Новая эпоха в технологиях трейдинга. Вытеснит ли ИИ трейдеров-людей?

«Финам» совместно с партнёром чемпионата «Уолл-стрит Код» — ФК «Викинг» - провёл вебинар, посвященный изменению технологий трейдинга. Спикер – сооснователь «Викинга» Владислав Каменский – рассказал о том, какие этапы прошли технологии трейдинга в своей эволюции, и подробнее остановился на изменениях, которые происходят прямо сейчас.

Четыре «технологические эпохи»

Каменский отметил, что застал несколько эпох, которые за 25 лет очень сильно поменяли инфраструктуру рынка и то, как работают трейдеры, брокеры и биржи. Он напомнил, что в 2000 году заявки подавались и обрабатывались вручную, нужно было звонить по телефону, разговаривать с брокером, узнавать цену и подтверждать её.

«Тогда возникало ощущение, что это сложный процесс. Ты видишь ленту сделок, котировки, пытаешься поймать какой-то всплеск, какое-то событие, которое происходит на рынке, но ты не понимаешь, с кем ты торгуешь, кто на твой стороне и так далее. Ты общаешься с брокером, и он предлагает тебе либо купить, либо продать, поставить лимитную заявку, рыночную. Это было реально очень долгим процессом», - описал Каменский, как была устроена торговля 25 лет назад.

Следующая эпоха, по его словам, началась, когда появились российские и зарубежные торговые терминалы, можно было видеть стакан и быстро реагировать на события на рынках. Скорость процесса в этот период резко ускорилась.

«Терминал — это некий электронный код, и кто-то пытался уже подключаться максимально. Точно было ощущение, что скорость имеет значение. Если раньше в торговой яме мы говорили, и у нас это занимало минуты, то с появлением электронных терминалов речь шла уже про секунды. Мы прекрасно понимали, что скорость очень важна и, скорее всего, этот процесс будет ещё меняться и ускоряться», - отметил сооснователь «Викинга».

Далее на рубеже 2010-х годов начали появляться первые интерфейсы, которые позволяли подключаться уже напрямую к бирже или к брокеру. «Был скачок, изменились сами стратегии, изменилась скорость реакций на них», - рассказал Каменский.

Сейчас, по его словам, наступила новая, условно, четвёртая эпоха, когда появился искусственный интеллект. «Возникает вопрос: а кто будет ставить задачи? Кто будет контролировать? Какая будет скорость принятия решения? Ведь так или иначе скорость принятия решения остаётся важной, есть гонка за расчётами цены. Эти подсчёты должны быть правильными, и за какое время они произойдут — это очень важно», - подчеркнул эксперт.

Он рассказал, что доставка сигнала на брокерский сервер, на терминал и дальше передача на биржу занимает тысячи микросекунд. Ситуация очень сильно отличается, если север уже непосредственно стоит на бирже и информация передается на саму биржу – это уже сотни микросекунд. Это то время, с которым работают одни из быстрейших алгоритмов и торговых систем.

«Если мы моргнём, то за это время пройдёт 100 миллисекунд, а алгоритм работает со скоростью 100 микросекунд. То есть это на три порядка быстрее. Соответственно, ни с какой скоростью человека это не сравнится», - привел пример Каменский.

Сейчас, по его словам, торговля все больше переходит в автоматические системы. Остаются клиенты, которые продолжают торговать по своим стратегиям, могут набирать позицию долго, им для этого не нужна скорость, но для алгоритмов так или иначе она важна.

Также он отметил, что в период появления API произошел эволюционный скачок – появление DMA. «Если мы говорим про прямые доступы к бирже, DMA, то это зачастую крайне стабильное и высокоскоростное подключение. Биржи понимают, что есть очень большой спрос на такого рода подключения, для них это вообще отдельный технологический бизнес. Они вкладываются в это, они развивают свои подключения, появляются новые протоколы», - подчеркнул Каменский.

При этом с каждой новой итерацией скорость увеличивается, сейчас есть решения, которые работают уже за сотни наносекунд. Здесь уже вопрос остается в скорости доступа непосредственно к рыночным данным и к инфраструктуре.

Экономика процесса

Каменский также затронул тему окупаемости решений, связанных с искусственным интеллектом.

«Нужно уметь правильно считать экономику процесса. Сколько стоит содержание сервера, сколько стоит содержание команды программистов? Например, эту сумму мы можем посчитать. А дальше вопрос возникает: а сколько денег мы можем при помощи нашего алгоритма забрать с рынка? Допустим, сто тысяч долларов, которые стоит нам содержание нашей инфраструктуры. Сможем ли мы эти $100 000 забрать с рынка и заработать, чтобы быть в нуле? А лучше, конечно, больше, чем $100 000. И вот это вопрос, дает ли рынок такие возможности. Потому что в разные периоды времени разная волатильность, и не все решения могут быть эффективны. Бывают всплески волатильности, всплески доходности, и очень сильные. Зависимость от инфраструктуры заставляет ее улучшать, вкладываться в неё. Но когда волатильность снижалась, то можно сказать, эта инфраструктура становилась ненужной, отказывались от серверов и уходили с рынков», - рассказал он.

По его словам, на протяжении 20 лет было несколько волн прихода и ухода трейдеров и профессиональных команд. Вероятно, такие волны будут повторяться и в будущем.

Возможности обучения ИИ

Особенностью нынешней ситуации, отметил Каменский, является то, что искусственный интеллект может обучаться, причем он воспринимает и обрабатывает информацию очень быстро. «И вот наш опыт - пропустить такой искусственный интеллект по школе, пообучать его, показал очень интересные результаты. Искусственный интеллект учится так же, как человек. Он задаёт вопросы, он может разбирать свои ошибки. Если наставник говорит вести свои портфели, он ведёт свои портфели. Он читает документацию на платформе, находит какие-то алгоритмы, даже находит баги платформы, пишет тикеты в техподдержку и так далее. То есть это получился очень качественный ученик», - сказал он.

Искусственный интеллект необходимо «провести» по специализированным знаниям, которыми обладают трейдеры, добавить ему скиллов. После этого видно, насколько лучше он работает с информацией и проектирует алгоритмы. Раз ошибившись, ИИ в дальнейшем уже смотрит сквозь призму своих знаний и не наступает на те же грабли. ИИ лучше, чем человек, помнит про прошлые ошибки.

Насколько хорош сейчас ИИ в торговле?

Отвечая на вопрос, может ли сейчас ИИ превзойти по профиту и стабильности трейдеров-людей, Каменский отметил, что некоторые хедж-фонды уже давно используют искусственный интеллект в своих разработках. Эти фонды достаточно много зарабатывают и зарабатывают больше, чем люди. Если говорить об искусственном интеллекте, который компании выпускают на рынок, на данном этапе возможен паритет. Зависит от того, с какими трейдерами сравнивать. 

«Люди-трейдеры, которые уже давно работают, по 5-6 лет, да, они точно сейчас лучше, чем искусственный интеллект, который выпустил на рынок непосредственно какой-нибудь банк или брокер. Но что произойдёт через год-два и с какой скоростью произойдут изменения – это вопрос. Они идут экспоненциально, ускоряются. Возможно, через год или два мы уже будем явно видеть, что искусственный интеллект не оставил места для трейдеров-людей и по скорости, и по качеству принятия решения. Тогда останется вопрос – чей искусственный интеллект сильнее», - описал перспективы Каменский. По его словам, не исключено, что возникнет условная «торговая война»: американский, китайский и другие искусственные интеллекты будут конкурировать друг с другом за лучшие расчёты цен и за опережение по доступу к информации.