Торговая машина против трейдера.
Кризис на ипотечном рынке в США поставил множество вопросов перед денежными властями. Один из них: какую роль сыграли во время кризиса компьютерные системы биржевой торговли — торговые роботы?

Попытки автоматизировать биржевую торговлю начались практически сразу после появления электронных бирж и систем интернет-торговли. Первые роботы¹ были несовершенны и нуждались в постоянном вмешательстве человека. Но с развитием компьютерной техники и информационных технологий разработчики получили возможность использовать более мощный математический аппарат и массивы данных для анализа рынков.

Успех пришел в 2001 году, когда торговая программа, созданная IBM, в ходе первого открытого биржевого турнира выиграла у человека: в течение дня на спекуляциях с контрактами на поставку свиных туш она заработала в среднем на 7% больше.

Благодаря стремительному росту вычислительной мощности компьютеров, крупным инвестициям со стороны банков, поверивших в перспективу этой технологии, а также интеллектуальным усилиям энтузиастов вроде нобелевского лауреата и основателя крупного компьютерного инфестфонда Renaissance Institutional Equities Fund Джеймса Саймонса, биржевые программы быстро совершенствовались. Вслед за механическими торговыми системами (МТС), которые ограничивались только выдачей рекомендаций трейдеру, на рынке появились полноценные софты-роботы. Последние могли не только анализировать поступающие данные и советовать, но и принимать решение о времени, объемах, покупке или продаже тех или иных активов в зависимости от текущей ситуации на рынке по заданным алгоритмам, выставляя соответствующие заявки в автоматическом режиме без участия человека. Эти системы стали быстро набирать популярность, как только выяснилось, что разобраться в хитросплетениях стремительно растущих и невероятно усложнившихся финансовых рынков машине удается не хуже, а то и лучше человека. Уже к середине десятилетия большинство крупнейших инвесткомпаний, включая Goldman Sachs, ABN AMRO, JPMorgan, Barclays Capital, Bear Stearns, BNP Paribas и Dresdner Kleinwort, располагали собственными «количественными»² инвестиционными фондами. В этом нет ничего удивительного, учитывая, что все это время (за вычетом отдельных проколов) компьютерные фонды приносили своим создателям многомиллионные прибыли. Более того, кое-кто заговорил о том, что машина скоро и вовсе полностью вытеснит человека, сидящего за трейдерским терминалом. Кризис на американском рынке необеспеченной ипотеки заставил эти разговоры несколько поутихнуть.

— Из чего нервы у машины —

Дело в том, что сразу несколько крупных компьютерных инвестфондов понесли крупные убытки на фондовых спекуляциях из-за того, что используемые ими математические модели не смогли адекватно отреагировать на нестандартное поведение рынков в разгар кризиса.

Так, в середине августа представители инвестиционного банка Goldman Sachs сообщили о том, что за первую неделю этого месяца один из его «количественных» хедж-фондов — Global Equity Opportunities (GEO) — потерял около 30% стоимости своих активов (порядка $1,5 млрд). Чтобы не допустить банкротства, его акционерам пришлось срочно инвестировать в него около $3 млрд, из которых $2 млрд были предоставлены самим Goldman Sachs, а остальное — компаниями C.V. Starr & Co., Perry Capital и миллиардером Эли Бродом. Стоимость активов еще одного хедж-фонда Goldman Sachs — Global Alpha, оценивавшихся в $16 млрд, за это же время упала на 16%. Потери уже упоминавшегося «количественного» фонда Renaissance размером в $26 млрд за первую декаду августа составили 8,7%.

В своих комментариях финансовый директор Goldman Sachs Дэвид Виньяр призвал не называть действия его банка и других инвесторов по отношению к GEO «спасением». Однако ему все же пришлось признать, что многочисленные трудности кризисного рынка «стали серьезным вызовом для многих торговых алгоритмов, используемых в количественных стратегиях». В оправдание Виньяр заявил, что условия, в которых торговые компьютерные программы проявили себя столь неубедительно, случаются один раз в десять тысяч лет. Однако многих его слова не убедили. «Редкие события не так уж и редки и имеют тенденцию собираться вместе и приводить к новым «редким» событиям», — говорит Верьян Аллен, частный консультант в области инвестиционных стратегий и автор блога The Hedge Fund Blog. Более того, нашлось немало комментаторов, назвавших «панику» и массовый сброс активов роботами одной из главных причин столь глубокого обвала фондовых рынков. Во всяком случае, фактором, который мог серьезно усугубить это падение. Подобные опасения не лишены оснований, учитывая хотя бы распространенность технологии: по некоторым оценкам, сегодня до половины всех биржевых операций за день в мире проходит с участием компьютерных торговых систем. Доказательства того, что биржевые роботы могут поддаваться «стадному инстинкту», не замечая собственного влияния на рынок, тоже есть. Так, в сентябре 2006 года инвестфонд Amaranth потерял $6 млрд (2/3 своих активов) на операциях на газовом рынке США. Математическая модель, заложенная в его торговую программу, не учитывала того, что фонд, инвестировавший на рынке значительные средства, может сам превратиться в ориентир для его участников: когда компьютер Amaranth начал продавать, рынок отреагировал непредсказуемым, лавинообразным падением.

