Börsirobotid (0)

TARTU ÜLIKOOL
Majandusteaduskond
Börsirobotid
Referaat
Juhendaja : dotsent Nadežda Ivanova
Tartu 2014

Sisukord

Sissejuhatus 3
Mis on börsirobot? 4
Kõrgsageduslik kauplemine (High- frequency trading, HFT) 5
Mõju turgudele 8
„ Flash Crash“ 8
Kokkuvõte 10
Kasutatud kirjandus 11

Sissejuhatus

Arvutite väga suur levik ning tehisintellekti võimsuse kasv viimaste kümnendite jooksul on mõjutanud märkimisväärselt ka finantssektorit. See on avaldanud mõju algselt inimeste poolt domineeritud sektorile niivõrd suurel määral, et ilma tehisintellektita ei kujuta enam finants -maailma ettegi. Kaasaegne rahandus areneb sellises suunas, kus põhilised mängijad pole mitte enam täielikult inimesed, vaid neis on juba osa ka tehisintellekti. Võiks isegi öelda, et tegemist on justkui „küborgrahandusega“. [3]
Viimastel aastatel on järjest valjemini räägitud börsirobotitest – algoritmkauplejatest, mis oma sisult on arvutid ning mis analüüsivad väga suurtes kogustes infot väärtpaberiturgude kohta. Kuna tegemist on alles põhiliselt viimasel kümnendil üles kerkinud teemaga on kõigil ka palju küsimusi , mis vajavad vastuseid

Mis on börsirobot?

Börsirobotil on küll mitmeid definitsioone, kuid üks on kindel – tegemist on tehisintel-ligentse masinaga, mis sooritab tehinguid erinevatel börsidel. Börsiroboteid on ka nimetatud „kastideks“ – arvutid, mis suudavad teha ostu-müügi otsuseid miljondike sekundite jooksul ehk siis teisisõnu – olla tuhandeid kordi kiiremad oma analüüsi ja valikute tegemisel kui inimene. [4]
Börsiroboti näol on tegemist arenguga tehnoloogiamaastikul, mis sai alguse sellest, et arvutid hakkasid lahendama ülesandeid, mida nad suudavad teha tunduvalt efektiivsemalt kui inimesed. Uus nüanss on aga kiiruse areng kogu börsirobotite maastikul . [8] Tänaseks on sellest välja arenenud eraldi finantsmaailma osa, mis on tekitanud ja mille ümber jääb veel tükiks ajaks väga palju poleemikat. Börsirobotite ja teiste tehnoloogiate järjest suurenev esiletõus finantsmaailmas on viinud algoritmkauplemise tekkeni, mis on sisult elektroonilise platvormi kasutamine kauplemistehingutel algoritmidega, mis jooksutavad eelprogrammee-ritud kauplemisinformatsiooni, sealhulgas ajastus, hind ja kogus. Algoritmkauplemine on laialt kasutusel investeerimispankade, pensionifondide ning investeerimisühingute poolt.[7]
Sisulise koha pealt on arvutipõhine finantsmaailm väga salastatud. Aktsiate kauplemisega tegelevad ettevõtted ei taha lasta oma strateegiatel, inimestel ega ka arvutikoodil lekkida väljaspoole ettevõtet ennast. Vastasel juhul on rivaalil väga lihtne dešifreerida nende aktsiakauplemispõhimõtteid, strateegiaid ning sealjuures võib-olla kopeerida, kuid halvemal juhul kasutada seda infot, et nende arvutid „annaksid“ rivaalile miljoneid dollareid. [4] „Kui kunagi oli 80 kuni 100 inimest investeerimispangas laua taga, siis nüüdseks on neid võib-olla 8.“ [4]
Küll aga on erinevaid jaotusi börsirobotitele, millest põhilisemad on kõrgsageduslikud kauplejad (high-frequency traders, HFT) ning madallatentsusega kauplejad (low- latency traders, LLT), mis on kohati HFT osa. Samuti on väga suur arutelu ka selle ümber, kuidas antud arvutid mõjutavad kogu finantsmaailma ning kas ja kuidas peaks kauplemisturgu reguleerima, sealjuures analüüsitakse ka, mida toob tulevik.

