Торговые роботы как новая альтернатива

“У меня нет опасений за будущее…”

Великая депрессия в США началась в октябре 1929 года. А незадолго до этого проходила инаугурация очередного американского президента. В своей речи Герберт Гувер сказал тогда: “У меня нет опасений за будущее нашей страны. Оно светится надеждой. Мы смотрим в будущее с оптимизмом”.

В самом деле, вторая половина 20х годов проходила на волне заметного роста производства, повышения доходов населения, значительного уменьшения безра ботицы. В январе 1929 г. курсы биржевых индексов были в три раза выше, чем пять лет назад. Экономические показатели США вселяли оптимизм и надежду на длительное процветание. На фоне этих прекрасных экономических показателей и начался обвал биржевых котировок. К концу октября индекс ДоуДжонса упал почти вдвое. Началось снижение цен на рынках сырья и продовольствия.

За последующие пять лет Великая депрессия втянула в воронку обнищания десятки миллионов людей. В 1932 г. металлургическая промышленность США работала на 12% своих мощностей. Во многих штатах появились мертвые города, где почти все предприятия были закрыты. Как водится, причины нашли быстро. Это и финансовые пирамиды, и биржевые кредиты для маржинальной торговли ценными бумагами, и инвестиционные тресты. Удивительно другое: до октября 1929 г. фундаментальные эко номические показатели США не предсказывали никакого краха. Второй пример из истории. В декабре 1945 г. Великобритания заключила с США кредитное соглашение на сумму $3.75 млрд. и обязалась к июлю 1947 г. ввести и поддерживать внешнюю конвертируемость фунта стерлингов.

Великобритания занимала важные позиции в мировой экономике и торговле, ее послевоенные экономические показатели постепенно улучшались. В июле 1947 г. спрос на амери канские доллары, который Велико британия удовлетворяла из средств займа и из собственных запасов, превысил все прогнозы. Попытки дать прогноз финансового рынка с помощью экономических индексов не всегда приводят к желаемому результату.

А способны ли фундаментальные показатели пред сказать финансовый кризис, и можно ли обойтись вообще без прогнозов? Современные информационные технологии дают ответ на эти вопросы и открывают новые возможности перед инвесторами. банки был такой силы, что многие стали опасаться девальвации фун та стерлингов. В начале августа из суммы займа было израсходова но $2.7 млрд. Премьерминистр К. Эттли 21 августа отменил конвертируемость фунта стерлингов [1]. Односторонний отказ платить по обязательствам, почти дефолт.

Хотя фундаментальные показатели экономики Великобритании не предсказывали никакой финансовой катастрофы. Подобных примеров из истории финансовых рынков можно привести немало, и все они порождают вопрос. А в состоянии ли фунда ментальные экономические показатели предсказать кризис? А мо жет быть, финансовые рынки вообще не прогнозируются, и требуются принципиально новые ме тоды анализа?

Показатели выходят по расписанию

Для того чтобы разобраться в этих вопросах, рассмотрим азы фундаментального анализа. Принято считать, что фундамен тальный анализ изучает международные экономические события, финансовые и политические факторы, их взаимосвязь и влияние на поведение рынков [2].

Все известные фундаментальные факторы условно разделены на четыре категории: экономические показатели, финансовая политика, политические события, кризисы. Основное внимание в фундаментальном анализе уделяется экономическим показателям, и вот почему. Фундаментальные аналитики часто акцентируют многозначительность своих анализов тем, что невозможно предвидеть регулирующие действия финансовых властей, кризисы и природные катаклизмы, тогда как публикация экономических показателей носитплановый характер и появляется строго по расписанию.

А уж если по расписанию выходят показатели, то вполне можно построить разумные и своевременные прогнозы будущего движения цен на финансовые активы. Вполне разумно, осталось толь ко выяснить содержание планомерно публикуемых экономических показателей, чтобы понять, в самом ли деле эти показатели могут прогнозировать цены финансовых активов. Таких экономических показателей более 40. Остановимся только на двух больших группах экономических индексов.

Первая группа

Кпервой группе относятся ин дексы, построенные на анали зе изменения цен и количества то варов во времени. Обозначим через pi j – цену jго товара (или ус луги) в момент времени i, а через Vi j – количество jго товара (или услуги) в момент времени i, где выбранная группа товаров состоит из j=1, …, M. Тогда первый важ ный экономический показатель – индекс потребительских цен (CPI), который показывает изменения цен потребительской корзины (не которой выбранной группы това ров и услуг) на момент времени i: Цена pj i=0 берется для условного базового периода. Например, в США в качестве отсчета взят 1982 год.

a2-2

Второй важный экономический показатель – ВВП (валовой внутренний продукт). Если предположить, что состав производства в экономике остается неизменным (имеется в виду потребительская корзина товаров), а меняется только объем производства товаров и услуг, то реальный ВВП для време ни i равен: В отличие от реального ВВП, та кой же показатель рассчитывается в действующих ценах, он называет ся номинальный ВВП: Дефлятор ВВП является одним из показателей ин фляции, он показывает, в какой степени рост ВВП происходит из за увеличения цен pi j. Рассмотрим внимательно, что есть pi j и Vi j. Понятно, что цена jго товара в фиксированный мо мент i не может быть величиной постоянной, потому что цена на этот товар меняется.

