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.