Профессор математики Нью-Йоркского Университета и эксперт по финансовым рынкам Марко Авелланеда (Marco Avellaneda) составил презентацию , в которой рассказал о том, как с помощью алгоритмов крупные инвесторы «скрывают» свои масштабные сделки, а другие трейдеры занимаются предсказанием изменений цен акций.

В нашем сегодняшнем материале - основные моменты этой работы.

Зачем нужны алгоритмы

Алгоритмическая торговля с самого своего появления в начале 90-х годов прошлого века была инструментом крупных инвесторов и хедж-фондов. Децимализация (переход на Нью-Йоркской бирже к использованию в торговле акциями на десятичную систему - минимальный шаг цены стал равняться 1 центу, а не 1/16 доллара), технологии прямого доступа на рынок (Direct Market Access, DMA), 100% электронные биржи, снижение комиссий бирж и брокеров, появление различных биржевых площадок в США и в других странах - все это привело к взрывному росту числа трейдеров, использующих алгоритмы.

Авелланеда описывает цели использования алгоритмов в биржевой торговле следующим образом. По мнению профессора, в случае крупных институциональных инвесторов они применяются главным образом не для максимизации возможной прибыли с конкретной сделки, а для контроля рыночного риска и издержек исполнения ордера.

Проще говоря, обычно крупным инвесторам нужно совершать операции с большим объёмом акций. Часто объём сделки выше, чем рынок может «переварить» без изменения цены акции. Необходимость совершить покупку огромного количества акций приведет к изменению их цены и появлению так называемого «проскальзывания». Таким образом, исполнить весь приказ по одной цене не удастся - сначала сделки будут проходить по нужной цене, но постепенно она будет становиться все менее выгодной.

Чтобы этого избежать, необходимо разбивать крупные ордера на более мелкие, которые исполняются через интернет в течение минут, часов или дней.

Чтобы сделать это максимально выгодно, алгоритм должен контролировать среднюю стоимость акции. Оценить ее можно сравнив с рыночным «бенчмарком» - глобальной средней ценой за день, ценой закрытия или открытия и т.п.

Но проблема определения того, как именно разбивать крупный приказ на более мелкие, является не единственной. Алгоритм также должен решить, как именно выводить ордер на рынок - в виде лимитного или рыночного приказа - и по какой цене. Необходимо добиться наилучшей цены для каждого такого дочернего приказа.

Развитие финансовых рынков и появление новых торговых инструментов сделали эту задачу куда более сложной и интересной.

Времена, когда клиенты могли передать заявки своим брокерам только по телефону или факсу, ушли в прошлое. Сейчас существуют разные способы подключения к электронным торгам. Например, существует возможность подключения торгового робота к брокерской системе с помощью API - в таком случае приказы отправляются в брокерскую систему, а оттуда попадают на биржу (у ITinvest есть свой API-интерфейс SmartCOM).

В случае алгоритмической торговли, как правило, важна скорость работы стратегии, поэтому многие трейдеры предпочитают использовать технологию прямого доступа на рынок (direct market access, DMA - ITinvest предоставляет такой доступ к российским и зарубежным биржам). В случае ее применения торговый робот взаимодействует напрямую с торговой системой биржи, минуя систему брокера, что позволяет выиграть время.

Но это далеко не самый сложный вариант торговли. Появление большого количества различных торговых площадок привело к развитию алгоритмов «умной маршрутизации» приказов - такие системы не только пытаются совершать самые выгодные сделки на конкретной бирже, но еще и анализируют, на какой из доступных площадок в настоящий момент условия лучше, чтобы направить приказ именно туда.

Таким образом, существует три уровня развития современных алгоритмов.

• Алгоритмы макротрейдинга - определяют торговую стратегию;
• Алгоритмы микротрейдинга - собственно, торговые «движки» выставления ордеров;
• Алгоритмы умной маршрутизации - в случае, если работа ведется на нескольких биржах одновременно.

Примеры торговых алгоритмов

Существует несколько типов алгоритмических стратегий. Один из них - экзекьюшн-стратегии, которые направлены на решение задачи покупки или продажи большого объёма финансового инструмента (например, акций) с минимальным отклонением итоговой средневзвешенной цены сделки от текущей рыночной цены.

Примерами алгоритмов, решающих эту задачу являются алгоритмы TWAP и VWAP.

Алгоритм TWAP

Использование TWAP (Tie Weighted Average Price - взвешенная по времени средняя цена) подразумевает равномерное исполнение приказа на покупку или продажу за заданное число итераций в течение заданного промежутка времени. Для этого постоянно выставляются маркет-заявки по ценам лучшего спроса или предложения, скорректированные на заданную величину процентного отклонения.

Например, покупка 100 тысяч акций в течение дня может выглядеть так (используются пятиминутные последовательные интервалы):

Алгоритм VWAP

VWAP (Volume weighted average price - взвешенная по объёму средняя цена) работает по следующей схеме. Объём торгов, как правило выше в начале и конце торговой сессии, а в ее середине он меньше. Чтобы исполнить крупный ордер с минимальными издержками, он разбивается на более мелкие приказы с учетом времени дня.

Для этого:

1. Алгоритм оценивает средний объём торгов на пятиминутных интервалах.
2. В рамках каждого интервала проводятся сделки на количество инструмента, пропорциональное нормативному объёму.

К свойствам этого алгоритма относится завершенность (размеры сделок всегда известны заранее), а также использование для оценки функции объёма исторических данных.

Процент объёма (POV)

Алгоритм Percentage of Volume (POV) решает ту же проблему, что и VWAP, но с использованием в качестве бенчмарка информации об объёме торгов в конкретный текущий день. Идея заключается в том, чтобы иметь постоянный процент участия в торгах на протяжении выбранного периода.

Если нужно «проторговать» еще акции объёма Q, а «коэффициент участия» в торгах γ, то алгоритм вычисляет объём торгов V, проторгованный в период (t – ΔT, t) и исполнит ордера на количество финансового инструмента q = min(Q,V* γ).

V(t) = общий объём торгов, имевший место на рынке к моменту времени t;

Q(t) = число акций, которое еще нужно купить/продать (Q(0) = начальное количество).

Как еще используются алгоритмы

Помимо экзекьюшн-стратегий, существует и целый ряд стратегий, направленных на извлечение прибыли с помощью других моделей. Вот некоторые из них:

• Арбитражные стратегии - подмножество стратегий парного трейдинга, которые основаны на анализе соотношений цен двух высоко коррелированных между собой финансовых инструмента. В случае арбитража, такая пара состоит из одинаковых или связанных активов, корреляция которых близка к единице - например, акций одной и той же компании на разных биржах. Для успешной торговли в рамках арбитражных стратегий критически важна скорость получения данных и выставления/изменения заявок на покупку или продажу.
• Предоставление ликвидности (маркет-мейкинг) - маркетмейкинг предполагает поддержание спредов на покупку и продажу финансового инструмента. Маркетмейкеры являются основными поставщиками моментальной ликвидности, поэтому биржи часто привлекают их к работе с неликвидными инструментами с помощью предоставления льготных условий.
• Предсказание цены - стратегии, которые анализируют различные данные (в том числе с помощью индикаторов технического анализа) для построения гипотез о том, в какую сторону может двинуться цена финансового инструмента в заданный промежуток времени.

