FELJTON - UTICAJ INTERNETA NA BERZU: Na nas utiče ono što piše u porukama, a ne njihova tačnost
DANAS na Vol stritu u Njujorku graju stotina muškaraca sa kravatama, elegantnim odelima, zamenilo je brujanje kompjutera.
TRANSFORMACIJA Zgrada njujorške berze, Foto AP
Prostorije u kojima se vrši kupoprodaja akcija više podsećaju na informatičke laboratorije, dok su algoritmi postali protagonisti svetskih finansijskih igara. Da bismo shvatili kako se došlo dotle, vratimo se malo unazad.
Oni koji rade u svetu finansija oduvek pokušavaju da dođu do informacija o akcijama da bi znali da li da ih prodaju ili kupuju. To čine analizirajući bilans preduzeća ili tražeći informacije u novinama. U tom tradicionalnijem pristupu tržištu finansija najpre se formira mišljenje o stabilnosti kompanije i isplativosti investicije, da bi se potom odlučilo da li se isplati kupiti njene akcije ili bi trebalo tražiti neke povoljnije. Kada je stigao internet, svima je postalo jasno kako bi se moglo doći do dragocenog izvora informacija.
VEĆ karjem devedesetih godina počeli su da se objavljuju članci o uticaju interneta na finansijska tržišta. Na primer, 1999. godine u jednoj studiji Univerziteta u Mičigenu otkrivena je korelacija između broja poruka objavljenih o kompanijama na "Jahuovom Fajnans Bordu" (engl. Yahoo Finance Board) i vrednostima njihovih akcija. Jedna grupa istraživača sa Stanforda je 2003. objasnila da oni koji pretražuju internet svoja gledišta formiraju na osnovu mišljenja drugih korisnika. Dakle, na nas uglavnom utiče ono što piše u porukama, a daleko manje to da li su informacije tačne.
Ovi rezultati se uklapaju u istraživanja o količini razmenjenih poruka, što potvrđuje da obim razgovora na temu tržišta, nezavisno od njihovog sadržaja, utiče na finansijske delatnike. U proteklih deset godina došlo je do procvata društvenih mreža, te je postalo još lakše doći do informacija o nekome (ili nečemu, na primer o preduzeću). Na platformama se mogu pročitati vesti, razgovori, mišljenja. Radi se o neverovatnoj količini informacija koje, ako se dobro obrade, govore više o nekoj kompaniji od njenog zvaničnog bilansa. Naučnici su to odmah shvatili i pokazali da je na osnovu tvitova moguće predvideti kretanja na tržištu. A ako proučimo društvene mreže, ne možemo a da influensere ne uzmemo kao promenljivu. Prema mišljenju istraživača, neko ko ima mnogo pratilaca utiče i na finansije, doprinoseći formiranju najnovijih tendencija na tržištu.
ROBOTI ZAMENjUJU BROKERE
ROBOTI su zamenili brokere iz više razloga. Pre svega, prisutna je sve veća složenost berzanskih listi, preobimnih za ljudsku obradu. Pored toga, za razliku od ljudi, robot-investitor je krajnje racionalan. Pokazalo se da investitori često nisu hladni i proračunati kada dođe do kupovine ili prodaje. Drugim rečima, nisu efikasni onoliko koliko mašina može da bude. Na kraju, kao poslednje, iako ne i manje važno, pojavljuje se pitanje brzine. Na društvenim mrežama se neprekidno pojavljuju vesti koje utiču na kretanje cena. Na pojedinim tržištima one se ažuriraju i nekoliko puta u sekundi. A da bi se radilo u tako kratkim vremenskim intervalima, neophodna je mašina. Algoritamska trgovina je između ostalog doživela bum i zbog toga što se sve ubrzalo.
ISTRAŽIVAČKI tim sa Univerziteta Konektikat je ispitao mogućnost automatske kupovine ili prodaje akcija u trenutku kada je količina tvitova koja o njima govori na vrhuncu.
