Стратегия «Альфа Квант 3.0»

Инвестиции под управлением искусственного интеллекта

₽

+25,7 %*

Будущая
доходность за год

О стратегии

Инвестиции в паи биржевого фонда, управляемого с помощью технологий машинного обучения и элементов ИИ при участии профессиональных управляющих. Сделки фонда совершаются по сигналам алгоритма, который анализирует рынок акций в поиске бумаг с потенциалом роста. Эта стратегия подойдет тем, кто хочет инвестировать с цифровой точностью и потенциальной доходностью выше среднерыночной.

pdf
Презентация

Преимущества

Широкий охват рынка
При управлении фондом в составе стратегии анализируется динамика всех ликвидных акций из разных отраслей экономики, портфель фонда широко диверсифицирован.
Только актуальные идеи
Состав портфеля фонда обновляется почти полностью в среднем за 30–50 дней — в зависимости от изменения рыночной ситуации.
Универсальность
Состав портфеля помогает определять алгоритм, который тестировался и использовался на рынках акций США, Европы и России. При этом алгоритм демонстрировал эффективность как в периоды роста, так и в периоды падения или бокового движения котировок.

Условия инвестирования

oт 50 000 ₽
Минимальная сумма
от 1 года
Рекомендуемый срок
Доверительное управление
Тип продукта
Группа риска

Состав стратегии

Классы активов

100 %
Акции

Отрасли

Банки и финансовые компании
27,04 %
Нефтегазовая и топливная
24,46 %
Информационные технологии
16,83 %
Сырье и материалы
13,39 %
Телекоммуникации
9,19 %
Холдинги
6,71 %
Промышленность и транспорт
2,38 %

Данные по состоянию на 05.12.2025

Эмитенты

Сбербанк России
10,39 %
Т-Технологии
9,25 %
МТС
9,19 %
МКПАО Яндекс
9,05 %
Транснефть
8,75 %
МКПАО Хэдхантер
7,78 %
Газпром
7,74 %
Совкомбанк
7,42 %
АФК Система
6,71 %
ФосАгро
5,69 %
Полюс
4,31 %

Еще 4

Комментарий управляющего

Виктор Барк

Биржевой фонд «Альфа-Капитал Квант», в который инвестирует стратегия, — уникальный для российского рынка инвестиционный продукт, сочетающий ликвидность инструмента с активным управлением портфелем. При выборе бумаг для покупки в фонд и определении оптимального момента закрытия позиций используются алгоритмы машинного обучения и искусственный интеллект. Подходы прошли жесткую проверку на самом эффективном рынке акций США и с блеском показывают себя на российском рынке акций, который пока отличается низкой эффективностью, позволяющей таким стратегиям генерировать высокую «альфу».