Kuo algoritminis investavimas skiriasi nuo tradicinio investavimo?
Yra įprasta, kad investavimo galimybę randa, ją analizuoja, seka ir sprendimą investuoti priima analitikas. Algoritminės prekybos atveju specialistas šiuos procesus perteikia kompiuterine kalba, kad investavimo veiksmas būtų atliktas automatiškai. Kitaip tariant, tūkstančiai skirtingų sukurtų algoritmų patys analizuoja situaciją rinkoje ir nusprendžia pirkti ar parduoti.
Tokia automatizuota prekyba gali remtis daugeliu skirtingų principų, bet techninė analizė yra viena populiariausių. Techninės analizės pagrindinis uždavinys yra nustatyti prekybos apimtį ir finansinio instrumento kainos kitimą – rasti neatsitiktinius, dažnai ir aiškiai pasikartojančius įvykius tiek kainų grafike, tiek tam pritaikytuose algoritmuose ir formulėse.
Algoritminė prekyba yra dažniau naudojama atlikti trumpalaikius sandorius – nuo kelių milisekundžių iki kelių dienų, nors yra ir ilgalaikes (pusmečio) tendencijas sekančių frontų. Aukšto dažnio prekyba (angl. high-frequency trading) bando uždirbti pelną per labai trumpą laiką, išnaudodama rinkos neefektyvumus, trumpalaikius nuokrypius. Taikant šį metodą, kelios milisekundės gali lemti, ar prekyba bus pelninga, ar nuostolinga.
Šiai prekybai prie pat finansinių biržų, kur atliekami sandoriai, yra statomi galingi serveriai, siekiant kuo greičiau gauti ir apdoroti informaciją. Žmogus to niekaip nepajėgtų padaryti. Algoritminę prekybą taip pat vertinga naudoti atliekant keliolikos minučių ar kelių dienų trukmės sandorius.
Tokiai prekybai yra išnaudojama kompiuterio skaičiavimų apimtis: kol žmogus gali prižiūrėti tik keletą investavimo strategijų, kompiuteris gali kiekvieną minutę įvertinti šimtus instrumentų ir tūkstančius skirtingų strategijų. Tai leidžia išvengti didelių ir staigių praradimų, nes vienai strategijai prarandant pinigus, kita – uždirba. Tokiu būdu galima efektyviai išnaudoti diversifikaciją: investuojant naudoti skirtingas logikas, instrumentus, laiką bei biržas, sumažinti riziką bei padidinti vidutinę grąžą ir užtikrinti stabilias pajamas.
Didelis privalumas – disciplina
Finansų rinkoje labai svarbus yra žmogaus psichologijos aspektas. Dažniausiai prekiautojas turi priimti daug greitų sprendimų, tačiau jo emocijos neturi daryti įtakos sprendimams. Algoritminėms sistemoms automatiškai vykdant pavedimus pagal iš anksto suprogramuotas taisykles nėra dvejojama dėl sprendimo priėmimo ar nukrypimo nuo iš anksto suplanuotos strategijos. Taigi galima išvengti klaidų neuždarant nuostolingos pozicijos tikintis, kad ji taps pelninga, ar, pasiekus iš anksto numatytą pelną, neparduoti, tikintis, kad bus uždirbta dar daugiau.
Algoritminės sistemos naudingos ir tiems prekiautojams, kurie yra linkę daryti per daug pavedimų, t. y. prekiauti nesulaukę ir nepatikrinę prekybos signalų, bei tiems, kurie patyrę kelis nuostolius iš eilės, net ir matydami tikrai palankias pirkimo ar pardavimo galimybes, dėl psichologinių priežasčių nedrįsta atlikti dar vieno sandorio. Algoritminės sistemos padeda ne tik išlaikyti discipliną prekiaujant rinkose, bet ir apsaugo nuo žmogiškų klaidų, tokių kaip atsitiktinis „100“ suvedimas vietoje „10“.
Vienu metu – daugybė skirtingų prekybos sistemų
Pelno siekianti algoritminė prekybos sistema gali būti kelių tipų. Viena iš jų – tendencijų sekimas, kada kainoms kylant yra perkama, kainoms krentant – parduodama.
Pagal tokią sistemą sėkmingai veikia užsienio fondai „Transtrend“ (valdo 6 mlrd. JAV dolerių), „Bluetrend“ (8 mlrd. JAV dolerių), „Winton“ (25 mlrd. JAV dolerių). Kitas sistemos tipas – statistinis arbitražas.
