Автоматизированная корысть

01 марта 2010 года, 00:00

Роботу, который только еще создается, нельзя поручать торговлю на рынке, — это может обойтись слишком дорого. Поэтому робот отрабатывается на программе-симуляторе. Чтобы рыночная ситуация, которую она имитирует, соответствовала рельной, симулятор приходится снабжать огромными массивами исторических данных. Все это требует самой современной и мощной электроники и вычислительной техники. Фото: ВЛАДИМИР ПАПЕРНЫЙ

Компьютерные программы, торгующие на мировых рынках, пока много чего не умеют — они неспособны делать долгосрочные экономические прогнозы и в соответствии с ними совершать сделки, не знают, как реагировать, например, на захват повстанцами нефтяного месторождения в Нигерии. Но в текущей игре на бирже они явно превосходят человека. 

Финансовые роботы (black boxes) — компьютерные системы, специализирующиеся на биржевой игре, вошли в обиход в 1980-х годах, но широко стали применяться в 1990-х, поскольку к тому времени завершилась автоматизация рынков. Если до нее сопоставлением заказов, которые выставляли на бирже покупатели и продавцы, занимались люди (имевшие, кстати, достаточно возможностей сыграть против заказчиков, например, задержать на несколько секунд выполнение заказа, вынудить таким образом продавца снизить цену, купить товар по этой цене и тут же продать его покупателю по первоначальной, более высокой), то теперь заказы сопоставляет и выполняет машина.

Задача у робота та же, что и у брокера: купить подешевле, продать подороже. На мировом финансовом рынке работают тысячи роботов, сотни из которых вполне успешны. На них приходится значительная часть торгового оборота, а в отдельные периоды они полностью доминируют на рынке, особенно в ситуации больших ценовых скачков, требующих мгновенной реакции, для человека недостижимой.

Лучше сорок раз по разу…

Весь поток заказов (quotes) — и на покупку, и на продажу, — а также ход их выполнения (trades) транслируются участникам рынка за небольшую плату по Интернету или прямым линиям. Этой информацией и оперирует робот. Его задача, опередив конкурентов, первым среагировать на выгодное предложение что-то купить или продать. Тут важны и скорость, и способность программы правильно оценить выгодность, которая зависит от множества факторов. Выигрыш в цене редко бывает больше одного цента (трудно поверить, но в XXI веке биржевые цены по старинке квантуются в центах — дробные его доли не допускаются, и если кто-то поставит такой заказ, компьютер биржи его автоматически округлит), но когда сделок много и они объемные, результат может быть внушительным. Вообще, по закону больших чисел гораздо рациональнее 10 000 раз сыграть по центу, чем один раз по 100 долларов — согласно Гауссовой теории ошибок такая стратегия в 100 раз уменьшает ожидаемый проигрыш. Теория, правда, иногда подводит, но, как правило, работает, особенно если вести игру сразу на многих финансовых инструментах и на разных рынках мира, что по силам только роботам.

Двуногие кванты

Но роботов, как я говорил, тысячи, а выигрывают лишь сотни. Почему? Потому что они, предсказывая флуктуации цен, статистически, то есть по результатам множества операций, оказываются правы в более чем 50% случаев. Чтобы создать   такого робота, нужны светлые головы, причем не Сороса или Баффета, а российского математика или физика. С чувством законной гордости сообщаю, что выпускники МФТИ, мехматов Москвы, Петербурга и Киева лидируют в этой торговой революции. И не потому что способнее, например, англосаксов, а потому что физико-математическое образование в столицах бывшего СССР было совершенно уникальным. Берусь это утверждать, поскольку преподавал и в России, и на Западе — ряд лет занимал должность профессора теоретической физики Принстонского университета, одного из лучших в мире. Создателей роботов называют квантами — отчасти по названию должности — quantitative analyst (количественный аналитик), отчасти потому, что без квантовой физики в этой области далеко не уедешь. Точнее, нужна не квантовая физика, а опыт теоретического анализа флуктуаций, который неизбежно приобретают те, кто ею занимается. Кванты, как правило, не появляются на сцене и работают под руководством американских менеджеров, но торгуют роботы, созданные ими.

Например, среди сотрудников самого успешного фонда «Ренессанс», широко использующего роботов, несколько десятков выпускников мехмата МГУ и Физтеха, в их числе и мои бывшие студенты. Не надо думать, что это рабочие лошадки, на которых ездят американские толстосумы — ребята зарабатывают миллионы и десятки миллионов долларов в год! Бывает, правда, подкатит тоска, что продаешь науку желтому дьяволу, но с этим приходится мириться. Многие для очистки совести спонсируют науку, например дают деньги на проведение конференций.

