Торговые роботы почти достигли скорости света. Значит ли это, что их развитие зашло в тупик? Технический директор корпоративного и инвестиционного бизнеса Райффайзенбанка Сергей Мельников уверен в обратном
«Ручной труд» теряет свою эффективность во многих сферах. Инвестиции не исключение. Людей заменила алгоритмическая торговля — сделки в считанные доли секунды проводит компьютерный софт. Такие роботы справляются с задачей быстрее, чем человек. А за их создание отвечают выпускники лучших вузов.
От людей к «железкам»
Если представить процесс принятия торгового решения в виде системы координат, то по оси X расположится показатель времени, а по оси Y — сложность. Решения, которые принимают трейдеры, довольно сложны, поэтому требуют времени: минимум нескольких секунд.
Подобный «ручной труд» во многом неэффективен. Чтобы его оптимизировать, трейдеры, которые умели программировать, начали писать собственные программы — алгоритмические стратегии.
Типичный алгоритм первого поколения фактически представлял из себя сравнение двух чисел: цены покупки и цены продажи. Если можно купить дешевле и продать дороже, сделка совершается. Но нет более любимого инженерами занятия, чем оптимизация формальной метрики — например, скорости работы простого алгоритма.
В погоне за скоростью
Специально для электронной торговли начали строить выделенные линии связи. И это даже не оптоволокно, а микроволновые вышки. Между вышками сигнал распространяется по воздуху, что позволяет добиться ощутимо большей скорости распространения сигнала, чем в оптоволокне.
Однако для совершения торговых операций мало просто передать сигнал из точки А в точку Б по суперскоростному каналу, нужно еще максимально быстро его обработать. За это отвечают даже не процессоры, а специальные чипы программируемой логики, расположенные прямо в сетевой карте. В чипах и «прошита» торговая стратегия — то самое сравнение двух чисел.
Но невозможно передать информацию быстрее, чем скорость, с которой сигнал распространяется в среде. Так эпоха гонки за скорость в алгоритмической торговле закончилась непреодолимым препятствием — скоростью света. Она одинакова для всех, а значит, преимущества нет ни у кого.
Значит ли это, что эпоха алгоритмической торговли прошла? Каким будет алгоритмический трейдинг завтра?
Два пути эволюции
На мой взгляд, эволюция алгоритмической торговли проходит такие же этапы, что и биологическая. Первые живые организмы действовали в рамках простой логики, рефлекторно. Увидели — съели. Но с развитием головного мозга поведение организмов усложнялось, порождая все более сложные реакции и решения. Так и в алготрейдинге.
Первые алгоритмы совершали «рефлекторные» действия на уровне «купи-продай», сравнивая два числа. Желание заработать стимулировало дальнейшую эволюцию и вело их к ускорению реакций. И когда они и здесь достигли своего предела, остался единственный способ продолжать развиваться: алгоритмы должны становиться сложнее.
В будущем они научатся анализировать все большее количество входных данных и принимать более сложные, комплексные решения за меньший промежуток времени. Скорость принятия таких решений будет, вероятно, ниже, чем у самых простых «рефлекторных» алгоритмов, но все еще значительно выше, чем у человека. Так что назовем такие алгоритмы и стиль торговли вообще «среднечастотным». Именно в среднечастотных торговых стратегиях, быстро анализирующих огромное количество вводных данных, мы видим будущее алгоритмического трейдинга.
В какую сторону будет проходить дальнейшая эволюция среднечастотной торговли? С одной стороны, определенно придется увеличивать сложность принимаемого решения и количество анализируемых данных при заданной скорости, с другой стороны, — сокращать время работы алгоритмов. На этом и сосредоточена работа всей команды, разрабатывающей среднечастотную алгоритмическую стратегию.
Кто создает алгоритмы
Кто же будет создавать следующее поколение торговых алгоритмов? Эти люди должны обладать широкой экспертизой в разных областях знаний, от математики и «computer science» до экономики и знания неформальных законов рынка, хорошо работать как с кодом, так и с трейдерами.
Алгоритмическая торговля стремительно эволюционирует. Это та область финансового сектора, в которой необходимо всегда применять новейшие технологии и самые прогрессивные подходы к программированию. Не потому, что это модно или «круто», а потому что приносит деньги. Я считаю, что именно эта область в какой-то момент стала драйвером технологической трансформации всех направлений банковского бизнеса и примером того, как IT и «бизнес» не противостоят друг другу, а совместно работают на достижение общих целей.
http://quote.rbc.ru/ (C)
Не является индивидуальной инвестиционной рекомендацией
При копировании ссылка обязательна Нашли ошибку: выделить и нажать Ctrl+Enter
«Ручной труд» теряет свою эффективность во многих сферах. Инвестиции не исключение. Людей заменила алгоритмическая торговля — сделки в считанные доли секунды проводит компьютерный софт. Такие роботы справляются с задачей быстрее, чем человек. А за их создание отвечают выпускники лучших вузов.
