Влияние фундаментальных трейдеров на динамику котировок акций
Один из экспериментов, проведённых с помощью разработанного программного комплекса, ставит своей целью определить влияние фундаментальных трейдеров на динамику котировок акций. Для этого используется сценарий, в рамках которого на рынке существуют два маркет-мейкера, 50 трейдеров-новичков и 450 фундаментальных трейдеров. Стратегия TFMSTraderFundamentalStrategy была подробно разобрана в главе про архитектуру системы. Напомню, что основное предназначение фундаментальных трейдеров в рамках системы – следование за некоторой фундаментальной ценой. Сценарий настроен на то, чтобы одна из компаний сначала увеличивала свои активы, потом резко теряла, потом снова увеличивала. Соответственно, должна изменяться фундаментальная цена для акций этой компании.
Так как на эту цену ориентируются фундаментальные трейдеры и они составляют 90% всех трейдеров на рынке, мы ожидаем, что реальная цена данной акции тоже будет сначала падать, потом возрастать. Также мы ожидаем правдоподобных графиков изменения цены и объёма торгов, а также их распределений.
Чтобы осуществить данный эксперимент, нужно запустить программный комплекс «FIMAS», открыть в нём демонстрационный проект «FundamentalTradersExperiment.fmp» и запустить симуляцию. Виртуальные агенты начинают в режиме реального времени совершать сделки между собой.
Рис. 3.51. Графики изменения цены последней сделки и фундаментальной цены в сценарии «FundamentalTradersExperiment.fmp»
На рисунке Рис. 3.51 мы видим, как менялась фундаментальная цена и цена последней сделки для акции нашей компании. Сначала цена умеренно растёт, потом примерно этим же темпом падает и в конце снова растёт. В целом, это соответствует нашим ожиданиям, т.е. рынок следовал за фундаментальной ценой. Колебания реальной цены на рынке были не такими резкими, как колебания фундаментальной цены. Как мы видим, рыночная цена оказалась более инертной по сравнению с фундаментальной ценой. Это можно объяснить как несовершенством алгоритма работы маркет-мейкеров, так и наличием трейдеров-новичков, которым всё равно, по какой цене покупать и продавать акции.
Рис. 3.52. Графики изменения минимальной, максимальной и средней цены акции в сценарии «FundamentalTradersExperiment.fmp»
Чтобы наглядно оценить влияние фундаментальных трейдеров на спрэд, на рисунке Рис. 3.52 одновременно изображены минимальная, максимальная и средняя цены. На нём заметно существенное сокращение спрэда после того, как фундаментальная цена стала меньше рыночной. Как только фундаментальная цена стала вновь больше рыночной, спрэд резко увеличился. Это объясняется отсутствием поддержки коротких ордеров в системе. То есть в реальном мире трейдер может взять у брокера акции взаймы с обязательством потом их выкупить, если он уверен в том, что цена упадёт. Он продаёт эти взятые в аренду акции, выжидает некоторое время, а потом выкупает их обратно. Таким образом, на реальном рынке нет резких колебаний объема торгов и трейдеры оказывать более существенное влияние на процесс снижения цены.
Рис. 3.53. Графики распределения средней, минимальной и максимальной цен акций. Пунктирная линия – график распределения на реальных рынках
На данной момент программный комплекс такие операции не поддерживает, так что единственным способом влияния на цену акции при падении фундаментальной цены является простой отказ от её покупки. Как мы видим из графиков, этот механизм не очень хорошо работает, то есть цена падает не так быстро, как до этого росла. Предполагается, что это происходит из-за упрощённого алгоритма работы маркет-мейкеров.
С другой стороны, другие существующие модели рынка (математические, поведенческие и т.п.) вообще не рассматривают спрэд и не имеют механизмов его прогнозирования, так что в этом плане этот результат лучше вообще никакого.
Распределение цены акции (Рис. 3.53) практически совпадает с распределениями на реальных рынках, что свидетельствует о высокой степени адекватности полученных результатов. Более детально графики распределения анализировались ранее (параграф 2.2.3). Заметно, что у распределения средней цены пик в два раза ниже, чем у распределений минимальной и максимальной цен. Это может быть связано с тем, что при расчётах следует находить не просто среднестатистическую цену для всех транзакций, а средневзвешенную цену по объёмам транзакций.
Также не слишком красиво смотрится слишком высокий пик на графике распределения цены последней сделки (Рис. 3.54). Он может быть связан с излишне большим спрэдом на некоторых промежутках времени. В этом смысле более показательными являются графики средней, минимальной и максимальной дневных цен акций (Рис. 3.53).
