Повсеместная цифровизация полностью изменила мир. И вот уже на протяжении двадцати лет мы генерируем и обрабатываем огромное количество данных. Это относится к высокотехнологичным сферам деятельности, в том числе к торговым операциям на фондовом рынке. Это огромное количество данных, как никогда ранее, влияет на работу фондового рынка и процесса инвестиций, открывая новые инструменты и возможности.
Фондовый рынок – это место встречи покупателей и продавцов ценных бумаг. Покупатели ценных бумаг (инвесторы) стремятся получить доход от владения ими. Их первичные продавцы (эмитенты) – привлечь средства на развитие бизнеса.
Преимущество фондового рынка по сравнению со многими другими рыночными сегментами – предоставление возможности практически в любое время осуществлять сделки купли-продажи ценных бумаг. Эти сделки обеспечивают биржевые и внебиржевые торговые площадки, являющиеся сегодня цифровыми.
Цифровизация инфраструктуры фондового рынка перевела процесс заключения сделок в новое качественное состояние. Эпоха передачи ценных бумаг «из рук в руки» завершилась. Сделки в большинстве случаев происходят в бездокументарной форме, в виде цифровых записей на специальных счетах. Такие многомиллионные записи перехода прав собственности фиксируются в специализированных дата-центрах. И здесь, на определенном этапе цифровизации фондового рынка, «в игру» вступил анализ Больших данных позволивший строить модели рыночной динамики для всех ценных бумаг.
Анализ Больших данных — это зачастую сложный процесс изучения большого объёма данных для выявления новой информации. Это могут быть скрытые закономерности, корреляции, тенденции рынка и предпочтения клиентов. Все это помогает организациям принимать обоснованные бизнес-решения. В широком масштабе технологии и методы анализа данных дают организациям возможность анализировать наборы данных и собирать новую информацию. Такая аналитика включает в себя сложные приложения с такими элементами, как прогнозные модели, статистические алгоритмы и анализ на базе аналитических систем. С его помощью рассчитываются необходимые параметры обеспечения бесперебойного осуществления сделок всеми участниками фондового рынка. Анализ Больших данных позволяет обеспечить в режиме онлайн контроль рисков всех без исключения участников рынка, а, при необходимости, оперативно корректировать порядок проведения рыночной торговли.
Алгоритмы анализа Больших данных учитывают неструктурированные внешние факторы, которые физически невозможно просчитать «вручную». Они помогают выявить степень влияния на ситуацию на фондовом рынке скрытых факторов. Например, данные из социальных сетей показывают сентимент участников рынка. В результате определяются индивидуальные инвестиционные предпочтения конкретных инвесторов. Эту информацию используют брокеры для целенаправленного привлечения новых клиентов или удержания старых. Выявление случаев манипулирования на фондовом рынке со стороны злоумышленников также требует обработки гигантского количества биржевых сделок. А это опять-таки, учитывая объемы информации, можно осуществить только применяя анализ Больших данных.
Еще одно направление цифровизации фондового рынка – использование роботов при формировании фондовых портфелей. Например, роботы-советники для инвесторов, оценивая их личные предпочтения в процессе инвестирования, перебирают возможные стратегии, предлагая для конкретного клиента наилучшие. По оценкам различных компаний, количество активов под управлением роботов-советников на глобальном рынке к 2025 году достигнет 16 трлн долларов США.
С приходом цифровизации начали появляться роботы и для автоматического инвестирования. Они способны на основе анализа Больших данных составлять стратегии инвестирования и далее проводить операции на фондовом рынке, придерживаясь её. В настоящее время такие роботы применяются только для активов с малым риском и для малых объёмов капиталовложений. Например, их часто используют для небольших сберегательных счетов.
В 2022 году Большие данные уже позволяют предсказать наступление периодов финансовой нестабильности. Данные из медиа и интерактивных платформ помогают определить, возрастает ли сфера деятельности компании или наоборот данный тип услуг или товаров более не востребован на рынке. Анализ Больших данных в данной сфере позволяет получить более широкую и точную картину, ведь результат уже не является мнением нескольких экспертов из области, а основан на точных цифрах.
Сферой применения анализа Больших данных также стало и предсказание прогнозируемого социального и политического риска. Эти виды рисков всегда отражаются на конкретных компаниях и, следовательно, на динамике их ценных бумаг, обращающихся на фондовом рынке. Большие данные хранят в себе тонкие и, на взгляд человека, незаметные взаимосвязи, ведущие в будущем к событиям, играющим заметную роль на фондовом рынке.
Использование анализа Больших данных несет в себе и множество сложностей и проблем. Данные, выгруженные из социальных сетей и медиа не структурированы и не подходят для быстрого анализа. Для начала их надо правильно обработать. Как ни странно, больше всего проблем кроется именно на этом этапе. Очень часто специалисты по работе с Большими данными анализируют их некорректно и затем делают неверные выводы. Ошибки такого рода приводят к увеличению риска неправильного предсказания алгоритма. По-прежнему никто не застрахован от рыночных взлетов и обвалов, внезапной концентрации рисков у отдельных крупных участников торгов. Но это сегодня. Стремительно развивающийся и усложняющийся фондовый рынок ставит перед исследователями и риск-менеджерами задачу разработки алгоритмов, предупреждающих о рисках подобного рода.
Доцент факультета «Форсайт», к.э.н., заведующий научной лабораторией «Исследования денежно-кредитной системы и финансовых рынков» РЭУ им. Г.В. Плеханова Денис Домащенко.
