«Адам Смит» - Биржа — Игра на деньги

Следующим этапом в компьютеризации стала выборка информации — вы уже видели, как это делает Альберт. Проглотив все положенные биты, компьютер готов к тому, что от него потребуют выстроить их в любом искомом порядке. Когда появились запрашивающие системы типа той, что есть на машине Альберта, аналитик мог просто подсесть к клавиатуре и спросить, — «Компьютер, дай мне пятьдесят самых низких показателей отношений цены акции к доходу» — и компьютер тут же распечатывал их или показывал на экране, тщательно расставив по ранжиру, все требуемые показатели. Потом аналитик мог спросить: «Компьютер, какие десять из указанных пятидесяти акций имеют наибольшую прибыль на вложенный капитал?» И компьютер выдавал требуемую десятку. В общем, аналитик мог так играть до бесконечности. Он мог сказать: «Компьютер, приведи отношения цены к доходу этих десяти акций в соответствие с трехлетним скользящим средним их прибылей» — и компьютер делал это.

Все эти расчеты и раньше, так или иначе, делались хорошими аналитиками, но никакой аналитик не мог совершать их тысячами. Компьютер делал выборку данных из миллионов битов информации и тут же располагал эти данные по разным моделям — чего аналитик физически не в состоянии был сделать.

Ныне каждый может подписаться на услуги, дающие полную информацию о любых акциях за последние десять лет, выстраивающие компании по разным характеристикам внутри отдельно взятой отрасли промышленности и сопоставляющие эти отрасли с другими отраслями.

Тем временем аналитики и программисты отправились на поиски новых приключений. Одним из таких приключений стала проекция . Работает она следующим образом: создается модель какой-либо отрасли индустрии, а затем просчитываются прибыли этой отрасли для самых разных обстоятельств. По сути дела, тот же анализ ввода-вывода данных. А компьютер умеет подстраивать свои биты даже для сезонных изменений.

В конечном итоге аналитик теперь может просто сидеть и играть с чудесной игрушкой, пробуя простые и экспоненциальные скользящие средние с различными периодами и все прочие индикаторы и соотношения, чтобы удостовериться, какое из них лучше подходит к его рабочей гипотезе. (От того-то на Уолл-стрит и продают тиражи книг с названиями типа «Сглаживание и прогностика в дискретных временных сериях».) Аналитик может делать все это просто для того, чтобы «вчувствоваться» в статистику, но он может делать это и для анализа корреляции отношения цены акции к доходу с различными другими критериями, например, с ростом реализации и прибылей или с отклонениями от этих уровней реализации и прибыли. С помощью этого множественного регрессионного анализа — так эта штука, кстати, и называется, — аналитик может выделить переменные, которые, похоже, влияют на соотношение цены и дохода. Опять-таки, все это аналитики делали и раньше, но делали они это на глаз, руководствуясь чутьем и логарифмической линейкой, а значит, весьма приблизительно и для ограниченного количества акций. Компьютер же может не Только распечатать все эти расчеты, но и — если он достаточно оснащен — перевести линейную информацию в графическую, то есть, вычертить диаграмму.

(Если у вас будет такая возможность, обязательно попробуйте поиграть с компьютером, умеющим работать с графикой. Вы можете взять световой карандаш — нечто вроде маленького фонарика — и нарисовать световой круг на экране, а компьютер тут же выправит его в идеальную окружность. Для аэрокосмической инженерии тут нет ничего нового, но для нас, непрофессионалов, это самое захватывающее приключение с тех пор как мама разрешила нам поиграть на чердаке с магнитной доской для рисования.)

Вся эта компьютерная работа имеет дело с «фундаментальными факторами» и параметрами, с этими факторами связанными: типами компаний, уровнем реализации, доходами, чистыми прибылями и так далее. Но главный кайф начинается тогда, когда компьютер используется для технического анализа, то есть для ответа на вопрос «что делают все остальные?». Вы уже успели познакомиться с тем, как это делает Альберт, — прося компьютер расставить по ранжиру темп движения акций, чтобы потом получить акции, продвинувшиеся в процентном отношении дальше, чем все прочие.

У меня есть приятель, которого зовут Ирвин-профессор. Он преподает в одном из самых престижных университетов страны и считается одним из главных архитекторов компьютерного технического анализа. Ирвин — профессор технологии, типичный представитель шестидесятых годов. Это значит, что, наряду с обучением цвета американской молодежи, у него еще добрая дюжина занятий, а университетская зарплата составляет лишь треть его доходов. Прочие две трети поступают от консультаций и различных коммерческих предприятий, в которых Ирвин так или иначе участвует. Кроме того, у него, естественно, куча прикованных к веслам галеры рабов — студентов-дипломников, поставляющих ему материалы для его собственных научных работ. Совсем недавно я навестил Ирвина. Для того, чтобы навестить Ирвина, вам не надо ехать в университет. У Ирвина шикарный комплект офисов в солидном здании в центре города — с мебелью от «Дженс Рисом» и обязательной секретаршей. Здесь располагаются три из его компаний. Я не помню их названий, но знаю, что в этих названиях были слова типа «компьютерная», «прикладная», «технологическая» и так далее. Вице-президенты крупных фирм, сталкиваясь с необходимостью принять какое-либо серьезное решение, нанимают Ирвина за очень кругленькую сумму. А потом Ирвин и его компьютер, после сложных процессов моделирования и обкатки моделей на компьютере, говорят конкретному вице-президенту, что его новая зубная паста с лакрицей не пойдет, потому что она черная, а американцы не хотят ходить с черными зубами — и что люди, которые хотели бы иметь черные зубы, жуют для этого бетель и составляют всего лишь 4,6623 процента потенциального рынка потребителей зубной пасты.

Компьютерная система Ирвина субсидируется парой очень интересных организаций. И, конечно же, она он-лайн, в режиме реального времени и все такое прочее. Она подключена к тикерной ленте Нью-Йоркской и Американской фондовых бирж, и ей даже не приходится оптически читать ленты — она напрямую получает электронные импульсы, идущие к ленте, и тут же закладывает их в собственную память. Для компьютера Ирвина все эти выборки информации, проекции и множественный регрессионный анализ — как партия в дурака для чемпиона по бриджу. Меня интересовал вопрос: как работает компьютер Ирвина с теханалитической стороной биржи.

— Во-первых, он фиксирует все сделки по акциям: цену, объем, процентное изменение, — сказал Ирвин. — У нас есть «модель поведения» для каждой акции. И если какая-то из них ведет себя не так, как должна, монитор начинает моргать. Тем самым он говорит: «Эй, посмотри, что происходит».