Роботы захватили мировые биржи: новая трейдинг-экосистема
Недавно глобальный рынок ценных бумаг поразил ряд помех, из-за которых биржевые операции пришлось резко остановить. Одной из причин этих «мгновенных заморозок» может быть внезапное появление толп сверхбыстрых роботов, которые торгуют на мировых рынках и действуют на скоростях, превосходящих человеческие возможности – что и перегрузило систему. Условия новой «экологии сверхбыстрых машин» описываются в последнем номере журнала Scientific Reports.
Оказывается, на временных шкалах ниже секунды, финансовый мир внезапно превращается в кибер-джунгли, заселенные стаями агрессивно торгующих алгоритмов. «Эти алгоритмы работают так быстро, что люди не могут участвовать в торгах в реальном времени, и на их место приходит сверхбыстрая среда роботов», - объясняет Нил Джонсон (Neil Johnson), профессор физики колледжа естественных и гуманитарных наук Университета Майами.
«Наши выводу указывают на то, что… при сверхскоростных алгоритмах, поведение рынка претерпевает фундаментальный и резкий переход туда, где обычные теории рынка не работают», - заявил Джонсон.
Чтобы опередить конкурентов, мы разрабатываем всё более быстрые системы – алгоритмы, время реакции которых превышает человеческие возможности. Например, минимальное время реакции на потенциальную опасность у человека – чуть меньше секунды. Даже гроссмейстеру требуется около 650 миллисекунд - а трейдинговые микросхемы реагируют через долю миллисекунды (1 миллисекунда равняется 0,001 секунды).
Исследователи собрали и проанализировали поток цен на множество ценных бумаг на многих биржах, в миллисекундном масштабе. С февраля 2006 года по февраль 2011 года они нашли 18250 экстремальных событий, продолжительность которых не превышала полторы секунды (включая обвалы и пики).
По мере того, как длительность этих сверхбыстрых экстремальных событий вышла за пределы человеческих реакций, количество обвалов и пиков резко возросло. Ученые построили модель и заключили, что эти события – продукт сверхскоростного компьютерного трейдинга. Другие факторы (регулирование, ошибки трейдеров) не могут их объяснить.
Джонсон проводит аналогию с экосистемой: «При нормальном соотношении хищников и жертв система пребывает в равновесии, но если вы вводите слишком быстрых хищников, начинаются экстремальные события. Именно эти мы и видим: на биржах хищник атакует еще до того, как жертва может хотя бы узнать о его существовании».
Чтобы регулировать сверхбыстрые компьютерные алгоритмы, нам придется понять их коллективное поведение, говорит Джонсон.
Это трудная задача, но ее облегчает то, что скоростные алгоритмы относительно просты – ведь простота способствует скорости.
«Поэтому алгоритмам свойственно вести себя сходным образом. Так и образуется кибер-толпа, или кибер-банда, которая атакует определенный сегмент рынка. Отсюда и наблюдаемые экстремальные события. Наша математическая модель способна моделировать коллективное поведение этих кибер-банд», - заявляет Джонсон.
Ученый считает, что эти выводы важны не только для финансовых рынков, но пригодятся и в борьбе с кибер-атаками, в информационных войнах.
Данные исследования представлены в журнале Scientific Reports (полный текст по ссылке).
По материалам пресс-релиза университета.
Артём Космарский nauka21vek.ru