Предсказание цен в высокочастотной торговле

Для того, чтобы «предсказать» движение цены, алгоритм должен смоделировать скрытую ликвидность рынка при данной ликвидности заявок на покупку и продажу. «Истощение» очереди заявок на покупку или продажу может свидетельствовать о скором движении цены.

Изменение цены возникает, когда на одном из уровней цены исчезают все заявки на покупку или продажу, и существует следующий уровень цен бид и аск.

Вероятность того, что очередь заявок аск истощится ранее, чем очередь заявок бид, высчитывается так:

Итоговая формула вероятности повышения цены:

Где H - скрытая ликвидность рынка, то есть сделки, которые неизвестны широкой общественности (например, сделки крупных финансовых организаций, которые заключаются за пределами бирж).

Процедура оценки выглядит следующим образом:

• На первом этапе собранные данные разделяются по биржам, за один раз анализируется один торговый день;
• Котировки значений бид и аск компонуются по децилям . Для каждого такого набора (i,j) вычисляется частота повышения цены u_ij.
• Подсчитывается число появлений каждой величины d_ij.
• Производится анализ соответствия модели с помощью метода наименьших квадратов :

Заключение

На многих фондовых площадках (например, в США и России) оборот алгоритмической торговли уже довольно давно составляет более 50%. При этом часто алгоритмы используются не только для того, чтобы «опередить» конкурентов в скорости совершения транзакций и заработать на этом.

Крупные игроки могут применять этот инструмент для того, чтобы разбивать крупные сделки на более мелкие, которые позволяют осуществить операцию с заданным количеством финансового инструмента, не сдвигая его рыночную цену в ту или иную сторону. Для этого используются алгоритмы TWAP, VWAP и PoV.

Кроме того, алгоритмы используются для реализации «квантовых стратегий», таких как, арбитраж или маркетмейкинг. Помимо этого, существуют возможности по подсчету вероятности изменения цены конкретных финансовых инструментов.

На сегодня все, спасибо за внимание!

С Юрием Масловым, который в ITinvest занимается развитием инфраструктуры для работы на бирже с помощью торговых роботов. В блоге на Хабре мы публикуем выдержки из этого разговора, посвященные ответам на часто встречающиеся вопросы относительно технологий, используемых на фондовом рынке в России.

Плюсы алгоритмической торговли

Увеличение числа трейдеров, использующих для торговли на бирже специальных роботов , является мировым трендом. Не все довольны этим фактом, многие считают алгоритмическую торговлю вредной спекуляцией, однако она позволяет поддерживать ликвидность на рынках. Число высокочастотных торговцев (HFT) и их влияние на рынок определяется общими рыночными законами - мы писали об этом в топике , посвященном перспективам алгоритмической торговли в России:

Помимо этого, использование технологий в торговле позволяет избавиться от одной из главных проблем, возникающих при работе на финансовом рынке - преобладания эмоций над разумом, что может приводить к ошибкам и потере денег. Кроме того, часто ситуация на фондовом рынке меняется столь стремительно, что человек может не успеть на нее среагировать - робот не столь медлителен.

Например, давным-давно, в 2002-2003гг. люди торговали простой жесткий арбитраж Газпром против фьючерса Газпрома руками. Получали безумные проценты в годовых. Но в 2008 году эта ниша целиком уже была занята алгоритмами. После сентября 2011 года эта ниша была полностью занята высокочастотными алгоритмами.

Сколько нужно денег для торговли роботом

Алгоритмизировать торговые стратегии можно и при наличии не очень большого объема средств для торговли на бирже. При этом, необходимо осознавать, что существуют различные сферы алгоритмической торговли. Есть ее разновидности, не предъявляющие повышенного требования к скорости - например, интеллектуальные стратегии, которые выигрывают за счет понимания рынка. Если же нужна высокочастотная торговля (стратегии, обгоняющие всех на рынке) или предполагается использование микроструктурных моделей, то входной билет стоит дороже, поскольку необходимо наличие серьезной инфраструктуры, затраты на ее поддержку.

Юрий Маслов

Прежде, чем бросаться в бой на реальный рынок, необходимо протестировать стратегию и рассчитать ее доходность (в принципе, это можно сделать даже в MS Excel). Эта доходность должна, в идеале, покрывать затраты на разработку и поддержание торгового робота - оплата услуг программиста или, при самостоятельной разработке, временные затраты.

На рынке есть люди, которые начинали со 100 тыс. руб. Может, они просто начинали в более удачное время. Сегодня сумма от 500 тыс. рублей до 1 млн. рублей - это входной порог, на котором уже можно начинать работу с алгоритмическими стратегиями. При этом, есть удобные инструменты, которыми можно алгоритмизировать стратегию и за 20 тыс. рублей. Их на рынке становится все больше. Они позволяют делать алгоритмы без значительных затрат на разработку.

В число таких решений входят системы TS Lab или продукты компании Cofite . Таких решений становится все больше - суть их заключается в использовании скриптовых языков, которые упрощают разработку по времени. Они «заточены» под быструю реализацию алгоритмов. Пример подобного скриптового языка - TradeScript, созданный американцами из Modulus Financial Engineering. Эта технология была лицензирована (OEM) для создания терминала SmartX . Этот язык очень прост и позволяет описать торговую стратегию за короткое время, просто ознакомившись с мануалом (или публикациями на Хабре - раз , два)

Раундтрип заявок

Скорость работы торгового робота зависит от различных факторов. Одним из важнейших является используемый протокол передачи данных.

Возьмем протоколы, которые используются для работы с Московской биржей по спот рынку. Там есть разные способы подключения: «родной» биржевой протокол, его еще называют нативным , FIX-подключение и работа через брокерскую торговую систему. Люди, которые стараются быть первыми в «стаканах», используют FIX-подключение, реже - нативный протокол.

При подключении через брокерскую систему скорость, как правило, ниже. Если говорить о FIX на фондовом рынке ММВБ, то раундтрип, в биржевой части составляет около 300-350 микросекунд, полный путь заявки, учитывая задержку каналов связи и на клиентском оборудовании, может выражаться в заметно больших значениях.

Эти цифры одинаковы для всех брокеров, они зависят в большей степени от качества канала до биржи, установленного оборудования и скорости обработки заявки в ядре. В случае использования «родного» биржевого протокола TEAP типичная задержка выше и составляет от 420 мкс.

Время для выставления заявок, проходящих через торговую систему ITinvest (от момента, когда она получена от клиента на шлюз (gateway), до момента, когда клиенту отдается ответ на неё – необходимо понимать, что при работе через интернет могут быть непредсказуемые задержки на участке от шлюза брокера до оборудования клиента) составляет от 1,5 до 2,5мс. При этом для высокочастотных трейдеров существует решение, которое подразумевает работу по FIX-протоколу и подключение к серверам риск-менеджмента ITinvest. На контроль рисков уходит считанное количество микросекунд и в общем количестве биржевого раундтрипа они незаметны.

Технологии разработки

Опыт показывает, что наилучшим технологическим решением для создания торговых роботов на российском рынке являются универсальные процессоры. Диапазон применения различных решений ограничен - на FPGA можно построить быструю стратегию, но для сложными вычислений лучше использовать универсальный процессор. В графических процессорах есть свои недостатки, например, медленная работа с памятью и большое энергопотребление. Оптимизация робота под универсальный процессор на локальном рынке в настоящий момент является лидирующим решением.

