ВВЕДЕНИЕ

Наступление последнего десятилетия ХХ века совпало с кардинальными переменами в мировой финансовой системе. Эти изменения напоминают революцию, происходившую в физике в начале века, когда стало ясно, что постижение явлений макромира невозможно без знания того, как устроен микромир.

Почему вообще меняются цены на рынке? Ответ на этот вопрос - из-за дисбаланса между спросом и предложением - казался абсолютно тривиальным в течение многих лет. Но, по мере развития и усложнения мировой финансовой системы, с одной стороны, и желания построить достаточно строгую формальную теорию рынка, с другой, универсальность ответа перестала удовлетворять.

Иногда при поисках ответа на этот вопрос возникает то же чувство, что и при разглядывании рисунков М. Эшера - таких, например, как "Waterfall" или "Ascending and Descending" - видишь существование "странной петли" причин и следствий и убеждаешься в иллюзорности попыток получить окончательный ответ.

Если пренебречь наличием "странной петли" и перейти к обычной, последовательной манере описания, можно согласиться с тем, что основные силы, движущие рынком, определяются экономическими, психологическими и техническими мотивами.

Экономические мотивы - те самые модели, основанные на изучении спроса и предложения, - являются основой классических работ по теории рынков и инвестиций.

Мотивы психологические стали предметом последовательного изучения в последние десятилетия, особенно в связи с дискуссиями вокруг теории эффективного рынка.

Мотивы, которые названы "техническими" (крайне неудачное прилагательное, идущее от всем известного "технического анализа") предполагают, что изучается "сам рынок, а не внешние факторы, которые получают свое выражение в динамике рынка". Наиболее характерной, хотя, как правило, явно не формулируемой особенностью классических работ в области технического анализа является предположение о том, что рыночная игра суть игра с природой. Иными словами, трудности, связанные с прогнозом состояния рынка, того же рода, что и трудности прогноза погоды.

Это же, по сути дела, утверждает гипотеза эффективного рынка, в соответствии с которой изменения цен на рынке можно считать не результатом деятельности инсайдеров или игры в рулетку, но изменяющимися макро- и микроэкономическими оценками деятельности компаний. Коль скоро это так, то ценовой прогноз может быть основан на "народных приметах", типа "Холодный Матвей к суровой зиме", или на уравнениях броуновского движения, но в любом случае механизм генерации цен не предполагает участия сил, целенаправленно противодействующих прогнозу.

Справедливость гипотезы эффективного рынка и раньше вызывала массу нареканий. Однако с появлением возможности статистической обработки больших массивов финансовых данных с высоким временным разрешением (high frequency data) сомнения превратились в убежденность. Исследования "микродвижений" рынка, то есть поведения цен tick-by-tick в случаях, когда временной интервал между "тиками" составляет несколько секунд, составили основу для изучения микроструктуры рынка. В результате этих работ можно считать установленным, что:

- математической моделью для описания эволюции цен не может быть броуновское движение - снос и волатильность наблюдаемого процесса зависят от прошлого;

- существенным - а в случаях коротких временных интервалов и определяющим - фактором для понимания эволюции цен следует считать деятельность профессиональных биржевых игроков - маркет-мейкеров, специалистов и биржевых трейдеров.

Таким образом, исследования микроструктуры рынка - это два больших, тесно связанных раздела. С одной стороны, это попытки построения статистически достоверных моделей "высокочастотных" финансовых данных, безотносительно к причинам, их порождающим. С другой - желание понять эти причины, проникнуть на "кухню", осознать роль и значение людей, причастных к функционированию гигантского механизма рынка.

К сожалению, факты, имеющие непосредственное отношение ко второму разделу, еще не позволяют формулировать точные утверждения. Но есть все основания полагать, что появление таких утверждений дело недалекого будущего. Ниже будут рассмотрены те особенности организации биржевых (и не только биржевых) торгов, которые подвергаются пристальному изучению в последние годы.

ПОПЫТКА ПОНЯТЬ: КТО "ДЕРЖИТ МАСТЬ"

В самом общем виде можно говорить о том, что движущей силой рынка является, с одной стороны, поток новостей, с другой - текущая рыночная цена транзакции или котировочные цены покупки и продажи (а перед открытием рынка, цена закрытия предыдущего дня). Эти два источника информации определяют субъективные предпочтения участников рынка и, соответственно, приводят к обновлению в последовательности рыночных приказов, которые поступают на биржевые площадки. Однако совсем не просто понять, что рынок считает новостью и как эта новость отражается в цене транзакции.