Хватай или предсказывай

Как же работают кванты? Про то, как говорится, сидельцы не сказывают. Не могу сказать и я, поскольку сам занимаюсь тем же. Но плюньте в глаза тому, кто будет вам рассказывать о теориях эффективного рынка или случайного блуждания цен акций. Эти теории сегодня неприменимы хотя бы потому, что электронные рынки и Интернет обеспечивают мгновенную обратную связь цен с потоком заказов. Проще говоря, каждый профессиональный биржевой игрок видит, что делают все остальные и как его собственные заказы влияют на рынок. Благодаря этому обстоятельству возможны значительные движения цен, обусловленные не экономическим состоянием компаний, а динамикой потока заказов. Ведь компании выпускают отчеты раз в три месяца, газеты и ТВ публикуют пресс-релизы несколько раз в день, но в короткие  промежутки между этими экономическими новостями, ответственными за медленные движения цен, идет интенсивная игра роботов и живых брокеров, на которую экономические факторы не влияют.

Эта сложная многомерная система подчиняется своим статистическим законам, поиском которых занимаются кванты, анализируя терабайты архивных данных. Результаты их работы, естественно, нигде не публикуются, каждый фонд хранит свои секреты за семью печатями, как когда-то государства хранили атомные. Но по числу исследователей и вложенным средствам эта новая секретная область может дать сто очков вперед Атомному проекту.

Грубо стратегии, которые используют роботы, играющие на бирже, можно разделить на два класса. Первый — так называемый арбитраж (arbitrage). Здесь задача состоит в том, чтобы первым обнаружить и схватить заказ, который кто-то на любой площадке поставил по заниженной (в случае продажи) или завышенной (в случае покупки) цене. Такая цена может быть результатом ошибки или плохого технологического оснащения заказчика, из-за чего тот, в отличие от твоего робота, в данный момент не видит цен на тех или иных площадках. Тут счет идет на миллисекунды, а теперь уже и на микросекунды, поэтому приходится до предела укорачивать линии связи. Профессионалы подключают свои торгующие компьютеры прямо к внутренней электронной сети биржи или на худой конец ставят их в том же здании, дабы максимально укоротить провода. Обычные, даже самые быстрые компьютеры здесь тоже не годятся — слишком много времени уходит на выполнение программы. Использовать приходится специальные машины, в которых алгоритм робота зашит в чипе и выполняется, как говорят специалисты, не программно, а аппаратно.

Стратегия простого арбитража не требует владения какими-то изощренными методами высшей математики или искусственного интеллекта, но чтобы выжать максимум из электроники, надо уметь виртуозно программировать.

Вторая стратегия — статистический арбитраж. В нем главное — предсказание флуктуаций рынка. Робот оценивает статистическое ожидание цены акции в ближайшем будущем (скажем, через пять минут) и, если в данный момент она стоит дешевле, быстро ее покупает, а если дороже — продает (оценивая стоимость, робот, конечно же, учитывает комиссионные, которые берет себе биржа за постановку и выполнение заказа, обычно это десятые, иногда сотые доли цента за акцию).

Но рынок — многомерная система, и цена — только верхушка айсберга. Она зависит не только от экономических факторов, но и от своей предыстории, истории всего потока заказов, включая нереализованные. К примеру, робот должен учитывать, что крупные пенсионные фонды обычно покупают и продают большие портфели акций, что приводит к значительному изменению цены. И когда такой мастодонт,  двигаясь по своему списку на покупку, приближается к букве «C» (очень упрощенная схема), надо срочно покупать акции Coca-Cola, поскольку фонд их через несколько минут начнет приобретать, цена поднимется и твой робот, прежде чем она упадет, успеет их продать с профитом.

Чтобы предсказывать лучше других (а тут несколько процентов превышения над общим уровнем может обернуться миллионами долларов прибыли в месяц), нужно уметь правильно оценивать сигналы рынка, находить такие индикаторы, которые позволяют наиболее адекватно описывать его динамику, выводить закономерности. Все это невозможно без профессионального знания математики (прежде всего статистики), кибернетики и физики. Плюс к тому необходимо постоянно адаптироваться к эволюции рынка — твой робот не имеет шансов на успех, если не будет самообучаться, а это уже область искусственного интеллекта.

