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

Так как все мы – живые люди, нам необходимо дышать, делая вдохи и выдохи. Причем мы хотим, чтобы нашему дыханию ничто не препятствовало. Как правило, у нас есть свободный доступ к воздуху, который является для нас столь полезным переносчиком кислорода. Кстати, в кубометре песка, состоящего в основном из диоксида кремния (SiO₂), содержится в 3000 раз больше кислорода, чем в том же объеме воздуха, но из-за того, что песок – твердое вещество, содержащийся в нем кислород остается для нас недоступным.

В некотором смысле трейдинг напоминает дыхание, и рынки работают лучше, когда нужный им «кислород» – деньги и активы – легкодоступен. Если для заключения сделок между продавцами и покупателями нет существенных препятствий, то говорят, что рынок «ликвидный», используя для обозначения такого состояния физический термин. На ликвидном рынке любой, кто хочет купить или продать акции, облигации, фьючерсы или жилую недвижимость, находит того, кто готов выступить другой стороной сделки и заключить ее по приемлемой цене. В противоположность этому на неликвидном или «тонком» рынке наблюдается относительная нехватка покупателей и продавцов, поэтому там сложнее найти партнера для заключения сделки. В таких условиях вы не можете продать актив без существенной уступки в цене или купить нужный вам товар без наценки.

Трейдер, торгующий на неликвидном рынке, подобен человеку, испытывающему недостаток кислорода. Иногда ему трудно «вдохнуть», когда на рынке недостаточно предложений нужных ему активов, а в случае отсутствия покупателей он не может с легкостью «выдохнуть». Результат в обоих случаях предсказуем – трейдер начинает беспокоиться, если не впадает в панику.

Хорошее сравнение, но оно было бы еще лучше, если бы описываемые в нем характеристики можно было измерить. В случае с ликвидностью финансовые теоретики придумали, как это сделать. В результате, рассматривая рынок через призму ликвидности, мы имеем возможность определить, помогает ли высокочастотный трейдинг рынкам или, напротив, лишь ухудшает ситуацию.

Если вы хотите купить или продать какие-либо акции, ваш брокер отправляет соответствующий биржевой приказ так называемому маркет-мейкеру – это могут быть Getco или Tradebot, – чьи торговые алгоритмы настроены на то, чтобы в любой момент купить или продать акции по оговоренной цене. При этом для любого актива устанавливаются цены спроса и предложения, то есть цены, по которым маркет-мейкер согласен соответственно купить или продать данный актив. Конечно, эти участники рынка не занимаются благотворительностью, и разница между ценами покупки и продажи (спред) отражает представление маркет-мейкеров о том, какую сумму они должны взимать с покупателей и продавцов, чтобы получать прибыль от своего бизнеса. Естественно, что, купив у вас акции, маркет-мейкер хочет как можно скорее продать их кому-то еще, чтобы не понести убытки из-за возможного падения цены. Чем более ликвидный рынок, тем легче маркет-мейкеры находят покупателей или продавцов, и тем более узкими являются устанавливаемые ими ценовые спреды.

Таким образом, высокая ликвидность обычно означает наличие незначительной разницы между ценами покупки и продажи одного и того же актива. Соответственно, очевидный способ судить о влиянии высокочастотного трейдинга на рыночную ситуацию состоит в том, чтобы увидеть, как это отражается на ценовых спредах: если разница между ценами покупки и продажи активов снижается, значит, рынок, скорее всего, становится более ликвидным. В этом аспекте все выглядит хорошо; трейдинг на скорости, приближающейся к скорости света, действительно позволяет рынкам легче дышать. Например, за последнее десятилетие, в течение которого высокочастотная алгоритмическая торговля получила очень широкое распространение, спреды на американские и британские акции сократились примерно в десять раз[195]. В 2010 году на высокочастотных сделках специализировалось менее 2 % из 20 тыс. активно торгующих фирм, но на их долю приходилось 73 % от общего объема торгов. И хотя их трейдинг представляет собой настоящий хаос из биржевых приказов, встречных заявок и отмен, которые летают со скоростью света по волоконно-оптическим кабелям, они явно способствуют улучшению ситуации с рыночной ликвидностью.

