ალგორითმული ვაჭრობის განვითარება და სენტიმენტ რობოტების გამოყენება.
კომპიუტერული პროგნოზირებისა და ანალიზის სისტემები გამოიყენება ვაჭრობასა და ინვესტიციებში 70-იანი წლების დასაწყისიდან, სწორედ მას შემდეგ რაც დაიწყო ბაზარზე პირველი პერსონალური კომპიუტერების გამოჩენა.
რეი დალიო, საინვესტიციო ფონდ Bridgewater-ის დამფუძნებელი, დაწვრილებით საუბრობს აღნიშნულის შესახებ საკუთარ წიგნში „პრინციპები“, სადაც ხაზგასმით აღნიშნავს, რომ თავდაპირველად ის კომპიუტერს იყენებდა მონაცემთა დამუშავებისათვის, კერძოდ კი პროგნოზირებისათვის, რამდენადაც აღიარებდა, რომ კომპიუტერს შეუძლია უფრო მეტი ინფორმაციის დამუშავება ვიდრე ადამიანს. თუმცა, კომპიუტერული ტექნოლოგიის განვითარებასთან ერთად იგი თანდათან გადავიდა გადაწყვეტილების მისაღებად სისტემის დამუშავებაზე, უკვე მომხდარი მოვლენების ფარგლებში.
გიზიარებთ რეი დალიოს პირად აზრს: „გადაწყვეტილების მიღების ეს სისტემა ბევრად უკეთესი იყო, ვიდრე პროგნოზირების სისტემები, რომელთაც აქამდე ვიყენებდი, ძირითადად იმიტომ, რომ აღნიშნული ითვალისწინებდა ჩვენს აქტუალურ რეაქციას მოვლენათა განვითარებაზე, რომელიც საშუალებას იძლევა მოხდეს გამკლავება შესაძლებლობების უფრო ფართო სპექტრთან.
1987 წლის იანვარში გაგზავნილ ფოსტაში, სახელწოდებით "ფულის გამომუშავება ან პროგნოზები", დალიო საუბრობს :<< სიმართლე რომ ითქვას, პროგნოზები არც თუ ისე ძვირი ღირს, და ადამიანთა უმეტესობა, რომლებიც აღნიშნულით არიან დაკავებულნი, ბაზრებზე არ გამოიმუშავებენ თანხებს... ეს იმიტომ, რომ არ არსებობს არაფერი რაშიც 100%-ით იქნებით დარწმუნებულნი. როდესაც პიროვნება, აღწერს ალბათობას ყველაფერზე, რაც ახდენს გავლებას მომავალზე, პროგნოზირებისათვის, ის იღებს პოტენციური ვარიანტების ფართო სპექტრს. აღნიშნული შესაძლებელია იყოს ჭეშმარიტი გარკვეული ალბათობით და არავითარ შემთხვევაში, ერთადერთი გარანტირებული შედეგი... ითვლება, რომ ბაზრის მოქმედება აღნიშნავს ეკონომიკის მოძრაობას. ეკონომიკის მოძრაობა ასახულია ეკონომიკურ სტატისტიკაში. ეკონომიკური სტატისტიკისა და ბაზრის მოძრაობას შორის ურთიერთქმედების განსაზღვრისას, ჩვენ შევიმუშავეთ მკაფიო წესები ეკონომიკურ/საბაზრო პირობებში მნიშვნელოვანი მოძრაობების დასადგენად, შესაბამისად ჩვენი პოზიციების შესაცვლელად. სხვა სიტყვებით რომ ვთქვათ , იმის ნაცვლად რომ, ვიწინისწარმეტყველოთ ეკონომიკური პირობების ცვლილებები და მოვარგოთ საკუთარი პოზიციები მათ მოლოდინებს, ჩვენ ვირჩევთ ამ ცვლილებას, როდესაც ისინი მოხდება, და თანხები გადაგვაქვს იმ ბირჟებზე, რომლებიც აღნიშნულ პირობებში ლიდერობენ. (რეი დალიო)
თუ კონკრეტულად ვსაუბრობთ სავაჭრო რობოტებზე, მაშინ უნდა ითქვას, რომ პირველი სავაჭრო ბოტები გამოჩნდა 70-იანი წლების დასაწყისში, თუმცა დროის ამ მონაკვეთში, ისინი საკმაო პრიმიტიულობით გამოირჩეოდნენ . ეს სისტემები ეფუძნებოდა გრძელვადიან ტენდენციურ სტრატეგიებს, ფასების ნახტომი (ბაზრის მკვეთრი ზრდა ან დაცემა) სიგნალად იქცა და ადამიანმა, თავის მხრივ, უკვე გადაწყვიტა რა უნდა გააკეთოს შემდეგ. სხვა სიტყვებით რომ ვთქვათ, ბოტები სრულად ავტონომიურად ვერ მუშაობდნენ ადამიანის ჩარევის გარეშე. პირველებმა სავაჭრო ბოტების გამოყენება, დაიწყეს დიდმა ინსტიტუციონალურმა ორგანიზაციებმა. ახალი ტექნოლოგიების დანერგვის წყალობით (ტენდენციის მიმდევარი სტრატეგიები) შესაბამისად, მათ კარგი პლიუსი დააფიქსირეს.
