by Top teamИИ-агенты обыграли 60/40 — в бэктесте. Важно ли это?
JPMorgan заявляет, что ИИ-агенты, распределяющие капитал между акциями и облигациями, обыграли классический портфель 60/40 на 20-летних бэктестах. Вопрос, который волнует desk: это переобученная демка, над которой стоит посмеяться, или первая точка данных структурного сдвига в том, кто управляет аллокацией?
- ИИ-агенты JPMorgan обошли классический портфель 60/40 в 20-летних бэктестах — лучший на 0.7 п.п. в год с меньшей волатильностью, и все восемь агентов дали более сильную доходность с поправкой на риск.
- Сам JPMorgan отметил, что это симуляции, а не живой результат, и предупредил, что ИИ-аллокаторы могут скучивать сделки и усиливать рыночный стресс.
- За последние 20 лет чистый 60/40 превратил $100 в $492 (CAGR 8.3%) против $835 у самого S&P (11.2%), срезав худшую просадку до -31% с -51%.
- Зарытый вывод: готовые модели OpenAI и Anthropic обошли собственные rules-based квант-системы JPMorgan.
- Рельсы монтируют уже сейчас — Robinhood открыл 70 000+ агентных счетов и позволяет подключать сторонних агентов через свой Model Context Protocol; Coinbase выпустил инструменты для торговли агентами в июне.
- Позиция TT desk: фейдить перформанс-клейм, ставить на «трубы» — площадки исполнения, слои подключения агентов и крипто-рельсы — и считать скучивание вокруг одной модели новым системным риском корреляции.
Как выстроен аргумент
Исходный отчёт, который вытащил Walter Bloomberg (@DeItaone), осторожнее заголовка: JPMorgan протестировал ИИ-агентов, которые самостоятельно перекладывают деньги между акциями и облигациями; лучший из них обыграл портфель 60/40 на 0,7 процентного пункта в год при более низкой волатильности, а все восемь агентов дали более высокую доходность с поправкой на риск. Сам JPMorgan оговорился, что это симуляции, а не живой результат, и что ИИ-аллокаторы могут перегружать одни и те же сделки и усиливать стресс на рынке. Затем Polymarket сжал это до формата «JUST IN», собравшего 459 тыс. просмотров, и ответы превратились в референдум по бэктестам. Скептики навалились на переобучение и низкую планку. @hegdedarsh прочитал сам отчёт и вытащил другой вывод: готовые модели обыграли собственные квантовые системы JPMorgan. CryptoTweets посмотрел шире: JPMorgan, Robinhood и Coinbase в один и тот же месяц продвинули ИИ-агентов глубже в торговлю.
Любой аллокатор с бэктестом обыгрывает 60/40. Вживую его почти никто не обыгрывает.@Ferbin08
Полезно понимать, что на самом деле сделал бенчмарк. За последние 20 лет обычный 60/40 превратил $100 в $492 — совокупная доходность 8,3% против 11,2% у того, кто держал S&P напрямую. Он отдал треть апсайда, чтобы примерно вдвое срезать худшую просадку: -31% против -51%. Вот и вся сделка. Так что «обыграть 60/40» — это не одно утверждение, а два, и сложное только второе: обыграть его доходность по построению может любой перевес в акциях, а вот обыграть его доходность с поправкой на риск вне выборки почти никто не способен дважды.
60/40 = 60% SPY / 40% AGG, полная доходность (дивиденды и купоны реинвестированы), ребалансировка каждый январь. Источник: скорректированные цены закрытия Yahoo Finance, помесячно.
Цифры
| 60/40 | S&P 500 | |
|---|---|---|
| $100 превращается в | $492 | $835 |
| CAGR | 8.3% | 11.2% |
| Худшая просадка | -31% | -51% |
Две стороны
За — сигнал настоящий
Лагерь структурного сдвига
Все восемь агентов дали более высокую доходность с поправкой на риск при меньшей волатильности — это разброс по разным конфигурациям, а не одна удачная. И всё это из собственного опубликованного исследования банка, вместе с оговорками.
