איך לשדוד בנק בשש מילישניות – על מסחר אלגוריתמי במניות

כתב: רן לוי

השמונה-עשר ביוני, 1815. לונדון.

נתן רוטשילד היה דמות מוכרת מאוד בקרב סוחרי הבורסה של לונדון. הוא היה נצר למשפחת רוטשילד העשירה שבניה ניהלו עסקים ובנקים בכמעט כל מדינה אירופאית חשובה.

באותו היום, כך גורס הסיפור, התהלך נתן רוטשילד במסדרונות הבורסה בסבר פנים חמורות. מצב הרוח העגמומי של רוטשילד הפך לשיחת היום בקרב שאר הסוחרים. כמה מאות קילומטרים משם, בווטרלו שבבלגיה של ימינו, נפגשו כוחותיו של הדוכס האנגלי מוולינגטון עם צבאו של נפוליאון בונפרטה הצרפתי בקרב מכריע: כל הסוחרים ידעו שלתוצאות הקרב יהיו השלכות מרחיקות לכת על כלכלת בריטניה. כולם גם ידעו שמשפחת רוטשילד פרשה, במרוצת השנים, רשת תקשורת רחבת ידיים באירופה: בני המשפחה עמדו בקשר קרוב זה עם זה באמצעות שליחים ורצים מהירים, ועדכנו זה את זה בחדשות החמות ביותר מכל אחת ממעצמות היבשת. אם יש מישהו שיודע משהו על תוצאות הקרב בווטרלו, לחשו השמועות, הרי שיהיה זה נתן רוטשילד – ואם הבנקאי העשיר שרוי במצב רוח כה קודר, הרי זה סימן ודאי לכך שהדוכס מוולינגטון ספג תבוסה קשה, ושכלכלתה של בריטניה עומדת בפני טלטלה עזה. ואם הבורסה עומדת לקרוס, הרי שכדאי למכור את שאפשר כבר עכשיו – אפילו במחירי רצפה – ולהציל לפחות חלק מהכסף, בטרם שוויין של המניות יתרסק וכל ההשקעות יירדו לטמיון. למחרת היום, עם פתיחת המסחר בבורסה, מיהרו סוחרים רבים להיפטר מניירות הערך שברשותם ומכרו אותן בזול.

כעבור יממה הגיעו החדשות הטריות משדה המערכה: הדוכס ניצח, ובונפרטה סבג מפלה דרמטית. הכלכלה הבריטית ניצלה, ומחירי המניות בבורסה שבו וזינקו מעלה. כשהתפזר הערפל בתום יום המסחר, התברר שהדוכס מוולינגטון לא היה היחיד שהרוויח מהקרב הגדול: נתן רוטשילד הרוויח באותו היום בבורסה כשישה מיליון לירות שטרלינג, סכום עתק.

אני חייב לציין שקרוב לוודאי שלפחות חלק מהסיפור הזה מוגזם ומנופח. על פי אחת הגרסאות, נתן רוטשילד נכח בעצמו בווטרלו וצפה במשקפת על שדה הקרב בשעה שהוא מסתכן מפגיעת כדור טועה. כשהבין רוטשילד שהבריטים ניצחו, מיהר לעלות על סוסו ודהר כרוח סערה אל בריסל. משם עלה על כרכרה מהירה שלקחה אותו אל סירה ממתינה, חצה את התעלה במזג אוויר סוער, ונחת בלונדון כשהוא מקדים את כל השליחים ונושאי החדשות. בלונדון עטה הבנקאי חליפה מכובדת, והעמיד פנים כאילו שהוא מדוכא – כדי לגרום לכל שאר הסוחרים למכור את המניות שברשותם. אנשיו של רוטשילד רכשו את המניות הזולות, וכשהגיעו החדשות הטובות מכרו אותן בחזרה – ביוקר. כאמור, קשה להפריד בין מציאות ובדיון בסיפור כה מרתק וססגוני – אך כל המקורות מסכימים על כך שנתן רוטשילד הרוויח הון כתוצאה ממידע מוקדם שהשיג על תוצאות הקרב, בין אם באופן אישי ובין אם באמצעות רשת השליחים המשפחתית.

פעילות כלכלית כיאוטית

הסיפור על נתן רוטשילד מרתק כיוון שהוא מדגים היטב את ההשפעה הגדולה שיש לתכונות אנושיות בסיסיות כגון פחד, אומץ ותאוות בצע על המסחר בניירות ערך – השפעה שלא צריכה להפתיע אותנו, שכן מי שבסופו של דבר קיבלו את ההחלטות לגבי קניית מניות ומכירתן הם בני אדם. אני משתמש במילה 'קיבלו', בזמן עבר, כיוון שבימינו – עידן המחשב ורשתות התקשורת – חלק גדול ממי שמקבלים החלטות לגבי קניית מניות ומכירתן אינם בני אדם.

המסחר בבורסה הוא, מטבעו, פעילות כאוטית: אלפי גורמים אנושיים, כלכליים ופוליטיים משתלבים זה בזה כדי להשפיע על המתרחש בשוק ההון והופכים אותו לבלתי צפוי. בפרק זה ננסה לגלות מה קורה כשלתוך התבשיל המבעבע הזה של מסחר סוער, המושפע מרגשות אנושיים והחלטות כלכליות – מוסיפים טכנולוגיה שמשנה את כללי המשחק באופן מהותי ועמוק.

המכניקה של המסחר בבורסה

השמונה עשר בספטמבר, 2013. וושינגטון.