Kõrgsageduslik kauplemine (High-frequency trading, HFT)

Kõrgsagedusliku kauplemine moodustab väga suure osa finantsmaailma algoritmkauban-dusest. HFT tähendab spetsiifilisemas mõttes keerulisi tehnoloogilisi vahendeid ning samuti ka algoritme, et väga kiiresti ja väga tihedalt kaubelda väärtpaberiturul. HFT firmade eesmärk on müüa väga suurtes kogustes teinekord vaid väga väikese kasumi eest. HFT firmad konkureerivad eelkõige teiste samalaadsete ettevõtetega, mitte aga traditsiooniliste osta-ja-hoia strateegiat viljelevate pikaajaliste investoritega. Kuna kauplemismaht on väga suurtes kogustes on ka rahasummad tihti väga suured, enamasti ulatuvad need miljonitesse. HFT-d on nimetatud ka aktsiamaailma Vormel 1-ks – tegemist on olukorraga, kus kõik taandub kiirusele ning parimale tehnoloogiale, mida raha eest osta saab.
Kõrgsagedusliku kauplemise ajalugu pole selle salastatuse tõttu väga hästi teada, kuid on kindel, et see on eksiteerinud vähemalt alates aastast 1999. Kui sajandivahetusel oli HFT-del väga suur programmi „jooksutamisaeg“ ehk siis arvutusaeg, siis praeguseks on arvutuskiirused seoses paremate algoritmidega ning ka suure arvutusvõimsuse kasvuga suurenenud märgatvalt, mis omakorda tähendab ka väiksemat arvutusaega – praegusel hetkel isegi kuni mikrosekundites. Samuti, kui 21. sajandi alguses vastutasid kõrgsageduskauplejad vaid 10% kogu väärtpaberi turu tehingute mahust, siis nüüdseks on selle osakaal märgatavalt tõusnud – näiteks 2009. aastal vastutasid HFT firmad juba 73% väärtaberi turu tehingute kogumahu osakaalust. Küll aga on vähenenud ennustatvad kasumid HFT firmadele aktsiaturul – 2009. aasta 5lt miljardilt dollarilt kuni 2012. aasta 1,25le miljardile dollarile. Ometigi, et aktsiaturul on kogumaht HFT ettevõtete poolt langenud, siis futuuride turul on nende osakaal jäänud siiski märkimisväärseks. HFT firmad moodustavad umbes 2% kogu kauplemisettevõtetest, aga on vastutavad tervelt 70% ulatuses tehingute mahu eest.
HFT põhineb suuresti kvantitatiivsel kauplemisel ehk siis portfelli hoitakse üsnagi lühikest aega. Kõik portfelli allokatsiooniotsused teeb arvuti vastavalt kvantitatiivsetele mudelitele . Tihti on nende masinate edukus sõltuvuses samaaegses võimes analüüsida inimestele hoomamatuid andmemahte. Sellest tulenevalt on ka neil arvutitel spetsiifilised algoritmid , mida tuntakse „algode“ all.
Tänapäeval pole tihti enam oluline uute tuulte ega murrangute toomine algoritmide maailma, vaid et kelle arvuti suudab kõige kiiremini arvutada algoritmide tulemusi. Arvutuskiirusest tulenevalt kasutatakse ka väga erinevaid strateegiaid:

Market makers – kasum teenitakse täiesti tavalise ostu-müügi vahega. Lisaks pakuvad nad likviidsust oma firma klientidele, mille eest võetakse komisjonitasu. Selliseid tehinguid teevad väga kiired arvutid kasutades algoritme. [9]

Ticker tape trading – põhineb sellel, et meedias, suhtluskeskkondades ja –võrgustikes on tahtmatult varjatud informatsiooni turuolukorra kohta – tsitaadid, mahud, arvamused jne. Suure arvutusvõimsusega masinad käivad kogu selle informatsiooni üle, isegi enne kui see on jõudnud inimesteni. Kõige olulisem antud strateegia juures on informatsiooni filter , mis peaks eraldama olulise info ebaolulisest. Tihti suudab see meetod avastada suurte tehingute algushetki. [9]