@DeItaoneСкрытый заголовок: обычные готовые модели OpenAI и Anthropic обошли собственные квантовые модели JPMorgan, построенные на правилах. Многомиллионный ров кастомной квант-инфраструктуры Уолл-стрит испаряется.
@hegdedarshЭто не одинокий эксперимент: Robinhood с конца мая открыл больше 70 000 агентских счетов и даст пользователям подключать сторонних ИИ-агентов для торговли криптой через свой Model Context Protocol; Coinbase выкатила инструменты для агентской торговли в июне. Это становится инфраструктурой Уолл-стрит.
@CryptoTweetsПреимущество — это не магия, а способность обрабатывать имеющиеся данные быстрее и точнее людей, и теперь это показано в масштабе крупного банка.
@adelbucettaПротив — это переобученная демка
Скептики бэктеста
Модели обучали на тех же 20 годах, на которых их и тестировали. Бэктест оценивает ИИ по истории, которую он фактически выучил наизусть.
@bajamojiЛюбой портфель на 100% из акций обыграл 60/40 за последние два десятилетия — рекордный рост акций на фоне исторически слабой доходности облигаций. Планка лежала на полу.
@CrabbyChicken7620-летний бэктест ИИ-агента — это подгонка под историю с лишними шагами. Настоящее испытание — 20 лет вперёд, когда никто не знает, что уже случилось.
@Ferbin08Бэктесты не ловят смену режимов, шоки ликвидности и стоимость смены ИИ-моделей за два десятилетия. Настоящее преимущество — в адаптивности, а не в исторических средних.
@DinoLeadingNewsБэктесты плохо справляются с утечкой данных. Относитесь к результату как к большому «может быть».
@shoughtonjrСобственные стратеги JPMorgan предостерегали от доверия к историческим симуляциям внутри выборки. Переобучиться на 20 годах постфактума легко — пусть поторгует реальным капиталом через «чёрного лебедя».
@hegdedarshРазговор — их словами
Почему это инвестиционный вопрос, а не мем
Скептики выигрывают узкий спор: 20-летний бэктест внутри выборки, прогнанный моделями, обученными на той же истории, против бенчмарка, который обошёл любой перевес в акциях, почти ничего не доказывает про будущую доходность. Но интересны были вовсе не эти 0,7 пункта. Под ними — два структурных факта. Первый: серийные фронтир-модели сравнялись с кастомной квант-инфраструктурой или обошли её внутри одного из самых продвинутых банков мира — а это переоценивает и стоимость собственных квант-возможностей, и то, какую комиссию может брать активная аллокация. Второй: рельсы исполнения для агентских денег прокладывают прямо сейчас: крупный банк тестирует ИИ-аллокаторов, а розничные брокеры подключают сторонних агентов к живым крипто- и акционерным счетам, счёт которым идёт на десятки тысяч. Переживёт бэктест столкновение с реальностью или нет, поток агентов уже становится участником рынка.
Взгляд TT desk
Гасите заявку на доходность, ставьте на инфраструктуру. Никто не должен вкладывать ни доллара на основании этого бэктеста, и любой продукт, который продают под лозунгом «наш ИИ исторически обыгрывал рынок», заслуживает ровно той насмешки, какую ему устроили в цитатах-твитах. Но направление движения — инвестируемое: стоимость перетекает из собственных квант-рвов к пунктам сбора платы, которые поток агентов вынужден проходить — площадкам исполнения, слоям подключения агентов вроде Robinhood MCP и крипторельсам, где агенты могут держать и двигать деньги нативно. Недооценённый риск — на другой стороне: если аллокаторы сойдутся на одной и той же горстке фронтир-моделей, они сойдутся на одних и тех же сделках — об этом сказал сам JPMorgan. Скучивание вокруг одной модели — это новый системный фактор корреляции, и просадки на рынке, где распределяют агенты, будут быстрее и синхроннее, чем бэктесты, которые продавали эти продукты. Владейте рельсами, а не послужным списком.
Читайте дальше
Зачем ИИ-агентам крипторельсы · Robinhood Chain, первая неделя · Все заметки