הסוחרים בבבורסות של ניו-יורק ושיקגו המתינו בדריכות. בשעה שתיים בצהריים בדיוק עמד הבנק הפדרלי של ארצות הברית לפרסם החלטה חשובה לגבי מדיניותו בנושא אגרות החוב הממשלתיות – החלטה שעתידה להשפיע על שערי המניות בבורסות בכל רחבי העולם. הרבה אנשים עמדו להרוויח – או להפסיד – כסף רב בעקבות החלטה זו.

כשאני אומר 'שתיים בצהריים בדיוק' – אני מתכוון לכך במובן הצר ביותר של הביטוי. אנשי הבנק הפדרלי נעזרים בשעונים אטומיים המכויילים לדיוק ברמות של ננו-שניות ומטה, כדי להבטיח שהמידע ייצא בכל הערוצים האלקטרוניים – אתר האינטרנט של הבנק, דיווחי חדשות, הודעות לעיתונות וכו' – בדיוק שעה הייעודה, ולא מיקרו-שנייה אחת קודם לכן. מה הסיבה לדיוק הקפדני כל כך?

המכניקה הבסיסית של המסחר בבורסה, הרעיון העקרוני שעומד בבסיס הפעילות הפיננסית הזו, זהה למדי למכניקה שהייתה נהוגה גם בימיו של נתן רוטשילד. מניה של חברה היא יחידה קטנה של בעלות על אותה חברה. אם, לצורך הדוגמה, אני מחזיק במניה של גוגל, אני אוחז בפיסה זעירה של בעלות בה. אין משמעות הדבר שאני יכול להיכנס למשרדים של גוגל בחיפה ולהתחיל לחלק למתכנתים הוראות – ותאמינו לי, ניסיתי – אבל המנייה מקנה לי שותפות מסוימת ברווחים שמפיקה החברה. קניית מניות ומכירתן היא דרך נוספת להרוויח מהן: אם אני מעריך שגוגל תרוויח כסף רב יותר בשנה הבאה משהרוויחה השנה, כדאי לי לרכוש מניה שלה – ואם מישהו יהיה מוכן למכור לי את המניה שברשותו, אשלם לו כסף תמורתה. פרט למניות, יש סוגים רבים נוספים של ניירות ערך, כגון אגרות חוב, אופציות, חוזים עתידיים ועוד. 'בורסה' היא מקום שבו מתנהל מסחר פומבי בניירות ערך שכאלה בין הקונים והמוכרים.

הטכנולוגיה נכנסת לבורסה

אך אם הרעיון העקרוני שמאחורי המסחר בבורסה לא השתנה באופן מהותי במהלך השנים, הרי שהאופן הטכני שבו מתבצע המסחר השתנה, ועוד איך. עד לפני כמה עשרות שנים היו הסוחרים מחליפים ביניהם פיסות נייר ודפים, אך כיום כל העסקאות נעשות באמצעים אלקטרוניים לחלוטין: מחשב מרכזי במשרדי הבורסה מקבל הוראות קניה ומכירה מהסוחרים, משדך בין המוכרים והקונים ומנהל רישום של העסקאות השונות.

בתחילה היו המחשבים רק 'צינור' להעברת מידע: סוחר אנושי היה מחליט אם למכור או לקנות מניה מסוימת, והמחשב היה מוציא את ההחלטה אל הפועל. אך עם הזמן הלך ותפס המחשב מקום דומיננטי יותר בתהליך המסחר, כשהסוחרים למדו לנצל את היתרון הגדול ביותר שלו: המהירות. המחשב – או ליתר דיוק, התכנה שרצה עליו – מסוגל לקבל מידע, לנתח אותו, לקבל החלטה ולהוציא אותה לפועל בפרק זמן של כמה עשרות עד מאות מיקרו-שניות. מיקרו-שניה היא מיליונית השניה: שלושת אלפים מיקרו-שניות, לשם השוואה, הם הזמן שאורך מצמוץ בעין, או פרק הזמן שעובר מהרגע שאני מתיישב בכורסה, ועד שאחד הילדים מחליט שהוא צריך משהו, דחוף.

מהירות זו עשויה להוות יתרון מכריע בזירת המסחר, מאותה הסיבה שהמהירות שבה דהר נתן רוטשילד מווטרלו ללונדון כדי להקדים את כל שאר השליחים העניקה לו יתרון מכריע: אם הסוחר מסוגל לקבל מידע ולהגיב לו לפני כולם, אזי הוא יכול לקבל החלטות חכמות יותר לגבי קנייה או מכירה של ניירות ערך, ולהרוויח כסף רב יותר.

מילות המפתח כאן הן 'החלטות חכמות'. כדי לנצל את יתרון המהירות, על תכנה להיות מסוגלת לקבל החלטות מושכלות וחכמות על סמך המידע שברשותן. למרבה המזל, חלק לא מבוטל מהחלטות המסחר שמקבלים בני אדם ניתן 'לפרק' לסדרת החלטות או צעדים קטנים ופשוטים יותר, שניתן להמיר אותן לשפת הלוגיקה שהמחשב מבין. סדרת צעדים זו מכונה, בעגה המקצועית, 'אלגוריתם'. המילה 'אלגוריתם' אולי נשמעת מעט מאיימת לרובנו, אבל המשמעות שלה קלה להבנה. מתכון להכנת עוגה הוא דוגמא מוכרת לאלגוריתם: הוסף את המרכיב הזה והזה, ערבב כך וכך, שים בתנור למשך שעתיים – ובמקרה שלי, זרוק את התוצאה לפח. דוגמא לאלגוריתם בתחום המסחר במניות עשויה להיות: 'אם מחירה של מנייה יורד מתחת לעשרה דולר – קנה אותה, המתן שמחירה יעלה לעשרים דולר, ואז מכור אותה.'