Что касается операционных систем, то чем больше человек хочет производительности, тем более он заинтересован использовать Linux. Если есть какая-то работающая бизнес-идея, то повышение скорости может позволить заработать больше. Но стоимость разработки и использования высококлассного программиста может не окупить эти расходы. В принципе, достаточно быстрые решения можно создать и на Windows. Linux хорош тем, что он кастомизируется под возникающие нужды пользователя-трейдера - выходят новые ядра с новыми фишками. Windows более консервативен в этих вопросах.

Популярным в последнее время является С#. Он очень прост в разработке, и человек, даже не имеющий профильного образования и обладающий лишь базовыми навыками разработки, может освоить С# и написать алгоритм робота. Для более серьезных разработок на финансовом рынке используются C и C++, которые позволяют получить приемлемую скорость при оптимальных затратах (в тяжелых случаях дело доходит и до Ассемблера). Начинающие разработчики биржевого софта обычно используют C#.

Нужно ли использовать коробочные продукты для создания роботов

С одной стороны, плюс подобных решений в том, что они экономят время разработки. С другой - это «черный ящик» со своей логикой, и разобраться в некоторых продуктах без консультации с их создателями, действительно, сложно. Но тот факт, что они облегчают разработку торговых роботов несомненен. У большинства брокеров есть удобный интерфейс, который позволяет быстро и удобно написать приложение. Например, у ITinvest есть API SmartCom .

Его мануал содержит примеры, и человек, владеющий С#, сможет написать своего робота достаточно быстро. При этом, высокочастотные торговцы практически всегда пишут торговые системы под себя - данный метод позволяет получать уникальный продукт и рассчитывать на больший выигрыш на рынке.

На сегодня все, всем спасибо за внимание. Также мы хотели бы поинтересоваться у пользователей Хабра тем, о каких темах, связанных с фондовым рынком, им было бы интересно почитать. Заявки и вопросы принимаются в комментариях!

P.S. Если вы заметили опечатку или ошибку - напишите личным сообщением, и мы оперативно все исправим.

Экономист Андрей Мовчан, имеющий большой опыт работы в управляющих компаниях на фондовом рынке, выразил своё крайне скептичное мнение по поводу алгоритмической торговли, которая вновь становится модной. (Алгоритмическая торговля / роботрейдинг - это когда вы покупаете программу, которая сама решает, когда надо покупать, а когда продавать).

Мимо меня в бумажном, электронном, вербальном и разве что не тактильном виде пролетают, проносятся, проплывают, протаскиваются и проковыливают туда-сюда многочисленные предложения дать денег на алгоритмическую торговлю (чем угодно – акциями, валютой, нефтью, деривативами и пр.). Предложения разные – безграмотные и очень аккуратные, с указанием подтвержденной успешной истории и без таковой, для ритейла и для крупных клиентов. В обратную сторону мимо меня летят мнения инвесторов – от «как это круто» до «опять мошенники спамят». Я по роду службы хорошо осведомлен вообще о управлении инвестициями и в частности о алгоритмических стратегиях – может быть пора мне высказаться по поводу гомеопатии, астрологии, алгоритмов инвестирования.

Рынок инвестиций огромен и игроков на нём очень много – просто как в живой природе. Относительно реальных стоимостей инвестирование – это игра с очень небольшой положительной суммой (формируемой перетоком части доходов из реального бизнеса на рынки в виде платы за предоставляемый рынками капитал), в которой участники перераспределяют в основном то, что принесли на рынок, между собой, не забывая платить дань банкам, брокерам, юристам, налоговым органам, мошенникам и пр.

То есть, в переводе на butthead language, подавляющее большинство игроков просто отдаёт свои капиталы более умелым и приспособленным, или – жуликам.

Десятилетия опыта и миллиарды долларов, конечно, дали множеству игроков возможность приспособиться к рыночной среде и приспособить рынки – так же, как в живой природе одни вырастили зубы, другие – когти, третьи стали очень быстрыми, четвертые – очень большими, остальные — умерли. Кто эти выжившие чемпионы?

Это инсайдеры. Это – крупные посредники, глобальные игроки, которые способны видеть потоки и опережать их своими действиями.

Это пиратские команды, состоящие из профессионалов высочайшего класса, с опытом в десятки лет и железными нервами, которые даже не видят – чувствуют качество той или иной инвестиции, просто потому что уже не раз наблюдали что-то подобное на рынке.

Это монстры, способные вложить больше других, провести анализ на месте силами десятков аналитиков и экспертов, договориться с теми, кто определяет политику, организовать рыночные манипуляции, заставив толпу пойти в нужную сторону.

Наконец это те, кто сумел построить технологии, гарантирующие им опережение остальных игроков – мощнейшие сервера, уникальные процессоры, программы, замечающие арбитражные возможности раньше всех и раньше всех реагирующие на них. Эти «технологии» стоят сотни миллионов долларов просто потому, что они постоянно становятся быстрее – в этом деле первый получает все, второй – убытки. И тем не менее, даже все эти чемпионы устойчиво зарабатывают не впечатляющие обывателя цифры. Лучшие (если мерить на, скажем, 10-летнем горизонте) показывают 11-12% годовых.

Нормальные, осторожные и умные – 7-8% годовых, зато значительно стабильнее. Вполне хорошо если инвестор получает и 4-5% годовых – он все равно выигрывает у рынка и у инфляции с запасом. О, да, есть конечно получающие любые доходы, хоть 1000%, хоть 1000000%. Это те, кто выиграл джек пот, случайно попал в яблочко. Один раз. Два раза – не исключено теорией вероятности, но в природе не встречалось. А если говорить все же о устойчивых показателях, то показывающих 15% годовых на вменяемом горизонте (те же 10 лет) – просто не существует — за редким исключением тех, кто (а) получил случайную сверхприбыль 1 раз и с тех пор ее еще не проел (ну, скажем, взял Apple с плечом в нужный момент), или (б) достаточно тупо стоял в позиции, а эта позиция росла (например если в 2008 осенью взял РТС и дожил до конца 2013-го). Ни в том, ни в другом случае нет ни искусства ни технологии – есть везение.

Что же такое алгоритмическая торговля, если она не основана на стоящих сотни миллионов долларов технологиях? Особенно – если она к тому же приносит или обещает приносить пресловутые «5% в месяц»? Мошенничество? Иногда. Но не всегда. Иногда же это просто “survivorship bias”. Собираются ребята, изучившие курс математики технического вуза и поторговавшие на свои 5 тыс долл. акциями в БКС. И решают запилить алготрейдинг. Кто-то верит в свою гениальность от недостатка знаний; кто-то в силу нормальной для затянувшегося детства самоуверенности; кому-то повезло во время торговли в БКС и он поверил в свою звезду. Пишут они роботов медленных (оборудования нет, каналы обычные), настроенных на простые алгоритмы (а откуда им взять сложные при их подготовке и опыте) – в основном торгуют на расхождениях пар с устойчивой ковариацией, факторном распознавании трендов, поиске простых образов и пр. Групп таких ребят собираются в год сотни, благо вузы штампуют технарей и экономистов, применения им мало, а программировать сегодня в России может почти каждый неглупый подросток из крупного города 25-ти лет от роду, да и брокеров, готовых их подсоединить к своей платформе, много и в России и в мире – казино всегда прибыльный бизнес.

