Vladislav B.

P-значение: как одна цифра убила науку, обрушила Lehman Brothers и продолжает уничтожать ваши депозиты.

2026-05-28T13:57:08.628Z

Число, которое заменило мышление

Представьте себе научную работу. Вы тратите месяцы на сбор данных, строите модель, проверяете гипотезу. В конце вы получаете число — p-значение.
Если оно меньше заветного порога 0.05, вы победили: публикация, грант, карьера. Если больше — работа летит в корзину. Этот ритуал стал универсальным пропуском в мир «доказательной науки». Экономисты, биологи, психологи, маркетологи — все играют в одну и ту же игру: угадай, перебери переменные, подгони модель так, чтобы p < 0.05.

Но что на самом деле означает это число? P-значение — это не
«вероятность того, что нулевая гипотеза верна». Это вероятность получить наблюдаемые данные (или более экстремальные) при условии, что нулевая гипотеза верна. Тонкая разница, да? Именно она позволяет десятилетиями фабриковать «значимые» результаты там, где никакого эффекта нет.

Нассим Талеб в работе «A Short Note on P-Value Hacking» (arXiv:1603.07532, 2018) разбирает эту практику на атомы. И выводы ужасают. P-значение — не устойчивая характеристика реальности, а случайная величина с собственным распределением. Более того, если исследователь имеет возможность выбрать наилучшее p-значение из нескольких попыток, он получает в руки «статистический опцион»: асимметричную выплату, где успех виден всем, а провалы скрыты.

Это не просто академическая проблема. Это та же механика, которая убила Lehman Brothers, разорила LTCM и продолжает ежедневно обнулять депозиты криптотрейдеров, свято верящих в свои «оттестированные стратегии».

P-значение — это игральная кость, а не истина

Ключевой тезис Талеба: p-значение имеет мета-распределение. Проведите один и тот же эксперимент на двух разных выборках — получите два разных p.
Иногда они будут различаться на порядок. Это не ошибка измерений, это природа статистики.

Пример из статьи: пусть истинный эффект слабый, и среднее (медианное)
p-значение, которое вы бы получили при бесконечном повторении эксперимента, равно 0.11. Так вот, примерно в 53% случаев ваше разовое p окажется ниже 0.05. А в 25% случаев — даже ниже 0.01. Вы можете честно провести исследование, получить p = 0.01 и радостно опубликовать «высокозначимый результат». Но истина в том, что вам просто повезло с выборкой.

Ещё один убийственный пример: если вы наблюдаете p = 0.02, то «истинное» среднее p может быть в районе 0.1–0.2. То есть настоящая сила доказательства ничтожна. Талеб называет это «иллюзией значимости». Формально вы прошли порог, но содержательно ваша уверенность должна быть низкой.

Теперь примените это к трейдингу. Бэктест стратегии на истории — это один эксперимент. Вы получили Sharpe 2.5, p-value (вероятность случайного получения такой доходности) меньше 0.01. Вы думаете: «Стратегия надёжна».
Но если бы вы повторили бэктест на другой выборке (другой период, другая биржа), метрики могли бы рухнуть. Просто вам повезло с конкретным историческим окном. И рынок не обязан предоставлять вам вторую попытку.

P-хакерство: право выбора, которое искажает реальность

Талеб формулирует проблему как право выбора наилучшего результата из нескольких попыток. В науке это проявляется так:

Проверка множества гипотез и публикация только значимых.
Изменение состава выборки, исключение «выбросов».
Перебор зависимых переменных, ковариат, трансформаций.
Остановка сбора данных, как только достигнут p < 0.05.

Это не обязательно сознательное мошенничество. Это рациональное поведение в системе, где вознаграждаются положительные результаты. Но итог один: публикуемая литература переполнена ложноположительными выводами. Иоаннидис (2005) показал, что при типичных условиях большинство «значимых» результатов ошибочны.

Талеб предлагает математическую аналогию: p-hacking эквивалентен длинной позиции по волатильности с ограниченным убытком. Вы получаете асимметричную выплату: если хоть одна попытка дала p < 0.05 — вы выиграли. Если нет — просто идёте дальше, убыток скрыт. Это опционный профиль, и он эксплуатирует случайность.

В финансах тот же трюк. Хедж-фонд тестирует 100 стратегий. Девятьдесят девять умирают, одна показывает фантастический бэктест. Фонд запускает её и рекламирует «историческую доходность 40% годовых». Инвесторы не видят кладбища остальных попыток. Это не мошенничество, это статистическая селекция. И она обходится инвесторам в миллиарды.

Почему порог 0.05 — это мусор. И что с этим делать

Талеб показывает: чтобы получить уровень надёжности, который большинство учёных подсознательно ассоциируют с p < 0.05, нужно требовать p примерно на порядок меньше — 0.005. Это не мнение, а математический вывод из анализа мета-распределения. При пороге 0.05 вероятность ложного открытия слишком высока.

Даже если повысить мощность исследования, проблема полностью не решается. Только ужесточение порога или радикальное увеличение выборки (на порядки) может снизить долю мусорных результатов.

В трейдинге аналог: Sharpe ratio должен быть не просто «выше 1», а демонстрировать устойчивость на out-of-sample, при различных режимах рынка, с поправкой на множественные сравнения. Обычная практика «оптимизировал на 2023-м, заработало на 2024-м» — это один out-of-sample тест. Этого катастрофически мало.

Lehman Brothers: танец на граблях с гауссовой копулой

Пролог: финансовая алхимия начала нулевых

В начале 2000-х Уолл-стрит переживала ренессанс. Банки нашли философский камень: секьюритизацию ипотечных кредитов. Сотни тысяч займов упаковывались в облигации (MBS), а те, в свою очередь, — в ещё более сложные инструменты (CDO). Рейтинговые агентства наперебой ставили на них AAA. Спрос казался бесконечным.

Но была проблема: как оценить риск дефолта сразу многих заёмщиков одновременно? Ведь если экономика дрогнет, безработные не будут объявлять дефолт независимо друг от друга — они посыплются вместе. Нужна была модель, которая описывает совместное распределение дефолтов. И тут,
словно deus ex machina, появилась она.

Рождение монстра: Гауссова копула

В 2000 году Дэвид Ли, математик из JP Morgan, опубликовал работу с, казалось бы, безобидным названием «On Default Correlation: A Copula Function Approach». Он предложил использовать Гауссову копулу для моделирования связи между временами дефолта разных кредитов. Суть идеи:

Берём времена до дефолта каждого заёмщика.
Говорим, что они связаны друг с другом через многомерное нормальное распределение.
Калибруем единственный параметр — корреляцию — по рыночным ценам кредитных дефолтных свопов (CDS).

Модель была элегантной, как швейцарские часы. Она превращала сложнейший многомерный хаос в одно число. Банки, рейтинговые агентства и регуляторы бросились её использовать. Гауссова копула стала стандартом де-факто для оценки CDO. И именно здесь, на этом самом месте, был зарыт динамит.

В чём была ошибка? P-значение в сердце системы

Талеб, конечно, не разбирал копулу в своей статье о p-значении. Но принципиальная ошибка — та же самая. Гауссова копула — это не просто модель, это статистическая гипотеза, которая принималась на основе исторических данных. И эта гипотеза была «значимой» до тех пор, пока рынок не вошёл в режим жирных хвостов.

Что именно пошло не так?

Нормальное распределение — ложный бог/отец/царь и тд.
Гауссова копула предполагает, что экстремальные совместные движения (когда дефолтят сразу все) — почти невозможны. Хвосты многомерного нормального распределения тонкие. В реальности же дефолты — это не независимые пуассоновские события, а заразная болезнь. Когда рушится один крупный заёмщик, за ним тянется цепочка. Корреляции в кризис взлетают до 0.9, а не остаются на «историческом» уровне 0.2.
Корреляция — не константа.
Параметр корреляции калибровался по спокойному периоду (2003–2006), когда ипотечный рынок был накачан дешёвыми деньгами. Это всё равно что измерять среднюю температуру по больнице, в которой половина пациентов уже мертвы, а половина здоровы. Когда начался кризис, «историческая» корреляция превратилась в тыкву.
Скрытые степени свободы.
Риск-менеджеры Lehman выбирали, какие именно CDS использовать для калибровки, какой временной период брать, как агрегировать корреляции. Это — чистое p-хакерство. Они перебирали параметры, пока не получали красивое, низкое значение Value-at-Risk(VaR).
А потом выдавали его за «научно обоснованный». Никто не раскрывал количество попыток подгонки.
Игнорирование обратной связи.
Модель предполагала, что действия самого банка не влияют на рынок. Но когда Lehman начал распродавать активы, чтобы покрыть маржинальные требования, это обрушило цены, что увеличило корреляции дефолтов и привело к новым списаниям. Возникла петля смерти, которую копула не могла предсказать.

Цифры катастрофы

К середине 2007 года Lehman Brothers имел портфель ипотечных бумаг и CDO на сумму около $85 миллиардов. Это были активы, оценённые по моделям, в основе которых лежала Гауссова копула с «умеренной» корреляцией. Рыночные индикаторы начали сигнализировать о проблемах уже в феврале 2007-го, когда HSBC объявил о неожиданных потерях по ипотеке. Но Lehman продолжал наращивать позиции, полагая, что «историческая волатильность» и «низкая корреляция» защитят их.

В августе 2007 года два хедж-фонда Bear Stearns рухнули, потому что их модели (та же копула) показали, что такое невозможно. Lehman проигнорировал этот звонок. К весне 2008-го банк имел плечо 30:1 =))) на каждый доллар собственного капитала приходилось 30 долларов заёмных средств. И всё это держалось на предположении, что ипотечные бумаги «надёжны», потому что их корреляция дефолта низкая.

В сентябре 2008-го рынок окончательно перестал верить в модели. 15 сентября Lehman Brothers объявил о банкротстве. Общие убытки от краха оцениваются в $600 миллиардов по всему миру. Но самое страшное не это. Самое страшное — системный сбой, когда остановился межбанковский рынок кредитования, потому что никто не знал, у кого на балансе ещё остались токсичные активы, оценённые по копуле.

Почему это p-hacking, а не просто «плохая модель»

Талеб сказал бы: проблема не в том, что Гауссова копула «неправильная». Проблема в том, что её использовали как единственный инструмент, скрывая неопределённость. Исследователи (риск-менеджеры) имели право выбора лучшей калибровки из многих. Они публиковали отчёты с VaR 99%, подразумевая, что событие происходит раз в 100 дней. Но если вы перебрали 20 разных спецификаций и выбрали ту, что даёт самый низкий VaR, реальный уровень надёжности становится значительно ниже — может быть, 90% или ещё хуже.

В статье Taleb & Triana (2009) «Beware of geeks bearing formulas» прямо говорится, что сложные количественные модели в финансах создают ложное чувство точности и отвлекают от фундаментальных рисков.
Lehman Brothers — идеальная тому иллюстрация.

Урок для криптотрейдера

Сегодня, когда вы видите DeFi-протокол, который хвастается
«стресс-тестами по методу Монте-Карло» и «VaR 99.9%», вспомните Lehman. Когда вам показывают модель ликвидаций, предполагающую, что волатильность ETH/USD «исторически не превышала 20%», вспомните копулу.
Всё это — наследники той же самой логики: подгонка исторических данных, скрытые степени свободы и вера в тонкие хвосты.

Крипторынок — это Extremistan, где волатильность может за день стать 200%, корреляции между альткоинами — 0.99, а ликвидность испариться за минуту. Использовать здесь модели, откалиброванные по «спокойному периоду 2024 года», — гарантированный путь к банкротству.

Если вы не знаете, сколько скрытых попыток подгонки стоит за цифрой риска, эта цифра — не защита, а яд. Гауссова копула убила 158-летний банк и обрушила мировую экономику. Ваш «проверенный бэктест» может убить ваш депозит. Разница — только в масштабе.

LTCM: как нобелевские лауреаты попали в p-ловушку

«Dream Team» с Уолл-стрит =)))

1994 год. Джон Мериуэзер, легендарный трейдер из Salomon Brothers, собирает команду, которую иначе как «Dream Team» не назовешь. В неё входят
Майрон Шоулз и Роберт Мёртон — те самые, что только что получили Нобелевскую премию по экономике за формулу оценки опционов Блэка-Шоулза. Плюс — целая рота докторов наук по физике =)), математике и компьютерным наукам. Они создают Long-Term Capital Management (LTCM) — хедж-фонд, который должен был зарабатывать на «статистическом арбитраже» с минимальным риском.

Стартовый капитал — $1 миллиард. Доходность в первые годы — 40% годовых. Инвесторы выстраиваются в очередь. К 1998 году под управлением LTCM было около $5 миллиардов собственного капитала, но благодаря гигантскому кредитному плечу (до 30:1) они контролировали позиции на сумму более $100 миллиардов. Номинальная стоимость деривативных контрактов достигала $1 триллиона.

Всё это держалось на вере в то, что их математические модели безупречны.
Они вычисляли вероятности с точностью до четвёртого знака после запятой и считали, что риск практически исключён. В реальности же они построили финансовый ядерный реактор без аварийного охлаждения.

Суть стратегии: сбор копеек перед паровым катком

Стратегия LTCM была основана на конвергенционной торговле. Они находили активы, которые исторически двигались вместе (например, казначейские облигации США разных выпусков, или государственные облигации разных стран), и ставили на то, что разница в их ценах (спред) сократится. Если спред расширялся, они удваивали позицию, потому что «модель говорила», что рано или поздно он схлопнется обратно.

Их математический аппарат был изощрённым, но по сути он опирался на несколько ключевых предположений, каждое из которых прямой аналог
p-hacking:

Распределение доходностей нормальное. Их модели VaR основывались на многомерном нормальном распределении, где экстремальные движения считались астрономически маловероятными. Событие, которое в их моделях должно было происходить раз в 10 000 лет, случалось несколько раз в неделю.
Корреляции стабильны. Спреды, на которых они играли, исторически были предсказуемы. Но в кризис корреляции ломаются. Активы, которые всегда двигались вместе, внезапно расходятся. Рынки становятся неликвидными. Именно это произошло в августе 1998 года.
Рынок рационален и вернётся к среднему. LTCM верил, что любое отклонение от «исторической нормы» — временное, и в конце концов цены вернутся к фундаментальным значениям. Это та же логика, что у трейдера, который видит p < 0.05 и говорит:
«Нулевая гипотеза отвергнута, мой эффект реален». Но если подождать и собрать больше данных, «значимость» может испариться.
Достаточно исторических данных. Они калибровали свои модели по многолетним данным, но в этих данных не было русских дефолтов. А когда такой дефолт произошёл, все корреляционные связи, которые они считали «высокозначимыми», исчезли в один день.

Что случилось: русская рулетка с полным барабаном

17 августа 1998 года Россия объявила дефолт по внутреннему долгу и ввела мораторий на выплаты по внешним обязательствам. Это был шок, который не укладывался ни в одну модель LTCM. Рынки захлестнула паника. Инвесторы бросились из рисковых активов в надёжные — началось «бегство в качество». Спреды, на которых зарабатывал LTCM, взорвались до небес. Корреляции, которые должны были быть положительными, стали отрицательными.

К сентябрю 1998 года собственный капитал LTCM сократился с $5 млрд до $600 миллионов — падение почти на 90%. Но плечо оставалось колоссальным, и убытки нарастали экспоненциально. Банки-кредиторы (Bear Stearns, Merrill Lynch, Goldman Sachs) обнаружили, что их собственное выживание зависит от того, не рухнет ли LTCM. Ведь если бы фонд объявил дефолт по своим триллионным деривативным позициям, началась бы цепная реакция: банки стали бы принудительно закрывать позиции, рынки рухнули бы ещё сильнее, и финансовую систему ждал коллапс.

Федеральная резервная система была вынуждена вмешаться. 23 сентября 1998 года Алан Гринспен организовал консорциум из 14 банков, которые вложили $3.65 млрд в обмен на 90% акций LTCM. Это было не спасение, а организованное уничтожение — постепенное закрытие позиций, чтобы не обрушить рынок. К началу 2000 года фонд был ликвидирован.

P-хакерство в действии: что не так с их моделями

Если посмотреть на катастрофу LTCM через призму статьи Талеба, становится видна та же самая структура:

Скрытые попытки. Стратегия конвергенции тестировалась на десятках пар активов. Те пары, где спреды не возвращались к среднему, просто отбрасывались как «неподходящие». В итоге в портфель попали только те корреляции, которые на исторических данных выглядели «значимыми». Это и есть выбор минимального p-значения из множества проверок.
Иллюзия точности. Шоулз и Мёртон вычисляли риск с точностью до долей процента, но их оценки были основаны на предположениях, которые не выполнялись. Это как публиковать p = 0.001, не указывая, что вы перебрали 1000 гипотез.
Игнорирование хвостов. В их моделях хвосты были тонкими, поэтому события вроде российского дефолта имели «вероятность ноль». Но в реальном мире хвосты жирные, и «невозможное» происходит регулярно. Это та же проблема, что и с p-значением: наблюдаемая значимость ничего не говорит о вероятности хвостового события.
Асимметричный опцион. В прибыльные годы LTCM собирал премии как продавец страховки. Всё выглядело как
«статистическое доказательство» их гениальности. Но это была скрытая продажа глубоко-вне-денег опционов: они получали маленькие платежи, пока рынок спокоен, а потом отдали всё за один раз.

Урок для криптотрейдера

Если Lehman Brothers показал, как p-хакерство убивает банки, то LTCM — это зеркало для любого «количественного» трейдера. Вы находите паттерн на исторических данных: RSI < 30 всегда приводит к отскоку; спред между спотовой ценой и фьючерсом всегда сужается; халвинг всегда вызывает бычий рынок. Вы проверяете гипотезу на истории, получаете «статистически значимый»
Sharpe ratio. Вы ставите на это деньги.

Но вот приходит событие, которого не было в вашей выборке: запрет майнинга в Китае, крах FTX, обвал LUNA, или, как в случае LTCM, русский дефолт. И все ваши паттерны ломаются. Корреляции инвертируются. Волатильность зашкаливает. Вы теряете всё не потому, что вы глупы, а потому, что доверились точечной оценке риска, не подумав о мета-распределении.

Два Нобелевских лауреата, десятки докторов наук и доступ к лучшим данным не спасли LTCM от краха. Потому что их модели были p-хакнуты на истории и слепы к хвостам. Если ваша стратегия опирается на «исторический бэктест» и не учитывает жирные хвосты, скрытые попытки и изменчивость корреляций — вы идёте по их стопам. Только ФРС за вами не придёт.

Криптотрейдинг: p-hacking на максималках

Теперь перенесёмся в наше время. Трейдер-хомяк открывает TradingView. Он добавляет индикаторы RSI, MACD, скользящие средние, полосы Боллинджера. Перебирает параметры: период 14? нет, 21? нет, 9? О, на 9 стратегия показала +300% за год! Он сохраняет «грааль» и запускает в реальную торговлю. Через месяц депозит слит. Почему? Потому что он перебрал 50 вариантов параметров, выбрал лучший на истории, но не учёл, что это была чистая случайность.

Это и есть p-hacking в чистом виде. Каждая комбинация индикаторов — это проверка гипотезы. Чем больше попыток, тем выше вероятность найти «значимую» просто в силу шума. Научное сообщество борется с этим через поправку Бонферрони и контроль false discovery rate. Криптотрейдеры же никогда о них не слышали.

Более того, крипторынок — это Extremistan с жирными хвостами, где дисперсия может быть бесконечной. Стандартные метрики вроде Sharpe ratio или t-статистики теряют смысл. Но трейдеры продолжают на них молиться.

Как убить в себе p-хакера: практическое руководство

Регистрируйте гипотезы заранее. Как в клинических испытаниях: фиксируете стратегию, параметры, период тестирования — и только потом смотрите результат. Если меняете параметры — это новый эксперимент.
Используйте out-of-sample и кросс-валидацию. Не оптимизируйте на всей истории. Оставьте часть данных для финальной проверки. И лучше не один раз, а на разных скользящих окнах.
Корректируйте на множественные сравнения. Если протестировали 100 вариантов, порог значимости должен быть 0.05/100 = 0.0005. Ваш Sharpe при этом должен быть гигантским.
Думайте о мета-распределении. Не смотрите на точечную оценку. Оцените разброс возможных результатов через бутстрэп или симуляции Монте-Карло.
Публикуйте отрицательные результаты. Ведите журнал всех протестированных стратегий и их реальной производительности. Это поможет видеть реальную картину, а не только «выжившие» граали.
Переходите на байесовские методы. Они честнее учитывают неопределённость и не зависят от произвольного порога.

Не верьте цифре — спрашивайте о процессе

Талеб воюет не с математикой. Он воюет с культурой, где сложный статистический вывод подменяется одним числом и магическим порогом. Эта культура убила Lehman Brothers, разорила LTCM и продолжает обнулять депозиты розничных трейдеров.

Когда вы видите «статистически значимую альфу» или «надёжный Sharpe ratio», спросите: сколько скрытых попыток стоит за этой цифрой? Каково её мета-распределение? Проверялась ли стратегия на жирных хвостах?

Если ответов нет — ваши деньги уже в игре, где кость брошена, а правила написаны так, чтобы вы проиграли.

Дисклеймер

Всё написанное ниже — художественная реконструкция, аналитический памфлет и плод творческого воображения автора. Данный текст представляет собой субъективное мнение, основанное на общедоступных источниках, и не содержит утверждений о фактах, которые могут быть истолкованы как клевета, диффамация или введение в заблуждение. Автор не является финансовым, юридическим или инвестиционным консультантом.

Все упомянутые в статье названия компаний, торговых площадок, продуктов (включая, но не ограничиваясь: Lehman Brothers, Long-Term Capital Management, Bear Stearns, Merrill Lynch, Goldman Sachs, JP Morgan) и имена физических лиц (включая, но не ограничиваясь: Нассим Николас Талеб, Дэвид Ли, Джон Мериуэзер, Майрон Шоулз, Роберт Мёртон, Алан Гринспен) используются исключительно в информационных, образовательных и дискуссионных целях. Любые совпадения с реальными обстоятельствами являются случайными, но, как показывает практика, чрезвычайно показательными.

Настоящая статья не является инвестиционной рекомендацией, призывом к покупке или продаже каких-либо активов, а также предложением финансовых услуг. Любые решения, принятые читателем на основе данного текста, являются его собственной ответственностью. Криптовалютный рынок сопряжён с экстремально высокими рисками, включая полную потерю капитала. Прошлые результаты не гарантируют будущих доходов.

Автор не несёт ответственности за любые прямые или косвенные убытки, упущенную выгоду или репутационный ущерб, возникшие в результате прочтения, интерпретации или использования данного материала.

Все статистические данные, гипотетические сценарии и математические выкладки, представленные в статье, носят иллюстративный характер. Исторические примеры (включая, но не ограничиваясь: крах Lehman Brothers в 2008 году, крах Long-Term Capital Management в 1998 году) приводятся в хронологическом и аналитическом контексте и не подразумевают, что описываемые в статье методы оценки рисков применялись или не применялись какой-либо конкретной организацией. Академические исследования, цитируемые в тексте (включая, но не ограничиваясь: работы Нассима Талеба о p-значениях, мета-распределении и статистических заблуждениях), используются для иллюстрации теоретических концепций и не подразумевают, что описываемые в них методологические выводы применялись или не применялись какой-либо конкретной организацией.

Любое воспроизведение, распространение или цитирование данного материала допускается только с обязательным указанием автора и активной ссылкой на оригинал. Автор оставляет за собой право на собственную интерпретацию публичных данных в рамках свободы слова, творчества и сатиры.

Если после прочтения вам захочется обратиться к юристу — вы имеете на это полное право. Но прежде чем подавать иск, перечитайте ещё раз этот дисклеймер. Если захочется пересмотреть свои бэктесты и пороги значимости — значит, статья свою задачу выполнила.

Ни один биржевой хомяк не пострадал. Но каждому из них стоило бы знать, что его «статистически значимая» стратегия — это, возможно, просто удачная выборка.

Использованные источники

Если вы хотите самостоятельно ознакомиться с данными, на которые опирается статья:

Taleb, N. N. — «A Short Note on P-Value Hacking», arXiv:1603.07532, версия 4, 2018 г.
Taleb, N. N. — видео «Fooled by Metrics (Correlation)», nassimtaleb.org, 2021 г.
Ioannidis, J. P. A. — «Why Most Published Research Findings Are False», PLOS Medicine, 2005 г.
Wasserstein, R. L., Lazar, N. A. — «The ASA’s Statement on p-Values: Context, Process, and Purpose», The American Statistician, 2016 г.
Lowenstein, R. — «When Genius Failed: The Rise and Fall of Long-Term Capital Management», Random House, 2000 г.
Публичные материалы о банкротстве Lehman Brothers (2008 г.), включая отчёты SEC и расследования Конгресса США.

Chasetrust, 2026.

PLATTS DEEP DIVE: 21–22 мая 2026

2026-05-24T11:45:45.611Z

Сырьё, нефтепродукты и торговые позиции крупнейших домов

24 мая 2026 | Время чтения: ~30-35 минут Для русско-язычной аудитории. Для контрагентов: ARS Trading Company-AZ LLC/Бритиш Петролеум Эксплорейшн (Сервисиз) Лимитед/УфаОйл ООО/Nord Axis LTD/Bellatrix Energy Limited LTD

Неделя 21–22 мая не привела рынок к устойчивому успокоению.
21 мая цены резко снизились на фоне сообщений о близости соглашения между США и Ираном: июльский WTI закрылся на $96.35 за баррель, июльский Brent — на $102.58. Уже 22 мая рынок снова занял более осторожную позицию: WTI поднялся до $96.60, а Brent — до $103.54. Следовательно, рынок срочных контрактов признал возможность дипломатической разрядки, но не стал считать её завершённым фактом.

Фундаментальная картина остаётся сложной. По состоянию на 20 мая объём иранской нефти и конденсата в плавучем хранении достиг 82.9 млн баррелей, тогда как пятилетний средний уровень составляет 51.9 млн баррелей. Через Ормуз 21 мая прошло только 12 судов, причём значительная часть этого движения по-прежнему была связана с Ираном и иранскими маршрутами.
Это означает, что политическая риторика и фактическая логистика продолжают расходиться.

Главный вывод недели таков: рынок не вышел из состояния напряжённости, а лишь стал более неоднородным. В Северном море начали укрепляться лёгкие сорта. В европейском сернистом комплексе давление сохраняется. В Европе бензин выглядит значительно лучше нафты. В США сохраняется деформация между бензином, дизелем и авиакеросином. В Азии наиболее жёстким сегментом остаётся низкосернистое судовое топливо.

Сырая нефть: Северное море укрепилось, но не весь европейский рынок

Наиболее заметное изменение произошло в Северном море.
21 мая физический дифференциал Dated Brent достиг +$2.205 за баррель к полосе North Sea Dated Brent. Это более чем на $1.30 за баррель выше уровня конца предыдущей недели. Причина вполне понятна: навес ближайших грузов стал сокращаться, а спрос на более поздние июньские партии усилился. Иными словами, рынок Северного моря сумел частично расчистить избыток на ближнем конце.

Однако это улучшение нельзя переносить на весь европейский комплекс.
Уже 22 мая Platts отдельно указал, что европейские сернистые сорта остаются под давлением из-за продолжающегося притока американских баррелей, в том числе из стратегического резерва США, а также из-за общего избытка конкурирующих поставок. Johan Sverdrup FOB Mongstad 21 мая оценивался лишь в +$2.23 за баррель к Dated Brent, а KEBCO CIF Augusta — в +$3, причём оба уровня за неделю снизились. Следовательно, восстановление Dated Brent не означает восстановления всего европейского рынка сырья.

Рынок вновь начал очень жёстко различать сорта. По данным Crude Oil Marketwire на 21 мая, премии к форвардному Dated Brent выглядели следующим образом:
Troll — +$8.085 за баррель, Oseberg — +$7.435, BNB — +$6.34,
Ekofisk — +$5.93, Forties — +$4.975, тогда как WTI Midland и Johan Sverdrup находились существенно ниже — около +$3.9–4.0. Это уже не единое движение вверх по всему комплексу, а полноценная сортовая и временная селекция.

Средиземноморье при этом остаётся слабее Северо-Запада Европы. 21 мая CPC Blend CIF Augusta оценивался со скидкой 52 цента за баррель к Dated Brent. Для региона это важный признак: переработчики не готовы подбирать ближайшие грузы на прежних уровнях, особенно на фоне сильной бэквордации и притока альтернативного сырья.

North Sea, Средиземноморье и Западная Африка: единый нефтяной рынок распался на три зоны

Эта неделя показала, что европейскую нефть уже нельзя описывать одной общей формулой.
Северное море улучшилось за счёт расчистки ближайшего навеса. Средиземноморье остаётся под давлением из-за слабого спроса со стороны переработчиков и притока американского сырья. Западноафриканские сорта также не выглядят устойчивыми: Platts прямо пишет, что их цена испытывает давление из-за американских поставок в Европу и ослабления азиатского спроса на более дальние грузы.

Это различие принципиально. Рост Dated Brent сам по себе не означает улучшения по CPC Blend, KEBCO, Johan Sverdrup или западноафриканским сортам. Напротив, он скрывает внутреннее расслоение рынка, где часть корзины уже восстановилась, а другая часть остаётся под давлением. Для аналитики это означает, что говорить о “европейском рынке нефти вообще” больше недостаточно. Необходим анализ по регионам, сортам и срокам поставки.

Ближний Восток: эталонный сернистый рынок остаётся жёстким

На Ближнем Востоке ситуация выглядит существенно устойчивее.
21 мая июльские Dubai и Oman стояли на уровне $103.70 за баррель.
Премия Murban к Dubai достигала $9.90, Upper Zakum — $3.50,
Al Shaheen — около $1.90. Это означает, что в эталонном ближневосточном сегменте рынок по-прежнему платит заметную премию за ближайший доступный баррель.

