Прогноз. Как, наблюдая за погодой, научиться предсказывать экономические кризисы: читать книгу онлайн полностью и бесплатно

С этой точки зрения, объяснение Кокрейна выглядит подобно объяснению катастрофы «Гинденбурга» возникновением электростатической искры без учета присутствия водорода. Конечно, внезапные изменения инвестиционных ожиданий могут иметь значение. Они могут стать причиной падения даже благополучного банка. Но Lehman Brothers в сентябре 2008 года уже нельзя было считать финансово здоровым учреждением. Банк довел размер используемого кредитного рычага с 24:1 в 2003 году до 31:1 в 2007 году. Это означало, что Lehman неминуемо становился банкротом в том случае, если стоимость его активов снижалась всего лишь на 3–4 %. За июль 2008 года акции Lehman потеряли 73 % своей стоимости.

Что еще хуже, Lehman через производные инструменты оказался тесно связан практически с каждым участником финансового рынка. Около 8000 различных фирм вложили миллиарды долларов в производные инструменты, связанные с Lehman. Даже спустя три года после краха Lehman Brothers Holdings все еще продолжала вести переговоры по заключенным ранее сделкам с производными инструментами с более чем десятком крупнейших контрагентов. На веб-сайте Lehman Brothers International (Europe) представлена информация о том, что конкурсные управляющие выявили более 6000 контрагентов, которым Lehman все еще должен деньги.

Поэтому, на мой взгляд, более разумным следует считать, что крах Lehman представлял собой довольно предсказуемое событие, вызванное влиянием положительной обратной связи и высокой степенью взаимозависимости в сети, объединяющей Lehman и другие финансовые учреждения. Безусловно, бегство вкладчиков можно считать возникновением искры, но она возникла не на пустом месте, а в условиях, когда воздух уже был наполнен взрывоопасным водородом.

Эти простые модели также помогают объяснить, почему мы практически всегда оказываемся застигнутыми врасплох финансовыми и экономическими кризисами. Существует психологический эффект – убежденность в том, что «на этот раз все будет по-другому», – из-за которого подобные катастрофы кажутся немыслимыми для очень многих людей, пока они не случаются. Но есть и более глубинная причина: такие события не вписываются в стандарты наших традиционных способов мышления. Истинная причина выглядит как коллективное продвижение к невидимой пропасти. Я не сомневаюсь, что многие экономисты и банкиры действительно полагали, что мир, который они создали, являлся более эффективным и более стабильным, чем когда-либо прежде. Но их модели – и соответствующий им образ мышления – имели существенные недостатки.

Остерегайтесь границы эффективности

Я не сделаю открытия, если скажу, что, забравшись слишком далеко, можно столкнуться с проблемами; эта мысль стара, как древняя легенда об отправившемся к Солнцу Икаре. Впрочем, экономические теоретики, опьяненные своим видением теорий благосостояния и совершенной эффективности рынка, часто забывают заложенный в этой легенде урок.

В теории инвестиций не так давно появилась концепция, предложенная экономистом Гарри Марковицем и получившая название «граница эффективности». В основе этой концепции лежит давно известный принцип распределения яиц по разным корзинам. В несколько более изысканной форме Марковиц утверждает, что тщательный выбор активов для инвестиционного портфеля позволяет снизить степень суммарного риска портфеля для любого заданного уровня ожидаемой доходности. Вы можете вложить свои деньги в акции десяти различных пивоваренных компаний, но такой набор активов будет подвержен более сильным случайным колебаниям, чем портфель, составленный из акций трех пивоваренных, двух фармацевтических компаний, плюс акции Google, Apple, General Motors, Nike и Toys «R» Us. Случайные изменения в экономике должны, в общем случае, по-разному влиять на эти акции, что снижает общую подверженность инвестиционного портфеля рыночным шокам.

С учетом наличия возможности приобретения тысяч различных акций существует математически обусловленная граница эффективности для создания инвестиционных портфелей, оптимизированных под любые желаемые уровни доходности и принимаемого риска.

Концепция границы эффективности очень хорошо вписывается в стандартное экономическое представление о нерегулируемом рынке как о машине, которая, естественно, становится более эффективной с добавлением нескольких производных инструментов, повышением доступности кредитных средств, а также при наличии возможности осуществления любой торговой сделки в любом месте и в любое время. Как я уже утверждал в этой главе, такое представление носит скорее рекламный, нежели научный характер. Существует очень мало доказательств того, что эффективность может быть достигнута без негативных побочных эффектов, возникающих независимо от способа достижения цели. Две представленные мной здесь модели явно показывают, что высокий уровень левериджа, связанный с легкодоступностью кредитных средств, и наличие широкого выбора производных инструментов могут, действуя через очень простые механизмы, сделать рынки не более, а напротив, менее стабильными. Совершенно эффективные рынки становятся и совершенно нестабильными рынками.