Почти равномерное распределение фундаментальной цены – ожидаемый результат, так как эта цена берётся напрямую из активов компании, которые меняются во времени по алгоритму, который использует генератор псевдослучайных чисел с равномерным распределением.
Рис. 3.54. Графики распределения фундаментальной и реальной цены акции. Пунктирная линия – график распределения на реальных рынках
Рис. 3.55. График изменения объёма торгов в сценарии «FundamentalTradersExperiment.fmp»
График изменения объёма торгов (Рис. 3.55)начинается на высоком уровне, так как фундаментальная цена практически сразу начинает расти. Эта тенденция затухает и потом резкий пик – трейдеры все сразу избавляются от бесперспективной акции. Дальше торговля идёт вяло, пока акция вновь не становится привлекательной и трейдеры не «набрасываются» на неё. Так что такой внешний вид графика является вполне логичным.
Рис. 3.56. График распределения объема торговли в сценарии «FundamentalTradersExperiment.fmp». Пунктирная линия – график распределения на реальных рынках
Распределение объема торговли практически повторяет график распределения на реальных рынках ценных бумаг, что подтверждает высокую адекватность системы в целом (Рис. 3.56).
В приложениях Приложение 18 и Приложение 19 представлено изменение доходов участников рынка со временем. Фундаментальные трейдеры (основные участники рынка) держали постоянный уровень активов всё время. Несмотря на то, что цены акций постоянно менялись, они каждый раз вкладывали средства в наиболее перспективные и поэтому оставались на плаву. Даже брокерская комиссия не повлияла на уровень их активов.
Активы брокеров постоянно увеличивались, и это очень логично – ведь брокеры вели себя как простые посредники, которые зарабатывали только на комиссии и ничем не рисковали. В реальной жизни большую часть доходов брокеров обычно составляют не посреднические услуги, а собственные операции на рынке ценных бумаг. Брокеры тратят эти средства на свои повседневные расходы по найму персонала, аренду недвижимости и др.
Трейдеры-новички на протяжении всего эксперимента только теряли деньги до тех пор, пока совсем не выходили с рынка (с активами меньше 2-3 тыс. у.е.). Но не все: трейдер № 6 держался очень стабильно всё время; трейдеры № 4 и № 14 потеряли половину своих активов, но всё же сумели выжить. В реальном мире такие трейдеры приобретут опыт работы на рынке и сменят свои стратегии на более продвинутые. Также этот эксперимент подтвердил правило, что примерно 10% новичков выживают после первых несколько месяцев торговли на рынке ценных бумаг.
Очень интересным представляется график изменения активов маркет-мейкеров (Рис. 3.57). Первоначально более эффективно действует первый трейдер – он сумел сыграть на массовом банкротстве новичков. Но потом он стабильно терял средства, в то время как второй маркет-мейкер, наоборот, научился эффективно их зарабатывать. Этот факт говорит о том, что очень важным является правильная настройка параметров стратегий, а также что одна и та же стратегия может оказаться эффективной или не эффективной в различных рыночных условиях. Оба этих вывода полностью применимы к реальному рынку ценных бумаг.
Рис. 3.57. График изменения активов маркет-мейкеров за три месяца в сценарии «FundamentalTradersExperiment.fmp»
Эксперимент прошёл успешно. Как мы и ожидали, фундаментальные трейдеры действительно оказывают влияние на динамику котировок акций. Это происходит не потому, что итоговый курс каким-то образом рассчитывается из фундаментальной цены. В мультиагентной системе цена акции берётся из цены последней транзакции или усреднённых нескольких транзакций. Каждый виртуальный день трейдеры совершают тысячи транзакций, а объем торгов для системы из 500 трейдеров колеблется от 20 до 150 тыс. у.е. в день.
Но самое интересное в этом эксперименте то, что вместо данного метода расчёта фундаментальной цены можно было взять любой другой, например не учитывать краткосрочные обязательства компании. И трейдеры будут следовать за совершенно другой ценой. Таким образом, мы видим, что небольшие изменения в стратегии трейдеров могут существенно изменить ситуацию на рынке ценных бумаг. Это свидетельствует о том, что получившийся рынок отличается слабой эффективностью, что очень характерно для большинства реальных рынков ценных бумаг.
Также в рамках данного эксперимента надо отметить нереалистично большой спрэд (рис. Рис. 3.51, Рис. 3.52). Считаю, что он является следствием либо малого числа маркет-мейкеров, либо недостаточной проработанностью алгоритмов, по которым они принимают свои решения. В любом случае, его можно устранить при дальнейшей отладке системы; он не свидетельствует о неадекватности самой системы, скорее, о недостаточно точной её настройке.