Ознакомительная версия. Доступно 15 страниц из 71
Это был не первый раз, когда фондовый индекс принял вид острого сталактита, резко оторвавшегося от нормы. Одно из самых крупных рыночных потрясений случилось 10 мая 2010 года. Еще утром, когда на американской бирже открылись торги, на горизонте виднелось несколько тревожных облачков, которые потенциально могли бы угрожать стабильности рынка: например, приближающиеся выборы в Великобритании и финансовые трудности в Греции. Однако никто не мог предположить, какая буря разразится к полудню.
С утра индекс Доу-Джонса немного просел, но в 14 часов 32 минуты он падал уже стремительно. В 14 часов 42 минуты он потерял четыре пункта, а через пять минут снизился еще на пять. За неполных 20 минут рынок потерял 900 миллиардов. Тут включился один из защитных биржевых механизмов, который на несколько секунд приостановил торги. Это позволило ценам стабилизироваться, и индекс стал медленно возвращаться к первоначальному уровню, но даже после этого продолжал оставаться нестабильным. Что же случилось?
Серьезные спады на рынке часто являются следствием одного события-триггера. В 2013 году это был фальшивый твит о взрыве в Белом доме. Тогда боты, сканировавшие новостные ленты и старавшиеся использовать информацию раньше конкурентов, мгновенно отреагировали на новость. История имела любопытное продолжение годом позже, когда агентство Associated Press доверило компьютеру писать новостные сообщения о прибылях компаний. Алгоритм считывал отчеты фирм и резюмировал их положение на рынке в небольшом тексте, выдержанном в традиционном стиле Associated Press. Это нововведение свидетельствует о том, что в финансовых процессах человеку отводится все меньше и меньше места. В редакции компьютер превращает отчеты о прибылях в новостные сообщения, а его коллеги-боты на бирже принимают на их основе решения о купле-продаже.
Однако в 2010 году мгновенный обвал индекса Доу-Джонса был вызван триггером иного плана – не новостью, а торговой сделкой. В 14 часов 32 минуты некий паевой инвестиционный фонд использовал автоматическую программу для продажи 75 тысяч фьючерсных контрактов. Вместо того чтобы распределить ордера во времени в виде серии небольших «айсбергов», программа в одночасье вывалила на рынок весь объем торгуемых деривативов. В последний раз, когда фонд совершал настолько крупную сделку, на продажу всего объема контрактов ушло пять часов. В данном случае вся трансакция заняла не более 20 минут.
Безусловно, это был большой заказ, но он был всего один и сделан был одной-единственной компанией. При этом анализирующие твиттер боты являются узкоспециализированными приложениями, а большинству банков и хедж-фондов такая манера действий не свойственна. Тем не менее реакция ботов на сделку привела к резкому скачку, который буквально смел с рынка миллиарды долларов. Каким образом одно событие могло повлиять на другое и вызвать на рынке такой переполох?
Чтобы разобраться, обратимся к наблюдению, сделанному экономистом Джоном Мейнардом Кейнсом в 1936 году. В 1930-х годах британские газеты часто организовывали на своих страницах конкурсы красоты – публиковали фотографии девушек и предлагали читателям выбрать шесть самых привлекательных. Кейнс отметил, что хитрые читатели не просто выбирали девушку, которая им нравилась, а старались угадать ту, что понравится другим голосующим. Самые искушенные даже пытались вычислить абсолютную победительницу.
Согласно Кейнсу, рынок акций часто ведет себя схожим образом. Спекулируя акциями, инвесторы, по сути, пытаются предугадать, что сделают другие участники рынка. Цены на бумаги той или иной компании могут идти вверх вовсе не потому, что компания и вправду надежна, а потому, что таковой ее считают остальные инвесторы. Стремление узнать, о чем думают другие, порождает всевозможные домыслы. Более того, современные рынки все дальше уходят от взвешенного и аккуратного прогнозирования, ведь информация поступает быстро и требует столь же быстрой реакции. В этом случае компьютерный алгоритм может стать причиной больших неприятностей.