Event arbritage – Kindlad sündmused genereerivad lühiajalisi etteennustatavaid tulemusi. Kõrgsageduskauplejad võtavad sellest kasu. [9]

Statistical arbritage – tegemist on meetodiga, mis otsib hinnaerinevusi väärtpaberite vahel. Väga kiirete tehingute tõttu nad suudavad nende muutuste tõttu ka kasumit teenida. [9]

News-based trading – avalikult on saadaval info erinevatest uudistekanalitest, mille tekste algoritmidel on võimalik uurida. Arvuti suudab leida väga erinevaid parameetreid, sealhulgas nimesid , võtmesõnu ning muud olulist kiiremini kui seda teeks inimene.

Low-latency strategies – strateegia, mis põhineb eelkõige väga madalal latentsusel (latency) ehk ollakse turuga võimalikult otse ühenduses. Põhineb isegi kõige väiksemate hinnaerinevuste ärakasutamises väärtpberiturul.

Indulging in momentum ignition – Firma eesmärk on meelitada ka teisi algoritmikauplejaid kindlat aktsiat kauplema . Algataja teab, mida see kunstlikult tekitatud olukord endast kujutab ning teenib sealt ka kasumit. [9]

Mõju turgudele

Arvutite võimsuse kasv on viinud selleni, kus igaüks üritab endale tagada turul võimalikult head positsiooni, eelkõige tehnoloogilist eelisseisundit teiste konkurentide ees. Seetõttu on tehtud investeeringuid infrastruktuuri kümnete ja sadade miljonite dollarite ulatuses – kõike sellepärast, et olla turgudele võimalikult lähedal ehk siis omada võimalikult kiiret ühendust ning seda võimalikult lühikest teed pidi. Hellitavalt on kogu seda võistlust nimetatud ka „võidujooks nullini“ („ race to zero“). Praegusel hetkel võivad nanosekundid juba tähendada kas kasumit või kahjumit. Mõned ütlevad, et seeon lõputu võistlus parema lähtepositsiooni pärast. [10] Algoritmikauplejad paigutavad isegi enda servereid, kus nende algoritmid asuvad börsi andmekeskuste juurde. [10] Näiteks viimaste uudiste kohaselt HFT firmad lasevad endale isegi otse infot saata, vältides väikest ajakadu, mis tuleb uudiste saamisel läbi finantsmeedia .
Selline ideaalide tagaotsimine viib aga situatsioonideni, kus algoritmid lähevad „sassi“ – arvutite poolt analüüsitud andmed ei vasta enam turusituatsioonile ning juhul kui masin haldab väga suurt hulka raha, on ka kaotused teinekord väga suured. Näiteks HFT firma Knight Capital Group Inc. kaotas 2012 augustis 45 minuti jooksul ligikaudu 460 miljonit dollarit, enne kui algoritm kinni pandi. Negatiivseks peetakse ka asjaolu, et ühes sekundis on võimalik teha palju ning väga suures mahus panuste panemist ning nende tagasivõtmist, mida peetakse turuga manipuleerimiseks.

„Flash Crash“

Flash Crash on kõige ehedam näide HFT ettearvamatusest ning algoritmikauplejate mõjudest. Lühidalt öeldes on Flash Crash väga järsk ja volatiilne kukkumine väärtpaberite hindades väga lühikese aja jooksul.
6. mai 2010. Päev tundus täiesti tavaline olevat, kuni umbes kolmveerand kolmeni pärastlõunal. Mõne minutiga New Yorgi aktsiaturg sukeldus väga sügavale ning siis järgmisel hetkel, nagu midagi ei oleks juhtunud taastus jälle. Mõnede firmade aktsiad tõusid nagu raketid , samas teiste aktsiad langesid kõigest natukene kõrgemale 0st. Järgmistel kuudel ei suutnud keegi seletada, mis oli nendel saatuslikel minutitel saanud. [4]
Ametlik USA uuring ütles, et see olukord oli põhjustatud kõigest ühest ainsast tehingust, mille saatis suurorganisatsioon, mis kasutab algoritmkauplemist. Mis aga tegi olukorra tegelikult hullemaks oli see, et börsirobotid üritasid ükshaaval, nagu „kuuma kartulit“ mängides aktsiaturult välja minna. [4]
[12]
23. aprillil 2013 toimus samuti Flash Crash. Seekord oli sündmus põhjustatud sellest, et keegi häkkis Associated Pressi (AP) Twitter kontosse sisse ning postitas valeinformatsiooni nagu oleks Valget Maja rünnatud ning Barack Obama on saanud vigastada. Selline tweet põhjustas näiteks Dow Jones Industrial Average 130 punktise languse, mis siiski taastus. AP sai selle eest ajutise Twitteri keelu. [11]

