Журнал «Вокруг Света» №03 за 2010 год

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.

Чтобы предсказывать лучше других (а тут несколько процентов превышения над общим уровнем может обернуться миллионами долларов прибыли в месяц), нужно уметь правильно оценивать сигналы рынка, находить такие индикаторы, которые позволяют наиболее адекватно описывать его динамику, выводить закономерности. Все это невозможно без профессионального знания математики (прежде всего статистики), кибернетики и физики. Плюс к тому необходимо постоянно адаптироваться к эволюции рынка — твой робот не имеет шансов на успех, если не будет самообучаться, а это уже область искусственного интеллекта.

Рабочая лошадка