אלה אינן בהכרח הוראות חכמות או מתוחכמות במיוחד, אך כפי שנגלה בהמשך ששילובן עם מהירות גבוהה של מחשב יוצר שלם שהוא גדול ומוצלח יותר מסך חלקיו – וזו הסיבה שבארצות הברית, למשל, עד שבעים אחוזים מההחלטות לגבי קניית ניירות ערך ומכירתן אינן מתקבלות עוד על ידי בני אדם – כי אם על ידי תכנות. זו גם הסיבה לכך שאנשי הבנק הפדרלי מקפידים כל כך על שחרור הודעות לציבור בכל הערוצים האפשריים באותו הרגע בדיוק ולא מיקרו-שניה קודם לכן: אם מחשב אחד יקבל מידע אפילו שבריר שנייה לפני כל השאר, הוא יוכל לפעול על סמך מידע מוקדם זה ולזכות ביתרון לא הוגן על פני מחשביהם של כל שאר הסוחרים.

לשדוד בנק בשש מילישניות

אם כן, בשעה שתיים בצהריים בדיוק פרסם הבנק הפדרלי את החלטתו. כצפוי, פעילות ערה נרשמה בבורסות השונות ברחבי ארצות הברית, ומיליוני דולרים החליפו ידיים בתוך כמה עשרות אלפיות השניה. אך מישהו חד עין בבנק הפדרלי הבחין באנומליה משונה במסחר שהתנהל בעקבות ההודעה – אנומליה שהביאה, בסופו של דבר, לפתיחת חקירה מקיפה.

ההודעה של הבנק הפדרלי התפרסמה בוושינגטון, והועברה באמצעות סיבים אופטיים לסוחרים בניו-יורק ובשיקגו. חוקי הטבע מכתיבים כי מידע דיגיטלי נע בתוך סיבים אופטיים במהירות הקרובה למהירות האור, ונדרשים לו כשתי מילי-שניות – שתי אלפיות השנייה – להגיע מוושינטגון לניו-יורק, וכשבע מילי-שניות מוושינטגון לשיקגו. אך אותו פקיד דק אבחנה שעבר על רישומי הקנייה והמכירה גילה שסוחר אלמוני או קבוצת סוחרים החלו לבצע מספר רב של עסקאות בתוך מילי-שניה אחת בלבד מרגע פרסום ההודעה, דהיינו: מילי-שניה שלמה לפני שהמידע יכול היה להגיע לניו-יורק, ושש מילי-שניות לפני שהגיע לשיקגו. המידע בסיבים האופטיים נע במהירות הקרובה למהירות האור וכידוע, שום דבר אינו נע מהר יותר ממהירות האור. אז… מה קרה כאן? כיצד הצליח אותו סוחר אלמוני להערים על חוקי הטבע, לזכות במידע מוקדם לפני כל שאר העולם ולנצל אותו לטובתו?

קיימים שני הסברים אפשריים. הראשון הוא שברשותו של אותו סוחר הייתה דרך מהירה ויעילה יותר להעביר את המידע מאשר הסיבים האופטיים הקיימים. למשל, אם יש לאותו סוחר סיב אופטי העובר את המרחק מוושינטגון לשיקגו במסלול ישר יותר מאשר מסלולם של סיבים אחרים, המרחק שיעבור המידע יהיה קצר יותר ולכן גם הזמן שיידרש לו לשם כך יהיה קצר יותר. עובדה זו לא נעלמה מעיניי סוחרים רבים, כמובן, והחל מראשית שנות האלפיים מתנהל בארה"ב מעין 'מירוץ חימוש' חשאי שבמסגרתו מנסות חברות להניח סיבים אופטיים בין ערים שונות בארצות הברית בקווים ישרים ככל האפשר כדי לזכות ביתרון של עוד מספר מיליוניות השניה על יריבותיהן. במקביל, מחירי הנדל"ן בבניינים הקרובים לבורסות השונות זינקו בחדות כשאותן חברות רכשו שטחים כדי להציב את המחשבים שלהן קרוב יותר למחשב המרכזי בבורסה – שוב, בניסיון להרוויח זמן יקר, תרתי משמע.

אך טיעון הזה אינו תקף, ככל הנראה, במקרה שלנו: הפרש של שש מילי-שניות גבוה מכדי שניתן יהיה להסביר אותו בעזרת סיב אופטי המונח בנתיב מוצלח יותר כזה או אחר. אפילו אם יש בידי הסוחר דרך שונה לגמרי להעביר את המידע, כגון תקשורת אלחוטית למשל, עדיין אי אפשר להסביר את ההפרש. אמנם האור נע באוויר מעט מהר יותר מאשר בסיב אופטי, והמסלול שיעבור יהיה ישיר מנקודה לנקודה – אך עדיין מדובר בהבדל של אחוזים בודדים בלבד, ולא הפרש כה דרמטי.

מידע מוקדם

ההסבר השני, ההגיוני יותר, הוא שמישהו החזיק בידיו מידע מוקדם לגבי תוכן הודעת הבנק הפדרלי – וניצל אותו כדי להרוויח כסף ממסחר לא הוגן. השאלה המתבקשת היא: מהיכן עשוי להגיע אותו מידע מוקדם?