Данный результат претендует на очевидность и неоспоримость. В самом деле, если на рынке появляется большое количество трейдеров, которые занимаются как покупками, так и продажами активов и совершают свои сделки с огромной скоростью, стоит ли сомневаться, что от этого рынок становится более ликвидным? Однако возможен и обратный эффект, по крайней мере в принципе. Маркет-мейкеры – не единственные, кто торгует с помощью алгоритмов. Их алгоритмы работают пассивно, ожидая поступления приказа на покупку или продажу по выставленным ценам. Вместе с тем многие другие трейдеры применяют торговые алгоритмы более активно: подобно хищникам, они рыщут по рынку в поисках малейших возможностей для извлечения прибыли. Например, вооружившись более качественным анализом, они могут заметить, что кто-то из маркет-мейкеров выставил несколько заниженную цену на продажу акций IBM. Тогда торговый алгоритм (российские трейдеры чаще используют термин «торговый робот») может купить эти акции и продать их с прибылью в другом месте. Когда на рынке появляется слишком много таких хищников, жаждущих заработать за счет оплошностей маркет-мейкеров, последние стараются предпринять защитные меры, расширяя свои ценовые спреды. Конечно, это делает рынок не более, а менее лик видным.

Таким образом, простое уравнение: «Увеличение скорости торговли = Повышение ликвидности» выглядит уже не столь однозначно верным. Наводнение рынка торговыми алгоритмами может привести к настоящему сражению между участниками рынка и хищниками, которое приведет к резкому колебанию ценовых спредов. К счастью, реальные данные указывают на то, что позитивное влияние в целом преобладает; высокочастотная торговля сделала трейдинг более дешевым. А легкость, с которой на рынок теперь поступает актуальная информация, способствует повышению точности биржевых цен. Как было сказано в заключении, сделанном по итогам одного из рыночных исследований: «Алгоритмическая торговля повышает ликвидность и информативность котировок»[196].

Это счастливая история о том, как направленные на извлечение прибыли технологии стремятся изменить мир к лучшему, является отличной рекламой, представляющей «невидимую руку» рынка в действии. Однако, на самом деле, это лишь часть истории, поскольку в ней пока еще не было сказано ни слова о стабильности.

«Молниеносное падение», которое началось 6 мая 2010 года в 14:32:00 с продажи крупного пакета фьючерсов, принадлежавшего фонду под управлением Уодделла и Рида, продлилось 13 минут и 27 секунд. В 14:45:27 цепная реакция приказов на продажу привела к падению цены мини-фьючерсов еще на 1,3 % за одну секунду. Это привело к срабатыванию автоматического выключателя на электронной торговой площадке CME Globex, после чего торги были приостановлены на пять секунд. В 14:45:33, когда торги возобновились, цена мини-фьючерсов поколебалась в течение еще пяти секунд, а затем развернулась и начиная с 14:45:38 стала расти. С этого момента прошло всего несколько секунд, когда брокер Майка Маккарти заключил описанную выше злополучную сделку по продаже акций P&G. Спустя еще 20 минут, в 15:06:00, рынок практически вернулся к тем ценовым уровням, с которых начался обвал[197].

Никто не знает, как развивались бы события в том случае, если бы на торговой площадке CME Globex не было автоматического выключателя. Никто не знает реальной «причины» молниеносного падения. В докладе Комиссии по ценным бумагам и биржам, посвященном этому вопросу, нет никаких доказательств того, что падение было вызвано слишком толстым пальцем трейдера, дьявольскими действиями «взбесившегося торгового алгоритма» или чьими-то попытками манипулировать рынком. При этом никаких существенных поломок в элементах инфраструктуры, обеспечивающей проведение торгов, обнаружено не было. Все системы работали в штатном режиме.

