Инвестиционный бизнес захватывают торговые роботы: все больше биржевых сделок заключают компьютерные программы без участия человека, а главными на Уолл-стрит становятся математики и программисты. Как меняются финансовые рынки под влиянием искусственного интеллекта и почему у частного инвестора все меньше шансов заработать на бирже — в нашем материале.
Увидеть невидимое
Новости партнеров
На этой неделе все ведущие деловые СМИ сообщили о неожиданной сделке: корпорация S&P Global покупает Kensho Technologies, разрабатывающую системы искусственного интеллекта.
S&P Global — материнская компания международного рейтингового агентства Standard & Poor’s. А Kensho Technologies долгие годы была подрядчиком ЦРУ, занимаясь, в частности, анализом спутниковых снимков ракетных пусков в КНДР, сейсмических волн, свидетельствующих об атомных испытаниях Пхеньяна, а также прогнозированием итогов выборов в разных странах.
Kensho Technologies располагает уникальными технологиями и опытом. Все это S&P Global теперь намерена использовать для разработки «индексного инвестиционного фонда нового поколения».
Индексные инвестфонды специализируются на торговле не отдельными акциями, а наборами бумаг нескольких компаний со схожими характеристиками — например, энергетического сектора, эмитентов из одной страны или крупнейших корпораций (так называемых голубых фишек) того или иного государства. В зависимости от этого различают отраслевые, страновые индексные фонды и т. п.
Kensho Technologies поставят задачу создания искусственного интеллекта, разрабатывающего новые индексы (и инвестфонды на их основе) за счет выявления неочевидных связей между ценными бумагами различных компаний. Например, возможен индексный фонд акций автомобильных предприятий и производителей аккумуляторов, поскольку на них основана индустрия электромобилей.
Десять лет безумия
Сделка S&P Global и Kensho Technologies взволновала биржевых трейдеров, увидевших в этом новое наступление компьютерных программ на инвестиционный бизнес.
Новости партнеров
Соперничество между торговыми роботами и трейдерами-людьми возникло еще в конце девяностых, когда на главных биржах мира ввели системы электронной торговли, позволяющие продавать и покупать активы онлайн.
Биржевые спекулянты быстро сообразили, что совсем не обязательно постоянно смотреть на экран компьютера, отслеживая движение котировок, и щелкать мышкой в подходящий момент для покупки или продажи — это можно поручить компьютерной программе.
Появились первые торговые алгоритмы, основанные на стратегии следования трендам: программа отслеживала движение котировок и выдавала команды на покупку и продажу актива, исходя из предположения, что тренд сохранится еще некоторое время. То есть если программа видела, что котировки растут, — покупала акции, падают — продавала.
На первых порах даже такие простейшие торговые роботы приносили трейдерам колоссальные прибыли: при себестоимости в несколько десятков долларов эти программы зарабатывали сотни и тысячи «зеленых» в день.
В 2011 году вышла книга Рэндалла Лейна «Нулевые, или Десять лет безумия Уолл-стрит» о биржевых трейдерах, первыми оценивших перспективы алгоритмической торговли. Бизнес-бестселлер описывает мир, в котором фигурируют «безумные суммы с бешеным количеством нулей и безудержное потребление».
Но праздник был недолгим: после финансового кризиса 2008 года рынок стагнировал, и алгоритмы следования трендам стали неэффективными. Потребовались новые, более сложные и изощренные, а следовательно, более дорогие торговые системы.
Биржевой мир охватила алгоритмическая лихорадка. Каждая брокерская фирма пыталась разработать программу, превосходящую конкурентов по скорости, количеству отслеживаемых параметров, разнообразию источников информации.
Новые алгоритмы, помимо текущего движения котировок, учитывали всю историю стоимости актива, данные финансовой отчетности компаний и даже новости в СМИ. Побочным эффектом такого усложнения стали локальные биржевые кризисы, вызванные ошибками роботов.
Новости партнеров
Программа кризиса
В мае 2010 года американские фондовые индексы в считаные минуты рухнули почти на десять процентов. Как показало расследование Комиссии по ценным бумагам и биржам, обвал начался с крупной заявки на продажу инвестфонда Waddell & Reed. Этот тренд подхватили торговые алгоритмы, спровоцировав стремительное падение рынка.
В октябре 2016-го сбой торгового робота обвалили британский фунт стерлингов почти на десять процентов за две минуты: алгоритм, отслеживающий новости и принимающий решения на их основе, слишком резко отреагировал на заявление президента Франции Франсуа Олланда по поводу Brexit.
«Великобритания решилась на Brexit, я даже полагаю, на жесткий Brexit. Что же, тогда мы должны пройти весь путь, чтобы удовлетворить желание Великобритании покинуть ЕС», — сказал Олланд. И робот принялся массово выставлять заявки на продажу фунта. Все это случилось утром, когда на рынке было еще мало трейдеров, и котировки посыпались.
Черный день американского фондового рынка — 5 февраля 2018 года. Индекс Dow Jones рухнул на 1600 пунктов — самое сильное падение за всю историю торгов. Виновник — торговый робот с заложенным в него некорректным механизмом ребалансировки инвестиционного портфеля.
Заметив, что одна из акций дешевеет, система принялась продавать другие акции для компенсации потерь, а поскольку портфель был довольно диверсифицированным, это быстро вызвало панику на бирже с рекордным обвалом фондовых индексов.
В начале 2016 года глава «Роснефти» Игорь Сечин сообщил на международной конференции IP Week, что цены на нефть обрушились именно из-за искусственного интеллекта. «Мы недооценили тот факт, что решения на торговых площадках зачастую принимаются роботами, которые не знают ограничений в решении своих чисто финансовых задач и готовы тестировать любые ценовые уровни — 27 долларов в январе, например. И вплоть до десяти долларов за баррель», — отметил он.
Как подсчитал год назад Банк России, 44% сделок на валютном рынке Московской биржи в 2017 году совершили 55 торговых роботов. Компьютерные программы также обеспечивают существенную долю оборота при торговле акциями «Газпрома», Сбербанка и других крупных российских компаний.
Роботы правят бал
Сегодня алгоритмы, основанные на системах искусственного интеллекта, при принятии решений о покупке или продаже активов анализируют огромные массивы данных: от финансовой отчетности компаний и государственной статистики до спутниковых снимков перемещения танкеров с нефтью в Мировом океане и прогнозов погоды.
Торговые роботы отслеживают настроения в соцсетях и даже учитывают модуляции голоса и мимику представителей компаний на телеконференциях с инвесторами. Обычный трейдер на фоне такой интеллектуальной мощи выглядит просто умственно отсталым.
Не говоря уже о том, что роботы формируют инвестиционные портфели из нескольких тысяч разнородных активов и постоянно их перестраивают, обеспечивая максимальную доходность при минимальном риске в каждый момент времени. Человек чисто физически не способен выполнять необходимый для этого объем вычислений.
Неудивительно, что Уолл-стрит все больше походит на Силиконовую долину: профессиональных финансистов в дорогих костюмах быстро вытесняют компьютерные гики в джинсах и футболках. Это не преувеличение — только в инвестиционном банке JP Morgan сегодня трудится более 40 тысяч программистов. Для сравнения: в Facebook их менее 30 тысяч.