באורח מסורתי, הבנק הפדרלי נוהג להעניק את ההודעות לעיתונאים שונים כרבע שעה לפני שהן עומדות להתפרסם, כדי שיוכלו לנתח ולפרש אותן עבור הציבור לאחר שיצאו לאור. העיתונאים נמצאים תחת אמברגו: דהיינו, אסור להם לפרסם את ההודעה עד שהבנק הפדרלי מפרסם אותה. ייתכן ואחד העיתונאים הפר את האמברגו, הדליף לסוחרים מסוימים את ההודעה וכך חתר תחת מאמצי הבנק הפדרלי לשמור על עקרון המסחר ההוגן. בתגובה לאפשרות זו הקשיח הבנק הפדרלי את כללי האמברגו, וכיום העיתונאים שמקבלים את ההודעות מבעוד מועד נאלצים לשבת נעולים בתוך חדר סגור ומנותקים משאר העולם, עד שניתן האישור לפרסום.

באורח מפתיע, כשעברו החוקרים גם על רישומי המסחר של שנים עברו, הם גילו שתי עובדות מעניינות נוספות. הראשונה היא שהדלפת המידע החסוי מהבנק הפדרלי מתנהלת כבר למעלה מחמש עשרה שנה – מאז שנת 1997. אותו סוחר או קבוצת סוחרים הרוויחו בתקופה זו בין ארבעה עשר למאתיים וחמישים מיליון דולר, לכל הפחות, בזכות ה'טיפים' שקיבלו על תוכן הודעות חשובות.

העובדה השנייה היא שבמקרים רבים, המסחר האסור התנהל אפילו לפני יציאת ההודעה: דהיינו, לנוכלים היה מידע מוקדם עוד בטרם יצאה ההודעה לציבור. עובדה זו מרמזת על כך שייתכן שמקור ההדלפה אינו בהכרח אחד העיתונאים – אלא אולי מדובר בעובד של הבנק המרכזי עצמו. במקרה שכזה, המידע היה ברשות הנוכלים שעות או ימים לפני כולם, וההמתנה עד לרגע ההודעה עצמה היא אולי ניסיון לבלבל את החוקרים ולגרום להם לחשוד בעיתונאים, שהם החשודים המיידים במקרה שכזה, במקום במקור האמתי להדלפה.

נכון לזמן זה, הסוחרים הנוכלים והמדליף שסייע להם עדיין לא נתפסו, כך שיש סיכוי לא רע שעוד נשמע על פרשה זו – שזכתה לכינוי 'השוד הגדול של הבנק הפדרלי' (The Great Fed Robbery) – בעתיד הלא רחוק. כך או כך, סיפור זה מלמד אותנו שלמרות שהטכנולוגיה משתנה ללא הרף, כנראה שטבע האדם נותר פחות או יותר כשהיה.

קריסת הבזק (Flash) של 2010

השישה במאי, 2010. ניו-יורק.

המסחר בשישי במאי נפתח בעצבנות מסוימת מצד הסוחרים. בשעה 2:42 בצהריים של אותו היום היה מדד הדאו-ג'ונס, מדד המייצג את מחיר המניות של כמה מהחברות הגדולות ביותר בארצות הברית, נמוך בכשלוש מאות נקודות מערכו ביום הקודם. הפרשנים בערוצי חדשות הכלכלה השונים היו תמימי דעים שהסיבה לכך היא משבר פיננסי פוטנציאלי באיחוד האירופאי. יוון הייתה חייבת לכמה מדינות מהאיחוד סכומי עתק, אך הפגנות סוערות ברחובות אתונה איימו להביא לכך שהממשלה היוונית תחליט שלא לשלם את חובה – החלטה העשויה לגרור אחריה תגובת שרשרת פיננסית בעלת השלכות חמורות.

אך כמעט בבת אחת השתנה קצב ירידת מדד הדאו-ג'ונס, שעד אותו הרגע היה מתון ואטי יחסית, לנפילה מהירה ודרמטית. בתוך דקה אחת בלבד איבד הדאו-ג'ונס מאה נקודות נוספות. דקה נוספת חלפה – ועוד מאה נקודות אבדו. באולפני הטלוויזיה החלו השדרים להבין שמשהו מאד לא שגרתי מתרחש בשוק ניירות הערך.

כדרכם של פרשנים, ניסו המומחים באולפן למצוא הסברים הגיוניים לנפילה הדרמטית של שערי המניות. הבעייה ביוון הייתה החשוד המיידי, כמובן, אבל אולי יש סיבות נוספות: עליית ההגמוניה של מדינות מזרח אסיה? הגרעון הממשלתי, מי יודע?…

שתי דקות מאוחר יותר, כבר איבד הדאו-ג'ונס מאתיים נקודות נוספות והירידה הפכה לנפילה חופשית. כולם – הסוחרים, הפרשנים והעיתונאים – הביטו בגרפים שעל המסך וכמעט שלא היו מסוגלים להאמין למראה עיניהם. בשעה 2:47, חמש דקות בלבד לאחר תחילת המפולת, איבד הדאו-ג'ונס קרוב לאלף נקודות – נפילה של תשעה אחוזים.

זה כבר לא היה סתם עוד 'יום רע' בבורסה: זו הייתה מפולת של ממש – הירידה הגדולה ביותר ביום מסחר בודד אי-פעם בהיסטוריה של הדאו-ג'ונס. לשם השוואה, כשהכריזה חברת האחים ליהמן על פשיטת הרגל הגדולה ביותר בהיסטוריה האמריקנית בשנת 2008, ירד מדד הדאו-ג'ונס בכחמישה אחוזים בלבד.

סיבות טכנולוגיות

באולפני החדשות כבר היה ברור לכולם שמשהו גדול מאוד קורה כאן, ולפחות אצל חלק מהפרשנים החל לנקר החשד שאולי לא צריך לחפש סיבות כלכליות למפולת – כי אם סיבות טכנולוגיות.

