Трейдеры-роботы управляют примерно 1 долларом из каждых 3 долларов. Они вездесущи. Вы, вероятно, владеете несколькими индексными фондами, которые считаются роботизированными или количественными фондами. Они дешевы и обеспечивают доступ к, казалось бы, неудержимому фондовому рынку в последнее время. Но, наконец, пузырь может лопнуть (по крайней мере, для фондов, занимающихся количественными расчетами). Квантовые фонды закрываются по всему миру (например, Columbia Threadneedle, Neuberger Berman). Количественные фонды, следующие за трендом, пережили один из худших оттоков за 13 лет. Так что же представляют собой эти количественные фонды? Почему они возникли? И является ли этот провал сигналом эндемической проблемы с квантами или просто временной перезагрузкой?
Широкая сфера финансов из-за ее доступа к капиталу уже давно является сектором, который склонен осваивать технологические инновации раньше, чем другие отрасли. Поэтому, когда в 20-м веке появились программные технологии и появились алгоритмические программы, было неизбежно, что финансовый сектор первым освоит этот потенциал. Джон Богл, основатель Vanguard, запустил первые в мире индексные фонды в 1970-х годах, развернув программное обеспечение для отслеживания корзин акций и, таким образом, позволив фонду развертывать автоматическое перераспределение в соответствии с любыми изменениями в его базовом эталоне.
Преимущество использования программного обеспечения для автоматизации торговли было значительным, главным образом в плане снижения операционных расходов. Индексным фондам не нужно было платить за человеческие ресурсы, которые в противном случае были бы задействованы для принятия решений об отборе и распределении. Появление индексного фонда стало важным событием в открытии мира управления личными финансами для массового рынка, стоимость которого в противном случае была бы ниже такой услуги.
Перенесемся в наши дни, и автоматизированные (количественные) фонды за последнее десятилетие неуклонно росли, удерживая наибольшую долю объема институциональных торгов на фондовых биржах США.
Дальнейшее развитие технологий привело к появлению в конце 1980-х количественных биржевых фондов (ETF). Эти инструменты использовали программное обеспечение для принятия динамических решений о выборе акций на основе определенных факторов. Например, алгоритм может быть запрограммирован на покупку акции, когда ее рыночное отношение к балансовой стоимости падает ниже 1,0, а затем на продажу той же акции, когда это отношение поднимается выше 1,5. Как показано в этом грубом примере, программное обеспечение было запрограммировано на систематическое принятие инвестиционных решений на основе фундаментального анализа, который в противном случае был бы сделан менеджерами-людьми.
За 30 лет, прошедших с момента создания первого ETF, сложность автоматической торговли достигла все более высоких стадий благодаря быстрым инновациям в области искусственного интеллекта. В контексте алгоритмического программного обеспечения использование искусственного интеллекта означает, что торговые программы могут обучаться и повышать свою эффективность по собственному желанию. Итак, предположим, что программное обеспечение, используемое в нашем примере ETF выше, было развернуто с модулем искусственного интеллекта. Теперь он может постоянно анализировать данные о доходности акций, что позволит ему впоследствии понять, что более прибыльной стратегией будет покупка акций только тогда, когда их рыночное отношение к балансовой стоимости падает ниже 1,25, и продажа их, когда это отношение поднимается до 1,8. Затем программное обеспечение начнет принимать решения на основе этого обучения без необходимости вмешательства человека.
По состоянию на 2019 год ETF и индексные фонды вместе управляют большим количеством акций США, чем управляющие активами, управляемые людьми. При стоимости фондового рынка США в размере 31 триллиона долларов квантовые фонды теперь владеют 35,1% рыночной капитализации по сравнению с 24,3% фондов, управляемых людьми. Это значительный сдвиг, но почему это важно?