Показательна и сама структура торговой книги 21 мая. В окне по июльскому Dubai активность проявляли Gunvor, Trafigura, Phillips 66, Glencore, BP и Vitol. Сделки прошли между BP и Vitol по $103.50–103.80 за баррель за частичные объёмы, после чего BP объявила поставку полного июльского груза Oman в пользу Vitol в результате схождения по этим лотам. Это уже не признак спокойного рынка. Это признак высокой ликвидности именно там, где сосредоточен основной ближневосточный эталон.

Ещё один важный показатель — объём торгов фьючерсом GME Oman.
20 мая он достиг 21.784 млн баррелей и стал рекордным суточным значением за историю контракта. В условиях нестабильного Ормуза рынок всё активнее использует именно Oman как основной инструмент фиксации цены и хеджирования по ближневосточной нефти.

Ормуз: дипломатический шум не устранил логистический риск

21 мая сообщения о близости соглашения между США и Ираном вызвали немедленную распродажу срочного рынка. В информационном потоке фигурировал проект соглашения, который должен был включать прекращение боевых действий и гарантии свободы судоходства в Персидском заливе, Ормузе и Оманском заливе. Уже 22 мая рынок снова занял осторожную позицию, поскольку вопрос иранского обогащения урана и связанных с этим ограничений остался нерешённым.

Для материальных потоков важнее не политические заявления, а поведение перевозчиков и страховщиков. По материалам Platts, участникам рынка по-прежнему рекомендовано дополнительно проверять страховое покрытие, санкционные риски и правовую сторону любых платежей, связанных с прохождением через пролив. Иранская сторона продолжает навязывать собственную систему управления проходами, а это означает, что нормальной, нейтральной инфраструктуры движения по Ормузу пока не существует. Следовательно, дипломатические сигналы смягчились, но логистический риск не исчез.

Европейский бензин: сильный рынок на фоне снижения запасов и выгодного смешения

В европейском бензине неделя выглядела уверенно.
По состоянию на 21 мая запасы бензина в ARA сократились на 11.23% до
1.035 млн т, приблизившись к минимальным уровням 2026 года. Одновременно перерабатывающая маржинальность улучшилась, а экспортные потоки оставались высокими. Это значит, что бензиновый сегмент Европы сохраняет фундаментальную устойчивость даже на фоне общего ослабления нефтяного комплекса.

При этом важно, что поддержка идёт не только от атлантического направления.
Да, экспорт из Северо-Западной Европы в американский восточный берег в мае был активным, но сам рынок уже указывает, что это окно стало менее надёжным. Одновременно спрос со стороны Западной Африки остаётся важным фактором. Именно поэтому европейский бензин в мае следует оценивать не только через США, но и через внешний спрос со стороны Африки.

Дополнительная поддержка исходит от экономики смешения.
Спред бензин–нафта удерживался на уровне $260.50 за тонну, а импортный T1 MTBE торговался с премией $20 за тонну к E5 gasoline, тогда как европейский
T2 — с премией $45.50. Это означает, что европейская система смешения бензина по-прежнему экономически привлекательна, и рынок имеет основания оставаться сильнее нафтового сегмента.

Нафта в Европе: ослабление по бумаге, но не по всем физическим основаниям

Нафта в Европе выглядела заметно слабее бензина.
22 мая июньский своп CIF NWE naphtha оценивался в $818.50 за тонну, снизившись за день на $28.50. Одновременно запасы нафты в ARA выросли на 9.39% до 431 тыс. т, что стало самым сильным недельным ростом с начала ближневосточного кризиса.

Однако важно и другое.

В цитате европейского трейдера прямо сказано, что обвал произошёл прежде всего в бумажном сегменте, тогда как физические основания спроса на европейскую нафту не выглядят настолько слабыми, чтобы объяснить всё движение. Следовательно, часть ослабления носит характер движения по производным инструментам и потокам удержания запасов, а не резкого фундаментального ухудшения спроса. Это важное отличие от бензина, который в тот же момент оставался сильным.

Средние дистилляты Европы: цены снизились, но баланс остаётся напряжённым

По дизелю и авиакеросину 21–22 мая произошло заметное снижение абсолютных цен.
21 мая CIF Med ULSD 10 ppm стоил $1,196.25 за тонну,
а CIF NWE ULSD — $1,192.25. Уже 22 мая эти значения опустились до $1,155.50 и $1,150.75 соответственно. По авиакеросину движение аналогичное: Jet CIF NWE снизился с $1,304.75 до $1,253.00 за тонну. Снижение связано прежде всего с пересмотром геополитической премии на фоне новостей по Ирану.

Но говорить о полном исчезновении напряжённости было бы неверно.

22 мая Platts прямо отметил, что запасы авиакеросина и керосина в ARA выросли на 4.6% до 590 тыс. т, однако даже после этого они оставались примерно на 30% ниже уровня аналогичного периода 2025 года. При этом повышенные поставки из США и рост европейской переработки лишь частично смягчили дефицитную конструкцию. Следовательно, рынок авиакеросина стал менее жёстким, но не превратился в избыток.

Дополнительный фактор — внешний спрос на дизель.
Поставки индийского дизеля в Северо-Западную Европу в мае возобновились и достигли 140 тыс. т, хотя в марте и апреле таких поставок не было вовсе. Это означает, что Европа по-прежнему притягивает именно те баррели, которые нужны ей для поддержания дизельного баланса.

США: бензин, дизель и авиакеросин продолжают жить в разных ценовых режимах

США: бензин, дизель и авиакеросин продолжают жить в разных ценовых режимах22 мая в New York Harbor ценовая структура оставалась перекошенной.
CBOB оценивался в 344.14 цента за галлон, RBOB — в 350.34, ULSD — в 389.78, тогда как jet — лишь в 350.78, а low sulfur jet — в 351.78. Иными словами, авиакеросин снова выглядел заметно слабее дизеля.

Если смотреть на дифференциалы к биржевой базе, картина ещё нагляднее:
по jet сохранялся дисконт около –38 центов за галлон, тогда как ULSD удерживал премию около +1 цента. Такая деформация объясняется не только текущим балансом спроса и предложения, но и нормативной нагрузкой на моторные топлива. Для delivered ex-duty cargo дополнительная нагрузка по бензину составляла 35.62–35.63 цента за галлон. Следовательно, внутренний рынок США остаётся не просто дорогим или дешёвым, а институционально искажённым.

При этом сам обзор по США за 22 мая подчёркивает важную деталь: рост бензиновых цен происходил одновременно с предупреждениями о разрушении спроса и отмене перерабатывающих проектов. Это означает, что краткосрочное движение цены не следует путать с устойчивым улучшением фундаментального баланса.

Азия: по бензину и дизелю мягче, по судовому топливу — значительно жёстче

21–22 мая азиатские котировки по бензину, керосину и дизелю снизились заметно.
FOB Singapore gasoline 95 опустился с $130.16 за баррель до $127.85,
kerosene — с $150.41 до $147.00, gasoil 10 ppm — с $156.75 до $153.49.
Это показывает, что азиатский рынок светлых и средних продуктов довольно быстро отреагировал на изменение политического фона вокруг Ирана.

Но судовое топливо двигалось иначе.
Marine Fuel 0.5% FOB Singapore стоил $785.82 за тонну 21 мая и уже $804.96 22 мая. Более того, июньско-июльский временной спред по этому продукту находился в бэквордации $42.75 за тонну, что было выше уровня предыдущего дня. Следовательно, азиатский рынок низкосернистого судового топлива по-прежнему живёт по собственной, более напряжённой логике.

Отдельный штрих — бензиновый рынок Азии.
Спред 95–92 RON к 21 мая сузился до 61 цента за баррель, то есть до минимального уровня за пять месяцев. Platts связывает это с доступностью дешёвого MTBE и более устойчивым спросом на низкооктановые сорта.
Это означает, что азиатский бензин уже не торгуется как единый напряжённый рынок по всей линейке октанов.

Сингапур: статистика подтверждает, что судовое топливо остаётся особым сегментом

По итогам недели к 20 мая коммерческие запасы светлых дистиллятов в Сингапуре снизились до 14.88 млн баррелей, при этом чистый экспорт бензина вырос более чем втрое и достиг 354,860 т. Одновременно импорт нафты, реформатов и других компонентов вырос до 246,550 т, причём крупнейшим поставщиком оказалась Россия с объёмом 163,469 т. Это указывает на высокую подвижность потоков даже в условиях общего снижения котировок.

На этом фоне особенно важен рынок сделок по судовому топливу.
21 мая в бумажном сегменте сделки по низкосернистому судовому топливу проходили в диапазоне $36.50–37.75 за тонну: покупателями выступали Gunvor, Mercuria и Trafigura, продавцами — Vitol, Dare и PTT. Уже 22 мая в физическом сегменте Shell продала Gunvor груз с погрузкой 12–16 июня по MOPS +$45 за тонну. Это означает, что премия за ближайший доступный объём материального товара остаётся выше, чем следует из бумажного сегмента

Западная Африка: внешний спрос на бензин и дизель сохраняется

К 21 мая в Западную Африку поступило около 1.2 млн т дизеля и газойля и столько же бензина.
По дизельной группе крупнейшими внешними поставщиками были
Россия — 243 тыс. т и США — 214 тыс. т. По бензину ведущими экспортёрами выступали Нидерланды — 277 тыс. т и Норвегия — 146 тыс. т. Это означает, что регион по-прежнему остаётся важнейшим внешним рынком для европейских и атлантических поставщиков.

Для Европы это имеет прямое значение.
Пока западноафриканский рынок способен принимать такие объёмы, он поддерживает нижнюю границу цен по бензину и части дистиллятов. Именно поэтому европейский бензин в мае выглядел сильнее, чем можно было бы ожидать только по внутренней статистике запасов.

Западная Африка: дизельный рынок региона остаётся опорой для внешней цены

Западная Африка по-прежнему выступает важным внешним потребителем дизельного барреля.
По данным на 21 мая в регион поступило около 1.2 млн т дизеля и газойля, причём крупнейшими внешними поставщиками были Россия — 243 тыс. т и
США — 214 тыс. т. При этом Platts на 21 мая оценивал STS Lome diesel на уровне $1,325 за тонну, то есть с премией $155 за тонну к июньскому контракту ICE low sulfur gasoil, а FOB West Africa diesel — в $1,370.50 за тонну, то есть примерно +$200 за тонну к тому же ориентиру.

Эти цифры важны не только сами по себе.
Они означают, что западноафриканский рынок остаётся внешним ценовым якорем для атлантического дизельного барреля. Пока регион продолжает платить такие премии, у европейского и американского экспорта сохраняется поддержка, даже если внутренняя статистика по запасам в отдельных бассейнах выглядит спокойнее.

Dangote: по дизелю он не стабилизирует рынок, по керосину — остаётся активным

Отдельного рассмотрения заслуживает Dangote.
По состоянию на 21 мая завод не экспортировал дизель вовсе, хотя в апреле вывез 403 тыс. т, а в марте — 425 тыс. т, что было рекордом. Это означает, что регион не получил той дизельной разгрузки, на которую можно было бы рассчитывать исходя из мощности комплекса.

По авиакеросину картина иная.
К 21 мая экспорт jet/kerosene с Dangote достиг 197 тыс. т. Следовательно, завод остаётся значимым поставщиком, но не по всей продуктовой линейке. Он не выступает универсальным стабилизатором для западноафриканского рынка, а лишь избирательно влияет на отдельные сегменты. Это особенно важно для оценки дизельного баланса региона.

Крупнейшие торговые дома: различие подходов становится всё заметнее

На Ближнем Востоке наиболее ясно проявили себя BP и Vitol.
Именно между ними прошли ключевые сделки по июльскому Dubai, которые затем привели к поставке полного груза Oman. Это типичный пример работы в наиболее ликвидном эталонном сегменте, где риск можно быстро оценить и быстро перераспределить.

В азиатском судовом топливе наиболее отчётливо выделился Gunvor.
21 мая он уже выступал активным покупателем в бумажном сегменте, а 22 мая купил у Shell материальный груз по MOPS +$45 за тонну. Это позволяет сделать вывод, что именно в низкосернистом судовом топливе Gunvor готов занимать более выраженную позицию на стороне ближайшего объёма.

Mercuria в этом сегменте также выглядела активной, но более осторожной по ценовым уровням.
Trafigura на этой неделе проявлялась менее громко, однако сохраняла присутствие и в ближневосточной сырой книге, и в азиатском топочном сегменте. Glencore, напротив, выглядел скорее сдержанно: для его модели в текущей среде важнее управление избытком и перераспределение риска, чем агрессивный набор ближайших объёмов.

Где сохраняются рыночные неэффективности

Первая неэффективность сохраняется внутри европейской сырой корзины.
North Sea light sweet уже начал восстанавливаться, тогда как Johan Sverdrup, KEBCO, CPC Blend и другие сернистые сорта продолжают испытывать давление. Следовательно, расхождение между “расчищающимся” и “перегруженным” сегментом сохраняется.

Вторая неэффективность — это связка европейский бензин против европейской нафты.
Бензин получает поддержку от снижения запасов, экспорта и выгодного смешения, тогда как нафта страдает от роста запасов и ослабления бумажного рынка. Пока этот разрыв сохраняется, бензиновый сегмент имеет право оставаться сильнее нафтового.

Третья неэффективность — это различие между бумажным и материальным сегментами низкосернистого судового топлива в Азии.
Сделки $36.50–37.75 за тонну в бумажном сегменте и +$45 за тонну по материальному грузу указывают на то, что ближайший доступный объём по-прежнему ценится выше, чем это следует из общей кривой.

Северное море: ослабление не исчезло, оно просто стало более сложным

Укрепление Dated Brent на этой неделе не отменяет более глубокой проблемы.
22 мая Platts прямо указал, что бэквордация по полосе Brent CFD между второй и шестой неделей более чем сократилась вдвое: с $4.87 за баррель на закрытии 15 мая до $2.20 на 22 мая. Для рынка ближайших июньских баррелей это медвежий сигнал: чем слабее временная премия на ближнем конце, тем труднее поддерживать высокие физические дифференциалы по всему комплексу.

Именно поэтому Северное море сейчас нельзя описывать ни как сильный, ни как слабый рынок в целом. Более точное описание таково: ближний избыток частично расчистился, но временная структура стала заметно мягче, а значит июньские значения остаются уязвимыми. В материалах Platts отдельно отмечено, что по июлю рынок всё ещё выглядит устойчивее, чем по июню. Следовательно, рынок снова начал различать не только сорт, но и месяц поставки.

Иранская логистика: проблема не только в переговорах, но и в накопленном навесе

Даже если новостной поток временами создаёт впечатление движения к соглашению, накопленный навес иранских баррелей никуда не исчез.
На 20 мая объём иранской нефти и конденсата в плавучем хранении достиг 82.9 млн баррелей, а в заголовке Oilgram за 22 мая прямо говорилось, что этот показатель вырос на 73% с апреля. Одновременно проходы через Ормуз сократились до 12 судов в день, а рынок оставался чувствителен к попыткам Ирана сформировать собственную систему контроля движения через пролив.

Именно поэтому политическая риторика не должна интерпретироваться как немедленное восстановление торговой системы. Пока столь крупный объём нефти остаётся в плавучем хранении, а движение по Ормузу по-прежнему ограничено и политизировано, любой положительный сигнал по переговорам будет сталкиваться с задержкой в реальных поставках, страховании и ценообразовании. Иначе говоря, дипломатический оптимизм пока опережает логистическую реальность.

Кормовые компоненты и судовое топливо в Европе: дефицит сохраняется именно в нужном качестве

Для оценки европейского судового топлива по-прежнему недостаточно смотреть только на готовую котировку 0.5%.
22 мая Platts вновь отметил, что переработчики активно тянут VGO и другие кормовые компоненты в переработку, а высокие цены на LSSR по-прежнему ограничивают смешение в пул низкосернистого судового топлива. На 21 мая июньский CIF NWE diesel crack всё ещё составлял $53.90 за баррель, несмотря на снижение от уровней начала недели. Это означает, что кормовые компоненты для дизеля и других светлых продуктов по-прежнему конкурируют с судовым топливом.

Практический вывод здесь таков: дефицит в европейском сегменте судового топлива не является простым дефицитом объёма. Это дефицит правильного качества сырья для смешения. Пока переработка светлых продуктов остаётся рентабельной, низкосернистые прямогонные компоненты будут уходить именно туда, а не в топочный пул. Следовательно, ценовая устойчивость низкосернистого судового топлива имеет под собой вполне рациональную производственную основу.

Восточное побережье США: рынок бензина становится более региональным

Один из важнейших сюжетов недели — изменение структуры импорта бензина на восточное побережье США.
По данным таможенной статистики к 20 мая на US Atlantic Coast поступило около 4.7 млн баррелей бензина и компонентов смешения, тогда как за весь май 2025 года регион получил примерно 14.2 млн баррелей. Даже в пересчёте на неполный месяц это означает заметное сокращение. Одновременно меняется и сам состав потоков: импорт CBOB уже превысил объём всего мая прошлого года, тогда как импорт RBOB резко сократился.

Platts прямо связывает это с регионализацией цепочек поставок.
Европейский бензин потерял часть конкурентоспособности из-за ослабления экспортного окна, сложной фрахтовой экономики и перехода США к более широкому использованию E15. В результате канадские короткие поставки начали вытеснять дальние европейские грузы. Это очень важная структурная перемена: восточное побережье США становится менее зависимым от дальних поставок и более чувствительным к ближайшим региональным источникам.

Калифорния: дефицит по дизелю и керосину остаётся локально очень острым

Хотя в общей статье акцент делается на Атлантике, западное побережье США сейчас тоже требует внимания.
14 мая Platts зафиксировал, что производство ULSD в Калифорнии упало до 173 тыс. баррелей в сутки, что стало минимальным уровнем за 15 месяцев. Запасы снизились до 2.266 млн баррелей, то есть до третьего с конца значения за всю историю ряда с 2005 года. Одновременно производство дизеля по всему западному побережью США опустилось до минимального уровня за 20 лет.

Это означает, что даже при общем ослаблении международной премии рынок США остаётся внутренне неоднородным.
Калифорния продолжает жить в режиме локального дефицита по дистиллятам, а плановое и внеплановое обслуживание на крупных заводах, включая Carson, лишь усиливает эту уязвимость. Для аналитики это важно: США нельзя читать как единый рынок даже внутри одной продуктовой группы.

Китай: ограничения на экспорт бензина и дизеля остаются жёсткими

Китайский блок заслуживает отдельного усиления.
По данным на 21 мая Пекин намерен сохранить в июне жёсткие ограничения на вывоз бензина, дизеля и авиакеросина. С середины марта арбитражные поставки фактически запрещены. В мае разрешён вывоз около 500 тыс. т чистых нефтепродуктов только в ограниченный круг дружественных стран, а общий экспорт оценивается в 1.85 млн т, из которых на бензин придётся 50 тыс. т, на дизель — 200 тыс. т, а на авиакеросин — 1.6 млн т.

Структура апрельского экспорта подтверждает жёсткость режима.
Поставки бензина за рубеж составили лишь 23.4 тыс. т, то есть на 92.3% меньше, чем в марте. На Сингапур не ушло ни одного груза, хотя ранее он поглощал около 70% арбитражных китайских бензиновых поставок. Следовательно, Китай по-прежнему использует экспорт не как рыночный клапан, а как инструмент административного распределения продукта.

Китай: экспорт нефтепродуктов остаётся административным инструментом

Ключевая китайская тема этой недели — не нефть, а экспорт готовых продуктов.
По данным на 21 мая Пекин, вероятнее всего, сохранит в июне жёсткие ограничения на вывоз бензина, дизеля и авиакеросина. С середины марта арбитражные экспортные поставки в зарубежные страны фактически приостановлены. В мае было разрешено вывезти около 500 тыс. т чистых нефтепродуктов в тринадцать дружественных стран, однако общий режим остаётся закрытым.

Оценка мая выглядит так: общий экспорт может составить 1.85 млн т, из которых на бензин придётся только 50 тыс. т, на дизель — 200 тыс. т,
а на авиакеросин — 1.6 млн т. Для сравнения: в апреле общий объём составил 1.24 млн т, а бензиновые поставки были практически обнулены всего 23.4 тыс. т, из которых 18.4 тыс. т ушли в Гонконг,
2 тыс. т — в Макао и 3 тыс. т — в Мьянму. Следовательно, китайский экспорт по-прежнему определяется административным решением, а не свободной рыночной логикой.

Китайская переработка: слабость переработки объясняет осторожность по экспорту

Эти ограничения нельзя понять без производственной статистики.
По данным на 22 мая переработка нефти в Китае в апреле составила 54.65 млн т, что на 5.8% ниже уровня годом ранее. Выпуск бензина снизился на 4.4%, дизельного топлива — на 3.4%, авиакеросина — на 16.6%. При этом производство нафты, напротив, выросло на 6.6%. Иными словами, Китай в условиях более слабой переработки и внутренней осторожности предпочитает защищать внутренний баланс, а не открывать внешний рынок бензина и дизеля.

Дополнительный фактор — запасы.
На конец апреля бензиновые запасы составляли 10.31 млн т, а запасы дизеля — 13.45 млн т. Это не экстремально дефицитные уровни, но и не среда, в которой власти будут охотно выпускать большие объёмы на внешний рынок. Поэтому сочетание слабой переработки, умеренно высоких запасов и жёсткого административного контроля выглядит логично и последовательно.

Азия: рынок бензина становится менее напряжённым по октановой структуре

Ещё один интересный сюжет — октановая структура азиатского бензина.
22 мая Platts отметил, что спред между 95 и 92 RON сузился
до 61 цента за баррель, что стало минимальным значением за пять месяцев. Спред между 97 и 95 RON также сузился — до 49 центов. Причина, по мнению участников рынка, избыток дешёвого MTBE и более устойчивый спрос на низкооктановые сорта.

Это важный сигнал, потому что он показывает: ослабление азиатского бензинового рынка идёт не только по общей цене, но и по внутренней сортовой структуре.
Если высокооктановый сегмент теряет премию к низкооктановому, значит рынок уже не находится в состоянии общей напряжённости по всему бензиновому комплексу. Это хороший контрапункт к более жёсткому азиатскому рынку судового топлива.

Судовое топливо в Азии: трудности вызваны не только запасами, но и географией поставок

Напряжённость в азиатском низкосернистом судовом топливе связана не только с ценой, но и с маршрутами поставок.
22 мая Platts прямо указал, что поступление низкосернистого топлива из западных регионов в Сингапур в мае, вероятно, составит лишь 1.1–1.2 млн т, против 1.4–1.5 млн т в апреле. В июне поставки могут сократиться ещё сильнее — до 600–800 тыс. т. Причина — крутая бэквордация и неблагоприятная арбитражная экономика.

Дополнительное давление создаёт нехватка нужных компонентов для смешения.
Platts прямо пишет, что ближневосточные потоки компонентов для низкосернистого топлива остаются нарушенными, а часть альтернативных низкосернистых компонентов трудно использовать из-за высокого содержания металлов и высоких температур застывания. Это означает, что дефицит возникает не только из-за общего объёма поставок, но и из-за ухудшения качества и пригодности доступного сырья для смешения.

За чем наблюдать дальше

Прежде всего необходимо следить за объёмами американских баррелей, идущих в Европу.
Пока рынок прямо говорит о продолжающемся давлении со стороны поставок из SPR и побережья Мексиканского залива, европейский сернистый комплекс вряд ли быстро восстановится.

Второй важный показатель — Ормуз.
Не политические заголовки, а фактическое число проходов, структура судов и динамика иранского плавучего хранения. Пока эти параметры не вернулись к норме, рынок будет сохранять логистическую премию вне зависимости от ежедневных дипломатических сигналов.

Третий — рынок низкосернистого судового топлива в Сингапуре.
Если материальный сегмент и дальше будет держать премию к бумажному, это останется одним из важнейших признаков сохраняющейся напряжённости в азиатском продуктовом комплексе.

Четвёртый — Западная Африка и политика Dangote.
Если импорт дизеля сохранится на нынешних уровнях, а Dangote по-прежнему не вернётся к заметному вывозу дизельного топлива, внешний спрос продолжит поддерживать цены в атлантическом бассейне.

Заключение

21–22 мая не изменили архитектуру рынка, а лишь уточнили её.
Северное море частично вышло из состояния перегруженности по ближайшим лёгким сортам. Европейский сернистый комплекс по-прежнему остаётся под давлением. Ближневосточный эталонный рынок сохраняет высокую премию. В Европе бензин заметно сильнее нафты. В США продолжается нормативно обусловленное расхождение между бензином, дизелем и авиакеросином. В Азии судовое топливо с низким содержанием серы остаётся наиболее жёстким сегментом. Западная Африка продолжает поддерживать внешний спрос на бензин и дизель, тогда как Dangote остаётся слишком избирательным поставщиком, чтобы считаться полноценным стабилизатором.

ДИСКЛЕЙМЕР / EULA

Материал подготовлен в информационно-аналитических целях на основе данных и публикаций Platts / S&P Global Energy.
Все исходные котировки, оценки, символы, таблицы, методологические обозначения и иные элементы первичных материалов принадлежат их правообладателям.
Текст статьи представляет собой авторский обзор и интерпретацию рыночной информации и не является официальной публикацией, инвестиционной рекомендацией, торговым советом или заменой лицензированного доступа к первоисточнику.

В статье использованы данные, ценовые ориентиры, рыночные комментарии и иные сведения, опубликованные Platts / S&P Global Energy, исключительно в объёме, необходимом для аналитического обзора и авторского комментария.
Права на исходные материалы, включая котировки, символы, таблицы, индексы, обозначения и сопровождающие тексты, принадлежат соответствующим правообладателям.
Перепечатка, систематическое копирование, коммерческое распространение, передача третьим лицам, публикация полных таблиц, массивов данных, внутренних кодов и иных существенных частей первичных материалов без соответствующего разрешения правообладателя не допускаются.
Настоящая публикация не заменяет подписку, лицензию или договорный доступ к материалам Platts / S&P Global Energy и не воспроизводит их в полном объёме.
Приоритет имеет официальный договор, лицензия и правовой режим использования, установленный правообладателем.

Корреляция — это ложь, которую вам продали , почему это так устроенно ?

2026-05-18T14:29:29.107Z

Число, которое захватило мир

Представьте себе картину. Март 2019 года. Где-то в Нью-Йорке Нассим Талеб садится и пишет работу с сухим названием «Fooled by Correlation: Common Misinterpretations in Social 'Science'». Просто ещё один раз говорит всем что вы не правы =) «Ребята, вы всё делаете неправильно».

Проходит шесть лет. 10 октября 2025 года крипторынок схлопывается на $19 миллиардов ликвидаций. И знаете, что объединяет эти два события? Одно и то же число. Одна и та же метрика. Одна и та же статистическая иллюзия, в которую поверили все — от социальных психологов до риск-менеджеров крупнейших бирж. Но мы не будем об этом.

Имя этой иллюзии — корреляция

Талеб ещё в 2019-м написал: корреляция — это не «сила связи». Это узкий линейный датчик, который работает только в очень специальных условиях. Он показывает, насколько две переменные колеблются вместе вдоль прямой линии. Не больше.
Но рынок услышал другое:

«Корреляция — это мера зависимости.
Если корреляция высокая — активы связаны.
Если низкая — диверсифицированы».

И на этом построили всё. Современная портфельная теория Марковица (мы писали об этом предыдущих статьях) начинается с ковариационной матрицы. Модель CAPM оценивает «бету» актива через корреляцию с рынком. Risk parity распределяет капитал, предполагая, что корреляции стабильны. Факторные модели (PCA) выделяют источники риска, веря, что ковариационная структура постоянна. Хедж-фонды отчитываются о «некоррелированной альфе».
Биржи строят коридоры ликвидаций на основе исторических корреляций.

Вся индустрия стоит на предположении, что корреляция — это настоящая, устойчивая, значимая величина. Но Талеб говорит: это не так. Корреляция ломается о нелинейность. Ломается о жирные хвосты. Ломается о подвыборки. Ломается об ошибки измерения. И когда рынок переходит в режим стресса — все эти «надёжные» корреляционные конструкции рушатся одновременно.

Корреляция — это не спидометр

Начнём с главного - корреляция не равна зависимости. Корреляция отвечает на очень узкий вопрос: насколько две переменные имеют линейное совместное движение. Не нелинейное, не пороговое, не сигмоидальное — только линейное.

Формула выглядит благородно и вроде как просто:

Но люди читают её как: «насколько X объясняет Y». Это подмена. Корреляция не измеряет информацию. Корреляция не измеряет причинность. Корреляция не измеряет устойчивость связи. Корреляция измеряет только одно: насколько облако точек похоже на прямую линию.

Вот пример, возьмём простую математическую зависимость: Y = X².
Если X симметричен вокруг нуля (положительные и отрицательные значения равновероятны), то линейная корреляция между X и Y будет равна нулю. Абсолютный ноль. При том что Y полностью, на 100%, определяется X. Зависимость стопроцентная. Но корреляция говорит: «Связи нет». Как так?

Что происходит на практике? Представьте себе зависимость между волатильностью биткоина и объёмом ликвидаций. Когда волатильность растёт, ликвидации взлетают по экспоненте. Это нелинейная связь: при низкой волатильности ликвидаций почти нет, при средней — они появляются, при высокой — происходит каскад. Линейная корреляция на всей выборке может показать 0.3, 0.4 — «умеренная связь». Но в хвосте, где волатильность зашкаливает, связь почти детерминированная. Просто корреляция
«размазала» этот хвостовой эффект по всем спокойным дням и выдала среднюю температуру по больнице.