זו לא הייתה הפעם הראשונה שבה הופנו אצבעות מאשימות אל המחשבים. בתשעה עשר באוקטובר, 1987, קרסו הבורסות בכל רחבי העולם במה שכונה 'יום שני השחור': הדאו-ג'ונס, למשל, צנח בכעשרים ושניים אחוזים. אנליסטים רבים האשימו את תכנות המסחר, שכבר אז היו בשימוש נרחב בבורסות השונות, בכך שמכרו מניות רבות במחירים נמוכים בשעת המשבר – וכך החריפו את מפולת המניות והאיצו אותה.

אך למפולת המניות ב-1987 היו גם גורמים אחרים: הצמיחה האמריקנית נבלמה באותה התקופה, והכלכלה כולה נכנסה למיתון. נוסף על כך, אירן שיגרה טילים ימיים אל שני מיכליות נפט אמריקיות במפרץ הפרסי, והחששות מקונפליקט שישפיע על שוק הנפט העולמי גרם לעצבנות בשווקים. במילים אחרות, אי אפשר לומר בוודאות שלתכנות הייתה השפעה מכרעת על המשבר. במקרה שלנו, עם זאת, דו"ח מיוחד שפרסמה ועדה ממשלתית חמישה חודשים לאחר הארוע הטיל על האלגוריתמים אחריות ישירה וכמעט בלעדית להתרחשות.

מסחר בתדירות גבוהה (High Frequency Trading)

כדי להבין מה גרם להתרסקות הבזק של הבורסות (Flash Crash, כפי שמכונה תופעה זו), יש ראשית להכיר סוג מסוים של מסחר ממוחשב המכונה 'מסחר בתדירות גבוהה' (High Freq. Trading). בסוג זה של מסחר, המחשב קונה מניה או אופציה כלשהי – ומוכר אותה כעבור דקות או שניות ספורות בלבד: דהיינו, מסחר בטווחי זמן קצרים וקצרים מאד, ולא השקעות לטווח ארוך. בפרק זמן כה קצר שוויו של נייר הערך משתנה רק מעט, סנטים בודדים ומטה – אבל כיוון שהמחשב מסוגל לבצע אלפי עסקאות זריזות שכאלה בכל שנייה, הסנטים הבודדים עשויים להצטבר ולהפוך למיליוני דולרים. החל מראשית שנות האלפיים, מסחר בתדר גבוה הוא אחד מסוגי המסחר הדומינטיים בשווקי המניות, וכמחצית עד שלושה רבעים מסך כל העסקאות בניירות ערך הן עסקאות בזק שכאלה שנעשות באופן אוטומטי לחלוטין בין תוכנות שקונות ומוכרות מניות זו לזו אלפי פעמים בכל שנייה.

על פי הדו"ח הממשלתי, בשעה 2:32 של אותו היום, השישה במאי, החלה חברה כלשהי למכור ניירות ערך בבורסה של שיקגו, בשווי כולל של למעלה מארבעה מיליארד דולרים – הקף שנחשב לחריג ביחס להקפי המסחר הרגילים. מי שרכשו את ניירות הערך שמכרה אותה חברה היו בעיקר תכנות מסחר בתדירות גבוהה, ובהתאם לייעודן ולאופי פעילותן – הן החזיקו בניירות הערך לשניות או לדקות ספורות, ואז מכרו אותן לתכנות מסחר אחרות. גם תכנות אלה החזיקו בניירות הערך למשך זמן קצר ואז מכרו אותן. למי? לתכנות אחרות, שמכרו אותן לתכנות אחרות, שמכרו אותן לתכנות שמכרו אותן לתכנות… אני חושב שאתם מבינים את התמונה.

המכירה הראשונית של ניירות הערך יצרה סערה של פעילות מסחר אינטנסיבית שבה מאות אלפי ניירות ערך החליפו ידיים בפרק זמן קצר. דמיינו לעצמכם מחבת רותחת ובו מעט שמן רותח – ולפתע אנחנו שופכים לתוכו עוד חומר דליק. אם מדובר בכמה טיפות של חומר דליק, דבר לא יקרה – אבל כאן מדובר היה בכמות גדולה מאוד של ניירות ערך שהחליפו ידיים כתוצאה מאותה מכירה ראשונית גדולה ופתאומית, השקולה לתוספת הגונה של חומר דליק לקלחת הבוערת. התוצאה הייתה התלקחות ספונטנית וחזקה, שבאנלוגיה שלנו מתרגמת לתנודתיות גבוהה מאוד בשוק המניות.

מנגנוני הגנה אוטומטיים

רבות מהתכנות האלגוריתמיות העוסקות במסחר בתדירות גבוהה מכילות 'מנגנוני הגנה' אוטומטיים שנועדו לזהות מצבים חריגים שבהם האלגוריתם הקיים אינו מתוחכם דיו כדי לטפל. תנודתיות גבוהה וסוערת בשערי המניות היא מצב חריג שכזה, ופתרון מקובל הוא להנחות את התכנה להפסיק לקנות ניירות ערך, כדי למנוע הפסדים. באותם הרגעים, כשאותן תכנות זיהו את התנודתיות העזה בבורסה – מנגנוני ההגנה האוטומטיים נכנסו לפעולה. המשמעות הייתה שלפתע היו בשוק תכנות רבות שניסו למכור את ניירות הערך שברשותן – אבל אף תכנה אחת לא רצתה לקנות אותן. התוצאה הסופית של שרשרת האירועים הזו, שנמשכה דקות ספורות בסך הכל, הייתה צניחה חופשית של מדד ניירות הערך בבורסה של שיקגו – וכיוון שכל הבורסות קשורות זו בזו בקשרים הדוקים של הצע וביקוש, המפולת התפשטה גם לוול-סטריט, לנאסד"ק ולבורסות אחרות.