От людей к «железкам»
Если представить процесс принятия торгового решения в виде системы координат, то по оси X расположится показатель времени, а по оси Y — сложность. Решения, которые принимают трейдеры, довольно сложны, поэтому требуют времени: минимум нескольких секунд.
Подобный «ручной труд» во многом неэффективен. Чтобы его оптимизировать, трейдеры, которые умели программировать, начали писать собственные программы — алгоритмические стратегии.
Типичный алгоритм первого поколения фактически представлял из себя сравнение двух чисел: цены покупки и цены продажи. Если можно купить дешевле и продать дороже, сделка совершается. Но нет более любимого инженерами занятия, чем оптимизация формальной метрики — например, скорости работы простого алгоритма.
В погоне за скоростью
Специально для электронной торговли начали строить выделенные линии связи. И это даже не оптоволокно, а микроволновые вышки. Между вышками сигнал распространяется по воздуху, что позволяет добиться ощутимо большей скорости распространения сигнала, чем в оптоволокне.
Однако для совершения торговых операций мало просто передать сигнал из точки А в точку Б по суперскоростному каналу, нужно еще максимально быстро его обработать. За это отвечают даже не процессоры, а специальные чипы программируемой логики, расположенные прямо в сетевой карте. В чипах и «прошита» торговая стратегия — то самое сравнение двух чисел.
Но невозможно передать информацию быстрее, чем скорость, с которой сигнал распространяется в среде. Так эпоха гонки за скорость в алгоритмической торговле закончилась непреодолимым препятствием — скоростью света. Она одинакова для всех, а значит, преимущества нет ни у кого.
Значит ли это, что эпоха алгоритмической торговли прошла? Каким будет алгоритмический трейдинг завтра?
Два пути эволюции
На мой взгляд, эволюция алгоритмической торговли проходит такие же этапы, что и биологическая. Первые живые организмы действовали в рамках простой логики, рефлекторно. Увидели — съели. Но с развитием головного мозга поведение организмов усложнялось, порождая все более сложные реакции и решения. Так и в алготрейдинге.
Первые алгоритмы совершали «рефлекторные» действия на уровне «купи-продай», сравнивая два числа. Желание заработать стимулировало дальнейшую эволюцию и вело их к ускорению реакций. И когда они и здесь достигли своего предела, остался единственный способ продолжать развиваться: алгоритмы должны становиться сложнее.
В будущем они научатся анализировать все большее количество входных данных и принимать более сложные, комплексные решения за меньший промежуток времени. Скорость принятия таких решений будет, вероятно, ниже, чем у самых простых «рефлекторных» алгоритмов, но все еще значительно выше, чем у человека. Так что назовем такие алгоритмы и стиль торговли вообще «среднечастотным». Именно в среднечастотных торговых стратегиях, быстро анализирующих огромное количество вводных данных, мы видим будущее алгоритмического трейдинга.
В какую сторону будет проходить дальнейшая эволюция среднечастотной торговли? С одной стороны, определенно придется увеличивать сложность принимаемого решения и количество анализируемых данных при заданной скорости, с другой стороны, — сокращать время работы алгоритмов. На этом и сосредоточена работа всей команды, разрабатывающей среднечастотную алгоритмическую стратегию.
Кто создает алгоритмы
Кто же будет создавать следующее поколение торговых алгоритмов? Эти люди должны обладать широкой экспертизой в разных областях знаний, от математики и «computer science» до экономики и знания неформальных законов рынка, хорошо работать как с кодом, так и с трейдерами.
Алгоритмическая торговля стремительно эволюционирует. Это та область финансового сектора, в которой необходимо всегда применять новейшие технологии и самые прогрессивные подходы к программированию. Не потому, что это модно или «круто», а потому что приносит деньги. Я считаю, что именно эта область в какой-то момент стала драйвером технологической трансформации всех направлений банковского бизнеса и примером того, как IT и «бизнес» не противостоят друг другу, а совместно работают на достижение общих целей.
http://quote.rbc.ru/ (C)
Не является индивидуальной инвестиционной рекомендацией
При копировании ссылка обязательна Нашли ошибку: выделить и нажать Ctrl+Enter