Если в одном месте на jй товар есть спрос, то здесь он будет стоить дороже, чем там, где на него нет спроса. Спрос на товар в фиксированный момент времени i определяется случайны ми желаниями и предпочтениями населения. То же можно сказать и о коли честве покупаемого товара Vi j. Следовательно, с позиций математики значения pi j и Vi j – есть вели чины случайные, и их изменение во времени (по i) представляет со бой случайную последователь ность чисел. Отсюда – поведение во времени индекса потребитель ских цен и дефлятора ВВП также представляет собой случайную по следовательность. Выскажем предположение, что поведение индексов, в основе рас чета которых лежат данные по pi j и Vi j, мало чем отличается от чис ловых рядов, сформированных ге нератором случайных чисел. К числу индексов, рассчитываемых по значениям pi j и Vi j, относятся: паритет покупательной способнос ти (PPP), индекс цен производите лей (PPI), валовой национальный продукт (GNP) и другие.

Вторая группа

Ко второй группе индексов относятся так называемые диффузионные индексы. Эти индексы являются показателями делового оптимизма участников бизнеса. Как утверждает фундаментальный анализ, такого рода индексы при меняются как для оценивания на правленности общественного мне ния, так и для измерения динамики объективных показателей. Диффузионные индексы строят ся на основе различных опросов населения под конкретные эконо мические проблемы. Например, насколько благоприятны создавшиеся экономические условия для решения финансовых проблем, приобретения предметов длитель ного пользования, трудоустройст ва. В результате опросов населе ния или группы экспертов находится процент ответивших по ложительно – %Yesi и процент от ветивших отрицательно – %Noi. Так, индекс настроения потре бителей Мичиганского университе та рассчитывается как: Индекс уверенности потребите лей находится как: Поскольку диффузионные индексы строятся на основе опро сов, то важно понять, каково смысловое содержание величин %Yesi и %Noi. Они основаны на мнениях экспертов (или населе ния), а мнение эксперта – это случайное предпочтениеизслу чайной выборки. С позиций мате матики %Yesi и %Noi – это простые случайные величины, следователь но, поведение таких индексов во времени представляет собой случайную последовательность. К числу диффузионных индексов относятся индекс деловой ак тивности (PMI), индекс деловой активности ФРС Чикаго (PMI FR Chicago) и другие.

Хаос или индекс?

Француз Луи Башелье очень хотел знать, почему колеблются цены акций и бондов на Парижской бирже. Он нашел ответ в броуновском движении и в 1900 г. представил общественности труд под названием “Теория спекуляций”, где дал первое (до Эйнштейна) математическое описание броуновского движения.

a2-1

Рис. 1. Образец простого броуновского движения, результат 10 тысяч бросков монеты

Простейшее броуновское движение можно создать, подбрасывая монету. Пусть x – есть результат подбрасывания монеты. Если монета упадет орлом, к x прибавляется 1. Если монета упадет решкой, от x вычитается 1. Обозначим вход x как x(i), а выход x как x(i+1). Здесь i – представляет но мер броска монеты, проще говоря, меру времени. Тогда динамическая система выглядит следующим об разом [3]: x(i+1)=x(i)+1, если выпадает орел, x(i+1)=x(i)–1, если выпадает решка. На рисунке 1 показан результат 10 тысяч бросков монеты как на глядный образец простого броуновского движения.

Аналогичный график можно получить с помощью генератора случайных чисел. Пусть z1 i и z2 i – случайные числа в интервале от 0 до 1. Динамическая система показывает график простого броуновского движения, аналогичный рисунку 1. Обратите внимание на последнее уравнение – это аналог индекса настроения потребителей Мичиганского университета (UMCSIi), только результаты опроса населения представлены случайными числами. А чем, собственно, могут отличаться результаты опроса на селения от случайных чисел? Ни чем, потому что результаты опроса населения – это случайная выборка из случайных желаний и предпочтений населения.

Так что же всетаки важнее на финансовом рынке – хаос или индекс? Пожалуй, хаос. Потому что индекс – понятие, придуманное для простоты логических рассуждений и, скорее, есть продукт уходящей эпохи экономического анализа. А хаос – явление объективное для финансового рынка.

Отказаться от прогнозов?

Основная логическая цепочка фундаментального анализастроится следующим образом. Каждый индекс, в силу своего экономического содержания, имеет сложную связь с поведением финансового актива. На основе предшествующей истории экономических показателей рынок создает свое мнение об ожидаемых значениях индексов. Словом, делается прогноз ожидаемого значения индекса (как правило, такие прогнозы делаются по опросам экспертов). Наступает время публикации данных по индексам.