Их торговые стратегии в сущности – белый шум, с небольшой долей длинных позиций относительно рынка, и соусом из краткосрочных паттернов, которые они верно находят с помощью регрессионного анализа (только вот паттерны эти «уползают» на глазах). Но по закону больших чисел результаты у них будут распределены достаточно случайно, половина в плюс, половина в минус. В первый год половина получит убытки сходу и по большей части «сольется» с рынка. Тридцать процентов получит маленькую прибыль и решит, что они на верном пути, и будет искать новых алгоритмов. Процентов двадцать получат приличную прибыль и уверует в свою гениальность. На следующий год соотношение будет тем же – в итоге через 2 года останется 4% тех, кто два года получал огромную прибыль, 6% тех, кто получил огромную прибыль в первый год и небольшую во второй, 6% тех, кто получил небольшую прибыль в первый год и огромную во второй, и наконец 9% тех, кто получил в оба года небольшую прибыль.

После третьего года у нас все равно еще будет примерно 2% тех, кто либо все три года получал очень высокую прибыль, либо получил небольшую прибыль в первый год и очень высокую во второй и третий. Эти будут ходить с нимбами и продавать себя направо и налево совершенно искренне. Если в первый год в игру вступило 300 команд, то таких великих через три года будет ни много ни мало 6 команд. К ним добавится еще примерно 15 команд с более скромными, но тоже хорошими результатами, они тоже будут себя продавать. Если считать, что 10% вступивших в игру – мошенники, то поверх этой 21 группы искренне заблуждающихся у нас будет еще 30 групп, фальсифицирующих свои результаты и утверждающих, что у них все отлично, и тоже собирающих деньги. Итого каждый год добавляет нам условно 51 группу алгоритмических трейдеров, которые продают клиентам свои услуги. Обращаю внимание – более 40% из «успешных» действительно верят в свой успех.

Что случится с этими группами еще год спустя (то есть – что случится с вашими деньгами, если вы дали их какой-то из этих групп)? Половина из честных и все мошенники получит вам убытки – ваш шанс заработать с командой, продающей вам свой трехлетний успешный опыт — примерно 20% (всего их, напомню, 51, прибыль вам принесет лишь половина из 21 команды не мошенников). Ваш шанс заработать большие деньги – примерно 8% (20% от 21 команды из общего числа предлагающих в 51). Ваш шанс заработать большие деньги 2 года подряд – уже меньше 2%. Ваш шанс зарабатывать 10 лет подряд с такими ребятами – примерно 1/1024 если говорить о каких бы то ни было доходах и 1/10000000 если речь идет о крупных доходах каждый год.

А внутри экосистемы алготрейдеров идет сложная жизнь, которая делает ваши шансы еще ниже. В частности, происходит конвертация части «гениев» в мошенники по факту получения ими первых убытков. Примириться с убытками они не могут, и потому еще долго продают «результаты за избранный период» или «среднее по трем годам», например +60%, +80% и -90% становятся у них не 1,6*1,8*0,1 = 0,29 (то есть 71% убытка), а (0,6+0,8-0,9)/3 = 16,7% годовых, которые они выдают за свой устойчивый результат. Мошенники же тоже совершенствуются: помимо простой выборки периода, фейковых отчётов и искусственных сделок для изменения результата, они например заводят два счета с противоположными стратегиями, и показывают официальный отчет по тому счету, который в этом году зарабатывает. Управляющие жаждут высоких комиссий и достаточно спокойно переживают быстрый уход клиента, потерявшего деньги – за время инвестирования он все равно заплатил, а на его место придет другой любитель даровых сверхдоходов. Использующие же два противоположных продукта одновременно вообще просто делят свои активы в уме на два – одна половина приносит огромные комиссии и генерирует новых клиентов, вторая половина просто сливает клиентов; в следующем периоде они меняются местами.

Возникает вопрос – можно ли заработать, передав деньги такой команде? Ответ – да. Можно и не один год зарабатывать. Из 1024 команд 1 команда должна 10 лет подряд генерировать прибыль. Если «ваши ребята» 10 лет подряд приносят вам прибыль – значит где-то рядом минимум 1023 инвестора потеряли деньги. Какова вероятность заработать на 11 год? 50%.

Возникает еще вопрос – неужели нельзя предположить, что вдруг в московской (питерской, нижегородской) квартире найдется гений, который построит такой алгоритм, ну просто растакой алгоритм, что он именно что будет зарабатывать большие деньги на рынках, и все его клиенты будут счастливы, а все не клиенты – несчастны? Ответ – нельзя, и вот почему:

Во-первых, рынки представляют из себя по большому счету случайные процессы, в которых детерминированная составляющая (а) невелика, (б) тщательнейшим образом изучается тысячами мощных игроков. Каким бы ни был алгоритм, против случайного процесса не попрешь, именно поэтому все настоящие «алгоритмики» не предсказывают будущее, а ловят микроскопические расхождения – между индексом и корзиной, которая его составляет, между стоимостью на разных площадках, между активом и комбинацией деривативов, которая воссоздает профиль дохода от актива. Эти расхождения рождаются и умирают в течение наносекунд – потому что их ждут и ловят, как только они появляются, сотни крупных игроков. Нет у тебя мегаэкипировки – отдыхай, все арбитражные возможности заберут за несколько наносекунд до того, как ты проснешься.

Но вдруг мы ошиблись – и на рынках где-то все же прячется закономерность? Тут наступает «во-вторых». Какова вероятность что сотни (тысячи!!!) многочисленных команд с нобелевскими лауреатами в составе, обремененные дорогущим оборудованием и десятками лет индивидуального опыта, не открыли такую закономерность, а гений ее открыл? Какие ресурсы есть у этого гения? Где и как берет он временные ряды данных, которые стоят сотни тысяч долларов в приобретении и поддержании? На каком компьютере он их обсчитывает? – для минимального разумного обсчета нужны мейнфреймы. Я не хочу сказать, что вероятность этого ровно ноль, хотя количество открытий в современной науке, сделанных на коленке – именно ровно ноль. Но даже если она равна одной тысячной, а вероятность заработать при случайном инвестировании – 50%, то я не могу отличить 50% от 50,1% — если хотите верить в гения, считайте что вероятность позитивного исхода инвестирования в продукт местных алготрейдеров 50,1%. Ой, не забудьте что они возьмут 2% за управление и 20% за доход, а комиссии брокера составят еще от 0,5 до 3%. Выгоднее (статистически) кидать дартс в экран системы Блумберг.

Ну и «в третьих». Вдруг закономерность все же нашлась и она работает. Что произойдет, если начать ее применять? На рынке, прямо на биржах, сидят роботы-анализаторы стратегий, занимающиеся выявлением видимых паттернов. Их уже много и будет еще больше. Удачную стратегию тут же поймают, соберут по ней достаточно данных, расшифруют и скопируют, и наконец – применят крупные игроки, которые занимаются выращиванием и селекцией стратегий. Они будут быстрее, и съедят вашу прибыль с момента расшифровки под ноль. Более того – их действия поменяют рынок, закономерность перестанет работать – на рынке, как и в квантовом мире, наблюдать уже значит изменять, а уж инвестировать – значит изменять все.