Перечислим возникающие вопросы более подробно:

- что рынок считает новостью и возможно ли количественное измерение информативности новостей;

- как влияют новости и количественная информация (цены транзакций, котировки и т.п.) на поведение участников рынка;

- как ведут себя маркет-мейкеры или крупные дилеры рынка, обладающие инсайдерской информацией;

- какова связь между "истинным" движением цен и поведением цен, которые предоставляются публичными информационными системами .

Что есть новость. Новостью можно назвать такую информацию о событии, которая "значительно" отличается от ожидаемой. Очевидно, таким образом, что понятие "новости" может стать объективным для рынка только если эта новость окажется таковой для большинства участников рынка. Проводились исследования, в которых измерялась частота прихода сообщений в информационной системе Reuters, с помощью оценки величин относительных частот встречаемости различных слов и словосочетаний и установления корреляционных зависимостей между появлением наиболее часто встречающихся слов и изменениями в ценах покупки и продажи на рынке Forex. Наиболее очевидный способ измерения информативности ("новизны") сообщения как раз и состоит в оценке влияния этого сообщения на цены. Отдельный вопрос: каким именно формальным способом оценивается это влияние? Кроме такого подхода, активность в потоке новостей предлагалось оценивать числом котировок в единицу времени, размерами спреда или средним временем между соседними трейдами.

Влияние новостей. Исследования, проводимые главным образом для рынков Forex, продемонстрировали статистически достоверную зависимость между появлением новой информации от службы новостей Money Market Headline News и величинами волатильности прибыли и спреда (волатильность и спред вычислялись для пятиминутных интервалов). Как и следовало ожидать, активность в потоке новостей увеличивает условную волатильность как прибыли, так и спреда.

Кто играет на рынке. Сколько-нибудь полная картина рынка невозможна без учета следующих, постоянно присутствующих здесь, сил:

- трейдеры, ориентированные на публичные новости;

- трейдеры, ориентированные на ликвидность, т.е. принимающие решения практически независимо от поведения цен и новостей;

- трейдеры, ориентированные на технические параметры, прежде всего, цены прошедших сделок и объемы;

- "информированные" трейдеры;

- маркет-мейкеры или дилеры рынка.

Классическая теория рационального инвестора изучает, по сути дела, только рынок, на котором присутствуют трейдеры первого типа. Теория полагает, что эти трейдеры движимы всегда рациональными экономическими мотивами. А значит, мгновенно и рационально реагируют на появление на рынке такой новой информации, которая меняет оценку стоимости рассматриваемого финансового инструмента. Трейдеры первого типа, так же как и третьего (ориентированные только на технические параметры), получают всю публичную информацию, а также информацию о ценах.

"Информированными" называют таких трейдеров, которые, принимая решение о выборе позиции, рассматривают как фундаментальные рыночные факторы - соотношения спроса и предложения, так и технические параметры - поведение котировок на протяжении определенного временного интервала. До тех пор, пока в фундаментальных и технических данных не наблюдается противоречий, они следуют за трендом: выбирают "buy", когда цены растут, и "sell", когда цены падают. Но, когда между фундаментальными факторами и поведением цен возникает очевидный дисбаланс, они переходят в противоположный лагерь - выбирают "buy", когда цены падают, и "sell", когда цены растут. Эффективность решений информированных трейдеров, конечно, определяется тем, насколько точно они могут оценить фундаментальные факторы и степень расхождения между ними и поведением цен.

ВО ЧТО ИГРАЮТ НА РЫНКЕ?

Ответ на вопрос "что делают участники рынка?" совершенно не очевиден. Да, любой участник рыночной игры желает максимизировать свой доход. Но отрезок времени, на котором он считает необходимым вычислять математическое ожидание прибыли, и уровень риска, который он полагает приемлемым, - величина, которая сильно варьируется среди участников.

Например, для рынка Forex предлагалось рассматривать 6 различных типов дилеров, с точки зрения той временной шкалы, в которой их интересует поведение волатильности рынка (см. таблицу).