Талеб в своей работе показывает картинку, где correlation между X и Y равна 0, а взаимная информация видит полную зависимость. Он пишет:
«Большинство парадоксов зависимости с корреляцией исчезает, если использовать взаимную информацию». Позже мы вернёмся к этой альтернативе, а пока запомните: нулевая корреляция не означает независимость.

Почему корреляция ломается, когда вы делите рынок на части

Самый первый большой технический парадокс : корреляция субаддитивна.
Это значит, что если общая корреляция по всей выборке равна 0.75, то внутри подгрупп она может быть значительно ниже.

Он показывает это математически. Берёт две гауссовы-переменные с общей корреляцией около 0.75. Разрезает пространство на квадранты — и локальные корреляции падают до 0.52 и 0.18. Если нарезать ещё мельче, на квадраты размером (0,2)×(0,2), корреляция опускается до 0.11–0.13.

Его теорема

То есть локальная корреляция внутри неслучайной подвыборки всегда может быть меньше глобальной. И это не исключение, а правило.

Переносим на рынок. Общая корреляция BTC/ETH за год — 0.8. Но теперь разобьём год на три режима: боковик (январь–июль), паника (август–октябрь), восстановление (ноябрь–декабрь). В боковике корреляция может быть 0.5 активы двигаются вяло, каждый сам по себе. В день падения на 36% корреляция подскакивает до 0.99 — всё летит в пропасть синхронно. В восстановление — снова падает до 0.3, потому что одни активы отскакивают быстрее других.

Когда риск-менеджер на дэске говорит: «У нас диверсифицированный портфель, корреляция активов 0.5», он берёт цифру, посчитанную по всему году. Но ваш портфель живёт не «в среднем за год» (если он есть конечно-же =)).
Он живёт каждый день. И в день, когда всё летит в пропасть, корреляция становится единицей. Именно это убило хомяков 10 октября: они думали, что диверсифицированы, а на самом деле все их активы были одной сделкой.

Талеб формулирует это очень просто: корреляцию нельзя использовать для неслучайных подвыборок. А любой рыночный режим — это именно неслучайная подвыборка. Вы не можете взять корреляцию, посчитанную по всем дням, и применить её к кризисному дню. Это разные вселенные.

Корреляция не передаётся по цепочке

Один из самых главных споров это , корреляция транзитивна.
Люди думают: если A связано с B, а B связано с C, то A связано с C.

Талеб разбирает эту ошибку на примере из психометрики. Есть три переменные: гены (A), IQ-тест (B), успеваемость (C). Исследователь видит: гены коррелируют с IQ, IQ коррелирует с успеваемостью.
Вывод: «гены коррелируют с успеваемостью» =). Но это логическая ошибка.

Он показывает математически

Третья корреляция может быть отрицательной.
Две положительные корреляции не гарантируют третью положительную.

Переносим на крипту. Трейдер строит портфель: BTC, ETH, SOL.
Смотрит: BTC коррелирует с ETH на 0.8, ETH коррелирует с SOL на 0.7. Значит ли это, что BTC коррелирует с SOL? Необязательно.
В спокойные дни SOL может двигаться независимо от BTC (своя экосистема, свои новости). В панику — всё синхронизируется.
Но в обычное время корреляция BTC/SOL может быть значительно ниже, чем вы ожидаете, исходя из цепочки.

Или хуже: вы строите диверсификацию, добавляя в портфель третий актив, потому что он «слабо коррелирует» с первыми двумя.
Но если его связь с портфелем опосредована через цепочку корреляций, вы не получаете реальной диверсификации.
Вы получаете иллюзию, построенную на математической ошибке.

Корреляция — это не наследство. Она не передаётся по цепочке.
Если ваш риск-менеджмент построен на транзитивных предположениях,
он построен на песке. N.N.Taleb

50% корреляции — это не 50% связи

Что это значит практически? Корреляции нельзя сравнивать как проценты. Переход от 0.5 к 0.6 — это не «+10% связи», а увеличение информации в разы.
И наоборот: падение корреляции с 0.6 до 0.5 — это не «небольшое ослабление», а значительная потеря информативности.

Теперь — к трейдингу. Фонд А показывает Sharpe 2.5, фонд Б — Sharpe 2.0. Обычный инвестор думает: «Разница небольшая, возьму фонд Б, он подешевле». Но Sharpe ratio, как и любая метрика, построенная на стандартном отклонении и корреляции, нелинейна по содержащейся в ней информации.
Разница между 2.0 и 2.5 в мире жирных хвостов может означать разницу между «плюсом» и «минусом» в кризис. Вы сравниваете проценты, а должны сравнивать информацию.

Или другой пример. Вы строите портфель из двух активов с корреляцией 0.3. Потом находите третий актив с корреляцией 0.2 к каждому из первых двух. Кажется, что это улучшение — «корреляция ниже, значит, диверсификация лучше». Но информационная разница между 0.3 и 0.2 на гауссовой шкале невелика. А если в хвосте корреляция всё равно улетает в 0.99, то никакая «низкая средняя корреляция» вас не спасёт.
Вы оптимизируете то, что не имеет значения в момент истины.

Ошибка измерения, или Почему ваш тест — резиновая линейка

Талеб разбирает ситуацию, знакомую каждому, кто сталкивался с психометрикой. Есть некий тест, измеряющий X. Но у теста есть ошибка измерения с дисперсией κ2. Тогда наблюдаемая корреляция между X и Y падает:

Если тест сам шумный, корреляция между тестом и результатом — это не чистая связь X/Y, а смесь сигнала и шума измерения.

Теперь по порядку : что такое «ошибка измерения» в трейдинге?
Это проскальзывание. Это задержка оракула. Это несовершенство исторических данных. Вы бэктестите стратегию на исторических ценах.
Но эти цены — не «истина». В них уже вшиты спреды, комиссии, задержки исполнения. А когда вы торгуете в реальном времени, добавляется ещё и рыночное воздействие.

Предположим, истинная корреляция между сигналом вашей стратегии и будущей доходностью равна 0.4. Но сигнал измеряется с шумом (задержка данных, ошибки API, неточность индикаторов). Если дисперсия ошибки измерения составляет 50% от дисперсии сигнала (κ2 = 0.5), наблюдаемая корреляция падает:

Ваш Sharpe ratio, посчитанный на исторических данных, занижен на 20% только из-за шума. А теперь представьте, что шум ещё больше (например, вы торгуете на минутных свечах с плохим интернетом). Наблюдаемая корреляция может упасть до нуля — и вы выбросите прибыльную стратегию,
потому что «метрики плохие».

Или обратная ситуация: вам показывают стратегию с «потрясающим Sharpe 3» на исторических данных. Но эти данные «чистые» — без проскальзывания, без комиссий, без задержек. В реальности к ним добавляется ошибка измерения — и Sharpe превращается в 1.5. Вас не обманули.
Вам просто не сказали, что линейка резиновая =))

Dead Man Bias: как трупы создают ложные корреляции

Самый яркий пример из работы Талеба. Представьте эксперимент:

Тестируем 10 000 человек.
2 000 из них «мертвы» (получают 0 по всем тестам).
Среди оставшихся 8 000 живых IQ и performance вообще не связаны (корреляция = 0).
Вопрос: какая будет ложная корреляция IQ/performance по всей выборке из 10 000?

Ответ: примерно 37%.

Даже если среди живых связи нет вообще, наличие группы людей, которые проваливают всё одновременно, создаёт положительную корреляцию.
Талеб называет это dead man bias: тест может хорошо отличать трупа от живого, но из этого не следует, что он умеет отличать гения от нормального человека.

В трейдинге это работает так же. Фонд показывает вам backtest стратегии с «прибыльностью в 95% дней». Вы смотрите: ого, какая консистентность. Но спросите: не включили ли они в выборку «мёртвые дни» — периоды, когда стратегия не торговала? Если стратегия стоит в кэше 200 дней из 1000, то эти 200 дней — это «мертвецы». Они не генерируют ни прибыли, ни убытков. Они просто есть. Но их присутствие в выборке искусственно завышает долю «нулевых» дней, что делает график эквити более гладким, а Sharpe — более высоким.

Или ещё хуже: фонд включает в выборку дни, когда он «был вне рынка из-за технических причин». Эти дни не несут информации о качестве стратегии, но они создают ложную корреляцию между «работой стратегии» и «отсутствием убытков». На самом деле стратегия, возможно, убыточна в рабочие дни — просто вы этого не видите за грудой трупов.

Dead man bias — это не мошенничество. Это статистический артефакт. Но когда вам продают инвестиционный продукт, основанный на таком артефакте, разница между «артефактом» и «мошенничеством» стирается.

Fake R²: почему жирные хвосты убивают регрессию

Один из центральных блоков работы Талеба для финансов: жирные хвосты делают R² фейковым.

Он разбирает регрессию Y = aX + b + ε, где X — thin-tailed Gaussian
(например, IQ), а ε — fat-tailed residual (например, доход). Проблема: если остатки имеют степенные хвосты, выборочный R² может выглядеть высоким, но настоящая объяснительная сила модели в пределе стремится к нулю.

Формально: когда дисперсия остатков бесконечна, E(R²)→0

На малой выборке модель выглядит прекрасно. R² гордо сообщает:
«Я объясняю 40% дисперсии». А в пределе, при увеличении выборки, истинное значение R² идёт к нулю. Потому что хвосты остатков начинают доминировать и перекрывают всё, что модель «объяснила».

В крипте это повсеместно. Стратегия показывает R² = 0.6 на выборке за 200 дней. Но 200 дней — это ничто для жирных хвостов. Хвост ещё не пришёл. А когда придёт (например, минус 36% за день), R² рухнет, потому что один хвостовой остаток перевесит все предыдущие.

Талеб подчёркивает: доходы и богатство распределены по степенному закону (power law), а IQ и другие психометрические показатели — по гауссу. Регрессировать одно на другое — всё равно что скрещивать ужа и ежа. Но именно это делает вся социальная наука. И именно это делает крипто-индустрия, когда регрессирует доходность стратегии на рыночные факторы, предполагая, что остатки нормальны.

Практический тест : возьмите остатки вашей регрессии и постройте
QQ-plot против нормального распределения. Если хвосты отклоняются от прямой — ваш R² фейковый. Не в том смысле, что вас обманули. В том смысле, что он не означает то, что вы думаете =)).

Mutual Information: альтернатива, которую многие не знают и не понимают

Талеб не просто критикует. Он предлагает альтернативу: взаимная информация (mutual information). В отличие от корреляции, она измеряет, сколько информации одна переменная даёт о другой, без требования линейности.

Формально:

Простыми словами: взаимная информация показывает, насколько совместное распределение двух переменных отличается от того, что было бы, если бы они были независимы. Если переменные независимы — взаимная информация равна нулю. Если одна полностью определяет другую — взаимная информация максимальна.

Главное преимущество: взаимная информация аддитивна по разбиениям. Если вы режете пространство на сегменты, её можно аккуратно агрегировать. Корреляцию — нельзя. В рыночных терминах: вы можете посчитать взаимную информацию BTC/ETH отдельно для боковика, отдельно для паники, отдельно для восстановления, а потом агрегировать в общую картину. С корреляцией этот фокус не пройдёт — она субаддитивна и теряет информацию при нарезке.

Второе преимущество: взаимная информация видит нелинейности.
В примере с Y = X² корреляция равна нулю, а взаимная информация — не ноль. Она ловит зависимость, которую корреляция пропускает.

Третье: взаимная информация устойчивее к выбросам.
Корреляция квадратично раздувается от экстремальных значений, взаимная информация — логарифмически, что делает её более стабильной в жирных хвостах.

Почему же рынок до сих пор использует корреляцию? Потому что корреляцию легко считать. В Excel есть функция CORREL. Взаимную информацию нужно оценивать через гистограммы или ядерные оценки плотности, что требует больше данных и вычислительных ресурсов. Но когда на кону ваш депозит, «сложно считать» — не аргумент.

Корреляция — это тень на стене пещеры

Талеб воюет не с формулой. Он воюет с ритуалом. Ритуал такой ,
взять сегрегированную дату, посчитать корреляцию, построить регрессию, показать R², запустить PCA, назвать фактор «g», «talent», «risk», «alpha», сделать вывод.

Большинство этих шагов валидны только при условиях, которые никто не проверяет:

линейность связи;
конечная дисперсия;
стабильная ковариационная матрица;
отсутствие ошибок измерения;
независимость от состояния (режима рынка);
отсутствие жирных хвостов;
случайная выборка.

В крипте нарушены все эти условия. Активы нелинейно зависят друг от друга (пороговые эффекты ликвидаций). Дисперсия бесконечна или близка к тому
(α < 2 для большинства криптоактивов). Корреляции зависят от режима
(боковик vs паника). Ошибки измерения повсеместны
(задержки оракулов, проскальзывание). Выборки неслучайны
(вы тестируете на исторических данных, которые включают специфические рыночные режимы).

В этих условиях корреляция превращается в число с научным запахом, но без научного содержания.

Корреляция не объясняет мир. Она объясняет, насколько ваш мир похож на линейную гауссову картинку. А крипта на эту картинку не похожа.

И теперь, когда вы в следующий раз увидите в презентации фонда
«Sharpe 3», «R² = 0.7», «некоррелированная альфа» или «диверсифицированный портфель с низкими корреляциями», — вы будете знать, что делать. Спросите: «А вы проверяли остатки на жирные хвосты? Вы считали взаимную информацию? Вы проверяли корреляции в подвыборках кризисных дней? Если нет — ваши цифры не имеют смысла».

Дисклеймер

Все упомянутые в статье названия компаний, торговых площадок, продуктов (включая, но не ограничиваясь: Binance) и имена физических лиц (включая, но не ограничиваясь: Нассим Николас Талеб) используются исключительно в информационных, образовательных и дискуссионных целях. Любые совпадения с реальными обстоятельствами являются случайными, но, как показывает практика, чрезвычайно показательными.

Все статистические данные, гипотетические сценарии и математические выкладки, представленные в статье, носят иллюстративный характер. Исторические примеры (включая, но не ограничиваясь: обсуждение корреляционных ловушек в социальных науках и финансах) приводятся в аналитическом контексте и не подразумевают, что описываемые в статье гипотетические события октября 2025 года являются достоверным отражением реальности. Академические исследования, цитируемые в тексте (включая, но не ограничиваясь: работы Нассима Талеба о корреляции, взаимной информации, распределениях с толстыми хвостами), используются для иллюстрации теоретических концепций и не подразумевают, что описываемые в них методологические выводы применялись или не применялись какой-либо конкретной организацией.

Если после прочтения вам захочется обратиться к юристу — вы имеете на это полное право. Но прежде чем подавать иск, перечитайте ещё раз этот дисклеймер. Если захочется пересчитать все свои корреляции через взаимную информацию — значит, статья свою задачу выполнила.

Ни один биржевой хомяк не пострадал. Но каждому из них стоило бы знать, что корреляция — это не связь, а тень на стене гауссовой пещеры.

Использованные источники

Если вы хотите самостоятельно ознакомиться с данными, на которые опирается статья:

Taleb, N. N. — «Fooled by Correlation: Common Misinterpretations in Social 'Science'», draft, March 2019.
Taleb, N. N. — «Fooled by Correlation» (видео), YouTube-канал N N Taleb’s Probability Questions. Доступно: [https://www.youtube.com/watch?v=o9Ac85xdjE4]
Taleb, N. N. — «Statistical Consequences of Fat Tails: Real World Preasymptotics, Epistemology, and Applications» — arXiv:2001.10488, 2020.

Chasetrust, 2026.

PLATTS DEEP DIVE: 14–15 мая 2026

2026-05-17T12:44:31.343Z

Сырьё, нефтепродукты и торговые книги крупных домов

17 мая 2026 | Время чтения: ~25-30 минут Для русско-язычной аудитории. Для контрагентов: ARS Trading Company-AZ LLC/Бритиш Петролеум Эксплорейшн (Сервисиз) Лимитед/УфаОйл ООО/Nord Axis LTD/Bellatrix Energy Limited LTD

14–15 мая рынок не перешёл в фазу нормализации. Корректнее говорить о другом: часть фьючерсных и спотовых сегментов уже отыграла наиболее острый военный шок, но физические потоки по-прежнему остаются разорванными по регионам, срокам поставки и качеству сырья. Именно поэтому в сырой нефти появились первые локальные признаки ослабления на ближнем конце кривой, тогда как по дизелю, авиакеросину и низкосернистому судовому топливу сохраняется повышенная напряжённость.

Главный вывод этих двух дней таков: говорить о полном развороте рынка преждевременно. В Северном море возник избыток ближайших баррелей, но ближневосточный рынок сернистой нефти остаётся жёстким. В Европе сохраняется премия по средним дистиллятам, в США остаётся структурный перекос между бензином, дизелем и авиакеросином, а в Азии крупные торговые дома продолжают концентрироваться на судовом топливе и ближневосточных сортах.

Сырая нефть: локальное ослабление в Атлантике и жёсткость на Ближнем Востоке

Северное море - избыток ближайших баррелей и локальное контангоНаиболее важный сигнал пришёл из Северного моря. Dated Brent на 15 мая оценивался на уровне +86.5 цента за баррель к полосе North Sea Dated Brent. Формально это восстановление по сравнению с –13.5 цента 8 мая. Однако сам рынок одновременно указывает на избыток ближайших грузов и наличие контанго на спотовой кривой. Иными словами, восстановление дифференциала есть, но оно ограничено навесом ближних объёмов.

Эта картина особенно хорошо видна по WTI Midland. 14 мая Glencore выставил два груза на условиях CIF Rotterdam: более близкий груз по +$2 за баррель к Dated Brent остался без покупателя, тогда как более дальний груз на окно 30 мая – 3 июня был поднят Vitol по +$2.60 за баррель.

15 мая ситуация повторилась:
Glencore снова выставил два груза WTI Midland по +$2 и +$2.70, и оба не нашли покупателя к закрытию. Это и есть практическое выражение контанго на ближнем конце: рынок не отказывается от сорта вообще, но не готов брать наиболее ранний объём на прежних уровнях.

Дополнительное давление создают альтернативные потоки — прежде всего CPC Blend и часть западноафриканских сортов.

Сам Platts прямо указывает, что эти баррели ограничивают потенциал роста североморских дифференциалов и усиливают избыток в prompt-сегменте. Следовательно, ослабление Северного моря — это не “медвежий рынок нефти вообще”, а результат концентрации слишком большого числа близких по качеству баррелей в одном временном окне.

Johan Sverdrup и североморский sour: премия заметно сузилась

Отдельного внимания заслуживает Johan Sverdrup. На 15 мая Platts оценивал груз FOB Mongstad всего в +$2.475 за баррель к полосе North Sea Dated Brent.

В комментариях рынка прямо сказано, что июньские грузы в sour-сегменте выглядят мягче, а сам рынок по Johan “довольно плоский”. Это резкое отличие от апрельской фазы, когда рынок платил практически за любой доступный североморский баррель.

Это означает, что рынок снова начал дифференцировать сорта внутри Атлантического бассейна. Он больше не рассматривает весь sour-комплекс как единый дефицитный класс. Сейчас он оценивает каждый сорт через сочетание срока прибытия, качества и конкуренции со стороны WAF, Guyana, CPC и американской нефти. Для торговли это принципиально: в таких условиях нельзя рассуждать категориями “покупать североморский sour вообще”; необходимо работать по конкретным сортам и конкретным датам.

Ближний Восток: жёсткий рынок сернистой нефти сохраняется

На этом фоне ближневосточный рынок выглядит существенно устойчивее. 15 мая cash Dubai и cash Oman были оценены на уровне +$10.33 за баррель к фьючерсам того же месяца. Премия по комплексу Dubai укреплялась уже четвёртую сессию подряд, а временной спред June–July Dubai futures вырос до $4.31 за баррель. Это важное отличие от Северного моря: на Ближнем Востоке рынок по-прежнему платит за ближайший баррель, а не дисконтирует его.

Характерна и структура заявок:

15 мая Trafigura выставляла заявку на Upper Zakum с погрузкой в июле по дисконту $6.40 за баррель к июльской официальной отпускной цене.
В тот же день в окне по Dubai прошла сделка Unipec → Vitol.
Из этого следует простой вывод: на Ближнем Востоке крупные дома не спорят с рынком о направлении, а распределяют риск между эталонным сортом и отдельными грузами с дисконтом к официальной цене. Эталонный рынок остаётся ликвидным и жёстким; выборочные сорта торгуются более избирательно.

Дизель: Средиземноморье по-прежнему выше Северо-Запада Европы

На 15 мая CIF Med ULSD 10 ppm оценивался в $1,247.5 за тонну, тогда как CIF NWE ULSD 10 ppm — в $1,226.5 за тонну. Разница составила $21 за тонну. Днём ранее спред был ещё шире — $25.25 за тонну. Следовательно, хотя крайняя волатильность уже осталась позади, географический перекос между Средиземноморьем и Северо-Западной Европой сохраняется.

Причина этого перекоса достаточно прозрачна. Северо-Западная Европа получает более значительный приток американского дизеля: только за неделю к 14 мая туда ожидалось 281.7 тыс. т, тогда как в Средиземноморье — лишь 20.3 тыс. т. В более широком месячном разрезе 1.434 млн т дизеля и газойля из США ожидалось к прибытию в Европу в мае. Это снижает напряжённость в NWE и одновременно удерживает Средиземноморье на более высоком уровне.

При этом европейские переработчики, по словам участников рынка, продолжают отдавать приоритет именно ULSD 10 ppm, а не 0.1% gasoil, поскольку маржа в сегменте более качественного дизельного топлива остаётся лучше. Это важный производственный сигнал: премия по EN590 держится не только из-за логистики, но и из-за поведения самих НПЗ.

Авиакеросин: Европа остаётся дорогим рынком

По авиакеросину Европа также сохраняет премиальную структуру. На 15 мая Jet FOB NWE оценивался в $1,313 за тонну, а Jet CIF NWE — в $1,341 за тонну. Это существенно выше большинства среднедистиллятных значений и подтверждает, что сегмент авиакеросина остаётся чувствительным к любым перебоям поставок.

С практической точки зрения это означает, что европейский рынок авиационного топлива всё ещё не вернулся к нейтральному состоянию. Он уже не выглядит столь паническим, как в момент первоначального шока, однако остаётся рынком, где покупатель готов переплачивать за надёжность поставки. Именно поэтому керосин сейчас лучше бензина отражает глобальную степень напряжённости: по нему быстрее всего видно, где рынок действительно испытывает нехватку гибкости.

Мазут и судовое топливо: перекос не в объёме, а в составе

Наиболее примечательная аномалия в европейском мазуте — перевёрнутый спред между 1% и 3.5% fuel oil. На 14 мая в Северо-Западной Европе 1% fuel oil стоил $601.75 за тонну, а 3.5% fuel oil — $610 за тонну. На 15 мая картина сохранилась: $625.75 против $632.75. То есть более низкосернистый продукт снова оценивался ниже более сернистого.

Причина этого перекоса — в структуре компонентов:

В материалах Platts прямо указано, что LSSR остаётся слишком дорогим для экономически эффективного смешения в пул низкосернистого судового топлива, тогда как среднесернистые компоненты в избытке. Следовательно, речь идёт не о простой нехватке мазута, а о несоответствии между доступными и необходимыми компонентами. Это важное различие: рынок искажается не абсолютным дефицитом, а дефицитом нужного качества.

США: структурный перекос между бензином, дизелем и авиакеросином

На 15 мая в Нью-Йоркской гавани CBOB оценивался на уровне 379.44 цента за галлон, RBOB — 385.59, ULSD — 407.34, тогда как jet — около 382.34 цента за галлон. Но важнее не абсолютные уровни, а относительная структура к биржевому эталону: jet оставался примерно на –23 цента за галлон к соответствующей привязке, тогда как ULSD был на +2 цента. Иными словами, керосин в США структурно слабее дизеля.

Ключ к этому перекосу — регуляторная нагрузка на моторные топлива. В расчёте “без пошлины и без обязательных примесей” дополнительная составляющая для бензинового груза в Нью-Йорке составляла 33.59–33.60 цента за галлон.
Это и есть тот самый регуляторный клин из обязательств по возобновляемому топливу, который искажает внутреннее соотношение между бензином, дизелем и авиакеросином. Поэтому американский рынок нельзя анализировать, глядя только на flat price: существенная часть деформации создаётся не физическим дефицитом, а нормативной конструкцией.

Для внешних рынков из этого следует вполне практический вывод. Пока дизель и бензин несут на себе повышенную регуляторную надбавку, американский авиакеросин остаётся относительно конкурентоспособным экспортным продуктом.
Именно поэтому разница между американским и европейским рынком по jet сейчас важнее для глобальной картины, чем многие локальные бензиновые колебания.

Азия: жёсткий рынок судового топлива

На 15 мая в Сингапуре Marine Fuel 0.5% оценивался на уровне $823.95 за тонну, тогда как HSFO 380 CST — $712.21 за тонну. Это высокий уровень для низкосернистого судового топлива, который подтверждает: именно сегмент бункеровки остаётся одним из наиболее напряжённых в регионе.

Дополнительное подтверждение дают действия крупных домов. В Сингапурском окне 15 мая Mercuria, Glencore, Mitsui и Gunvor активно выставляли заявки по низкосернистому судовому топливу в плотном ценовом диапазоне. Это означает, что крупные участники по-прежнему готовы платить за доступ к ближнему объёму. Следовательно, азиатский рынок бункеровки остаётся рынком дефицитной доступности, а не простого следования за нефтью.

Китай: политическая гибкость не отменяет слабой переработки

15 мая в Oilgram появилась новость о возможном смягчении китайских тарифов на американскую нефть. Формально это может открыть дорогу для возобновления закупок US crude. Однако почти одновременно материалы за
14 мая показывают совсем другую сторону китайского рынка: независимые НПЗ продолжают сокращать загрузку, поскольку переработка импортной нефти приносит убыток до 1,207 юаней за тонну, а запасы бензина и газойля в стране остаются выше средних уровней года.

Это важное ограничение для слишком оптимистичных интерпретаций. Даже если политический канал для американской нефти будет смягчён, это не означает автоматического роста китайского спроса. Пока переработка остаётся убыточной, а запасы высокими, независимые НПЗ не смогут выступать безусловным покупателем избыточных мировых баррелей.

Поэтому Китай в середине мая — это не столько двигатель роста, сколько фактор перераспределения потоков.

Западная Африка и Dangote

Западная Африка остаётся одним из ключевых внешних рынков для дизеля и бензина. По данным CAS, в мае туда уже поступило
1 млн т дизеля и газойля и 1.1 млн т бензина.
Наиболее крупным внешним поставщиком дизеля оставалась
Россия — 243 тыс. т. США поставили только 86 тыс. т, тогда как в апреле их объём был 171 тыс. т. Это означает, что западноафриканский рынок по-прежнему зависит от ограниченного круга внешних продавцов и способен поддерживать премию на продукт.

Особое значение имеет поведение Dangote. В мае завод не экспортировал дизель и бензин, тогда как в апреле вывез 403 тыс. т дизеля и 298 тыс. т бензина. Экспорт авиакеросина в мае сократился до 34 тыс. т против 458 тыс. т в апреле. Следовательно, Dangote пока нельзя рассматривать как стабильный стабилизирующий источник предложения. Напротив, его экспортная стратегия усиливает изменчивость регионального баланса.

Как действуют крупные торговые дома

Vitol в этих материалах выглядит как участник, который работает через наиболее ликвидные эталонные инструменты и старается концентрироваться на тех сегментах, где есть быстрый выход из позиции. Покупка частичного объёма Dubai у Unipec хорошо укладывается именно в такую логику: взять риск там, где эталонный рынок остаётся плотным и управляемым.

Trafigura, напротив, действует более избирательно.
Её заявка по Upper Zakum с существенным дисконтом к официальной цене указывает на ориентацию не на “рыночный взгляд вообще”, а на конкретный сорт, конкретную дату и конкретную скидку. Это типичная логика дома, который стремится получить преимущество в базе и сроке поставки, а не в абстрактном направлении цены.

Glencore в Северном море выглядит скорее как продавец избыточного prompt-риска. Два безуспешно предложенных груза WTI Midland на 15 мая — очень показательный эпизод: дом пытался разгрузить ближайший объём, но рынок уже не был готов его принять на прежних уровнях. Это не означает слабости компании; это означает точное понимание того, что именно
prompt-объём в Атлантике сейчас наиболее уязвим.

Уникальные случаи по регионам:
Европейский бензин, рынок держится на Западной Африке, а не на Америке

15 мая FOB AR Eurobob barge поднялся до $1,147.25 за тонну, а физическая баржевая цена закрылась на $1,178 за тонну. В самих комментариях рынка прямо сказано: поддержку даёт прежде всего Западная Африка, которая продолжает вытягивать баррели из Северо-Западной Европы и сжимать доступность неоксигенатного бензина. Одновременно обсуждение перехода США на E15 уже давило на настроение, но трейдеры подчёркивали, что перестройка американской инфраструктуры займёт время и это не убьёт трансатлантическое окно немедленно.

Это важный сдвиг в акцентах. Весенний рост европейского бензина теперь опирается не столько на американский дефицит, сколько на внешний спрос со стороны Западной Африки. Иначе говоря, если этот спрос ослабнет, бензиновая кривая в Европе быстро потеряет часть жёсткости. Если не ослабнет, рынок останется напряжённым даже при более мягком американском фоне.

