Джин Кэлахан Экономика финансов для простых людей[8]

Джин Кэлахан Экономика финансов для простых людей[8]

Собираясь сегодня выступать перед вами, я хотел назвать свое выступление «Австрийский хирург, путешествующий по Стране моделирования». Моделирование занимает огромное место в финансовой индустрии. Когда я начал работать в фирме, занимающейся торговлей акциями, то обнаружил, что в своей работе они в высшей степени активно использовали математические модели. Поскольку я разделяю идеи австрийской школы, это меня несколько озадачивало; я провел много времени раздумывая над этим - как это сочетается с тем, что мне известно из теорий австрийской школы*

Возможно, вы один из тех честолюбивых людей, которые хотят попытаться создать свою собственную модель и использовать в своих сделках, либо желаете инвестировать при помощи кого-либо, кто занимается торговлей акциями, используя модели, или осуществляет инвестиции с помощью моделей. В любом случае, я надеюсь, мое выступление даст вам некоторое представление о том, что происходит в мире моделирования.

Мое путешествие в страну моделирования началось с того момента, как около трех лет назад я начал работать в очень успешной фирме, торгующей акциями. За год до моего появления в ней доход на партнерские акции составил всего 20 процентов. В год, в котором я к ним присоединился, доход составил 80 процентов (это не потому, что я к ним присоединился). На следующий год доход на партнерскую акцию составил 106 процентов и в 2001 году, я думаю, доход будет 40 процентов. Самым удивительным для меня было то, что фирма едва ли хоть одну торговую сессию заканчивала с минусом, фирма подключила PNL к внутренней веб-сети. Большое число регионов и бумаг... Каждый человек в фирме каждые 10 минут мог видеть, как идет наша торговля. Очень редко, когда фирма заканчивала дневную сессию с минусом. В основном фирма не «теряет» ни одного дня.

И они добивались таких доходов, не пытаясь замахиваться на журавля в небе, не пытаясь нажиться на какой-то одной конкретной бумаге, они искали варианты заработать 3 цента с одной акции. Такова была их цель. В те дни, когда им удавалось заработать по 3 цента в день на акциях, которыми они торговали, они были чрезвычайно довольны.

Такие показатели привлекли мое внимание. Это не было случайным блужданием по Уолл Стрит. Как человеку, интересующемуся экономической теорией, мне показалось интересным попытаться выяснить, что происходит.

Вначале я коротко расскажу, о том, что они делают, чтобы вы могли увидеть, как они использовали модели в своей торговле.

Небольшое отступление: мой вам совет - не пытайтесь проделать это дома. Я поднимаю этот вопрос потому, что видел много рекламных призывов заняться внутридневной торговлей. Вы читаете этот буклет и начинаете страдать: «А ведь я легко могу заняться внутридневной торговлей». Я видел как они работают! С моей точки зрения это равносильно тому, как если бы кто-то подошел к вам, дал брошюру «Как играть в футбол» и вы тоже смогли бы играть в Национальной футбольной лиге. Эти люди имеют сотни человеко-лет опыта торговли акциями, у них миллионы долларов инвестиций в технологии, высокие скорости, информационные носители, группы программистов, доктора математических наук разрабатывают для них модели. Вы не сможете сделать это дома. Бывают, конечно, исключения. Вы можете быть Майклом Джорданом «внутридневной торговли» и играть с ними на одном поле, но что касается среднего инвестора, даже не думайте, что вы сможете выйти на эту арену против таких людей и заниматься краткосрочной торговлей.

Как я сказал, они активно используют математическое моделирование. Многие торговые операции автоматизированы. Они полагаются на это во многих областях. Компьютер может обнаружить разницу в ценах и совершить сделку намного раньше, чем трейдер-человек успеет среагировать, поднять телефонную трубку и заключить сделку.

В этом есть и своя негативная сторона. Однажды трейдер случайно купил 102 тыс. акций в результате ошибки в программе. Он хотел купить 2 тыс. акций, а программа разместила заявку 51 раз, прежде чем кто-то ее «убил». Акции все время находятся в движении. Был случай, когда мы случайно обнаружили, что принимаем наше собственное предложение купить акции. Да, был у нас случай торговли с самими собой. Таким образом, есть и негативная сторона в такого рода вопросах.

Они занимаются арбитражем с риском. Доктор математических наук по их заказу два года работал над усовершенствованием модели сделок слияния. Трейдер, закладывает в программу некоторые параметры, следит за ее работой в течение дня и позволяет ей торговать. Полдюжины торговцев продают несколько миллионов акций в день, осуществляя несколько тысяч сделок, они могут покупать и продавать одни и те же акции 50 раз в день.

Исключения составляют времена, когда мы осуществляем интервенцию. То, что вы ищете на рынке — это ошибочные цены. Скажем, Sun Microsystems собирается купить Apple Computer. Пусть в день объявления о слиянии акции Sun продаются по 22, а акции Apple - по 16. При этом одна акция Sun обменивается на одну акцию Apple. Что мы знаем в день объявления сделки: если сделка будет благополучно доведена до конца, то к моменту завершения сделки акции будут стоить одинаково. Мы знаем это, потому что, если бы в момент перед непосредственным заключением сделки акции продавались по разным ценам, это по сути дела означало бы просто лежащие на столе деньги, которые может взять любой. Пусть окончательной ценой будет 20. Если за мгновение до заключения сделки акции Sun продавались бы по 20, a Apple - по 19, то вы могли бы купить сколько угодно акций Apple по 19 и через мгновение получить 20. Таким образом, мы знаем, что если сделка будет завершена, то цены сравняются в этой точке. Поэтому все время происходит сближение. Однако в настоящий момент существует риск, что сделка может не осуществиться. Может вмешаться регулирующий орган и запретить сделку, могут обнаружиться скрытые убытки в балансе одной из сторон слияния, может произойти такая же история, как у Hewlett Packard и Compaq, либо вмешается крупный акционер и остановит сделку. Задача заключается в том, чтобы разложить риск на составляющие и найти границы, по достижении которых следует покупать или продавать. Пусть, к примеру, они полагают, что разница между ценами должна составлять 10 процентов. А на рынке цена Sun - 20, а цена Apple - 18. Соответственно, они начинают продавать &m_t покупать Apple и ждать, пока цена не войдет в границы, предсказанные моделью, чтобы проделать обратные операции. Они делают это на протяжении всего дня. Если цены акций колеблются, они делают это по 50 раз в день. Они любят объемы, они любят, когда происходят события, влияющие на цены акций. Когда снижаются объемы торговли, снижаются и их доходы.

Я смотрел, как они это делают, и был весьма озадачен, потому что убежден, что «австрийская» критика математической экономической теории абсолютно верна. Как писал Мизес:

«Логика и математика изучают идеальную систему мышления. Связи и следствия их систем являются сосуществующими и взаимозависимыми. Мы также можем сказать, что они синхронны и находятся вне времени. ... [Б] такой системе понятия предшествования и следования полностью метафоричны. Они относятся не к системе, а к деятельности ао ее мысленному охвату. Сама система не подразумевает ни категории времени, ни категории причинности. Существует функциональное соответствие между элементами, но нет ни причины, ни результата.

Эпистемологическое отличие экономической системы от логической системы как раз и заключается в том, что первая содержит в себе категории и времени, и причинности» .

Поэтому, для того чтобы объяснить, что имеется в виду в этом утверждении, приведем уравнение:

А² + В² = С².

Здесь нет ничего о причине или о времени. А и В не являются причиной появления С в определенный момент, а С не является причиной появления А и В. Это уравнение не означает, что сначала появляется В, а после этого появляются А и С. Это вневременная форма. В математических функциях причина и следствие, «до» и «после» отсутствуют.

С деятельностью все иначе. И мы должны понимать это. Ибо действующий человек в прошлом закладывает почву для своих действий, в настоящем - сажает семена и в будущем надеется увидеть плоды своих действий. Действующий человек должен верить в то, что он может вызвать результат, иначе он не станет действовать.

В этом суть критики Мизеса, краткое изложение того, почему математика не помогает проникнуть в суть экономической теории. Я приведу вам небольшой обратный пример из мира неоклассической теории: Стив Аандсбург в своем учебнике по микроэкономике «Теория цены» пишет: «Важно отделить причины от следствий. Отдельный покупатель [demander] и производитель [supplier] воспринимают цены как данные и определяют объем спроса и объем предложения. Для рынка в целом кривые спроса и предложения определяют цену и объем производства одновременно». Поняли ли вы, о чем здесь говорится: предложение, кривая спроса, графики... Ни один человек не способен сделать что-либо в отношении цены. Цену устанавливает кривая. Поэтому, если яблоки стоят 59 центов за штуку, то это кривая определяет указанные 59 центов, ни один человек не должен ничего делать, чтобы довести цену до 59 центов. Абсолютно никак не объясняется, каким образом цена может измениться. Ясно, что цены могут меняться только благодаря действиям людей. Кто-то решает: «Я могу понизить цену [покупки] до 58 центов и мои издержки снизятся, тогда я смогу получить большую прибыль; либо: если я приму предложенную цену, я могу купить больше и найти им хорошее применение».

Это показывает нам, что рыночное поведение является последствием человеческих действий и определенно не является их причиной. Мизес писал, что математические экономисты игнорируют рыночный процесс. Они уклончиво развлекаются вспомогательными понятиями, разработанными для его анализа и не имеющими никакого смысла вне этого контекста.

Поскольку мы имеет дело с человеческой деятельностью, в нашем распоряжении нет констант, которые есть в распоряжении физических наук. Что бы вы ни решили выбрать сегодня, завтра вы имеете возможность сделать иной выбор. Мизес говорил, что в человеческой деятельности нет констант.

В связи с вышесказанным возникает вопрос. Все инвестиционные банки и торговые компании и так далее всегда инвестируют время и деньги в моделирование. Они что -психи? Пример фирмы, о которой мы говорим, по крайней мере, ясно показывает, что они не психи. Они занимаются моделированием, они получают от этого отдачу, извлекают постоянную прибыль. Как мы можем примирить использование математического моделирования с «австрийской» критикой применения математики в экономической науке?

Раздумывая над этим, я пришел к выводу, что математические модели полезны для описания квазиравновесных фаз рынков. Я хочу привести вам небольшую аналогию с бейсбольной подачей. Подающий замахивается, чтобы сделать удар. Бы можете использовать математическую модель, чтобы описать путь биты, если дана сила, приложенная к бите, и что, по всей вероятности, произойдет с мячом и так далее. Но математическая модель не способна сообщить, а не решит ли подающий сдержать свой замах.

Итак, в границах определенных фаз рынок ведет себя так, как предсказывает модель. Если говорить о сделках слияния, трейдеры очень внимательно следят в течение дня, как работает модель. Они наблюдают за тем, что происходит с акциями, участвующими в сделке. И вдруг они замечают: что-то идет не так, не соответствует модели. Они сразу останавливают программу. И начинают выяснять в чем дело. Либо было сделано какое-то важное заявление, либо какой-то крупный игрок появился на рынке этих акций; это может быть что угодно.

На рынке происходит переосмысление информации. В этот момент трейдеры должны заново обдумать ситуацию. Они вновь вовлекаются в предпринимательскую деятельность. И они, возможно, смогут изменить параметры, ввести их в программу, вновь запустить ее и продолжать следить за ее работой.

О любом типе моделей, применяемых на финансовых рынках, мы можем сказать следующее: утверждение о том, что кто-то располагает универсальной моделью, пригодной на все случаи жизни, не имеет смысла.

Фишер Блэк, известное лицо на финансовых рынках, пользовался своей версией модели определения стоимости капитальных активов, которая была настроена на достижение общего равновесия. Он думал, что все действуют так, как описывает эта модель, что экономика способна достичь состояния, которое Мизес называл равномерно функционирующей экономикой [evenly rotating economy], где все улеглось и соответствует их прекрасной модели, описывающей, какой должна быть экономика. Но как только вы обращаете внимание на фактор человеческой деятельности, то понимаете, что все это не имеет никакого смысла. В этой ситуации никто не получает прибыли, зачем они тогда вообще будут обращать внимание на рынок?

На самом, если в период работы модели рынок не пребывает вне равновесия, то нет никакой причины обращать на него внимание. Другой парадокс: если все следуют одной модели, то когда эта модель генерирует сигнал «покупать»-» все будут покупать. Но кто будет им продавать? На другой стороне никого нет. Поэтому идея универсальной модели, модели, которая всегда права, - это абсурд.

На многих конференциях я слышал фразу Терри Нордо-на, политического философа, которая придала завершенную форму моим размышлениям нэ эту тему. Он сказал: «Математические модели в социальных науках - это замаскированное описание практики»* Что это означает. Существуют определенная институциональная структура, определенные общие интерпретации, определенные традиции, обычаи, которых люди придерживаются. И до тех пор, пока эти обычаи и интерпретации имеются в наличии, вы получаете регулярность в этом секторе общества. И именно эта регулярность позволяет создать замаскированное ее описание в математической модели. Но она сохраняется, лишь пока сохраняются эти интерпретации, традиции и обычаи.

Карен Вонг говорит о том же:

«Когда выбор не требует заново интерпретировать реальность, мы объясняем некий выбор, вызываемыми им последствиями в рамках установленной культуры, устоявшегося рынка с его набором институтов. Именно поскольку имеются такие устоявшиеся наборы параметров» постольку мы имеем возможность обеспечить информацией наши теоретические предсказания относительно исхода какого-либо действия».

Во втором случае, когда появляются новшества и должны быть сформулированы новые интерпретации, мы задаем вопрос о институциональных изменениях, вызванных открытием нового знания или распознанием прежде не замечавшихся возможностей.

Когда меняются институциональные параметры, мы мало что способны предсказать даже в принципе, потому что мы не можем знать заранее, какие знания будут получены и что произойдет.

Какие выводы из вышесказанного можно сделать применительно к проблеме использования моделирования для облегчения инвестиционной деятельности? Первое. Моделирование не отменяет предпринимательства. Люди, создающие модели в моей компании, постоянно придумывают какие-то новшества, они постоянно формулируют предпринимательские суждения, они постоянно готовы остановить модель и сформулировать новую предпринимательскую оценку, в любое мгновение, как только возникнет подозрение, что этого требуют данные рынка. Мизес говорил, что

«...как и любой действующий человек, предприниматель — всегда спекулянт. Он имеет дело с неопределенными обстоятельствами будущего. Его успех или провал зависит от точности предвосхищения неопределенных событий. Если он не сможет понять, чего следует ждать, то он обречен. Единственным источником, из которого возникает предпринимательская прибыль, является его способность лучше, чем другие, прогнозировать будущий спрос потребителей. Если бы все точно спрогнозировали будущее состояние рынка определенного товара, то его цена и цены соответствующих комплиментарных факторов производства уже сегодня были бы согласованы с этим будущим состоянием. И занявшись этим производством, нельзя было бы ни извлечь прибыли, ни понести убытки»[9].

В связи с этим возникают дополнительные соображения относительно моделирования. Как уже говорилось, маловероятно, что модель, которую используют все или которая знает все, будет успешна. Она не содержит никаких интерпретаций. Цены уже согласованы друг с другом.

Другой урок заключается в том, что вы должны постоянно следить за тем, чтобы в вашу модель были инкорпорированы образцы социальных обычаев, вы постоянно должны следить за происходящими в них изменениями, предвосхищая те, которые случатся в будущем. Как я говорил, трейдеры и разработчики моделей в моей компании, продолжая зарабатывать деньги с помощью модели А, напряженно работают над моделью Б, они никогда не прекращают это делать. Они никогда не говорят: мы сделали модель и на этом все. Меняются рыночные обстоятельства или появляются другие людя, также учитывающие данный образец; какой бы образец ты не увидел, ты не единственный, кто способен его увидеть. И постепенно они забирают часть прибыли, и чем дальше, тем больше, пока она не исчезнет совсем.

Я бы сказал, не доверяйте никому (даже самому себе), кто полагает, что имеет в своем распоряжении универсальную модель для торговли акциями. Потому что универсальная модель предполагает, что все происходящее постепенно сведется к общему равновесию, к равномерно функционирующей экономике, положению дел, которое логически невозможно. Здесь нет места человеческой деятельности, И как я уже сказал, если бы такая модель существовала, создалось бы нелепое положение, когда все участники рынка одновременно либо покупают, либо продают. Рынком движет разница в оценках, а рынок, на котором все оценивают всё одинаково, невозможен.