Каким образом количественные фонды являются лучшим выбором управляющего активами по сравнению с их аналогами-людьми? Наиболее ощутимым способом является низкая плата за управление, предоставляемая количественными фондами, которую не могут сравниться с активными фондами, управляемыми людьми. Эффективность затрат — одна из причин, по которой мы видим, как Vanguard — изобретатель индексного фонда — поднимается на протяжении десятилетий, чтобы достичь грани того, чтобы стать крупнейшим в мире управляющим активами. Комиссионные имеют важное значение для фондов, потому что со временем они составляют значительное бремя расходов для инвестора, а также потому, что — в контексте измерения эффективности — чем выше комиссионные, тем более высокая производительность должна превышать контрольный показатель, чтобы их оправдать. В частности, хедж-фонды могут обременять инвесторов комиссионными до 20 %, однако за последнее десятилетие они показали низкие результаты.
Еще одно преимущество количественных фондов заключается в их способности делать выводы путем анализа больших объемов данных в режиме реального времени. Это не обязательно будет преимуществом для будущих мероприятий, как отметил известный управляющий фондом Рэй Далио:
«Если кто-то обнаружит то, что открыли вы, это не только обесценится, но и переоценится, что приведет к убыткам. Нет никакой гарантии, что стратегии, которые работали раньше, будут работать снова», — говорит он. Стратегия машинного обучения, которая не использует человеческую логику, «в конце концов обречена на провал, если она не сопровождается глубоким пониманием».
Квантовые фонды также могут принимать инвестиционные решения быстрее, чем менеджеры-люди. Таким образом, они могут размещать заказы быстрее и более эффективно использовать прибыль от небольшой разницы в ценах. Они могут быть гораздо более эффективными в реализации торговых стратегий, чем менеджеры-люди, благодаря своей нейтральной предвзятости и сведенному на нет риску ошибок.
И каковы недостатки количественных фондов? Одним из минусов является то, что с более широким использованием искусственного интеллекта различные количественные фонды неизбежно могут начать принимать одни и те же решения в унисон, что может привести к проблемам заражения финансовых рынков. Одним из ключевых преимуществ управления фондами, управляемого людьми, является способность обнаруживать идиосинкразические характеристики рынка и принимать решения на основе качественных данных. Количественные фонды не могут бездельничать и поэтому могут способствовать повышению волатильности в периоды рыночного стресса.
Систематическая объективность количественной торговли поднимает вопрос о том, как количественные фонды создают отличия друг от друга. Как количественный фонд получает конкурентное преимущество перед конкурентом? Менеджеры-люди зарабатывают свои награды, демонстрируя лучшее понимание основ или благодаря превосходной интуиции. Оба эти фактора разрабатываются годами обучения и объективно подтверждаются итоговой альфой.
Фонды, управляемые искусственным интеллектом, основаны на анализе больших объемов данных в режиме реального времени, а затем на получении информации и последующих инвестиционных решениях. Это вводит новые переменные в критерии ранжирования, например, какой фонд имеет самую быструю вычислительную мощность или петабайты доступа к данным. Кодер-звезда может заменить трейдера-звезду, поскольку фонды получают конкурентное преимущество благодаря превосходному правилу машинного обучения, написанному учеными данных в фоновом режиме.
Стремление алгоритмических фондов высокочастотной торговли (HFT) получить конкурентное преимущество за счет более быстрой торговли привело к тому, что некоторые из них создали свои собственные оптоволоконные или микроволновые сети для подключения к фондовым биржам. Теория заключается в том, что прокладка наиболее совершенной прямой линии кабеля приведет к максимальной скрытой эффективности отправки заказов на биржу, что поставит владельца в более выгодное положение по сравнению с конкурентами, использующими коммунальные услуги.
Всего за пару миллисекунд можно измерить преимущество, полученное от владения частной оптоволоконной сетью. Но эти несколько миллисекунд могут привести к разнице в прибыли на миллионы или миллиарды долларов для HFT-компаний, выполняющих тысячи ордеров в течение торговой сессии. В своей книге Flash Boys , автор Майкл Льюис подробно описал, в какой степени некоторые трейдеры пошли на то, чтобы реализовать предельную прибыль от частной оптоволоконной линии, проложенной между Чикагской и Нью-Йоркской фондовыми биржами. Биржа NASDAQ в Нью-Йорке имеет самое быстрое время исполнения среди основных мировых фондовых бирж, что демонстрирует высокие ставки, предлагаемые для рассудительных трейдеров, стремящихся получить любое преимущество, которое они могут получить, будучи первыми в очереди.
