מסחר אלגוריתמי: כל מה שצריך לדעת על הרובוטים שמנהלים את הכסף שלנו

תשכחו מהתמונות של סוחרים צורחים בבורסה כמו בסרט "הזאב מוול סטריט". העולם הזה כמעט נעלם. היום, רוב מוחלט של הפעילות בשווקים הפיננסיים מתבצע בשקט, מאחורי הקלעים, על ידי מחשבים רבי עוצמה.

תחשבו על מסחר אלגוריתמי כמו על Waze של עולם ההשקעות. אתם מגדירים ל-Waze יעד (למשל, "להרוויח X%"), והוא מנתח בזמן אמת את כל הנתונים – פקקים, עבודות בכביש, מהירות מותרת – כדי למצוא את הדרך המהירה והיעילה ביותר. באופן דומה, אלגוריתם מסחר מנתח נתוני שוק (מחירים, נפחי מסחר, חדשות) ומבצע פעולות לפי "כללי נסיעה" שהוגדרו לו מראש.

השיטה הזו הפכה להיות כל כך דומיננטית, שההערכות מדברות על כך שכ-70% ואף יותר מהמסחר במניות בארה"ב מבוצע באמצעות אלגוריתמים. גם בישראל, הגופים המוסדיים הגדולים – אלו שמנהלים את קרנות הפנסיה וההשתלמות של כולנו – משתמשים בטכנולוגיה הזו באופן יומיומי.

ה"מוח" של המערכת הוא האלגוריתם – סט של הוראות מוגדרות מראש. זה לא באמת "בינה מלאכותית" שחושבת בעצמה ברוב המקרים, אלא יותר רשימת "אם-אז" מתוחכמת.

לדוגמה, אלגוריתם פשוט יכול להיות מתוכנת כך:

• אם מחיר מניית X יורד ב-5%, אז קנה 1,000 מניות.
• אם מחיר מניית X עולה ב-10% מהמחיר שקנית, אז מכור את כל המניות.

כמובן, במציאות האלגוריתמים הרבה יותר מורכבים ומביאים בחשבון עשרות ומאות משתנים בו-זמנית.

כמה אסטרטגיות נפוצות לדוגמה:

1. פיצול הוראות ענק: נניח שקרן פנסיה רוצה לקנות מניות של חברה מסוימת במיליארד שקל. אם היא תבצע את כל הקנייה בבת אחת, היא תקפיץ את מחיר המניה ותשלם ביוקר. אלגוריתם "מפצל" את ההוראה הענקית לאלפי פקודות קטנות לאורך היום, כדי שהשוק "לא ירגיש" בקנייה והמחיר הממוצע שיתקבל יהיה טוב יותר.
2. ארביטראז': האלגוריתם סורק במקביל מספר בורסות בעולם. אם הוא מזהה לרגע שמניית טסלה נסחרת בפרנקפורט במחיר נמוך יותר מאשר בניו יורק (בהתחשב בשערי חליפין), הוא יקנה אותה בזול בגרמניה וימכור ביוקר בארה"ב באלפית השנייה – רווח כמעט נטול סיכון.
3. מעקב אחר מגמה (Trend Following): המערכת מזהה מגמות בשוק על סמך ניתוח טכני של ממוצעים נעים, נפחי מסחר ואינדיקטורים נוספים. כשהיא מזהה תחילתה של מגמת עלייה, היא קונה. כשהמגמה נחלשת, היא מוכרת.

כמו בכל טכנולוגיה חזקה, יש גם צדדים פחות חיוביים.

• תנודתיות מוגברת: כמות עצומה של פעולות שמתרחשות בכל שנייה יכולה להגביר את התנודתיות בטווח הקצר. לפעמים, "קרבות" בין אלגוריתמים מתחרים יכולים לגרום לקפיצות מחירים חדות ומהירות.
• "קריסות בזק" (Flash Crash): זהו הסיכון הגדול ביותר. אם אלגוריתמים רבים פועלים לפי לוגיקה דומה, אירוע מסוים יכול לגרום לתגובת שרשרת. למשל, ירידה קטנה במדד יכולה לגרום לאלגוריתם אחד למכור, מה שיגרום לעוד ירידה, שתפעיל עוד אלפי אלגוריתמים אחרים למכור בבת אחת. התוצאה יכולה להיות צניחה של עשרות אחוזים בשוק בתוך דקות, שבדרך כלל מתקנת את עצמה מהר, אבל יכולה לגרום נזק למשקיעים שנקלעו לסערה.
• היעדר נזילות ברגעי משבר: באופן אירוני, למרות שהאלגוריתמים מוסיפים נזילות לשוק ביום-יום, ברגע של משבר אמיתי הם עלולים "לכבות את עצמם" ולהיעלם, מה שמותיר את השוק ללא קונים ומעצים את הנפילות.

זו שאלת המפתח. התשובה הקצרה היא: כן, אבל באופן עקיף.

כמשקיעים פרטיים, רובנו לא נפתח או נפעיל אלגוריתם מסחר בעצמנו. זה דורש ידע טכני, גישה למערכות יקרות והון התחלתי גבוה. אבל, חשוב להבין שהכסף שלנו, המנוהל בקופות הגמל להשקעה, בקרנות ההשתלמות ובתיקי ההשקעות, מנוהל ברובו בעזרת הכלים האלה.

ההבנה הזו חשובה משתי סיבות:

1. להכיר את המגרש: אתם משחקים במגרש שנשלט על ידי שחקנים מהירים וחזקים מכם. לכן, אסטרטגיות של מסחר יומי תזזיתי הן לרוב מתכון לאסון למשקיע הפשוט.
2. לבחור נכון: כשאתם באים לבחור גוף שינהל לכם את הכסף, היכולות הטכנולוגיות שלו הן פרמטר חשוב. גוף השקעות מודרני שמנצל את יתרונות המסחר האלגוריתמי יכול להשיג תשואה עודפת ולנהל סיכונים בצורה טובה יותר. זו אחת הסיבות שכל כך חשוב לערוך השוואת ביצועים בין קופות גמל או כל מוצר פיננסי אחר.

המסחר האלגוריתמי הוא לא טוב או רע – הוא פשוט המציאות של שוק ההון המודרני. הוא הפך את השווקים ליעילים יותר, מהירים יותר ונגישים יותר, אך גם מורכבים ותנודתיים יותר.

עבורנו, המשקיעים לטווח ארוך, המסר החשוב הוא לא לנסות לנצח את המחשבים במשחק שלהם. במקום זאת, עלינו להבין איך המגרש עובד, לבחור בקפידה את אנשי המקצוע והגופים שמנהלים עבורנו את הכסף, ולוודא שהם משתמשים בטכנולוגיה הזו בחוכמה כדי לשרת את המטרות הפיננסיות שלנו.