Искусный интеллект

9074

Биржевые торговые роботы учатся читать блоги и начинают распознавать человеческую речь

фото: © Depositphotos.com/HerrBullermann

«Роботы приносят прибыль, роботы дают торговые сигналы. Роботы могут все и даже больше, торговые роботы работают при любой погоде и из любой точки мира, выбранной трейдером, находящимся под пальмой или под водой, робот безотказен», – зазывает публикация на одном из сайтов, рекламирующих автоматические торговые операции на бирже.

Тема алгоритмических стратегий настолько же популярна и обсуждаема, насколько покрыта мраком. Между тем сама идея такой стратегии понятна и очень привлекательна. «Большинство решений в торговле на рынках принимаются на основе технического анализа. Основа последнего – индикаторы, которые описываются весьма несложными формулами, – рассказывает Forbes Kazakhstan директор высшей школы трейдинга «Альпари» Сергей Семенов. – То есть при некотором навыке программирования можно создать программу, которая будет сама совершать сделки на основе значений этих самых индикаторов. Причем, что важно, делать она это будет мгновенно, в любое время суток, без участия самого трейдера и совершенно безэмоционально. Эмоции трейдера – это одна из основных проблем в торговле на финансовых рынках. Очень часто люди теряют деньги, поддавшись страху либо эйфории».

Основное преимущество алгоритмических стратегий заключается в том, что они вносят системность в процесс торговли. «Следуя алгоритму, вы всегда будете знать, что нужно делать в любой момент времени, и все ваши сделки будут совершаться по одному и тому же принципу, – говорит директор компании «БКС Казахстан» Марина Пягай. – Практика частных инвесторов показывает, что чаще всего свои самые большие убытки они несут именно тогда, когда ввиду эмоций или других не системных факторов нарушают свои собственные правила торговли».

Из очевидных преимуществ использования алгоритмов можно выделить анонимность при торговле и скорость, с которой размещаются заявки. «Возможности алгоритмов, безусловно, могут быть очень полезны в вопросах автоматического хеджинга позиций, а также ребалансирования и перераспределения портфеля при смене рыночных условий», – считает управляющий партнер Tengri Partners Ануар Ушбаев.

И для трейдеров, и для бирж использование торговых роботов – очевидное благо. Дело в том, что с каждой сделки биржа получает комиссию. Чем больше сделок – тем больше ее доход. Соответственно, биржа всячески поощряет такую торговлю, так как она увеличивает количество сделок на порядки.

Казалось бы, все просто и замечательно, но, разумеется, своя ложка дегтя присутствует. Такие стратегии не могут учитывать реакции рынка на форс-мажорные события: выступления политиков, представителей правительств и глав центробанков, теракты, катастрофы и многое другое. «В наше гиперинформационное время подобные новости не редкость, и рынки реагируют на них весьма существенно. Поэтому приходится писать очень изощренные стратегии. Многие даже пытаются использовать программы, которые работают по принципу нейронных сетей, то есть фактически имитируют работу головного мозга. Тем не менее даже такие стратегии требуют контроля со стороны трейдера. И успешные из них держатся в строжайшей тайне», – подчеркивает Семенов.

Опасности при использовании алгоритмов, разумеется, есть, и они схожи с опасностями применения компьютерного интеллекта в других сферах, помимо финансовой индустрии. По мнению Ушбаева, программы не в состоянии сами определять необходимые действия в частных, непродуманных программистом случаях, в связи с чем в алгоритмы часто встраиваются ограничения. Очень важным вопросом является стабильность серверов, компьютеров, сетей – ввиду большой зависимости от них. Качество и безошибочность кода, а также его безопасность от вторжения хакеров играют большую роль в плане потенциальных последствий от живого использования трейдинговых алгоритмов. Портативность технологий представляет угрозу – украсть алгоритм намного легче, чем похитить идею из головы трейдера, не говоря уже о нем самом.

Точку зрения Ушбаева разделяет Пягай, которая говорит о том, что наибольшую опасность со стороны торговых роботов можно ждать от неполноценной выборки. «Разрабатывая свою стратегию, вы всегда имеете дело с выборкой, а не с генеральной совокупностью, – указывает она. – Анализируя результаты своей стратегии, построенной на истории и даже на реальных торгах, трейдер никогда не может быть уверен в том, что в будущем ничего не изменится и она будет вести себя так же, как раньше».

Не менее неприятным фактом, отмечает Пягай, являются технические риски, которые могут привести к катастрофическим результатам как трейдера, так и всю биржу в целом. Так называемый flash crash в 2010 году привел к падению американского рынка внутри дня на 9% по причине того, что высокочастотные трейдеры в разы усилили эффект от значительной продажи фьючерсов на S&P mini со стороны одного крупного фонда. В условиях отсутствия таких высокоскоростных участников торгов реакция рынка была бы медленнее и вряд ли привела бы к такому сильному падению.

Тем не менее торговые роботы продолжают совершенствоваться и все больше обрастают приставками «сверх», «высоко» и прочими. Важнейшее направление развития – опять же скорость обработки данных для принятия решений. «Крупные брокерские компании, которые могут себе позволить многомиллионные (в долларах) затраты, покупают здания или офисы рядом с биржами и ставят себе самые быстродействующие системы связи и самые мощные компьютеры. Все это только для того, чтобы получить информацию о новых ценах на долю секунды раньше других и успеть раньше среагировать. Самый простой вариант таких стратегий – это пространственный арбитраж. Например, акция одной и той же компании может торговаться на двух разных биржах. Если в результате независимых торгов на одной бирже она становится дешевле, чем на другой, то автоматическая система мгновенно покупает бумагу и продает там, где дороже. В реальности используются куда более изощренные стратегии», – замечает Семенов.

Даже программы, которые работают по принципу нейронных сетей, требуют контроля трейдера

Сегодняшнее развитие технологий предоставляет возможность создания алгоритмов, работающих сразу в нескольких классах активов. Все больше алгоритмов учатся реагировать на новости и интерпретировать речь. «Несколько лет назад я участвовал в проекте по разработке алгоритмов статистического арбитража, анализировавших блоги на предмет наличия связок «название публичной компании» – «слово с эмоциональной окраской» (к примеру, Microsoft is good / bad) и затем принимавших торговые решения на основе квантификации этой информации», – делится опытом Ушбаев.

   Если вы обнаружили ошибку или опечатку, выделите фрагмент текста с ошибкой и нажмите CTRL+Enter

Орфографическая ошибка в тексте:

Отмена Отправить