Как цифровую муху научили покупать биткоин
Идея отправить муху на криптовалютный рынок звучит как очередной финансовый мем, однако за ней стоит реальный технический эксперимент, созданный на основе научных данных. В сентябре инженер Алекс Вормут запустил проект Stonkfly, предоставив виртуальному трейдеру $100 и доступ к торговле биткоином. Уже за первые сутки этот необычный игрок показал положительный результат, заработав свой первый доллар.
Вормут адаптировал эту карту для финансового рынка. Реальные цены с биржи Coinbase преобразуются в цветной график, который поступает непосредственно на виртуальные фоторецепторы системы. Получая зрительную информацию, цифровая сеть реагирует на нее и генерирует одно из трех возможных действий: купить актив, продать его или удерживать позицию.
Для обучения модели разработчик создал систему стимулов, похожую на биологический механизм вознаграждения. Когда стоимость портфеля растет, программа активирует 15 дофаминовых клеток. Если портфель несет убытки, сигнал получают две клетки, связанные с негативным опытом. В ответ система меняет отдельные связи между нейронами, пытаясь закрепить удачные решения.
При этом цифровой трейдер работает в достаточно жестких рамках. Муха торгует на демосчете в реальном времени, а размер одного ордера ограничен $10. Система может совершать не более 24 торговых попыток в сутки и не способна использовать кредитное плечо или открывать короткие позиции.
Впрочем, сам автор предостерегает от преждевременных выводов о гениальности цифрового насекомого. Первая прибыль не означает, что модель действительно обнаружила закономерности на рынке биткоина: положительный результат мог стать следствием обычного везения или общего роста цены. Кроме того, точная карта нейронных связей воспроизводит структуру нервной системы, но пока не способна полностью передать биохимию и динамику работы живого мозга.
Как крысы повторили ошибки инвесторов, а шимпанзе обыграл Уолл-стрит
Участие животных в финансовых экспериментах имеет долгую историю, хотя далеко не все громкие случаи были полноценными научными исследованиями. Самый известный из них произошел в 1999 году, когда выбор акций поручили шимпанзе по имени Рейвен. Он бросал дротики в список из 133 интернет-компаний, а десять случайно выбранных бумаг сформировали портфель MonkeyDex. За год он вырос на невероятные 213%, тогда как индекс Nasdaq прибавил лишь 86%. Этот результат сразу дал СМИ повод объявить шимпанзе успешнее тысяч профессиональных портфельных управляющих.
Однако секрет такой фантастической доходности заключался не в интуиции примата. Рейвен выбирал активы из заранее сформированного списка технологических компаний на пике бума доткомов, когда почти любая случайная ставка в горячем секторе имела высокие шансы принести прибыль. Как только рынок изменил направление и пузырь лопнул, магия предсказаний исчезла. К августу 2000 года MonkeyDex упал на 34%.
Гораздо более основательный эксперимент провели ученые из Сент-Эндрюсского университета, создав для крыс симуляцию фондового рынка. В ней группы из четырех грызунов могли покупать, продавать или удерживать условные «акции», цена которых менялась в зависимости от их совместных решений. Прибыль и убытки воспроизводились с помощью порций сладкой жидкости, которые были больше или меньше контрольного объема вознаграждения.
Результаты оказались удивительно похожими на поведение людей. После убытков крысы чаще принимали рискованные и невыгодные решения, отказываясь от оптимального удержания позиции. Кроме того, они слишком быстро фиксировали прибыль по удачным сделкам и дольше удерживали убыточные активы.
В поведенческих финансах это явление известно как эффект диспозиции. Из-за такого когнитивного искажения инвесторы спешат забрать даже небольшую прибыль, но месяцами пересиживают просадку в надежде на восстановление цены. Эксперимент с крысами показал, что такое поведение может опираться на древние механизмы обучения и реакции на вознаграждение, общие для разных видов млекопитающих.
Врожденного инвестиционного таланта не выявили и последующие эксперименты с приматами. Во время исследования с участием 21 обезьяны — капуцинов и макак животным предложили «инвестировать» изюм в двух партнеров с разными правилами выплаты вознаграждения. Один возвращал вдвое больше полученного количества, а второй всегда отдавал фиксированную порцию независимо от вложения. Чтобы максимизировать доход, испытуемые должны были применять к каждому партнеру отдельную стратегию. Полностью справилась с этой задачей лишь одна макака.
Почему случайный трейдер кажется гением и чему учит «животный» рынок
Короткий прибыльный период почти ничего не говорит о качестве стратегии. Если представить соревнование, в котором десять участников имеют по 50% шансов опередить рынок, вероятность того, что хотя бы один из них покажет лучший результат, превышает 99%. Чем больше мух, обезьян или инвестиционных управляющих участвует в гонке, тем выше вероятность появления случайного чемпиона. СМИ мгновенно подхватывают историю победителя, оставляя сотни неудачных портфелей без внимания. Так возникает классическая ошибка отбора, когда случайный статистический результат выдают за инвестиционный талант.
Отличить везение от мастерства трудно даже среди профессионалов. Нобелевский лауреат Юджин Фама и Кеннет Френч, изучив американские активные фонды за 1984−2006 годы, пришли к выводу, что результаты большинства управляющих не превышали того, что можно объяснить обычным стечением обстоятельств. После учета расходов совокупный портфель активных фондов отставал примерно на 0,8 процентного пункта в год.
Впрочем, у цифровой мухи есть важное преимущество перед человеком. Она не испытывает эмоционального давления. Убыток для нее не означает потерю сбережений или удар по самолюбию. Исследования показывают, что даже опытные дейтрейдеры испытывают выраженные физиологические реакции на колебания цен. А в одном лабораторном инвестиционном эксперименте участники контрольной группы после проигрыша становились чрезмерно осторожными и пропускали следующие математически выгодные ставки. Человек также склонен следовать за толпой, привязываться к собственному прогнозу и открывать необдуманные позиции, пытаясь отыграть убыток.
Читайте также: Топ-7 очевидных и неочевидных психологических ошибок инвестора, доказанных наукой
Цифровой мухе не нужно ничего доказывать ни себе, ни рынку. Кроме того, ее защищают жесткие правила, установленные автором проекта. Среди них — ограничение размера ордера, отсутствие кредитного плеча и лимит на количество торговых операций. Если такая система сумеет сохранить капитал, часть результата может оказаться заслугой не мозга дрозофилы, а грамотного управления рисками.
Главный урок животного трейдинга оказался вполне человеческим. Одна удачная сделка или короткая серия прибылей еще не позволяют отличить навык от банальной удачи. Чтобы доказать жизнеспособность стратегии, нужны сотни решений, разные фазы рынка, учет комиссий и сравнение с пассивным удержанием актива. К этому экзамену цифровой мозг мухи пока только готовится.