Но также очевиден и тот факт, что во время биржевого обвала случилось нечто экстраординарное: вся та замечательная ликвидность, которая обеспечивалась высокочастотными трейдерами, внезапно исчезла. Согласно заключительному совместному отчету[198] Комиссии по срочной биржевой торговле и Комиссии по ценным бумагам и биржам (CFTC-SEC), в период «молниеносного падения» «некоторые трейдинговые фирмы, специализирующиеся на высокочастотной торговле, существенно снизили свою торговую активность или вовсе приостановили проведение операций на время… между 2:41 и 2:44 дня. При этом высокочастотными трейдерами было продано около 2000 фьючерсных мини-контрактов в целях сокращения краткосрочных длинных позиций». Иными словами, маркет-мейкеры перестали поддерживать котировки с обеих сторон и вместо этого бросились распродавать скопившиеся у них к этому времени активы.

Один из руководителей трейдинговой фирмы TD Ameritrade позже вспоминал, что «ликвидность полностью испарилась на обоих рынках, как акций, так и фьючерсов»[199].

Таким образом, можно сделать следующий вывод: ликвидность, которую обеспечивает рынкам высокочастотный трейдинг, не совсем та, какой она кажется. По крайней мере, во время «молниеносного падения» она скорее напоминала моторное масло, которое было залито в двигатель автомобиля, но полностью испарилось в тот момент, когда двигатель сильно нагрелся и особенно нуждался в охлаждении и смазке. Как оказалось, такое исчезновение ликвидности вовсе не было необычным или разовым явлением, поэтому представление о значимой роли высокочастотного трейдинга в обеспечении рыночной ликвидности нуждается в некоторой корректировке. Такая поддержка имеет свойство исчезать, и, на самом деле, в этом нет ничего удивительного.

О реках и рисках

В 1906 году молодой английский служащий по имени Гарольд Эдвин Херст отправился в египетский Каир, находившийся в то время под британским правлением. В задачу Херста входило повышение качества прогнозов для такого заведомо труднопредсказуемого явления, как сила наводнений, происходящих из года в год при разливе Нила. Несмотря на то что инженеры ориентировались на записи наблюдений, которые велись на протяжении примерно восьми сотен лет, построенные ими плотины в последние годы регулярно затапливались, так как наводнения были сильнее, чем кто-либо ожидал. Херсту удалось выяснить почему: речные потоки, и Нил здесь не исключение, имеют долгосрочную память. Ежегодные наводнения с точки зрения их силы имеют тенденцию группироваться, а вовсе не носят случайный характер.

Херст пришел к этой гениальной идее, по-новому взглянув на имеющиеся данные. Чтобы применить его метод, необходимо, во-первых, рассчитать среднее значение и составить график динамических колебаний вокруг него. Полученная на графике беспорядочная линия будет блуждать вверх и вниз вблизи среднего значения. Далее следует наложить на полученный график «окно», которое способно растягиваться и сжиматься по горизонтали, захватывая, таким образом, бо́льший или меньший интервал времени. Для каждого значения ширины «окна» t необходимо определить разницу между наибольшим и наименьшим значениями внутри рассматриваемого интервала. Назовем это диапазоном r: он отражает наибольшее изменение речного разлива в выбранный период времени. Проделав эту операцию несколько раз для разных интервалов t, вы сможете увидеть, как диапазон колебаний увеличивается с увеличением временного промежутка (рис. 8).

Рис. 8. Представленная британским гидрологом Гарольдом Эдвином Херстом методика статистического масштабирования (анализ временных рядов) характеризует размах вариации во времени. Данная методика рассматривает, насколько быстро увеличивается диапазон значений (r) при увеличении интервала времени (t). Как выяснилось, расширение диапазона блужданий в данном случае может происходить либо быстрее, либо медленнее, по сравнению со стандартным случайным блужданием, при котором значение r растет как квадратный корень из t.