אבל אז, באורח מפתיע לא פחות, באותה המהירות שבה צנחו שערי המניות – הן שבו לעלות. דקה אחר דקה טיפס מדד הדאו-ג'ונס, ובתוך עשרים דקות בלבד, הוא חזר לכמעט אותה הנקודה שבה היה לפני הנפילה הגדולה. שוק המניות ייצב את עצמו, ומהסופה הגדולה שלפני פחות מחצי שעה איימה לטלטל את הכלכלה האמריקנית כולה – לא נותר כמעט דבר.

מה פשר ההתאוששות המהירה? ובכן, למרבה המזל, גם המחשבים המרכזיים בבורסות – המחשבים שמפגישים את הקונים והמוכרים ומצמידים הוראות קנייה ומכירה זו לזו – מצוידים במערכות הגנה אוטומטיות משל עצמן. במקרה זה, המחשב המרכזי של הבורסה בשיקגו זיהה את הנפילה הפתאומית בשערי המניות, וכתגובת נגד החליט לעצור את המסחר לחלוטין למשך חמש שניות. הפוגה זעומה זו הספיקה כדי לבלום את תגובת השרשרת: היא הקפיאה את התנודתיות בשוק, ואפשרה לתוכנות המסחר להתאושש, ולחזור ולפרסם הוראות קנייה. מאותו הרגע, רמות ההצע והביקוש של ניירות הערך החלו חוזרות בהדרגה לערכן הנורמלי, ושערי המניות עלו לרמותיהם שלפני ההתרסקות.

ראוי לציין שהדו"ח שפרסמה הוועדה הממשלתית ספג ביקורת ממספר אנליסטים וחוקרים שלא הסכימו עם ההסברים שהופיעו בו או שהעדיפו להדגיש גורמים אחרים שאולי הביאו למפולת. ביקורת שכזו אינה מפתיעה, שכן גם בימים כתקונם המסחר בבורסה כאוטי ומושפע מאינספור גורמים גלויים ונסתרים. ההבדל הוא שבימים עברו, כשבני אדם בלבד קיבלו את החלטות המסחר, כנראה שסוג כזה של התרסקות בזק היה נמנע מכיוון ש-א', בני אדם מגיבים לאט יותר ממחשבים והמפולת הייתה איטית יותר וב', ייתכן שסוחרים אנושיים היו מזהים את העובדה שהתנודתיות בשוק היא תוצאה של מכירת ניירות ערך בהיקף חריג ותו לא, ולא טלטלה כלכלית במדינה כולה.

ברור, בכל אופן, שאי אפשר להתעלם מההשפעה שיש למחשבים ולאלגוריתמים על שוק ההון ועל הכלכלה בכלל. כל אלגוריתם בפני עצמו עשוי להיות פשוט יחסית, אבל ההשפעות ההדדיות של ההחלטות שמקבלים אלפי המחשבים – בשילוב העובדה שמדובר בפרקי זמן קצרצרים שבני אדם כלל אינם משחקים בהם תפקיד – מכניסות ממד חדש של מורכבות וכאוטיות לעולם פיננסי מורכב וכאוטי בלאו הכי.

הקריסה של Knight Capital

האחד באוגוסט, 2012. וול סטריט.

סיפור זה מתחיל, למעשה, עוד לפני האחד באוגוסט. באותו הבוקר הייתה מתוכננת להיכנס לפעילות מערכת מסחר ממוחשבת חדשה בשם RLP בבורסה של ניו-יורק. נציגי הבורסה עדכנו את הסוחרים לגבי השינוי המתוכנן מבעוד מועד, כך שלחברות העוסקות בפעילות היה די זמן להתכונן ולעדכן את מערכות המחשוב שלהן בהתאם.

Knight Capital הייתה חברה שהוקמה ב-1995 וסיפקה שירותי מסחר לברוקרים רבים אחרים – דהיינו, ביצעה עבורם קניית ניירות הערך ומכירתן בבורסה של ניו יורק. ב-2012 נחשבה Knight Capital לחברה מצליחה ומשגשגת: שווי השוק שלה הוערך בלמעלה ממיליארד דולר, ובין לקוחותיה אפשר היה למצוא בנקים גדולים כגון UBS וסיטיבנק. בפרט, מערכות המסחר באלגוריתמים של KC נחשבו לאמינות וליציבות מאוד, שסבלו ממספר תקלות מועט באופן יחסי. כל המאפיינים הללו, לרוע מזלה של החברה, עמדו להתהפך על ראשם.

בחודשים שקדמו לאירוע, עסקו מהנדסיה של KC בשדרוג מערכות המסחר הממוחשבות של החברה כדי להתאימן למערכת ה-RLP החדשה שתופעל בקרוב. המשמעות הייתה עדכון חלק מהתכנה שרצה על השרתים שתיקשרו עם מערכות הבורסה וביצעו את פעולות הקנייה והמכירה של ניירות הערך. בפרט, מדובר היה על שדרוג חלק בתוכנה הקיימת בשם Power Peg. לצורך ההסבר, דמיינו לעצמכם את התוכנה כמנוע של מכונית: אוסף של רכיבים וחלקים – מנוע, מיכל דלק, מאייד וכו' – המחוברים ביניהם ומתקשרים אחד עם השני באמצעות צינורות וכבלים.

