Во время крушения фондового рынка 6 мая 2010 года кризисом было затронуто более 15 тысяч трейдеров, торговавших фьючерсами. Комиссия по ценным бумагам и биржам разделила их на несколько категорий в зависимости от того, по какой стратегии они действовали и какую роль сыграли. Было много споров о том, что именно произошло в тот злополучный день. Если обвал, как на то указывала комиссия, на самом деле случился из-за единственного триггерного события, то воцарившийся после него на рынке хаос вовсе не был запрограммирован. Не исключено, что причина краха крылась во взаимодействиях разных торговых программ, отреагировавших на ситуацию каждая по-своему.
Особенно разрушительный эффект оказали на рынок некоторые обмены данными во время обвала. В самый разгар кризиса, в 14 часов 45 минут, на торговых площадках ощущалась острая нехватка покупателей фьючерсных контрактов. Из-за этого высокочастотные алгоритмы принялись торговать между собой, успев за 14 секунд перетасовать 27 тысяч фьючерсов. Рынок смог вернуться в нормальное состояние лишь после того, как биржа на несколько секунд заблокировала торги, остановив стремительно падающие цены.
Вместо того чтобы рассматривать беттинг или финансовые рынки как набор жестких экономических правил, логичнее было бы представить их в виде экосистемы. Некоторые трейдеры в ней – хищники, пожирающие слабую жертву. Другие – конкуренты, которые применяют одинаковую стратегию и проигрывают. На финансовые рынки распространяются многие законы экологии и факторы риска. Например, простота вовсе не означает предсказуемость, и, даже если алгоритмы следуют простым правилам, они не всегда действуют простыми способами. На рынке существует множество сетей обмена данными, некоторые из них – крепкие, другие – хрупкие, что доказывает: скопление разных ботов в одном месте не обязательно способствует повышению эффективности системы. Как доказал в своих исследованиях Мей, усложняя экосистему, мы не всегда укрепляем ее.
К сожалению, пространство, где люди ищут выгодные стратегии, не может не усложняться. И в беттинге, и в бизнесе хорошая идея тем ценнее, чем меньше людей о ней знает. Когда сулящая выгоду ситуация оказывается очевидна всем вокруг, рынок становится более эффективным и потенциальная прибыль пропадает. Таким образом, по мере того как существующие концепции становятся непродуктивными, стратегии должны эволюционировать.
Дойн Фармер отметил, что процесс эволюции можно разделить на несколько стадий. Чтобы разработать хорошую стратегию, сначала нужно предугадать возникновение потенциально выгодной ситуации. Затем надо накопить достаточно данных, чтобы проверить, работает ли стратегия. Как игрокам, нуждающимся в самых разнообразных сведениях, чтобы оценить лошадь или спортивную команду, трейдерам тоже нужна информация, чтобы убедиться: преимущество, которое дает их стратегия, – не случайная аномалия. В Prediction Company этот процесс был полностью автоматизирован. Фармер называл свои торговые стратегии «эволюционирующими автоматами» – процесс принятия решения у них мутировал по мере того, как компьютеры приобретали новый опыт.
Срок годности торговой стратегии зависит от того, насколько легко она эволюционирует. Фармер считал, что рынку нужны годы, чтобы приспособиться к стратегии и стать эффективным, а значит, сделать эту стратегию бесполезной. И конечно, чем больше неэффективность рынка, тем легче ее заметить и использовать в своих интересах. Поскольку вначале компьютерные стратегии, как правило, чрезвычайно прибыльны, у них часто появляются «клоны». Следовательно, торговые алгоритмы вынуждены развиваться быстрее других типов стратегий. Как выразился Фармер, «это бесконечная погоня за конкурентным преимуществом».
В последние годы появляется все больше и больше компьютерных алгоритмов, предназначенных для финансовых рынков и бирж ставок. Это новейший пример связи между двумя индустриями, имеющими долгую историю обмена идеями – от теории вероятности до арбитражных сделок. Однако именно сегодня граница между финансами и азартными играми стала прозрачна как никогда.
Некоторые беттинговые сайты предлагают своим клиентам ставить на события финансовых рынков. Как и остальные виды онлайн-беттинга, такого рода трансакции принадлежат к категории азартных игр и, следовательно, не облагаются налогами во многих европейских странах (по крайней мере, не облагается клиент; букмекеру все же приходится платить). Одним из самых популярных видов финансовых ставок является спред-беттинг, или ставка на изменение курса финансовых инструментов. В 2013 году такие ставки сделали сотни тысяч людей по всей Великобритании.
И ставка, и выигрыш традиционно являются в азартных играх фиксированными суммами. Вы можете поставить на выигрыш определенной команды или на повышение курса акций. Если результат совпадет с вашим прогнозом – выигрыш ваш, если нет – вы теряете свою ставку. Спред-беттинг немного отличается от традиционной ставки. Ваш доход зависит не только от результата, но и от его точности. Допустим, в данный момент акция торгуется по 50 долларов, и вы полагаете, что на следующей неделе ее стоимость возрастет. Спред-беттинговая компания может предложить вам доллар за каждый пункт увеличения стоимости акции выше 51 доллара (разница между текущей и предлагаемой ценой называется спредом – на нем букмекер и зарабатывает деньги). За каждый доллар, на который цена будет подниматься над отметкой «51», вы будете получать доллар, а за каждый доллар ниже этой отметки – терять доллар. В плане выигрыша спред-беттинг не сильно отличается от обычной покупки акций и перепродажи их неделю спустя. Доходы и потери при таких ставках приблизительно одинаковы.
Но между ними есть одно существенное различие: если вы совершили удачную сделку на бирже в Великобритании, вы должны заплатить государственную пошлину и налог на прирост капитала. А если вы делаете спред-ставку, платить ничего не надо. В других странах дело обстоит иначе. Например, в Австралии доход от спред-беттинга классифицируется как прибыль и, следовательно, подлежит налогообложению.
Регулирование трансакций – серьезный вопрос и для финансовой индустрии, и для индустрии азартных игр. Когда речь идет о сложной торговой экосистеме, не всегда до конца понятно, к каким последствиям может привести регулирование. В 2006 году Федеральный резерв США и Национальная академия наук организовали встречу финансистов и ученых для обсуждения системных рисков в финансовой сфере. Целью дискуссии была стабильность финансовой системы как некоего целого, а не как суммы отдельных составляющих.
Во время встречи Винсент Рейнхард, экономист Федерального резерва, указал, что одно действие может иметь множество потенциальных последствий и главный вопрос состоит в том, какое из этих последствий воплотится в реальности. Это зависит не только от действий регулирующих инстанций, но и от того, насколько слаженно они действуют и как реагирует на новости рынок. И вот здесь подходы, позаимствованные экономистами из естественных наук, могут подвести. Естественные науки изучают взаимодействия, основанные на строгих законах, и с человеческим фактором, как правило, дела не имеют. «Вероятность столетнего шторма
[2] не станет выше оттого, что люди станут его ожидать», – отметил Рейнхард.