ამავე საუკუნის სამოცდაათიანი წლების დასაწყისში, ნიუ-იორკის საფონდო ბირჟამ დაიწყო რობოტების გამოყენება, რომლებიც ასრულებდნენ აქტივების ალგორითმულ შერჩევას. შემდეგ იყო პროგრამები, ბირჟის ტერმინალთან კომპიუტერის დასაკავშირებლად, რასაც მოჰყვა შეკვეთების სწრაფი შეყვანის პროგრამები. მაგრამ, ტრეიდერს მაინც მთავარი როლი ეკავა, სწორედ ის იღებდა გადაწყვეტილებებს ტრანზაქციებზე.ასეთი მარტივი პროგრამების საფუძველზე გამოჩნდნენ სავაჭრო რობოტები, რომლებსაც არ სჭირდებოდათ პიროვნების დახმარება, „ისინი“ დამოუკიდებლად შედიოდნენ და ხურავდნენ გარიგებებს მოცემული ალგორითმის გამოყენებით.
1998 წელს აშშ-ის ფასიანი ქაღალდების კომისიამ, დაამტკიცა ვაჭრობის განხორციელების შესაძლებლობა სავაჭრო რობოტების გამოყენებით, რამაც გამოიწვია გლობალური ვაჭრობის ავტომატიზაცია. გაჩნდა ახალი მოწინავე ტექნოლოგიები, გართულდა ალგორითმები.
2000-იანი წლების დასაწყისში ტრანზაქციების 10%-ზე მეტი ხდებოდა სავაჭრო რობოტების გამოყენებით, ტრანზაქციის დასრულებას კი 1-2 წამი სჭირდებოდა. 2000-იანი წლების ბოლოს ტრანზაქციების რაოდენობამ 60%-ს მიაღწია, შესაბამისად შემცირდა შესრულების დრო: ე.წ მაღალი სიხშირის რობოტები, რომლებსაც შეუძლიათ ათასობით ტრანზაქციის გაკეთება წამში, გახლავთ HFT. აღნიშნულთან დაკავშირებით, კარგად საუბრობს მაიკლ ლუისი წიგნში “Flash Boys. მაღალი სიხშირის რევოლუცია უოლ სტრიტზე"
ამ დროისთვის ნიუ-იორკის საფონდო ბირჟაზე სავაჭრო რობოტების მიერ განხორციელებული ტრანზაქციების რაოდენობა - 70%-ს აჭარბებს. 50%-ზე მეტი აღინიშნება მოსკოვის საფონდო ბირჟაზე.
სავაჭრო რობოტების უმეტესობა ეკუთვნის მსხვილ ინსტიტუციონალურ და ლიკვიდურ პროვაიდერებს (ბაზრის შემოქმედებს) აღნიშნული პოპულარობით სარგებლობს კერძო პირებთანაც, თუმცა, რა თქმა უნდა, ამ უკანასკნელის დონე ლოგიკურად დაბალია. ისინი, რა თქმა უნდა გამოიყენება ყველა კრიპტოვალუტის ბირჟაზე.
