Упрощенная HTML-версия
арбитражем, который оказалось вы-
годнее и быстрее всего совершать
с помощью компьютерных программ.
Новый подход привёл к увеличению
скорости исполнения сделок, сокра-
щению разницы в цене на биржах, а в
итоге — к массовому переходу инве-
сторов банков к алгоритмическому
трейдингу.
Развитие систематической торгов-
ли привело к замене трейдеров и бро-
керов в инвестиционных компаниях
быстродействующими компьютера-
ми. Алгоритмические системы обла-
дают очевидными преимуществами,
одно из которых — высокая скорость
при обработке больших массивов
информации, совершении операций
и принятии торговых решений. Не-
вероятный интерес к торговым робо-
там привёл к росту объёмов торгов.
Сейчас порядка 3/4 оборотов на аме-
риканских площадках производит-
ся без участия человека. В США на
квантовые фонды приходится поч-
ти треть всех активов, управляемых
хедж-фондами: $932 миллиарда из
$3,1 триллиона.
Подтолкнули развитие алгорит-
мического трейдинга не только тех-
нологическое развитие и регуляторы,
но и биржи. Последние были заинте-
ресованы в дополнительных доходах,
а регулятор — в росте размеров кон-
тролируемого рынка.
В России алготрейдеры публично
зарабатывали четырёхзначные до-
ходности за три месяца, доходности
западных квантовых фондов были
двузначными.
Яркие фигуры победителей новой
эпохи — основатели хедж-фондов,
в которых применяется количествен-
ный подход к инвестированию: члены
списка Forbes Кеннет Гриффин, осно-
ватель фонда Citadel, достигший со-
стояния в $8 миллиардов, и Джеймс
Саймонс из инвестиционной группы
Renaissance Technologies, чьи акти-
вы оцениваются в $18 миллиардов.
Рекордсменом по доходности счи-
тается американский хедж-фонд
Medallion, основанный Renaissance
Technologies в 1988 году. Сегодня
фонд не принимает деньги от сто-
ронних инвесторов. Сумма активов
под управлениемMedallion настолько
быстро росла, что влияла на рынок,
не позволяя стратегиям фонда кор-
ректно работать. В 1993 году фонд
ограничил сумму своих активов до
$10 миллиардов и работает исключи-
тельно для сотрудников Renaissance
Technologies. За последние 28 лет
Medallion заработал более $55 милли-
ардов, что на 10 миллиардов больше
Фонда Сороса. Средняя годовая до-
ходность Medallion с момента осно-
вания превышает 40%.
Но такой бурный рост не мог
обойтись без ошибок и сбоев. Это
стало очевидно после знаменитого
получасового обвала котировок на
американских площадках 6 мая 2010
года, названного Flash Crash. Индекс
Dow Jones тогда обрушился на 8,6%
из-за идентичных действий торго-
вых систем — массового закрытия
позиций на фоне падения рынка.
Итог — цена некоторых акций упала
до нуля, а в абсолютном выражении
рынок США потерял более триллиона
долларов. Но затем быстро восстано-
вился. Ответом на Flash Crash стало
появление многоуровневого меха-
низма остановки торгов, который не
позволил бы повторно обрушить аме-
риканские индексы. SEC — Комиссия
по ценным бумагам США — создала
подразделение, которое идентифици-
рует торговых роботов и отслеживает
риски их работы (даже просит рас-
крывать их торговые стратегии).
На срочном рынке Московской
биржи на проблему обратили вни-
мание в 2009 году. Работа торговых
систем сказывалась на нагрузке на
биржу — около сотни игроков обе-
спечивали до 80–85% заявок на сроч-
ном рынке. При этом их транзакции
составляли 95% всей нагрузки на ин-
фраструктуру. С растущей нагрузкой
решили бороться финансовыми мето-
дами — был введён дополнительный
сбор (за каждую заявку свыше лимита
за сессию— 0,1 рубля). Впоследствии
этот сбор ввели и на фондовом рынке.
Биржа также получила возможность
отключать слишком активных (или
высылающих ошибочные заявки) ро-
ботов.
Однако если подход российских
и американских регуляторов выгля-
дел разумным, то методы, принятые
в азиатских странах и Австралии,
можно назвать драконовскими, а не
попытками разобраться в структуре
алгоритмической торговли.
Больше всего в регулировании
торговых роботов преуспел Китай,
которому в 2015 году пришлось сдер-
живать падение фондового рынка.
Китайский регулятор ограничил чис-
ло позиций по торговым инструмен-
там, увеличил биржевые и пообещал
установить лимит на алгоритмиче-
ские сделки для иностранных трейде-
ров. В порыве активности несколько
сотрудников китайских трейдинго-
вых компаний, представлявших ино-
странных игроков, и вовсе оказались
в тюрьме. Естественно, это сократило
ликвидность и доходы такого бизнеса
в Китае.
Но оправданы ли такие дей-
ствия? Американцы выбрали другой
путь — разобрались в структуре си-
стематической торговли, ввели си-
стему мониторинга, выявляющую
недобросовестные операции, и за-
претили ряд сомнительных опера-
ций (frontrunning — фактически ин-
сайдерская торговля на опережении
операций фондов и нескольких ви-
дов манипулирования котировками:
spoofing, layering и др.). Похожим об-
разом поступили в Великобритании,
Германии — и планируют в России.
Почему важно разобраться? В ре-
зультате аккуратного регулирования
SEC сохранила алготрейдеров, аме-
риканский рынок в 2015 году обогнал
Китай и вновь стал первым фондо-
вым рынком мира.
Алгоритмическая торговля — как
и любая модель работы с ценными бу-
магами — не гарантирует отсутствие
потерь или высокую доходность. Это
риск для инвестора. Но и самая эф-
фективная модель — развитие техно-
логий — идёт по экспоненте. За этой
моделью — будущее.
ИЮНЬ–ИЮЛЬ 2017
БАНКИ И ДЕЛОВОЙ МИР
61
АНАЛИЗ:
ТЕНДЕНЦИИ