Индексные фонды и волатильность: как ИИ помогает

За последние 70 лет волатильность американского фондового рынка почти удвоилась: примерно с 10% до 20%. И вот что меня цепляет сильнее всего: рост оказался особенно заметным на коротких горизонтах — дневная волатильность выросла примерно на 130%, недельная — на 75%, месячная — на 40%. Это похоже не на «мир стал опаснее», а на то, что сам рынок стал иначе устроен.

В свежей академической работе (опубликована 15.12.2025) исследователи Ларс Лохстёр и Тайлер Мьюр делают жесткий вывод: ключевой драйвер — взрывной рост торговли индексом, а не «плохие новости в экономике» или рост рисков отдельных компаний. Фьючерсы на индекс, ETF, индексные ПИФы, продленные часы торгов — всё это упрощает и удешевляет торговлю «рынком целиком». И это, парадоксально, делает рынок более нервным.

Для нашей серии «Искусственный интеллект в финансовых инвестициях» это прямое попадание в цель: если волатильность растет из-за структуры торгов и потоков, то выигрывает тот, кто умеет в реальном времени измерять режим рынка, концентрацию и риск факторов. Вручную так не получится. Нужны модели, автоматизация и аккуратный ИИ.

Почему рынок стал более волатильным: виноваты не компании

Ключевая мысль: рост волатильности — это в основном рост рыночного (систематического) риска, а не всплеск «случайностей» в отдельных бумагах.

Исследование показывает три устойчивых факта:

1. Волатильность выросла именно на уровне индекса, а доля идиосинкратического (бумажного) риска со временем снизилась.
2. Самый сильный рост — на коротких горизонтах (внутридневные/overnight движения), что больше похоже на эффект торгового механизма, чем на фундаментальные сдвиги.
3. Объем торгов отдельными акциями стал более «пропорциональным капитализации»: авторы измеряют это через показатель market volume beta, и он примерно удвоился за 70 лет. По сути: рынок торгуют «как индекс» сильнее, чем раньше.

Если перевести на человеческий язык: когда огромные деньги приходят и уходят через индексные инструменты, они толкают одновременно весь рынок, а не отдельные истории. Поэтому «шумит» именно индекс.

Натуральные эксперименты: что доказали E-mini и часы торгов

Самое ценное в работе — попытка причинно-следственной проверки, а не просто корреляции.

Авторы используют два исторических «эксперимента»:

• запуск E-mini S&P 500 (1997) — резко упростил и масштабировал торговлю индексом;
• изменения торговых часов NYSE — как внешний фактор, влияющий на объемы.

Результат звучит неприятно конкретно: рост агрегированного объема торгов на 10% связан с ростом рыночной волатильности примерно на 7–14%. То есть ликвидность и «доступность торговли» повышают активность — а активность, в среднем, повышает колебания.

Индексная торговля «не пассивна»: как потоки создают систематические шоки

Ответ в одну строку: индексные продукты пассивны по идее владения, но крайне активны по механике потоков.

Когда инвесторы покупают/продают ETF на индекс или фьючерс, рынок получает систематический спрос/предложение. Арбитражеры и маркет-мейкеры вынуждены быстро балансировать позиции, передавая импульс в компоненты индекса.

Авторы описывают это через модель demand shocks: потоки в индекс концентрируются в «рыночный портфель», и тот, кто держит другую сторону сделки (часто краткосрочный ликвидный капитал), берет на себя систематический риск потоков. В итоге:

• растет доля дисперсии, объясняемая общими факторами;
• снижается автокорреляция доходностей (движения становятся более «рваными»);
• повышается краткосрочная волатильность (intraday и overnight).

Мне нравится метафора: раньше рынок был как базар с тысячей прилавков, где шум в одном месте не слышно в другом. Теперь это больше похоже на торговый центр с общей системой вентиляции: дернул рычаг — и воздух пошел во все помещения.

Что это меняет для портфельного менеджера: диверсификация стала дороже

Главный практический вывод: при росте систематической волатильности «просто купить побольше разных акций» работает хуже.

Когда общий фактор сильнее, корреляции между бумагами в стресс-режимах растут, а значит:

• для той же диверсификации нужно больше позиций;
• оптимальная доля акций в mean-variance логике снижается (чем выше дисперсия, тем меньше оптимальный риск-процент);
• концентрационный риск становится «тихим убийцей» доходности.

Концентрационный риск: почему он стал центральным

Пассивные деньги неизбежно концентрируются в крупнейших компаниях — потому что индекс взвешен по капитализации. В 2025 году это особенно чувствуется: чем сильнее рынок опирается на «тяжеловесов», тем больше портфель зависит от нескольких имен и факторов (технологии, крупные платформы, AI-инфраструктура и т.д.).