Подобная же классификация справедлива, по всей видимости, и для биржевых рынков.

Эта гетерогенность участников рыночной игры делает весьма затруднительным точный анализ поведения временного ряда, представляющего цены на том или ином рынке, особенно, когда необходимо решать вопросы о наличии корреляционных зависимостей в поведении приращения цен (return) в заданном временном интервале. Игнорирование этой гетерогенности приводит к явной неадекватности формального описания поведения рыночных цен. Выход, по-видимому, состоит в том, чтобы рассматривать набор моделей, каждая из которых приспособлена для своего временного масштаба или рассматривать такую модель (типа HARCH), параметры которой отражают влияние всех основных рыночных компонент.

Гетерогенность - характерная особенность зрелых рынков, поскольку на развивающихся рынках работают преимущественно профессиональные игроки, у которых представления о доходности и риске почти не отличаются (конечно, если не принимать во внимание участие таких игроков на развивающихся рынках, как центральные банки, которые могут позволить себе абсолютно нерыночное поведение).

НЕВИДИМЫЕ МИРУ СИЛЫ (INVENTORY EFFECT)

Новые рыночные приказы, попадая в очередь приказов, которые фиксирует маркет-мейкер (эту роль на биржевых рынках - рынках ценных бумаг или их производных - играют технические специалисты, а на децентрализованных - крупные банковские дилеры), формируют его представление о том, куда собирается двигаться рынок.

Поскольку основной задачей маркет-мейкера на фондовом рынке является поддержание ликвидности, он должен, при необходимости, дополнять имеющуюся очередь своими приказами, причем общий принцип его действий достаточно прост. При увеличении числа приказов одного знака он дополняет очередь приказами противоположного знака. При этом, очевидно, поддержание ликвидности должно быть достаточно доходным для маркет-мейкера.

Наличие очереди приказов (заявок на покупку и продажу по определенной цене (limit orders), ставит маркет-мейкера или специалиста, особенно перед открытием рынка, в привилегированное положение по сравнению с остальными участниками. Фактически, он может достаточно точно прогнозировать будущее, причем время упреждения прогноза определяется длиной очереди.

По правилам, установленным Комиссией по ценным бумагам США, специалист не обязан показывать те записи приказов, которые к нему поступают. Не обязан и практически никогда и не делает эти записи публичным достоянием, в связи с чем необыкновенно трудно получить объективную оценку влияния этой информации на поведение цен (так называемый "inventory effect").

Не менее сложной для анализа оказывается ситуация на рынке Forex. Здесь трейдер, которому доступны лишь котировочные цены (например, через систему Reuters), фактически не в состоянии принимать эффективные решения на коротких временных интервалах. "Уровень шума" для такого трейдера, выраженный, например, в средней величине спреда котировок, примерно в 3 раза выше, нежели "уровень шума" для крупных дилеров. На этом рынке, так же, как и на биржевом, тщательно блюдут тайну осуществления клиентских приказов. Ознакомиться с документированными записями поведения крупных банковских дилеров практически невозможно. Во всяком случае, когда это удается, выясняются довольно любопытные обстоятельства. В частности, можно считать установленным, что значительная доля активности рынка Forex объясняется эффектом "hot potatoes", т.е. нежеланием крупных банковских дилеров принимать на себя весь риск покупки/продажи крупных сумм и передачи большей части поступившего приказа другим дилерам.

Можно только строить предположения о поведении инсайдеров на фьючерсных биржах, где биржевые трейдеры, располагая такой же информацией о лимитных приказах, как и маркет-мейкеры на фондовом рынке, не обязаны поддерживать ликвидность рынка.

ЧТО МЫ ВИДИМ НА ЭКРАНЕ

Подавляющее большинство трейдеров получают техническую информацию через мировые информагентства и специализированные агентства типа Signal Communication. При использовании этой информации tick-by-tick, особенно в компьютерных системах принятия решений, возникает ряд нетривиальных проблем.

Проблема первая - полнота передаваемых данных. Например, по фьючерсному рынку SP 500 ежедневно, в течение уже по крайней мере 6 лет, транслируется около 4300 ticks (с разбросом в обе стороны, не превосходящем 10%). Трудно предположить, что возможен столь маленький разброс числа сделок на протяжении более чем 1500 торговых дней. Скорее всего, эта стабильность -следствие того, что при слишком большом числе сделок часть информации не доходит до потребителя (не говоря уже о той фильтрации, которой подвергаются данные при их передаче по спутниковым каналам).