Дизель в Европе: Северо-Запад мягче, Средиземноморье крепче

14 мая CIF NWE 10 ppm ULSD стоил $1,170.5 за тонну, тогда как CIF Med — $1,195.75. 15 мая оба значения выросли до $1,226.5 и $1,247.5 соответственно.
То есть разрыв между Средиземноморьем и Северо-Западной Европой сохранился и после роста рынка. Более того, в самой европейской газойлевой аналитике отмечено, что NWE 0.1% gasoil торгуется на фоне слабого спроса, а участники рынка предпочитают откладывать покупки из-за высоких flat-цен и крутой бэквордации.

Это означает, что проблема здесь не в нехватке продукта “вообще”, а в географии поставок и в структуре кривой. Северо-Западная Европа получает больший объём внешнего предложения и потому выглядит мягче. Средиземноморье остаётся дороже, потому что у него меньше запаса по импортной гибкости. Именно поэтому спред Med–NWE остаётся рабочим и его нельзя считать закрытой историей.

Нафта: рынок ослаб по времени, но не стал дешёвым

14 мая CIF NWE naphtha swap оценивался на уровне $870.50 за тонну. Спред май/июнь составлял $30 за тонну, а июнь/июль — $48. При этом сам Platts прямо писал о мягком контанго в физической структуре и о том, что в окне больше офферов, чем бидов. 15 мая flat-цена уже стояла выше — $908.75 за тонну, а июньский груз в котировке был $892 за тонну, что показывает: рынок по-прежнему различает ближний и более дальний материал.

Ещё важнее East-West spread между японской и европейской нафтой. 14 мая он держался на $53.5 за тонну, а это очень высокий уровень для нормального спокойного рынка. Из этого следует простой вывод: нафта в Европе уже не выглядит перегретой так, как в апреле, но и свободной она не стала. Участники рынка по-прежнему оценивают её через срок поставки и экспортную альтернативу, а не только через внутренний европейский спрос.

WTI Midland в Европе: ближайший груз хуже более дальнего

Самый чистый сигнал по нефти — это история с WTI Midland. 15 мая Glencore выставил два груза на условиях CIF Rotterdam: один на окно 29 мая – 2 июня по +$2 за баррель к Dated Brent, второй на 2–6 июня по +$2.70. Оба не нашли покупателя к закрытию.

В комментарии к этой ситуации Platts прямо говорит о
“steep contango along the spot curve”,
то есть о заметном контанго на спотовой кривой.

Экономический смысл здесь очевиден. Рынок не отказывается от WTI Midland как от сорта. Он отказывается платить прежнюю цену за самый ближний груз, если может дождаться более позднего окна. Это и есть классический признак избытка на ближнем конце. Для торговли это означает, что flat-price взгляд здесь вторичен. Первично — распределение баррелей по времени.

Johan Sverdrup и sour-комплекс: рынок перестал платить за всё подряд

На 15 мая Johan Sverdrup FOB Mongstad оценивался в +$2.475 за баррель к полосе North Sea Dated Brent, что на 8.5 цента ниже предыдущего дня. Одновременно в североморском sour-сегменте сами участники рынка говорили о слишком большом числе доступных грузов: WAF, Guyana, Johan Sverdrup, а также о том, что переработчики не спешат покупать. Отдельно отмечено, что сам рынок по Johan выглядит “pretty flat”.

Это важный момент для всей атлантической нефти. В апреле рынок был готов платить почти за любой доступный баррель, если он закрывал дефицит. В середине мая ситуация уже другая. Премия сохраняется, но рынок начал делить sour-сорта на более и менее нужные.
Следовательно, говорить о североморском sour как о едином дефицитном классе уже нельзя.

Американский бензин: книга заявок показывает желание выйти из риска

14 мая в окне по USGC Colonial A2 C30 одновременно стояли офферы от Vitol, ATMI, Valero, Citgo, BP, Trafigura, Phillips 66, Gunvor, Sunoco, USO и Aramco. Цены располагались в довольно узком диапазоне — примерно от –17.75 до –16.50 цента за галлон. С другой стороны книги стояли заявки Valero, Aramco, Trafigura, Phillips 66, BB Energy, Gunvor, Sunoco, BP, ExxonMobil на уровнях –19…–20 центов за галлон.

Так выглядит не рынок дефицита, а рынок распределения лишнего объёма. Когда в одном окне одновременно присутствует такая плотная группа продавцов и покупателей с минимальным ценовым разбросом, это значит, что основная борьба идёт не за “последний баррель”, а за то, кто именно и на каком уровне снимет с себя ближайший риск.
Это важный вывод из ордер-буков, американский бензин в середине мая — это не история паники, а история перенасыщенной книги.

Американский авиакеросин остаётся заметно слабее дизеля

14 мая в Нью-Йоркской гавани ULSD оценивался в 393.81 цента за галлон, тогда как jet — в 372.81, а low sulfur jet — в 373.81. Относительно биржевой привязки картина ещё нагляднее: jet торговался с дисконтом примерно –17.75 цента, тогда как ULSD оставался в плюсе +3.25 цента. Одновременно расчётная надбавка по обязательствам на бензиновый груз составляла 33.76–33.77 цента за галлон.

Это и есть тот структурный перекос, о котором имеет смысл писать отдельно. Американский рынок не просто дорогой или дешёвый. Он искажён регуляторной системой. Поэтому авиакеросин в США выглядит относительно слабее дизеля, и именно отсюда вырастает часть экспортной привлекательности американского jet для Европы.
Это не случайность и не локальный перекос недели.
Это результат нормативной конструкции.

Западная Африка: премии по дизелю остаются крайне высокими

15 мая STS Lome diesel оценивался на уровне $1,382 за тонну, то есть с премией $180 за тонну к ICE LSGO M1. FOB West Africa diesel стоил $1,397 за тонну, что соответствовало уже $200 за тонну к тому же эталону. При этом в самой сводке подчёркивается, что Dangote продаёт дизель с премией выше $200 за тонну к июньскому ICE LSGO, а общий рынок в регионе остаётся особенно жёстким именно по дизельной группе.

Это означает, что Западная Африка по-прежнему выступает внешним ценовым якорем для европейского и частично американского дизеля. Пока там сохраняются такие премии, экспортный спрос на средние дистилляты не исчезнет быстро. Следовательно, европейский дизельный рынок не может перейти в мягкое состояние просто потому, что у него высокие цены: внешний рынок всё ещё готов платить по этим ценам.

Dangote: не стабилизатор, а самостоятельный фактор волатильности

Ситуация вокруг Dangote заслуживает отдельного блока.
По данным на 15 мая, в мае дизель и газойль с завода вообще не экспортировались, тогда как экспорт jet/kerosene составлял лишь 34 тыс. т. Одновременно рынок сообщал, что завод продаёт дизель по очень высоким премиям и подал иск против государственной политики допуска импортного топлива. Иначе говоря, завод не сглаживает региональный дефицит, а действует как самостоятельный ценовой центр.

Для баланса рынка это важно по двум причинам. Во-первых, Западная Африка лишается ожидаемого внутреннего источника дешёвого продукта. Во-вторых, сам Dangote становится игроком, который может усиливать ценовую волатильность, а не снижать её. Поэтому учитывать его только как “новые мощности” уже недостаточно. Его нужно учитывать как нового ценового субъекта.

Европейский мазут и судовое топливо: проблема в составе сырья

14 мая в Северо-Западной Европе 1% fuel oil стоил $601.75 за тонну, а 3.5% fuel oil — $610. 15 мая ситуация сохранилась: $625.75 против $632.75. То есть более низкосернистый мазут стоил дешевле более сернистого. В отдельной комментарийной заметке по европейским компонентам Platts прямо указывает, что LSSR остаётся слишком дорогим для смешения в низкосернистый бункерный пул.

Отсюда следует важный вывод: искажение в европейском fuel oil-сегменте вызвано не простым дефицитом мазута, а несоответствием между доступными и нужными компонентами. Именно поэтому готовое низкосернистое судовое топливо может оставаться жёстким, тогда как промежуточные сернистые продукты не получают нормальной премии. Это структурная, а не случайная аномалия.

Заключение

14–15 мая не дали оснований говорить о развороте рынка в сторону устойчивого избытка. Они лишь показали, что первый шок начал расслаиваться по сегментам. В Северном море появился навес ближайших баррелей и локальное контанго. На Ближнем Востоке рынок сернистой нефти остаётся жёстким. В Европе средние дистилляты сохраняют премию, а рынок мазута остаётся искажённым из-за состава компонентов.
В США регуляторный механизм продолжает ломать привычное соотношение между бензином, дизелем и авиакеросином. В Азии сохраняется напряжённость в судовом топливе, тогда как Китай остаётся политически важным, но промышленно ограниченным игроком.

Именно поэтому рынок в середине мая следует читать не через общие формулы, а через различия между регионами, сортами, продуктами и сроками поставки. Сейчас основная стоимость возникает не в “направлении нефти вообще”, а в различиях между ближним и дальним баррелем, между эталонным и вторичным сортом, между Северо-Западной Европой и Средиземноморьем, между дизелем и авиакеросином, между физическим сегментом и биржевой кривой.

ДИСКЛЕЙМЕР И EULA

Материал подготовлен исключительно в информационных целях. Исходные данные, использованные в анализе, являются интеллектуальной собственностью S&P Global Platts, а также могут включать сведения из MOC, CAS и сообщений участников рынка. Автор не даёт поручений на покупку или продажу финансовых инструментов, не сопровождает позиции читателей и не несёт ответственности за возможные убытки. Полнота и точность исходных данных не гарантированы. Торговля товарными деривативами сопряжена с риском полной потери капитала. Если вы не готовы к такому исходу — пожалуйста, не торгуйте.

Права на контент
Визуальные элементы, графики, сводные таблицы, «слайсы» и аналитические выводы, представленные в этом материале, являются результатом авторской переработки и принадлежат [CHASETRUSTCHANNEL].
Данные S&P Global Platts, лежащие в основе анализа, использованы на условиях подписки и остаются собственностью S&P Global Inc. или её аффилированных лиц. Копирование, воспроизведение или коммерческое использование слайсов и авторского текста без письменного разрешения правообладателя запрещено. Цитирование с указанием активной гиперссылки на первоисточник допускается. Продолжая чтение, вы соглашаетесь с условиями настоящего соглашения.

Центральная предельная ложь: Как учебник статистики убил портфель Societe Generale и публику

2026-05-15T12:27:44.353Z

Акт I. «Волшебная таблетка», которую проглотил весь рынок

3 мая 2021 года. На YouTube-канале «N N Taleb’s Probability Questions»
выходит видео под названием
«MINI-LESSON 4: CLT, The Central Limit Theorem, a nontechnical presentation». Никакой математики, никаких формул. Просто пожилой ливанец в очередной раз пытается объяснить рынку, почему он идиот =)).

Талеб говорит о Центральной Предельной Теореме — ЦПТ, она же CLT. Звучит как скучная университетская лекция. Но не обманывайтесь: перед вами — история величайшего статистического надувательства современности.

Вот как это работает. Учебник говорит:

«Если сложить много независимых случайных величин с конечной дисперсией, их сумма стремится к нормальному распределению».

Простая, красивая, математически корректная теорема. Но рынок услышал другое:

«Если данных много, всё — нормальное распределение. Можно использовать среднее, стандартное отклонение, p-value, коэффициент Шарпа. Excel всё посчитает».

И понеслось. Экономисты, психологи, финансисты, риск-менеджеры — все подсели на гауссову иглу. Талеб в описании видео прямо издевается над этим: CLT позволяет даже «ignorant economists and psychologists» пользоваться готовыми гауссовыми рецептами. Не нужно думать. Не нужно разбираться в природе данных. Достаточно нажать кнопку — и ваш риск-отчёт готов.

Парадокс в том, что сама теорема верна. Но есть нюанс, который все забыли. И этот нюанс стоит миллиарды.

Для трейдера. Дисперсия — это мера того, насколько сильно доходность актива может отклониться от среднего. Если актив «нормальный» — дисперсия конечна: одна акция не вырастет в тысячу раз за день. Если актив из Экстремистана — одно движение на минус 36% ломает всю картину целиком. Ваш год торговли в боковике становится статистическим шумом. В этот момент дисперсия перестаёт быть конечной, а ЦПТ — рабочей. Вы входите в зону, где математика говорит: «Здесь нормальное распределение не живёт».

Акт II. Условие, которое никто не проверяет

Талеб бьёт в самое яблочко. ЦПТ — это не универсальный закон природы. Это математическое утверждение с жёсткими условиями. И первое из них:

Конечная дисперсия.

Формально: Var(X) = σ² < ∞. На человеческом: разброс данных не должен улетать в бесконечность. Одно наблюдение не должно доминировать над всей суммой.

В мире роста людей, ошибок измерений, подбрасывания монетки — дисперсия конечна. Один очень высокий человек не изменит средний рост страны. Одна очень длинная серия орлов не сломает распределение.
Это Медиокристан — страна, где ЦПТ работает.

Но теперь — внимание. Переводим взгляд на крипту. Цена биткоина. Объём ликвидаций. Доходность стратегий. Волатильность. Здесь одно событие — падение на 36% за день — переписывает всю статистику. Месяц торговли в боковике может быть перечёркнут одним часом.
Это Экстремистан — страна жирных хвостов.

В Экстремистане дисперсия может быть бесконечной. Не «большой», не «сложно посчитать» — математически бесконечной. И когда дисперсия бесконечна, ЦПТ не работает.

Сумма ваших наблюдений в этом случае сходится не к нормальному, а к так называемому устойчивому распределению — совершенно другому зверю, с которым не работают ни Excel, ни стандартные учебники, ни, что критичнее, риск-движки вашей биржи.

Как понять, где вы находитесь. Задайте себе три вопроса.
Первый: может ли одно-единственное событие переписать всю вашу торговую статистику? Если да — вы в Экстремистане.
Второй: если вы добавите в выборку ещё сто дней, средняя волатильность сильно изменится? Если да — вы в Экстремистане.
Третий: случались ли у вашего актива движения, которые модель называла «невозможными»? Если да — вы уже там.
Всё, что вам нужно знать о своём рынке, лежит в ответах на эти три вопроса.

Акт III. Почему «много данных» не спасает

Наивная статистика говорит:

«Возьми большую выборку — и всё стабилизируется. Закон больших чисел. Чем больше данных, тем точнее среднее».

Талеб говорит: не всегда.

В тонких хвостах (Медиокристан) увеличение выборки быстро помогает. Шум сглаживается, экстремумы не доминируют, среднее стабилизируется, колокол рисуется.

Но в жирных хвостах (Экстремистан) добавление новых данных может не «успокоить» картину, а наоборот — принести новый экстремум, который перепишет всё среднее. Вы думаете, что 1000 дней — это много. Но приходит день 1001-й — и он весит больше, чем предыдущая тысяча.

Именно поэтому Талеб говорит о laws of medium numbers — законах средних чисел. Реальный мир не живёт в n = 1 (единичное наблюдение) и не живёт в n = ∞ (бесконечность, где асимптотики работают). Он живёт между ними.
У вас 90 дней, 365 дней, 10 лет, один кризис, два кризиса — и всё.

И вот формула, которую должен выучить каждый трейдер/инвестор:

Центральная предельная теорема — это обещание, которое исполняется на бесконечности. Но margin call приходит сегодня.

Для трейдера. Представьте, что вы замерили дневную волатильность биткоина за последние 200 дней. Допустим, получилось 2%. Вы думаете: «200 дней — это солидная выборка, можно верить цифрам». Но в мире жирных хвостов это не так. Одна свеча на минус 36% пересчитывает всю историю: волатильность задним числом становится не 2%, а 5–6%. Это называется медленная сходимость. Среднее не успокаивается даже на больших выборках, если хвосты толстые. Вы принимаете решение на основе цифры, которая завтра окажется ложью.

Акт IV. Дело Société Générale, или Трейдер на ручнике

Если вы думаете, что проблема «гауссовой слепоты» — это всего лишь ошибка в Excel, которую можно списать на кризис, то это фантастика.
Эта иллюзия способна взорвать отдельно взятый банк изнутри — руками одного-единственного парня, который просто знал, куда смотреть не будут.

Январь 2008 года. Франция. Один из старейших банков Европы,
Société Générale (SG), заявляет об убытке в 4.9 миллиарда евро
(больше $7 миллиардов на тот момент). Это только прямой убыток.
Чтобы закрыть позиции, банку пришлось экстренно распродавать позиции номинальным объёмом около 50 миллиардов евро (более $73 миллиардов тогда). Три дня рынок лихорадило, пока SG в тихой панике сливал эти позиции, молясь, чтобы никто не заметил.

Причина? Не хедж-фонд. Не обвал рынка. Один трейдер.

Кто такой Жером Кервьель?

Жером Кервьель, на тот момент ему было 31. Не выпускник элитного вуза, не гений с математической кафедры. Его университетские преподаватели описывали его как «студента, которого нечем выделить». Старший менеджер SG позже и вовсе назовёт его «ментально слабым».

С 2000 по 2005 год Кервьель проработал в бэк-офисе и мидл-офисе Société Générale. Он не просто знал, как работают внутренние системы контроля, он сам участвовал в их настройке. В 2005 году его повысили до трейдера в отдел Delta One, и с этого момента он начал методично применять знания против собственного работодателя.

Лудомания? Нет. Математический фокус.

Ключ к пониманию схемы лежит в том, что именно меряли системы риск-менеджмента SG.

Банк использовал стандартный VaR (Value-at-Risk), построенный на гауссовых предположениях. Каждый вечер система проверяла позиции: она вычисляла дельту портфеля — суммарную чувствительность к движению рынка — и сравнивала её с VaR-лимитами. Если дельта росла, горел красный свет.

Кервьель знал это. Его метод был изящен в своей простоте: он открывал огромную направленную позицию (ставя на рост европейских индексов), а затем создавал фиктивную сделку в противоположную сторону — fake forward trade на такую же сумму, но с вымышленным контрагентом. Система видела две компенсирующие сделки и вычисляла «дельта = ноль». Риск — ноль.
Тревог — ноль. Все супер! Гений!

Перед датой подтверждения (клиринга) фиктивной сделки он откатывал её и заменял новой — так называемый rolling forward. Фиктивный контрагент исчезал, реальная позиция оставалась. С каждым месяцем ставки росли.

Этот трюк работал только потому, что система проверяла дельту, а не факт существования контрагента. VaR-модель, воспитанная на гауссовой логике, измеряла чувствительность к рыночным движениям, но не задавала вопроса:
«А реальна ли эта сделка вообще?».
Одна непроверенная переменная — и вся конструкция рушится.

Красные флаги, которые были проигнорированы

История Кервьеля — не только про математическую дыру. Это хроника системного игнорирования тревожных сигналов:

Ноябрь 2007 года. Биржа Eurex замечает аномалии в сделках Кервьеля и направляет в SG официальный запрос. Банк отвечает: «Повышенная волатильность требует дополнительного хеджирования». Запрос закрыт.

Конец декабря 2007 года. Кервьель имеет прибыль в €1.4–1.6 миллиарда на своих скрытых позициях.

Позже он скажет следователям:
«Я не могу поверить, что мои начальники не понимали объёмов, которыми я оперирую. Невозможно генерировать такую прибыль с маленьких позиций» =))).

18 января 2008 года. Срабатывает ещё одна тревога. Но уже поздно. Рынки разворачиваются, и прибыль в €1.4 миллиарда превращается в убыток в €4.9 миллиарда за несколько дней.

Здесь и проявляется вся трагикомедия: пока Кервьель генерировал прибыль, его начальники закрывали глаза на превышения лимитов.

«Если бы эту схему раскрыли в ноябре, когда он ещё был в плюсе, его бы просто уволили, и мы бы никогда не услышали этой истории», — сказал позже французский чиновник, близкий к расследованию.

Сколько потеряли и кто виноват

Цена вопроса — €4.9 миллиарда ($7.18 миллиарда), крупнейший убыток от действий одного трейдера в истории на тот момент. Плюс экстренная распродажа позиций на €50 миллиардов, которая могла обрушить рынки, если бы информацию не удержали в секрете.

Кервьель получил 5 лет (3 реально), позже ещё и гражданский иск на возврат всех €4.9 миллиарда — «гражданский смертный приговор» по выражению его адвоката.

Но что получил банк? Внутреннее расследование признало, что SG проигнорировал 75 красных флагов. Банковская комиссия Франции оштрафовала банк на €4 миллиона за провал контроля. Двое прямых руководителей Кервьеля были уволены. Глава банка Даниэль Бутон ушёл в отставку, назвав Кервьеля «злым гением», чьи действия почти уничтожили 148-летний банк.

Но главное признание пришло от Кристофа Мианне, главы глобального отдела акций и деривативов SG.

Который сказал буквально следующее:
«Он знал в совершенстве, как спрятать позиции с помощью фиктивных транзакций. С точки зрения VaR-теста и дельты на конец дня — позиция показывала ноль. Он был очень умён, но это не оправдание, потому что мы должны были быть умнее».

Мы должны были быть умнее. Это не слова трейдера-неудачника. Это признание топ-менеджера в том, что их математические модели видели только то, для чего были спроектированы: гауссову нормальность. А человек, который знал про это слепое пятно, просто обошёл систему по кривой.

При чём здесь ЦПТ и Гаусс

Схема Кервьеля — идеальная иллюстрация того, как работает «гауссово мышление» в реальном мире. Системы риск-менеджмента Société Générale — VaR, дельта-тесты, стресс-сценарии — были построены на предположении, что рынок подчиняется нормальному распределению.

Они считали сигмы и коридоры. А один парень из бэк-офиса просто создал фиктивную сделку, которая превращала сигму в ноль. И пока дельта по отчетам была нулевой, никто не задавал вопросов.

Урок Кервьеля не в том, что «один парень может взорвать банк». Урок в том, что даже самая сложная математическая модель слепа к тому, для чего её не программировали. ЦПТ не спасла Société Générale, потому что проблема была не в рыночном риске, а в операционном — в том, что модель принимала на веру входящие данные.

Ровно то же самое произошло и 10 октября 2025 года. Биржевые движки принимали на веру, что волатильность актива — 2.24% годовых, что цена всегда будет в разумных рамках, а оракулы не отключатся. Это та же самая вера в нормальность — просто в других декорациях.

Акт V. Почему ваша интуиция — ваш враг

ЦПТ создаёт у трейдера ложное чувство контроля.
P.S. Также мы писали про жирные хвосты и STDvsMAD
Вот как это работает в голове:

«Я собрал данные за 200 дней. Посчитал среднюю волатильность — 2% в день. Значит, движение на 10% — это пять сигм, почти невозможно. Я могу взять плечо 10x и спать спокойно».

Но это ошибка. Потому что в жирных хвостах:

Среднее нестабильно. Один экстремальный день переписывает всё.
Стандартное отклонение не существует. Если дисперсия бесконечна, STD — это величина, которая не определена. Вы считаете то, чего нет.
Сигмы не работают. В нормальном распределении 5 сигм — редкость. В жирных хвостах — вторник.
Выборка обманчива. 200 спокойных дней не «доказывают стабильность», а просто означают, что хвост ещё не пришёл.

Талеб формулирует это так:

CLT — это не разрешение превращать реальность в колокол. Это только указание, когда колокол имеет право появиться.

Акт VI. Формула, которую никто не учитывал.

Классическая запись ЦПТ выглядит так:

ЦПТ-ФОРМУЛА

Упростим: если у вас есть n наблюдений с конечным средним μ и конечной дисперсией σ², то нормированное среднее стремится к стандартному нормальному распределению.

Но в крипте нарушено условие: σ² может быть бесконечной. Когда дисперсия бесконечна, эта формула — просто набор символов. Распределение с бесконечной дисперсией сходится не к нормальному, а к устойчивому распределению (stable distribution) с параметром α < 2.

Разница:

Нормальное распределение (α = 2): хвост умирает быстро, экстремумы почти невозможны.
Устойчивое распределение (α < 2): хвост умирает медленно, экстремумы рулят.

Крипта, по разным оценкам, имеет α около 1.3–1.7. Это даже не «пограничный случай», это чистый Экстремистан. И применение ЦПТ здесь — не приближение, а систематическая ошибка.

В своей книге «Statistical Consequences of Fat Tails» Талеб пишет прямо:

«Switching from thin tailed to fat tailed distributions requires more than "changing the color of the dress". For exponent α < 2, standard deviation does not exist as a finite quantity. Only mean absolute deviation does.»

Вы слышите?))) Стандартное отклонение не существует.
А Sharpe ratio, Sortino ratio, Value-at-Risk — все эти метрики, которые вам показывают в презентациях, — построены на стандартном отклонении. Они считают величину, которая в Экстремистане не определена. Это как считать средний курс биткоина за 2010 год по графикам 2025-го.
Результат будет. Только он ничего не значит.

Как оценить свою альфу (α) без диссертации. Возьмите дневные доходности за три-пять лет. Посчитайте, сколько раз цена двигалась сильнее, чем на четыре стандартных отклонения. В нормальном мире такое событие — один раз за несколько десятков тысяч дней. Если у вас таких дней пять-десять за год — всё, Гаусс отменяется. Ваша α почти наверняка ниже двух, а стандартное отклонение не описывает реальный риск. Вы оперируете величиной, которая в вашем мире не существует.

Акт VII. «Ignorant economists and psychologists» кто виноват

Талеб не стесняется в выражениях. В описании видео он прямо говорит: CLT позволяет даже «ignorant economists and psychologists» пользоваться готовыми гауссовыми рецептами.
P.S. можете ознакомиться с нашей статьей про жирные хвосты о которых писал Талеб.

Что это значит для трейдера? Что индустрия заполнена людьми, которые:

Никогда не проверяли, конечна ли дисперсия у актива, которым торгуют.
Никогда не считали MAD, только STD.
Никогда не смотрели на хвосты распределения.
Искренне верят, что «большая выборка всё исправит».
Используют Sharpe ratio как главный показатель качества, не понимая, что он построен на несуществующей метрике.

Это не злой умысел. Это статистическая лень, возведённая в индустриальный стандарт.

Акт VIII. Вернемся к крипте и вспомним еще раз , как это убило хомяков 10 октября 2025 года

Разберём, как именно гауссова иллюзия сработала в день X.
P.S. У нас есть статья про это событие

Риск-движки бирж построены на ЦПТ.

Биржи считают волатильность через стандартное отклонение. Строят коридоры ликвидаций, предполагая, что дневные движения биткоина распределены нормально. Устанавливают уровни Haircut с оглядкой на «сигмы» — те самые, которые в учебнике означают «редкость события»

В гауссовом мире падение на 36% — это «невозможно»

В 2025 году годовая волатильность биткоина была 2.24% — исторический минимум. Дневная сигма — примерно 0.12%. Падение на 36% — это 300 дневных сигм. В нормальном распределении событие 300 сигм — это реже, чем число частиц во Вселенной. Буквально «никогда».

Но крипта не живёт в гауссовом мире.

В Экстремистане падения на 20–40% случаются регулярно. Это не «чёрные лебеди», это обычные качки жирного хвоста. Просто распределение не нормальное, дисперсия не конечна, и ЦПТ не даёт сходимости к Гауссу.

Биржевой движок ломается.

Когда рынок улетает на 36%, риск-движок говорит: «Так не бывает. Это ошибка данных. Держим старую "справедливую цену"». Оракул не обновляется. Haircut не пересчитывается. А цена уже в аду. Результат: хомяки видят, что их позиции ещё «живы» по внутренней цене биржи, но на самом деле уже трупы.

Каскад.

Потом кто-то нажимает кнопку, оракул догоняет реальность, и всё схлопывается одновременно. Haircut, ADL, Cross Inventory — все механизмы, спроектированные для «нормальной» волатильности, срабатывают каскадно. $19 миллиардов ликвидаций за день. И это только то, что попало в отчёты.

Эпилог. Молитва к Гауссу не спасёт=)))

Талеб заканчивает простой мыслью: вы можете продолжать молиться на ЦПТ, использовать нормальное распределение и считать сигмы. Но если ваш актив живёт в Экстремистане, рано или поздно вы столкнётесь с движением, которого «не может быть».

И тогда риск-менеджер из какого-нибудь тир1-банка скажет: «Это было событие 25 сигм, никто не мог предвидеть». Но это неправда. Предвидеть можно было. Достаточно было:

Перестать применять ЦПТ там, где она не работает.
Начать считать MAD вместо STD.
Смотреть на хвосты, а не на среднее.
Помнить, что дисперсия в крипте может быть бесконечна.

Формула выживания в одной строке:

Центральная предельная теорема не превращает реальность в колокол.
Она только говорит, когда колокол имеет право появиться.
В крипте — не имеет.

Дисклеймер

Все упомянутые в статье названия компаний, торговых площадок, продуктов (включая, но не ограничиваясь: Société Générale, Binance, Eurex) и имена физических лиц (включая, но не ограничиваясь: Нассим Николас Талеб, Жером Кервьель, Даниэль Бутон, Кристоф Мианне) используются исключительно в информационных, образовательных и дискуссионных целях. Любые совпадения с реальными обстоятельствами являются случайными, но, как показывает практика, чрезвычайно показательными.

Все статистические данные, гипотетические сценарии и математические выкладки, представленные в статье, носят иллюстративный характер. Исторические примеры (включая, но не ограничиваясь: дело Société Générale и Жерома Кервьеля в 2008 году) приводятся в хронологическом и аналитическом контексте и не подразумевают, что описываемые в статье гипотетические события октября 2025 года являются достоверным отражением реальности. Академические исследования, цитируемые в тексте (включая, но не ограничиваясь: работы Талеба о распределениях с толстыми хвостами и Центральной предельной теореме), используются для иллюстрации теоретических концепций и не подразумевают, что описываемые в них методологические выводы применялись или не применялись какой-либо конкретной организацией.

Если после прочтения вам захочется обратиться к юристу — вы имеете на это полное право. Но прежде чем подавать иск, перечитайте ещё раз этот дисклеймер. Если захочется пересмотреть свои статистические модели и перестать молиться на Гаусса — значит, статья свою задачу выполнила.