הפרטים הטכניים המדויקים לגבי ה-Power Peg אינם רלוונטיים לעניינו – פרט לעובדה הבאה: Power Peg היה חלק מיותר בתוכנה – רכיב מיושן ולא רלוונטי, כמו מיכל דלק חלוד וישן. בשנת 2003 הוחלט לנטרל את אותו חלק בתוכנה מכיוון שלא היה בו צורך. אך המתכנת שניטרל את ה-Power Peg ב-2003 לא הסיר אותו מהתכנה, או במילים אחרות לא מחק את הקוד המיותר. סביר להניח שאותו מתכנת סמך על כך שכיוון שאין עוד צורך בקוד המיותר, אף אחד לא ינסה להפעיל אותו – כמו מיכל דלק ישן וחלוד שצינור הדלק אליו מנותק בלאו הכי, אז אין טעם להתאמץ ולפרק אותו לגמרי מהרכב.

שדרוג הרה אסון

ב-2012, כשהגיעה העת לשדרג את התוכנה שוב, החליטו המתכנתים להחליף את ה-Power Peg המיותר ברכיב חדש שיהיה אחראי על הממשק מול מערכת ה-RLP החדשה. זו החלטה הגיונית: אם יש לך מיכל דלק מיותר ומיושן ברכב ואתה זקוק למקום כדי להתקין מצבר נוסף, לצורך הדוגמא – למה לא לפרק את המיכל, ולהחליף אותו במצבר? הטכנאים התקינו את התכנה החדשה בחוות השרתים של KC, והכל היה מוכן לקראת שעת השי"ן.

בראשון באוגוסט, בשעה 09:30 בבוקר, החל המסחר בבורסה בניו-יורק. דקות ספורות לאחר מכן כבר היה ברור שמשהו מאוד לא בסדר. נפח פעילות המסחר היה גבוה בשלושים אחוזים יותר מהמקובל, והמניות שבהם נצפתה הפעילות הערה ביותר היו מניות שבדרך כלל היו 'רגועות' הרבה יותר. הסוחרים האנושיים שהביטו במסכים ניחשו שמדובר בתקלה טכנית כלשהי, וכנראה כזו שקשורה באופן כלשהו לכניסתה לשימוש של מערכת ה-RLP החדשה – אבל חלפו עוד דקות ארוכות עד שפקידי הבורסה הצליחו לזהות מי הגורם שאחראי לפעילות המסחר הקדחתנית. הייתה זו KC, שתכנת המסחר שלה פשוט… השתגעה. אין דרך טובה מזו לתאר את מה שאירע באותן שלושים דקות שבין תשע וחצי ועשר בבוקר.

מייד עם פתיחת המסחר החלו מחשביה של KC להוציא מיליוני פקודות קנייה ומכירה של כ-150 מניות שונות. הבעיה הייתה שאלו היו פקודות שגויות לחלוטין. בדרך כלל, רצוי לקנות בזול ולמכור ביוקר – ואילו התכנה של KC עשתה בדיוק ההפך: היא קנתה מניות ביוקר, ומכרה אותן בזול… בכל עסקה שכזו הפסידה KC כחמישה עשר סנט בלבד, אך כיוון שמדובר היה בכמה מאות עסקאות בכל שנייה – ההפסדים הקטנים הלכו והצטברו בקצב רצחני. כשהבינו אנשי KC את המתרחש וכיבו לבסוף את המערכת התקולה – הם נחרדו לגלות שהנזק הכספי נאמד בכחצי מיליארד דולר. כן, שמעתם נכון: הפסד של כמעט חצי מיליארד דולר, בתוך קצת יותר מחצי שעה.

תחקיר מעמיק מצא שורת כשלים וטעויות אנוש שהביאו לתקלה המצערת. הטכנאים של KC התקינו שמונה מחשבים חדשים במערכת – אבל עדכנו את התכנה רק בשבעה מהם. המחשב השמיני והאחרון הריץ את התכנה הישנה והלא מעודכנת. כשהחלה המערכת לפעול עם תחילת המסחר, החלו זורמות פקודות מסחר לתוך המערכת: בשבעת המחשבים התקינים, פקודות אלה גרמו להפעלתו של הרכיב המעודכן בתכנה. במחשב השמיני, הן הביאו להפעלתו של ה-Power Peg המיושן – שכבר לא היה צריך להיות שם, כיוון שהיה אמור להיות מוחלף ברכיב החדש. באנלוגיה שלנו, זה כאילו שהשארנו ברכב מיכל דלק במקום שבו אמור להיות עכשיו מצבר..הרכיב המיושן נכנס לפעולה, והפקודות שהוציא לפועל היו שגויות לחלוטין, כמובן.

זאת ועוד, המערכת זיהתה את העובדה שרכיב התוכנה שהופעל באותו מחשב שמיני אינו הרכיב המצופה, ושיגרה מיילים אוטומטיים בהולים לכמה עשרות עובדים של החברה – אך איש לא התייחס אליהם, עד שכבר היה מאוחר מדי.

כשהתפזר האבק, גילו מנהליה של KC שהם בצרות. ל-KC לא היה די הון עצמי כדי לספוג הפסד כספי כה אדיר בפרק זמן קצר כל כך, והם ידעו שעליהם לנקוט בפעולה דרסטית כדי לשרוד. ארבעה חודשים לאחר מכן נמכרה ל-KC לאחת המתחרות שלה בשוק ההון, והפסיקה להתקיים כחברה עצמאית.

סוף דבר

מה אפשר ללמוד מכל ארבעת הסיפורים לגבי השפעותיהם של תוכנות ואלגוריתמים על על המסחר בניירות הערך?

