Příchod strojů: Když akciové trhy ovládají počítače, algoritmy a pasivní manažeři

Před padesáti lety bylo investování pouze v lidských rukou. "Museli jste zvát lidi ven, obchodníci bavili správce fondů a nikdo nevěděl, jaké jsou ceny, “ říká Ray Dalio, který na počátku 70. let před založením nyní největšího hedgeového fondu na světě Bridgewater Associates, pracoval na prknech newyorské burzy (NYSE). Technologie byla v základech. Kenneth Jacobs, šéf investiční banky Lazard, si pamatuje, jak používal kapesní kalkulačku k analýze čísel zpráv společností. Jeho starší kolegové používali logaritmická pravítka. Ještě v 80. letech 20. století představovalo „čtení Wall Street Journalu po cestě do práce, televize na patře obchodníků a telegraf“ významnou informační výhodu, vzpomíná si jeden investor.

Od té doby začala role lidí v obchodování rychle klesat. Na jejich místo nastoupily počítače, algoritmy a pasivní manažeři - instituce, které nabízejí indexový fond složený z košíku akcií tak, aby odpovídal výnosu na akciovém trhu nebo jeho sektoru. Široce sledovaný ukazatel publikovaný 13. září firmou Morningstar ukázal, že minulý měsíc pasivní aktiva poprvé dosáhla 4,3 bilionů dolarů a převýšila tak ta spravovaná lidmi. Nárůst finanční robotizace nemění pouze rychlost a povahu akciového trhu. Vyvolává také otázky týkající se funkce trhů, dopadu trhů na širší ekonomiku a řízení společností a finanční stability.

Automatická Amerika

Investoři vždy využívali různé technologie, aby nasbírali kurzotvorné informace dříve než jejich konkurenti. První investoři do nizozemské společnosti East India vyhledávali informační bulletiny o bohatství lodí plujících okolo mysu Dobré naděje předtím, než dorazily do Nizozemí. Rothschildové pravděpodobně dluží velkou část svého bohatství poštovním holubům, kteří jim přinesli zprávy o tom, že Francouzi byli poraženi v bitvě u Waterloo, rychleji než lodě.

Dnešní technologické pokroky ale začaly přicházet během éry červených šlí a logaritmických pravítek. Stroje nejprve přebíraly ty nejjednodušší (a nejhlasitější) úlohy. V sedmdesátých letech začaly elektronické příkazy nahrazovat obchodníky, kteří na sebe na burze navzájem pokřikovali, což všem usnadnilo shromažďování údajů o cenách a objemu. Usnadnilo to i zadávání příkazů, protože jistota ohledně ceny byla větší.

Algoritmy z oblasti správy portfolia se objevují už celá desetiletí. Jack Bogle založil v roce 1975 Vanguard, který vytvořil první indexový fond a automatizoval nejjednodušší alokaci portfolia. V 80. a 90. letech se objevily již lepší automatizované produkty, jako jsou kvantitativní hedgeové fondy řízené matematickým algoritmem, známé jako „quant“ fondy, a burzovně obchodované fondy (ETF). Některá ETF pouze sledují indexy, jiná se řídí sofistikovanějšími pravidly pro investování a automatizují rozhodnutí, která byla dlouho výhradně v rukou lidí, jako například nákup tzv. hodnotových akcií, které vypadají levně ve srovnání s aktivy společnosti. Mnoho quant fondů navrhlo od svého vzniku algoritmy, které dokážou zjišťovat tržní údaje a lovit akcie s přitažlivými, lidmi vybranými vlastnostmi, známými v žargonu jako „faktory“.

Myšlenka faktorů přišla od dvou ekonomů, Eugena Famy a Kennetha Frenche, a do praxe ji uvedl Cliff Asness, Famův student, který v roce 1998 založil investiční společnost AQR Capital Management. Ta provozuje jeden z největších světových hedgeových fondů. Quant fondy nechaly algoritmy AQR vybírat akcie založené na faktorech podle ekonomických teorií, jako je momentum (nedávná zvýšení cen) nebo výnos (vysoké dividendy). Zpočátku mělo tuto technologii na louskání čísel jen málo manažerů. Teď ji mají všichni.