Откуда же берутся счастливые инвесторы, успешные локальные алгоменеджеры, адепты и апологеты, сотни постов и статей, прославляющих удачные алгоритмы? Оттуда же, откуда берутся дорогие гомеопаты, хиропрактики, тибетские медицинские практики и даже народные приметы. Их отец – человеческая психология (способность запоминать только то, что соответствует желаниям, способность принимать случайность за закономерность, готовность верить логичным доводам, даже если они оперируют на абсурдной базе, склонность игнорировать факты, идущие в разрез с нашими желаниями и пр.). Их мать – человеческая алчность: если вам свойственно заблуждаться, будьте спокойны – найдется немало тех, кто на этом заработает. Их няня – асимметричность доходов управляющих: зарабатываете вы или теряете – управляющий всегда в плюсе.

Была такая история – про грузинского акушера-гинеколога, который изобрел специальный метод обеспечения желаемого пола у будущего ребенка. Он был таким честным, что брал с родителей деньги только в случае, если пол ребенка совпадал с пожеланием. Не представляете, сколько родителей были ему благодарны! К чему это я? Да так, вспомнилось…

Вторая часть от 20.01.2017

Один из законов социального общения гласит: как ни объясняй, кто-то все равно не поймет.
Я очень подробно кажется объяснял про рынок и алгоритмическую торговлю, но поняли меня далеко не все – значит плохо объяснял. Наезды и крики «Бог жив» комментировать не буду, нет смысла. Разумные вопросы и комментарии сводятся к следующим:
(1) Разве рынки случайны?
(2) А ты откуда знаешь?
(3) Что же вообще нет успешных управляющих? А как же мой друг Петька?
(4) Что ж тогда делать?
Попробую прокомментировать.
Основное непонимание выражено словами: «Вот вы говорите, что рынок абсолютно случаен, но тогда же вообще ничего не имеет значения – ни размер, ни оборудование, ни команда»
На неквантовом уровне не существует ничего случайного. Когда вы подбрасываете монету, в момент, когда она оторвалась от вашей руки, уже достоверно определено, какой стороной она упадет. Беда в том, что вы этого не знаете и знать не можете. Кто родится у женщины, которая только узнала, что забеременела – мальчик или девочка? До УЗИ – это случайный процесс. После – точно известен ответ. Случайным мы называем процесс, результата которого МЫ ex ante ЗНАТЬ НЕ МОЖЕМ. В этом смысле не существует вообще случайных процессов – все они случайны ДЛЯ КОГО-ТО (иногда – для всех), и, кроме того, матожидание результата для всех разное. Для пары молодых людей в арендованном кабинете в Москва Сити, сидящих у компьютера, рынок акций США абсолютно случаен, вероятность успеха 50%. Для программы, которая имеет самый быстрый доступ к бирже и настроена отлавливать расхождение в цене между индексом и его корзиной, появление такого расхождения делает ситуацию намного менее случайной – программа знает, что расхождение почти наверняка закроется за миллисекунды. Для инвестора из Москвы, который занят строительством офисных центров, и по совету друга покупает облигацию маленькой компании из сельских районов Индонезии, процесс ее погашения настолько же совершенно случаен, насколько случайным будет цвет волос первого человека, которого вы встретите, выйдя на улицу. Для опытного инвестора, изучающего кредитоспособность компаний многие годы, исследовавшего отчетность этой компании, поговорившего с аналитиками на месте, с кредиторами, с директором, с владельцем, с поставщиками, с клиентами, с конкурентами – вопрос погашения стал намного менее случайным. И в том и в другом случае он остался случайным, но вероятность благоприятного исхода сильно выросла. Для обычного управляющего вопрос – вырастет завтра акция или нет – является случайным. Для члена совета директоров, только что одобрившего слияние – почти определенным.

В РАМКАХ СЛУЧАЙНЫХ ПРОЦЕССОВ, ПРОТЕКАЮЩИХ НА РЫНКЕ, ВЫИГРЫВАЕТ ТОТ, КТО УМЕЕТ СДВИГАТЬ МАТОЖИДАНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ СВОИХ ДЕЙСТВИЙ В ПОЗИТИВНУЮ СТОРОНУ. Как? Имея больше информации, чем большинство игроков, или имея ее быстрее большинства игроков, или имея больше возможностей, чем большинство игроков.

Отсюда мораль для инвестора: давайте деньги тем, кто докажет вам, что у них есть одно из трёх преимуществ, а лучше два или три:

1. Больше информации (опыт + умение делать анализ и, не менее важно, его тщательное исполнение + каналы информации + работа на нишевом рынке, куда не ступает нога большого человека);
2. Скорость получения информации и скорость реакции (дорогущие системы в основном; инсайд, как неправомочное получение информации вперед остальных, запрещен законом);
3. Уникальные возможности (например – торговать на крайне закрытом рынке, структурировать очень сложные деривативы, влиять на рынки и пр.)

Печаль состоит в том, что в реальной природе вы скорее всего найдете только преимущество №1, а оно не дает очень больших доходов, 5-10% годовых в долларах сегодня его предел (правильнее сказать – 3-7% выше инфляции). Зато – это устойчиво. Преимущество №2 используется мега-игроками, ваши деньги им не нужны. Преимущество №3 – удел как правило крупнейших брокеров и банков, ваши деньги им тоже без надобности.

Можно конечно сказать: «а разве уникальный алгоритм – это не способ увеличить количество информации?» Конечно способ. Только уникальных алгоритмов не может быть – они совершенное коммодити, математика на всех одна. Алгоритм можно только использовать, взяв его из толстой книжки по теории систем. И уже прошли времена, когда алго было внове и алгоритмы впервые выходили на рынок, реализуя свои преимущества. Сегодня можно не опасаясь сказать, что все методы, известные науке и не требующие еще не существующей мощности систем, применены на крупных рынках и даже, пожалуй, на мелких тоже – и рынки поменялись под эти методы. В низкодоходных (до тех же 5-10% годовых) областях есть ниши, куда мощные игроки не лезут – не адекватно для них строить машины ради таких доходов. В этих нишах можно руками обыгрывать публику, которая идёт напролом (индексные фонды, пенсионные фонды, секторальные фонды, институционалы, частные банки – все они идут напролом, для них доп. анализ – лишнее удовольствие, им и так хорошо; хеджирующие риски корпорации тоже идут напролом, им вообще доход не нужен, им бы не потерять). Но в алго области, как и в зоне двузначных доходностей, конкуренция жесточайшая. Мало крупняка, который быстрее всех и поглощает все неэффективности; мало роботов-разведчиков и роботов-диверсантов, которые выявляют чужие стратегии или заставляют других роботов ошибаться в свою пользу; на рынке есть еще крупные собиратели – они ищут удачливых новичков, нанимают их пока их алгоритмы еще производят прибыль и выбрасывают, как только прибыль начинает падать.

Конечно, мир не стоит на месте. Существенная часть математического аппарата еще не может быть реализована – не хватает мощности компьютеров. В том же распознавании образов возможности безграничны, и конечно с ростом мощности и скорости будут появляться новые игроки с новыми возможностями. Но это не надежда для новичков, а риск для акул рынка; это соревнование железа, это удел крупнейших и способных нанять самых талантливых. На нашем Татуине, на задворках галактики, можно даже не мечтать о таком.
И не надо меня подозревать в незнании трейдинга, коллеги. Я его знаю со всех сторон – и торговал, и руководил опосредованно, и был клиентом (и воевал много с трейдерами). А еще я – математик по образованию, статистика и теория оптимальных процессов (управляемых систем) – моя специальность. Я кое-как разбираюсь и в механизмах нехитрой многопараметрической оптимизации даже если она делается на нечетких множествах и с обучением, и в распознавании образов. И сам управляю деньгами очень давно. И тем не менее biased – не люблю акции (считаю, что рынок акций в последнее время практически казино), занимаюсь в основном облигациями, деривативами, макро, люблю старые проверенные методы.

