Адам Кучарски - Идеальная ставка

Мей изучал не только единичные популяции, но и экосистему в целом. Что, к примеру, произойдет, если в ней будет появляться все больше и больше обитателей, порождая сложную схему взаимодействий? В 1970-х многие экологи ответили бы на этот вопрос, что все будет в полном порядке. В то время сложность в природе считалась явлением положительным – чем больше разнообразия в экосистеме, тем она более устойчива к внезапным потрясениям.

Это утверждение считалось догмой, однако Мей позволил себе в ней усомниться. Чтобы проверить, действительно ли прочна сложная система, он взял для примера гипотетическую экосистему с большим количеством взаимодействующих видов. Взаимодействия – как благоприятные, так и губительные для особей – были выбраны случайным образом. Затем Мей наблюдал за тем, что будет происходить, если нарушить стабильность экосистемы. Вернется ли она к исходному состоянию или ее ждет коллапс? В этом заключалось одно из преимуществ работы с теоретической моделью – она позволяла проводить эксперименты, не вредя природе.

Мей доказал, что чем больше экосистема, тем менее она стабильна. Фактически, если количество особей вырастало сверх определенного уровня, вероятность выживания экосистемы падала до нуля. Столь же губительный эффект производило и возрастание уровня сложности. Чем больше разнообразных связей возникало в экосистеме, тем менее она была устойчива. Модель предполагала, что существование большой сложной экосистемы маловероятно, если вообще возможно.

Конечно, в природе существует множество примеров сложных и благополучно выживающих экосистем. В тропических лесах и на коралловых рифах обитают виды, поражающие разнообразием и не спешащие исчезать с лица земли. Согласно утверждению эколога Эндрю Добсона, эта ситуация – биологический эквивалент шутки, которая была популярна при запуске единой европейской валюты: хотя евро работает на практике, не совсем понятно, как он работает в теории.

Чтобы объяснить разницу между теорией и практикой, Мей предположил, что для поддержания стабильности природа действует «обходными путями». В попытке примирить теорию с реальностью ученые перепробовали огромное множество хитроумных стратегий. Однако экологи из Чикагского университета Стефано Аллесина и Сы Тан уверены: в них нет необходимости. В 2013 году они предложили возможное объяснение несоответствия между моделью Мея и реальной экосистемой.

Мей брал за основу случайные взаимодействия между различными видами, как положительные, так и отрицательные, а Аллесина и Тан решили сфокусироваться на трех специфических видах отношений, присущих всем живым организмам в природе. Первый: отношения «хищник – жертва» (одна особь съедает другую, и хищник, разумеется, выигрывает, а жертва – проигрывает). Второй: кооперация (обе стороны выигрывают от взаимодействия). И третий: конкуренция (общий негативный эффект).

Следующим шагом было выяснить, стабилизируют такие отношения экосистему или нет. Ученые обнаружили, что повышенный уровень конкуренции и кооперации приводит к дестабилизирующим результатам, тогда как отношения «хищник – жертва» оказывают стабилизирующий эффект. Иными словами, крупная экосистема сохранит устойчивость, пока будет построена на взаимоотношениях типа «хищник – жертва».

Но какое все это имеет отношение к беттингу и финансовым рынкам? Так же как и экосистемы, рынки «населены» различными видами ботов. Каждый из них имеет свои цели, свои слабые и сильные стороны. Есть боты – охотники за арбитражем, которые стараются первыми отреагировать на новую информацию, будь то важное событие или некорректная цена. Есть «маркетмейкеры», заключающие двусторонние договоры и зарабатывающие на разнице цен, они же – боты-букмекеры, которые извлекают прибыль, предугадывая действия других участников рынка, покупая по заниженной цене и продавая по завышенной. Существуют боты, которые скрывают крупные сделки, выдавая на рынок мелкие заказы. И есть боты-хищники, выискивающие крупные сделки в надежде выиграть на колебаниях цен.

Во время крушения фондового рынка 6 мая 2010 года кризисом было затронуто более 15 тысяч трейдеров, торговавших фьючерсами. Комиссия по ценным бумагам и биржам разделила их на несколько категорий в зависимости от того, по какой стратегии они действовали и какую роль сыграли. Было много споров о том, что именно произошло в тот злополучный день. Если обвал, как на то указывала комиссия, на самом деле случился из-за единственного триггерного события, то воцарившийся после него на рынке хаос вовсе не был запрограммирован. Не исключено, что причина краха крылась во взаимодействиях разных торговых программ, отреагировавших на ситуацию каждая по-своему.

Особенно разрушительный эффект оказали на рынок некоторые обмены данными во время обвала. В самый разгар кризиса, в 14 часов 45 минут, на торговых площадках ощущалась острая нехватка покупателей фьючерсных контрактов. Из-за этого высокочастотные алгоритмы принялись торговать между собой, успев за 14 секунд перетасовать 27 тысяч фьючерсов. Рынок смог вернуться в нормальное состояние лишь после того, как биржа на несколько секунд заблокировала торги, остановив стремительно падающие цены.

Вместо того чтобы рассматривать беттинг или финансовые рынки как набор жестких экономических правил, логичнее было бы представить их в виде экосистемы. Некоторые трейдеры в ней – хищники, пожирающие слабую жертву. Другие – конкуренты, которые применяют одинаковую стратегию и проигрывают. На финансовые рынки распространяются многие законы экологии и факторы риска. Например, простота вовсе не означает предсказуемость, и, даже если алгоритмы следуют простым правилам, они не всегда действуют простыми способами. На рынке существует множество сетей обмена данными, некоторые из них – крепкие, другие – хрупкие, что доказывает: скопление разных ботов в одном месте не обязательно способствует повышению эффективности системы. Как доказал в своих исследованиях Мей, усложняя экосистему, мы не всегда укрепляем ее.

К сожалению, пространство, где люди ищут выгодные стратегии, не может не усложняться. И в беттинге, и в бизнесе хорошая идея тем ценнее, чем меньше людей о ней знает. Когда сулящая выгоду ситуация оказывается очевидна всем вокруг, рынок становится более эффективным и потенциальная прибыль пропадает. Таким образом, по мере того как существующие концепции становятся непродуктивными, стратегии должны эволюционировать.

Дойн Фармер отметил, что процесс эволюции можно разделить на несколько стадий. Чтобы разработать хорошую стратегию, сначала нужно предугадать возникновение потенциально выгодной ситуации. Затем надо накопить достаточно данных, чтобы проверить, работает ли стратегия. Как игрокам, нуждающимся в самых разнообразных сведениях, чтобы оценить лошадь или спортивную команду, трейдерам тоже нужна информация, чтобы убедиться: преимущество, которое дает их стратегия, – не случайная аномалия. В Prediction Company этот процесс был полностью автоматизирован. Фармер называл свои торговые стратегии «эволюционирующими автоматами» – процесс принятия решения у них мутировал по мере того, как компьютеры приобретали новый опыт.