Как заметил десять лет назад экономист Роберт Нельсон[188], своим повсеместным признанием экономика, основанная на концепции равновесия, обязана очень влиятельной книге Пола Самуэльсона «Economics», которая была базовым учебником экономики для нескольких поколений студентов. Они безоговорочно впитали в свои умы все то, что декларировалось в этой книге:

К сожалению, данное заключение не получило настолько широкого распространения, как оно того заслуживает.

Чтобы быть правильно понятым, хочу отметить, что я не имею в виду, как может показаться, что любое представление, вытекающее из экономики равновесия, является ложным или что неравновесные модели позволяют получить точные ответы на все экономические вопросы. В начале 1970-х годов экономист Джеймс Тобин предположил, что небольшой налог на финансовые операции – первоначально речь шла только об операциях на валютном рынке – позволит удержать трейдеров от лишних спекуляций и тем самым повысить стабильность рынка. Спекулянты, как правило, ориентируются на очень краткосрочную перспективу и совершают большое количество сделок. Соответственно, с введением такого налога им придется платить больше, чем долгосрочным инвесторам. Это послужило бы сдерживающим фактором для рыночных спекуляций. Данная идея обсуждается экономистами с момента ее появления без какого-либо конкретного результата; споры вспыхивают с новой силой после каждого рыночного кризиса.

Чтобы оценить данную идею с точки зрения неравновесной теории, немецкий экономист Фрэнк Вестерхофф недавно провел ряд экспериментов[189] с использованием правдоподобных рыночных моделей. Полученные им результаты показывают, насколько сложно получить однозначные ответы на вопросы такого рода. При низкой налоговой ставке – менее 0,1 % – налог работает очень хорошо, снижая волатильность рынка и способствуя приближению цен к своим реалистичным, фундаментально оправданным значениям. Однако при увеличении ставки налога до 0,3 % ценовое несоответствие вновь начинает расти, и к тому же это сопровождается некоторыми странными неожиданными эффектами. Слишком высокий налог может заставить инвесторов, даже опирающихся на фундаментальные принципы торговли, покинуть рынок. А это, в свою очередь, приведет к отклонению рыночных цен от своих справедливых значений и к возникновению фондовых «пузырей», которые привлекают спекулянтов, получающих в таких условиях хорошую выгоду, даже несмотря на наличие высокого налога на транзакции. Анализируя процессы с использованием модели с двумя рынками, когда только на одном из них применялся налог с операций, Вестерхофф обнаружил, что рынок, на котором взимался налог, отличался большей стабильностью, в то время как на не облагаемом налогом рынке происходили дикие колебания цен в связи с притоком туда большого количества спекулянтов, мигрировавших с первого рынка. Применение единой ставки налога на обоих рынках приводило к снижению уровня волатильности в обоих случаях.

Таким образом, на вопрос о том, следует ли вводить налог на биржевые операции, нет однозначного ответа. Но, по крайней мере, модели, учитывающие неравновесные процессы, позволяют провести полноценное исследование данной идеи на научной основе, в том числе изучить различные аспекты ее влияния на рынки без каких-либо предубеждений.

Конечно, важно помнить, что уроки, вытекающие из всех представленных в этой главе моделей, невозможно было бы получить без применения современной компьютерной техники. Великие философы и теоретики во все времена играли в увлекательные игры, цель которых состояла в выявлении причинно-следственных связей – «что, если». Однако их возможности определить с высокой степенью достоверности, что может произойти в результате вплетения предположений А, В и С в замысловатую сеть обратных связей, были существенно ограничены. Теперь такие возможности появились. И стоит отметить, что компьютерные вычисления меняют и рынки, и науку о рынках быстрее, чем может вообразить любой отдельно взятый человеческий мозг.

Глава 8

Трейдинг со скоростью света

Майк Маккарти стал жертвой «молниеносного падения». Среди бела дня он потерял по крайней мере 15 тыс. долл. И нет никакого способа, с помощью которого он мог бы вернуть себе эти деньги.

За последние несколько лет на долю Маккарти выпали суровые испытания. В 2006 году он покинул финансовое подразделение оказавшейся в бедственном положении корпорации General Motors, где проработал 23 года, и перешел в процветающую ипотечную фирму Countrywide Financial, через которую проходило оформление примерно 20 % всех ипотечных кредитов в США. К сожалению, Маккарти не знал, что Countrywide доживает последние дни и вскоре будет похоронена под завалами рухнувшего рынка низкокачественных ипотечных ценных бумаг; банкротство наступило менее чем через год после его прихода. В 49 лет Маккарти оказался безработным.

