Игра с номерами: как алгоритмическая торговля изменит сферу финансов

^[1]

Нью-Йоркская фондовая биржа открылась в 1817 году. Шло время, спекулятивные пузыри лопались, иррациональное изобилие стало угасать, из-за чего изменилось и само восприятие рынка публикой. Вследствие этого стали появляться новые подходы к инвестированию.

Перемена в поведении биржевых игроков становится очевидной, если проследить историю от так называемого метода свечей, изобретенного торговцем рисом Хомма Мунэхиса ^[2] в 18 веке, до Ричарда Шабакера, который опубликовал ^[3] книги по техническому анализу в 20 веке. За это время возник новый тип инвестора, вооруженного техническим и фундаментальным анализом, обладающего коммерческой осведомленностью и вниманием к ценности.

В 21-ом веке произошли самые ощутимые изменения. С развитием данных и технологий старый шаблон был разрушен, и возникла новая финансовая экосистема. Действия и поведение людей изменились в ответ на новые рыночные условия. Финансист Глеб Пилипенко на страницах издания The market mogul рассуждает ^[4] о том, к чему приведет дальнейшее развитие технологий в сфере финансов — мы подготовиоли адаптированную версию этого материала.

Человек против машины

Наиболее заметная разработка, изменившая поведение инвесторов, основана на мощных вычислениях, высоких скоростях подключения и получении информации о внутридневной торговле в режиме реального времени. Эти ингредиенты дали начало высокочастотной торговле (HFT).

Господство высокочастотного трейдинга проявляется в увеличении его присутствия в различных классах активов. В результате на арене боев появился новый участник – машина.

Изменения в конкурентной среде вероятнее всего ощутят на себе дневные трейдеры: их работа предполагает необходимость принимать инвестиционные решения в кратчайшие сроки. С появлением HFT реагирование на определенные новости или ценовые колебания вряд ли позволит этим игрокам получать такую же прибыль от торговли, как и раньше. В этом смысле человек проигрывает алгоритмам ^[5], которые реагируют и принимают простые торговые решения в течение миллисекунд.

Следовательно, быстрое выполнение машинами таких операций, как покупка или продажа акций, искажают ценовые сигналы, что затрудняет вход в конкретную сделку вручную. Примером стал нашумевший внезапный сбой ^[6] (flash crash), вызвавший необоснованные колебания цен на американских биржах.

«Сбои, подобные тем, что имели место в августе 2015 года, поколебали доверие отдельных инвесторов, которые полагаются на публичные рынки, чтобы диктовать фундаментальную ценность компании» – заявил бывший сенатор США Тед Кауфман.

Решение этой проблемы кажется очевидным: отказаться от внутридневной торговли в пользу принятия долгосрочных решений. При таком подходе упор делается на долгосрочный фундаментальный анализ и макроэкономические факторы, а не на кратковременные несоответствия цен, в которых доминируют машины. Однако реакция отдельных инвесторов была гораздо более радикальной, чем можно было бы ожидать.

Новый тип инвестора

Механизм защиты, который выбрали розничные инвесторы, оказался столь же передовым, как и сами алгоритмы. Такие сообщества, как Quantopian, WebSim и Quantiacs отказались от мнения о том, что высокочастотный трейдинг – это тайное и монополизированное машинами игровое поле. С тех пор Quantopian стал называться «краудсорсинговым хедж-фондом ^[7]».

Сообщество предоставляет своим участникам различные образовательные ресурсы, начиная от лекций по data science и заканчивая платформами для тестирования, дающими возможность войти в мир алгоритмической торговли без знаний рынка.

Сообщество, вероятно, расширится за счет увеличения финансирования со стороны знаменитого трейдера и владельца хедж-фонда SAC Capital Partners Стива Коэна, который пообещал ^[8] вложить 250 млн долларов в Quantopian. Подход сообщества позволяет человеку с любым бэкграундом развивать навыки, необходимые для участия в алгоритмической торговле, конкурируя с хорошо зарекомендовавшими себя трейдерами HFT.

Хотя считается, что алгоритмический трейдинг предназначен для опытных компьютерных ученых и математиков, Quantopian меняет это мнение. Ресурс вдохновляет любителей создавать самодельные торговые алгоритмы. И создание высокоэффективного кода новичками вознаграждается.

Недавний пример – 21-летний студент ^[9], который благодаря собственной торговой программе превзошел рынок, получив 1,5% прибыли по сравнению с падением индекса S&P на 8%. Такие события показывают, что среди трейдеров нового поколения растет технологическая осведомленность.

Разрастание сообществ, подобных Quantopian, свидетельствует об увеличении желания участвовать в создании торговых стратегий на основе алгоритмов и приобретать необходимые для этого навыки.

Основатель и исполнительный директор Quantopian Джон Фосетт заявил, что количество членов сообщества выросло с 35 000 до 60 000 меньше чем за год. По словам Джареда Брэда – основателя и CEO QuantConnect – число участников его ресурса резко выросло до 17 000 с 6 000 годом ранее.

Тот факт, что это платформы с открытым исходным кодом, обеспечивает возможность развития нового типа инвестора. Он объединяет в себе старые фундаментальные знания и инновации, чтобы удовлетворить требования текущих рыночных условий. Таким образом, общая конкуренция во внутридневной торговле, вероятно, возрастет.

Заключение

Рост числа алготрейдеров-любителей вероятно приведет к серьезному срыву в работе рынка. Большая часть сбоев связана с одноранговыми бизнес-моделями, и высокочастотный трейдинг – не исключение. В последнее время эффективность хедж-фондов была ужасающей ^[10], и инвесторы стали переводить свои средства на новые предприятия.

Количественный трейдинг набирает обороты из-за более сильных предпочтений в принятии научного и компьютеризированного подхода. В количественном сегменте, вероятно, будут процветать такие сообщества, как Quantopian.

Традиционные хедж-фонды ^[11] работают на основе платы за управление активами инвестора, в то время как упомянутые сообщества исключают такие сборы и разделяют прибыль между разработчиком и инвестором.

Такой подход приведет к исчезновению элитарности в мире инвестиций, и каждый сможет участвовать в алгоритмической торговле благодаря огромному количеству ресурсов и предоставлению капитала крупными именами в отрасли.

Изменение набора навыков будет связано с переходом от фундаментальных методов оценки, связанных с ежедневными новостями, к обработке огромных массивов численных данных и бэктестингу. По мере того, как растет число сделок, совершаемых роботами, приобретение новых навыков станет необходимым условием, а не предпочтением для многих инвесторов.

Другие материалы по теме финансов и фондового рынка от ITinvest ^[12]:

• Образовательные ресурсы ITinvest ^[13]
• Аналитика и обзоры рынка ^[14]
• Как определить наилучшее время для сделки на фондовом рынке: Алгоритмы следования тренду ^[15]
• Как Big Data используют для анализа фондового рынка ^[16]
• Поиск неэффективностей: Что нужно знать о создании стратегий для торговли на бирже ^[17]
• Эксперимент: Использование Google Trends для прогнозирования обвалов фондового рынка ^[18]

Автор: ITinvest

Источник ^[19]