Максим Матвейченков
Автоматизированная корысть
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.