Идеи Херста могут быть использованы для того, чтобы судить о тенденциях изменения любого меняющегося показателя, будь то количество выпадающих осадков, температура воздуха, влажность или любая другая из измеряемых величин. В тех случаях, когда эти колебания строго случайны, значение r растет как квадратный корень из t, или как t1/2. Херст установил, что расширение разливов Нила происходит быстрее, чем следует из приведенной формулы, то есть r растет не как квадратный корень из t, а как t0,7. Для обозначения показателя, который характеризует связь между размахом вариаций и временем, будем использовать букву «h». Для Нила h=0,7. Это означает, что за колебаниями вверх или вниз, как правило, следуют дальнейшие колебания в том же направлении, поэтому исследуемый показатель отдаляется от нуля быстрее, чем можно было бы предполагать. Как выяснилось, данный подход применим для рыночных трендов на коротких интервалах времени.

В 2010 году физик Реджинальд Смит обнаружил, что краткосрочные движения цен акций, начиная примерно с 2005 года, характеризуются значением показателя Херста, превышающим 0,5[200]. Его данные показывают, что значение h постепенно росло в период с 2002 по 2009 год с 0,5 до примерно 0,6 с некоторыми колебаниями. Данное повышение означает, что рынок на коротких промежутках времени совершает более агрессивные колебания.

В этом нет ничего удивительного. Это всего лишь означает, что на рынках в масштабе краткосрочных интервалов (нескольких минут) проявляются те же паттерны, которые ранее были зафиксированы на более длительных интервалах времени – часовых, дневных и недельных, с периодическими всплесками волатильности при их наложении. Учитывая эту возрастающую волатильность и скорость совершения сделок высокочастотными трейдерами, естественно будет предположить, что они стали более пугливыми, постепенно утрачивая контроль во все более опасных условиях современного мира.

Напомним, что спред между ценами покупки и продажи отражает ту сумму с каждой сделки, которую, по мнению маркет-мейкеров, необходимо взять, чтобы они могли получать прибыль. Ее можно рассматривать как страховую премию, которую маркет-мейкеры взимают, чтобы покрыть естественные риски своего бизнеса. Очевидно, что размер страховой премии увеличивается с возрастанием рисков, и эти риски действительно растут, поскольку вероятность возникновения сильных ценовых движений за короткие временные интервалы становится все более высокой. Маркет-мейкеры не хотят оказаться в ситуации Майка Маккарти. Чем выше ценовая волатильность, тем больше вероятность того, что цена акций успеет упасть прежде, чем маркет-мейкер успеет продать их кому-то еще. В периоды высокой волатильности высокочастотные маркет-мейкеры увеличивают свои спреды, поскольку им приходится чаще обжигаться в условиях непредсказуемого хаоса.

Таким образом, для маркет-мейкера вполне естественно расширять границы выставленных цен на покупку/продажу в периоды сумасшедшей рыночной нестабильности, и иногда они делают это довольно резко. Высокочастотный трейдинг – это рискованный бизнес, и сделки, совершаемые маркет-мейкерами на турбулентном рынке, по праву можно назвать опасно «токсичными», если не «ядовитыми». Поэтому разработчики торговых алгоритмов видят смысл в том, чтобы сделать их более «пугливыми» и даже предусмотреть возможность их выхода из игры, когда ситуация становится слишком опасной. В итоге высокочастотный трейдинг вполне может способствовать сужению спредов в спокойные периоды, но вызывает прямо противоположный эффект в периоды рыночной нестабильности. Эндрю Холдейн, исполнительный директор Банка Англии, в своей речи, произнесенной в 2011 году, высказался по этому поводу следующим образом:

Если интерпретация Холдейна корректна, то следует признать, что в сердцевине современных рынков заложен потенциально взрывоопасной механизм, способный за очень короткий промежуток времени вызвать цепную реакцию положительной обратной связи. Для бесперебойной работы рынки нуждаются в ликвидности, особенно в стрессовые периоды. Но стресс, даже продолжительностью в миллисекунды, может заставить торговые алгоритмы маркет-мейкеров обратиться в бегство. Увеличение волатильности приводит к снижению ликвидности, что, в свою очередь, приводит к возрастанию волатильности, и так далее по спирали. В принципе, такая цепная реакция может возникнуть в любой момент.

На самом деле, нечто очень похожее на это происходит в наше время примерно по десять раз на дню.