Ни один биржевой хомяк не пострадал. Но каждому из них стоило бы знать, в какой стране он живёт — в Медиокристане или в Экстремистане.

Использованные источники

Если вы хотите самостоятельно ознакомиться с данными, на которые опирается статья:

Taleb, N. N. [MINI-LESSON 4: CLT, The Central Limit Theorem, a nontechnical presentation] — видео на YouTube-канале «N N Taleb’s Probability Questions», 3 мая 2021. Доступно: [https://www.youtube.com/watch?v=bfM9efdStN8]
Taleb, N. N. Statistical Consequences of Fat Tails: Real World Preasymptotics, Epistemology, and Applications — arXiv:2001.10488, 2020. Доступно: [https://arxiv.org/abs/2001.10488]
Goldstein, D. G. & Taleb, N. N. We Don't Quite Know What We are Talking About When We Talk About Volatility — Journal of Portfolio Management, Vol. 33, No. 4, 2007. Доступно на SSRN: [https://ssrn.com/abstract=970480]
K33 Research — данные о волатильности биткоина за 2025 год.
Материалы по делу Société Générale 2008 года (The New York Times, 5 февраля 2008; The Globe and Mail, 1 февраля 2008; Risk.net, 24 января 2008; France 24, 24 октября 2012; East Bay Times, 28 января 2008; Washington Post, 25 января 2008).

Chasetrust, 2026.

Как стандартное отклонение убило ваш портфель 10/10: урок Талеба, который никто не выучил

2026-05-11T16:41:36.808Z

Расследование о том, почему каждый третий игрок путает «волатильность» с «обычным движением», как одна когнитивная ошибка породила величайшие финансовые катастрофы современности и почему 10 октября 2025 года ваш риск-менеджер солгал вам, сам того не зная.

Дисклеймер: Всё написанное ниже — художественная реконструкция, метафора, аналитический памфлет и плод воспалённого воображения автора. Любые совпадения с реальными биржами, оракулами, движками ликвидаций, фамилиями трейдеров, названиями криптопроектов и государственных долговых обязательств — случайны, но, чёрт возьми, показательны. Данная статья не является инвестиционной рекомендацией и уж тем более — призывом к действию. Если после прочтения вам захочется пересчитать все свои риски через MAD — вы на верном пути. Если захочется написать на меня иск — перечитайте эту строку ещё раз. Ни один хомяк не пострадал... хотя мог бы. И да, всё это — вымысел. Просто мир так странно устроен, что вымысел иногда оказывается точнее официальных отчётов.

Акт I. Слово, которое всех обмануло

Откроем видео. Талеб, как всегда без галстука, говорит в камеру простую вещь: «Стандартное отклонение — это не то, что вы думаете».

Казалось бы — детский сад, статистика для первого курса. Но Талеб роет глубже. Он утверждает, что 99% людей, включая профессиональных финансистов, слышат "standard deviation", а представляют себе mean absolute deviation — среднее абсолютное отклонение.

Это не опечатка. Это когнитивная подмена, которую Taleb и Goldstein зафиксировали ещё в 2007 году в статье «We Don't Quite Know What We are Talking About When We Talk About Volatility». Они опросили профессиональных финансистов — не студентов, не домохозяек, а людей, которые ежедневно принимают решения на миллиарды долларов. Результат оказался убийственным: подавляющее большинство из них, глядя на график волатильности, интерпретировали standard deviation как mean absolute deviation. И ошибались систематически.

Перевод на криптоязык: когда вам говорят, что биток «ходит на 2% в день», вы думаете о среднем движении. Но ваш брокер, биржа и риск-движок считают совсем другое. И эта разница — не академическая мелочь. Это разница между «я контролирую риск» и «меня только что ликвидировали».

Акт II. Квадрат, который всё взорвал

Mean absolute deviation (MAD) — честная, интуитивная метрика:

Берём все отклонения от среднего, отбрасываем знак минус, усредняем. Вопрос: «насколько далеко в среднем цена уходит от центра?»

Standard deviation (STD) — зверь другого рода:

Берём отклонения, возводим в квадрат, усредняем квадраты, потом извлекаем корень.

Разница не косметическая. Квадрат делает метрику нелинейной: отклонение в 2 единицы весит 4, а отклонение в 10 — уже 100. Один экстремальный выброс начинает доминировать над всей выборкой — как маркет-мейкер над стаканом в 4 утра.

Талеб приводит пример: пять движений цены — −23, 7, −3, 20, −1.
Стандартное отклонение (root mean square) ≈ 15.7.
А среднее абсолютное отклонение (MAD) ≈ 10.8. Это две разные вселенные.
Но термин «standard deviation» звучит так, будто это «обычное, стандартное отклонение».

Исторически эта метрика называлась честнее: root mean square error. А потом маркетологи от статистики переименовали её в «стандартное отклонение» — и мозг человека начал автоматически подменять одно понятие другим. Taleb и Goldstein пишут прямо:

«The mental substitution of the two measures is consequential for decision making and the perception of market variability.»

Ментальная подмена. Не ошибка в расчётах. Не недостаток образования. Просто ваш мозг, столкнувшись со сложным понятием «корень из среднего квадрата отклонений», услужливо подставляет вместо него простое — «среднее отклонение». И вы даже не замечаете подлога.

Акт III. Goldman Sachs, UBS и швейцарский франк: история учит, но никто не учится

Прежде чем перейти к крипте и октябрю 2025-го, давайте посмотрим, как эта ошибка убивала в традиционных финансах. Там, где «взрослые дяди» в костюмах за десять тысяч долларов.

Случай первый: Goldman Sachs и «25 сигм подряд».

Август 2007 года. Мировой финансовый кризис только начинается. Дэвид Виниар, финансовый директор Goldman Sachs, выступает перед акционерами и произносит фразу, которая войдёт в учебники — но не те, которыми стоит гордиться:

«We were seeing things that were 25 standard deviation moves, several days in a row.»

«Мы наблюдали 25-сигма события несколько дней подряд».

Теперь маленькая справка. В нормальном распределении событие на 25 стандартных отклонений от среднего — это... как бы помягче выразиться... ожидаемая частота: один раз за период, в 10 раз превышающий количество частиц во Вселенной. Не за всю историю человечества. Не за время существования Земли. Больше, чем частиц во всей известной нам Вселенной.

И такие события, по словам финансового директора Goldman Sachs, происходили несколько дней подряд.

Что на самом деле произошло? Виниар и его риск-менеджеры использовали модель, основанную на гауссовом распределении (standard deviation), чтобы оценить вероятность экстремальных движений. Модель сказала: «так не бывает». А рынок сказал: «подержи мой кофе-макиато». На самом деле хвосты распределения были жирными, и события, которые Gaussian-модель считала «невозможными», происходили регулярно. Просто меряли не тем инструментом.

Случай второй: UBS и «29 сигм» ценой в $2 миллиарда.

2011 год. Трейдер UBS Квеку Адоболи теряет $2 миллиарда на несанкционированных сделках. После crunching the numbers аналитики заключают: потеря $2 миллиардов была событием на 29 стандартных отклонений.

29 сигм. По гауссовой модели это не «редко». Это «выйди из комнаты и никогда не возвращайся». Но это случилось. И не где-нибудь, а в банке, который имел все ресурсы для «правильного» риск-менеджмента.

Случай третий: швейцарский франк и «20+ сигм».

15 января 2015 года. Швейцарский национальный банк неожиданно отменяет привязку франка к евро. Курс взлетает на 30% за минуты. Харви Шварц, финансовый директор Goldman Sachs (да, опять они), комментирует:

«Something like a 20-plus standard deviation move.»

Проблема? Шварц основывал свою оценку на трёхлетней истории, в течение которой франк был жёстко привязан к евро и демонстрировал волатильность около 2%. Но до этого франк был значительно более волатильным. Модель, построенная на коротком «спокойном» периоде, дала оценку STD в 2% — и 30-процентное движение автоматически превратилось в «20+ сигм». Если бы использовали MAD на более длинной истории — или хотя бы учли до-привязочную волатильность, — никаких «20 сигм» не было бы. Было бы «неприятно, но ожидаемо».

Что объединяет все три случая? Не просто использование стандартного отклонения. А слепая вера в то, что STD измеряет «обычный риск», тогда как на самом деле она измеряет совсем другое. Эта вера убила не одну сотню миллиардов долларов в 2008-м, утопила UBS в 2011-м и застала врасплох валютный рынок в 2015-м. Цена одной когнитивной ошибки — десятилетия финансовых катастроф.

Акт IV. Биткоин, который «ходит на 2% в день»

Теперь — ближе к телу. К нашему телу. К крипте.

Возьмём трейдера. Он говорит:

«Биток в среднем ходит на 2% в день».

Что он имеет в виду? Mean absolute daily move ≈ 2%. То есть если сложить все дневные движения по модулю и усреднить — получится 2%. Это его живой, тактильный опыт рынка. Он его чувствует кожей.

А теперь вопрос: какая у него годовая волатильность?

Большинство (включая тех, кто пишет риск-репорты для крипто-фондов) сделает так: 2% × √365 ≈ 2% × 19.1 ≈ 38.2% — годовая сигма.

Но это ошибка. Потому что 2% — это MAD, а не STD. Чтобы перевести MAD в STD, нужно умножить на √(π/2) ≈ 1.253:

STD ≈ 2% × 1.253 ≈ 2.506%

И тогда годовая волатильность: 2.506% × √365 ≈ 47.9%

Разница — почти 10 процентных пунктов годовых, или 25% относительной ошибки. Вот она, та самая «недооценка на четверть», о которой Taleb с Goldstein писали ещё в 2007-м.

В жирных хвостах ошибка достигает 90%:

«In some fat tailed markets the underestimation can be up to 90%.» (Goldstein & Taleb, 2007)

Девяносто процентов. Не досчитались почти вдвое. Риск-менеджер, вооружённый STD на нормальном распределении, занизил хвостовой риск на величину, сопоставимую с самим риском. Поздравляю, он только что стал спонсором каскада ликвидаций.

Акт V. 10 октября 2025: день, когда MAD и STD столкнулись в реальном времени

Теперь сошьём это с октябрьским сценарием. Что мы знаем о том дне из открытых данных?

Факты:

За один день было ликвидировано $19 миллиардов плечевых позиций.
При этом годовая волатильность биткоина в 2025 году составила рекордно низкие 2.24% — исторический минимум с 2012 года, когда она была 7.58%.
Каскад ликвидаций, отключенные оракулы, ADL, Haircut, кросс-инвентари — всё как мы описывали в «Синтетической смерти 10/10».

А теперь — внимание. Эта цифра 2.24% — что это? С вероятностью 99% это standard deviation, потому что именно STD используется в академических и индустриальных расчётах волатильности.

Если так, то:

MAD для биткоина в 2025 году составлял примерно 2.24% / 1.253 ≈ 1.79%.
Средний трейдер чувствовал рынок как «биток ходит примерно на 1.8% в день».
Но риск-движки бирж, построенные на STD, обсчитывали его позиции исходя из 2.24% дневной сигмы.
А в день 10/10 рынок по альтам двинулся минимум на 36%.

Сколько сигм в нормальном распределении — это 36% при дневной сигме 2.24%? 36% / 2.24% ≈ 16 сигм.

Шестнадцать сигм. Это «невозможно» в гауссовом мире. Но в мире крипты это произошло. Потому что крипта живёт в Экстремистане.

Когда биржа говорит «мы используем справедливую цену по своему оракулу» — это и есть та самая подмена. Внутренний оракул Binance пересчитывал «справедливую цену» через STD-подобные метрики. Если этот механизм хотя бы частично опирался на стандартное отклонение вместо MAD — он систематически занижал вероятность экстремального каскада.

А когда USDe депегнул — квадратичный эффект STD раздул волатильность так, что движок начал стричь плечи с опозданием и неадекватной силой. То же самое, что случилось с Goldman Sachs в 2007-м, UBS в 2011-м и швейцарским франком в 2015-м. История повторилась — просто на этот раз в декорациях крипто-казино.

Акт VI. Почему это убило хомяков (техническая часть)

Вот детализация:

Риск-движки бирж используют STD в предположении нормальности. Они строят коридоры ликвидаций, устанавливают уровни Haircut и ADL на основе «стандартного отклонения», которое само по себе — производная от квадрата отклонений. Большие движения получают сверх-вес, но редкие экстремальные хвосты — систематически недооцениваются.
Средний хомяк думает в терминах MAD. Он входит в позицию, думая: «биток ходит на 2%, значит, я под 10x плечом выдержу движение до 20%». Но его MAD в 2% — это STD в 2.5%, и годовая сигма не 38%, а 48%. Его реальный риск на 25% выше, чем он думает — ещё до всяких жирных хвостов. В жирных хвостах — до 90% выше.
Биржа использует эту разницу. Когда система видит «невозможное» движение, а на самом деле это «редкое, но ожидаемое», она автоматически включает каскад: Haircut → ADL → Cross Inventory. Механизм, спроектированный для защиты, превращается в мясорубку. Потому что в его основе лежит метрика, которая не различает «редко» и «никогда».

Талеб предупреждал об этом годами. В «Statistical Consequences of Fat Tails» (2020) написано:

«Switching from thin tailed to fat tailed distributions requires more than "changing the color of the dress".»

Нельзя просто подставить другое распределение в те же формулы. Нужно менять весь математический аппарат — включая базовую меру разброса. Этого не сделал почти никто.

Акт VII. Mediocristan vs Extremistan: почему ваша интуиция — ваш враг

Талеб делит мир на две страны:

Mediocristan — страна тонких хвостов. Одно наблюдение не меняет картину. Рост людей, вес новорождённых, результаты тестов. Здесь STD работает, и ошибка на 25% — досадная мелочь.
Extremistan — страна толстых хвостов. Один день может перечеркнуть годы. Капитализация бирж, цена биткоина, объём ликвидаций. Здесь STD системно врёт: экстремальные значения получают сверх-вес через квадрат, а редкие хвостовые события она вообще не ловит.

Крипта живёт в Экстремистане. Но аналитики, биржевые движки и риск-модели продолжают использовать инструменты Медиокристана. Исследования показывают: экстремальные движения в крипте происходят в 5–10 раз чаще, чем предсказывает нормальное распределение.

Вот вам и «недооценка до 90%».

Акт VIII. «Standard deviation should be retired»: приговор и альтернатива

Позиция Талеба жёсткая: стандартное отклонение должно быть отправлено в отставку из научного и финансового обихода. Вместо него — mean absolute deviation.

Почему?

MAD интуитивно понятен: «насколько в среднем отклоняется цена». Это то, что люди и так думают.
MAD устойчив к выбросам: он не раздувается до бесконечности от одного события.
MAD соответствует тому, что трейдеры реально имеют в виду: когда кто-то говорит «рынок ходит на 2%», он УЖЕ говорит о MAD.
MAD работает там, где STD ломается: в распределениях с показателем экспоненты <2 стандартное отклонение просто не существует как конечная величина. MAD — существует.

«For exponent <2, we cannot use standard deviation and other tools since no second moment. Only MAD.»

Это не философия. Это математика. Если вы используете STD на данных с бесконечной дисперсией — вы вычисляете величину, которая не определена. Как если бы вы считали средний курс биткоина за 2010-й по графикам за 2025-й. Результат будет. Только он ничего не значит.

Акт IX. Кому это выгодно (и кто заплатил)

Почему индустрия до сих пор сидит на STD?

Ответ прост: математическое удобство. STD красиво играет с нормальным распределением, с корреляцией, CAPM, Sharpe ratio, Treynor ratio. Вся финансовая теория XX века построена на STD — как карточный домик на кривом столе.

Goldstein и Taleb прямо пишут, что переход от STD к MAD меняет вообще всё: беты, коэффициент Шарпа, коэффициент Трейнора.

Поменять STD на MAD — это не просто подставить другую формулу. Это пересчитать все риск-модели, все рейтинги фондов, все нормативы достаточности капитала. Это признать, что последние 50 лет управления рисками были построены на метрике, которую даже её пользователи не понимали.

Кто на это пойдёт? Никто. Потому что всем удобнее продолжать делать вид, что STD — это «стандартное», «нормальное» отклонение.

А платите — вы. Каждым каскадом ликвидаций. Каждым «чёрным лебедем», который на самом деле был белым — но его не заметили, потому что смотрели не в ту метрику.

Акт X. Sharpe ratio: величайшее надувательство после FTX

Теперь — к тому, ради чего мы вообще затеяли этот разговор. Всё, что вы знаете о «крутости» своего портфеля, — это враньё. Позвольте объяснить.

Коэффициент Шарпа — это главный бейдж крипто-управляющих. Если у фонда Sharpe > 2, им размахивают, как флагом: «Мы лучшие, мы генерируем доходность, не рискуя». Если Sharpe < 1, от такого фонда шарахаются, как от прокажённого. Вся индустрия — от хедж-фондов до DeFi-протоколов — держится на этой метрике.

Формула выглядит благородно:

Sharpe Ratio = (Доходность портфеля − Безрисковая ставка) / Стандартное отклонение доходности

Проблема — в знаменателе.

Как STD в Sharpe ratio раздувает эго и сокращает депозит

Вспомните: стандартное отклонение обожает квадраты. Один дикий день — и STD взлетает до небес. Казалось бы, это хорошо для Sharpe ratio: большой знаменатель — меньше коэффициент, честный сигнал «риск высок». Но на практике происходит ровно наоборот:

В спокойные периоды (вроде 2025 года до 10 октября) STD ползёт вниз. Годовая волатильность биткоина была 2.24% — исторический минимум. Sharpe ratio автоматически улетает в стратосферу. Фонды отчитываются: «У нас Sharpe 3.5, мы гении». Инвесторы заносят деньги. Хомяки наращивают плечи.
Но STD в спокойные периоды — это не «реальная мера риска». Это затишье перед бурей. Размер хвостов не меняется от того, что последние 200 дней рынок шёл вбок. Потенциал 36%-ного движения никуда не делся. Просто STD, посчитанная на коротком окне, «забыла» о нём. А MAD — помнит, потому что не занижает вес умеренных движений в пользу квадратичных выбросов.
В день катастрофы Sharpe ratio, построенный на STD, совершает кульбит. Он падает не просто в ноль, а в глубокий минус — потому что однодневное падение на 36% даёт такой квадратичный всплеск STD, что знаменатель перекрывает всю предыдущую доходность. Инвесторы видят Sharpe −5 и кричат: «Нас обманули!». Но обманули их не в день краха. Обманули их в те самые «спокойные» дни, когда Sharpe ratio рисовал несуществующую эффективность.

Пересчитываем Sharpe ratio через MAD: смотрим правде в глаза

Taleb и Goldstein ещё в 2007-м показали: если в Sharpe ratio заменить STD на MAD (с поправкой на нормальность), то рейтинг фондов меняется радикально. Фонды, которые выглядели «умеренно агрессивными», становятся «экстремально рискованными». Те, что казались «консервативными», оказываются просто «менее дикими».

Почему? Потому что MAD не раздувается от одного экстремального дня. Он честно говорит: «Твой портфель в среднем отклоняется на 2% в день, а экстремальные дни — они просто случаются, и я их учитываю как факт, не возводя в культ». В результате:

Sharpe на STD для биткоина в «спокойном» 2025 году: 2.5–3.0 (гениально).
Sharpe на MAD для тех же данных: 1.5–1.8 (всё ещё неплохо, но далеко не «гениально» и с поправкой на жирные хвосты — вообще 0.8, потому что MAD хоть и честнее, но хвостовой риск всё равно надо докидывать вручную).

Вот что написали Goldstein и Taleb:

«The confusion yields a new understanding of the means of returns, of the beta coefficient, and of the Sharpe and Treynor ratios.» (Goldstein & Taleb, 2007)

Если перейти с STD на MAD, все ваши любимые коэффициенты — бета, Шарп, Трейнор — придётся пересчитать. И результаты вам не понравятся.

Sharpe ratio как инструмент продаж, а не как защита

На самом деле Sharpe ratio в крипте — это такой же маркетинговый инструмент, как «капитализация Fully Diluted» у токена, где 80% ещё не разлочено. Вам показывают красивое число, чтобы вы отдали деньги. А когда случается 10/10 — вам говорят: «Ну, это был чёрный лебедь, никто не мог предвидеть». Но предвидеть можно было. Достаточно было посмотреть на MAD, а не на STD.

Как пересчитать свой портфель с STD на MAD

Если после всего прочитанного вы хотите узнать правду о своём портфеле, вот простой порядок действий.

Шаг 1: Возьмите дневные доходности своего портфеля за последние 90 дней.

Лучше за 365, но 90 — минимум. Доходность = (Цена закрытия сегодня / Цена закрытия вчера) − 1. Можно в процентах, можно в долях — не важно.

Шаг 2: Посчитайте STD вашим привычным способом.

STD = корень из (сумма квадратов отклонений от среднего / (N − 1)). Допустим, получилось 3% дневная волатильность.

Шаг 3: Посчитайте MAD.

MAD = сумма абсолютных значений дневных доходностей, делённая на N. Например, 2.1% среднее абсолютное движение.

Шаг 4: Сравните.

Если STD = 3%, а MAD = 2.1% — соотношение 1.43. Это выше гауссовых 1.25, значит, у вас есть жирные хвосты. Чем выше соотношение — тем опаснее.

Шаг 5: Пересчитайте годовые метрики через MAD.

Годовой MAD = дневной MAD × N (для простоты). Или более аккуратно — дневной MAD × √N для совместимости с традиционной годовой волатильностью (но Талеб бы сказал: не надо совмещать).

Годовой риск портфеля = дневной MAD × √365. Если дневной MAD = 2.1%, то годовой «MAD-риск» ≈ 2.1% × 19.1 ≈ 40%. Это то, что вы на самом деле ощущаете как «годовую волатильность».

Шаг 6: Пересчитайте свой Sharpe ratio на основе MAD.

Вместо STD в знаменатель поставьте MAD × 1.253 (это переходник для нормального распределения, чтобы сохранить сопоставимость). Или — более честно — используйте просто MAD, без множителя. Посмотрите, как изменится ваш Sharpe. Если он был 2.0, а стал 1.2 — вы знаете, что ваша альфа съедена хвостовым риском.

Шаг 7: Визуализируйте.

Постройте на одном графике скользящую STD и скользящую MAD за тот же период. Вы увидите: STD — как кардиограмма истерички, MAD — как спокойный пульс. В спокойные дни STD ниже MAD (потому что квадратичная мера «затухает» быстрее), в дни стресса STD взлетает втрое выше MAD. Это и есть механизм, который убил портфели 10/10.

Итог: Если вы продолжаете пользоваться Sharpe ratio на STD после этой статьи — вы добровольно носите розовые очки в комнате с динамитом. Если перешли на MAD — вы хотя бы видите динамит. А что с ним делать — решать вам.

Хотите выжить? Считайте MAD.

Урок Талеба:

Перестаньте использовать стандартное отклонение для оценки рисков.
Используйте среднее абсолютное отклонение — оно ближе к тому, что вы на самом деле имеете в виду.
Если биржа, брокер или терминал показывает «волатильность» — спросите: это STD или MAD? Не могут ответить — бегите.
В жирных хвостах STD не просто ошибается — она может быть не определена вообще. Вы рискуете, считая несуществующие числа.

А тем, кто до сих пор думает, что «стандартное отклонение» = «среднее отклонение» — плохие новости. Вы не одиноки: профессиональные финансисты путают это больше 20 лет. Goldman Sachs, UBS, швейцарский франк, октябрь 2025-го — все эти катастрофы произошли не потому, что кто-то был глуп. А потому, что кто-то верил в метрику, которая врёт.

Дисклеймер

Все упомянутые в статье названия компаний, торговых площадок, продуктов (включая, но не ограничиваясь: Binance, Ethena Labs, USDe, Goldman Sachs, UBS, CoinGlass, Hyperliquid), имена физических лиц (включая, но не ограничиваясь: Нассим Николас Талеб, Дэвид Виниар, Квеку Адоболи, Харви Шварц) и событий используются исключительно в информационных, образовательных и дискуссионных целях. Любые совпадения с реальными обстоятельствами являются случайными, но, как показывает практика, чрезвычайно показательными.

Все статистические данные, гипотетические сценарии и математические выкладки, представленные в статье, носят иллюстративный характер. Исторические примеры (включая, но не ограничиваясь: Goldman Sachs 2007, UBS 2011, швейцарский франк 2015) приводятся в хронологическом и аналитическом контексте и не подразумевают, что описываемые в статье гипотетические события октября 2025 года являются достоверным отражением реальности. Академические исследования, цитируемые в тексте (включая, но не ограничиваясь: работы Goldstein & Taleb (2007) о волатильности и Taleb (2020) о распределениях с толстыми хвостами), используются для иллюстрации теоретических концепций и не подразумевают, что описываемые в них методологические выводы применялись или не применялись какой-либо конкретной организацией.

Если после прочтения вам захочется обратиться к юристу — вы имеете на это полное право. Но прежде чем подавать иск, перечитайте ещё раз этот дисклеймер. Если захочется пересчитать собственные риски через mean absolute deviation — значит, статья свою задачу выполнила.

Ни один биржевой хомяк не пострадал. Но каждому из них стоило бы знать разницу между STD и MAD.

Использованные источники

Если вы хотите самостоятельно ознакомиться с данными, на которые опирается статья:

Taleb, N. N. [Breaking down Intuitively the Concept of Standard Deviation] — видео-урок на nassimtaleb.org, 2021.
Goldstein, D. G. & Taleb, N. N. We Don't Quite Know What We are Talking About When We Talk About Volatility — Journal of Portfolio Management, Vol. 33, No. 4, 2007. Доступно на SSRN: [https://ssrn.com/abstract=970480]
Taleb, N. N. Statistical Consequences of Fat Tails: Real World Preasymptotics, Epistemology, and Applications — arXiv:2001.10488, 2020. DOI: [https://doi.org/10.48550/arXiv.2001.10488]
Taleb, N. N. Response to "What Scientific Idea Is Ready for Retirement?" — Edge.org, 2014. Доступно: [https://www.edge.org/response-detail/25401]
K33 Research — годовой отчёт о волатильности биткоина за 2025 год. Доступно через агрегаторы: KuCoin News, Cryptoslate (3 января 2026).
Risk.net — RBS, dividend curves and system failures (цитата Дэвида Виниара о 25-сигма событиях). 3 апреля 2020. Доступно: [https://www.risk.net/]
Followin.io — Crypto Black Friday Was a Coordinated Attack? (обзор событий 10–11 октября 2025). Доступно: [https://m.followin.io/en/feed/20760977]

PLATTS DEEP DIVE: Анатомия военного рынка 7–8 мая 2026

2026-05-09T18:05:08.583Z

PLATTS DEEP DIVE - Анатомия военного рынка

9 мая 2026 | Время чтения: ~35-40 минут Для русско-язычной аудитории. Для контрагентов: ARS Trading Company-AZ LLC/Бритиш Петролеум Эксплорейшн (Сервисиз) Лимитед/УфаОйл ООО/Nord Axis LTD/Bellatrix Energy Limited LTD

Почему Титаны делают то, что делают, и как на этом зарабатывают?

Рынок 7–8 мая 2026 года — это момент, когда геополитика, логистика и регуляторика столкнулись в одной точке.

Мирные инициативы США обрушили «военную премию» в бумажных кривых, но физический хаос в Персидском заливе, рекордные логистические издержки и рукотворные регуляторные искажения вроде US RVO создали уникальное окно возможностей.

Vitol, Glencore, Trafigura, BP и Shell не гадают на кофейной гуще. Они действуют как логистические операторы и финансовые инженеры: вытаскивают прибыль из разрывов между регионами, продуктами и временными горизонтами.

Здесь важнее другое: почему игроки совершают именно эти движения, зачем они им нужны и где рынок оставляет деньги на столе.

Макро-контекст: мирный зонд, военный ответ и нулевой трафик через Ормуз

Весь клубок событий 7–8 мая вращается вокруг попытки США дипломатически развязать Ормузский узел.

Одностраничное предложение о прекращении огня, переданное через Пакистан, спровоцировало резкое ослабление нефтяных фьючерсов: трейдеры начали закладывать в цены возвращение иранской и саудовской нефти на рынок.

Но физический рынок быстро показал, что всё не так просто.

Иран назвал часть условий «нереалистичными», а Пентагон продолжил выводить из строя иранские танкеры. В ночь на 8 мая иранский флот захватил в Оманском заливе китайский танкер Ocean Koi / Jin Li, ранее внесённый в санкционные списки OFAC. В ответ трафик через Ормузский пролив впервые с начала войны упал до нуля.

Параллельно французский авианосец Charles de Gaulle вошёл в Суэцкий канал, а администрация Трампа предупредила: если Иран не согласится на предложение, бомбардировки возобновятся «с гораздо большей интенсивностью».

Почему это важно для рынка?

Ормузский пролив в нормальные времена пропускает около 20% мирового морского экспорта сырой нефти и около 16% производства авиакеросина. Полная блокада означает, что ближневосточные баррели физически заперты, а западным и азиатским покупателям приходится искать альтернативные источники.

В краткосрочной перспективе это создаёт жёсткий дефицит одних сортов и переизбыток других. И всё это моментально отражается в спредах.

ICE Brent, июль: резкое падение до $98.28/b 7 мая, затем отскок до $101.29/b 8 мая.
Календарные спреды Brent, CFD: спред 1-й против 6-й недели рухнул с $5.77/b до $1.53/b. Экстремальная бэквордация апреля стремительно выдыхается.
Физический Dated Brent: ещё 13 апреля он давал рекордные +$19.255/b, а к 7 мая стоил всего +$0.515/b. Почти вся «военная премия» за североморской баррель испарилась.

