Журнал «Компьютерра» N 35 от 26 сентября 2006 года

- Нынешний уровень настройки роботов, как правило, опирается на теорию случайных процессов ценообразования, что, собственно, в первую очередь и ограничивает их применимость и качество торгов. Алгоритмы на базе динамического хаоса, фрактальной геометрии и нечетких множеств все еще несовершенны и не позволяют роботам в должной мере конкурировать с лучшими трейдерами мира.

Ваш прогноз перспектив развития этой технологии, ожидаемых результатов?

- Если трейдерская компания во главу угла ставит минимизацию риска при заданном уровне доходности (не выше среднестатистического по рынку), то качество хеджирования порой легче отслеживать с помощью автоброкера. Однако в настоящее время очень сложно рассчитывать на оптимальный рыночный доход с использованием робота.

Чем отличается отношение к использованию роботов в российских и западных инвестиционных компаниях, на российских и западных рынках?

- Западные рынки более объективны и формализованы, что позволяет время от времени эффективно использовать роботов в ограниченном классе задач. Российский же рынок узок, на нем много субъективизма, а это затрудняет использование роботов.

Каково ваше личное отношение к роботам как практикующего трейдера?

- Я пессимистично отношусь к использованию роботов вообще и особенно на российском рынке.

Что это дает?

Сначала прикинем расходы. Как утверждают разработчики торговых систем, на рынке софта нет готовых продуктов, поддерживающих новейшие методы моделирования и прогноза цен и при этом обеспечивающих все необходимые технические функции. Существует довольно узкий рынок программного обеспечения, который поставляет лишь базовые блоки, далеко не покрывающие всю ту математику, которую сегодня хотят использовать разработчики. Поэтому инвестиционная компания, сделавшая ставку не на роботов-арбитражеров, не на технический анализ, даже не на анализ фундаментальный (роботизируемый, кстати, во многом не хуже технического), а на самые математически продвинутые торговые системы, практически полностью разрабатывает их своими силами. Приняв типичную численность группы математиков и программистов за десять человек, нетрудно подсчитать по типичным же российским (хорошо, московским) стандартам оплаты расходы на ее содержание - они начинаются где-то в районе150-200 тысяч самых обыкновенных денежных единиц в год.

Впрочем, инновационные элементы, составляющие в данном случае самую суть стратегии, разрабатываются отдельно, часто с привлечением ведущих специалистов-теоретиков. Они обходятся в дополнительную и довольно приличную сумму. Итак, можно грубо оценить совокупный годовой расход на (непрерывно идущую!) разработку и поддержание технологии в несколько сот тысяч тех же единиц.

С другой стороны, при качественной работе системы она показывает результаты, сравнимые с результатами трейдера высокого класса, на зарплате которого компания экономит столько же, если не больше. С третьей стороны, разработчики, видя такое дело, могут моментально перестать удовлетворяться типичными российскими стандартами, ну и так далее. Тем не менее примерный расход на такие игрушки (в России, разумеется) ясен.

И вот здесь возникает четвертая сторона, самая интригующая, - может быть, хорошая система не просто сравнима с белковым трейдером-асом, а радикально переигрывает его? Если судить по сообщениям в популярной печати, так оно и есть, - там мелькают, например, ошеломляющие цифры «угадывания» торговой системой курса в более чем 70% случаев (отметим, что биржевого игрока интересует не столько сама завтрашняя цена актива, сколько то, вырастет она или упадет). Однако эта цифра мало что говорит о реальном доходе, получаемом инвестором.