К концу XX века оборот на электронной площадке превысил совокупный оборот всех прочих американских бирж. Постепенно все биржи перешли на электронную систему торгов, превратившись из элитных клубов в место дислокации биржевых серверов. Процесс этот не прошел безболезненно: пришлось преодолеть жесткое сопротивление «профессиональных участников рынка», утверждавших, что прямой доступ на рынок всех и каждого может привести к страшным потрясениям. Но песенка классических брокеров была спета. Биржи, действовавшие по старинке, лишались клиентов, которые уходили на «площадки», где можно было обойтись без дорогостоящих посредников. Маклеров сменили системные администраторы, а брокерам пришлось переквалифицироваться в трейдеров — людей, самостоятельно принимающих решения о покупке или продаже на собственные деньги или деньги клиентов. Впрочем, и над трейдерами нависла нешуточная угроза. На смену им идут «механические торговые системы». Это неблагозвучное название утвердилось за компьютерными роботами, которые самостоятельно принимают решения о покупке или продаже, сами выставляют заявки и отслеживают их исполнение. Преимущества роботов очевидны — они быстрее и точнее человека, и страх им неведом. Они не ошибутся, выставляя заявку, не проспят движений рынка. Вот только в новостях они разбираться пока не научились и биржевой крах от фиксации прибыли пока не отличают. Роботы послушно следуют за рынком, нередко многократно усиливая его колебания, но направление движения задают все еще люди.
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.