Хеджирование- стратегия защиты активов от тех или иных рисков. Например, вкладывая деньги в стабильно растущие бумаги, вы хеджируете ваши сбережения против инфляции.

Полноценная торговая система состоит из двух частей - системы прогноза рынка и принятия решений, выдающей сигналы на покупку или продажу, и системы исполнения заявок (она же система алгоритмического трейдинга). Если о прогнозах рынка каждый из нас слышал не раз, то о существовании второй части неспециалисты часто не подозревают. Между тем она чрезвычайно важна для успешной работы торговой системы и далеко не тривиальна алгоритмически. Ее задача - обеспечить надежное и быстрое (пока цена не изменилась!) выполнение указаний первой части. Но как быть, если система прогноза увидела, что на рынке появилась интересующая ее бумага по цене, скажем, сто рублей, и требует купить тысячу таких акций по этой цене - а на продажу их выставлено всего лишь сто, еще сто - по 102 рубля, а остальные - по 105? В этом случае необходимо решить многокритериальную задачу и сформировать набор заявок на покупку того, что есть, минимизируя время совершения сделки и фактические затраты. Мало того - оказывается, что выполнение каждой из этих заявок мгновенно влияет на остальные заявки и их цены, что требует дополнительных пересчетов. Математику этого сложного процесса изучают даже светила нелинейной науки (см., например, работы Дойна Фармера [Doyne Farmer], сделанные в Институте Санта-Фе). Однако ее до сих пор не удалось вмонтировать в систему принятия решений. От качества работы «второй части» зависит процентов тридцать дохода от сделки; если же она работает плохо, блестяще задуманная сделка может просто не состояться. На американском рынке программные продукты для алгоритмического трейдинга - это целая отрасль финансовой информатики.

Что касается «первой части» - собственно прогноза и системы принятия решений, эта задача всегда остается на острие прогресса, и в ней немедленно опробуются методы, хорошо себя проявившие в других областях. К сожалению, по мнению Николая Старченко, все эти методы работают на финансовом рынке гораздо хуже, чем там, где они были созданы. Так, бум нейросетевых технологий прогноза котировок прошел на российском рынке лет десять назад. В практическом плане он был в основном связан с разработкой нейросетей для задач трейдинга при помощи американского универсального нейросетевого пакета BrainMaker (возникшего, как говорят, в недрах американского военно-промышленного комплекса). Многие и сегодня применяют нейросети на финансовых рынках, однако пик интереса к этой технологии уже позади. Появляются сообщения об эффективных торговых системах на нейросетях, но чудес от них больше не ждут.

Еще раньше были опробованы всевозможные регрессионные методы, аппроксимирующие зазубренный временной ряд колебаний цены гладкими кривыми, долженствующими указать дальнейшие тенденции развития и скрытые периодичности. Такие методы хорошо работали при обработке экспериментов в естественных науках. При изучении же динамики рынка их сегодня относят, скорее, к более скромной области - техническому анализу, служащему вспомогательным инструментом профессионального трейдера.

Ныне одна из самых модных технологий - генетические алгоритмы (ГА) - подход к сложным задачам оптимизации, основанный на имитации эволюционного процесса. «Хромосомы», представляющие собой различные варианты решения задачи, начинают мутировать, скрещиваться и бороться за выживание на основе неких критериев «приспособленности» - близости к оптимальному решению. При умелой настройке на задачу тут можно получить хорошие результаты. Не всегда эти задачи связаны с прогнозом в буквальном смысле слова - например, ГА пытаются использовать для формирования оптимального портфеля акций.

Однако больше всего ждут сегодня от эконофизики - причем, как ни удивительно, не только энтузиасты, но и, в неявной форме, «робоскептики» (см. ответы Василия Якимкина во врезке). В первую очередь речь идет о приложениях теории хаоса - динамики, порожденной иногда очень простыми формулами, но внешне неотличимой от случайного процесса изменения цен. «Великий вызов» (grand challenge) состоит в том, чтобы выяснить, можно ли подобным образом описать реальную динамику цен на бирже. С другой стороны, более или менее общепризнанная современная модель ценовых рядов - фрактальное броуновское движение. Это не хаотический, а по-настоящему случайный процесс. Однако его развитие в какой-то мере учитывает более или менее смутные воспоминания о том, что происходило раньше. Математика этих моделей изучена глубоко. Михаил Дубовиков, специалист по эконофизике, доктор физ.-мат. наук, советник президента ФК «Интраст» по науке, рассказывает: «Любая западная компания сейчас начинает обычно с двух вещей: считает фрактальные параметры, например показатель Херста (Hurst exponent), для ценовых рядов (надеясь по их изменениям предвидеть перемены на рынке) и пытается применить теорему Такенса (Takens) - определить количество параметров, управляющих процессом изменения цен и, если повезет, построить систему уравнений, порождающую ценовой ряд. Дальше каждый идет своим путем. Мы, например, используем в торговой системе собственные фрактальные показатели, а также ряд известных моделей (например, нелинейные регрессионные) в сочетании с оптимальным формированием портфеля по более современным алгоритмам, чем классическая теория Марковица».

Эконофизика изучает рынок так же, как астрофизика изучает звезды или биофизика - энергетику живой клетки. Похоже, что в этом сложном механизме кое-что уже понято, кое-какие механизмы ухвачены. Что же будет, когда наука научится прогнозировать не чуть-чуть, как сегодня, а все и сразу? Исчезнет ли рынок в его нынешнем виде? Михаил Дубовиков считает, что это нам не грозит. По его мнению, уже сейчас понятно, что исследования динамики рынка могут претендовать лишь на то, чтобы более или менее точно отделить те участки, на которых цена хоть как-то предсказуема, от тех, где цена непредсказуема в принципе. Отчасти благодаря эконофизике теперь мы понимаем и природу этой непредсказуемости. Мы точно знаем ту грань, за которую не перейдем никогда, заключает Дубовиков: подлинная проблема состоит в том, чтобы найти промежутки, где цена предсказуема, и как можно точнее предсказать ее.

Многие технологии здесь даже не удалось упомянуть. Подробнее о методах, которые используют насыщенные математикой торговые системы, можно узнать из материалов конференций по системной торговле, регулярно проводимых компанией «Брокеркредитсервис».

Интерес к этому сектору растет, и инфотехнологи не должны упускать его из вида.

Редакция благодарит Михаила Дубовикова, Николая Старченко и Василия Якимкина за консультации.