[Перевод] Можно ли доверить инвестиции роботам: исследование BBC
Несколько этажей зданий Нью-Йоркской и Лондонской фондовых бирж в настоящее время пустуют и сохраняются только «для вида». Реальная торговля на них осуществляется не брокерами, а компьютерами, автоматически. Примерно три четверти сделок на Нью-Йоркской фондовой бирже и Nasdaq осуществляются при помощи автоматизированных алгоритмов — компьютерных программ, следующих определенному набору правил.
«Робо-трейдинг» оказывает сильнейшее влияние на инвестиционный мир, изменяя структуру работы глобальных хедж-фондов и персональных управляющих. Эксперты «BBC News» рассмотрели преимущества и недостатки использования суперкомпьютеров для управления триллионами долларов по всему свету.
«Демистификация» биржевой торговли
Главное преимущество внедрения новых технологий для индивидуальных и корпоративных инвесторов заключается в том, что они получают в свои руки мощный инструмент управления сбалансированным портфелем инвестиций, часто при гораздо более низкой стоимости, чем при помощи брокеров или инвестиционных фондов. Если же инвестор не способен использовать технологии самостоятельно, он может препоручить ведение дел консультанту или компании-посреднику.
«Роботизированные» инвестиционные компании, такие как Betterment и WiseBanyan в США или Nutmeg и MoneyFarm в Великобритании, пытаются «демистифицировать» процесс инвестирования, располагая инновационные инструменты в открытом доступе.
Соучредитель WiseBanyan Вики Чжоу (Vicki Zhou) говорит, что ее платформа позволяет людям «инвестировать средства, пользуясь электронными алгоритмами, и создавать диверсифицированный портфель недорогих ценных бумаг». По мнению Чжоу, использование «робо-инвесторов» позволяет снижать затраты на управление активами.
Джо Цимер (Joe Ziemer) из Betterment утверждает, что новые технологии помогают реформировать процедуру инвестирования пенсионных накоплений. «Мы смотрим на 40 различных параметров — семейное положение, доход от аренды, размер пенсии и т.д. — и, в считанные секунды, представляем online комплексный план выхода на пенсию.»
В недавнем докладе Органа по финансовому поведению Великобритании (UK’s Financial Conduct Authority) говорится, что финансовые консультации «онлайн» будут «играть важную роль в стимулировании снижения затрат».
Это хорошая новость для инвеcторов, и плохая — для инвестиционных консультантов. Так, Royal Bank of Scotland заявил о сокращении рабочих мест для 220 менеджеров по работе с клиентами в ответ на внедрение новых технологий.
Удовлетворение потребности в ускорении
Крупные финансовые организации всегда ищут преимущества над конкурентами. Информация — это власть, поэтому тот, кто владеет большим ее количеством и может применить знания на практике быстрее, выиграет гонку за прибылью. «Робо-трейдинг» предоставляет компаниям такое преимущество.
Компьютеры могут осуществлять множество торговых операций за секунды, используя незначительные колебания цен на акции и изменения фондовых индексов для максимизации прибыли.
Компания Tradeworx из Нью-Джерси монтирует компьютерные сети трансляции на коротких волнах и строит башни-ретрансляторы через каждые 30 миль между Чикаго — центром торговли фьючерсам — и Нью-Йоркской фондовой биржей. Эта сеть будет передавать финансовую информацию на 2,3 миллисекунды быстрее, чем по существующим волоконно-оптическим кабелям. Даже столь незначительной экономии времени будет достаточно, чтобы «робо-трейдер» получил преимущество в сверхскоростной реальности «флэш-торговли».
«Жадность и страх»
Еще одним значительным преимуществом новейших суперкомпьютеров является безэмоциональность. «Они не паникуют, им не понятны такие явления, как жадность и страх» — говорит доктор Майкл Холс-Мур (Dr Michael Halls-Moore), создатель сайта QuantStart.com, обучающего написанию инвестиционных алгоритмов.
«Робо-менеджеры» становятся умнее. С ростом возможностей машинного обучения и усилением искусственного интеллекта, они могут анализировать все больше новостей, исследований и информации из социальных медиа — множество данных для потенциально обучения и самосовершенствования.
«Когда информации было мало, люди начинали собирать ее и инвестировали на основе накопленных знаний,» — утверждает Томас Вьеки (Thomas Wiecki), ведущий научный сотрудник по вопросам данных в Quantopian: «Сейчас мы имеем дело с таким огромным количеством данных, что человек никогда не сможет анализировать и автоматизировать их.» Quantopian поощряет частных инвесторов, которые разрабатывают собственные машинные алгоритмы борьбы за прибыль на фондовом рынке.
Доктор Евгений Кашдан (Eugene Kashdan), бывший Лондонский алгоритмический трейдер, а ныне преподаватель математики в колледже при Дублинском университете, утвердждает, что технические алгоритмы, используемые по отдельности, все равно не смогут выявить много полезной информации. Если же использовать алгоритм в сочетании с сотнями других, складывается картина, «недоступная человеческому глазу»: машина дает сигнал о покупке или продаже активов.
Выход из-под контроля
Сторонники алгоритмической торговли утверждают, что она приводит к увеличению ликвидности фондовых рынков и снижает затраты на управление активами. Критики инновационной технологии полагают, что она является причиной «траты впустую» талантов высококвалифицированных математиков и физиков, и дестабилизирует рынки методами, которые никто — даже рыночные регуляторы — пока не в силах понять и описать.
6 мая 2010 года фондовый рынок США пережил «мгновенный обвал» (или «flash crash» — название, под которым происшествие известно во всем мире, в том числе и в России). Стоимость акций американских компаний упала на один триллион долларов. «Восстанавливался» рынок 36 минут. И хотя большая часть владельцев «долгосрочных» ценных бумаг даже не заметила случившегося, экстраординарная ситуация встревожила управляющих. Власти США обвинили в случившемся 36-летнего жителя Лондона, Навиндера Сарао (Navinder Sarao), который использовал доступное алгоритмическое программное обеспечение для удаленной торговли на бирже, находясь в доме своих родителей.
Главная опасность состоит в том, что «flash crash» может стать частым явлением в мире трейдеров, если в нем начнут доминировать самообучающиеся роботы. Сценарий обвала цен «умным» компьютером ради покупки дешевых акций и получения прибыли после «восстановления» рынка, не выглядит слишком уж неправдоподобным.
Стагнация
Некоторые эксперты полагают, что наиболее вероятным последствием доступа самообучающися торговых машин ко всем рыночным данным станет выбор автоматикой одинаковых подходов к работе и, следовательно, к рыночная стагнация. Объемы торгов сократятся вместе со спредом — разницей между ценой покупки и продажи ценных бумаг. «Самые лучшие и самые худшие сценарии довольно близки друг к другу,» говорит Доктор Евгений Кашдан (Eugene Kashdan).
Впрочем, есть и те, кто считает, рынки никогда не достигнут этой точки, ведь мир слишком сложен, и ни один алгоритм никогда не будет в состоянии предсказать будущее. «Каждый из нас признает, что это невозможно,» говорит главный исполнительный директор хэдж-фонда Quantopian Джон Фосетт (John Fawcett): «но проблема слишком важна, чтобы не размышлять о ней».
Другие интересные материалы и ссылки от ITinvest:
