Сто миллионов долларов за миллисекунду

Недавно я прочитал очень интересную книгу Кристофера Стейнера «Автоматизируй это: Как алгоритмы будут управлять нашим миром» (Automate This: How Algorithms Came to Rule Our World){26}. В ней рассматривается эволюция компьютеризированной торговли на фондовом рынке. Если вы не в курсе, сейчас компьютеры используют сложные аналитические алгоритмы, которые за миллисекунды принимают решения о покупке или продаже ценных бумаг. Затем они в мгновение ока напрямую размещают ордера на продажу/покупку бумаг. Как правило, цель – поймать крайне малую разницу в ценах и тут же закрыть сделку. Повторите такие действия миллионы раз в день и прилично заработаете, даже если отдельная сделка принесет гроши. Автоматическая торговля ценными бумагами при помощи аналитики с интервалами в миллисекунду – еще один наглядный пример операционной аналитики в действии.

Если еще несколько лет назад автоматизированный трейдинг был в общем-то новинкой, то сегодня на него приходится значительно больше половины всего объема торгов на ведущих биржах{27}. Такой вид операционной аналитики сопряжен как с большой ответственностью, так и с большими рисками. Ведь компьютеры самостоятельно анализируют последние данные и немедленно ставят на кон реальные деньги. Требуется принять на себя серьезную ответственность за то, чтобы гарантировать, что торговые алгоритмы полностью протестированы и отслеживаются на случай, если возникнет непредвиденное отклонение. Риски возникают тогда, когда непредвиденное все-таки происходит, но вовремя не выявляется.

В 2010 г., казалось бы, ни с того ни с сего и без видимых причин произошел так называемый мгновенный обвал американского фондового рынка. Оказалось, что толчок к обвалу дал сбой в автоматической торговой программе{28}. Но к тому моменту, когда источник проблемы установили и приняли меры для ее смягчения, уже был причинен огромный реальный ущерб. Очевидно, что из-за осложнений, возникших в аналитических процессах, которые использовались для сомнительных торговых программ.

Иногда важны даже миллисекунды

Кажется безумием инвестировать сотни миллионов долларов в сокращение на несколько миллисекунд процесса передачи данных. Но с учетом того, на какой скорости работают компьютеризированные торговые программы, эти инвестиции себя окупают. На автоматические алгоритмы, представляющие собой операционную аналитику в ее наивысшем проявлении, сейчас приходится более половины объема торгов на фондовых биржах.

Таким образом, в число проблем, с которыми сталкивается операционная аналитика, входят прием непредвиденных вопросов и работа с ними. Когда организация позволяет алгоритмам с упреждением и автоматически принимать решения, система может разладиться (и разлаживается!). Однако важно помнить, что система может разладиться (и разлаживается!) при любом способе принятия решений. Например, когда люди водят машину, они понимают, что время от времени будут совершать ошибки. ДТП являются неотъемлемым риском вождения. Однако люди не перестают водить машины, поскольку в долгосрочной перспективе выгоды от вождения намного перевешивают риски и издержки периодически случающихся ДТП.

Аналогичным образом будут происходить негативные инциденты с операционной аналитикой. Каждая организация, применяющая операционную аналитику, время от времени будет сталкиваться с глюками и ошибками. Тем не менее в долгосрочной перспективе, если организация правильно осуществляет свои процессы, выгоды намного перевесят любые издержки, которые неизбежны при ведении бизнеса. Несколько отдельных инцидентов не должны стать поводом для отказа от всего подхода.

Что же касается скорости аналитики, интересно посмотреть, каких пределов она может достичь. В книге Стейнера рассказывается о том, как инвесторы вложили сотни миллионов долларов в строительство спрямленной линии связи для передачи данных из Нью-Йорка в Чикаго. Вместо того чтобы прокладывать ее по традиционным полосам отвода вдоль автомобильных и железных дорог, инвесторы приобретали частные участки, лишь бы спрямить маршрут. Сокращение его протяженности на несколько миль, по сравнению с существующей линией, сокращало время передачи данных на несколько миллисекунд. С учетом скорости работы торговых алгоритмов эти сэкономленные миллисекунды со временем вполне могут вылиться в многомиллиардные прибыли. Ведь алгоритмы, использующие более быструю подпитку данными, способны получать, анализировать и применять информацию прежде, чем конкуренты, использующие традиционные линии связи, даже ее получат. Поэтому инвесторы были уверены в том, что их вложение средств с лихвой себя оправдает.