Strategie strojových investorů, kteří používají algoritmy k rozhodnutím o portfoliu, se mění. Některé quant fondy, jako Bridgewater, používají algoritmy k provedení analýzy dat, ale s vybíráním konkrétních obchodů spoléhají na lidi. Nicméně, mnoho quant fondů, jako například Two Sigma a Renaissance Technologies, používají k výběru akcií na nákup nebo prodej strojové učení a umělou inteligenci.

To zvyšuje vyhlídky, že počítače převezmou i poslední úkol lidských investorů: analýzu informací za účelem navrhování investičních strategií. Pokud ano, mohlo by to vést k lepšímu pochopení toho, jak trhy fungují a jaké společnosti mají hodnotu.

Při provádění příkazů na trhu cenných papírů nyní dominují algoritmičtí obchodníci. Na hlučných prknech NYSE se provádí jen málo obchodů, zato o to více jich tiše přede na počítačových serverech v New Jersey. Podle Deutsche Bank 90 % obchodů s futures a 80 % obchodů s hotovostními akciemi se provádí pomocí algoritmů bez jakéhokoli lidského vstupu. Také na trzích s akciovými deriváty dominují podle Larryho Tabba z výzkumné firmy Tabb Group elektronické příkazy.

Více strojů, méně nákladů

Každý den se na americkém akciovém trhu zobchoduje asi 7 miliard akcií v hodnotě 320 miliard dolarů. Většina z tohoto objemu jsou vysokofrekvenční obchody, ve kterých se akcie otáčí rychle, aby zachytily prchavé zisky. Vysokofrekvenční obchodníci jednají jako prostředníci zapojení do poloviny denních objemů obchodování. I kdybychom tyto obchodníky vyloučili, a dívali se jen na investory, tvoří nyní naprogramovaní investoři většinu obchodů.
Před třemi lety se quant fondy staly největším zdrojem objemu institucionálního obchodování na americkém akciovém trhu. Letos zatím podle Tabb Group představují 36 % institucionálního objemu proti pouhým 18 % v roce 2010. Pouze 10 % institucionálního obchodování provádí tradiční manažeři akciových fondů, říká Dubravko Lakos-Bujas z JPMorgan Chase.

Stroje stále častěji kupují i k držení pozic. Celková hodnota amerických veřejných akcií je 31 bilionů dolarů, měřeno indexem Russell 3000. Asi 35 % z toho spravují tři typy počítačově spravovaných fondů - indexové fondy, ETF a quant fondy. Lidští manažeři, stejně jako tradiční hedgeové fondy a další podílové fondy, spravují jen 24 %. (Zbytek, asi 40 %, je těžké měřit. Sestává se z jiných druhů hráčů, jakými jsou společnosti, které vlastní spoustu vlastních akcií.)

Z 18 až 19 bilionů dolarů spravovaných aktiv se o většinu starají stroje. Polovinu, kolem 9 bilionů dolarů, spravují indexové fondy. Bernstein, výzkumná firma, říká, že ostatní kvant manažeři pečují o dalších 10-15 %, zhruba o 2 biliony. Na zbývajících 35-40 %, v hodnotě 7 až 8 bilionů, dohlíží lidé.

Prizmatem, kterým lze sledovat vývoj algoritmického investování, jsou zajišťovací fondy. Čtyři z pěti největších na světě (Bridgewater, AQR, Two Sigma a Renaissance) byly založeny speciálně pro to, aby používaly kvantitativní metody. Jedinou výjimkou je britský hedgeový fond Man Group, který koupil, kvantitativního kapitálového manažera Numeric se sídlem v Bostonu v roce 2014. Více než polovina aktiv skupiny Man Group je nyní spravována kvantitativně. Před deseti lety čtvrtina celkových aktiv pod správou hedgeových fondů byla právě v kvantitativních fondech; nyní je to podle průzkumu HFR 30 %. Toto číslo pravděpodobně podceňuje tento posun, protože tradiční fondy jako Point72 přijaly částečně kvantitativní přístup.

Výsledkem je, že akciový trh je nyní mimořádně efektivní. Nové robotrhy mají mnohem nižší náklady. Pasivní fondy si účtují za aktiva pod správou ročně 0,03-0,09 %. Aktivní manažeři si často účtují 20krát tolik. Hedgeové fondy, které využívají páku a deriváty k dalšímu navýšení výnosů, si navíc berou 20 % výnosů jako výkonnostní poplatek.

