Сценарные стресс-тесты портфеля: симуляция flash crash, depegging и contagion

Flash crash — падение цены актива на 20–60% за минуты или часы с частичным восстановлением. Для портфеля это критично: маржинальные позиции закрываются принудительно по худшей цене, стоп-лоссы исполняются в самой нижней точке. На российском рынке аналог — открытие торгов на MOEX в феврале 2022 с гэпом 30–50% по голубым фишкам. В DeFi-протоколах, таких как GMX V2 (dune.com/kemasan/gmx-v2-risk-and-solvency-analysis), flash crash ликвидаций создаёт системный риск для пула ликвидности. Нюанс: ликвидность в момент краша исчезает — продать по расчётной цене невозможно.

Depeg — потеря стейблкоином привязки к доллару. Алгоритмический UST потерял 99% за 72 часа в мае 2022; USDC опускался до $0,87 в марте 2023 из-за проблем Silicon Valley Bank. Инвестор, считавший стейблкоин «безопасной гаванью», получал прямой убыток без возможности быстрого выхода — рынок в момент депега неликвиден. Анализ рисков GMX V2 показывает: даже обеспеченные протоколы при резком оттоке ликвидности сталкиваются с риском неплатёжеспособности. Нюанс: USDT и USDC несут разные риски эмитента и не взаимозаменяемы с точки зрения контрагентского риска.

Contagion (эффект заражения) — цепная реакция, при которой проблемы одного актива обваливают несвязанные инструменты. Механизм: инвесторы продают ликвидные позиции для покрытия убытков в упавших активах. В 2022 году крах Terra/LUNA потянул биткоин на −40%, затем Celsius и Three Arrows Capital. На MOEX аналог — одновременное падение всех секторов при геополитическом шоке, даже без изменения фундаментальных показателей эмитентов. Нюанс: корреляция активов в кризис резко растёт — портфель, диверсифицированный в спокойное время, в момент contagion ведёт себя как единая позиция.

Вероятность разорения — шанс того, что убытки превысят порог, после которого восстановление практически невозможно. Академическая работа (arxiv.org/pdf/2507.08915) формализует расчёт через метод Монте-Карло: задаются распределение доходностей, волатильность и порог разорения, затем прогоняются тысячи сценариев. Практический ориентир: при волатильности портфеля 40% годовых и плече 2х вероятность потери 50% капитала за год превышает 30%. Риск: модели предполагают стационарность распределений, тогда как в кризис хвостовые события происходят кратно чаще.

Стресс-тест для смешанного РФ-портфеля выявляет уязвимости при одновременном росте ключевой ставки ЦБ и обвале индекса MOEX. ОФЗ с фиксированным купоном при росте ставки на 1 п.п. теряют в цене примерно 1% на год дюрации: бумага с дюрацией 7 лет упадёт на ~7%. Купоны по ОФЗ облагаются НДФЛ 13% вне зависимости от убытка по телу. Акции в сценарии «высокая ставка + внешние шоки» исторически теряли 30–50%. Нюанс: ОФЗ-флоатеры (переменный купон) ведут себя иначе — их тело при росте ставки почти не падает.

Три уровня сложности: базовый — таблица Excel с историческими просадками из открытых данных MOEX и cbr.ru; средний — Monte Carlo симуляции на Python (библиотеки NumPy, SciPy, pandas); продвинутый — on-chain анализ DeFi-рисков через Dune Analytics. Модели из arxiv.org/pdf/2507.08915 реализуемы в Python за несколько часов при базовом понимании кода. Нюанс: без понимания допущений модели результат создаёт ложное чувство точности — модель показывает вероятный диапазон, не гарантию.

Нет. Полная защита означает нулевую доходность — хранение только в кэше и коротких ОФЗ. Цель стресс-теста — не устранить риск, а убедиться, что максимальный убыток в выбранном сценарии не приведёт к разорению. Стоп-лоссы помогают, но в момент flash crash исполняются по рыночной цене, которая бывает значительно ниже выставленной.