Трейдеры как вымирающий вид

Сегодня автоматизированные алгоритмы применяются в торговле повсеместно. Похоже, недалек тот день, когда человеческий фактор будет окончательно вытеснен с рынка.

Машины и кванты все чаще оставляют портфельных управляющих и трейдеров не у дел – таков главный тренд последних лет в большинстве инвестиционных банков и фондов. Ситуацию на рынке прекрасно иллюстрируют слова знаменитого финансиста Пола Тюдора Джонса, произнесенные им после того, как он сократил каждого шестого сотрудника своего фонда: «Машина всегда лучше человека, а человек с машиной всегда лучше, чем просто машина».

Похоже, в перспективе эта тенденция будет лишь усугубляться, и в конечном счете роботы станут полноправными хозяевами рынка. Чтобы убедиться в справедливости этого высказывания, стоит более внимательно присмотреться к современным финансовым рынкам.

Нашествие машин

Участники рынка ценных бумаг постоянно конкурируют друг с другом, пытаясь заключить максимально выгодную сделку. Котировки на рынке являются результатом подобных сделок.

С одной стороны, любой участник рынка по-своему уникален, с другой – в определенных ситуациях инвесторы и трейдеры ведут себя приблизительно одинаково. Получается, участников рынка можно разделить на некие группы, для каждой из которых характерен тот или иной алгоритм принятия решений. Очень важно определить, какая из групп доминирует на рынке в данный момент, а также понять мотивы, которыми руководствуются представители этой группы, совершая конкретную сделку. Если вам это удалось, то вы сможете заработать, приняв участие в этой же или, наоборот, в противоположной сделке. Многие алгоритмические стратегии и инструменты технического анализа основаны именно на попытках предугадать и смоделировать поведение участников рынка.

В каждой сделке участвует две стороны – продавец и покупатель. Первый своими действиями «двигает» цену актива вниз, второй – вверх. Таким образом, все игроки, совершающие сделки, так или иначе влияют не только на позиционирование других участников, но и на общую ситуацию на рынке. Например, если вы заинтересованы в совершении сделки большого объема, то при выставлении крупного приказа по рынку велика вероятность того, что стоимость данного актива значительно изменится, и в результате вы получите далеко не лучшую цену исполнения.

Существуют различные способы оптимизации подобных транзакционных издержек. Проще всего оставить заявку в «стакане» и дождаться появления контрагента для ее исполнения. Впрочем, в данном случае другие игроки, увидевшие крупный приказ, могут начать фронтраннинг, пытаясь заставить вас продавать дешевле или покупать дороже цены в вашей заявке.

Намного эффективнее и безопаснее раздробить объемный приказ на мелкие заявки, а затем исполнять их, придерживаясь определенного алгоритма. Так вы сможете исполнить сделку, не привлекая внимания других участников рынка. Данный способ, названный «алгоритмической торговлей», начал использоваться еще в 70–х годах прошлого века.

В наше время доля алгоритмической торговли в обороте ценных бумаг, по разным оценкам, достигает 90%. Около 15% из этого объема – алгоритмические заявки «системных» и «количественных» фондов, 20% заявок делают крупные инвестиционные фонды, и примерно половина заявок приходится на высокочастотные стратегии.


Автоматизированные системы

Системные и количественные фонды работают по несколько иному принципу, нежели классические инвестиционные фонды. В данном случае речь идет не об управлении портфелями ценных бумаг, а о системных стратегиях. Подобные стратегии базируются на наборе определенных правил, с учетом которых принимается решение о покупке или продаже. Если сигнал о принятии такого решения проходит риск-фильтры, создается заявка, исполнение которой формирует позицию фонда. По большому счету, для работы с системными стратегиями даже не нужен компьютер. Впрочем, для получения стабильных результатов вам все же придется полностью автоматизировать все процессы – от контроля за исполнением заявок до поиска и анализа необходимой информации.

В управлении автоматизированной торговой системы могут находиться сотни, а то и тысячи одновременно работающих стратегий. Зачастую система работает сразу с несколькими классами активов и на разных биржах по всему миру. Как известно, временные задержки при получении данных по рынку и отправке заявок могут привести к транзакционным издержкам. Чтобы избежать этих потерь, серверы обычно располагают максимально близко к биржам или даже на самих биржах (коллокация).

Итак, что же представляют собой автоматизированные торговые системы? Как правило, это системы, работающие на нескольких серверах и одновременно оперирующие сотнями различных стратегий, при этом учет позиций и контроль риска осуществляется специальными центрами. Для создания и поддержки подобной торговой системы требуются значительные материальные вложения. В данном случае разработка стратегии является не основой процесса, а всего лишь его составляющей. Какой бы идеальной ни была торговая стратегия, одно слабое звено в инфраструктуре может привести к общему провалу всей системы.

Несмотря на то, что системные стратегии создаются при помощи уникальных подходов и сложных математических расчетов, здесь, как и в случае с «живыми» участниками рынка, также прослеживаются общие черты.


Поиск закономерностей

Согласно распространенному мнению, существует некая универсальная стратегия, придерживаясь которой, можно зарабатывать в течение длительного времени на любом рынке. Увы, это очередное заблуждение. Необходимо понимать, что любая системная стратегия работает по принципу логики if-then. Что это означает? Основываясь на анализе данных, машина выводит определенную закономерность и дает сигнал к покупке или продаже каких-либо активов с расчетом на то, что через некоторое время цена этих активов начнет расти или падать с большей вероятностью, чем наоборот.

Рано или поздно эту закономерность заметят другие трейдеры, и тогда ее использование потеряет смысл. Потом настанет черед новых закономерностей, через какое-то время они также утратят актуальность, и так до бесконечности. Имейте в виду, что каждая стратегия эффективна при определенном режиме рынка, главным показателем которого является изменчивость цены активов в различные периоды.

Что же касается высокочастотного трейдинга, то здесь счет идет на доли секунд, и теоретически у игрока всегда есть возможность заработать. Впрочем, для быстрого поиска закономерностей и отправки заявок необходима постоянная оптимизация алгоритмов и поддержание инфраструктуры, а это требует очень серьезных капиталовложений. В этом случае, если вы используете ограниченный набор стратегий, добиться стабильного успеха будет крайне сложно.

Однако эту проблему вполне можно решить при условии, что вы будете постоянно отслеживать новые закономерности, выстраивать на их основе стратегии и внедрять их в автоматизированную систему. Управление портфелем системных стратегий – весьма непростая задача. Сложнее всего правильно классифицировать эти стратегии, а затем, учитывая режимы рынка и вероятности успеха, вовремя выставить оптимальные весы как для каждой стратегии в отдельности, так и для целых групп стратегий.

Сегодня на рынке работает немало команд, располагающих огромными ресурсами, которые ищут слабые места наиболее популярных стратегий и работают против них. Уже никого не удивляет ситуация, когда один торговый робот «ловит» другого зазевавшегося или допустившего ошибку робота. В конечном итоге, эффективность любой автоматизированной торговой системы, работающей с системными стратегиями, определяется тем, как она действует в тех ситуациях, когда рынок начинает вести себя непредсказуемо и не укладывается в рамки выбранной стратегии.