Я звёзд не хватаю, потихоньку, в среднем 8% в долларах за 15 лет, волатильность ниже 7%, за 15 год доход 7,6%, за 16 год около 7% (последние 3 квартала – 4,3%, первый квартал был хорош), в 17 году будет явно меньше 7%, (но зато стабильно и всегда своими деньгами вместе с клиентскими). Я всем желающим всегда говорю одно и то же: хотите «управления активами» — это не ко мне, героев много. Ко мне только вместо депозита. Ну или когда наиграетесь с «прибыльными продуктами». Я стараюсь максимально развивать Преимущество №1 (опыт, знания, анализ эмитентов, алерты, считалки, прямой контакт со всеми, с кем только можно, сеть друзей по всему миру, работа на нишевых рынках), вообще не думаю о Преимуществе №2 и чуть-чуть стараюсь добавлять Преимущества №3 за счет работы с лучшими брокерами – я хорошо понимаю границы моих возможностей. Делаю ли я ошибки? Конечно. В портфеле – редко, вне портфеля – часто. Я вроде бы макро специалист. Я в 13 году предсказал падение нефти и рубля, я верно прогнозировал ребаунд американских рынков после кризиса, падение цены золота, восстановление российского рынка в 2014-м. Но я на этом не торговал. Почему?

Потому что я в 16 году был уверен, что фунт по 1,31 это перебор и он пойдёт обратно. А он сейчас – 1,2. Можно было мне на основании прошедших лет дать в начале 16 года деньги на макро стратегию? Ещё как. Что бы вы имели? Думаю – минус 20 – 25% на фунте точно. Так что я себе денег на макростратегию не даю и вам не советую – нет у меня в ней никаких преимуществ. А в облигационной – есть.

Но вот что ещё важнее, что сбивает с толку и заставляет верить: игроки, не имеющие перечисленных выше преимуществ, тоже МОГУТ показывать высокие доходы. Это происходит за счёт одного из двух факторов:

(1) Случайность. В семье бывает и пять мальчиков, у управляющего бывают случайно цепочки удачных операций. Вероятность 5 лет случайно угадывать рынок – 1/32.

(2) Корреляция портфеля с длинным восходящим трендом рыночного актива или их комбинации. Эту корреляцию не всегда можно сходу увидеть. Например, отличные результаты показал бы в 2013 – 2016 годах фонд, скоррелированный с комбинацией длинного DJ и короткой нефти, причем даже в 2016 году при определенной комбинации показал бы ровный рост. Но просто наложить его на нефть или S&P не удалось бы. Это особенно опасная штука – далеко не все управляющие могут отрефлексировать факт такой корреляции и честно верят, что придумали вечный двигатель, тогда как на самом деле их алгоритм просто «long (short) biased» к какой-то комбинации активов. Я пересмотрел за свою карьеру сотни продуктов, из них сотни «удачных стратегий». Примерно в 80% вылавливается такой bias. Он означает что управляющий не понимает, за счет чего заработал, и как только поменяется тренд у него волшебным образом начнутся убытки.

Умные люди справедливо пишут: а как же паттерны всем известные, выявленные Фамой например, типа «большие компании против маленьких компаний» или «регрессия к среднему»? Да, есть такие паттерны. Можно ли на них торговать? Нет, нельзя. Почему? Вот почему:

1. Эти паттерны не имеют временных лимитов и нормального распределения отклонений. Да, отклонение от долгосрочного тренда можно найти. Но большое ли оно – нельзя сказать; возможно оно еще увеличится в разы прежде чем пойти «обратно», а «обратно» пойдет через 10 лет. Именно такие типы паттернов используются в управлении стратегиями «глобал макро». Именно эта стратегия – самая неприбыльная. Именно поэтому.
2. Эти паттерны не всегда сходятся: на длинной дистанции влияние случайных факторов — лебедей может стать решающим. Лебеди бывают идиосинкразические (пришел дурак СЕО и компания рухнула, новое изобретение убило товар и пр.) и систематические (финансовый кризис, революция, новое налогообложение и пр.). Чем длиннее ставка, тем больше вероятность попасть под такой фактор.
3. С тех пор, как эти паттерны стали известны, и их авторы наполучали премий, все крупные дома стали пробовать их использовать. Из-за этого сами паттерны существенно изменились. Чтобы понять, как это происходит, попробуйте вспомнить улицу, на которой в час пик образуются пробки. Представьте себе, что вы обнаруживаете объезд через дворы. Вы счастливо ездите по нему несколько дней. Потом обнаруживаете что с вами по объезду едут и другие проницательные автомобилисты. Через месяц на объездной дороге почти такая же пробка (о ней не знают только иногородние и новички), а иногда на ней и бОльшая пробка, потому что на главной дороге почему-то пробки не оказалось (светофор сломался), а все всё равно поехали дворами.
4. Множественные исследования показывают, что маржинальность этих факторов настолько низка, что не покрывает комиссии брокеров и стоимость коротких позиций. Есть исследования, говорящие что нет, все же покрывает, но дает низкий Шарп, а на что они нужны с низким Шарпом?
   И еще, еще, еще раз: разумеется, многие будут утверждать, что есть успешные алго-трейдеры из маленьких домов и вообще успешные управляющие с высокими доходами (то есть те, кто УСТОЙЧИВО показывает больше 7-8% годовых С НЕБОЛЬШОЙ ВОЛАТИЛЬНОСТЬЮ).

Во-первых, это правда. Фонд Ричарда Дитца показывает чуть ли не 14% годовых уже около 10 лет, и не только потому что он попал в эру снижения ставок и гиперликвидности, но и потому что его команда – зубры в distressed debt, готовые выдирать из глоток заемщиков остатки облигаций; они – лучшие на рынке, они управляют 1,5 млрд и могут себе позволить мощную команду и влиятельные связи по всему миру. Но это – 14% и 10 лет, и они делают дистрибуции, это не сложные проценты. Таких команд в мире немного, ваши деньги им не очень нужны. Или, например, игроки, оседлавшие совсем нишевой рынок – только развивающийся, крохотный, с налоговыми неэффективностями – они могут делать двузначные доходы в короткий период формирования этого рынка на очень небольших объемах (кстати, российский рынок все еще является таким нишевым, на нем арбитраж делать полегче, чем в США, умные ребята с хорошим оборудованием зарабатывают в периоды волатильности по проценту в месяц, правда когда все спокойно – могут и терять).

Во-вторых, это правда для всех тренд фоллверов – осознанных и нет. Простой шорт РТС давал бы с 2010 года едва ли не 30% годовых стабильно до начала 2016 года.

В-третьих, вы много видели track records больше 3х лет? И я не видел – так, десяток. А на горизонте 3х лет каждый восьмой хаотично торгующий должен выглядеть великим трейдером. Было ли 3 года назад 80 команд на рынке? Конечно было.

В-четвёртых, на рынке много профессиональных garbage sales, которые за комиссию продадут вам вашу же маму недорого. Посмотрите хотя бы сайт capitalogy.io – это те же люди, что и почившая кажется лаборатория инвестиционных технологий. Послушайте что они говорят на Эхе Москвы. Эти хотя бы дураки и поверить им могут только совсем уже ничего не понимающие люди, но есть полно умных sales.

