Идеальная ставка - Адам Кучарски

К сожалению, не все ситуации, связанные с ошибками ботов, разрешаются столь удачно. Трейдинговые программы набирают популярность в финансовой сфере, а здесь ставки намного выше. Спустя шесть месяцев после инцидента на скачках одной финансовой компании пришлось узнать, как дорого может обойтись ошибка в программе.

Лето 2012 года выдалось для Knight Capital горячим. Эта брокерская компания из Нью-Джерси готовила компьютерные системы к августовскому запуску на Нью-Йоркской фондовой бирже программы ликвидности, призванной помочь покупателям совершать крупные сделки по торговле акциями более дешевым способом. При этом сами торги должны были выполняться брокерами наподобие Knight Capital – им отводилась роль связующего звена между покупателем и рынком.

Для проведения торгов Knight использовала высокоскоростной маршрутизатор SMARS. Эта программа обеспечивает систему принятия заявок: когда от клиента поступает запрос на сделку, SMARS выполняет серию небольших «дочерних» заказов. Чтобы избежать возможных отклонений от требуемого значения, программа считает, сколько «дочерних» заказов уже выполнено и сколько еще предстоит выполнить, чтобы закрыть первоначальный заказ.

До 2003 года за приостановку торгов после выполнения заказа отвечала программа Power Peg. Однако с 2005 года ею не пользовались, и Knight ее заблокировал, переместив функцию отслеживания выполнения родительского заказа в SMARS. Но, как стало известно из опубликованного впоследствии официального доклада, компания не проверила, что произойдет, если Power Peg вновь активизируется.

В конце июля 2012 года технические специалисты Knight занялись обновлением программного обеспечения на всех серверах компании. Спустя насколько дней они установили новый код на семи из восьми обслуживаемых серверов, но с последним возникли проблемы, и Power Peg не была с него удалена.

Наступил день запуска; от покупателей и других брокеров начали поступать заказы. Семь успешно прошедших апгрейд серверов выполняли свою работу надлежащим образом, однако восьмой сервер «не видел», сколько заказов уже завершено, и «пошел своим путем», с бешеной скоростью выбрасывая на рынок миллионы заказов на покупку и продажу акций. С наращиванием объема ошибочных операций на рынке возникла чудовищная путаница. Пока техники искали источник проблемы, портфель компании все разрастался и разрастался. За 45 минут Knight скупила акций на три с половиной миллиарда долларов и продала их больше чем на три миллиарда. Когда, наконец, программу удалось отключить, а сделки остановить, стоимость ошибки для компании составила 460 миллионов долларов, то есть компания теряла по 170 тысяч долларов в секунду. Этот инцидент нанес Knight огромный ущерб, и в декабре того же года ее перекупила фирма-конкурент.

Хотя потери Knight произошли в результате неожиданного поведения компьютерной программы, технические проблемы – не единственный враг алгоритмического трейдинга. Даже когда все алгоритмы работают как надо, у компании все равно может обнаружиться слабое место. Если программа работает чересчур исправно, она становится слишком предсказуемой, чем не преминут воспользоваться конкуренты.

В 2007 году норвежский трейдер Свенд Эгил Ларсен заметил, что алгоритм одной из американских брокерских компаний всегда одинаково реагирует на определенный тип торгов. Независимо от того, сколько акций покупалось, программа увеличивала цену одним и тем же способом. Ларсен догадался, что можно заставить брокера поднимать цену, делая множество мелких покупок и затем продавая большое количество акций, но уже дороже. Трейдер действовал как своего рода «финансовый Павлов»: звонил в колокольчик и смотрел, как послушно реагирует алгоритм. За несколько месяцев такая тактика принесла Ларсену 50 тысяч долларов.

Не все по достоинству оценили изобретательность норвежца. В 2010 году Ларсену и его коллеге, трейдеру Петеру Вейби, совершавшему такие же операции, предъявили обвинение в манипулировании рынком. Суд изъял их доходы и приговорил обоих к условному заключению. После оглашения вердикта адвокат Вейби доказывал, что на решение судей повлиял тот факт, что в роли потерпевшего выступал компьютерный алгоритм: будь на его месте какой-нибудь недалекий трейдер, приговор оказался бы иным. Общественное мнение стало на защиту Ларсена и его напарника, а местная пресса сравнивала обоих с Робин Гудом. Такая поддержка пришлась весьма кстати: спустя два года Верховный суд отменил решение и снял с Ларсена и Вейби все обвинения.

Заставить компьютерные алгоритмы «свернуть на кривую дорожку» могут разные факторы – ошибка в коде или устаревшая система. Иногда программы ошибаются сами, а иногда их преднамеренно сбивают с толку конкуренты. Пока мы рассматривали единичные случаи: Ларсен атаковал одного конкретного брокера, Knight тоже была отдельной компанией, отдельной личностью был и игрок, предлагавший неуместные ставки на Волёр Ла Ведетт. Однако роль компьютерных алгоритмов в финансовых операциях неуклонно растет. И если даже один бот может причинить столько неприятностей, что случится, если дефектной программой будет пользоваться множество компаний?

Круг интересов Дойна Фармера не ограничивался колесом рулетки. После получения в 1981 году докторской степени в Калифорнийском университете в Лос-Анджелесе, Фармер начал работать в институте Санта-Фе в Нью-Мексико, где увлекся финансами. В последующие несколько лет он переключился с прогнозирования результатов рулетки на анализ поведения рынка акций. В 1991 году он совместно с Норманом Пэкардом основал хедж-фонд Prediction Company. Их план состоял в том, чтобы применить концепции, полученные при изучении теории хаоса, к финансовым рынкам. Альянс физики с финансами получился весьма успешным, и Фармер проработал в компании восемь лет, прежде чем вернуться в мир науки.

В настоящий момент Фармер преподает в Оксфордском университете и изучает последствия внедрения сложных систем в экономику. Математические законы и расчеты довольно часто применяются в мире финансов, но Фармер заметил, что обычно это происходит, когда речь идет о конкретных трансакциях. Например, экономисты при помощи математики определяют стоимость финансовых продуктов или оценивают риски, возникающие при сделках. Но как рассмотреть все эти взаимодействия в виде единой системы? Если боты влияют на решения друг друга, какой эффект они способны оказать на экономическую систему в целом? И чем чревата ошибка в программе?

Иногда кризис может спровоцировать одна-единственная фраза. 23 апреля 2013 года в твиттере Associated Press появилось сообщение: «Срочно: два взрыва в Белом доме, Барак Обама ранен». Новость мгновенно распространилась по интернету. Журналисты немедленно усомнились в подлинности твита – не в последнюю очередь потому, что как раз в тот момент в Белом доме проходила пресс-конференция, и никаких взрывов оттуда слышно не было. Новость оказалась фальшивкой, запущенной хакерами; сообщение вскоре удалили, а аккаунт Associated Press был временно заблокирован.

К сожалению, финансовые рынки успели отреагировать на эту новость. И это еще мягко сказано. За три минуты, прошедшие с момента появления фальшивки, биржевой индекс S&P 500 потерял в номинальной стоимости 136 миллиардов долларов. И хотя вскоре рынки вернулись на первоначальный уровень, скорость реакции и тяжелые финансовые последствия такого «вброса» заставили финансовых аналитиков задуматься: было ли это делом рук трейдеров из плоти и крови? Могли ли люди так быстро отозваться на сообщение и так легко в него поверить?