— Мне кажется, надо маленько прикупить, хотя бы по техническим показателям, — говорит один неглупый человек И прогрессивный предусмотрительный менеджер фонда тоже решает прикупить пакетец, просто чтобы поучаствовать.
А тем временем в маленькой меблированной квартире на другом конце города Билл-железнодорожник будет ждать наступления темноты, полируя инструменты и еще раз сверяясь со списком.
Потому что в этот вечер… В этот вечер…
Глава 12
Компьютеры и компьютерщики
Вы, должно быть, решили, что я вожу вас за нос с Альбертом, его компьютером и Биллом-железнодорожником. Невероятно, но факт: Билл-железнодорожник в некоторой степени действительно существует. Конечно, Билл-железнодорожник на самом деле никакой не Билл-железнодорожник. Он — компьютерщик. А чтобы разобраться, как работает Компьютерщик Билл, давайте взглянем в общем на весь этот феномен компьютеризации.
Когда компьютеры только появились, множество людей на Уолл-стрит и во дворцах инвестиционного менеджмента набросилось на них. Компьютеры были новой научной игрушкой, всплывшей на приливной волне будущего. А причина, по которой все набросились на компьютеры, была в том, что все остальные набросились на компьютеры. В общем, Густав Ле Бон в век электроники. Первое, что все принялись делать со своими компьютерами, это загружать их классической работой вспомогательных отделов: расчетом зарплаты, учетом по маржевым счетам и так далее. Это была неинвестиционная сторона процесса.
Компьютеры становились мощнее и быстрее, и довольно скоро компьютер был в состоянии справиться со всей этой работой, причем у него еще оставалось полдня на перекур. Тогда-то и стали нанимать Компьютерных специалистов. Вскоре Компьютерные специалисты стали дирижировать всем этим хором. «Факты» улетели в трубу, а их место заняли «биты». Бит — это такая малюсенькая крошка информации, а компьютер не только запоминает миллионы битов, он еще помнит, где каждый из них лежит, умеет переставлять их в установленном порядке, складывать, вычитать, делить и играть разными соотношениями. И все равно у компьютера остается полдня на перекур. (Время простоя компьютера стоило дорого, потому и возникла концепция «разделения времени», когда один и тот же компьютер используют разные люди для разных целей.) До сих пор финансовые аналитики ходили с логарифмической линейкой в кармане. Но теперь пользоваться логарифмической линейкой стало так же нелепо, как разводить огонь с помощью кремня и кресала, — и аналитики принялись щеголять компьютерными словечками типа «ввод данных».
Следующим этапом в компьютеризации стала выборка информации— вы уже видели, как это делает Альберт. Проглотив все положенные биты, компьютер готов к тому, что от него потребуют выстроить их в любом искомом порядке. Когда появились запрашивающие системы типа той, что есть на машине Альберта, аналитик мог просто подсесть к клавиатуре и спросить, — «Компьютер, дай мне пятьдесят самых низких показателей отношений цены акции к доходу» — и компьютер тут же распечатывал их или показывал на экране, тщательно расставив по ранжиру, все требуемые показатели. Потом аналитик мог спросить: «Компьютер, какие десять из указанных пятидесяти акций имеют наибольшую прибыль на вложенный капитал?» И компьютер выдавал требуемую десятку. В общем, аналитик мог так играть до бесконечности. Он мог сказать: «Компьютер, приведи отношения цены к доходу этих десяти акций в соответствие с трехлетним скользящим средним их прибылей» — и компьютер делал это.
Все эти расчеты и раньше, так или иначе, делались хорошими аналитиками, но никакой аналитик не мог совершать их тысячами. Компьютер делал выборку данных из миллионов битов информации и тут же располагал эти данные по разным моделям — чего аналитик физически не в состоянии был сделать.
Ныне каждый может подписаться на услуги, дающие полную информацию о любых акциях за последние десять лет, выстраивающие компании по разным характеристикам внутри отдельно взятой отрасли промышленности и сопоставляющие эти отрасли с другими отраслями.