В-пятых, если бы я сейчас написал, что божественный огонь не сходит в Иерусалим, или что Иисус не исцелял слепого, или что царя Соломона не существовало, или что Мухаммед не возносился с храмовой горы, или что гомеопатия сама по себе не действует на здоровье – знаете сколько набежало бы комментаторов с заявлениями об обратном и даже со статьями «Отрицание божественного огня – невежество или некомпетентность?» Вера – великая женщина и непревзойденная в близости, но абсолютно слепая. Нам свойственно верить в то, чему нас учили в детстве, в то, что мы сами делаем, в то, что защищает нас от страхов. Чем гениальные торговые алгоритмы хуже святых мощей в смысле веры? Ничем. Но наука требует проверяемости. И тут наступает «в-шестых»: не спорьте со мной, господа верующие, просто принесите результаты – show me money. Убедите меня – и я готов дать много денег в управление, и платить любые комиссии. Я еще и маркетировать вас буду.

Так вот, в-шестых. Мы в православной стране и потому просто обязаны верить в чудо. Но даже Ватикан чудеса проверяет. Поэтому если вам все же попались управляющие, которые показывают, как бы, привлекательные результаты, перед тем, как давать им деньги, я советую:

(1) Проверить себя на знание математики. Посчитайте годовой доход на 1 доллар, при доходностях от 10% до 50% и сроке в годах от 3 до 35 лет например. Очень хорошо приводит в чувство.

(2) Проверить их личность: они вообще кто? Их кто-то знает? Где семьи, дети, кто с ними работал, учился? Каковы их предыдущие достижения – в науке, в бизнесе, в финансах? Если непонятно – в аут; если они пока никто – в аут, пусть приходят когда что-то сделают в жизни. Если в команде нет никого старше 35 лет – в аут. Юные гении встречаются везде кроме последних известий.

(3) Проверить их на наглость: если хвастаются, обещают много, говорят быстро и настойчиво, очень обидчивы, кричат, что они благодетели и вот-вот вы упустите шанс – это мошенники, в аут;

(4) Проверить на уверенность: если обещают доходность (любую кроме минус 1% годовых) – сразу (!!) в аут: они не только мошенники, они не знают правил поведения приличных финансистов; если говорят о доходах и не говорят о рисках – тоже в аут; если оперируют понятиями «средний доход за несколько лет», а годовые доходы сильно различаются – тоже в аут, они не понимают границы применимости статистики; если показывают трек рекорд за несколько месяцев или даже лет, и говорят что он что-то доказывает – в аут по той же причине;

(5) Проверить на преимущества: не давайте им денег, если они не смогут подробно объяснить, какое из трех преимуществ они эксплуатируют. Заметьте, «уникальный алгоритм» не входит в список таких преимуществ, алгоритм – это ложка, преимущества – суп. Нет супа, ложка не нужна;

(6) Проверить на предпосылки: Какое у них образование – могут ли они вообще понимать, о чем говорят? Сколько у них самих денег – если меньше, чем у вас, то почему? Сколько их собственных денег в стратегии? Если меньше нескольких миллионов долларов на человека – сразу в аут, они ничего не заработали и/или не верят собственной стратегии;

(7) Проверить на честность: как открыто они рассказывают, что делают? Как честно говорят о проблемах? Скрывают, сколько у них в управлении – сразу в аут; не готовы показать суть стратегии – сразу в аут; не зовут в офис – сразу в аут; не могут представить всех управляющих – в аут и так далее. Поговорите подробно с девочкой, которая оформляет документы – вы можете узнать море интересного, поскольку она как правило не проинструктирована что врать и будет говорить то, что знает;

(8) Проверить наконец уже стратегию: найдите специалиста в инвестициях, в математике, пусть поговорит с ними на предмет не несут ли они пургу. Если несут – в аут;

(9) Проверить структуру: куда вы даете деньги? «к ним на счет» — сразу в аут; непонятно что непонятно где – сразу в аут; либо пусть управляют вашим счетом у вашего брокера, либо пусть подставят лицензированный фонд, управляемый лицензированным администратором, лучше если есть аудированный большой четверкой track record, точно должен быть ISIN, должно быть отражение в Bloomberg. Если только это не продукт людей с безупречной многолетней репутацией (например Ланистеров, они всегда платят), то не поленитесь поговорить с администратором – это должен быть глобальный игрок, и проверить в комиссии по ценным бумагам страны домицилиации фонда, что он реально существует и регулируется. То же касается брокера. Кстати, хорошие структуры вынуждены делать хороший комплаенс. Если у вас не просят подтвердить источники дохода, место проживания, биографию с рождения, национальность прабабушки (все с апостилем) – в аут;

(10) Проверить без денег: если это HFT, сразу в аут, те, кто может HFT делать, не пойдут к вам за деньгами. Если нет – попросите поприсылать вам сделки по факту совершения. Хотя бы квартал. Откажутся – сразу в аут.

(11) Проверить себя на привлекательность: игроки, которые не собираются вас раздеть, будут на вас зарабатывать дай бог 1-1,5% в год комиссиями, и покрывать из этого все расходы на свою работу (ну хорошо, ну ладно, пусть они берут 2/20 и с вашего с понтом дохода в 15% будут иметь даже 4,6%). Как думаете, 1000 долларов в год с вас (при том, что вам надо отчетность, и на ваши вопросы отвечать, и ланчами кормить, и вводы-выводы будут, и сейлз зарплату хочет и пр.) их устроит, если они действительно умеют работать? Вот то-то. Если они готовы брать меньше 100 000 долларов с клиента (ну хорошо, меньше 30 000 долларов если 2/20) – в аут, они не планируют честно работать. Не путайте с «кухнями» типа «Альпари» — они предоставляют услуги казино, у них клиент оставляет все свои деньги в среднем за 3 месяца, так что они и 100 долларов возьмут, но они хотя бы честно говорят, что делают.

Да, ко мне конечно набежало много народу со словами «как можно так огульно всех под одну гребенку. А вдруг все же гений?»

На это у меня есть цитата из Пелевина (я её по любому поводу привожу, она универсальна):

«Элементарно, Ватсон: если девушка сосет х*й в публичном доме, из этого с высокой степенью вероятности следует, что перед нами проститутка.
Я почувствовал обиду за своё поколение.

Почему обязательно проститутка, - сказал я. - А может это белошвейка. Которая только вчера приехала из деревни. И влюбилась в водопроводчика, ремонтирующего в публичном доме душ. А водопроводчик взял её с собой на работу, потому что ей временно негде жить. И там у них выдалась свободная минутка.

Самарцев поднял палец:

Вот на этом невысказанном предположении и держится весь хрупкий механизм нашего молодого народовластия…»

То есть, для оптимистов: Если команда двадцатипятилетних детей без собственных денег предлагает вам уникальную стратегию управления капиталом, по их уверениям приносящую 25% годовых в валюте, и хочет чтобы вы отдали им деньги (можно от 1000 долларов) наличными или перечислением на счет компании на Сейшельских островах, потому что их уникальный алгоритм работает только на этих островах, то из этого с высокой степенью вероятности следует, что перед нами дураки или мошенники.

