Все видели видео, на которых обезьяны используют палки в качестве инструментов в джунглях. Но многие ли из нас поверят, что без обезьяны палки сами по себе отправятся на охоту за бананами? Но это именно то, что некоторые люди предсказывают, когда речь заходит об автоматизированной компьютерной торговле.
В 1980-х и 1990-х годах, когда банки валютных и сырьевых трейдеров сидели за своими столами с телефонными трубками на каждом ухе, мало кто из трейдеров действительно использовал компьютеры, чтобы принять решение о том, заключать сделку или нет. Большинство из них использовали Windows 3.0 для входа в совершенные ими сделки в качестве средства регистрации этих сделок и отправки их в свой бэк-офис для обработки, но немногие использовали их для принятия решений.
В те времена немногие трейдеры были «техническими» трейдерами. Большинство торгов связано с фундаментальными факторами — постоянным потоком данных, поступающих от международных финансовых новостных служб. Тем не менее, идея о том, что графики и компьютеры могут помочь в прогнозировании будущего направления рынка, начала распространяться, и все больше и больше трейдеров узнавали о распознавании образов и анализе статистических данных.
После 2000 года большинство трейдеров знали о скользящих средних, RSI, MACD и других компьютерных рыночных индикаторах. Кроме того, такие термины, как восходящие треугольники, «голова и плечи» и «ромбы», стали более распространенными на веб-страницах комментаторов финансовых рынков.
В попытке вывести этот компьютеризированный «технический» анализ на новый уровень, финансовые учреждения начали экспериментировать с автоматизированной алгоритмической, или «алгоритмической» торговлей, где компьютеры не только распознавали графические паттерны, но и могли давать торговые рекомендации.
Недостатком этого типа компьютеризированной торговли или торговли «ботов» является то, что для выполнения любого действия компьютер должен быть запрограммирован на распознавание этого действия. Чтобы компьютер мог идентифицировать шаблон, этот шаблон должен быть сначала запрограммирован в коде программы, которую он использует. В качестве примера можно привести битву человека и компьютера между шахматной программой IBM «Big Blue», которая упорно не смогла обыграть гроссмейстеров-людей. Люди были слишком хороши в творческом поведении и управлении с непредсказуемостью. Этот же компьютерный недостаток относится и к торговле финансовыми ботами.
Компьютеры безоговорочно побеждают людей, когда дело доходит до быстрого восстановления исторических данных. Однако, когда на рынке или в мире происходит что-то неожиданное, люди обычно лучше справляются с немедленным освоением новых обстоятельств, чем компьютеры.
Могущественные финансовые институты вложили миллионы долларов в финансовые программы «Святой Грааль», которые призваны принимать решения о покупке и продаже на основе глобальной экономической и политической информации. Тем не менее, эти программы неизменно терпели неудачу, когда сталкивались с совершенно оригинальными событиями, такими как фиаско с ипотечным кредитованием в США, или даже с появлением непредсказуемых личностей, таких как президент США Дональд Трамп.
Нет никаких сомнений в том, что здесь есть место компьютеризированным торговым программам, но для достижения оптимальных результатов сигналами могут управлять только операторы-люди.
