29
Представьте себе компанию, которая управляет деньгами на сумму больше, чем валовой внутренний продукт всех стран мира, кроме США и Китая. Компанию, чьи решения ежедневно влияют на пенсионные накопления миллионов людей, на цены акций крупнейших корпораций и даже на политику центральных банков. Эта компания существует, и называется она BlackRock.
Но настоящая звезда этой истории — не сама компания, а её технологическое сердце: система под названием Aladdin, которая представляет собой один из самых впечатляющих примеров того, как математика и теория вероятностей изменили современный мир финансов.
Aladdin расшифровывается как «Asset, Liability, Debt and Derivative Investment Network» — сеть для управления активами, обязательствами, долгом и производными инструментами. За сухим названием стоит платформа, которая ежедневно проводит масштабные стресс-тесты портфелей и десятки миллионов расчетов, помогая управлять риском и капиталом глобальных клиентов. Изначально созданная в 1988 году для внутренних нужд BlackRock, платформа со временем стала индустриальным стандартом: сегодня ей пользуются сотни институциональных клиентов — от страховых компаний до регуляторов.
BlackRock управляет активами на сумму более двенадцати с половиной триллионов долларов по состоянию на середину 2025 года. Чтобы понять масштаб этой цифры, представьте, что если бы BlackRock была страной, она была бы третьей экономикой мира. Но деньги сами по себе — это просто цифры на экране. Настоящая магия происходит в том, как эти деньги управляются, как оцениваются риски, как принимаются решения о том, куда инвестировать триллионы. И вот здесь на сцену выходит Aladdin.
Чтобы понять, почему Aladdin так важна, нужно разобраться с базовой проблемой любого инвестора: неопределённостью. Когда вы вкладываете деньги в акции, облигации или любые другие активы, вы не знаете, что произойдёт завтра. Может случиться финансовый кризис, может взлететь новая технологическая компания, может измениться процентная ставка центрального банка. Каждое из этих событий влияет на стоимость ваших инвестиций, и предсказать их со стопроцентной уверенностью невозможно. Именно здесь в игру вступает теория вероятностей — раздел математики, который изучает случайные события и помогает оценить, насколько вероятно то или иное развитие событий.
В основе работы Aladdin лежит идея о том, что хотя мы не можем точно предсказать будущее, мы можем оценить вероятности различных сценариев и подготовиться к ним. Представьте, что вы собираетесь в поход и проверяете прогноз погоды. Метеорологи говорят, что вероятность дождя составляет тридцать процентов. Это не значит, что дождь точно будет или точно не будет — это означает, что из десяти аналогичных ситуаций примерно в трёх случаях пойдёт дождь. Вы можете взять зонт на всякий случай или рискнуть и оставить его дома. Aladdin делает то же самое, но с финансовыми рынками, и ставки здесь гораздо выше.
Одна из ключевых задач Aladdin — оценка рисков. Риск в финансах — это вероятность того, что вы потеряете деньги. Существует множество типов рисков: рыночный риск связан с колебаниями цен на акции и облигации, кредитный риск — с вероятностью того, что заёмщик не вернёт долг, а риск ликвидности — с невозможностью быстро продать актив без больших потерь. Для оценки этих рисков Aladdin использует сложные математические модели, в основе которых лежат случайные процессы.
Случайный процесс — это последовательность событий, которые развиваются во времени и зависят от элемента случайности. Самый известный пример случайного процесса — это броуновское движение, названное в честь ботаника Роберта Броуна, который в 1827 году наблюдал хаотичное движение пыльцы в воде под микроскопом. Оказалось, что это движение вызвано постоянными столкновениями частиц пыльцы с молекулами воды, и его можно описать математически. В двадцатом веке экономисты поняли, что цены на финансовых рынках ведут себя похожим образом: они колеблются под воздействием огромного количества случайных факторов — новостей, решений инвесторов, экономических данных. И геометрическое броуновское движение стало основой для моделирования цен акций в Aladdin.