Рабочая лошадка

В чистом виде данные стратегии применяют редко, обычно роботы используют в разных пропорциях сразу обе и, надо сказать, используют весьма успешно. Если по части долгосрочных прогнозов роботы пока уступают финансовым аналитикам, во всяком случае звездам, к которым я причисляю, например, Сороса или Баффета (но никак не многочисленных лауреатов Нобелевской премии по экономике с их теориями эффективного рынка), которые своими предсказаниями зачастую двигают рынок в свою пользу, то по всем другим направлениям они аналитиков значительно потеснили. Даже упомянутые звезды, которые принимают решения исходя из долгосрочных экономических прогнозов, так или иначе используют роботов просто для того, чтобы эффективно проводить конкретные операции. Если Баффет задумает надолго вложиться в акции какой-то компании и начнет открыто скупать их в больших объемах,  цена на них к радости роботов, которые только и ждут таких событий, немедленно взлетит, и Баффет потеряет на таком движении рынка миллионы.

Чтобы этого не случилось, обычно поручают какому-то агенту незаметно покупать по 100 акций, не показывая всего огромного заказа. Этот агент, скорее всего, задействует робота, который будет следить за флуктуациями цены и покупать на нижней границе флуктуаций. Создать алгоритм поиска такой границы и отслеживания ее эволюции — задача для хорошего кванта.

Разговор о стратегиях хочется завершить перефразированной строчкой из «Анны Карениной» Льва Толстого: все несчастные роботы устроены одинаково, каждый успешный устроен по-своему. 

Один в поле не воин

Широкое распространение роботов, на мой взгляд, сделало совершенно бесперспективной всякую индивидуальную активность на бирже, которая с появлением Интернета умножилась взрывным образом. Одиночка на рынке сегодня выглядит как пешеход, выскочивший на хайвей — от первых нескольких машин он, возможно, и увернется (то есть проведет несколько удачных операций), но в конце концов обязательно будет сбит. Примитивная экстраполяция ценовых графиков и предсказания, основанные на маятниковом характере изменения цены, — вот практически весь нехитрый арсенал средств, которым он располагает. Но ровно ими же пользуются уже не тысячи, а миллионы любителей — вероятность в такой ситуации долго оставаться в плюсе ничтожно мала. Немногого стоят и торговые стратегии, описанием которых наводнен Интернет. Либо это откровенное надувательство, либо выигрыш, который они в лучшем случае могут дать, съедается самой стоимостью торговли на электронном рынке (комиссионными за постановку и прохождение заказов), а также задержками постановки и прохождения заказов, обусловленными обычно несовершенными сетями и алгоритмами индивидуальных инвесторов. Ведь инфраструктура профессиональной биржевой игры и торговых роботов — специальные быстрые линии к рынкам, банки архивных данных и система их пополнения, быстрые алгоритмы постановки заказов и анализа потока данных — все это стоит огромных денег, неподъемных для индивидуала. Да и вообще убежден, самая лучшая стратегия, которую в состоянии придумать нормальный человек со среднего качества техническим образованием, может быть эффективна лишь короткое время, пока другие нормальные люди не додумаются до того же сами или не догадаются по твоим действиям на рынке, как она работает.

Играй честно!

Нравится нам или нет, но роботы стали неотъемлемой частью финансового мира. Их часто обвиняют в том, что они раскачивают рынок, и чуть ли не делают ответственными за нынешний кризис. Но это похоже на то, как в средневековой Европе евреев обвиняли в эпидемии чумы — тогда людям надо было мыть руки после уборной, а сегодня банкам не выдавать заведомо рискованные кредиты. И статистический, и прямой арбитраж стабилизируют рынок, уменьшая его флуктуации. Другое дело — роботы, специально созданные, чтобы его раскачивать. Например, они часто используют тактику, которая состоит в серии мгновенных ударов по цене, заставляющих продавца обнаружить свои намерения. Но действия такого рода осуждаются финансовым сообществом. Здесь нет четких критериев, но все понимают разницу между честной и нечестной игрой. Опережать, предсказывать — честно, а провоцировать — нет.

Думаю, в ближайшие два года мы станем свидетелями настоящего бума в области финансовых роботов. Хотя бы потому, что ими вплотную займется Китай, где уже сегодня около 100 миллионов человек играют на рынке, пока, правда, внутреннем. Финансовые рынки Индии, Бразилии тоже растут с фантастической скоростью. Не знаю, как сейчас обстоят дела на моей родине, в России, — не следил, но и там бум неизбежен — с русскими-то мозгами и русским фатализмом!

Просмотров: 10736