Вторая проблема более серьезная. Это проблема оценки значимости получаемой информации и, как следствие, выбора алгоритма фильтрации и сглаживания. Проиллюстрирую, в чем суть проблемы, на примере рынка Forex. Прежде всего следует помнить, что здесь транслируются котировочные цены, а не цены реальных сделок. Поэтому совершенно не очевидно, особенно на относительно коротких интервалах, какова связь между реальными намерениями участников рынка и транслируемыми котировками. Далее, котировки идут в "тиковом времени", т.е. асинхронно. Это означает, что, после применения любого стандартного алгоритма сглаживания (типа скользящего среднего, например) временная структура последовательности будет потеряна. Важно это или нет? Может быть, следует работать в тиковом времени, например, определяя среднюю цену, как

p(t) = (1/2k) (log (Bid(t-i) + log(Ask(t-i)))

где k - это число тиков, или как

p(t) = (S) log (max (Bid (t-i)) + log (min Ask(t-i)))

где max и min берутся по всем тикам от 0 до k-1.

Очевидно, аналогичные вопросы возникают при любых попытках построения правдоподобной модели эволюции цен. И адекватность модели в значительной мере определяется удачным выбором способа представления ценовой последовательности.

Формальные модели внутридневного поведения

Приведем известную математическую модель эволюции акционных цен.

Поведение стоимости акций S(t) можно рассматривать как процесс так называемого геометрического броуновского движения

log(S(t)) = m(t) +W(q(t)) + e (*)

где W(t) - стандартное броуновское движение, m - параметр, носящий название коэффициент роста (снос), q - волатильность (изменчивость) цены, а e - случайная величина с нулевым средним. Соответственно, для прибыли

X(s,t) = S(t) - S(s)

уравнение (*) может быть переписано как

X(s,t)= m(s,t)+ q(s,t)Z + e (**)

где q(s, t) = q(t) - q(s) - волатильность на периоде [t, s], а Z - случайная величина со стандартным нормальным распределением.

Однако давно уже было отмечено, что при всей привлекательности модели(*), она основана на слишком сильных допущениях, основным из которых является то, что снос и волатильность не зависят от времени. Как раз стремлением "исправить" модель(*), объясняется широкое распространение математических моделей типа ARCH(p) и GARCH(p,q), в которых признается зависимость величины волатильности от "прошлого". Чаще всего анализируются модель вида GARCH(1,1),

где t - интервал времени, на который разбиваются все наблюдения.

Итак, формальная точка зрения состоит в том, что необходимо найти такие функции m = m(t) и q = q(t) , при которых модель (*) статистически достоверно описывает эволюцию цены. Достаточно очевидно, что найти подходящие функции невозможно без тщательного описания микроструктурных особенностей рынка, включающих эффекты рыночного трения и поведения дилеров.

ВЫВОДЫ

Хотя изучение микроструктуры рынка - занятие весьма важное и увлекательное само по себе, оно становится жизненно важным для дилеров, работающих во второй и третьей временных шкалах (см. таблицу). Особенно в том случае, когда они рассчитывают на применение компьютерных систем принятия решений. Соглашаясь "сыграть партию", естественно иметь точное представление о том, в какую игру - в шахматы или в преферанс - вы собрались играть. И, если это преферанс, то не знает ли ваш партнер прикупа.

Когда на быстром рынке вы находитесь в позиции десятки минут, против вас играет отнюдь не природа (в лице фундаментальных экономических факторов). Вы играете в антагонистическую игру с участниками, занимающими такие же (или меньшие по длительности) временные шкалы. Причем часть ваших противников - а именно, держатели лимитных приказов - обладает безусловным преимуществом. Существует ли в такой ситуации выигрышная стратегия? Положительный ответ на этот вопрос не означает возможности получения гарантированной прибыли на реальном рынке (наличие выигрышной стратегии для белых в шахматах не делает для черных игру безнадежной). Ответы на подобные формальные вопросы важны прежде всего тем, что позволяют оценить качество той или иной формальной торговой стратегии, а значит, трезво оценить успехи и неудачи.

вернуться к содержанию номера