მნიშვნელოვანია, რომ რეალური გარღვევა ამ სფეროში მოხდა ხელოვნური ინტელექტის და ე. წ თვითნასწავლი ნერვული ქსელების განვითარებით. თუ აქამდე რობოტებს შეეძლოთ ემოქმედად, ძირითადად ტექნიკური პარამეტრებით და შაბლონებით ან/და ეპასუხათ უკვე დასრულებული იმპულსური მოძრაობისათვის, მაგრამ მათ არ შეეძლოთ ე.წ „ფუნდამენტური“ და მოვლენის ცვლილებების ანალიზი. ინტერნეტში, მედია სეგმენტის განვითარებამ შესაძლებელი გახადა მოვლენის შესახებ ინფორმაციის სწრაფად მიღების შესაძლებლობა სწორედ გამოქვეყნების მომენტში. დიახ, თავიდან ეს იყო ძირითადი მეტრიკა, როგორიცაა ამინდის პირობების ცვლილება, გაფიცვები და ა.შ, მაგრამ დროთა განმავლობაში, ახალი ამბების ფონის ინდექსირების სიჩქარე მნიშვნელოვნად გაიზარდა.
მიმდინარე დროში, AI-ზე დაფუძნებულ სისტემებს შეუძლიათ არა მხოლოდ დაამუშავონ საინფორმაციო სააგენტოებიდან და სოციალური ქსელებიდან წამოსული დიდი რაოდენობის მონაცემები, არამედ გააანალიზონ მიღებული მონაცემების სემანტიკა, გააკეთონ შესაბამისი დასკვნბი ე.წ. ბაზრის განწყობის (განწყობის) შესახებ. ბაზრის განწყობა არის ინვესტორების დამოკიდებულება, გრძნობები და მოსაზრებები აქტივის მიმართ. ისინი სულაც არ ასახავს აქტივის ან პროექტის საფუძვლებს, მაგრამ მათ შეუძლიათ მნიშვნელოვნად იმოქმედონ ფასზე.
ბაზრის სენტიმენტის ანალიზი, ან ბაზრის განწყობის ანალიზი, გახლავთ კვლევა ფასის ცვლილებების პროგნოზირებისთვის. ბაზრის დინამიკის მონიტორინგით, მისი მონაწილეების განწყობის გათვალისწინებით, შეგვიძლია გამოვიტანოთ დასკვნა კონკრეტული კრიპტოვალუტის მიმართ ინვესტორების ინტერესის ან შიშის დონის შესახებ.
რამდენიმე მაგალითზე, ოპერაციული სტრატეგიის სენტიმენტ-ბოტებში შეიძლება განვასხვავოთ: "2022 წლის 10 თებერვალს სამომხმარებლო ფასების ინდექსი გაიზარდა 7.5%-ით წინა წლის ანალოგიურ პერიოდთან შედარებით, დეკემბერში 7%-იანი წლიური ზრდის შემდეგ, ხუთშაბათს გამოქვეყნებული შრომის დეპარტამენტის მონაცემებით." CPI-ის ეს ზრდა ყველაზე დიდი იყო უკანასკნელი 40 წლის განმავლობაში.
მოსალოდნელზე მაღალი ინფლაციის მაჩვენებლის გამოქვეყნება
ვინაიდან SPX გრაფიკზე იმპულსური მოძრაობების პარალელურად, მსგავსი ცვლილებები ხდება კორელაციურ ინსტრუმენტებზე, ჩვენ ავიღებთ BTC (ბიტკოინი) სქემას, რომლის კორელაცია SPX და Nasdaq სქემებთან უკვე 90%-ზე მეტია.
BTC/USD და SPX დიაგრამების კორელაციური სქემა
მსგავსი იმპულსური რეაქციები მნიშვნელოვან მოვლენებზე, გახლავთ სენტიმენტ რობოტების მუშაობის შედეგი, რომლებიც იწვევს ‘გაჩერებებს’ და ძლიერდება პროცესში. აქედან გამომდინარე, არასწორია საუბარი ”მარკეტ პროვაიდერებზე, რომლებიც მიზანმიმართულად ხსნიან რიგითი ტრეიდერების სტოპებს“, მსოფლიო ეკონომიკისთვის მნიშვნელოვან მოვლენებზე აშკარა რეაქციის შემთხვევაში. ბაზრის შემოქმედების ამოცანა, პირველ რიგში, აუცილებელი ლიკვიდურობის შენარჩუნებაა.