Ботов часто считают таинственными, сложно устроенными сущностями. Собственно, прилагательное «сложный» – самый часто употребляемый эпитет у журналистов, пишущих о трейдинговых алгоритмах (и вообще о любых компьютерных алгоритмах). Но в скоростной торговле все наоборот: хочешь успеть – будь проще. Чем больше инструкций придется выполнять в процессе купли-продажи ценных бумаг, тем дольше будет длиться процесс. Создатели алгоритмов не загружают ботов никакими нюансами и тонкостями и ограничивают их стратегические способности несколькими строками компьютерного кода. Дойн Фармер предупреждает, что интеллектуальный потенциал такого устройства оставляет желать лучшего: «В пределах десяти строк кода думать не о чем. Даже насекомое обладает бо́льшим интеллектом».
Когда трейдеры реагируют на заметное событие – будь то публикация в Твиттере или большой заказ на продажу, – это привлекает внимание высокоскоростных алгоритмов, отслеживающих активность рынка. Если все продают акции, боты делают то же. При резком падении цен программы так же начинают подражать друг другу и тянут цены еще дальше вниз. Рынок превращается в стремительный конкурс красоты, где никто не хочет выбрать неправильную девушку. И скорость игры может создать немалые проблемы. Как понять, кто начал первым, если алгоритмы действуют молниеносно? «У вас нет времени на размышления, – говорит Фармер, – и это создает опасность чрезмерной реакции и стадного эффекта».
Трейдеры сообщают, что небольшие резкие обвалы на рынке случаются часто. Они не настолько серьезны, чтобы мелькать в заголовках газет, но все же достаточно заметны: то курс акций упадет буквально за долю секунды, то трейдинговая активность вдруг увеличится в сотни раз. И таких событий может быть несколько за один день. Когда ученые из Университета Майами изучали данные рынка акций в период с 2006 по 2011 год, то обнаружили сотни «чрезвычайно быстрых экстремальных событий», когда рынок стремительно падал или поднимался и затем возвращался в нормальное состояние менее чем за секунду. Нейл Джонсон, руководитель исследования, уверен, что ни в одной из традиционных финансовых теорий такие события не описаны даже приблизительно: «Люди не могут принимать участие в торгах в реальном времени, и теперь ситуацию контролируют супербыстрые роботы».
Говоря о теории хаоса, люди чаще всего думают о ее физическом аспекте. Они могут знать о работах Эдварда Лоренца и его «эффекте бабочки», описывавшем непредсказуемость погоды и возникновение торнадо в результате взмаха крыльев насекомого. Кто-то вспоминает эвдемонистов, рулетку и траекторию бильярдного шара, чувствительную к начальным условиям. Однако теория хаоса не ограничивается математикой и физикой. И пока эвдемонисты готовились к реализации своей рулеточной стратегии в Лас-Вегасе, на другом конце Соединенных Штатов эколог Роберт Мей разрабатывал теорию, которой суждено было в корне изменить наше представление о биологических системах.
Принстонский университет ничем не напоминает сверкающие небоскребы Лас-Вегаса. Кампус – настоящий лабиринт из неоготических зданий и тенистых дворов. В зарослях плюща носятся белки, на нью-джерсийском ветру развеваются форменные черно-оранжевые шарфы студентов. Если присмотреться, здесь повсюду отыщутся следы пребывания знаменитых обитателей Принстона. Эйнштейн-драйв огибает Институт перспективных исследований, невдалеке находится «перекресток фон Неймана», названный в честь автомобильных аварий, в которые не раз попадал ученый. История гласит, что один из дорожных инцидентов фон Нейман объяснил особенно оригинально: «Я ехал по дороге, а деревья организованно двигались по правую сторону со скоростью шестьдесят миль в час. Внезапно одно из них стало на моем пути».
Ознакомительная версия. Доступно 15 страниц из 71