מהצד האחד, הטכנולוגיה החדשה – כמו כל טכנולוגיה חדשה – מעניקה הזדמנויות חדשות בידיהם של אנשים זריזים ומהירי תפיסה. המסחר בתדירות גבוהה מכניס לחברות העוסקות בו מיליונים רבים של דולרים: הוא אמנם דורש תשתית טכנולוגית נרחבת, השקעה בסיבים אופטיים וכדומה – אבל הסיכון בסוג זה של מסחר נמוך למדי והתשואה גבוהה. בחברות אלה למהנדסים ולמתמטיקאים מקום חשוב לא פחות מאשר לכלכלנים. זאת ועוד, למסחר בתדירות גבוהה יש גם השפעה מטיבה על שוק ההון כולו: מיליוני העסקאות הקטנות ומהירות הופכות את המסחר בניירות ערך ליעיל יותר, כמו גרגירים דקים שמשמנים את צירי הכלכלה. גם נוכלים וגנבים מקבלים הזדמנויות חדשות, כמובן, כפי שניתן לראות מהסיפור על שוד הבנק הפדרלי הגדול.

מהצד האחר, לטכנולוגיה החדשה יש גם לא מעט חסרונות. במישור האתי, ברור למדי שמשקיעים קטנים, כאלה שלא יכולים להרשות לעצמם הקמתן של חוות שרתים גדולות, הנחת סיבים אופטיים מיוחדים וכו' – אינם מסוגלים להתמודד מול החברות הגדולות במגרש המשחקים של מסחר בתדירות גבוהה. היא גם מטילה לחץ על הברוקרים האנושיים, שפתאום חייבים ללמוד ולהבין מחשבים, אלגוריתמים ותוכנה – תחום שהיה עד לא מכבר זר להם לחלוטין.

מסחר אלגוריתמי יכול להניב רווחים נאים, אבל הוא גם מוסיף סיכונים חדשים. חברה כמו KC שהייתה יציבה ואיתנה מכל בחינה – התרסקה וכמעט פשטה את הרגל בגלל תקלה טכנית שנמשכה חצי שעה בלבד. ב-2010, שוק המניות בארה"ב עמד בפני אפשרות מציאותית של מפולת גדולה שהייתה עשויה לעלות לאנשים רבים מאוד כסף רב מאוד בגלל סדרה של החלטות לא חכמות מצד תוכנות שמצאו את עצמן במצב לא מוכר.

למסחר בשוק ההון יש חשיבות אדירה על כלכלת כל המדינות. סכומי כסף גדולים מחליפים ידיים בבורסות השונות, ומשפיעים על כל שאר המגזרים בשוק – מתשלומי פנסיה של עובדים ועד הצלחתן או אי-הצלחתן של חברות. הכאוס הטבעי השורר בסוג כזה של מסחר מהווה בלאו הכי אתגר אדיר בפני הכלכלנים שמנסים להבין ולפענח את החוקים השולטים בו: אם מוסיפים לכאוס זה את הכאוס שנוצר כתוצאה מאינטראקציות בלתי צפויות בין עשרות אלפי מחשבים שכל אחד מהם מריץ אלגוריתם שונה ועצמאי לחלוטין…בוא נאמר זאת כך: הייתי ממליץ לכלכלנים חדשים לשקול לקחת גם כמה קורסים במדעי המחשב, לא מזיק.

ביבליוגרפיה ומידע נוסף

https://www.youtube.com/watch?v=NYWrtvSCziQ
http://www.bloomberg.com/news/articles/2013-09-24/regulators-look-into-timing-of-trades-after-fed-statement
http://www.nanex.net/aqck2/4436.html
http://www.nanex.net/aqck2/4436/RevisitingFedRobbery.pdf
http://www.bloomberg.com/bw/articles/2014-05-13/trading-patterns-point-to-leaks-ahead-of-federal-reserve-announcements
http://www.nanex.net/aqck2/3522.html
http://cdnc.ucr.edu/cgi-bin/cdnc?a=d&d=LAH19030726.2.404
http://en.wikipedia.org/wiki/Black_Monday_(1987)#Causes
http://www.cnbc.com/id/100792260
https://www.youtube.com/watch?v=86g4_w4j3jU
https://www.youtube.com/watch?v=E1xqSZy9_4I
https://www.youtube.com/watch?v=Sg4k2NvwG9k
http://mobile.bloomberg.com/news/2014-04-23/-flash-boys-resonates-as-survey-finds-high-frequency-concerns.html
http://www.theguardian.com/business/2014/apr/16/michael-lewis-flash-boys-wall-street-insane
http://www.zerohedge.com/contributed/2014-04-22/flash-boys-michael-lewis-misses-point-deliberately
http://www.businessinsider.com/traders-got-the-no-taper-news-early-2013-9
http://www.economist.com/blogs/newsbook/2010/10/what_caused_flash_crash
http://www.bloomberg.com/bw/articles/2012-08-02/knight-shows-how-to-lose-440-million-in-30-minutes
http://books.google.com.ar/books?id=mH3qdHK6_EsC&q=waterloo#v=snippet&q=waterloo&f=false
http://www.haas.berkeley.edu/groups/finance/rumorNov30.pdf
http://cdnc.ucr.edu/cgi-bin/cdnc?a=d&d=LAH19030726.2.404
http://www.nanex.net/FlashCrashFinal/FlashCrashSummary_II.html
http://pythonsweetness.tumblr.com/post/64740079543/how-to-lose-172-222-a-second-for-45-minutes
http://www.forbes.com/sites/halahtouryalai/2012/12/19/knight-capitals-trading-disaster-ends-in-merger-with-getco-joyce-named-chairman/