— Искусство и интеллект —

Стоит ли говорить, что августовский пароксизм биржевых роботов, которые почему-то повели себя не так, «как все время вели себя в ходе тестирования», заставил многих засомневаться в их дальнейших перспективах. Многих, но далеко не всех. Среди убежденных оптимистов — сами разработчики роботов, которые уверены в неоспоримости их достоинств. Действительно, долгие годы основой для выбора инвестиционной стратегии и тактики на фондовом рынке оставался фундаментальный анализ. Иными словами, трейдер решал, покупать ему или продавать тот или иной актив (например, акцию), исходя из сравнения его текущих котировок со справедливой ценой, рассчитанной аналитиками на основании анализа макроэкономической ситуации, прогнозов прибыли, потока наличности эмитента, сравнения с ценой схожих активов и многих других факторов, включая собственную субъективную оценку.

В целом такой подход работал, хотя и не всегда идеально. Например, с его помощью не всегда удавалось спрогнозировать крупные финансовые кризисы, включая обвал середины этого лета. Однако фундаментальный анализ оказывается бесполезным не только в кризисных ситуациях, утверждают сторонники роботов, указывая на их преимущества.

Логика биржевых спекуляций традиционно строилась в надежде на рост или падение стоимости биржевого актива. Робот может получать спекулятивную прибыль без опоры на прогноз этих колебаний. «Торговым роботам безразлично, какие ожидаются цены на активы, высокие или низкие, — пишет в одной из статей математик и известный разработчик компьютерных торговых программ Юрий Чеботарев. — Они работают не по прогнозам, а по заданным алгоритмам, что выгодно отличает его от биржевого спекулянта». Кроме того, фундаментальный анализ оказывается бесполезным, когда речь идет о коротких, внутридневных спекуляциях и сделках РЕПО³. На растущем рынке самые большие убытки несут инвесторы, купившие актив на пике цены. Робот мог бы оказаться здесь более эффективным. В этом случае машина действует не по принципу «деньги — биржевой товар — деньги», а по схеме «биржевой товар — деньги — биржевой товар». «Другими словами, инвестор всегда будет находиться при своем активе, а не при деньгах, — поясняет Чеботарев. — Но с помощью робота он будет дорого продавать актив, а затем дешевле его откупать обратно, получая, таким образом, спекулятивную прибыль на игре «в короткую» и не оплачивая РЕПО».

Хотя создатели роботов в принципе и не отрицают полезности фундаментального анализа, но подчеркивают, что возможности современных компьютерных программ гораздо шире, а сами они — перспективнее.

Возможно, противостояние торговой машины и трейдера сегодня входит в решающую стадию. И, не слишком рискуя ошибиться, можно предположить, что компьютер, несмотря на неудачи в ходе кризисов, будет отвоевывать себе место под солнцем: вычислительные машины становятся дешевле, производительнее и умнее. Скорее всего, летние потрясения заставят их создателей проделать работу над ошибками, совершенствуя свои модели. В конце концов, после 1997 года, когда программа IBM Deep Blue обыграла сильнейшего на тот момент шахматиста мира Гарри Каспарова, возможность победы искусственного интеллекта над человеком больше не кажется невероятной.

В России на подъеме интерес к компьютерным системам биржевой торговли. Недавно стартовал второй турнир биржевых роботов, организованный инвесткомпанией «ЦЕРИХ Кэпитал Менеджмент», в рамках которого в реальных условиях (то есть на свои деньги) соревнуются торговые программы нескольких российских разработчиков и обычные трейдеры, получающие в случае победы над роботами дополнительные призы.

Торговые стратегии, построенные на математических моделях, которые практикуют торговые роботы, вызывают в последнее время много нареканий со стороны участников фондового рынка. Ориентируясь на схожий набор индикаторов, они выставляют однотипные заявки, исполнение которых само по себе влияет на рынок. Так, при прохождении определенных уровней вниз, на рынке появляется большое количество заявок на продажу, которые провоцируют обвал котировок. Подобная ситуация сложилась весной этого года на американском фондовом рынке, после чего последовала критическая статья в Wall Street Journal о торговых роботах.

__________

¹ Торговые роботы — это программное обеспечение, позволяющее автоматически применять заранее запрограммированные алгоритмы заключения сделок.
² Количественные фонды — фонды, использующие количественный или технический анализ рынков.
³ Операция РЕПО — срочная сделка, при которой владелец ценной бумаги или валюты продает их банку или на бирже с обязательством их последующего выкупа.