Шипы и разломы[202]

«Посмертное вскрытие», которое производится после значимых событий, произошедших в любой динамической системе, представляет собой сбор улик и доказательств, способных объяснить, что именно произошло и почему это случилось. Такая экспертиза позволяет получить большой объем информации, но все это тоже лишь часть истории. Часто более полезным оказывается обнаружение таких данных, которые не связаны с какими-либо очевидными крупными событиями, но при этом способны раскрыть нам детали, позволяющие лучше понять базовые процессы, на основе которых возникают кризисы. Если бы мы изучали движение литосферных плит исключительно после землетрясений, мы могли бы прийти к выводу, что земля под нашими ногами всегда остается в состоянии покоя – кроме тех случаев, когда здания рушатся, а по тротуарам разбегаются трещины. Лишь чувствительные сейсмические датчики позволили обнаружить, что земная кора подвергается непрерывным землетрясениям, но они настолько слабы, что их невозможно почувствовать без специального оборудования.

Заинтригованный как нераскрытой тайной «молниеносного падения», так и многих последующих событий меньшего масштаба с участием тех или иных акций, физик Нейл Джонсон решил взглянуть на рынки с точки зрения геофизики. Используя базу данных биржевых котировок, собранную компанией Nanex, он совместно с другими исследователями, включая генерального директора Nanex Эрика Хансэйдера, изучил записи всех движений цен акций на нескольких биржах за пятилетний период, поставив цель – обнаружить необычные события[203]. Их старания не прошли даром. На коротких временных интервалах они выявили более 18 тыс. случаев, когда цены на отдельные акции за полторы и менее секунд делали по меньшей мере десять направленных вверх или вниз «тиков» [204] подряд, что приводило к росту или падению цены как минимум на 0,8 %. Это не слишком много, но следует учитывать, что многие из этих мини-взлетов и мини-обвалов – исследователи назвали их «шипами» и «разломами» – происходили менее чем за десятые доли секунды, то есть действительно мгновенно, если рассматривать это через призму человеческого восприятия. В каждом случае цены вновь восстанавливались на прежнем уровне в течение примерно десяти секунд.

Собранные данные показывают, что такие события происходят примерно по десять раз в день. Типичные «шип» и «разлом» представлены на рис. 9, который показывает, насколько быстрыми и жестокими могут быть такие ценовые движения.

[195] Hendershott T., Jones C., Menkveld A. «Does Algorithmic Trading Improve Liquidity?» Journal of Finance 66 (2011): 1–33.

[196] Hendershott, Jones and Menkveld, «Does Algorithmic Trading Improve Liquidity». Эти авторы были осторожны, указав на недостатки своего исследования. Они указали, что «однако имеется несколько оговорок. Наша выборка охватывает в основном период, в течение которого наблюдался рост цен на акции, и фондовые рынки вели себя спокойно во время введения автоквотирования в 2003 году. Вопрос о том, является ли алгоритмическая торговля столь же полезной в более турбулентные для рынка периоды, остается открытым».

[197] Easley D., de Prado M. L., O’Hara M. «The Microstructure of the Flash Crash», Journal of Portfolio Management 37 (2011): 118–128.

[198] CFTC-SEC, Findings Regarding the Market Events of May 6, 2010, September 30, 2010.

[199] См.: показания Криса Нейджи, исполнительного директора TD Ameritrade Holding Corp’s, процитированные в статье «Panel Urges Big Thinking in “Flash Crash” Response», Reuters, August 11, 2010.

[200] Smith R. «Is HFT Inducing Changes in Market Microstructure and Dynamics», рабочие документы (2010).

[202] Российские участники фондового рынка обычно используют один и тот же термин, «шип», для обозначения как резких взлетов, так и резких падений биржевых котировок. Здесь под термином «разлом» автор понимает «шип», направленный вниз. – Прим. пер.

[203] Johnson N. et al. «Financial Black Swans Driven By Ultrafast Machine Ecology», См. препринт на: http://arxiv.org/abs/1202.1448

[204] «Тиком» называют каждое единичное изменение биржевых котировок. – Прим. пер.