В 2009 году скоропостижно скончалась его мать. Она оставила сыну наследство, включавшее в том числе портфель акций, и Маккарти некоторое время удавалось сводить концы с концами и содержать свою семью за счет дохода от процентов и дивидендов. В мае 2010 года, будучи уверенным в том, что рынкам грозит обвал, Маккарти решил продать свои инвестиционные активы. Во второй половине дня 6 мая он позвонил своему брокеру в Smith Barney и сказал, как он позже вспоминал: «Меня беспокоит ситуация на рынке, и я хотел бы продать принадлежащие мне акции компаний P&G и DirecTV. А затем избавиться и от бумаг других десяти компаний».

Данное решение было принято в самый неподходящий момент – слишком поздно и слишком рано одновременно. Брокер Маккарти нажал кнопку, отправляя на продажу акции Procter & Gamble примерно в 14:46, то есть примерно через минуту после того, как «молниеносное падение» началось, и за минуту до того, как оно закончилось, и акциям удалось вернуться к нормальной жизни, восстановив большую часть потерянного. Но в тот момент активы Маккарти были проданы по цене 39,37 долл. за акцию, то есть по самой низкой для бумаг P&G цене за последние примерно семь лет. И это при том что как за несколько минут до, так и через несколько минут после этой сделки акции P&G торговались на уровне 60–63 долл. Для Маккарти разница в стоимости проданного пакета составила более 15 тыс. долл.

«Потерянной суммы мне хватило бы на 6–8 ежемесячных выплат по ипотечному кредиту, – сказал позже Маккарти. – Я вижу, что акции P&G сейчас торгуются на уровне 62 долларов. Я даже не могу поверить в то, что произошло; я как будто нахожусь в сумеречной зоне»[190].

В 1926 году английский физик Льюис Фрай Ричардсон, пионер в области прогнозирования погоды, опубликовал статью, в которой он задал необычный вопрос: «Обладает ли ветер скоростью?» Очевидного ответа на этот, казалось бы, глупый вопрос, пояснил он, нет. Конечно, вы можете видеть в небе облака, перемещающиеся примерно со скоростью 20 миль в час, но это наблюдение дает лишь очень грубую усредненную оценку для огромной воздушной массы. Попробуйте получить более точные данные о скорости движения воздуха, и вскоре вы поймете, насколько трудно это сделать. Ветра вызывают закручивающиеся, как сигаретный дым, вихри, которые разбиваются на более мелкие завихрения. Присмотритесь внимательнее, и вы заметите, что скорость и направление движения воздуха от точки к точке хаотично изменяются в очень широких пределах. Для ветра, на самом деле, не существует банального понимания скорости.

Маккарти на собственном опыте узнал, что примерно то же самое происходит и на рынках. Акции компании Procter & Gamble могут стоить 62 долл., но мгновенный порыв финансового ветра может отбросить их на отметку 37 долл., прежде чем вы сможете их продать. Это реальность современных рынков, управляемых алгоритмами, торгующими со скоростью света.

Нью-Йоркская компания Inforeach занимается продажами алгоритмической торговой платформы под названием HiFreq, которая позволяет осуществлять более 20 тыс. сделок в секунду с одного компьютера, подключенного к интернету. Это лишь одна из сотен компаний, обеспечивающих переход к биржевой торговле с «нулевой задержкой» – идеальный режим, при котором интервал времени между нажатием на кнопку и совершением сделки равен нулю. Самые быстрые сделки теперь совершаются за время, необходимое для того, чтобы луч света преодолел расстояние, равное длине футбольного поля, или около того; это одна миллионная доля секунды. Это настолько быстро, что принципы теории относительности Эйнштейна теперь определяют и законы финансов. Чтобы сократить на пять миллисекунд время прохождения сигнала при организации связи между трейдерами США и Великобритании, компания Hibernia Atlantic ведет прокладку трансатлантического волоконно-оптического кабеля[191] по новому маршруту, который на 500 км короче, чем те, что использовались ранее.

