Программа охватывает все 7 официальных тематических блоков экзамена CAIA Level 1 с акцентом на реальное понимание механизмов, а не зубрёжку определений. Расчёты идут через смысл: что показывает IRR фонда, почему waterfall именно такой, как hedge fund NAV меняется при делевередже. Каждый модуль завершается разбором CAIA-формата вопросов с анализом ловушек. Язык курса: русский. This course moves from foundational portfolio logic through alternative asset mechanics to integrated risk management because a candidate with a finance background needs to rewire existing equity/bond intuitions — not build from zero — before they can reason correctly about illiquidity premiums, carried interest, and tail risk in the exam context.
Перестройка финансовой интуиции: почему стандартные метрики (бета, волатильность, корреляция) ломаются при работе с неликвидными и непрозрачными активами. Модуль устанавливает аналитическую рамку для всего курса.
Конкретный пример: PE-фонд показывает корреляцию 0.3 с акциями в нормальное время и 0.9 в кризис. Почему? Механизм сглаживания (appraisal-based returns), как он искажает Sharpe и VaR. Расчёт истинной волатильности через unsmoothing.
Разбор: инвестор требует 300 bps сверх публичных аналогов. Откуда берётся эта цифра? Декомпозиция: истинная неликвидность, сложность, информационная асимметрия. Случай CALPERS и пересмотр аллокации в PE.
Семь тематических блоков экзамена через единую логику: что объединяет hedge funds, PE, real assets, structured products с точки зрения источников риска и доходности. Карта курса как инструмент навигации.
10 вопросов в формате CAIA с разбором: типичные ловушки на тему корреляции при стрессе, ошибочных интерпретаций Sharpe ratio для неликвидных активов, неправильного применения MPT к PE. Анализ почему каждый неправильный ответ выглядит привлекательно.
Полный разбор PE-экосистемы через реальные денежные потоки: как устроен LP/GP договор, почему waterfall именно такой, как считать IRR фонда и MOIC, и где экзамен ставит ловушки на расчёты.
Конкретный фонд: $500M committed capital, 2% management fee on committed (не invested), 20% carried interest. Расчёт реальных комиссий по годам. Почему management fee на committed capital — скрытый налог в первые годы. J-curve как следствие структуры затрат.
Два полных расчёта на одних данных: American waterfall (deal-by-deal) vs European waterfall (whole-fund). Фонд с $100M committed, 3 портфельных компании, одна с убытком. Кто получает больше при American, почему это важно для LP. Hurdle rate и catch-up provision в расчёте.
Один фонд, разные метрики: IRR 25% но MOIC 1.8x — возможно? Да. Разбор с числами. DPI vs RVPI: почему зрелый фонд с высоким RVPI — это риск, а не достижение. Как vintage year влияет на сравнение фондов.
Leveraged buyout: откуда берётся доходность? Декомпозиция на три источника: рост EBITDA, multiple expansion, debt paydown. Реальный кейс: компания куплена за 8x EV/EBITDA, продана за 10x, с делеверджингом. Venture: power law логика портфеля.
15 вопросов CAIA-формата: расчётные задачи на IRR, waterfall, management fee; концептуальные ловушки на тему clawback, GP commitment, secondary market PE. Разбор каждой ловушки: почему экзаменаторы выбирают именно эти дистракторы.
Разбор hedge fund universe через логику источников доходности, а не классификацию ради классификации. Расчёт NAV с учётом комиссий, high-water mark механика, и почему стратегии ведут себя по-разному в кризис.
Long/short equity фонд декларирует «рыночно-нейтральную» стратегию, но R² с рынком = 0.7. Как это возможно? Разбор factor loadings: market beta, size, value, momentum. Когда hedge fund продаёт упакованную beta как alpha. Расчёт alpha через factor model.
Полный расчёт: фонд начинает год с NAV $100M, растёт до $120M, падает до $90M, восстанавливается до $115M. Комиссии 2/20, high-water mark. Когда платится incentive fee? Как это влияет на конечный NAV инвестора. Расчёт по каждому периоду.
Шесть стратегий через одну аналитическую рамку: источник доходности, тип риска, корреляция с рынком в норме и при стрессе. Global macro при развороте ставок ФРС 2022: конкретные позиции. Merger arb: почему спред расширяется именно в кризис.
Расчёт: база данных 500 фондов, 200 закрылись — насколько искажена средняя доходность? Backfill bias: фонд начинает репортить после 2 лет успеха. Как это влияет на perceived Sharpe ratio. Autocorrelation в доходностях как сигнал неликвидности.
15 вопросов CAIA-формата: расчёт NAV с HWM, классификация стратегий, интерпретация performance статистики. Типичные ловушки: путаница между hard и soft hurdle, неправильная интерпретация Calmar ratio, ошибки в определении «market neutral».
Почему реальные активы работают как инфляционная защита — механизм, а не мантра. Расчёт DCF для инфраструктуры, commodity futures pricing через cost-of-carry, и специфика REIT как гибридного инструмента.
Конкретный пример: toll road с revenue linked to CPI vs фиксированный арендный контракт. Почему один актив защищает от инфляции, другой нет. DCF оценка инфраструктурного актива: какую ставку дисконтирования использовать и почему. Риски: regulatory, political, greenfield vs brownfield.
