​Профессор из Стэнфорда взял две заурядные акции, каждый день делал одно и то же - ребалансировал их.

В результате, он превратил 100 тысяч долларов в 7 миллионов, ни разу не предсказав движение цены акций.

Метод настолько прост, что в это трудно поверить. Две акции, каждый день после закрытия рынка возвращают доли к равным половинам.

Ту, которая выросла - продаёте, ту, которая упала - покупаете. Таким образом, вы заставляете себя покупать на низах и продавать на хаях.

Зарабатываете на волатильности, а не на росте или падении.

Выбранные им акции по отдельности почти не росли, но были волатильными и слабо коррелироваои друг с другом.

Одна растёт, другая падает, вы каждый день покупаете дёшево и продаёте дорого, зарабатывая на разнице, и за десятилетия с реинвестированием 100 тысяч превращаются в 7 миллионов.

Здесь кроется контринтуитивная основа. Цель инвестиций - не максимизировать ожидаемую доходность, иначе вы поставите всё на ту, что обещает максимум, и риски взлетят до небес.

Правильная цель - максимизировать долгосрочную скорость роста богатства, в математике это называется геометрическим усреднением, считается по логарифмам, именно так работает сложный процент.

Приведу самый простой пример. Наличные плюс одна акция, акция каждый день либо удваивается, либо падает вдвое, с равной вероятностью.

По отдельности акция в долгосрочке топчется на месте. Но если вы каждый день держите наличные и акцию поровну, в день удвоения продаёте часть и пополняете наличные, в день падения докупаете на наличные и каждую итерацию стабильно зарабатываете 6%.

Эта идея вообще не требует предсказаний, моделирования или обучения, только исторические данные и ежедневный ребаланс и результат такой же, как у всезнающего гения, с ошибкой в пределах √N, и даже в экстремальных сценариях вроде краха 1929 года это тоже работает.

Конкретная операция: каждый день по прошлым результатам акций рассчитываем веса и ребалансируем по ним актив.

Превращаем ребаланс в автоматическую машину, которая смотрит только в прошлое, но не в будущее.

Самое сложное в этом подходе вовсе не алгоритм, а дисциплина.

Ежедневный механический ребаланс, десятилетиями без колебаний в сто раз труднее, чем понять идею сейчас.