Jeigu panašia veikla užsiimančių kompanijų (pavyzdžiui, „British Petroleum“ ir „Shell“) akcijų kaina išsiskiria, tai tikėtina, kad vėliau vėl sugrįš į tas pačias vėžes. Tad perkant kritusią akciją (tikintis kainos kilimo), o pakilusią – parduodant skolon (angl. short sell) (tikintis kainos kritimo), galima gauti pelno.
Prieštrendinė strategija – kantrybės strategija, paremta kitų rinkos dalyvių elgsenos prognoze. Jos veikimo principas yra elgtis priešingai negu rodo dabartinės rinkos tendencijos. Pavyzdžiui, kainai krintant, spėjama, jog kaina nekris amžinai (prognozuojama, jog rinkos dalyviai pradės pirkti kainai pakankamai nukritus), todėl stengiamasi pirkti prieš pat pradedant kilti kainai – elgiamasi priešingai dabartinei tendencijai. Ši strategija pasižymi ir dideliu pelnu, ir dideliais nuostoliais.
Prekybos logikų yra gana daug, o iš jų padarytų prekybos sistemų – dar daugiau. Pavyzdžiui, „Algorithmic Trading Portfolio“, vienintelis Baltijos šalyse algoritminės prekybos fondas, dažniausiai naudoja tendencijų sekimo, rinkos bangų gaudymo (angl. mean reversion) ir sezoniškus pasikartojimų principus. Kad strategijos būtų patikimos ir stabilios, jose naudojami algoritmai yra nuolat tobulinami ar kuriami nauji. Šiuo metu Fondas naudoja virš 300 skirtingų algoritmų, atrinktų iš 6 tūkst. algoritmų bibliotekos.
Kada algoritmai klysta?
Algoritmai elgiasi tiksliai taip, kaip yra užprogramuoti, ir esant specifinėms rinkos sąlygoms tai gali sukelti neigiamų padarinių. Pavyzdžiui, 2010 m. gegužės 6 d. 14.45 val. žaibišką griūtį (angl. 2010 Flash Crash arba The Crash of 2:45), anot JAV vertybinių popierių reguliuotojo (SEC), lėmė labai didelis, 4 mlrd. JAV dolerių, pardavimo sandoris ir žmogaus klaida, kai buvo nurodyta parduoti tokiu greičiu, kokiu prekiauja rinka.
Deja, atliekant savo sandorius rinkos aktyvumas didėjo ir tai vertė algoritmą pardavinėti dar greičiau – atsirado užburtas ratas. Tada įsitraukė kitų kompanijų algoritminės prekybos sistemos, kurios taip pat ėmė pardavinėti, kadangi kaina pradėjo kristi (aktyvavosi nuostolio sustabdymo algoritmai), taip dar labiau padidindamos kritimo greitį.
Tą dieną rinka nukrito 9 proc. ir per kelias minutes vėl pakilo beveik iki buvusio lygio. Kai kurios akcijos, kaip „Procter & Gamble“, vienu momentu buvo parduodamos už 1 JAV centą. Vėliau dalis sandorių buvo anuliuoti ir biržose įtaisyti saugikliai, stabdantys prekybą labai greitų kritimų atveju.
Algoritminės prekybos fondai tampa vis populiaresni
Algoritminis investavimas pasaulyje yra plačiai taikoma praktika – algoritmai neretai atlieka 90 proc. visų sandorių. Tuo tarpu Baltijos šalyse veikia tik vienas algoritminės prekybos fondas, kurį valdo bendrovė „Orion Asset Management“. Prieš pustrečių metų įsteigus Fondą, jo valdomas turtas siekė 1,5 mln. JAV dolerių, o dabar – 14,8 mln. JAV dolerių, taigi Fondo dydis išaugo beveik 10 kartų – tai rodo, kad auga ir Lietuvos investuotojų dėmesys alternatyviems investiciniams sprendimams.
Nors „Algorithmic Trading Portfolio“ veiklos rezultatai yra džiuginantys, tačiau Fondui dar toli iki „Renaissance Technologies“ ir jų fondo „Medallion“, kurio valdoma suma – 22 mlrd. JAV dolerių. Šį fondą dar 1982 m. įkūrė JAV matematikas James Simons. „Medallion“ yra turbūt pats geriausias fondas, naudojantis kompiuterių modelius investavimo srityje – jo vidutinė metinė grąža siekia 35 proc. Tiesa, šis fondas jau nuo 1993 m. yra uždaras ir investuoti jame gali tik pati įmonė ir jos darbuotojai.
Dr. Aistis Raudys yra vienintelio Baltijos šalyse algoritminės prekybos fondo „Algorithmic Trading Portfolio“ valdytojas
