Торговые системы-роботы на рынке ценных бумаг. Проблемы их применения в России

алгоритмическую торговлю, заработает в Европе не только на фондовых рынках, но и на внебиржевых площадках, при этом под закон о манипулировании попадут любые стратегии, направленные на дестабилизацию и замедление работы торговой системы. Московская биржа начнет штрафовать брокеров и их клиентов за попытки влиять на цены активов с помощью торговых роботов. Такое манипулирование запрещено законами в США и Европе, но в России до сих пор было ненаказуемо. Внимание Московской биржи к проблеме манипулирования рынком ценных бумаг с помощью торговых роботов привлекли сами брокеры. Официальный представитель биржи сказал РБК, что последние полгода биржа получала жалобы от брокеров и их клиентов-нерезидентов на попытки влиять на цены активов с помощью алгоритмической торговли. Речь идет о практиках высокочастотной торговли (High-frequency trading, HFT), которую используют в торговле участники рынка. Благодаря специальным алгоритмическим программам (роботам), позволяющим провести сделку в течение долей секунды, брокеры могут продать или купить бумагу быстрее, чем большинство других участников, и заработать прибыль на незначительном движении котировок. По оценкам Московской биржи, на долю роботов приходится свыше 55% объема торгов акциями на российском рынке. Охота на роботов. В России пока нет никаких ограничений для участников рынка, использующих в своей деятельности Spoofing, Frontrunning и другие стратегии, позволяющие манипулировать ценами на рынке. Однако уже к концу года ситуация может измениться. Как рассказал РБК источник, близкий к Московской бирже, планируется, что с 2016 года за такие операции будут введены штрафы на сумму до 1 млн руб. Кроме того, этим участникам может быть ограничен или вовсе закрыт допуск к торгам. «Эти меры биржа может применять по отношению к участникам рынка, которые неоднократно или в течение непродолжительного периода времени подавали и снимали заявки на покупку или продажу ценной бумаги, что приводило к изменению ее стоимости», — сказано в материалах биржи. Пока биржа планирует рассматривать случаи недобросовестной алгоритмической торговли по письменным заявкам участников торгов, а уже в начале 2016 года внедрит систему онлайн-мониторинга подобных сделок. «Комитет по фондовому рынку принял решение создать специальную рабочую группу, которая разработает критерии автоматического выявления недобросовестных роботов», — сообщили в пресс-службе биржи.Известно, что не следует рассчитывать на серьезный успех в биржевой торговле, обладая лишь знанием текущих котировок, цен и собственной интуицией. Вопрос программной торговли и создания отечественной научной базы для развития и построения эффективных торговых систем является очень объемным и недостаточно проработанным в настоящий момент, несмотря на большое количество исследований, проводимых большей частью в финансовых компаниях, а не в учебных заведениях. Частные компании не заинтересованы в распространении своих результатов и достижений по данной теме по причине конкуренции. Несмотря на разнообразие подходов, большинство систем основываются в своей работе на анализе истории рынка. Однако очевидно, чтобы построенная на основании прошлого опыта модель работала в будущем, необходимо, чтобы рынок в течение достаточно длительного времени не претерпевал кардинальных изменений, чтобы происходящие на нем события имели приблизительные аналоги в прошлом. Например, многие нейросетевые системы требуют для своего обучения данные по истории рынка не менее, чем за 3-5 лет. То есть предполагается, что в течение какого-то времени внутренние законы динамики рынка не будут существенно отличаться от тех, которые действовали последние 3-5 лет. Совершенно очевидно, что для российских финансовых рынков эти условия не выполняются. Кроме того, нейронные сети обладают тем недостатком, что очень трудно понять, а, значит, и проконтролировать, почему они принимают те или иные решения, а это уменьшает надежность управления в кризисных ситуациях, когда сильно влияние внешних факторов, не учитываемых системой. Еще одной российской особенностью является отсутствие развитой системы индексов, характеризующих отдельные финансовые инструменты, рынки и экономику в целом, которые используются торговыми системами. Поэтому представляется, что эти и некоторые другие причины делают применение в России традиционных систем управления портфелями ценных бумаг малоэффективным. Решением проблемы эффективных инвестиций и построения оптимальной стратегии управления портфелем может стать технология Data Mining and Knowledge Discovery – «добыча» данных (DM) и обнаружение знаний. Этим термином обозначается набор методов из области искусственного интеллекта, начавшей активно развиваться совсем недавно. Эти методы позволяют извлекать из «сырых» данных (в нашем случае — описания истории рынка) ранее неизвестные знания о зависимостях и закономерностях поведения описываемого объекта. Следует отметить, что при торговле автоматическими торговыми системами, особенно в течение дня, на первое место выходит не перспективность инструмента рынка, а его ликвидность и волатильность. С точки зрения механических спекуляций не важны названия товаров (услуг) и их свойства. Важно, чтобы предмет торговли имел высокий спрос и постоянно изменял свою стоимость. Фондовый рынок в этом смысле обладает уникальными возможностями и перспективами.