Экономический цикл: Анализ австрийской школы - [20]

Мое путешествие в страну моделирования началось с того момента, как около трех лет назад я начал работать в очень успешной фирме, торгующей акциями. За год до моего появления в ней доход на партнерские акции составил всего 20 процентов. В год, в котором я к ним присоединился, доход составил 80 процентов (это не потому, что я к ним присоединился). На следующий год доход на партнерскую акцию составил 106 процентов и в 2001 году, я думаю, доход будет 40 процентов. Самым удивительным для меня было то, что фирма едва ли хоть одну торговую сессию заканчивала с минусом, фирма подключила PNL к внутренней веб-сети. Большое число регионов и бумаг... Каждый человек в фирме каждые 10 минут мог видеть, как идет наша торговля. Очень редко, когда фирма заканчивала дневную сессию с минусом. В основном фирма не «теряет» ни одного дня.

И они добивались таких доходов, не пытаясь замахиваться на журавля в небе, не пытаясь нажиться на какой-то одной конкретной бумаге, они искали варианты заработать 3 цента с одной акции. Такова была их цель. В те дни, когда им удавалось заработать по 3 цента в день на акциях, которыми они торговали, они были чрезвычайно довольны.

Такие показатели привлекли мое внимание. Это не было случайным блужданием по Уолл Стрит. Как человеку, интересующемуся экономической теорией, мне показалось интересным попытаться выяснить, что происходит.

Вначале я коротко расскажу, о том, что они делают, чтобы вы могли увидеть, как они использовали модели в своей торговле.

Небольшое отступление: мой вам совет - не пытайтесь проделать это дома. Я поднимаю этот вопрос потому, что видел много рекламных призывов заняться внутридневной торговлей. Вы читаете этот буклет и начинаете страдать: «А ведь я легко могу заняться внутридневной торговлей». Я видел как они работают! С моей точки зрения это равносильно тому, как если бы кто-то подошел к вам, дал брошюру «Как играть в футбол» и вы тоже смогли бы играть в Национальной футбольной лиге. Эти люди имеют сотни человеко-лет опыта торговли акциями, у них миллионы долларов инвестиций в технологии, высокие скорости, информационные носители, группы программистов, доктора математических наук разрабатывают для них модели. Вы не сможете сделать это дома. Бывают, конечно, исключения. Вы можете быть Майклом Джорданом «внутридневной торговли» и играть с ними на одном поле, но что касается среднего инвестора, даже не думайте, что вы сможете выйти на эту арену против таких людей и заниматься краткосрочной торговлей.

Как я сказал, они активно используют математическое моделирование. Многие торговые операции автоматизированы. Они полагаются на это во многих областях. Компьютер может обнаружить разницу в ценах и совершить сделку намного раньше, чем трейдер-человек успеет среагировать, поднять телефонную трубку и заключить сделку.

В этом есть и своя негативная сторона. Однажды трейдер случайно купил 102 тыс. акций в результате ошибки в программе. Он хотел купить 2 тыс. акций, а программа разместила заявку 51 раз, прежде чем кто-то ее «убил». Акции все время находятся в движении. Был случай, когда мы случайно обнаружили, что принимаем наше собственное предложение купить акции. Да, был у нас случай торговли с самими собой. Таким образом, есть и негативная сторона в такого рода вопросах.

Они занимаются арбитражем с риском. Доктор математических наук по их заказу два года работал над усовершенствованием модели сделок слияния. Трейдер, закладывает в программу некоторые параметры, следит за ее работой в течение дня и позволяет ей торговать. Полдюжины торговцев продают несколько миллионов акций в день, осуществляя несколько тысяч сделок, они могут покупать и продавать одни и те же акции 50 раз в день.

Исключения составляют времена, когда мы осуществляем интервенцию. То, что вы ищете на рынке — это ошибочные цены. Скажем, Sun Microsystems собирается купить Apple Computer. Пусть в день объявления о слиянии акции Sun продаются по 22, а акции Apple - по 16. При этом одна акция Sun обменивается на одну акцию Apple. Что мы знаем в день объявления сделки: если сделка будет благополучно доведена до конца, то к моменту завершения сделки акции будут стоить одинаково. Мы знаем это, потому что, если бы в момент перед непосредственным заключением сделки акции продавались по разным ценам, это по сути дела означало бы просто лежащие на столе деньги, которые может взять любой. Пусть окончательной ценой будет 20. Если за мгновение до заключения сделки акции Sun продавались бы по 20, a Apple - по 19, то вы могли бы купить сколько угодно акций Apple по 19 и через мгновение получить 20. Таким образом, мы знаем, что если сделка будет завершена, то цены сравняются в этой точке. Поэтому все время происходит сближение. Однако в настоящий момент существует риск, что сделка может не осуществиться. Может вмешаться регулирующий орган и запретить сделку, могут обнаружиться скрытые убытки в балансе одной из сторон слияния, может произойти такая же история, как у Hewlett Packard и Compaq, либо вмешается крупный акционер и остановит сделку. Задача заключается в том, чтобы разложить риск на составляющие и найти границы, по достижении которых следует покупать или продавать. Пусть, к примеру, они полагают, что разница между ценами должна составлять 10 процентов. А на рынке цена