Исследования
27.09.2026
Анатомия биржевого мифа: как анализ 404 миллионов сделок на Мосбирже опроверг теорию "умных денег"
Исследование Altz School: Разбор FUTOI, чистых позиций физлиц и юрлиц, разницы в размерах позиций и ошибок чтения открытого интереса.
Edan Altz school
17 мин
База исследования: массив проекта MOEX Futures EDA (404 млн сделок, 947 фьючерсных контрактов, 86 489 торговых дней) и официальные аудиторские срезы клиринговой палаты Московской биржи (отчеты FUTOI).
Эту мантру годами повторяют на всех уровнях финансового рынка: от анонимных Telegram-каналов до прямых эфиров РБК, комментариев экспертов в деловых медиа и ежедневных аналитических записок брокеров вроде БКС или Финама:
"Посмотрите на отчет срочного рынка Мосбиржи: юрлица резко увеличили чистый шорт по фьючерсу на индекс. Профессиональные участники готовятся к падению, рынок ждет распродажа".
В основе этого тезиса лежит популярная рыночная аксиома: толпа частных трейдеров эмоциональна и некомпетентна, тогда как институционалы (банки, хедж-фонды, брокеры) обладают ресурсами, инсайдом и ведут рынок за собой. Следовательно, достаточно открыть публикуемый биржей отчет FUTOI, выделить линию чистых позиций юридических лиц и встать в ту же сторону.
Команда Edan Altz school провела проверку этой гипотезы. Мы изучили структуру агрегации биржевых данных, охватывающую сотни миллионов транзакций, и сопоставили ее с официальными отчетами Московской биржи по ключевым бенчмаркам российского рынка: фьючерсам на индекс Мосбиржи (IMOEXF), доллар (USDRUBF), юань (CNYRUBF), евро (EURRUBF), золото (GLDRUBF), а также акции Сбербанка (SBERF) и Газпрома (GAZPF).
Результат исследования однозначен: общепринятый способ чтения отчетов об открытом интересе строится на базовых математических ошибках и иллюзиях учета.
В моменты, когда финансовые обозреватели уверенно рапортуют о "рекордном наборе шортов умными деньгами", институционалы зачастую массово закрывают свои позиции и уходят с рынка.
Масштаб данных против математической слепоты
Отправной точкой нашей работы стал массив проекта MOEX Futures EDA: 404 миллиона тиковых сделок на срочном рынке Московской биржи, сведенные в 86 489 дневных наблюдений по 947 фьючерсным контрактам. Такой массив позволяет проверить любые статистические закономерности.
Индустрия привыкла смотреть на отчеты биржи через упрощенный показатель "чистой позиции" (Net Position): из общего объема лонгов вычитаются шорты. Если разница отрицательная, индикатор рисует падение, которое эксперты в эфирах называют "набором коротких позиций".
Мы проверили, что скрывается внутри этой математической операции.
Парадокс ликвидации: как закрытие шортов превращают в их "набор"
Чтобы увидеть реальное движение капитала, необходимо вернуться к первоисточнику: четырем базовым колонкам отчета Мосбиржи (длинные и короткие позиции физических лиц отдельно от длинных и коротких позиций юридических лиц).
Мы взяли срез официальных данных биржи по бессрочному фьючерсу на Индекс Мосбиржи (IMOEXF) и восстановили баланс позиций за предшествующие сутки:
Таблица 1. Фактическое изменение позиций в контракте IMOEXF
| Позиции | Было | Стало | Изменение | Изменение, % |
|---|---|---|---|---|
| Длинные позиции физлиц | 1 020 934 | 979 339 | -41 595 | -4,07% |
| Короткие позиции физлиц | 790 248 | 732 361 | -57 887 | -7,33% |
| Длинные позиции юрлиц | 88 593 | 36 289 | -52 304 | -59,04% |
| Короткие позиции юрлиц | 319 279 | 283 267 | -36 012 | -11,28% |
Источник: официальный клиринговый срез Московской биржи, расчеты Edan Altz school
Перед нами факт, подтвержденный точным расчетом: за рассматриваемый период сократились абсолютно все четыре категории позиций.
С рынка уходили объемы: совокупный открытый интерес (OI) снизился на 8,5%. И частные трейдеры, и компании закрывали сделки.
Но что в это же самое время показали торговые терминалы и аналитические сводки?
- Чистый лонг физлиц вырос на 16 292 контракта.
- Чистый шорт юрлиц зеркально увеличился на те же 16 292 контракта (+7,1% к предыдущему значению).
