Цена неравенства. Чем расслоение общества грозит нашему будущему - [96]

Последний пример сосредоточен на функции ценообразования, осуществляемой рынком. На хорошо функционирующих рынках спрос равен предложению, и результирующая равновесная цена «раскрывает» пограничную ценность товара для покупателя и пограничную стоимость для продавца. Эта информация является ценной для принятия решений. Многие экономисты утверждают, по аналогии, что на рынке акций возникающие цены отражают реальную ценность актива. Это называется «ценообразующей» ролью рынка. Слова выражают эмоции: раскрытие настоящей ценности актива, по-видимому, ценно, и рынкам доверено исполнение этой социальной функции. В самом деле, защитники рынка утверждают, что рынки были полностью эффективны – цены раскрывали всю информацию, доступную участникам рынка. Это было вопросом вероисповедания, предметом веры. Использование языка было важным: поскольку «эффективность» – это хорошо, было очевидно, что полностью эффективные рынки – это хорошо. Но это замечание базировалось на глубоко искаженной логике. В самом деле, если бы рынки полностью раскрывали всю информацию для всех игроков рынка, никто бы не имел стимулов собирать информацию о публично торгуемых активах, с тех пор как те, что не тратят деньги, имели бы равный доступ к информации. Если гипотеза эффективных рынков была бы верной, это бы иронично означало, что рынки акций обязательно были бы неэффективными, поскольку никто бы не занимался сбором какой-бы то ни было информации480.

В период после Великой рецессии модель эффективных рынков потеряла свой лоск481. Тем временем, впрочем, некоторые защитники рынка продолжают использовать «ценообразование» в качестве аргумента для защиты изменений на рынках; оно на самом деле делается более волатильным и менее эффективным.

Главное изменение в рынках произошло в начале этого века: бо́льшая часть торгов (около 61 % в 2009-м, 53 % в 2010-х годах) на фондовой бирже была совершена компьютерами, которые торговались с другими компьютерами, используя определённые алгоритмы. Предложения по продаже и покупке базировались не на исследовании рынка, не на информированных взглядах о перспективах, скажем, стали или эффективности конкретной сталелитейной компании, но, скорее, на извлечении информации из паттернов цен и торгов и – какой угодно другой информации, которую компьютер мог поглотить и обработать на лету. Предложения по продаже и покупке держались открытыми в течении наносекунды. Сомневающимся, не решающимся считать за истинное ситуацию, в которой любая фирма, делающая предложения, скажем, о покупке акции по конкретной цене, держит это предложение в течение одной секунды, ответ был: «Вы хотите вернуться в Средневековье?» Конечно, цены, которые определялись в эти наносекунды, не имели никакого отношения к любомуреальному принятию решений. Ни одна сталелитейная фирма не стала бы основывать своё решение расширяться или сокращаться на основе этих микроизменений фондовых цен. Алгоритмические трейдеры утверждали, что они сделали рынки более ликвидными («глубокими»), но это была ликвидность, которая исчезла, когда она была нужна, когда возникли реальные колебания, к которым рынку пришлось приспосабливаться. В результате рынок стал показывать беспрецедентную нестабильность. В течение одного только дня, 6 мая 2010 года, цены на фондовом рынке рухнули настолько, что «Доу-Джонс» временно потерял примерно 10 % от своей стоимости, включая падение примерно на 600 пунктов в течение пяти минут482. До конца дня рынок вернул большую часть своей стоимости примерно так же быстро, как и потерял. Никто не мог утверждать, что реальная стоимость активов государства снизилась в столь короткий период времени. Однако постоянные отсылки к «ценообразованию» и «эффективным рынкам» создали ореол, позволивший флэш-трейдингу, этому виду «блистательных торгов», казаться не только приемлемым, но даже желаемым.

Фактически, существуют причины верить, что флэш-трейдинг на самом деле делает рынки не только более нестабильными, но и также менее «информативными». Попытки компьютера использовать сложные математические алгоритмы для извлечения любой информации, имеющейся на рынке, в современной (и более сложной) версии опережающей сделки, вполне соответствуют незаконной деятельности в старом стиле, когда брокеры пытались использовать информацию, которую они тщательно собирали у делающих ставки, для повышения своего собственного профита. Конечно, игроки рынка знают об этом. Если некий исследователь рынка открывает, что дела некой компании будут хороши (только что сделал ценное открытие), он может броситься делать большую ставку. Но компьютерные трейдеры мгновенно почувствуют это и попытаются использовать его информацию в своих собственных целях. Сегодня, разумеется, первый трейдер знает игру, в которую он играет, поэтому он никогда не станет ставить большую ставку, но сделает тысячи более мелких. Это гонка вооружений, где те, что выполняют тяжелую работу по исследованию, пытаются удержать свою информацию вдалеке от алгоритмических трейдеров, а алгоритмические трейдеры пытаются взломать их код. Можно сказать, что это – пустая трата ресурсов, борьба за ренты, связанные с более ранней информацией. Но это хуже, чем трата. В степени, в которой алгоритмические трейдеры преуспевают в обходе тех, кто делает реальные исследования, отдача от исследований падает. В конечном счёте будет меньше инвестиций в информацию, а рынки на самом деле будут получать меньше информации, чем нам нужно.