Кто и зачем действует на рынке нефти?

В окне MOC по Brent BFOE Mercuria агрессивно продавал июльские части спота. Зачем? Потому что Mercuria, как и другие трейдеры, накапливал длинные позиции в предыдущие недели, когда бэквордация была рекордной. Теперь, когда кривая ослабевает, эти позиции надо закрывать и фиксировать прибыль.

Одновременно продажа частей снижает риск для собственного портфеля в случае дальнейшего падения рынка.

Главный вывод простой: бумага начала торговать мир, а физспот продолжил торговать войну и ожидания.

Европа: американское наводнение, дизельный разворот и нафтовый крекинг

Сырая нефть: почему SPR топит Европу

Европейский рынок физически переполнен. Администрация США продолжает агрессивно распродавать Стратегический нефтяной резерв, чтобы сбить внутренние цены на бензин перед выборами.

Эти баррели — Mars, Southern Green Canyon, WTI Midland — идут в Европу, потому что азиатские НПЗ сократили закупки. Фрахт VLCC до Китая взлетел до $17.25 млн, и перевозка через океан стала экономически бессмысленной.

В результате партии Southern Green Canyon, Mars и WTI Midland приходят в CIF Rotterdam и CIF Augusta с премиями всего $1.50–3.00/b к Dated Brent. Ещё в середине апреля премии доходили до $10+.

WTI Midland CIF Rotterdam рухнул до +$1.50/b к Dated Brent — минимум с середины марта. Phillips 66 продал Shell партию 26–30 мая именно по этому уровню. Затем Mitsui продал Vitol end-May WTI Midland по той же цене.

Зачем продавали?

Phillips 66 и Mitsui, вероятно, хеджировали поставки или избавлялись от избыточного объёма, пока ликвидность ещё есть.

Зачем покупали Shell и Vitol?

Потому что у них есть мощности переработки, складская гибкость и возможность подождать восстановления дифференциалов.

Johan Sverdrup FOB Mongstad обвалился с +$16.75/b 15 апреля до +$2.75/b 8 мая. Трейдеры комментируют: «Johan Sverdrup ещё не нащупал дно».

Почему это происходит?

Сорт стал жертвой замещения. Ближневосточные sour-баррели заперты в Персидском заливе, но их место занял американский SPR, который хлынул именно в сегмент средних и тяжёлых сернистых сортов.

Для европейских НПЗ это подарок: маржа переработки для заводов, ориентированных на средние и тяжёлые сернистые сорта, резко выросла. Для производителей вроде Equinor — потеря экспортной выручки.

Azeri Light CIF Augusta держится на +$5.35/b. На июнь в Ceyhan запланировано 23 карго общим объёмом 15.78 млн баррелей, из которых 17 держит Socar. Это даёт Socar рыночную власть, но и риск: если премия продолжит падать, экспортная выручка сожмётся.

Отдельный удар — Ливия. Завод Zawiya остановлен из-за атаки, танкеры эвакуированы. Это выбивает с рынка лёгкую сладкую нефть, которую особенно ценят НПЗ Средиземноморья. Дефицит может локально поддержать Azeri Light и другие лёгкие сорта.

Shell также отчитался, что добыча в Катаре под угрозой: Train 2 Pearl GTL может восстанавливаться год, а ремонт обойдётся «значительно ниже полумиллиарда долларов». Это сигнал, что даже при открытии Ормуза поставки качественного GTL-дизеля и базовых масел из Катара будут ограничены ещё долго.

Дизель и газойль: почему Med вдруг стал дороже NWE

CIF NWE ULSD премия к майскому ICE LSGO упала до +$6.75/mt — минимум с начала марта.

А CIF Med ULSD восстановил премию до +$56.50/mt.

Причина — классический «качельный» арбитраж.

В апреле MR-суда массово ушли из NWE в Средиземноморье, где маржа была выше. Но затем в NWE хлынул американский продукт, который не нашёл покупателей в Азии. В итоге NWE насытился местным продуктом и импортом, а Med остался в дефиците.

Потоки из США в апреле в Средиземноморье составили 285 тыс. т, из Саудовской Аравии — 440 тыс. т. Но логистика была перекошена: часть тоннажа уже ушла туда, где раньше была премия, и NWE получил временный избыток.

Что делают трейдеры?

Они покупают CIF NWE и продают CIF Med. После перевозки остаётся около $40/mt чистой маржи.

В MOC Trafigura покупала через Brest и UK, набирая дешёвые баржи и длинную позицию. BP продавал на разных базисах, Vitol предлагал объём на FOB ARA.
BP и Vitol выступали основными продавцами, Trafigura — главным покупателем.

Зачем Trafigura скупает ULSD?

Вариантов несколько.

Первый: компания ждёт, что дефицит вернётся в NWE после того, как схлынет американский приток.

Второй: Trafigura планирует перебросить эти объёмы морем в более дорогой Med.

Третий: у Trafigura уже есть экспортные обязательства перед азиатскими или африканскими покупателями, и сейчас она закрывает их по выгодным ценам.

Jet A-1: регуляторный прорыв и американский демпинг

До 40% европейского импорта авиакеросина обычно шло из Персидского залива. После закрытия Ормуза эти объёмы исчезли.

Дыру начали закрывать Нигерия и США.

Импорт в апреле:

из США — 839 тыс. т, рост на 1897% к марту;
из Нигерии — 173 тыс. т;
из Саудовской Аравии — 130 тыс. т.

CIF NWE премия по Jet A-1 составила +$79.25/mt, сжавшись на $18.25 за день. Запасы ARA выросли на 1% неделя к неделе до 558 тыс. т, но всё ещё оставались на 27% ниже прошлого года.

Почему так много продукта пришло из США?

Американские НПЗ, освобождённые от RIN-налога на jet, гонят его на экспорт и занимают долю, которую раньше держал Персидский залив.

Регуляторный шок пришёл 8 мая: Еврокомиссия разрешила использовать американский Jet A в Европе как самостоятельное топливо. Раньше он шёл только как блендинговый компонент из-за температуры замерзания –40°C против –47°C у Jet A-1.

Зачем это сделано?

Чтобы снизить зависимость от исчезнувших ближневосточных поставок и предотвратить авиаколлапс.

Это открывает шлюзы для USGC Jet. Трейдеры, у которых уже законтрактованы танкеры под американский Jet A, получают немедленную переоценку позиций.

В MOC BP продал Total партию CIF Le Havre с поставкой 27–31 мая по COD +$5.00/mt. По сути, закрывал короткую потребность Total, пока рынок не улетел выше.

В Средиземноморье — затишье: FOB Med котировался с нетбэком от CIF NWE.

Бензин: парадокс падающих цен и растущих креков

FOB AR Eurobob crack взлетел до $31.40/b — максимума с июля 2022 года.

Абсолютная цена снизилась вслед за нефтью, но нефть падала быстрее. Поэтому крек вырос.

Почему?

Рынок закладывает сильный летний спрос в Европе и одновременно видит сокращение импорта из США. Трансатлантический арбитраж RBOB–EBOB — 26.84 цента/галлон — всё ещё открыт, но уже перегружен.

Средиземноморский бензин FOB Med подскочил до +$32.50/mt к Eurobob против +$21.00/mt днём ранее.

В MOC Trafigura поставила bid на 25 тыс. т FOB Med по $1,136/mt, но сделка не прошла. Продавец ждал более высокой цены.

Мазут, VLSFO и нафта: война компонентов

HSFO 3.5% FOB Rotterdam barge — $636.25/mt, восстановление на $13.25 за день, но структура остаётся в бэквордации.

Hi-lo spread между 1% и 3.5% держался около –$33/mt. Трейдеры активно даунгрейдили 1% мазут в бункерное HSFO, потому что VLSFO blending становится нерентабельным.

Почему?

Низкосернистые компоненты — LSSR, VGO — уходят в feedstock из-за высоких крек-спредов. Это оставляет VLSFO-блендинг-пул пустым.

VLSFO 0.5% в Роттердаме — $723.25/mt, снижение на $15.25/mt.
В MOC ExxonMobil, Shell, Vitol и BP перебрасывались 2-тысячетонными слотами вокруг $706–740/mt, фиксируя короткие позиции.

Нафта — отдельная история.

Физическая премия CIF NWE нафты взлетела до +$47.50/mt к свопам.
В MOC Vitol продал BP 28 тыс. т CIF NWE по балансу месяца +$6.00/mt и ещё
32 тыс. т по фиксированной цене. Trafigura пытался покупать со скидкой.

Зачем Vitol продаёт такие объёмы?

Он сокращает запасы перед возможным открытием Ормуза. Если ближневосточная нафта снова пойдёт на рынок, премия может быстро обвалиться. Лучше фиксировать сейчас.

Trafigura, наоборот, пытается забрать объём со скидкой. Возможно, у него есть арбитражное окно в Азию, где нафта стоит ещё дороже.

Крекинг-маржа пропан-нафта достигла рекордного дисконта –$266.75/mt. Нефтехимия активно переключается на пропан, высвобождая нафту для бензинового блендинга.

Запасы ARA:

нафта — 374 тыс. т, минус 4.4% неделя к неделе;
дизель/газойль — 1.808 млн т, минус 2%;
мазут — 665 тыс. т, плюс 1.4%.

США: RIN-налог, бензиновый голод и LPG-рекорды

Сырая нефть: SPR-наводнение и рекордный фрахт

WTI Midland CIF Rotterdam торгуется с премией всего +$1.50/b к Dated Brent, а FOB WTI Midland на побережье Мексиканского залива — около +$3.80/b к WTI CMA.

SPR продолжает заливать рынок. Трейдеры говорят о «новой волне продаж», из-за чего европейские sour-дифференциалы провалились.

WTI/Brent дисконт около –$5.5/b, но фрахт съедает экономику арбитража в Азию:

USGC–China: до $17.25 млн;
USGC–Japan: около $17 млн.

Почему фрахт такой дорогой?

Суда перенаправлены на более длинные маршруты вокруг мыса Доброй Надежды, а конкуренция за тоннаж резко обострилась.

RIN-шок: тайный убийца маржи

Цена D6 RIN достигла $2.00/RIN, а совокупная стоимость RVO — 31.86 цента/галлон для бензина и дизеля.

Jet fuel и heating oil освобождены.

Зачем это вообще вводилось? Формально — чтобы стимулировать использование возобновляемого топлива. На практике получился гигантский регуляторный перекос.

Американские НПЗ максимизируют производство jet fuel, даже для экспорта, потому что он не облагается RIN-налогом. Бензин и дизель, наоборот, дорожают для конечного потребителя.

Это объясняет сразу несколько аномалий:

USGC jet fuel против ULSD торгуется с аномально узким дисконтом –27.75 цента/галлон;
Midwest premium gasoline 91 RON подскочил на 85 центов/галлон за сутки из-за отсутствия поставок;
НПЗ максимизируют jet yield, ограничивая бензин и дизель, что поддерживает трансатлантические спреды.

Cтратегия здесь понятная: покупка Jet, продажа ULSD на NYMEX с целью расширения спреда до +10–15 центов/галлон.

Зачем трейдеру это нужно?

Это чистый регуляторный арбитраж. RIN-налог искусственно поддерживает перекос, и пока EPA не вмешается, позиция остаётся одной из самых понятных на рынке.

Дизель и jet: кто покупает, кто продаёт

USGC Colonial Pipeline ULSD, цикл 28: –3.8 цента/галлон к NYMEX June ULSD. Экспортный ULSD торговался с премией +11 центов/галлон к трубе.

USGC Jet, цикл 29: –27.75 цента/галлон к июньскому ULSD.

MOC показал активные продажи от Chevron, Gunvor и BP против покупателей PCHINA, CCMTLP, ATATRD.

Что это значит?

Азиатские трейдеры, включая PCHINA, скупают дешёвый американский jet. Возможно, для поставок в Европу, возможно, под собственные потребности, возможно, под будущий спред после европейского допуска US Jet A.

На Восточном побережье США локальная картина жёстче: USAC New York Harbor ULSD barge вырос до +9.50 цента/галлон, цены на Buckeye Pipeline подскочили.

Бензин: локальные дефициты и странная география

USGC CBOB A2 9 RVP торговался по –15.25 цента/галлон к NYMEX June RBOB. RBOB F1 — +2.00 цента/галлон.

Разрыв объясняется разными требованиями к RVP и октану.

USAC New York Harbor RBOB barge вырос до +22.05 цента/галлон, плюс 5.7 цента за день. Спрос подогревается ожиданием дальнейшего импорта из Европы.

Запасы бензина на Восточном побережье выросли на 1.24 млн баррелей за неделю, но всё ещё остаются на 2.3 млн баррелей ниже прошлого года.

Другие движения тоже показывают, насколько рынок фрагментирован:

Midwest Group 3 sub-octane — (–18 центов/галлон);
Chicago CBOB — +30 центов/галлон;
CARBOB Los Angeles — +39 центов/галлон, падение на 14 центов;
San Francisco CARBOB — +46 центов/галлон, падение на 20 центов;
запасы CARB бензина выросли на 28 тыс. баррелей, но всё ещё на 1.2 млн баррелей ниже уровня двухлетней давности.

Мазут и LPG: почему бутан дорожает, а VLGC фрахт бьёт рекорды

VLGC freight USGC–Japan достиг $285/mt — абсолютный исторический максимум.

Бутан Enterprise Mt Belvieu подскочил до 124.625 цента/галлон на фоне экспортного ажиотажа: больше 700 тыс. б/с в конце апреля.

Почему?

Перенаправление ближневосточных поставок LPG через мыс Доброй Надежды и рост конкуренции за тоннаж взвинтили ставки.

Трейдеры, успевшие законтрактовать суда по старым ставкам, получают колоссальную маржу, перевозя бутан в Азию. Остальные ждут нормализации, чтобы снова войти в спред пропан-бутан.

По мазуту:

USGC HSFO: $87.70/b, плюс $2.36;
в MOC Gunvor купил у Vitol 45 тыс. баррелей по $87.20/b;
USGC VLSFO 0.5%: $734/mt, минус $10.25;
Trafigura купил у Global Companies 7 тыс. т по $740/mt.

Азия: сахарский шёлк, сингапурский сквиз и нафтовый кризис

Сырая нефть, почему Dubai рухнул, а Brent/Dubai EFS взлетел до небес ?

Cash Dubai vs Dubai futures сжался до +$7.65/b, хотя в марте средняя премия была +$37.66/b.

При этом Brent/Dubai EFS, июнь оставался выше $110/b — абсолютный экстремум.

Почему так?

Азиатские НПЗ, столкнувшись с дефицитом ближневосточной нефти, были вынуждены покупать дорогие Brent-связанные сорта: WTI, Forties и прочие альтернативные баррели. Но затем они насытились, а Saudi Aramco снизила OSP всего на $4/b. Покупатели ожидали снижения на $5–13/b и сохранили низкие номинации.

Спрос упал — Dubai обвалился.

В Dubai MOC торговались частички:

Vitol купил у BP по $97.30/b;
ExxonMobil продал Gunvor по $97.20/b;
Trafigura bid 500 kb Das Blend с дисконтом –$8.90/b к OSP.

Зачем Vitol и Gunvor покупают частички Dubai?

Чтобы зафиксировать низкую цену на физический баррель в расчёте на то, что нормализация логистики рано или поздно вернёт премию.

Trafigura, возможно, рассчитывает на дальнейшее снижение официальных цен Саудовской Аравии.

Потоки из Красного моря выросли: два саудовских танкера с Arab Light прошли Баб-эль-Мандеб 17 апреля и 3 мая, направляясь в Южную Корею. Всего за апрель–май три южнокорейских VLCC прошли этот маршрут.

Иранский плавучий флот в ЮВА составил 31.3 млн баррелей из 44 млн. Китайские независимые НПЗ импортировали иранскую нефть рекордными темпами — 1.81 млн б/с в апреле, несмотря на блокаду.

Сингапурский кейс: Saharan Blend, египетский газойль и VLSFO-сквиз

Сингапур впервые с 2022 года импортировал алжирскую
Saharan Blend — 97,540 т. Также пришёл египетский газойль — 110,242 т.

Почему?

При закрытом Ормузе средиземноморские и африканские баррели стали дешевле для Азии, чем Brent-связанные альтернативы. Как только спред между Med и Singapore превысил фрахт, физический арбитраж открылся.

Дизельная часть тоже изменилась.

FOB Singapore 10 ppm cash differential колебался между +$3.23/b и +$3.99/b. В MOC Trafigura ставил bid MOPS +$5.00/b на 27–31 мая, но сделок не было.

Сингапур стал нетто-импортёром газойля:

импорт вырос до 318 тыс. т из Египта, Индии и Омана;
экспорт сократился до 264 тыс. т;
Малайзия стала главным получателем — 63.5 тыс. т.

Запасы средних дистиллятов в Сингапуре снизились на 7.7% до 10.08 млн баррелей, хотя уже четыре недели держатся выше 10 млн.

Jet A-1 и бензин: Азия остыла

FOB Singapore Jet A-1 / Kerosene cash diff рухнул до +$0.55/b — пятимесячный минимум, почти довоенный уровень.

SK Energy и S-Oil продавали авиакеросин со скидками до –$2/b к MOPS на
FOB Onsan. Причина — избыток предложения в Корее после того, как заводы накопили продукт в предыдущие недели.

Сингапур оставался нетто-экспортёром керосина:

импорт упал до 2,717 т;
экспорт восстановился до 46,815 т, плюс 53.6%;
основные направления — Малайзия 18,080 т и Южная Корея 13,289 т.

В бензине тоже разворот.

FOB Singapore 92 RON crack vs Brent — около $24.60/b.

Спред 95–92 RON рухнул до $1.06/b, минимума с января. Основная причина — обвал MTBE на $106.40/mt, до $921.81/mt.

В MOC:

Aramco Trading продал Unipec 100 kb с поставкой 1–5 июня по $125.50/b;
SK Energy продал Vitol 100 kb с поставкой 3–7 июня по $122.30/b.

Продавцы стремились сбросить объём до дальнейшего падения рынка.

Запасы лёгких дистиллятов в Сингапуре снизились на 4% до 14.88 млн баррелей. Импорт нафты рухнул из-за прекращения поставок из России на –90.67% и роста поставок из Китая на +95.66%.

Мазут и бункер: Shell играет MOC

VLSFO cash diff FOB Singapore взлетел до +$31.51/mt — четырёхнедельный максимум. Баланс May/June ослаб до $39/mt.

Shell устроила «обратный шорт-сквиз»: сначала выставила агрессивные биды на +$29 и +$33, затем внезапно отозвала их и купила у Gunvor 40 тыс. т
Balance May по +$20/mt.

Зачем Shell это делает?

Чтобы получить лучшую цену, создав ощущение высокого спроса. После сделки Shell убрала все биды — и рынок понял, что Shell, вероятно, закрыл позицию. Премия после этого может упасть ещё.

HSFO 380 CST: баланс May/June скатился до $34.75/mt.
Chimbusco лидировал по предложению с плавучих хранилищ SA Crystal, Horizon, Jewel по MOPS +$23–25/mt.

Продажи бункерного топлива в Сингапуре за апрель оценивались в 4.34 млн т, минус 0.6% год к году и минус 8% месяц к месяцу. Это минимум с февраля 2025 года.

Количество бункеровочных операций сократилось до 8,856 против 9,355 в марте.

Запасы тяжёлых дистиллятов в Сингапуре незначительно выросли до 19.9 млн баррелей.

Нафтовый кризис в Корее

CFR Japan физическая нафта, H1 July торговалась по $934.75/mt.

Glencore продал BP 25 тыс. т H1 July по $930/mt. Vitol агрессивно предлагал дальние партии.

Южнокорейский YNCC получил от правительства экстренный пакет помощи $350 млн на открытие аккредитивов для импорта нафты.

Почему это важно?

YNCC — standalone крекинг-установка без собственного НПЗ. При взлёте цен на нафту завод оказался на грани ликвидного кризиса. Ему нужно сырьё, но рынок стал слишком дорогим.

Трейдеры, способные доставить нафту в Корею, получают сверхпремию $30–40/mt к обычным спредам.

Японский Eneos сообщил о плановом ремонте на Kashima,
мощность 175 тыс. б/с, с середины мая до начала августа.
Это может дополнительно стянуть предложение.

Китай: теневой бенефициар Ормузского кризиса

Китай в мае 2026 года действует как «тихий» прагматик.

Пока западные трейдеры мечутся в поисках альтернативных баррелей, Пекин планомерно наращивает импорт иранской нефти, пользуясь моментом, когда внимание США отвлечено на военные действия.

Одновременно Китай становится главным полигоном для «серого» и «чёрного» флотов, перевалочным хабом для экзотических сортов и ключевым покупателем российского сырья.

Именно здесь сходятся все нити глобального передела энергопотоков.

Иранская нефть: рекорд вопреки блокаде

Несмотря на официальную морскую блокаду США с 13 апреля, китайские независимые НПЗ — «самовары» — нарастили импорт иранской нефти до 1.81 млн баррелей в день в апреле.

Это восьмимесячный максимум и на 6.7% выше марта.

В провинции Шаньдун Iranian Light торгуется с дисконтом всего $2–3/b к ICE Brent на DES basis. Российская ESPO Blend идёт с премией до $9–10/b.

Для китайского покупателя иранский баррель оказывается на $6–8 дешевле российского при сопоставимом качестве.

Экономика решает: зачем платить больше, если можно взять иранскую нефть с санкционного танкера в Малаккском проливе?

Ключевой момент — плавучие запасы.

Иранский плавучий флот в Юго-Восточной Азии раздут до 44 млн баррелей, из которых 31.3 млн — иранская нефть. Эти объёмы физически уже вывезены из Персидского залива и находятся на рейде в Сингапурском проливе, ожидая перевалки на теневые танкеры и последующей доставки в Шаньдун.

Аналитики Vortexa оценивают, что при текущих темпах Иран может поддерживать поставки в Китай ещё около двух месяцев только за счёт плавучих запасов.

Политический шантаж: захват Jin Li

8 мая иранские военные захватили танкер Ocean Koi, он же Jin Li, управляемый шанхайской компанией и с февраля 2025 года находящийся под санкциями OFAC за транспортировку иранского мазута и конденсата.

Это первый в текущем конфликте случай ареста именно китайского судна.

Тегеран демонстрирует: даже главный покупатель не застрахован от силового давления, если не проявляет лояльность.

Инцидент мгновенно увеличил риск-премию для всех теневых перевозок, особенно для судов с китайским бенефициаром.

В ближайшие недели это может привести к удорожанию фрахта на маршрутах Персидский залив — Малакка — Китай и к расширению санкционного дисконта на иранскую нефть.

Российская нефть: спад на фоне конкуренции

Пока иранские поставки растут, импорт российской нефти китайскими независимыми НПЗ сократился на 31.5% к марту — до 1.03 млн баррелей в день. Это минимум за пять месяцев.

Причина — временная санкционная waiver от США, позволявшая покупку уже загруженных российских баррелей до 16 мая, и переориентация индийских покупателей на более дешёвую российскую нафту.

Тем не менее ESPO Blend сохраняет премию до $10/b из-за короткого транспортного плеча и высокого качества.

Российские поставки в Китай остаются критически важными, но конкуренция с иранскими баррелями обостряется.

Экзотические маршруты: Алжир, Бразилия, Египет

Закрытие Ормуза породило уникальные торговые потоки.

Сингапур впервые с 2022 года принял алжирскую Saharan Blend, 97,540 т, а также египетский газойль, 110,242 т.

Бразильская нефть Tupi также активно поступает в Китай, конкурируя с российскими и иранскими баррелями.

Эти потоки — прямой результат ценовых аномалий. Спред между средиземноморскими и азиатскими бенчмарками превысил стоимость фрахта, открыв окно для физического арбитража.

Трейдеры, способные организовать такие перевозки, снимают сливки.

Санкционное давление и реакция портов

США ввели новые санкции против терминала Qingdao Haiye Oil Terminal, через который в 2025 году прошли десятки миллионов баррелей иранской нефти, а также против трёх портовых компаний в Дуньине, Дунцзякоу и Жичжао.

Но практика показывает: это не останавливает приём иранских танкеров. Разгрузка просто смещается на менее заметные причалы под контролем местных властей.

Китайские портовики уже имеют опыт обхода американских ограничений.

Стратегия Пекина: энергобезопасность через диверсификацию

В долгосрочной перспективе Китай ускоренно строит нефте и газопроводы. PipeChina реализует 40 крупных проектов общей длиной свыше 9,000 км. Параллельно расширяются мощности по хранению и приёму СПГ.

Цель — снизить критическую зависимость от морских поставок через Ормуз.

Но в краткосрочной перспективе именно серый импорт из Ирана, России и Венесуэлы остаётся главным козырем энергетической безопасности.

Пока мир воюет за проливы, Китай методично заливает в свои НПЗ самые дешёвые баррели на планете.

Для трейдеров, готовых работать с санкционными рисками, открываются два направления.

Первое — арбитраж «иранская нефть на плаву в Малакке → продажа в Шаньдун» с дисконтом $2–3/b к Brent.
Потенциальная маржа — до $5/b при нормализации логистики.

Второе — организация поставок экзотических средиземноморских и африканских сортов в Азию,
пока спреды держатся выше фрахтовых издержек.

Ключевое ограничение — комплаенс и доступ к чистому тоннажу.

Россия: внутренний дефицит и экспортный демпинг — две стороны одной войны

Российский рынок нефтепродуктов оказался под двойным давлением.

С одной стороны — удары украинских БПЛА по НПЗ.

С другой — необходимость поддерживать экспортные потоки в условиях санкций и глобальной перестройки логистики.

Атаки на НПЗ: почему это важно для мирового рынка

За неделю 7–8 мая российские НПЗ подверглись новым атакам беспилотников.

Пермский НПЗ ЛУКОЙЛа, мощность 13.1 млн т/год или 262 тыс. баррелей в день, был поражён в ночь на 7 мая. Возник пожар на установке изомеризации и на первичной переработке АВТ-2.

Ярославский НПЗ, ЯНОС, Славнефть, мощность 15 млн т/год, был атакован 8 мая. Пожар возник на промышленной площадке.

Ранее в апреле удары наносились по Уфимскому, Туапсинскому, Орскому и Новокуйбышевскому заводам.

Последствия понятны: внутреннее производство бензина АИ-95 сократилось, цены на бирже поползли вверх.

Трейдеры, имеющие доступ к российской нефти и продуктам, столкнулись с нестабильностью поставок. Но одновременно они получили экспортное окно: продукт, не находящий сбыта внутри страны или требующий обходных маршрутов, уходит на внешние рынки с большим дисконтом.

Внутренний дефицит: почему Россия продаёт за границу дешевле, чем себе

Внутренний рынок испытывает острую нехватку высокооктанового бензина из-за остановки мощностей изомеризации и риформинга.

В то же время экспортёры, особенно по нафте, вынуждены демпинговать.

Причина?

Индийские и китайские покупатели, основные потребители российской нефти и продуктов после санкций, переориентируются на самые дешёвые баррели. Конкуренция выросла, и российские поставщики вынуждены давать дополнительные скидки, чтобы удержать долю рынка.

По данным Platts, импорт нафты в Индию из России вырос, а из других источников сократился на 90%.

Санкционный дисконт: российская нафта FOB Black Sea / Baltic торгуется со скидкой $50–100/mt к CIF NWE.

Для трейдеров, способных организовать чистый тоннаж, страховку и платёжный коридор, это колоссальная маржа. Они закупают дёшево в российском порту, везут в Индию или Китай и продают с привязкой к местным бенчмаркам, которые сейчас взлетели из-за дефицита сырья.

Россия и LPG: невидимый замещающий поток

После закрытия Ормуза Россия нарастила производство сжиженных углеводородных газов на 30.8% год к году и
на 32% месяц к месяцу — до 1.4 млн т в марте.

Зачем?

Чтобы компенсировать потерю импорта из Персидского залива.

Индийские заводы активно используют российский LPG как сырьё для нефтехимии, высвобождая нафту для экспорта.

Это ещё один арбитраж для трейдеров: покупка российского пропан-бутана по низкой цене и продажа на азиатских рынках, где LPG котируется с премией.

Российский мазут и VLSFO: давление на европейский Hi-lo

Россия остаётся крупным поставщиком мазута, особенно в Западную Африку и на Ближний Восток.

Но в условиях закрытого Ормуза российские баррели начали активнее конкурировать с ближневосточными и нигерийскими.

Это усилило давление на европейский Hi-lo spread: 1% мазут даунгрейдится в HSFO, а компоненты для VLSFO-блендинга уходят в feedstock.

Российские поставки усугубляют переизбыток HSFO, делая европейский рынок всё более зависимым от экспортных потоков из РФ.

Ключевые российские кейсы для трейдеров:

Нафта: спред между FOB Black Sea / Baltic и CIF NWE расширен до $100/mt, позволяя зарабатывать на логистике и санкционных рисках.
Дизель: российский экспорт упал из-за атак на НПЗ и логистических сложностей, но поток через Новороссийск, Приморск и Высоцк сохраняется. Цены для конечных покупателей в Турции и Северной Африке остаются ниже мировых.
Мазут и VLSFO: российский 1% мазут активно даунгрейдится трейдерами в HSFO, создавая давление на европейский Hi-lo.
LPG: рост производства внутри РФ создаёт избыток, который продаётся в Индию и Китай с дисконтом к Mont Belvieu.

Arab Gulf / Middle East: запертые баррели и Fujairah на голодном пайке

Сырая нефть, запертые баррели и рекордные свопы

Saudi Aramco снизила июньские OSP для Азии на $4/b.
Arab Light теперь стоит +$15.50/b к Oman/Dubai.

Но покупатели ожидали снижения на $5–13/b и продолжили низкие номинации.