Получается классическое противоречие:
- Реальность биржевого клиринга: Юрлица закрыли 36 012 шортов (фиксация прибыли и выход из риска).
- Популярный индикатор в терминале: "Юрлица нарастили чистый шорт на 7,1%!"
- Интерпретация аналитиков: "Крупный игрок открывает продажи, продавайте!"
Произошла грубая подмена понятий: чистый перевес увеличился исключительно из-за того, что юридические лица ликвидировали свои длинные позиции быстрее (-59%), чем короткие (-11%).
Фактическое количество коротких позиций институционалов снизилось на 36 тысяч контрактов. Крупный капитал выходил из продаж. Но розничный трейдер, слушающий комментарии о "наращивании шортов", продавал в тот момент, когда фонды фиксировали прибыль.
На фьючерсе доллара (USDRUBF) ситуация повторилась: короткие контракты юрлиц сократились на 1 210 штук, но из-за закрытия 3 802 покупок индикатор показал "увеличение чистого шорта на 2 592 контракта".
Смотреть на чистую позицию без разложения на реальные объемы лонгов и шортов - значит торговать вслепую.
Почему юрлица не подтверждают сигнал физлиц
Второй системный дефект рыночной аналитики - попытка найти "двойное подтверждение": мол, если график физиков идет вверх, а график юриков вниз, перед нами два взаимно усиливающих сигнала.
Это свидетельство непонимания базового баланса деривативов. Срочный рынок - замкнутая система с нулевой суммой. Каждый открытый контракт требует наличия строго одного покупателя и строго одного продавца.
Поскольку клиринг Мосбиржи разбивает участников всего на две группы, балансовое равенство выполняется жестко и непрерывно:
Long(общ) = Short(общ)
(Long(физ) - Short(физ)) + (Long(юр) - Short(юр)) = 0
Net(физ) = - Net(юр)
Мы проверили выполнение этого тождества по всем семи исследованным инструментам:
Таблица 2. Проверка балансового паритета чистых позиций
| Инструмент | Физлица | Юрлица | Невязка |
|---|---|---|---|
| Юань (CNYRUBF) | +2 549 432 | -2 549 432 | 0 |
| Доллар (USDRUBF) | +162 787 | -162 787 | 0 |
| Евро (EURRUBF) | -20 543 | +20 543 | 0 |
| Индекс Мосбиржи (IMOEXF) | +246 978 | -246 978 | 0 |
| Золото (GLDRUBF) | +460 971 | -460 971 | 0 |
| Сбербанк (SBERF) | +58 056 | -58 056 | 0 |
| Газпром (GAZPF) | +203 981 | -203 981 | 0 |
(Источник: расчеты Edan Altz school по официальным отчетам MOEX)
Равенство соблюдается с абсолютной точностью до одного контракта. Линия юридических лиц - это та же самая линия физических лиц, но со знаком "-".
В ней нет новой информации. Трейдер или эксперт, использующий оба графика в качестве подтверждения, просто дважды смотрит на одну и ту же величину.
Институциональная реальность: кто сидит в шортах
В представлении обывателя юридическое лицо на бирже - это спекулянт, делающий ставку на будущее движение графика.
Однако реальная структура институционального капитала на срочном рынке устроена не так. Позиции юрлиц формируют три класса участников:
- Арбитражеры кэрри-трейда (Cash-and-Carry). Институциональный фонд покупает базовый актив на спотовом рынке (акции Сбербанка, Лукойла или корзину индекса) и одновременно открывает короткую позицию по фьючерсу на аналогичный объем. Цель - зафиксировать спред между спотом и фьючерсом (базис), получив синтетическую рублевую доходность без рыночного риска. Этот шорт на сотни тысяч контрактов нейтрален к цене. Если рынок упадет на 30%, фонд ничего не заработает; если вырастет на 30% - ничего не потеряет. Принимать этот шорт за направленный прогноз - фундаментальная ошибка.
- Алгоритмические маркетмейкеры. Их функция - обеспечивать постоянное присутствие ликвидности в биржевом стакане. Когда розничные трейдеры на фоне утренних новостей открывают покупки рыночными ордерами, маркетмейкер обязан встретить их пассивными лимитными заявками на продажу. В ту же секунду клиринг фиксирует возникновение короткой позиции у юрлица. Маркетмейкер не выбирал направление: его позиция открыта вынужденно об агрессивный поток толпы и захеджирована в смежном активе.