Поскольку никаких признаков какого-либо замедления этой гонки технологических вооружений пока не наблюдается, можно предположить, что скоро мы придем к тому, что время исполнения сделок будет измеряться в наносекундах и фактор скорости станет решающим для определения того, чей компьютер успеет совершить наиболее выгодную сделку. Экзотические острова, расположенные в Тихом океане, в скором времени могут стать центрами биржевой торговли, идеально подходящими для «релятивистского арбитража» – специальный термин, созданный для описания фондовых преимуществ, которыми, благодаря своему расположению, обладают некоторые фирмы с точки зрения теории относительности Эйнштейна. Если вы стремитесь зарабатывать деньги на небольших различиях в ценах акций на биржах в Японии и Лос-Анджелесе, то, согласно теории относительности, для получения наилучшего результата вы должны вести свою торговлю из точки, расположенной ровно на полпути между этими биржами. Эта точка располагается где-то на платформе посреди Тихого океана, и именно в этом случае вы сможете получать ценовые сигналы с обеих площадок раньше, чем кто-либо другой[192].

В биржевой торговле нет ничего важнее скорости и интеллекта, что находит свое прямое воплощение в обладании вычислительными мощностями. Но в то самое время, когда скорость совершения сделок стремительно приближается к скорости света, вы можете спросить себя, а действительно ли эта идея хорошая?

В июле 2009 года биржевой эксперт Пол Уилмотт опубликовал в New York Times публицистическую статью, в которой задавался вопросом, не таит ли в себе алгоритмическая торговля некоторые опасности. «К и без того опасному в своем влиянии и подозрительному с точки зрения морали финансовому минному полю, – заметил Уилмотт, – мы добавляем еще и вычислительные мощности»[193].Обращаясь к истокам фондовых рынков, он спрашивал, действительно ли вся эта сверхбыстрая торговля является благом. В частности, Уилмотт был обеспокоен тем, что положительные обратные связи, существующие между торговыми алгоритмами, могут преподнести опасные сюрпризы. Например, в 2003 году, когда по сегодняшним меркам биржевая торговля велась гораздо медленнее, американская трейдинговая фирма обанкротилась всего за 16 секунд, когда кто-то из ее сотрудников запустил ошибочный торговый алгоритм[194].Компании потребовался почти час на то, чтобы понять, что она обанкротилась. Не может ли случиться так, что нечто подобное произойдет с крупным инвестиционным банком, биржей или даже с национальной финансовой системой?

Для высокочастотных трейдеров и для многих экономистов проблемы, поднятые Уилмоттом, кажутся смешными – сродни бытовавшим в XIX веке опасениям, что из-за обилия гужевого транспорта дороги рано или поздно утонут в лошадином навозе. В конце концов, с точки зрения теории равновесия трейдинг не может принести вред, а быстрый трейдинг должен помочь рынкам быстрее приходить в эффективное состояние. Если трейдинг поставляет на рынок информацию, значит, он делает цены более точными. Устранение любых препятствий для торговли, в том числе временных задержек исполнения биржевых приказов, следует рассматривать исключительно как благо для рынка. Увеличение частоты и скорости сделок лишь смазывает шестерни рынка, заставляя их вращаться активнее. Так что может быть лучше?

Уилмотт озвучил свое предостережение о том, что высокочастотная торговля «может служить дестабилизирующим фактором для рынка», чуть более чем за год до «молниеносного падения». Но что мы достоверно знаем теперь, спустя уже два года после этого события? Является ли высокочастотный трейдинг благом или злом для рынков? На этот вопрос нет простого ответа.

Когда рынок ликвидный – дышится легко

[188] Nelson R. Economics as Religion, (University Park: Pennsylvania State University, 2002).

[189] См.: Westerhoff F. «The Use of Agent-Based Financial Market Models to Test the Effectiveness of Regulatory Policies». Доступно по ссылке: www.uni-bamberg.de/fileadmin/uni/fakultaeten/sowilehrstuehle/vwl_wirtschaftspolitik/Team/Westerhoff/Publications/2011/P45_JfNS/FW.pdf

[190] La Capra L. «How P & G Detailed One Investor», The Street (May 17, 2010) www.thestreet.com/story/10757383/5/how-pg-plunge-derailed-one-investor.html

[191] Pappalardo J. «New Transatlantic Cable Built to Shave 5 Milliseconds off Stock Trades», Popular Mechanics, October 27, 2011. Доступно по ссылке: www.popularmechanics.com/technology/engineering/infrastructure/a-transatlantic-cableto-shave-5-milliseconds-off-stock-trades

[192] Wissner-Gross A. D., Freer C. E. «Relativistic Statistical Arbitrage», Physical Review E 82, (2010): 056104.

[193] Wilmott P. «Hurrying into the Next Panic?», New York Times July 28, 2009. Доступно по ссылке: www.nytimes.com/2009/07/29/opinion/29wilmott.html

[194] Clark C. «Controlling Risk in a Lightning-Speed Trading Environment», Federal Reserve Bank of Chicago Financial Markets Group, Policy Discussion Paper Series PDP 2010–1 (2010).