Тем временем аналитики и программисты отправились на поиски новых приключений. Одним из таких приключений стала проекция. Работает она следующим образом: создается модель какой-либо отрасли индустрии, а затем просчитываются прибыли этой отрасли для самых разных обстоятельств. По сути дела, тот же анализ ввода-вывода данных. А компьютер умеет подстраивать свои биты даже для сезонных изменений.
В конечном итоге аналитик теперь может просто сидеть и играть с чудесной игрушкой, пробуя простые и экспоненциальные скользящие средние с различными периодами и все прочие индикаторы и соотношения, чтобы удостовериться, какое из них лучше подходит к его рабочей гипотезе. (От того-то на Уолл-стрит и продают тиражи книг с названиями типа «Сглаживание и прогностика в дискретных временных сериях».) Аналитик может делать все это просто для того, чтобы «вчувствоваться» в статистику, но он может делать это и для анализа корреляции отношения цены акции к доходу с различными другими критериями, например, с ростом реализации и прибылей или с отклонениями от этих уровней реализации и прибыли. С помощью этого множественного регрессионного анализа — так эта штука, кстати, и называется, — аналитик может выделить переменные, которые, похоже, влияют на соотношение цены и дохода. Опять-таки, все это аналитики делали и раньше, но делали они это на глаз, руководствуясь чутьем и логарифмической линейкой, а значит, весьма приблизительно и для ограниченного количества акций. Компьютер же может не Только распечатать все эти расчеты, но и — если он достаточно оснащен — перевести линейную информацию в графическую, то есть, вычертить диаграмму.
(Если у вас будет такая возможность, обязательно попробуйте поиграть с компьютером, умеющим работать с графикой. Вы можете взять световой карандаш — нечто вроде маленького фонарика — и нарисовать световой круг на экране, а компьютер тут же выправит его в идеальную окружность. Для аэрокосмической инженерии тут нет ничего нового, но для нас, непрофессионалов, это самое захватывающее приключение с тех пор как мама разрешила нам поиграть на чердаке с магнитной доской для рисования.)
Вся эта компьютерная работа имеет дело с «фундаментальными факторами» и параметрами, с этими факторами связанными: типами компаний, уровнем реализации, доходами, чистыми прибылями и так далее. Но главный кайф начинается тогда, когда компьютер используется для технического анализа, то есть для ответа на вопрос «что делают все остальные?». Вы уже успели познакомиться с тем, как это делает Альберт, — прося компьютер расставить по ранжиру темп движения акций, чтобы потом получить акции, продвинувшиеся в процентном отношении дальше, чем все прочие.
У меня есть приятель, которого зовут Ирвин-профессор. Он преподает в одном из самых престижных университетов страны и считается одним из главных архитекторов компьютерного технического анализа. Ирвин — профессор технологии, типичный представитель шестидесятых годов. Это значит, что, наряду с обучением цвета американской молодежи, у него еще добрая дюжина занятий, а университетская зарплата составляет лишь треть его доходов. Прочие две трети поступают от консультаций и различных коммерческих предприятий, в которых Ирвин так или иначе участвует. Кроме того, у него, естественно, куча прикованных к веслам галеры рабов — студентов-дипломников, поставляющих ему материалы для его собственных научных работ. Совсем недавно я навестил Ирвина. Для того, чтобы навестить Ирвина, вам не надо ехать в университет. У Ирвина шикарный комплект офисов в солидном здании в центре города — с мебелью от «Дженс Рисом» и обязательной секретаршей. Здесь располагаются три из его компаний. Я не помню их названий, но знаю, что в этих названиях были слова типа «компьютерная», «прикладная», «технологическая» и так далее. Вице-президенты крупных фирм, сталкиваясь с необходимостью принять какое-либо серьезное решение, нанимают Ирвина за очень кругленькую сумму. А потом Ирвин и его компьютер, после сложных процессов моделирования и обкатки моделей на компьютере, говорят конкретному вице-президенту, что его новая зубная паста с лакрицей не пойдет, потому что она черная, а американцы не хотят ходить с черными зубами — и что люди, которые хотели бы иметь черные зубы, жуют для этого бетель и составляют всего лишь 4,6623 процента потенциального рынка потребителей зубной пасты.