- Корпоративные хеджеры. Экспортеры и импортеры продают валютные фьючерсы под реальные коммерческие контракты, страхуя рублевые поступления. Их горизонт - финансовый год предприятия, а не технический отскок цены.
Когда в аналитических отчетах утверждается, что "крупный капитал продает, ожидая падения", в девяти случаях из десяти речь идет о маркетмейкере, пассивно принявшем покупки розницы, или об арбитражной безубыточной конструкции.
Асимметрия капитала и парадокс долей
В пользу теории "следования за юрлицами" часто приводят аргумент среднего размера сделки: "Позиция одного юрлица в сотни раз больше позиции частника, значит, юрлица контролируют рынок".
Мы проверили этот аргумент математически, разделив объем открытых контрактов на количество участников в каждой категории:
Таблица 3. Соотношение средних размеров позиций (Юрлица к Физлицам)
| Инструмент | В лонгах юрлица крупнее, раз | В шортах юрлица крупнее, раз |
|---|---|---|
| Юань (CNYRUBF) | 135,1 | 489,2 |
| Доллар (USDRUBF) | 16,3 | 34,2 |
| Евро (EURRUBF) | 35,9 | 4,7 |
| Индекс Мосбиржи (IMOEXF) | 10,1 | 35,7 |
| Золото (GLDRUBF) | 62,6 | 230,4 |
| Сбербанк (SBERF) | 69,9 | 134,8 |
| Газпром (GAZPF) | 31,4 | 153,1 |
Источник: расчеты Edan Altz school
Разрыв колоссальный: на фьючерсе юаня средняя короткая позиция юридического лица составляла 130 733 контракта против 267 у физического лица.
Но доказывает ли средняя позиция доминирование на рынке? Нет, потому что среднее значение скрывает структуру общего открытого интереса.
Мы рассчитали доли совокупного капитала, удерживаемого каждой группой:
- Фьючерс на индекс IMOEXF: физлица держат 84,3% объема рынка, юрлица - всего 15,7%.
- Фьючерс на юань CNYRUBF: физлица держат 22,1% объема рынка, юрлица - 77,9%.
На главном фондовом деривативе России - фьючерсе на Индекс Мосбиржи - 84,3% всех контрактов контролируют частные трейдеры. Позиции отдельных фондов крупнее, но их совокупная доля мала. Ликвидность и баланс рынка там определяются именно физическими лицами.
На валютных же контрактах институционалы действительно держат до 78% объема. Рынок неоднороден, и универсального правила "юрлица всегда двигают цену" в природе не существует.
Артефакт усреднения данных внутри дня
Отдельная ошибка исследователей данных кроется в подмене временных рядов. В ряде аналитических моделей вместо фактического закрытия дня (Snapshot EOD) используется среднедневной открытый интерес (Mean OI), рассчитанный по тиковым сделкам.
Мы смоделировали эту механику на расчетном примере:
- Предыдущий день: Четыре равных замера по ходу сессии фиксируют по 1,0 млн контрактов. Среднее: 1,0 млн. Итог дня: 1,0 млн.
- Текущий день: На утреннем всплеске волатильности открываются контракты: замеры показывают 1,4 млн, 1,3 млн, затем 1,2 млн. К вечеру начинается сброс позиций, и финальный замер падает до 900 тысяч контрактов.
- Среднедневной показатель: (1,4 + 1,3 + 1,2 + 0,9) / 4 = 1,2 млн контрактов (+20% к вчерашнему дню).
- Фактический срез на конец дня: 900 тысяч контрактов (-10% к вчерашнему дню).
Индикатор на базе средних значений сигнализирует о притоке денег (+20%), тогда как фактическое закрытие торгов зафиксировало реальный отток и сжатие позиций (-10%).
Один метод расчета показывает мощный рост, другой - сжатие рынка. Это не погрешность, а диаметральная смена знака, превращающая алгоритмическую стратегию в генератор ложных сигналов.
Выводы исследования
Попытка использовать отчеты FUTOI для прямого прогнозирования рынка лишена методологической основы по пяти доказанным причинам:
- Чистая позиция искажает реальность. Рост чистого шорта часто является фиксацией прибыли и фактическим сокращением коротких позиций.
- Линии физлиц и юрлиц тавтологичны. Вторая линия полностью повторяет первую с обратным знаком и не несет добавочной информации.
- Шорт юрлица не равен ставке на падение. Большинство институциональных объемов - это нейтральный к риску кэрри-трейд или пассивный маркетмейкинг.
- У отчетов нет цен входа. Биржа не раскрывает, где набраны позиции - на локальном дне или на вершине рынка, с прибылью или под угрозой ликвидации.