Но не обязательно. Может, это случайно встретившиеся в Москве молодые научные гении (которые рождаются один на сто миллионов) зато душа у них такая широкая, что все свои заработанные миллиарды они отдают детским домам, и хотят осчастливить всех инвесторов, даже маленьких, высокими доходами. К тому же трудное детство развило у них паранойю и потому они непроизвольно скрывают все данные о своей стратегии и даже не лицензируют фонд. Именно на этом невысказанном предположении и держится весь хрупкий механизм привлечения денег российских инвесторов под обещания 25% годовых.

Многие ошибочно употребляют этот термин в применении к торговле с помощью автоматических торговых систем (). А между тем алгоритмическая торговля подразумевает всего лишь алгоритм исполнения большой заявки. Дело в том, что исполнение действительно крупных заявок на бирже может быть связано с вполне объективными трудностями. Взять, к примеру, возможное влияние на цену. Если, например заявка на покупку акций действительно крупная, то её реализация может толкать цену вверх, что делает покупку дороже, а это, разумеется, невыгодно покупателю. Для решения такого рода проблем и используется алгоритмическая торговля подразумевающая деление крупной заявки на ряд мелких и приобретение их по определённому алгоритму.

Алгоритмическая торговля ставит своей целью исполнение крупной заявки по наиболее выгодной цене, а не трейдинг с целью получения прибыли

Алгоритмическую торговлю широко используют так называемые (крупные банки, пенсионные фонды, ). Они работают с настолько крупными размерами заявок, что их затруднительно реализовать посредством простого размещения на бирже.

До появления алгоритмической торговли с такими маркетмейкерами работали специально создаваемые для этих целей execution-компании. Они вручную делили крупные заявки и исполняли их, опираясь исключительно на свой опыт (или на свой страх и риск). Либо исполнением такого рода заявок занимались их трейдеры, опять же деля на части и реализуя их, опираясь на свои навыки.

Сама алгоритмическая торговля появилась с середины нулевых годов. Все крупнейшие брокеры стали предоставлять эту возможность реализации крупных заявок в автоматическом режиме. Для этого клиенту брокера необходимо лишь выбрать алгоритм, по которому будет исполняться его заявка, а затем система сделает всё сама.

Основные алгоритмы

Существуют несколько основных алгоритмов реализации крупных заявок:

• TWAP . Этот алгоритм подразумевает деление всей заявки на множество частей и исполнение каждой части через равные промежутки времени по лучшим на те моменты котировкам.
• VWAP . Подразумевает равномерное исполнение всей заявки поделенной на n-ое количество частей в течение определённого промежутка времени по ценам, не превышающим более чем на заданное процентное отклонение, средневзвешенную цену, рассчитанную в момент запуска алгоритма.
• ICEBERG . Суть данного алгоритма сводится к тому, чтобы выставлять заявку такими частями, чтобы их «видимое значение» не превышало некоторого заданного уровня. По аналогии с айсбергом, когда видна только его вершина, а основная часть скрыта под водой.

Риски, связанные с алгоритмической торговлей

Как и любая автоматическая система, алгоритмическая торговля не застрахована от программных и аппаратных ошибок. Хотя автоматика и призвана, в первую очередь исключить так называемый человеческий фактор, тем не менее, многие ошибки бывают связаны именно с ним (ошибки в программировании и настройке системы).

Примером такой ошибки может служить случай произошедший в 2012 году с компанией Knight Capital. Из-за неправильной настройки и установки программного обеспечения произошел сбой, в результате которого, в короткий промежуток времени были выставлены заявки на несколько миллиардов долларов. Это был настолько мощный выброс, что некоторые акции сдвинулись в цене до 10%. Результатом этой ошибки стал убыток в полмиллиарда долларов и как следствие банкротство компании.

После этого случая регулирующие органы фондового рынка США стали требовать от владельцев такого рода автоматизированных систем «кнопок» экстренного отключения. Чтобы можно было мгновенно остановить запущенный процесс, в случае если что-то вдруг пойдёт не так, как было запланировано.

Сформулированный трейдером порядок открытия и закрытия сделок, в основу которого закладывается четкий алгоритм работы автоматических либо механических торговых систем - АТС И МТС соответственно.

Специфика и применение алготрейдинга

Алготрейдинг представляет собой удобную возможность автоматизации обыденных манипуляций трейдера, в результате сокращается время, необходимое для анализа биржевой ситуации, выполнения операций, математического расчета. АТС помогают свести к минимуму влияние человеческого фактора — эмоций, паники, спешки, домыслов, которые зачастую делают убыточными даже профессиональные стратегии. Торговля основывается на существующей вероятности попадания котировок в заданный диапазон. Расчеты базируются на исторических данных относительно конкретного актива, могут включать целый набор рабочих инструментов. Вслед за непрерывными изменениями рынка разработчики алгоритмов находятся в постоянном поиске повторяющихся моделей, на основе которых формулируют правила совершения сделок, подбирают торговых роботов, помогающих реализовать этот механизм. Способы подбора моделей:

• генетический — создание алгоритмов поручается компьютерным системам;
• автоматический — используются программы, способные работать с огромными массивами данных и тестировать стратегии;
• ручной — научный подход учитывает математические и физические модели.

Ведущие алготрейдинговые компании используют тысячи инструментов, существенно снижающих вероятность ошибок и сбоев.

Типы и потенциал

Алгоритм — это набор точных инструкций, обеспечивающих достижение конкретных целей. В зависимости от последних на фондовом рынке выделяют 5 типов торговли:

• статистическая;
• алготрейдинг исполнения;
• автоматическое хеджирование;
• прямой доступ;
• высокочастотный алготрейдинг.

Рост популярности МТС и АТС среди спекулянтов обуславливается увеличением автоматизации процессов, быстротечностью валютных операций, снижением операционных затрат. Банки также стали использовать алгоритмы с целью предоставления актуальных котировок на торговых площадках, повышения скорости обновления данных, уменьшения роли ручного труда в расчете цен, минимизации транзакционных издержек.

Сущность высокочастотного алготрейдинга

Высокочастотный алготрейдинг также именуется HFT-торговлей, он наиболее востребован среди других форм автоматизированного совершения операций. Его преимуществом является возможность быстрого заключения сделок с более чем одним инструментом, здесь работа с позициями (открытие и закрытие) выполняется за доли секунды. Операции характеризуются микрообъемами, притом они уравновешиваются большим их числом. Результаты — убытки и доходы — фиксируются моментально, поэтому здесь нужна сложная техническая база и качественная прямая связь с коммуникационными шлюзами. Ключевые черты высокочастотной торговли:

• использование инновационных систем, способных исполнять позиции за миллисекунды;
• осуществление скоростных сделок, характеризующихся крупными объемами и минимально возможной прибылью;
• исключительно внутридневная торговля;
• получение прибыли из маржи и микроколебаний цен;
• использование всех категорий арбитражных сделок.

Самыми распространенными HFT-стратегиями являются маркетмейкинг, арбитраж задержек и статистический его вид, фронтраннинг. Последняя заключается в поиске объемных заявок на покупку и выставлении собственной мелкой, характеризующейся большей ценой. По мере исполнения алгоритм автоматически выставляет заявки немного выше, рассчитывая на проявление сопутствующих колебаний. Роботизированные операции, выполняемые в рамках алготрейдинга, создают около 55% ликвидности мировых фондовых бирж. С течением технологического развития инструментов процесс извлечения прибыли усложняется и дорожает. С профильного рынка постепенно вытесняются компании среднего звена, так как возрастают расходы на модернизацию технической базы, актуализацию программного обеспечения.