Объём торгов фьючерсами IFAD Murban упал на 58.7% месяц к месяцу в апреле — до 171,825 лотов. Открытый интерес сократился до 47,401 лотов.

Одновременно объём торгов Oman crude futures на GME взлетел на 285% месяц к месяцу до 152,722 лотов — девятилетний максимум. Но открытый интерес упал на 29%.

Почему такой диссонанс?

Трейдеры использовали Oman для краткосрочного хеджирования, но не наращивали структурные позиции.

Трафик через Ормуз 6–7 мая упал до нуля. По данным CAS, 181 млн баррелей сырой нефти оставались в Персидском заливе, из них около 60 млн баррелей иранской и 42 млн баррелей саудовской.

Красное море стало единственным легальным выходом для части саудовских баррелей. Поток саудовской нефти из Yanbu вырос до 3.9 млн б/с в апреле.

Два южнокорейских танкера с Arab Light прошли Баб-эль-Мандеб 17 апреля и 3 мая, направляясь в Йосу.

Нефтепродукты: Fujairah на голодном пайке

FOB Arab Gulf нафта котировалась с нетбэком к CFR Japan, фрахт около $90/mt. Премии снижались вслед за мировыми.

FOB Arab Gulf jet/kerosene: премия упала до +$12.00/b к MOPS, отражая слабеющий спрос в Азии и избыток продукта в Корее.

FOB Arab Gulf 10 ppm gasoil: премия около +$8.50/b.
500 ppm — +$6.98/b.

Потоки из региона оставались ограниченными из-за закрытия Ормуза.

HSFO 380 CST FOB Arab Gulf котировался с нетбэком к FOB Singapore 380 CST минус фрахт, около $30/mt. Chimbusco предлагал значительные объёмы с FSU, усиливая давление на рынок.

VLSFO 0.5% FOB Fujairah: $830.09/mt, снижение на $5.1/mt.

Запасы нефтепродуктов в Fujairah упали до 6.501 млн баррелей — минус 6.9% неделя к неделе и минус 69% с начала войны. Это исторический минимум пятую неделю подряд.

Бункерный рынок Fujairah и Jebel Ali практически встал: сделки единичные, запросы на бункеровку резко упали.

В Salalah спрос слабый, но отдельные трейдеры фиксируют восстановление: Marafi и O Bunkering объединились.

Иракский бункерный рынок тоже пострадал: объёмы VLSFO в Басре упали с 15 тыс. т в марте до 7 тыс. т в апреле.

Саудовская S-Oil продавала Jet A-1 в Онсане со скидкой до –$2/b к MOPS, оказывая давление на Arab Gulf benchmarks.

Титаны: почему они делают то, что делают

Vitol

Vitol действует потому, что текущая бэквордация позволяет сокращать запасы с прибылью.

Он предлагает крупные объёмы — 32 тыс. т нафты, 40 тыс. т LSFO — привлекая покупателей и фиксируя цены на высоких уровнях, пока рынок ещё не обвалился окончательно.

Одновременно Vitol покупает там, где физика становится дешёвой: например, Dubai-linked баррели в момент провала премии.

Это не ставка «Brent вверх или вниз». Это игра через склад, срок поставки и региональный разрыв.

Glencore

Glencore строит мультирегиональные арбитражи, потому что видит расхождение между европейской и азиатской нафтой.

Продавая в Азии и покупая в Европе, он зарабатывает на спредах без риска абсолютного направления цены.

Главная логика Glencore — не угадывать рынок, а соединять рынки, которые временно разошлись.

Trafigura

Trafigura скупает падающие ULSD и VLSFO, потому что либо ожидает возврата дефицита, либо уже имеет обязательства перед покупателями.

Это покупка на страхе.

Когда рынок пугается американского притока или временного переизбытка, Trafigura забирает физический объём, который потом можно либо продать дороже, либо перебросить туда, где дефицит сильнее.

BP и Shell

BP и Shell обслуживают свои НПЗ и бункерный бизнес, но одновременно активно работают как трейдеры.

Shell особенно заметен в MOC: агрессивные биды, снятие заявок, покупка у Gunvor по лучшей цене. Это классический приём крупного игрока, который контролирует ликвидность и умеет двигать ожидания рынка.

BP чаще выглядит как системный участник: закрывает физические потребности, продаёт и покупает под собственную переработку, держит баланс между трейдингом и refinery book.

Mercuria

Mercuria в Brent BFOE продавал июльские частички, потому что предыдущая экстремальная бэквордация позволила набрать длинные позиции.

Когда кривая начала слабеть, эти позиции нужно было закрывать.

Логика простая: фиксировать прибыль до того, как бумажный рынок полностью выдохнет военную премию.

Топ-5 неэффективностей

1. VLSFO carry trade, Сингапур

Prompt около +$31/mt, форвард около +$20/mt.

Доходность — $10–15/mt в месяц при доступе к хранению и физическому продукту.

Риск — крупный игрок вроде Shell закрывает позицию и убирает биды, после чего премия быстро ослабевает.

2. Med–NWE дизель

Покупка CIF NWE около +$6.75/mt, перевозка в Med примерно за $8/mt и продажа CIF Med около +$56.50/mt.

Маржа — около $40/mt.

Это чистая логистика: продукт есть не там, где он нужен.

3. RIN-арбитраж Jet vs ULSD, США

Покупка Jet, продажа ULSD на NYMEX с целью расширения спреда до +10–15 центов/галлон.

Почему работает?

RIN-налог искажает стимулы НПЗ. Jet fuel освобождён, бензин и дизель — нет.

Главный риск — вмешательство EPA.

4. Brent/Dubai EFS normalisation

Продажа Brent, покупка Dubai-linked при EFS выше $110/b.

Цель — $5–10/b на нормализации.

Почему работает?

EFS экстремально расширен, потому что Азия была вынуждена покупать Brent-связанные баррели вместо ближневосточных. Если логистика Ормуза начнёт восстанавливаться, Dubai должен вернуть часть премии.

5. Российская нафта

Покупка FOB Black Sea / Baltic, перевозка в Индию или Китай, продажа с премией к местным бенчмаркам.

Маржа — $50–100/mt.

Главные ограничения: комплаенс, чистый тоннаж, страховка и платёжный коридор.

Заключение

Май 2026 года — это не просто рынок, а поле битвы логистик, санкций и регуляторик.

Фьючерсы уже торгуют надежду на мир, но физический рынок всё ещё живёт в войне.

Россия играет роль одновременно дестабилизатора через удары по НПЗ и стабилизатора через дешёвый экспорт. Китай тихо забирает санкционные баррели. Европа тонет в американском SPR, но всё ещё испытывает дефицит отдельных продуктов. США сами создали регуляторный перекос через RIN. Азия перестраивает маршруты, а Middle East сидит на запертых баррелях.
между NWE и Med,
между Jet и ULSD,
между Brent и Dubai,
между российской нафтой и азиатским спросом,
между бумажной деэскалацией и физической блокадой.

Дисклеймер: Данный материал подготовлен исключительно в информационно-аналитических и образовательных целях на основе общедоступных данных S&P Global Platts и не является инвестиционной рекомендацией, советом или предложением совершить какие-либо торговые операции. Автор не несет ответственности за любые возможные убытки или ущерб, возникшие в результате использования данной информации. Торговля энергоносителями и деривативами сопряжена с высоким уровнем риска. Перед принятием любых инвестиционных решений настоятельно рекомендуется проконсультироваться с квалифицированными специалистами.

BMNR: Как Том Ли построил рекурсивный майндфакинг на стейкинге ETH и запустил интерференционную спираль смерти

2026-05-06T13:38:18.385Z

Ты смотришь на график BMNR и думаешь: «Ну, очередной гений с Wall Street, который просто повторяет трюк Майкла Сэйлора, только не с биткоином, а с Ethereum».
Том Ли — это классический представитель элиты: J.P. Morgan, Fundstrat, звание лучшего аналитика по версии Institutional Investor на протяжении многих лет, прогнозы по биткоину, которые то сбываются, то нет. На нём клеймо CFA, диплом Уортона и безупречная репутация «Уолл-стритского оракула».

Теперь, в качестве главы BMNR, он строит самую большую корпоративную казну Ethereum в истории. Звучит как приговор рынку? Да, только это приговор не для шортистов, а для тех, кто стоит в лонг по акциям компании. Потому что перед нами — математически идеальная, но фатально нестабильная конструкция, интерференционная спираль смерти (Recursive Death Spiral),
обёрнутая в форму 8-K.

Cхема — рекурсивный пылесос ликвидности, загнанный в стейкинг

Это не просто «казначейство».
Это трёхфазный реактивный двигатель,
работающий на байбеке, стейкинге и размытии.

Чтобы понять, что именно построил Том Ли, достаточно взглянуть на цифры. Его компания уже владеет 5.07 млн ETH, что составляет примерно 4.21% от всего оборотного предложения актива. Параллельно с этим компания уже направила в стейкинг через свою платформу MAVAN более 4.36 млн ETH (около 84% от депозита), чтобы генерировать годовую доходность в размере $352 млн.

Механика проста как 2 пальца:

Компания продает акции ($BMNR) на открытом рынке через многомиллиардные ATM-программы.
На вырученные деньги покупает Ethereum и тут же стейкает его через MAVAN.
Затем использует доход от стейкинга и новые выпуски акций для продолжения покупок.

С июля 2025 года BMNR привлек более $10 млрд, выкупая ETH в среднем на $170 млн. За последние 12 месяцев акции упали на 58%, а размытие акционеров за два года достигло 10 856%. Это превращает BMNR в гигантский пылесос для ликвидности Ethereum, который одновременно размывает стоимость собственных акций, надеясь на безграничный приток Гамма-ловушка (Negative Gamma Feedback Loop)новых "инвесторов".

Опционный скелет BMNR: Том Ли продал вам гигантский Covered Call, в который зашита отрицательная гамма

Теперь сделаем то, за что вы любите этот канал)))))) разберём конструкцию на опционы. BMNR — это не холдинг, это опционная позиция с чётко выраженной отрицательной гаммой, которая рекурсивно пожирает свой собственный капитал.

Theta Gang или почему стейкинг — это не бизнес

Когда компания продаёт акции и покупает ETH, а затем стейкает его, она, по сути, продаёт волатильность Ethereum против своего баланса. Это эквивалентно стратегии Covered Call с дельтой ~0.85 (почти линейный Long), где:

Long ETH — это базовый актив (купленный на размытые акции).
Стейкинг — это проданный колл (Theta). Вы получаете фиксированную премию (~2.8% годовых) за блокировку актива. Пока рынок спокоен, тетта капает.
ATM-программа — это скрытый механизм реинвестирования премии в покупку нового базового актива.

Проблема классического Covered Call в том, что при резком падении базового актива ваша «тетта» мгновенно испаряется, а Long ETH несёт гигантские нереализованные убытки. У BMNR это уже случилось: при падении ETH компания зафиксировала нереализованный убыток в $8 млрд.

Гамма-ловушка собственного изготовления

Самое интересное — это «Гамма-ловушка» (Gamma Trap), в которую BMNR загоняет сам себя. Откуда берётся минусовая гамма? Когда акции падают (а они падают вслед за ETH), BMNR вынуждена продавать ещё больше акций, чтобы выкупать падающий актив (DCA), потому что единственный способ поддерживать балансовую стоимость — это увеличивать долю ETH. Но увеличение доли ETH происходит за счёт размытия акций.

Это петля отрицательной обратной связи, классический Negative Gamma Feedback Loop. В трейдинге отрицательная гамма требует хеджировать позицию в ту же сторону, куда движется рынок. Если ETH падает на 10%, NAV компании падает, акции летят вниз, и вам нужно напечатать ещё больше акций, чтобы докупить «подешевевший» ETH.

Математически это можно записать как:

Уравнение интерференционной спирали смерти: рекурсивный коллапс очереди стейкинга

А теперь — про рект. Фатальная уязвимость стратегии Тома Ли заключается в механизме стейкинга Ethereum. После недавней (апрель-май 2026) волны взломов DeFi очередь валидаторов на выход из стейкинга взлетела на 72,000%, достигнув 433,158 ETH, а время ожидания вывода увеличилось до 7 дней.

Это не просто техническая деталь.
Это триггер ядерного взрыва для бизнес-модели BMNR.

Механика очереди: почему валидаторы — не банкомат

Выход из стейкинга в Ethereum — это не моментальная операция. Вы отправляете запрос, система ставит вас в очередь. Каждый блок может обработать только 16 запросов на частичный выход. Поэтому вывод миллиона ETH физически не может произойти мгновенно. Этот механизм создаёт уникальную ситуацию, известную как «интерференционная спираль смерти».

Представим ситуацию: рынок видит, что BMNR начинает вывод ETH из стейкинга. Потому что у компании кончаются деньги на операционку или, что вероятнее, прилетает маржин-колл от падения базового актива. Как только транзакция unstake попадает в мемпул, предсказуемо происходит следующее:

Рынок видит кита в очереди: Whale Alert и парсеры засекают транзакцию кошелька BMNR на вход в очередь валидаторов. В блокчейне всё прозрачно. Мгновенная паника.
Опережающая распродажа ETH: Крупные держатели начинают продавать ETH на споте и открывать шорт-позиции, понимая, что через несколько дней на рынок хлынет огромный объём предложения。
Рекурсивная проблема BMNR: Цена ETH падает → стоимость активов BMNR падает -> акции BMNR летят в пол → Компания больше не может привлекать капитал через ATM → Приходится выводить из стейкинга ещё больше ETH.
Интерференция: Каждый новый вывод увеличивает очередь. Как только ожидание вырастает с 7 до 30-40 дней, все остальные крупные стейкеры бросаются выводить средства, опасаясь заморозки капитала. Создаётся интерференционная волна.

Рекурсивная функция ликвидности

В очереди на вход в стейкинг также стоит 3.6 млн ETH. Это создаёт иллюзию устойчивости, но если цена ETH начнёт падать, эти 3.6 млн ETH просто испарятся — никто не захочет входить в стейкинг обесценивающегося актива.

Финальный аккорд: каждый новый выход увеличивает время ожидания. При лавинообразном процессе время вывода стремится к бесконечности, а цена ETH, капитализация BMNR и стоимость её акций — к нулю.

SBLC-Cash-Covered Revolving: величайшая иллюзия безопасности

Помимо печати акций, Том Ли использует более изощрённый инструмент для поддержания ликвидности — Револьверные линии Standby Letter of Credit с полным денежным покрытием (Cash-Covered SBLC Revolving Facility). Для обывателя это звучит как «нам выдали кредит доверия мировые банки». На деле же это математическая ловушка, создающая иллюзию бесконечной платёжеспособности ровно до того момента, как cash закончится.

Что это такое на самом деле

Standby Letter of Credit (SBLC) — это не кредит в классическом понимании. Это банковская гарантия, резервный аккредитив. Банк говорит бенефициару: «Если этот парень не заплатит — заплачу я». Это забалансовое обязательство банка высочайшего качества.

Но ни один нормальный банк не выдаст SBLC на миллиарды долларов под честное слово. Поэтому используется модификация Cash-Covered: компания кладёт на счёт в банке-эмитенте 100% денежное обеспечение от номинала гарантии.

Revolving означает, что линия возобновляемая: выбрал деньги — вернул — снова выбрал, как кредитная карта с гигантским лимитом, которая автоматически восстанавливается после погашения.

Трюк, который проворачивает Том Ли

Деньги инвесторов как "обеспечение": Вы привлекаете $10 млрд через ATM (размытие акций). Часть этих денег идёт на покупку ETH, а часть размещается на счетах как cash collateral для получения SBLC-линий.
Банк видит "живые" деньги и выдаёт линию: Для банка это идеальный клиент — риск нулевой, ведь деньги уже лежат у него на счёте.
Компания использует линию для новых покупок ETH: Фактически компания тратит деньги инвесторов дважды: один раз как обеспечение для банка, второй раз — через "кредитную" линию на те же деньги.
Рекурсия: Новый ETH → рост NAV компании → новый раунд акций → новые деньги → новое обеспечение для SBLC → новая линия.

С точки зрения маневрирования капиталом — это гениальный cash-management. SBLC позволяет не тратить живые деньги сразу, а использовать их как гарантию для доступа к ещё большей ликвидности, сохраняя капитал "на счету" и создавая видимость «нулевого долга».

Где зарыта бомба

Это cash-covered линия. Каждые $10 млрд под риском требуют $10 млрд кэша на счетах. Если привлечение денег через акции замедляется, а обязательства по поддержанию обеспечения остаются, наступает критический момент.

Как только инвесторы перестают покупать размытые акции BMNR, приток свежего кэша прекращается. Но линии SBLC уже открыты, и по ним могут быть выбраны средства. Чтобы погасить задолженность перед банками и фондами, которые выпустили эти привилегии, компании придётся использовать замороженный кэш. А когда замороженный кэш иссякнет — придётся разблокировать стейкинг ETH. И вот тут мы возвращаемся к Разделу 3: как только рынок видит эти транзакции в очереди — спираль запущена.

Математика кассового разрыва

В этот момент компания должна либо объявить дефолт, либо начать unstake ETH в рынок, где уже стоит очередь.

Факты как гвозди в крышку этого гроба

Размытие акций достигло критической массы: 10,856% за два года. Власти NYSE уже выпустили предупреждение из-за сомнительных корпоративных действий. Компания увеличила authorized shares до 50 млрд.
Отрицательная альфа: Стратегия даёт отрицательную доходность с поправкой на риск. Акции BMNR падают вместе с ETH, демонстрируя отрицательную альфу.
Незастрахованный стейкинг: MAVAN — это централизованная платформа без страховки смарт-контрактов. Любой эксплойт (а хакеры Lazarus Group уже украли $292 млн из KelpDAO) приведёт к мгновенному обнулению стейкинга BMNR.

Том Ли создал уникальный финансовый инструмент, который работает только в одну сторону — вверх — и только до тех пор, пока все участники рынка молятся на икону ETH и не пытаются выйти.

Вопрос не в том, рухнет ли BMNR, а в том, когда именно, и кто окажется крайним в очереди на выход.

ДИСКЛЕЙМЕР / DISCLAIMER

Этот материал представляет собой неформальный аналитический разбор публичных действий и финансовой структуры компании BitMine Immersion Technologies (BMNR) и является исключительно мнением автора и аналитическим прогнозом. Мы не утверждаем, что описанные события являются преднамеренным мошенничеством, и не гарантируем их обязательное наступление в указанном виде.

Все совпадения с реальными лицами и механизмами являются объектом свободного критического анализа (fair use / fair dealing). Материал создан в образовательных и информационных целях и не является инвестиционной рекомендацией.

Использованные первоисточники:

Tom Lee Turns BitMine Into Top ETH Holder. (2026). Phemex Academy.
Gate.com News. (2026). BMNR Тома Ли — блестящая модель казначейства или скрытая бомба замедленного действия.
TipRanks. (2026). BitMine Stock Continues to Generate Negative Alpha as Tom Lee's Treasury Strategy Backfires.
Stonktracker. (2026). BITMINE IMMERSION TECHNOLOGIES, INC. (BMNR) - Dilution Analysis.
SimplyWall.st. (2026). Bitmine Immersion Technologies (BMNR) Is Down 7.6% After Massive Share Authorization And Ethereum Treasury Shift.
Investing.com. (2026). Bitmine launches Ethereum staking platform with $6.8B staked.
BYDFi. (2026). BMNR Stock: Inside Bitmine's $13 Billion Ethereum Treasury Play.
Bitget News. (2026). BitMine Stock Continues to Generate Negative Alpha.

Автор канала @chasetrust не претендует на истину в последней инстанции и настоятельно рекомендует читателям проводить собственное исследование (DYOR), потому что рынок, как мы уже выяснили, живёт по законам толстых хвостов, а не гауссовой доброты.

Нефтяной фронт - анатомия безумия по данным Platts (полный обзор)

2026-05-03T16:12:23.949Z

3 мая 2026 | Время чтения: ~25-30 минут Для русско-язычной аудитории. Для контрагентов: ARS Trading Company-AZ LLC/Бритиш Петролеум Эксплорейшн (Сервисиз) Лимитед/УфаОйл ООО/Nord Axis LTD/Bellatrix Energy Limited LTD

Пока политики обмениваются ультиматумами, мир живет в новой реальности — с перекрытым Ормузским проливом. Судя по эксклюзивным данным Platts за 30 апреля – 1 мая 2026 года, рынок больше не ждет быстрого разрешения конфликта. Мы видим, как трейдеры-гиганты, вроде Vitol, Glencore и Trafigura, не просто адаптируются к хаосу, а активно его формируют, создавая позиции, которые принесут колоссальные прибыли.

Этот разбор основан на глубоком анализе всех значимых движений на глобальных энергетических рынках. Мы детально разберем, где образовались уникальные арбитражи, как региональные рынки отрываются друг от друга, и какую игру ведут крупнейшие трейдеры мира.

Часть 1 - Великое расхождение и смерть привычных спредов

Перекрытие Ормузского пролива действует как скальпель, рассекающий глобальный рынок на отдельные, плохо связанные между собой региональные кластеры. Это породило аномалии, которых не видели никогда.

Спред EFS взлетел в космос: Dubai vs Brent

Самая яркая неэффективность — это чудовищный разрыв между «кислой» корзиной Dubai, представляющей нефть Персидского залива, и «легким» эталоном Brent.
Спред Brent-Dubai Exchange of Futures for Swaps (EFS) 30 апреля достиг абсолютного исторического рекорда в $21.37 за баррель.

В чем причина? Азиатские НПЗ, столкнувшись с заоблачными ставками фрахта и рисками войны, массово отказываются от ближневосточной нефти. Они переключились на рекордные закупки арбитражных сортов из Атлантики — американской WTI и бразильской Tupi, цены на которые привязаны к Brent. Одновременно США заливают рынок «кислыми» сортами из Стратегического нефтяного резерва (SPR), что дополнительно давит на котировки Dubai.

Действия тяжеловесов: Vitol агрессивно скупает подешевевший Dubai на Market on Close (MOC) — 94 частные партии за апрель, что конвертировалось в 4 полных танкера нефти Oman. Это гигантская ставка на сужение спреда. В то время как китайский Unipec выступает главным продавцом, по сути избавляясь от обязательств по заливной нефти в пользу более дешевого атлантического сырья.

Нефтепродукты - бункеровка в кризисе, авиакеросин в смятении

VLSFO (мазут с низким содержанием серы): Здесь возник уникальный «обратный арбитраж». Раньше мазут тек из Персидского залива в Сингапур, а теперь Platts фиксирует: “Arab Gulf starting to pull barrels from Singapore”. Трейдеры везут топливо из ЮВА в Фуджейру, потому что в самом Заливе из-за атак на НПЗ и логистического коллапса возник острый дефицит смесевых компонентов. Ситуацию усугубляет паника в Европе: трейдеры, которые слишком много продали вперед, теперь пытаются выкупить товар обратно (“people who oversold are now trying to buy back”), разгоняя бэквордацию до максимумов с 2022 года.

Jet A1 / Керосин: На побережье Мексиканского залива США авиакеросин упал ниже дизеля на рекордные -21 цент/галлон ($8.82/барр). Это немыслимый переворот. Причина — взрывной рост стоимости «зеленых» кредитов RVO (Renewable Volume Obligation), которые начисляются за дизель и бензин, но не за jet. В результате НПЗ, стимулируемые высокими кредитами, гонят дизель, а jet, наоборот, производят в рекордных объемах (1.21 млн барр./сутки) на экспорт, создавая локальный избыток. Арбитражеры уже пользуются этим, гоня дешевый американский jet в задыхающуюся от дефицита Европу.
Экспорт jet из США в апреле составил рекордные 839 100 тонн.

Бензин и дизель - как локальный кризис создает «острова премий»

Локальные аварии творят чудеса. В Midwest произошел шторм: сразу три НПЗ (ExxonMobil Joliet, BP Whiting, Phillips 66 Wood River) сообщили о неполадках. В результате дизельные дифференциалы в Чикаго взлетели до немыслимых +115 центов/галлон к фьючерсу NYMEX. Трубопровод Magellan развернул поток из Техаса, но его пропускной способности не хватает. Те, у кого были запасы в терминалах Buckeye Complex, снимают сверхприбыль.

Противоположная картина в Калифорнии, где рынок живет ожиданием перезапуска НПЗ Martinez (PBF Energy). Одна новость об этом обрушила цены на бензин LA CARBOB на 15 центов всего за одну сессию. Это яркий пример того, как физ. информация в текущем хаосе двигает рынки быстрее любых геополитических новостей.

Жесткая Супер-Бэквордация во всем

Никакого контанго на рынке нет. Состояние острейшей бэквордации отражает физический голод «здесь и сейчас» и надежду на разрешение кризиса в будущем. Июньский фьючерс Brent стоит $114, а сентябрьский — уже $98 за баррель. Для VLSFO спред между маем и ноябрем составляет -$24.10 за баррель. Хранить топливо экономически бессмысленно — цена падает почти на $4 за каждый месяц хранения. «Стоимость carry неподъемна, поэтому никто не хочет держать запасы», — комментирует европейский трейдер.

Часть 2 - Америка, Европа, Азия

После обзора ключевых аномалий важно понять, как именно они проявляются в каждом регионе, создавая уникальные возможности.

Северная Америка: SPR, аварии на НПЗ и «обратный» авиакеросин

Рынок США сейчас — это остров нестабильности. Стратегический нефтяной резерв (SPR) стал главным оружием, но он бьёт и по своим.

Сырая нефть: «sour» под давлением. Объявленный 30 апреля четвертый транш аукциона на 92,5 млн баррелей из SPR мгновенно обрушил сорт Mars на $4.50 за день, до премии всего в $2 к WTI. В то же время легкая WTI Midland держится на премии за счет экспорта. Это породило арбитражный разрыв: Mars, с поправкой на качество, стал почти на 20% дешевле аналогов в Азии. Трейдеры уже фрахтуют VLCC для доставки Mars в Японию.

Авиакеросин: «флип» десятилетия. Как уже упоминалось, падение Jet 54 ниже дизеля на -21 цент/галлон — это историческая аномалия, вызванная шоком на рынке кредитов RVO (31.079 центов/галлон). Это чистая неэффективность, которая гарантирует прибыль любому трейдеру с доступом к экспортной инфраструктуре.

Бункер: VLSFO дорожает, HSFO никому не нужен. 1 мая Trafigura провела знаковую сделку, купив у Valero 7000 тонн VLSFO по $825.50/mt, выше рынка. Причина — резкий рост стоимости вакуумного газойля (VGO), ключевого компонента блендинга. HSFO, напротив, не интересен НПЗ, которые предпочитают дешевую нефть из SPR.

Практические - выводы по Америке:

Ставка на сужение Mars/WTI с целью +$5.
Дизельный арбитраж Чикаго – USGC: фиксация исторического спреда.
Экспорт Jet A1 из Хьюстона в Азию (Сингапур/Япония) с зафиксированной прибылью $80–100/т.

Европа: SPR-цунами и бессилие перед бэквордацией

Европа оказалась между молотом и наковальней. С одной стороны, перекрытый Ормуз, а с другой — американские поставки из SPR, заливающие рынок.

Сырая нефть: Johan Sverdrup расплющен. Норвежский сорт Johan Sverdrup, прямой конкурент Urals, рухнул с рекордной премии в $16.75 до $2.38 к Dated Brent. Причина проста: танкеры с SPR-нефтью вытеснили его с рынка.
«Май перенасыщен SPR-барелями», — комментирует трейдер.

Бензин и LPG: Средиземноморье прячет товар. Страны Южной Европы удерживают топливо внутри, опасаясь перебоев, в то время как терминалы вроде Лаверы забиты дешевым бутаном, который стал не нужен после перехода на летние спецификации бензина. Рынок бензина находится в супер-бэквордации (скидка за месяц между спотом и форвардом достигает $43/т).

Дизель и Jet: жизнь на американских поставках. Импорт дизеля и jet из США бьет рекорды (985 тыс. т и 839 тыс. т соответственно), но, несмотря на это, запасы в ARA тают до многолетних минимумов. Бэквордация не дает держать запасы, заставляя рынок жить «с колес».

Практические - выводы по Европе:

Покупка форвардов на Sverdrup в расчете на восстановление спреда до +$5 после иссякания SPR-потоков к июню.
Арбитраж jet A1 CIF NWE vs ICE Gasoil на фоне таяния запасов.

Азия: центр мира смещается на Восток

Азиатский рынок сейчас — самое интересное место на планете. Здесь переписываются вековые торговые пути.

Сырая нефть: величайший разрыв всех времён. Азиатские НПЗ, столкнувшись с рисками и дорогим фрахтом, массово переходят на атлантические сорта. Шесть VLCC бразильской Tupi закуплено китайской Sinopec, еще семь VLCC американской WTI — японскими покупателями. Это делает аномальный спред EFS в $21.37 еще более значимым.

Нефтепродукты: Китай открывает экспорт. Внезапное решение Китая разрешить экспорт 500 000 тонн топлива в мае резко охладило азиатские бензиновые крэк-спреды. Одновременно SK Energy давит на рынок jet fuel, предлагая дополнительные объемы.

Мазут и бункер: «Сингапур стал донором». Самая невероятная аномалия — разворот потоков мазута. Запасы в Фуджейре рухнули на 66% с начала войны, и теперь трейдеры везут мазут из Сингапура в Залив. Канадская AltaGas впервые отправила партию пропана в Индонезию, так как покупатели ищут альтернативу ближневосточному LPG по всему миру.

Практические - выводы по Азии:

Исторический шанс на сужение спреда Brent/Dubai EFS (long Dubai, short Brent).
Ставка на расхождение региональных премий: продавать свопы на HSFO в Сингапуре, покупать физический товар в Фуджейре на месте.
Шорт по азиатскому бензиновому крэк-спреду на фоне китайского экспорта.