Nižší náklady na vypořádání obchodu znamenají, že nové informace o společnosti se okamžitě projeví v její ceně. Podle Dalia je „vypořádání příkazů fenomenálně lepší“. Provize za obchodování s akciemi na burzách jsou malé - podle akademických pracovníků Chicagské univerzity činí u kupujícího i prodávajícího pouze 0,0001 USD za akcii. A osekávají se i ty nejnižší poplatky. Přední broker Charles Schwab a jeho rival TD Ameritrade 1. října oznámili, že sníží obchodní poplatky na nulu. Na řadě jsou i další.

Levnější poplatky dále přidaly na likviditě, která určuje, jak moc může obchodník koupit nebo prodat předtím, než pohne s cenou akcie. Více likvidity znamená nižší rozpětí mezi cenou, za kterou může akcii obchodník koupit, a cenou, za kterou ji může prodat.

Mnoho kritiků však tvrdí, že je to zavádějící, protože likvidita zajištěná obchodníky s vysokou frekvencí je ve srovnání s bankami nespolehlivá. Během krizí zmizí. Nedávný příspěvek publikovaný Citadel Securities ale tento názor vyvrací. Ukazuje, že spread na vypořádání malého obchodu (řekněme 10 000 dolarů) akcií jedné společnosti klesl za poslední desetiletí dramaticky a je trvale nízký. Spready pro větší obchody až do výše 10 milionů USD zůstaly v nejhorším případě stejné a ve většině případů se zlepšily.

Není to švindl

Dominance strojů na trhu se jistě dále rozšíří. Strategie faktorů, které vymysleli lidé, když technologie byla v začátcích, je nyní široce dostupná prostřednictvím ETF. Některá ETF vyhledají akcie s více než jedním faktorem. Ostatní následují „strategii rizikové parity“, přístup propagovaný Daliem, který vyvažuje volatilitu aktiv v různých třídách. Každá přidaná úroveň komplexity ponechává méně prostoru lidem. "Před třiceti lety byl nejlepším správcem fondu ten s nejlepší intuicí,“ říká David Siegel, spolupředseda Two Sigma. Nyní mohou mít výhodu ti, kteří používají „vědecký přístup“, používají stroje, data a umělou inteligenci.

Abychom porozuměli nadcházejícímu vývoji na trhu, poslouží nám za příklad šachy. V roce 1997 porazil superpočítač Deep Blue mistra světa Garryho Kasparova. Částečně šlo o triumf stroje nad člověkem. Deep Blue byl naprogramována podle pravidel napsaných lidmi. Hrál tedy jako lidi, ale lépe a rychleji než kterékoli jiný člověk.

Skočme do roku 2017, kdy Google představil AlphaZero, počítač, který dostal pravidla šachu a poté se je podle nich sám naučil hrát. Trvalo to čtyři hodiny tréninku, aby porazil Stockfish, nejlepší šachový stroj naprogramovaný lidskou taktikou. Je zajímavé, že AlphaZero dělal (co v lidských očích vypadalo jako) chyby. Například obětoval střelce za strategickou výhodu, která ale vyšla najevo až mnohem později.

Quant fondy lze rozdělit do dvou skupin: ty, které jsou jako Stockfish a které používají stroje napodobující lidské strategie; a ty jako AlphaZero, které si vytvářejí své vlastní strategie. Po dobu 30 let začínalo kvantitativní investování nějakou hypotézou, říká jeden kvantový investor. Investoři ji otestovali na základě historických dat a posoudili, zda je i nadále užitečná. Nyní je pořadí obrácené. "Začínáme s daty a hledáme hypotézu," říká. Lidé nejsou úplně mimo. Jejich úlohou je vybírat, kterými daty stroje nakrmit. "Musíte říct algoritmu, na jaká data se má podívat," dodává investor. „Pokud aplikujete algoritmus strojového učení na příliš velký balík dat, pak Vám často vyplivne velmi jednoduchou strategii jako momentum.“

Ale stejně jako AlphaZero našel strategie, které nebyly jako ty lidské, i algoritmické investování s umělou inteligencí často identifikuje faktory, které lidé nevidí, říká Jacobs z Lazard. Lidští myslitelé se mohou snažit pochopit faktory, kterých si tento stroji všiml. A tyto nové faktory se nakonec mohou jednou přidat k těm současným.