რა თქმა უნდა, BTC-ის გრაფიკზე ყველა იმპულსი არ არის „სიახლე“ და არც ყველა სიახლე, რომელზედაც განაკვეთი რეაგირებს, არ არის დაკავშირებული აშშ-ს ეკონომიკასთან. მაგრამ აშშ-ს საფონდო ბირჟასთან არსებული კორელაციის პირობებში ეს ფაქტორი პრიორიტეტებს შორის უნდა იყოს გათვალისწინებული.
რა თქმა უნდა, საშუალო და დაბალი ლიკვიდობის მქონე ინსტრუმენტებზე და, კერძოდ, კრიპტოვალუტის ბირჟებზე, სადაც ყველაზე ხშირად თავად ბირჟა უზრუნველყოფს მარკეტინგის სერვისებს, პუბლიკაციების გამოყენება Fake News-ებით ნამდვილად შეიძლება გამოყენებულ იქნას მიზანმიმართულად. მანიპულაციური აქტივობა, სოციალურ ქსელებში პუბლიკაციებთან ერთად.
კრიპტოვალუტების სფეროში, ეს ჩვეულებრივ სიახლეა კატეგორიიდან:
- პროექტების/გაცვლის თავდასხმები, როგორც ახალი, ასევე ძველი
- ინციდენტები სასამართლოებთან/პოლიციასთან/გამოძიებებთან ბირჟის ან მათი მენეჯმენტის წინააღმდეგ
- კრიპტოვალუტების აკრძალვა/რეგულირება ამ სფეროსთვის მნიშვნელოვან ქვეყნებში. – Mining ზიანის მომტანია / არ აზიანებს გარემოს
კიდევ ერთი მაგალითი ფასის რეაქციასთან დაკავშირებით - ინფორმაციაზე BTC გადახდის გეგმის დამტკიცების შესახებ MT GOX დაზარალებულებისთვის მიმდინარე სიახლე გახლდათ. მოვლენა ინდივიდუალური მოვაჭრეების გონებაში უარყოფითად ისახება, რადგან გულისხმობს "აქტივების ჭიქაში ჩაყრას". აქ თქვენ უბრალოდ შეგიძლიათ ნახოთ, თუ როგორ გამოიყენება ფაქტების ჩანაცვლება - თავისთავად, გეგმის დამტკიცება არ ნიშნავს აქტივების მიღებას ახლავე და ფაქტი არ არის, რომ მიღების შემდეგ დაიწყება აქტივების იმავე რაოდენობით გადინება.
MT Gox კომპენსაციის გეგმის დამტკიცების პუბლიკაცია
აღნიშნული გახლავთ იგივე მაგალითი, რომელიც ეხება სავარაუდოდ მიმდინარე გამოძიებას Binance ბირჟის წინააღმდეგ. ამ შემთხვევებში ყველაზე ხშირად გამოიყენება ფორმულირება „საკითხის მცოდნე (ნაცნობი) ადამიანების მიხედვით“ - ე.ი. ხალხის ინფორმაციაზე დაყრნობით, ამ საკითხთან დაკავშირებული წყაროების აკუმულაცია. ზოგადად, ასეთი ფორმულირებით, შეგიძლიათ დაწეროთ ყველაფერი, რაც გსურთ. ჩვენ აღნიშნულს ახლა ვხედავთ უკრაინასა და რუსეთს შორის სამხედრო კონფლიქტის ესკალაციის ვითარებაში. შესაბამისად, თუ ახალი ამბების გამოცემები თავს უფლებას აძლევენ გამოაქვეყნონ ამ დონის ინფორმაცია, მაშინ რა შეგვიძლია ვთქვათ კრიპტოვალუტის მოვლენებზე.
Bloomberg-ის პუბლიკაცია Binance-ის ბირჟის წინააღმდეგ სავარაუდო გამოძიების შესახებ