- Инструменты имеют разную природу. На индексе Мосбиржи 84% объема принадлежит частным трейдерам, на юане - 78% институционалам. Попытка обобщить эти рынки под один шаблон некорректна.
Настоящие следы крупного капитала не спрятаны в клиринговых сводках биржи. Крупный объем оставляет физический след непосредственно в процессе торгов:
- В горизонтальном распределении проторгованных объемов;
- В формировании зон ценового баланса;
- В реакции цены на границы ликвидности и в механике поглощения рыночных ордеров плотными лимитными заявками.
Анализ рынка начинается с понимания механики биржевого аукциона. Попытки заменить это понимание формулами из отчетов клиринга приводят лишь к систематическим ошибкам.
Методологическая база и воспроизводимость
Расчеты выполнены исследовательской группой Edan Altz school на основе официальных публикуемых срезов Московской биржи (отчеты агрегированных позиций срочного рынка). Балансовые расчеты, декомпозиция чистых дельт и алгоритмы проверки воспроизводимы с помощью открытого расчетного скрипта на языке Python, доступного в открытом исследовательском архиве Edan Altz school https://disk.yandex.ru/d/zhrVjMgd6iLPEg
Источники и данные
- Московская биржа / MOEX Algo. Метод FUTOI, данные об открытых позициях физических и юридических лиц MOEX Algo - FUTOI
- Московская биржа. Futures Open Interest (FUTOI) Data Description Описание данных FUTOI, PDF
- Московская биржа. How to Get FUTOI Data Инструкция по получению FUTOI, PDF
- Московская биржа. CNYRUBF, открытые позиции физических и юридических лиц CNYRUBF
- Московская биржа. USDRUBF USDRUBF
- Московская биржа. EURRUBF EURRUBF
- Московская биржа. IMOEXF IMOEXF
- Московская биржа. GLDRUBF GLDRUBF
- Московская биржа. SBERF SBERF
- Московская биржа. GAZPF GAZPF
- MOEX Futures EDA. Публичный массив данных срочного рынка Московской биржи GitHub - MOEX Futures EDA
- Formation and comparative analysis of microstructural data on investor behaviour in the Russian derivatives market. Исследование данных FUTOI по SBER, GAZP, MGNT, Brent и USDRUB за 2020-2025 годы ResearchGate - Formation and comparative analysis of microstructural data
- Analysis of Investor Behavior as a Tool for Market Risk Management: A Comparative Study of the Oil and Stock Futures Markets. Анализ позиций физлиц и юрлиц по Brent и SBER ResearchGate - Analysis of Investor Behavior
- Djalilov A., Ülkü N. Individual investors’ trading behavior in Moscow Exchange and the COVID-19 crisis ScienceDirect - Individual investors’ trading behavior in Moscow Exchange
- Chen H., Maher D. On the predictive role of large futures trades for S&P500 index returns: An analysis of COT data as an informative trading signal ScienceDirect - On the predictive role of large futures trades
- Hong H., Yogo M. What Does Futures Market Interest Tell Us about the Macroeconomy and Asset Prices? NBER Working Paper 16712 NBER - Hong & Yogo
- CME Group. Open Interest. Справочный материал о механике открытого интереса на фьючерсном рынке CME Group - Open Interest
Поделиться материалом
Если хотите разбираться в рынке самостоятельно
В нашей школе есть несколько программ для разных задач: от внутридневной/среднесрочной торговли и практической работе с рынком до дивидендных стратегий и анализа компаний.
Можно посмотреть программы, формат обучения, лицензию и рецензии и выбрать то, что подходит именно вам, и уже после решить, хотите ли вы учиться у нас
Можно посмотреть программы, формат обучения, лицензию и рецензии и выбрать то, что подходит именно вам, и уже после решить, хотите ли вы учиться у нас
Читать дальше
Методы анализа
Что такое технический анализ, почему он так привлекателен для трейдеров, как работают индикаторы и почему сигнал на графике ещё не объясняет движение цены.
Основы трейдинга
Разбираем всю последовательность: как найти значимую область через профиль объёма, дождаться реакции цены, определить место ошибки, цель, Risk/Reward, размер позиции и понять, стоит ли вообще входить.
Основы трейдинга
Размер позиции связывает логичный стоп, допустимый денежный риск и торговый капитал. Объясняем, почему крупная позиция может иметь небольшой риск, как распределять капитал и почему постоянная торговля микроскопическими суммами тоже бывает ошибкой.