Роботы-советники и алгоритмическая торговля: суть, возможности и ограничения
Роботы-советники и алгоритмическая торговля представляют собой класс инструментов, которые появились с целью упростить инвестирование и ускорить сделки.
Роботы-советники (или робоэдвайзеры) — это программы, которые, по сути, заменяют собой финансового консультанта. На основе базовых алгоритмов они распределяют средства инвестора между активами, ориентируясь на его предпочтения и толерантность к рискам. Это удобно, просто, относительно безопасно, и позволяет минимизировать человеческое участие в инвестиционном процессе — казалось бы, чего еще желать?
Тем не менее по своей сути этот инструмент довольно прост и всего лишь выполняет базовые задачи по распределению активов. Это простая математика, а не высокотехнологичный трейдинг. Основная цель роботов-советников — предоставить более-менее стабильный результат в долгосрочной перспективе и с рисками не сильно лучше, чем инвестирование в отраслевые или страновые индексы или ETF"ы. Ожидать от них значительной прибыли, особенно в нестабильные рыночные периоды, не стоит.
Алгоритмическая торговля, или «алготрейдинг», — уже более сложная история. Это множество довольно разнообразных подходов, выполняющих разные задачи и построенных на разных принципах. Они могут работать на высоких скоростях, анализируя данные и самостоятельно выстраивая модели поведения рынка, а могут просто исполнять заскриптованную торговую стратегию. Их цели также могут различаться: от заработка денег, что интересно прежде всего спекулянтам, до выполнения чисто сервисных функций для маркетмейкеров, брокеров или индексных фондов.
Некоторые алгоритмы могут работать с огромным массивом информации, находя десятки тысяч статистически выгодных сделок за миллисекунды, а другие ограничиваются всего несколькими сделками в неделю.
Однако, как бы продвинута ни была технология, всегда остается вопрос: стоит ли на 100% доверять машине?
Ответ — разумеется нет, хотя и здесь тоже есть свои нюансы. Алгоритм опирается только на отслеживаемые данные и исторические показатели, на заложенную в него модель, не учитывая при этом события, которые не предполагались при его создании. Например, неожиданные новости или нестандартные рыночные события.
Алготрейдинг может быть выгоден, но и рискован, так как эффективность системы зависит от качества алгоритма и текущего состояния рынка, которое может измениться в любой момент. Гарантий дохода здесь нет, но, если говорить прямо, их нет нигде, за пределами разве что рынка инструментов с фиксированной доходностью от сверхнадежных заемщиков.
Особенно инвесторам стоит быть осторожнее при использовании алгоритмов и моделей, про которые они не знают, как они работают. Иногда это вопрос коммерческой защиты, когда разработчики не рассказывают клиентам, как именно работают алгоритмы. А иногда, например, когда торговая стратегия порождается нейросетевым ИИ, это и вовсе «черный ящик». И про то, на каких принципах торгует робот, не знает никто, включая и его создателей. Внутренние механизмы таких моделей остаются скрытыми от пользователя, и без их понимания предсказать, как алгоритм поведет себя в нестандартных условиях, вряд ли возможно. Это затрудняет оценку рисков и регулярно приводит к непредвиденным потерям.
Человеческий фактор: почему он важен
Исходя из вышесказанного, более-менее понятно, почему технологии в трейдинге еще не вытеснили людей. Человеческая интуиция, опыт, то, что называется «насмотренностью», и умение принимать нестандартные решения зачастую играют ключевую роль в биржевой торговле. Даже самые продвинутые алгоритмы не могут предсказать слом заложенной в них модели — неожиданные новости или изменения на рынке. Они не обладают подобной гибкостью мышления. Во всяком случае, пока.
Человеческий фактор важен, потому что люди могут интерпретировать даже порой противоречивые данные и рыночные факторы и менять мышление в ответ на них. Как минимум, в голове у трейдера-человека может дернуть рубильник «остановись», в то время как робот просто продолжит следовать программе.
Совмещение автоматизации и человеческого анализа — это, пожалуй, оптимальный подход для современных рынков. Роботы, несмотря на свои ограничения, далеко не бесполезны. Они могут брать на себя рутинные задачи, анализировать большие объемы информации, выдавать нужные данные в удобоваримой форме для принятия решений и автоматизировать реализацию стратегий. Но создание стратегий, их верификация и главное решение о воплощении того или иного подхода должны оставаться в руках инвестора-человека.
Дальнейшие перспективы
Что касается взглядов в будущее, то с уверенностью можно сказать лишь то, что технологии продолжат развиваться. И хотя на сегодняшний день, используя и робоэдвайзеры, и алготрейдинг, нужно понимать их ограничения, роль алгоритмических и основанных на ИИ подходов, безусловно, вырастет.
У роботов-консультантов есть перспективы среди тех, кто ищет простоту и надежность, так как они являются инструментом без высокого риска. По разным оценкам, общий объем активов под управлением робоконсультантов в настоящий момент составляет порядка 1,8 трлн долларов и вырастет примерно в полтора раза к 2029 году.
Объем рынка алгоритмической торговли оценить сложнее, потому как само это понятие, как я уже отмечал выше, собирает множество весьма разнообразных подходов. Если в качестве алготорговли учитывать и биржевых маркетмейкеров, то чуть ли не в 80% всех сделок в мире хотя бы одна из сторон является компьютерным алгоритмом.
Если же рассматривать алготрейдинг более узко, как реализацию активных спекулятивных стратегий, то оценки данного рынка колеблются в разных источниках от пары миллиардов долларов до 2−3-х десятков миллиардов, и к концу 2020-х годов прогнозируется рост минимум в два раза.
Важным драйвером возобновления немного угасшего интереса к алготрейдингу, на мой взгляд, является текущий всплеск популярности систем искусственного интеллекта (ИИ). Сейчас снова активно обсуждают реализацию более сложных и адаптивных торговых стратегий, самостоятельно и почти без участия человека анализирующих рынок и строящих его модели, и которые, возможно, смогут обеспечить большую прибыль для инвесторов.
Отдельным направлением в использовании ИИ в алготрейдинге является построение краткосрочных моделей, пытающихся предсказывать микроструктуру рынка для короткого и сверхкороткого прогнозирования его поведения. Эти системы работают в диапазоне от миллисекунд до нескольких минут. Потенциально, они могут оказаться эффективной альтернативой традиционным стратегиям высокочастотной торговли (HFT), ориентированным на использование прежде всего самых совершенных аппаратных, а не алгоритмических решений.
И в заключение, хочу отметить, что хайп последнего времени, вызванный ИИ, построенным на больших языковых моделях, порождает ожидание появления алгоритмического, теперь уже «ИИ-Грааля». Увы, пока эти ожидания или преувеличены, или преждевременны.
Да, чем ближе мы будем к созданию Сильного ИИ (AGI), тем вероятнее проникновение все более эффективных ИИ-решений в среду алгоритмической торговли. Но, во-первых, это будут, скорее всего, не модные нынче LLM, хотя и они полезны в некоторых аспектах (прежде всего, таких как первичная аналитика больших объемов данных). И, во-вторых, это случится не сегодня и не завтра. А вот послезавтра? Кто знает…
В любом случае важно помнить, что это все остается в перспективе. Пока что нет такой технологии, которая могла бы заменить профессиональных трейдеров. Роботы могут быть ценными помощниками, но полностью полагаться на них — весьма рискованный выбор. Сегодняшним инвесторам необходимо не только изучать новые технологии, но и уметь сочетать их с традиционными подходами.