Najnovija proučavanja na "Tviteru" su pokazala da analiza raspoloženja u tvitovima pruža daleko više informacija potrebnih za predviđanje cena na tržištu akcija nego što to čine samo podaci o količini tvitova. Ti rezultati su već ustanovljeni, te tako onaj ko danas radi u ovom sektoru koristi rezultate analize raspoloženja da bi predvideo cene akcija, ali i za potrebe drugih ekonomskih indikatora.
I tako stižemo do automatskih programa koji su zamenili finansijske brokere na različitim nivoima. U jednostavnijim slučajevima, algoritmi služe samo da bi se stekao utisak o kretanju određenih akcija. Softver izdvaja delove članaka i razgovora o nekoj kompaniji i tumači da li su oni pozitivni ili negativni. Poput neke vrste konsultanta verzije 2.0, softver će u prvom slučaju sugerisati da se kupe akcije predmetne kompanije, a u drugom će eventualno savetovati da se akcije prodaju, ostavljajući investitoru - ljudskom biću - da izvrši konačni izbor.
NA KOJI način algoritmi menjaju svet finansija, da bi se bolje shvatilo, potražili smo Fabricija Lila, redovnog profesora Univerziteta u Bolonji i stručnjaka za matematičke i statističke metode primenjene u ekonomiji i mikrostrukturi finansijskih tržišta.
Opisao nam je značaj društvenih mreža u finansijama. "Radi se o već ustaljenoj praksi", rekao je, "i to do te mere da agencije za pružanje finansijskih informacija, poput Tomson Rojtersa, već vrše dve različite analize raspoloženja: tradicionalnu i analizu na osnovu društvenih mreža. A u stanju su da to učine za tili čas".
Ali, automatizacija može da ide i dalje, odnosno da od robota napravi prave investitore, sposobne da reaguju samostalno. U tom slučaju softveri odlučuju kako i kada da deluju i sami izdaju naloge. "To je algoritamsko trgovanje", objašnjava Lilo, "već odavno se veliki deo prodaja i kupovina ne odvija ručno, već preko algoritama koji procesuiraju podatke i donose odluke".
Roboti-investitori mogu da budu manje ili više inteligentni, u zavisnosti od toga kako su programirani. Postoje oni koji se ograničavaju na brzo analiziranje i izvršavanje finansijskih operacija na osnovu šema ponašanja koje ljudi opisuju.
NA PRIMER, ako jedna akcija vredi jedan dolar, postoje algoritmi programirani da je automatski prodaju ukoliko njena vrednost padne ispod 90 centi (da bi se sprečili eventualni gubici) ili ako dostigne 110 centi (da bi se ostvarila zarada). Takođe, postoje i softveri sa veštačkom inteligencijom sposobni da koriste najnaprednije tehnike, poput "dip lerninga" (engl. deep learning) - duboka povezivanja koja koriste i četbotovi da bi ličili na ljude - da bi postali potpuno nezavisni u razmišljanju. Radi se o jednom veoma raširenom fenomenu na berzi. Prema konsultantskoj agenciji "Aite grup", u 2018. roboti su upravljali sa više od 53 odsto ukupnih gotovinskih akcija. Podaci se razlikuju u zavisnosti od zemlje i toga šta podrazumevamo pod trgovinskim algoritmom, mada se već i u časopisu "Sole 24 Ore" navodi da je softver postao kralj berze.
"Danas se govori o visokofrekventnoj trgovini, što znači da bi događaje trebalo predvideti u narednim minutima, pa čak i u delovima sekundi", nastavlja Lilo. Da bi to postigli, algoritmi kao input koriste podatke iz vesti, bilo da one potiču iz institucija ili sa društvenih mreža. Neretko se dešava da se tržišta pokreću iznenadnim i neočekivanim vestima, a algoritmi to dobro znaju: "Trgovinski algoritmi prate sve vesti koje se pojave, upoređuju ih sa prethodno objavljenim vestima i signaliziraju novitete."
Ali kada se vesti jure iz sekunda u sekund, uvek postoji opasnost da se pogreši. "Količina dostupnih informacija je ogromna, ali mora se paziti jer postoji i mnogo glasina", upozorava Lilo.
SUTRA: GREŠKE ROBOTA INVESTITORA