Mnozí z nich jsou opatrní. Bryan Kelly z Yale University, který stojí v čele strojového učení, říká, že firma našla čistě strojové faktory, které chvíli porážely trh. "Nakonec se ale ukázalo, že jsou falešné." Podle něj je lepší kombinovat strojového učení s ekonomickou teorií.

Ostatní jsou skeptičtí úplně - mezi nimi i Dalio. V šachu, zdůrazňuje, zůstávají pravidla stejná. Trhy se naopak vyvíjejí, v neposlední řadě proto, že se lidé učí, a to, co se naučí, začlení do cen. "Pokud někdo zjistí, co jste zjistili vy, nejenže je to bezcenné, ale je to příliš levné, a to způsobí ztráty. Neexistuje žádná záruka, že strategie, které fungovaly dříve, budou znovu fungovat,“ říká. Strategie strojového učení, která nezahrnuje lidskou logiku, „nakonec musí bouchnout, pokud není doprovázena hlubokým porozuměním."

Není to švindl, říkají kritici. Je to děsivé. Jednou z obav je, že tyto algoritmy by mohly vést k častějším a náhlým šokům na cenách akcií. Obzvláště znepokojivé jsou „flash crash“. V roce 2010 bylo během několika minut vymazáno z hodnoty S&P 500 více než 5 %. V roce 2014 se ceny dluhopisů prudce zvýšily o více než 5 %, opět během několika minut. V obou případech se trhy normalizovaly většinou do konce dne, ale regulátoři dávali toto zhoršování pohybu za vinu mělké likviditě vysokofrekvenčních obchodníků. Obavy z toho, že stroj učinil trhy neovladatelně volatilní, dosáhl vrcholu loni v prosinci, kdy na základě malých zprávy ceny prudce klesaly a během léta divoce rotovaly.

V roce 1987 naprogramované obchodování, které prodávalo akcie během poklesu trhu, přispělo i k poklesům během černého pondělí, kdy během jednoho dne klesl index Dow Jones o 22 %. Problémem však bylo „stádo“ - nakupení manažeři se stejnou strategií. Dnes již existuje větší rozmanitost různých investičních fondů s různými zdroji dat, časovými horizonty a strategiemi. Algoritmické obchodování se stalo obětním beránkem, tvrdí Michael Mendelson z AQR. "Když trhy padají, investoři musí tuto ztrátu nějak vysvětlit. A když tomu nerozumí, obviňují počítač.“ Stroje mohou trhy dokonce uklidnit, myslí si. "Počítače nepropadají panice."

Peníze nikdy nespí

Další hrozbou je, že tradiční správci aktiv již nemohou strojům konkurovat. " Vítězem se stávají veřejné trhy,“ stěžuje si jeden z největších správců aktiv na světě. "Nemyslím si, že bychom se v této hře mohli přiblížit konkurenci," říká. Philippe Jabre, který v roce 2007 založil svůj vysoce očekávaný fond Jabre Capital, ve svém posledním dopise klientům uvedl, že počítačové modely „nepostřehnutelně“ nahradily „tradiční hráče“.

Skutečnou obavou zůstává: Co se stane, jestli quant fondy splní sliby svých nejdivočejších podporovatelů? Akciové trhy jsou pro moderní ekonomiky klíčové. Propojují společnosti, které potřebují hotovost, s investory a signalizují, jak dobře si společnosti vedou. To, jak fungují, má velké důsledky pro finanční stabilitu a řízení firem. Je proto významné, že algoritmy odpoutané od lidského rozhodování začínají uvádět směr.

Vyhlídky výhod plynoucích ze strojem určených faktorů budou lákat další správce peněz, aby se zapojili. Mít strach z důsledků je přirozené, protože jde o skok do neznáma. Ale přesnější a efektivnější trhy jsou lepší jak pro investory, tak i pro společnosti. Pokud nám bude historie vodítkem, bude z jakékoli nové obchodní výhody těžit zezačátku jen hrstka. Trh je však neúprosný. Zdroj této výhody se zveřejní a zkopíruje. A dozvíme se něco nového - nejen o burze, ale i o světě, který odráží.

Zdroj: The Economist