„Quanci” również na naszej giełdzie

Wraz z rozwojem rynku finansowego, powstaje coraz więcej trudnych do analizy wewnętrznych zależności, a wielu analityków wprost twierdzi, że poziom skomplikowania rynku przekracza możliwości percepcyjne jakiegokolwiek człowieka.

Kluczem do osiągnięcia ponadprzeciętnego zysku jest asymetria informacji. Warunkiem, aby inwestor mógł uzyskać?ponad- przeciętną stopę zwrotu, jest posiadanie umiejętności skutecznego wyszukiwania w ogromnym zbiorze danych, jakim są rynki finansowe czegoś, czego reszta rynku nie dostrzega i nie jest w stanie skutecznie ocenić.

Ewolucja na rynkach finansowych rozwija się w kierunkach mocno połączonych z technologią. Pierwszym miejscem, gdzie zauważono przestrzeń na stworzenie asymetrii informacji, jest wykorzystanie tzw. tradingu wysokich częstotliwości (HFT – high frequency trading), opartego w całości na informatyce. Wszystko opiera się na kolokacji serwerów obok giełd i wykorzystaniu niezwykle szybkiego oprogramowania, dzięki czemu można uzyskać przewagę szybkości nad innymi uczestnikami rynku, realizując inwestycje tuż przed nimi, generując w ten sposób zyski.

Drugą odnogą ewolucji na rynkach finansowych jest tworzenie skomplikowanych instrumentów finansowych, których wycena możliwa jest tylko za pomocą komputerowych modeli, a następnie handel tymi instrumentami z szerokim rynkiem, który często nie ma możliwości weryfikacji wycen. To właśnie ta część rynku finansowego była bezpośrednią przyczyną wielkiego kryzysu finansowego i upadłości banku Lehmann Brothers.

Trzecią, najciekawszą grupą są fundusze hedgingowe oraz departamenty ilościowe banków inwestycyjnych, które do podejmowania decyzji inwestycyjnych wykorzystują modele matematyczne. Dlatego matematyków pracujących w instytucjach finansowych tradycyjnie nazywa się „quantami" (Quants, od quantitative methods). Firmy opierające się na wykorzystaniu matematyki i technologii zbudowały sobie w ostatnich latach niezwykle silną pozycję na Wall Street, a założyciele największych ilościowych funduszy hedgingowych wdarli się do czołówki listy najbogatszych Amerykanów. Metody ilościowe i komputery obecnie odpowiadają za dominującą większość transakcji realizowanych na rynkach finansowych, chociaż firmy stosujące te metody stanowią niewielką część całego rynku inwestycyjnego.

Pierwsi „quanci" pojawili się na rynkach finansowych w latach 80. Wykorzystywali moce komputerów i zaczęli opisywać rzeczywistość ekonomiczną za pomocą modeli matematycznych. Dzięki ich umiejętnościom i technologii banki, dla których pracowali (np. Salomon Brothers) zaczęły osiągać znaczne zyski. W latach 90. wykorzystanie metod ilościowych oraz mocy komputerów stało się standardem. Stopniowo doszło do tego, że banki inwestycyjne i fundusze hedgingowe zaczęły przyciągać najzdolniejszych młodych ludzi o umysłach ścisłych – inżynierów, programistów, matematyków. Szczyt popularności fundusze quantowe osiągnęły w ostatnich 10 latach, gromadząc ogromne aktywa (największe fundusze hedgingowe zarządzają dziś dziesiątkami miliardów dolarów należących do inwestorów), ale również wzbudzając uwagę mediów, polityków i opinii publicznej.

Jednak tradycyjne, wykorzystywane przez „quantów" metody przestają przynosić efekty inwestycyjne. Wiąże się to z faktem, że algorytmy tradycyjne tworzone są do analizy zachowań ludzi jako zbiorowości, natomiast w dzisiejszych czasach znaczna część obrotu realizowana jest automatycznie. Oznacza to, że wykorzystywane algorytmy szukają zysków, analizując zachowanie innych algorytmów, co powoduje trudne do przewidzenia sprzężenia zwrotne. Pojawiły się jednak fundusze, które zarabiają poprzez próbę oszukania algorytmów innych funduszy. Coraz częściej wykorzystuje się również algorytmy sztucznej inteligencji i machine learning. Systemy informatyczne zaczynają przejmować rolę inwestorów, podejmując decyzje inwestycyjne wpływające często na cały rynek.

Czy zatem przyszłością branży inwestycyjnej są konkurujące ze sobą algorytmy i technologiczny wyścig zbrojeń? Absolutnie nie! Metody ilościowe są skuteczne, dopóki na rynku istnieją tradycyjni inwestorzy podejmujący decyzje zgodnie ze zdrowym rozsądkiem i ulegający emocjom. Dominacja na rynku metod ilościowych prowadzi do sytuacji, w której osiągają one coraz słabsze wyniki. Im większa konkurencja o te same informacje, tym trudniej na nich zarabiać. Jednocześnie działania algorytmów prowadzą do sytuacji, w której racjonalny, tradycyjny inwestor może łatwo zarobić – przykładem może być tzw. flash crash z 6 maja 2010 r., kiedy niespodziewane sprzężenie zwrotne we wzajemnym oddziaływaniu kilkunastu różnych algorytmów doprowadziło do nieuzasadnionej, chwilowej przeceny o kilkadziesiąt procent akcji znanych spółek (np. Accenture).

Jak ma się do powyższego Polska? Aktualnie jesteśmy jakieś 20 lat za rynkami rozwiniętymi. Zdolni matematycy, statystycy i programiści nie mają co liczyć na etaty w instytucjach, gdzie dominuje tradycyjna analiza fundamentalna spółek i gospodarki. Niemniej wszyscy czekają na rozwój tego segmentu rynku finansowego. Wdrożenie nowoczesnego systemu UTP na warszawskiej Giełdzie Papierów Wartościowych (w kwietniu) pozwoli pierwszym polskim?„quantom" pokazać swoje możliwości.