Kokkuvõte

Tehnoloogia järjepidev kiire areng on initsieerinud väga paljudes sektorites sisemist arengut. Nii on ka börsirobotid muutnud finantsmaailma ja muudavad ka järjest tihedamas konkurentsitingimustes edasigi. Börsirobotid on viimase 15 aastaga viinud osakaalu tehingute koguväärtusest 10 protsendilt vähemalt kolmandikuni koguväärtusest. Eelkõige on algoritmikauplemises põhiliseks suunaks kõrgsageduskauplemine (HFT), mis seisneb kvantitatiivselt võimalikult paljude tehingute tegemises suures mahus, sealjuures kasumimarginaal võib olla ka väga väike. Lihtsalt seletades üritatakse turult saada kätte raha võimalikult palju ostes- müües , sealjuures ka võimalikult lühikese aja jooksul. Olenevalt turust ning börsirobotist leitakse igale börsirobotile ka vastav strateegia ning sellest sõltub ka, milliseid indikaatoreid ta aktsiaturul kauplemisel jälgib.
Kohati peetakse börsiroboteid ka ebaeetilisteks, kuna nad kas suudavad kiiremini andmeid analüüsida või siis on nad otseühenduses turuga, mistõttu nad on võimelised vahetult kauplema ilma füüsilise tegevuseta. Ometigi on see paratamatu, kuna börsirobotid teevad tihti varem inimese poolt tehtud tööd tunduvalt edukamalt.
Tõenäoliselt kõige suurem probleem börsirobotite puhul on nende reageerimine mingitele äärmustingimustele – tihti kaotavad algoritmid mõtte börsikrahhide ja väga suurte revolutsioonide juures mõtte – sisuliselt lähevad nad „sassi“. Nendes olukordades on inimesel raske öelda, kuidas börsirobot käitub.
Lõppude lõpuks on tegemist siiski tehnoloogilise arenguga, mis on lihtsustanud tööd väärtpaberiturgudel. Samuti, võib tunduda mõttetu „võidujooks nullini“ ning jagelemine miljardikega sekundist, kuid praeguses olukorras on see loomulik – keegi on alati kiireim , nii ka finantsmaailmas – mingi algoritm on kiirem kui teine, optiline fiiberkaabel on parem kui vaskkaabel. Alati on võitjad ja alati on kaotajad – nii ka börsirobotite puhul.

Kasutatud kirjandus

[1] Kirilenko, A., Kyle A.S., Samadi, M., Tuzun, T. (2010) „The Flash Crash: The Impact of High Frequency Trading on an Electronic Market.“
[2] Cartea, A., Penalva, J. (2012) „Where is the value in High Frequency Trading?“
[3] Lin, T.C.W. (2014) „The New Financial Industry.“
[4] http://www.bbc.com/news/business-23095938
[5] http://www.bloomberg.com/news/articles/2015-03-05/robots-take-tokyo-as-high-frequency-equity-infiltration-hits-70 -
[6] http://www.wsj.com/articles/SB10001424052748704029304575526390131916792
[7] http://www.economist.com/node/9370718
[8] http://sciencenordic.com/robot-trading-stock-exchanges-needs-be-regulated
[9] http://www.investopedia.com/articles/active-trading/092114/strategies-and-secrets-high-frequency-trading-hft-firms.asp
[10] http://www.wsj.com/articles/SB10001424052702303947904579340711424615716
[11] http://buzz.money.cnn.com/2013/04/23/ap-tweet-fake-white-house/
[12] http://money.cnn.com/2010/10/01/markets/SEC_CFTC_flash_crash/