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 Sun - 20, а цена Apple - 18. Соответственно, они начинают продавать &mt покупать Apple и ждать, пока цена не войдет в границы, предсказанные моделью, чтобы проделать обратные операции. Они делают это на протяжении всего дня. Если цены акций колеблются, они делают это по 50 раз в день. Они любят объемы, они любят, когда происходят события, влияющие на цены акций. Когда снижаются объемы торговли, снижаются и их доходы.
Я смотрел, как они это делают, и был весьма озадачен, потому что убежден, что «австрийская» критика математической экономической теории абсолютно верна. Как писал Мизес:
«Логика и математика изучают идеальную систему мышления. Связи и следствия их систем являются сосуществующими и взаимозависимыми. Мы также можем сказать, что они синхронны и находятся вне времени. ... [Б] такой системе понятия предшествования и следования полностью метафоричны. Они относятся не к системе, а к деятельности ао ее мысленному охвату. Сама система не подразумевает ни категории времени, ни категории причинности. Существует функциональное соответствие между элементами, но нет ни причины, ни результата.
Эпистемологическое отличие экономической системы от логической системы как раз и заключается в том, что первая содержит в себе категории и времени, и причинности» .
Поэтому, для того чтобы объяснить, что имеется в виду в этом утверждении, приведем уравнение:
А2 + В2 = С2.
Здесь нет ничего о причине или о времени. А и В не являются причиной появления С в определенный момент, а С не является причиной появления А и В. Это уравнение не означает, что сначала появляется В, а после этого появляются А и С. Это вневременная форма. В математических функциях причина и следствие, «до» и «после» отсутствуют.
С деятельностью все иначе. И мы должны понимать это. Ибо действующий человек в прошлом закладывает почву для своих действий, в настоящем - сажает семена и в будущем надеется увидеть плоды своих действий. Действующий человек должен верить в то, что он может вызвать результат, иначе он не станет действовать.
В этом суть критики Мизеса, краткое изложение того, почему математика не помогает проникнуть в суть экономической теории. Я приведу вам небольшой обратный пример из мира неоклассической теории: Стив Аандсбург в своем учебнике по микроэкономике «Теория цены» пишет: «Важно отделить причины от следствий. Отдельный покупатель [demander] и производитель [supplier] воспринимают цены как данные и определяют объем спроса и объем предложения. Для рынка в целом кривые спроса и предложения определяют цену и объем производства одновременно». Поняли ли вы, о чем здесь говорится: предложение, кривая спроса, графики... Ни один человек не способен сделать что-либо в отношении цены. Цену устанавливает кривая. Поэтому, если яблоки стоят 59 центов за штуку, то это кривая определяет указанные 59 центов, ни один человек не должен ничего делать, чтобы довести цену до 59 центов. Абсолютно никак не объясняется, каким образом цена может измениться. Ясно, что цены могут меняться только благодаря действиям людей. Кто-то решает: «Я могу понизить цену [покупки] до 58 центов и мои издержки снизятся, тогда я смогу получить большую прибыль; либо: если я приму предложенную цену, я могу купить больше и найти им хорошее применение».
Это показывает нам, что рыночное поведение является последствием человеческих действий и определенно не является их причиной. Мизес писал, что математические экономисты игнорируют рыночный процесс. Они уклончиво развлекаются вспомогательными понятиями, разработанными для его анализа и не имеющими никакого смысла вне этого контекста.
Поскольку мы имеет дело с человеческой деятельностью, в нашем распоряжении нет констант, которые есть в распоряжении физических наук. Что бы вы ни решили выбрать сегодня, завтра вы имеете возможность сделать иной выбор. Мизес говорил, что в человеческой деятельности нет констант.
В связи с вышесказанным возникает вопрос. Все инвестиционные банки и торговые компании и так далее всегда инвестируют время и деньги в моделирование. Они что -психи? Пример фирмы, о которой мы говорим, по крайней мере, ясно показывает, что они не психи. Они занимаются моделированием, они получают от этого отдачу, извлекают постоянную прибыль. Как мы можем примирить использование математического моделирования с «австрийской» критикой применения математики в экономической науке?
Раздумывая над этим, я пришел к выводу, что математические модели полезны для описания квазиравновесных фаз рынков. Я хочу привести вам небольшую аналогию с бейсбольной подачей. Подающий замахивается, чтобы сделать удар. Бы можете использовать математическую модель, чтобы описать путь биты, если дана сила, приложенная к бите, и что, по всей вероятности, произойдет с мячом и так далее. Но математическая модель не способна сообщить, а не решит ли подающий сдержать свой замах.
Итак, в границах определенных фаз рынок ведет себя так, как предсказывает модель. Если говорить о сделках слияния, трейдеры очень внимательно следят в течение дня, как работает модель. Они наблюдают за тем, что происходит с акциями, участвующими в сделке. И вдруг они замечают: что-то идет не так, не соответствует модели. Они сразу останавливают программу. И начинают выяснять в чем дело. Либо было сделано какое-то важное заявление, либо какой-то крупный игрок появился на рынке этих акций; это может быть что угодно.