Часть 3 - Трейдеры , кто чем торгует и почему это важно

Переходим к реконструкции их торговых книг на основе данных Market on Close.

Vitol — самый агрессивный архитектор новой реальности

Vitol действует как глобальный маркет-мейкер, который не просто ловит спреды, а активно формирует их.

Ставка на Восток: Vitol — главный покупатель Cash Dubai. Взяв 94 партиала за апрель и получив 4 танкера Oman, он сделал гигантскую ставку на восстановление рынка Залива. Он выбирал офера Shell и Unipec по ценам $111.20–$112.25 за баррель до самого закрытия MOC 30 апреля.
Хедж на Западе: Vitol одновременно является главным продавцом WTI Midland в Европу (4 из 7 майских партий в цепочках BFOE), страхуя свои риски и фиксируя трансатлантический арбитраж.
Итоговая картина: Это классика глобального трейдинга: покупать там, где дешево (Dubai), продавать туда, где дорого (Brent через WTI Midland), хеджируя все звенья цепочки.

Glencore — мастер теневых арбитражей и бункеровки

Glencore традиционно силён в логистически сложных рынках, и сейчас он делает ставку на искажения в физической цепочке поставок.

Бункер и компоненты: Glencore активно скупает VLSFO в Роттердаме ($760–$770/т в EU MOC) и выставлял завышенные офера на jet в Сингапуре. Это указывает на игру, связанную с доступом к блендингу: имея собственные терминалы, трейдер может извлекать маржу, смешивая дешевые компоненты и продавая готовое топливо.
Логистические ставки: В нафтовом MOC он заключил сделку с Vitol на $48/т к свопу, что говорит о привлечении физических объемов в Европу под ожидаемый спрос нефтехимии. Glencore также номинировал 4 из 7 майских партий WTI Midland в BFOE.

Trafigura — прицел на американский VLSFO

Trafigura засветилась двумя крупными сделками.

Решающая покупка: 1 мая на USGC MOC трейдер агрессивно, шаг за шагом, повышал биды, пока не купил у Valero 7000 тонн VLSFO по $825.50/mt. Это на $5.75 выше рынка и является прямым указанием на то, что Trafigura верит в дальнейшее сжатие американского рынка из-за дороговизны VGO.
Азия: Активность Trafigura в Сингапуре и на европейском дизельном рынке (бид $0.00 к ICE LSGO) говорит о поиске возможностей для арбитража европейского дизеля в более маржинальные регионы.

Mercuria — «серый кардинал» североморского Brent

Пока все внимание приковано к Ближнему Востоку, Mercuria с аномальной активностью скупала североморский Brent. За март-апрель она приобрела 47 из 89 июньских партиалов BFOE, что привело к конвергенции и получению 3 полных танкерных партий (2.1 млн баррелей). Она подняла оффер Petronious на $118.58/баррель. Mercuria формирует значительную «длинную» позицию в Brent, делая ставку на то, что напряженность с поставками в Европу сохранится, а глобальный бенчмарк продолжит рост.

Неэффективности, ставшие золотыми жилами

Brent/Dubai EFS: Потенциал сужения с $21.37 до $10 в случае деэскалации — это прибыль в $11+ на баррель для держателей длинной позиции по Dubai против короткой по Brent.
Региональный бензиновый спред Чикаго – USGC: Разница в 36 центов за галлон ($15.12/барр) держится на авариях и логистике. Это одна из лучших локальных неэффективностей.
Экспорт Jet A1 из USGC: Пока жив перекос RVO, спред между jet и ULSD остается аномально отрицательным, гарантируя $6–8 прибыли с барреля при экспорте в Азию или Европу.
VLSFO carry trade: Глубокая бэквордация (M1-M6 спред -$24) позволяет зарабатывать, продавая дальние форварды и покупая спот, не прибегая к физическому хранению.

Новости из вне как катализатор спроса

Венесуэльский фактор и почему он давит на Mars и Sverdrup

В отчете OPR от 1 мая есть сенсационная цифра: экспорт нефти из Венесуэлы в апреле взлетел до 1,1 млн барр./сутки, что является максимумом с декабря 2019 года. Chevron, TotalEnergies и Repsol активно наращивают добычу и экспорт на фоне ослабления санкций.

Влияние: Это дополняет картину затоваривания рынка тяжелыми (кислыми) сортами. Не только SPR давит на Mars, но и поток венесуэльской Merey 16. Именно появление новой венесуэльской нефти окончательно добивает дифференциалы Johan Sverdrup в Европе. Это прямое объяснение, почему дисконты по "кислой нефти" стали рекордными.

Россия под ударами: Пермь, Туапсе и тающие поставки

1 мая пришло сразу несколько сообщений об ударах украинских дронов по НПЗ:

Туапсе (четвертый удар за две недели): Пожар то тушили, то он разгорался снова. Экспортный терминал на Черном море поврежден.
Пермь: Рядом с НПЗ повреждена насосная станция.
Орск: Пожар на территории завода.
Статистика CAS: Поставки российской нефти в Индию и Китай упали до пятимесячного минимума (15,2 млн барр. за неделю), а Турция впервые за год осталась без российской нефти. Это объясняет, почему Европа, несмотря на санкции, острее чувствует дефицит дизеля — российский экспорт «схлопывается» с обеих сторон.

Санкционная дубина США бьет по Китаю

США 1 мая ввели санкции против нефтяного терминала Qingdao Haiye в китайской провинции Шаньдун за прием десятков миллионов баррелей иранской нефти. Это может парализовать оставшиеся "серые" поставки иранской нефти, которые все еще просачиваются через блокаду. Для рынка это сигнал, что администрация Трампа намерена полностью перекрыть кислород иранскому экспорту, что делает открытие Ормуза еще более отдаленной перспективой.

Раскол ОПЕК+

28 апреля ОАЭ объявили о выходе из ОПЕК+, что в обычное время обрушило бы рынок. На это наложился комментарий вице-премьера РФ Новака 30 апреля: «О какой ценовой войне может идти речь, когда на рынке дефицит?». Выход ОАЭ в условиях блокады означает, что один из немногих производителей, способных нарастить добычу (через резервные мощности), может это сделать. Это фундаментально «медвежий» фактор для Brent в среднесрочной перспективе, если только Hormuz не перекроют совсем.

Авиакомпании и спрос: разрушение здесь и сейчас

Данные о падении спроса становятся реальностью:

Индийская федерация авиаперевозчиков предупредила, что авиакомпании находятся «на грани закрытия», так как топливо подорожало до 55–60% от операционных расходов (против 30–40% нормы).
KLM отменяет рейсы в Дубай, Lufthansa сокращает 20 000 рейсов.
Германия экстренно снижает налоги на бензин и дизель с 1 мая, чтобы сбить панику среди потребителей. Это та самая "demand destruction", о которой предупреждали аналитики ING. Её можно добавить в блок о бэквордации и супер-ценах как доказательство того, что рынок сам себя лечит высокими ценами.

Сдвиг в морской логистике: танкерный флот сходит с ума

Saudi Bahri отчитался о росте прибыли в 4 раза благодаря переориентации поставок на Красное море (порт Янбу). Рекордные 4,63 млн барр./сутки саудовской нефти ушло через Красное море в обход Ормуза.
Индия объявила о плане инвестировать $5,4 млрд в строительство 62 новых танкеров, чтобы снизить зависимость от иностранного флота.
Ставки фрахта: VLCC на маршруте USGC–Китай все еще держатся на уровне $15,5 млн (паушальная ставка), что добавляет к стоимости барреля около $7–8 премии.

Небольшой саммари

На этом рынке больше нельзя торговать, ориентируясь только на заголовки. Успех в том, чтобы видеть физические потоки и действия ключевых игроков.

Главная ставка: Длинный Dubai / короткий Brent через EFS с тейк-профитом на сужении до $10.
Ставка на восстановление: Покупать Mars и Johan Sverdrup против WTI и Dated Brent, ожидая прекращения интервенций из SPR.
Арбитражные окна:

Экспортировать Jet A1 из USGC в Сингапур или Европу.
Продавать форварды на Midwest ULSD против длинных позиций по USGC ULSD.

Структурные трейды: Продавать дальние форварды VLSFO и HSFO, используя бэквордацию для получения стабильного roll return.

Мир после Ормуза — это мир, разделенный на региональные кластеры, где локальные цены дико расходятся с глобальными бенчмарками. Именно эти расхождения, зафиксированные в данных Platts, и есть новая «нефть» для трейдера в 2026 году.

Источники данных: Platts Oilgram Price Report, US Marketscan, European Marketscan, Asia-Pacific Marketscan от 30 апреля и 1 мая 2026 года.

Большие числа, которых у тебя никогда не будет ?))

2026-05-01T19:30:01.284Z

Почему твоя статистика плоха или ГХХЭ , если хвосты толстые (Extended Cut).

Ты привык считать как нечто среднее. Средний P&L на сделку, среднюю доходность за месяц, средний Sharpe. Бабушка твоя вяжет носки, а ты вяжешь из исторических данных «ожидалку» и молишься на неё. Так вот, у меня для Вас новость, и она Вам не понравится.

Нассим Талеб разобрал эту тему в работе The Law of Large Numbers Under Fat Tails. Потому что если твои returns не из гауссова болота, а из реального мира — с опционами, криптой, нефтью, волатильностью — то всё, что ты знаешь о сходимости среднего, можно выкинуть в мусорку. И сегодня мы копнём глубже: поговорим про частичные ожидания, stable-распределения, почему твой риск-менеджмент — самообман, и как не просрать депозит, когда сам чёрт не знает, какое у тебя истинное матожидание.

Ты живёшь в мире Парето, а думаешь как Гаусс

Напомню базу. По слабому закону больших чисел, если у тебя есть последовательность i.i.d. случайных величин с конечным средним m, то выборочное среднее X̄ сходится к m по вероятности при n → ∞. КРУТО? Только вот мы не живём при n → ∞. Мы живём при конечном n, и разница между сходимостью в пределе и сходимостью в реальности — это пропасть размером с твой потенциальный drawdown=)))

В нормальном мире (Гаусс, ЦПТ) сходимость быстрая: корень из n рулит, и 100 наблюдений уже дают тебе какую-то уверенность. А теперь представь, что твои доходности — это степенной закон с хвостовым показателем α между 1 и 2. Это значит, дисперсия бесконечна или почти бесконечна, и закон больших чисел работает, но так медленно, что его можно не дождаться до пенсии. Талеб выделяет три режима:

Case 1a: дисперсия и все моменты существуют (Гаусс или около). Сходимость охуенная, ЦПТ в деле, 30 точек — и ты уже что-то можешь сказать.
Case 1b: дисперсия существует, но высшие моменты — нет (α ≥ 2, но куртозис дикий). Сходимость есть, но тормозная, нужно больше данных.
Case 2: дисперсия не существует (1 < α ≤ 2). Вот тут пиздец. Среднее существует, но сходимость чудовищно медленная. Это наш главный злодей.

Почему это важно для трейдера? Потому что рыночные доходности — это Case 2. Ты думаешь, твой P&L распределён как нормальный? Посмотри на хвосты: крипта, опционы, сырьё, даже S&P 500 во время кризисов. Там α часто около 1.2–1.5. А теперь держитесь за стул.

Sample equivalence: сколько данных тебе реально нужно?
Спойлер: до*уя

Талеб вводит понятие «sample equivalence» — сколько нужно наблюдений n_α для распределения с толстыми хвостами, чтобы получить ту же точность оценки среднего (в смысле среднего абсолютного отклонения, L¹), что и для гауссова с n_g наблюдениями. Он не использует L², потому что дисперсии может не быть, и L¹ — более надёжная метрика. Так вот, цифры (для n_g = 30, как пример):

α = 2 (Гаусс): n_α = 1 (база)
α = 1.75: 56 наблюдений
α = 1.5: 574 634 наблюдения
α = 1.16 (классическое 80/20): примерно 6×10¹² наблюдений
Для скошенных и односторонних хвостов — ещё больше, вплоть до 2×10¹⁴
ПРОСТО ПРЕДСТАВЬТЕ ЭТО КОЛ-ВО ДАННЫХ!!

Что это значит? Если твоя стратегия генерит убытки с хвостом α=1.16 (редкие, но убийственные лузы), то чтобы твоя оценка среднего P&L имела ту же погрешность, что у гауссианы с 30 сделками, тебе нужно шесть триллионов сделок. Ты делаешь одну сделку в день? Поздравляю, тебе понадобится примерно 16 миллиардов лет — аккурат к тепловой смерти Вселенной ты поймёшь, что торговал в минус =)))))))))

На практике: у тебя есть 100 сделок за год. Ты считаешь средний профит — плюс 0.2%. Ты рад. Но при α=1.5 точность твоей оценки такая же, как у гауссианы после 0.002 сделок. Ты просто ещё не встретил хвост. А он придёт. И когда придёт, твой «плюс» станет минусом, а ты будешь сидеть с убытком в 10 годовых доходностей и думать, какого ху*.

Почему стандартное отклонение — МИФ),
а «волатильность волатильности» тебя убивает

Многие думают: «Ок, среднее считать нельзя, давай считать стандартное отклонение». Но при α ≤ 2 дисперсия не существует. А если α чуть больше 2, дисперсия существует, но её выборочная оценка так скачет, что лучше бы не существовала.

Талеб вводит кумулянты C₁ = E(|X - m|) — среднее абсолютное отклонение, и C₂ = E(|X - E(|X - m|)|) — «волатильность» этого самого отклонения.
И показывает, что если взять гауссову и степенную выборки с одинаковым C₁, то у степенного закона C₂ будет в разы выше.
Например, для α=1.5 C₂ в 1.4 раза больше, чем у гауссианы.
Это значит: твоя оценка разброса сама имеет дикий разброс.
Ты посчитал VaR 99% по истории — получил 5%.
А на следующий день рынок делает -12%, потому что хвост толще, чем ты думал, и твоя оценка VaR была просто шумом.

Отсюда правило: никогда не используй Sharpe ratio для активов с толстыми хвостами. Sharpe делит excess return(избыточная доходность) на стандартное отклонение. Если дисперсия бесконечна, ты делишь на бесконечность — получаешь ноль независимо от реальной доходности. Если дисперсия конечна, но хвосты толстые, выборочный Sharpe будет завышен, потому что ты недооцениваешь волатильность в плохие времена.
Классика: хедж-фонд показывает Sharpe 2.0 на истории, а потом получает -30% за месяц. Разве это не правда?? LTCM как там дела?

Аналогия для трейдера: твой бэктест — это ложь (сочнее)

Давай на конкретном примере. Ты торгуешь опционы на Brent: продаёшь стрэнглы с дельтой 10, собираешь тетту. 80% месяцев ты закрываешься в плюс (маленький профит), 20% — в минус, причём минус может быть в 10 раз больше плюса. Распределение твоих P&L — это смещённое распределение с толстым левым хвостом. Хвостовой индекс для убытков около 1.3.

Ты делаешь бэктест за 5 лет, 60 месяцев.
Считаешь средний месячный доход: +1.5%.
Думаешь: «Система рвёт/ЕПАШИТ, я гений». Но по таблице эквивалентности тебе нужно порядка 400 000 месяцев (>30 000 лет) для хоть какой-то надёжности. Твои 60 — это пшик. Ты просто не видел настоящей движухи, типа 2020 или 2008. Когда прилетит хвост (а он прилетит), ты сольёшь всё, что заработал за 5 лет, и останешься должен.

Второй пример: HFT стратегия, скальпинг стакана. У тебя 10 000 сделок в день. Казалось бы, большие числа работают? Да, но если распределение удара по цене имеет толстые хвосты (например, из-за внезапных разрывов ликвидности), то даже при 1 млн сделок средний профит на сделку может быть шумом. Ты будешь видеть плюс, а реальное матожидание — отрицательное, просто хвосты редкие, но убийственные.

Модельная неопределённость: когда даже хвост неизвестен (stochastic α)

Талеб идёт дальше: а что если мы не знаем истинный α? На практике мы его оцениваем по истории, и оценка сама есть случайная величина. Например, α может быть распределён логнормально вокруг некоторого α₀ с волатильностью σ_α. Тогда смесь распределений с разными α даёт ещё более толстый хвост. Это выпуклость, собака-такая: ожидаемое n_α для смеси больше, чем n_α для среднего α. Иными словами, неопределённость параметров делает твои оценки ещё более оптимистичными.

Представь, ты смотришь на исторические убытки и оцениваешь хвостовой индекс как 1.8 (вроде не так страшно).
Но из-за небольшой ошибки оценки (скажем, реальный α может быть 1.6),
необходимое количество данных взлетает с ~100 до ~10 000.
Ты думаешь, у тебя всё под контролем, а на самом деле ты дико недооцениваешь риск. Это частая история: трейдер калибрует модель по спокойному периоду, а потом рынок меняет режим, хвосты становятся жирнее, и модель летит КУДА? Правильно на завод или додеп.

Partial expectation и CVaR: как мерить хвосты, не зная среднего

Поскольку среднее — воздух, а дисперсия — тем более, Талеб предлагает использовать «частичные ожидания» (partial expectations).
Это условное матожидание выше порога

По сути, это Expected Shortfall (CVaR) в финансах, только без деления на вероятность.
Через характеристическую функцию он выводит формулы для stable-распределений (с хвостовым индексом α, параметром скошенности β, масштабом σ). Главный результат: для симметричного случая (β=0) и K=0 имеем компактное выражение:

Уф, звучит сложно, но суть проста: мы можем оценить ожидаемый убыток в хвосте напрямую, не полагаясь на среднее всех наблюдений. Для трейдера это значит: вместо того чтобы считать средний убыток, считай CVaR (Expected Shortfall) по хвосту. Но и тут без подвоха: для stable-распределений CVaR сам по себе имеет толстые хвосты и требует много данных. Тем не менее, это более робастный подход, чем среднее.

Устойчивые распределения (Stable Distributions) и скорость конвергенции

Для степенных законов с α < 2 сумма наблюдений сходится не к Гауссу, а к stable-распределению с тем же α. Это ключевой факт из обобщённой центральной предельной теоремы. Свойства stable: бесконечная дисперсия при α<2, толстые хвосты, самоподобие. Когда ты суммируешь n переменных, распределение среднего тоже стабильно с тем же α, просто масштаб меняется как n^(1/α − 1). Для гауссианы (α=2) масштаб уменьшается как 1/√n. Для α=1.5 — как n^(−1/3). Медленнее. Для α=1.16 — n^(−0.13). Почти не уменьшается. Увеличение выборки в 10 раз снижает ошибку всего на ~20%. Пиздец.

Талеб показывает, что отношение ожидаемой ошибки при kn наблюдениях к ошибке при n равно k^(1/α − 1). Это называется speed of convergence.
Для не-stable распределений (например, Student T с конечной дисперсией, но толстыми хвостами) в конечном счёте они притягиваются к stable-бассейну с α=min(α_истинное, 2), но на малых выборках могут вести себя иначе.
Но вывод тот же: чем толще хвосты, тем медленнее ты приближаешься к истине.

Асимметрия и разные классы распределений

Талеб рассматривает не только симметричные степенные законы, но и асимметричные, а также логнормальные, смеси гауссиан, Бернуллиевские суммы, субгауссовы (thin tails). Для трейдера важно:

Скошенные распределения (β ≠ 0): если у тебя стратегия с асимметрией (продажа опционов, керри-трейд), то n_α становится ещё больше. Например, одностороннее Парето с α=1.5 требует ~1.88 млн наблюдений против 574 тыс. для симметричного.
Логнормальное: имеет все моменты, но хвосты толще гауссовых, и оценка среднего также нестабильна при малых выборках.
Смеси гауссиан с разными средними могут создавать мультимодальности, но иногда ускоряют сходимость за счёт «стабилизации» (эффект thin-tailedness). Это интересный контринтуитивный момент, но на практике рынки редко ведут себя как смеси с фиксированными средними.
Бинарные опционы/беттинг (Бернулли): при малых вероятностях успеха сходимость медленная, потому что дисперсия p(1-p) велика относительно матожидания.

Альтернативный метод: оценивай хвостовой индекс, а не среднее

Раз прямое среднее — хуйня, Талеб предлагает другой путь: сначала оцени α (методом Хилла, например), а потом вычисли среднее из формулы для Парето: E(X) = α L / (α−1), где L — минимальное значение. Оценка Хилла несмещённая для α при большом числе наблюдений, но у неё тоже есть дисперсия. Зато среднее, полученное из α, оказывается более робастным, чем прямое выборочное среднее, потому что ты используешь структуру распределения. Но это работает только если данные действительно степенные. На практике: лучше использовать не среднее, а медиану, усечённое среднее, квантили. И всегда думать о хвостах.

Финальное резюме для трейдера

Средний P&L — ложный бог. При толстых хвостах ты никогда не узнаешь его с приемлемой точностью за разумное время. Лучше вообще не смотри на среднее, смотри на медиану и на хвосты.
Дисперсия и Sharpe — опасны. Если α близка к 2 или меньше, дисперсия — шум. Sharpe вводит в заблуждение: он может быть высоким, пока не прилетит хвост.
Бэктесты — это просто одна реализация случайного процесса. Ты можешь просимулировать 1000 бэктестов с теми же свойствами, и твой реальный результат окажется где-то посередине. Думай в терминах распределения возможных исходов, а не точечных оценок.
Риск-менеджмент должен быть ориентирован на хвосты. Используй CVaR, стресс-тесты, сценарный анализ. Предполагай, что завтра случится событие, которое твоя модель считает невозможным.
Диверсификация не спасает при системных хвостах. Если все активы имеют толстые хвосты и коррелируют в кризис, ты не уменьшишь риск, просто размазав капитал.
Неопределённость параметров — твой главный враг. Всегда добавляй запас по риску к тому, что говорит модель. Если ты думаешь, что α=1.8, считай, что он 1.5. Если ты думаешь, что VaR 99% = 5%, считай 10%.
Смотри на частоту больших движений, а не на среднюю волатильность. Если за последние 2 года не было ни одного дня с движением >3σ, это не значит, что система стабильна. Это значит, что скоро он будет.

И да, когда очередной «профессионал» будет тебе втирать про «устойчивый expected return 2% в месяц», поинтересуйся, сколько у него данных и какой у них хвостовой индекс. Скорее всего, он даже не знает, что это такое. Шли его к нам на канал , нам нужен траффик))).

Торгуй так, будто завтра прилетит хвост.
Потому что он прилетит.
И лучше бы тебе быть к этому готовым.

ДИСКЛЕЙМЕР / DISCLAIMER
Текст построен как свободный критический разбор (fair use / fair dealing) с добавлением авторских аналогий из области трейдинга, опционных стратегий, HFT и риск-менеджмента. Все добавленные трейдерские параллели, интерпретации и метафоры являются исключительно продуктом автора канала. Материал не содержит плагиата: никакие фрагменты оригинальных работ не скопированы verbatim, математические формулы переписаны в символьный формат, а таблицы перестроены.

Использованные первоисточники:

Taleb, N. N., "The Law of Large Numbers Under Fat Tails" (2015–2020). Опубликована в составе сборника:
— Taleb, N. N. Statistical Consequences of Fat Tails: Real World Preasymptotics, Epistemology, and Applications. The Technical Incerto Collection, Vol. 1. arXiv:2001.10488 [stat.OT]. Доступ: https://arxiv.org/abs/2001.10488
— Прямая ссылка на статью: https://arxiv.org/pdf/1802.05495.pdf
— Страница проекта Fat Tails: https://fooledbyrandomness.com/FatTails.html
Русскоязычное издание: Талеб, Н. Н. Статистические последствия жирных хвостов: о новых вычислительных подходах к принятию решений. — М.: КоЛибри, Азбука-Аттикус, 2023. — 478 с. ISBN 978-5-389-19584-4. (Перевод с англ. В. Боруна.)
Видеоматериалы:
— Taleb, N. N., "The Law of Large Numbers Under Fat Tails", MIT Big Data Luncheon presentation. YouTube. Доступ: https://www.youtube.com/watch?v=nDY_fh2TVlI
Сопутствующие работы, упомянутые в оригинальной статье Талеба:
— Samorodnitsky, G., & Taqqu, M. S. (1994). Stable Non-Gaussian Random Processes: Stochastic Models with Infinite Variance. CRC Press.
— Zolotarev, V. M. (1986). One-Dimensional Stable Distributions. American Mathematical Society, Vol. 65.
— Wolfe, S. J. (1973). "On the Local Behavior of Characteristic Functions". The Annals of Probability, pp. 862–866.
— Hardin, C. D. Jr. (1984). "Skewed Stable Variables and Processes". DTIC Document.
— Pinelis, I. (2015). "Characteristic Function of the Positive Part of a Random Variable and Related Results, with Applications". Statistics & Probability Letters, Vol. 106, pp. 281–286.

Fair Use Statement: Данный материал создан исключительно в образовательных и информационных целях, не имеет коммерческого характера и не заменяет оригинальные публикации. Прямое цитирование научных результатов ограничено минимально необходимым объёмом для аналитического комментария. Все права на оригинальные исследования и формулы принадлежат их авторам — Нассиму Н. Талебу и соавторам.

Vladislav B.

P-значение: как одна цифра убила науку, обрушила Lehman Brothers и продолжает уничтожать ваши депозиты.

Число, которое заменило мышление

P-значение — это игральная кость, а не истина

P-хакерство: право выбора, которое искажает реальность

Почему порог 0.05 — это мусор. И что с этим делать

Lehman Brothers: танец на граблях с гауссовой копулой

Пролог: финансовая алхимия начала нулевых

Рождение монстра: Гауссова копула

В чём была ошибка? P-значение в сердце системы

Цифры катастрофы

Почему это p-hacking, а не просто «плохая модель»

Урок для криптотрейдера

LTCM: как нобелевские лауреаты попали в p-ловушку

«Dream Team» с Уолл-стрит =)))

Суть стратегии: сбор копеек перед паровым катком

Что случилось: русская рулетка с полным барабаном

P-хакерство в действии: что не так с их моделями

Урок для криптотрейдера

Криптотрейдинг: p-hacking на максималках

Не верьте цифре — спрашивайте о процессе

Дисклеймер

PLATTS DEEP DIVE: 21–22 мая 2026

Сырьё, нефтепродукты и торговые позиции крупнейших домов

Сырая нефть: Северное море укрепилось, но не весь европейский рынок

North Sea, Средиземноморье и Западная Африка: единый нефтяной рынок распался на три зоны

Ближний Восток: эталонный сернистый рынок остаётся жёстким

Ормуз: дипломатический шум не устранил логистический риск

Европейский бензин: сильный рынок на фоне снижения запасов и выгодного смешения

Нафта в Европе: ослабление по бумаге, но не по всем физическим основаниям

Средние дистилляты Европы: цены снизились, но баланс остаётся напряжённым

США: бензин, дизель и авиакеросин продолжают жить в разных ценовых режимах

Азия: по бензину и дизелю мягче, по судовому топливу — значительно жёстче

Сингапур: статистика подтверждает, что судовое топливо остаётся особым сегментом

Западная Африка: внешний спрос на бензин и дизель сохраняется

Западная Африка: дизельный рынок региона остаётся опорой для внешней цены

Dangote: по дизелю он не стабилизирует рынок, по керосину — остаётся активным

Крупнейшие торговые дома: различие подходов становится всё заметнее

Где сохраняются рыночные неэффективности

Северное море: ослабление не исчезло, оно просто стало более сложным

Иранская логистика: проблема не только в переговорах, но и в накопленном навесе

Кормовые компоненты и судовое топливо в Европе: дефицит сохраняется именно в нужном качестве

Восточное побережье США: рынок бензина становится более региональным

Калифорния: дефицит по дизелю и керосину остаётся локально очень острым

Китай: ограничения на экспорт бензина и дизеля остаются жёсткими

Китай: экспорт нефтепродуктов остаётся административным инструментом

Китайская переработка: слабость переработки объясняет осторожность по экспорту

Азия: рынок бензина становится менее напряжённым по октановой структуре

Судовое топливо в Азии: трудности вызваны не только запасами, но и географией поставок

За чем наблюдать дальше

Заключение

ДИСКЛЕЙМЕР / EULA

Корреляция — это ложь, которую вам продали , почему это так устроенно ?

Число, которое захватило мир

Имя этой иллюзии — корреляция

Корреляция — это не спидометр

Почему корреляция ломается, когда вы делите рынок на части

Его теорема

Корреляция не передаётся по цепочке

Он показывает математически

50% корреляции — это не 50% связи

Ошибка измерения, или Почему ваш тест — резиновая линейка

Dead Man Bias: как трупы создают ложные корреляции

Fake R²: почему жирные хвосты убивают регрессию

Mutual Information: альтернатива, которую многие не знают и не понимают

Корреляция — это тень на стене пещеры

Дисклеймер

PLATTS DEEP DIVE: 14–15 мая 2026

Сырая нефть: локальное ослабление в Атлантике и жёсткость на Ближнем Востоке

Johan Sverdrup и североморский sour: премия заметно сузилась

Ближний Восток: жёсткий рынок сернистой нефти сохраняется

Дизель: Средиземноморье по-прежнему выше Северо-Запада Европы

Авиакеросин: Европа остаётся дорогим рынком

Мазут и судовое топливо: перекос не в объёме, а в составе

США: структурный перекос между бензином, дизелем и авиакеросином

Азия: жёсткий рынок судового топлива

Китай: политическая гибкость не отменяет слабой переработки

Западная Африка и Dangote

Как действуют крупные торговые дома

Уникальные случаи по регионам:Европейский бензин, рынок держится на Западной Африке, а не на Америке

Уникальные случаи по регионам:
Европейский бензин, рынок держится на Западной Африке, а не на Америке