Тем не менее, строительство частных оптоволоконных сетей требует больших затрат. Они требуют значительных первоначальных инвестиций и могут быть затруднены из-за физических препятствий, таких как горы. Однако микроволновые сети служат той же цели, но с преимуществом более высоких скоростей и меньшего количества географических помех из-за их передачи по воздуху. На некоторых рынках высокочастотные операторы уже боролись за обладание наиболее оптимальными микроволновыми сетями.
Некоторые HFT даже пробовали совместное размещение, что означает размещение их торгового программного обеспечения в системах, расположенных внутри фондовых бирж, на которых они торгуют. Это, в некотором смысле, финал битвы за время, чтобы получить заказы на биржу. Многие фондовые биржи в настоящее время предлагают услуги совместного размещения, взимая плату за предоставление трейдерам места для размещения их систем ближе к системе биржи. Но в долгосрочной перспективе законность этих услуг совместного размещения, вероятно, будет оспорена, что поставит этические вопросы так же, как дебаты о сетевом нейтралитете. Фондовые рынки, по своей сути, являются маркет-мейкерами или торговыми площадками, которые объединяют покупателей и продавцов без каких-либо предубеждений. Многоуровневая система льготного доступа разрушает эти отношения, что вызывает беспокойство.
Даже если HFT попытался вооружиться всеми возможными преимуществами, нет гарантии, что он всегда будет работать. Случай с Knight Capital всегда будет служить напоминанием об этом. Knight был одним из первых HFT, появившихся на рынке, но в 2012 году его алгоритмическое программное обеспечение дало сбой, и всего за один час были совершены ошибочные сделки на сумму 7 миллиардов долларов. Исправление этих ошибочных сделок стоило фирме почти полмиллиарда долларов и в конечном итоге привело к ликвидации и закрытию фонда.
Это также подводит нас к проблеме управления личным капиталом. На общественном уровне это может быть наиболее важной областью для рассмотрения, поскольку большая часть инвестиций, которые идут в фонды акций, представляют собой объединенные капитальные вложения отдельных граждан (например, пенсии).
Робо-консультанты — это программные инвестиционные консультанты, которые направляют клиентов на основе алгоритмов. Они постепенно приобретали известность в течение последнего десятилетия. Исключение принятия решений человеком из финансовых рекомендаций несет в себе одновременно и надежду, и опасность. С одной стороны, есть шанс познакомить широкие слои населения с институциональными концепциями финансового планирования и формирования инвестиционного портфеля. Тем не менее, с другой стороны, некоторые из столпов робо-консультирования при принятии решений весьма произвольны (т. е. владеют большим количеством облигаций по мере взросления) и, хотя и могут быть «правильными» в смысле учебника, могут не принимать во внимание индивидуальные обстоятельства инвестора. Использование искусственного интеллекта расширит возможности роботов-консультантов, поскольку они начнут совершенствовать свои решения о распределении на основе собственных знаний.
Является ли это тревожным звоночком для управляющего человеческим капиталом? Изменит ли это существенно способ управления активами в банках и других финансовых учреждениях, предоставляющих услуги по управлению активами? Когда дело доходит до денег и инвестиций, оставить все на программное обеспечение и технологии — это риск, на который, безусловно, пойдут очень немногие. В конце концов, для работы программного обеспечения, даже если оно содержит компоненты ИИ, требуются правила; и эти правила могут быть установлены только людьми. Робо-консультанты могут сделать процесс управления активами быстрее и эффективнее. Тем не менее, возможно, настоящим победителем в этой битве станет учреждение, которому удастся использовать преимущества совместной работы людей и машин.