Если опублико ванные данные существенно отличаются от прогнозных значений, то следует ожидать интенсивных изменений в котировках финансовых активов. Такая логика имеет полное право на существование. Однако она не является единственной. Обратите внимание – в основе логики фундаментального анализа лежит прогноз ожидаемых значений индексов.

Но известно и другое: оценка любой инвестиционной деятельности делается не по тому, как оправдается тот или иной про Рис. 1. Образец простого броуновского движения, результат 10 тысяч бросков монеты. гноз, а по тому, какой величины будет доход. Можно ли обойтись вообще без прогнозов при работе на финансовых рынках? Оказывается, можно, и тому есть примеры [4].

Для этого нужно всего лишь представить рынок как броуновское движение. Цены на финансовые активы изменяются хаотично. Инвестиционные страте гии на таком рынке должны строиться по принципу извлечения прибыли из хаоса [5]. Почему это оказалось возможным делать сегодня? Экономические индексы как средство анализа финансовых рынков начали применяться во второй половине ХХ века.

В то время еще не было серьезного прорыва в информационных технологиях, не было Интернета, мощности компьютеров тех лет не позволяли обрабатывать огромные потоки информации. Поэтому для оценки экономических процессов применялись обобщенные (или усредненные) показатели.

С началом информационной революции оказалось возможным отойти от примитивного прогноза ожидаемых значений экономических индексов. Современные ком пьютерные мощности позволяют использовать более мощный мате матический аппарат для анализа рынков. А для операций на финан совых рынках стало возможным использовать торговых роботов.

Роботизация спекуляций

Как показывает история, фундаментальный анализ не все гда мог предсказать приближение финансовой катастрофы. Конеч но, нельзя полностью отвергать положительные стороны фунда ментального анализа.

Однако со временные информационные технологии открывают новые возможности прибыльного инвес тирования в финансовые рынки. Вопервых, возросшие вычисли тельные мощности компьютеров позволили использовать сложный математический аппарат, который, в свою очередь, дает возможности отказаться от прогнозов на финансовых рынках.

Ведь до недавнего времени вся логика биржевых спекуляций строилась в надежде на рост/падение стоимости биржево го актива. Сейчас можно получать спекулятивную прибыль и без прогноза на повышение/понижение стоимости актива. Торговым робо там безразлично, какие ожидаются цены на активы, высокие или низ кие. Они работают не по прогнозам, а по заданным алгоритмам, что выгодно отличает торгового робота от биржевого спекулянта. Во-вторых, в периоды экономических кризисов или форсмажорных обстоятельств никакие результаты фундаментального анализа не смогут уберечь капиталыинве стора.

Торговые роботы в такие кризисные моменты показывают положительные результаты и с успехом переигрывают инсайдеров и толпу [4]. В-третьих, в практике бирже вых спекуляций инвесторы иногда сталкиваются с проблемами, в ко торых фундаментальный анализ не может оказать абсолютно ни какой помощи. История многих биржевых бумов показывает, что на пике цен стоимость кредитных ставок возрастает.

Сделки РЕПО в этот момент стоят достаточно дорого, и игра “в короткую” становится малопривлекательной (исключая внутридневные операции). В период биржевого бума наибольшие потери несут те инвесторы, которые покупают активы на пике цен.

На помощь таким инвесторам могут прийти торговые роботы. В этом случае робот дей ствует не по принципу “деньги – биржевой актив – деньги”, а по принципу “биржевой актив – деньги – биржевой актив”. Другими словами, инвестор все гда будет находиться при своем активе, а не при деньгах.

Но с помощью робота он будет дорого продавать актив, а затем дешевле откупать актив обратно, получая, таким образом, спекулятивную прибыль на игре “в короткую” и не оплачивая РЕПО. К моменту, когда стоимость актива достигнет дна, робот заработает прибыль, достаточную для покрытия всех из держек биржевого бума.

В-четвертых, известно, что в краткосрочном периоде (внутри дневные операции с коротким интервалом времени) изменение котировок биржевых активов никак не связано с фундаментальными факторами [6], а всецело определяется случайными желаниями и предпочтениями участников рынка.

Торговые роботы успешно ра ботают на внутридневных колебаниях курсов активов и при этом осуществляют глубокую диверсификацию как по активам, так и по стратегиям. В этом аспекте бирже войпрактики фундаментальный анализ абсолютно беспомощен. Вероятно, эпоха фундаментального анализа идет к закату. Другими словами, фундаментальный анализ финансовых рынков свой социальный заказ выполнил.

Современные информационные техноло гии раскрывают перед инвесторами более широкие возможности использования компьютеров и математического аппарата для создания устойчивых торговых стратегий на финансовом рынке. Логическим за вершением таких стратегий являются торговые роботы, которые мно ократно упрощают работу инвестора и стабилизируют его до ходность в критические периоды финансового рынка.

Юрий Чеботарев