų, o ne įmonių ataskaitų.

2. Kvantinė ir reaktyvi prekyba (Algoritmai)

Tradiciniai investuotojai bando spėti, kodėl akcijos kyla ar krenta. RenTech tai nerūpi.

• Jų algoritmai atlieka milijonus smulkių sandorių (angl. high-frequency / short-term trading).
• Jie išnaudoja trumpalaikius kainų nukrypimus ir anomalijas. Kadangi jie išlaiko pozicijas vos kelias minutes ar valandas, jie nebuvo įstrigę ilgalaikiuose krentančiuose turto objektuose krizės metu.

3. Krizės jiems – galimybių metas (Volatilumas)

Algoritminėms ir kvantinėms sistemoms reikia rinkos judėjimo. Kai rinkoje kyla panika ar didelis kintamumas (volatilumas), tradiciniai investuotojai priima emocingus, neracionalius sprendimus. RenTech algoritmai būtent iš šios žmonių panikos ir neefektyvumo išspaudžia didžiausią pelną.

4. Visiškas emocijų atsisakymas

Krizių metu didžiausia investuotojų klaida – baimė ir godumas. „Medallion“ fondo algoritmai prekiauja be jokio žmogaus įsikišimo. Nė vienas darbuotojas negali „išjungti“ sistemos vien dėl to, kad išsigando rinkos kritimo.

5. Fondo dydžio ribojimas (Svarbiausias faktorius)

Dauguma fondų, tapę sėkmingi, pritraukia šimtus milijardų ir praranda lankstumą. Simonsas suprato, kad jų strategija veikia tik iki tam tikros ribos.

• Nuo 1993 m. fondas uždarytas išorės investuotojams.
• Nuo 2005 m. jame investuoti gali tik pačios įmonės darbuotojai.
• Fondo dydis dirbtinai ribojamas (dažniausiai ties ~$10–15 mlrd. riba), o visas viršpelnis kasmet išmokamas darbuotojams. Tai leidžia fondui išlikti greitam ir lanksčiam.

Verta paminėti:

Nors darbuotojams skirtas „Medallion Fund“ krizes išgyveno idealiai, kiti Renaissance fondai, kurie buvo atverti išorės investuotojams ir taikė ilgesnės trukmės strategijas (pvz., RIEF), per 2020 m. krizę patyrė nemažų nuostolių. Tai įrodo, kad būtent itin trumpo laiko algoritmo greitis ir griežtas kapitalo ribojimas buvo pagrindinis Medallion fondo sėkmės variklis.

Kodėl genijai klysta?

Priežastis	Paaiškinimas
Modelių perteklius	Per daug tikėjimo matematika, per mažai tikėjimo realybe.
Svertas (Leverage)	Kai viskas gerai – pelnas milžiniškas. Kai blogai – katastrofa.
Likvidumo iliuzija	Modeliai daro prielaidą, kad visada bus pirkėjas. Kai jo nėra – viskas griūva.
Psichologinis aklumas	Genijai tiki, kad jie išskirtiniai. Rinka tuo netiki. Ji niekuo netiki.

🧩 Pamoka investuotojams

Rinka nebaudžia už klaidas. Ji baudžia už per didelį pasitikėjimą savimi. Vienintelė apsauga nuo katastrofos – rizikos disciplina. Ne intelektas, ne algoritmas, ne Nobelio premija.

Išvados

Kiekvienas „genijų fondas“ yra priminimas, kad finansų pasaulyje nėra šventųjų karvių. Modeliai gali būti tobuli, bet pasaulis – ne. Kai genijai sudega, jie palieka ne tik nuostolius, bet ir pamokas. Ir tos pamokos vertos daugiau nei bet kuris Nobelio medalis.

---

*Short squeeze = kai kaina kyla taip greitai, kad short pozicijas turintys fondai priversti pirkti akcijas atgal, kad sumažintų nuostolius