Полная формула: F = S × e^(r+u-y)T. Что такое convenience yield и почему нефть в backwardation в 2022 имела смысл. Расчёт: золото spot $1900, r=5%, storage=0.5%, нет convenience yield — какой futures? Contango vs backwardation с экономическим объяснением.
Декомпозиция total return: spot return + roll return + collateral return. Инвестор в commodity index при устойчивом contango теряет на roll — числовой пример с WTI 2009-2010. Bloomberg Commodity Index vs S&P GSCI: разная roll логика.
Почему GAAP net income не подходит для REIT. Расчёт FFO от net income: добавляем depreciation, убираем gains on sale. AFFO: вычитаем capex. NAV подход: оцениваем портфель недвижимости напрямую. Все три на одном примере — и почему они дают разные цифры.
12 вопросов CAIA-формата: расчёты cost-of-carry, интерпретация backwardation/contango, FFO vs AFFO, инфраструктурная классификация. Ловушки: путаница spot и futures return, неправильная интерпретация convenience yield, ошибки в NAV vs FFO для REITs.
Structured credit, CDO, CLO, и производные инструменты через логику денежных потоков и распределения риска. Расчёты — там где экзамен требует. Фокус: понять, почему транш ААА CLO не то же самое, что облигация ААА.
Конкретная структура: $100M ипотечный пул, три транша (senior 70%, mezzanine 20%, equity 10%). Распределение потерь: при 5% дефолте кто теряет? При 25%? Расчёт coverage ratios: OC test и IC test. Почему equity tranche — это levered bet на кредитное качество пула.
CLO: пул корпоративных кредитов, активное управление, cash flow CLO. CDO: пул облигаций или синтетический. Почему синтетические CDO² создали нелинейный leverage. Кризис 2008 через механизм, не через нарратив: корреляция дефолтов разрушила модель.
Не вывод формул — смысл: delta как sensitivity, gamma как acceleration, vega как exposure к волатильности. Hedge fund, продающий волатильность через short straddle: что происходит с P&L при VIX spike? Расчёт P&L для позиции при конкретных движениях рынка.
IRS: фиксированная vs плавающая нога, расчёт net payment при заданных ставках. CDS: кто покупает защиту и почему, расчёт payoff при credit event. Применение: hedge fund использует CDS для выражения кредитного взгляда без покупки облигации. Basis trade логика.
15 вопросов CAIA-формата: расчёты по траншам при потерях, интерпретация греков, IRS net payments, CDS payoff. Ловушки: путаница между CDO и CLO, неправильная интерпретация gamma scalping, ошибки в расчёте protection leg CDS.
Количественный риск-менеджмент через реальные сценарии: как считается VaR для hedge fund с неликвидными позициями, почему CVaR важнее VaR при нормальных хвостах, и как управлять рисками на уровне портфеля альтернативных инвестиций.
Один портфель, три метода: параметрический (нормальное распределение), исторический (последние 250 дней), Monte Carlo. Числовые результаты разные — почему? VaR на уровне 95% и 99%: расчёт и интерпретация. Что VaR не говорит о потерях за пределом confidence interval.
Расчёт CVaR из исторического распределения: средняя потеря в худших 5% сценариев. Числовой пример: VaR(95%) = $1M, CVaR(95%) = $2.3M — что это означает для инвестора? Почему CVaR субаддитивен, а VaR нет. Применение к hedge fund portfolio с fat tails.
Liquidity-adjusted VaR: как неликвидность позиции увеличивает реальный риск. Модельный риск: CLO оценивается по модели — что происходит когда модель неверна (mark-to-model vs mark-to-market). Операционный риск hedge fund: Madoff как крайний случай operational failure.
Maximum drawdown: расчёт на конкретной equity curve. Calmar ratio = CAGR / Max Drawdown: когда он информативнее Sharpe. Sterling ratio. Почему для managed futures и macro стратегий drawdown метрики важнее волатильностных. Сравнение двух фондов: одинаковый Sharpe, разный Max DD.
12 вопросов CAIA-формата: расчёты VaR и CVaR, интерпретация drawdown метрик, классификация рисков. Ловушки: путаница между VaR и CVaR при нормальном распределении, неправильная интерпретация subadditivity, ошибки в liquidity-adjusted calculations.
Финальный модуль объединяет все темы через интегрированные кейсы и моделирует реальный экзаменационный процесс. Фокус: принятие решений под давлением, управление временем, финальное закрытие пробелов.
Университетский эндаумент $1B: текущая аллокация 60/40, задача — добавить 20% альтернатив. Выбор между PE, hedge funds, real assets, structured credit. Анализ через все изученные инструменты: IRR, waterfall, factor exposures, VaR. Почему разные комбинации дают разные результаты.
5 сложных задач, каждая из которых требует знания нескольких тем: PE waterfall + IRR расчёт с hedge fund fee, commodity roll + portfolio VaR, CLO трашевание + credit risk. Формат: задача → решение шаг за шагом → где чаще всего ошибаются.
CAIA Code of Ethics через конкретные сценарии: конфликт интересов в GP/LP отношениях, раскрытие информации, fiduciary duty. Не заучивание правил — понимание логики: почему каждое правило существует. Типичные экзаменационные сценарии с разбором.
60 вопросов, охватывающих все 7 топиков в соответствии с официальными весами экзамена. Временной лимит. После: детальный разбор каждого неправильного ответа с указанием: какой концепт нужно повторить, какая ловушка сработала, как подходить к похожим вопросам.