Проблема не в том, что крупные компании плохие. Проблема в том, что портфель часто не осознает, насколько он стал ставкой на узкий набор драйверов. И это бьет по риску именно в моменты, когда «рынок дергают потоками».

Где ИИ дает преимущество: мониторинг режима и управление риском в реальном времени

Коротко: если волатильность стала следствием структуры торгов и потоков, то задача инвестора — не угадывать новости, а управлять режимами.

Именно здесь ИИ и современные количественные подходы полезнее всего — не как «магическая кнопка доходности», а как инфраструктура принятия решений.

1) Детектор режима волатильности (volatility regime detection)

Практический подход: модель в реальном времени классифицирует рынок на режимы (например, нормальный/напряженный/стресс) по признакам:

• realized volatility на разных горизонтах (intra/day/week),
• доля overnight-движений,
• всплески объема,
• рост «общего фактора» в PCA/факторной модели.

В отличие от ручных правил, ML-модель может учитывать нелинейности: иногда рост объема — это «здоровая ликвидность», а иногда — признак поточного шока.

2) Модели концентрации и факторной экспозиции «без самообмана»

Если рынок стал более факторным, то риск портфеля — это не список тикеров, а набор экспозиций:

• рынок (beta),
• размер/стоимость/моментум,
• отраслевые факторы,
• «мегакэп-концентрация» как отдельный риск.

ИИ помогает автоматизировать:

• разложение портфеля по факторам,
• стресс-тесты «если рынок упадет на X, а фактор Y расширит волатильность»,
• контроль лимитов концентрации не только по эмитентам, но и по факторам.

3) Динамическое таргетирование риска (risk targeting) вместо статичных долей

Когда волатильность структурно выше, статичное «60/40» или постоянная доля акций часто приводит к тому, что фактический риск «уплывает».

Рабочая альтернатива:

• задать целевой риск (например, 10–12% годовой волатильности),
• менять экспозицию к акциям/фьючерсам/защитным активам по мере смены режима,
• использовать ограничения по ликвидности и проскальзыванию.

ИИ здесь нужен для прогнозирования краткосрочной волатильности и оценки транзакционных издержек, чтобы ребаланс не съедал эффект.

4) Алгоритмы исполнения: «как» вы торгуете стало важнее

Если индексная торговля увеличивает высокочастотные колебания, то цена входа/выхода зависит от микроструктуры сильнее, чем раньше.

Практика:

• прогноз краткосрочного импакта,
• адаптивные TWAP/VWAP схемы,
• избегание «токсичных» периодов (например, открытия/закрытия, роллов фьючерсов),
• контроль проскальзывания как метрики качества модели.

Это тоже часть ИИ в инвестициях: не только «что купить», но и «как исполнить».

Мини-Q&A: вопросы, которые задают чаще всего

Индексные фонды действительно «виноваты»?

Виноваты — не как моральная категория. Механически рост торговли индексом усиливает систематические колебания, потому что потоки концентрируются в одном «рыночном» канале.

Значит, пассивные инвестиции вредны?

Нет. Пассивные продукты часто дешевле и дисциплинируют инвестора. Но ожидать от рынка «старой» динамики волатильности на коротких горизонтах уже наивно. Нужно перестраивать риск-менеджмент.

Что делать частному инвестору в 2025–2026?

Три прагматичных шага:

1. Измерить концентрацию портфеля (топ-10 долей, отрасли, факторы).
2. Проверить, выдержит ли портфель рост волатильности (стресс-тест по просадке).
3. Ввести простое правило риск-лимитов или таргетирования волатильности — вручную или через сервис/модель.

Что дальше: рынок стал «быстрее», и это надолго

Рост волатильности на коротких горизонтах — не случайность и не «плохой год». Логика исследования ясная: чем проще и дешевле торговать рыночным портфелем (ETF, фьючерсы, расширенные часы, потенциальные 24/7-инициативы), тем выше шанс, что потоки будут раскачивать индекс.

Для инвестора это означает простую вещь: прежние привычки управления риском устаревают. Я бы ставил на подход, где ИИ помогает видеть режимы, считать факторные риски, контролировать концентрацию и исполнять сделки аккуратно. Это не про угадайку, а про дисциплину, доведенную до автоматизма.

Если хотите выстроить такой контур — от мониторинга волатильности и концентрации до правил ребаланса и контроля проскальзывания — какой компонент у вас сейчас слабее: аналитика рисков или практическое исполнение сделок?