Биржевые миллионы, кто и как заработал их на российском фондовом рынке.

– Однако на счету Вашей компании есть впечатляющий пример успешности в алгоритмической торговле: Вы показали замечательный результат на конкурсе Лучший частный инвестор биржи РТС в 2010 году с роботом Mr Smith – более 400% прибыли за три месяца. Владислав, скажите, кто-нибудь приходил к Вам, просил продать этого робота или сдать в аренду?

– Конечно. Мы посчитали и готовы были его продать.

– И как же разворачиваются такие переговоры, о какой сумме тогда шла речь?

– Он стоил достаточно дорого. И расчет исходил из того, что если мы его отдаем, то обрезаем себе, как компании, эту часть дохода. Мы посчитали, какой мог быть доход за год, полтора. И наши расчеты составили пять миллионов рублей. Вместе с тем, мы даже готовы были осуществлять сопровождение, периодически проводить апгрейд. Ведь биржевой робот не живет сам по себе, без людей. И один крупный банк рассматривал наше предложение. Однако менеджмент банка все же не определил для себя, зачем ему за такие большие деньги покупать наш софт. Вместе с тем, банки теряют больше денег, просто проиграв на тех же акциях Газпрома и получив убытки в таком же размере за один день.

– Пожалуй, перспективы дохода от торговли вашего робота довольно туманны для малоосведомленных людей. Поэтому банк и отказался – предпочитая более очевидные и просчитываемые перспективы от привычных операций. Хотелось бы немного приоткрыть, так сказать, дверь «кухни» роботопроизводителей. Владислав, скажите пожалуйста, сама разработка биржевого робота, это задача, требующая синергии интеллектуальных усилий нескольких человек. Каков состав группы разработчиков?

– Обычно это не более трех человек. Создатель алгоритма, математик и программист. Специфика ситуации в том, что не всегда создатель алгоритма может адаптировать свое творение для программиста. Математик – это промежуточное звено. Но если опытный программист в состоянии понять задумку трейдера, то промежуточное звено уже не нужно, они уже могут напрямую общаться. В идеале, конечно, должно быть два человека в команде, но такое бывает довольно редко.

– Когда алгоритм готов к торговле, им кто-то занимается – риск менеджер или трейдер?

– Да, это уже его пользователь, тот человек, который может добавлять какие-то фишки, «докручивать» алгоритм. Обычно так всегда и происходит. Не бывает, чтобы придумали, реализовали и сразу все заработало. Всегда алгоритм требует оптимизации, дополнений.

– Насколько я понимаю, тот, кто придумывает алгоритм – это некая творческая личность, которая наблюдает за рынком, находя, повторяющиеся закономерности. В этом процессе рождаются гипотезы по поводу рыночной неэффективности, которую можно использовать. И здесь нужна фантазия и воображение.

– Да, это верно. И еще у этой творческой личности должна быть уверенность в его алгоритме, потому что трейдер может сказать, что, знаешь, твоя гипотеза не работает. Но креативщик должен обладать уверенностью.

– Владислав, откуда появляются эти люди – создающие алгоритм, который потом способен заработать 400%?

– Это чаще всего человек, который сам торгует. Припоминаю, правда, одно исключение: был человек, который, не торгуя, тем не менее, прочитал много иностранной литературы. Правда, ему не хватало способности проверять свои идеи. Помимо изобретения идеи, нужно еще иметь возможность быстро проверить, что это работает, хотя бы на каком-то коротком промежутке времени. Писать полгода софт, и потом понять, что он не работает – это не желательно. Нужно написать какую-то маленькую программу, которая позволит убедиться в том, что это, действительно, стоящая вещь, тогда появляется уверенность у всех, кто должен будет вложиться в проект.

– А как Вы делали мистера Смита? Вы его под конкурс готовили, или он работал и до этого? Сколько вообще занимает времени создание хорошего прибыльного робота?

– Мы его готовили полгода. Не все было просто, мы сталкивались и с тупиковыми ситуациями, когда думали, что он уже никогда не заработает. Однако упорство и труд сделали свое дело.

– То есть изначально возникла какая-то идея. Какая-то рыночная неэффективность, которую можно было использовать.

– Мы взяли математику, обсчитали гипотезу – вроде должно получаться. Проверяли практически глазами, как бы это исполнялось, если бы уже работала программа. Начали писать. Первая версия оказалась убыточной. Стали искать ошибки – в программировании, в логике. Снова тестировали… И такими восходящими волнами этот проект двигался. От периода визуального тестирования были сомнения. Но потом мы все-таки приняли решение рискнуть и инвестировать собственные средства. Быстро поняли, что слабость кроется в быстродействии серверов и подключений. Решения в этой области довольно дорогие. На это также пришлось потратиться. И только потом все заработало идеально, как мы и хотели

– Видимо, Ваша типичная «головная боль» – это когда на тестах алгоритм прибыльный, а вот на реальном рынке он не зарабатывает?

– Да, мы постоянно с этим боремся. Пытаемся понять, чем отличается тест от реальных сделок, что мы сделали не так.