Но простого моделирования цен недостаточно. Нужно понять, насколько сильно они могут колебаться, насколько велик риск больших потерь. Для этого Aladdin использует концепцию, которая называется Value at Risk, или VaR — стоимость под риском. Это число, которое отвечает на вопрос: какую максимальную сумму вы можете потерять за определённый период времени с заданной вероятностью? Например, если VaR вашего портфеля на один день с вероятностью девяносто девять процентов составляет миллион долларов, это означает, что с вероятностью девяносто девять процентов ваши потери не превысят миллион долларов за день. Но — и это важно — остаётся один процент вероятности, что потери будут больше, возможно, намного больше.
Чтобы рассчитать VaR и другие показатели риска, Aladdin использует метод Монте-Карло. Это звучит как название казино, и это не случайно: метод был разработан во время Второй мировой войны и назван в честь знаменитого казино Монте-Карло в Монако, потому что он основан на случайности, как и азартные игры. Суть метода в том, что компьютер симулирует тысячи или даже миллионы возможных сценариев развития рынка, используя случайные числа. Для каждого сценария рассчитывается, как изменится стоимость портфеля. Затем все эти результаты анализируются, и можно понять, какие потери наиболее вероятны, а какие события относятся к категории редких, но катастрофических.
Метод Монте-Карло — это мощный инструмент, но он требует огромной вычислительной мощности. Представьте, что вам нужно просчитать миллион различных вариантов будущего для портфеля из тридцати тысяч различных активов. Каждый актив может быть связан с десятками других через сложные взаимозависимости. Именно поэтому Aladdin работает на тысячах компьютеров в нескольких дата-центрах по всему миру. Один из них, расположенный в Венатчи в штате Вашингтон, состоит из примерно шести тысяч компьютеров. Эта вычислительная мощь и делает систему такой эффективной.
Но теория вероятностей в Aladdin — это не только оценка рисков. Система также помогает оптимизировать портфели, то есть найти лучшее сочетание различных активов, чтобы получить максимальную доходность при приемлемом уровне риска. Эта задача восходит к работе экономиста Гарри Марковица, который в 1952 году создал современную теорию портфеля и за это получил Нобелевскую премию. Идея Марковица была революционной: не нужно искать один самый лучший актив — нужно комбинировать разные активы так, чтобы их риски компенсировали друг друга. Это называется диверсификацией, и это один из фундаментальных принципов инвестирования.
Представьте, что у вас есть две компании: одна производит зонты, другая — солнцезащитный крем. В дождливое лето компания по производству зонтов заработает много денег, а компания солнцезащитного крема — мало. В солнечное лето всё будет наоборот. Если вы инвестируете в обе компании, вы снижаете свой риск, потому что плохие результаты одной компенсируются хорошими результатами другой. Марковиц формализовал эту идею математически, показав, как рассчитать оптимальное соотношение активов в портфеле. Aladdin использует расширенную версию этой теории, учитывая не два актива, а тысячи, и не два возможных исхода (дождь или солнце), а миллионы возможных сценариев развития мировой экономики.
Критически важное понятие в этих расчётах — корреляция. Корреляция показывает, насколько сильно движения двух активов связаны друг с другом. Если две акции всегда растут и падают вместе, их корреляция близка к единице. Если они движутся в противоположных направлениях, корреляция отрицательная. Если их движения никак не связаны, корреляция близка к нулю. Для эффективной диверсификации нужно находить активы с низкой или отрицательной корреляцией. Но здесь возникает серьёзная проблема: корреляции не постоянны. В обычное время разные активы могут быть слабо связаны, но во время кризиса они часто начинают двигаться в одном направлении — вниз. Это произошло в 2008 году во время финансового кризиса и в 2020 году в начале пандемии COVID-19. Многие инвесторы, которые думали, что их портфели хорошо диверсифицированы, обнаружили, что все их активы падают одновременно.
Aladdin пытается учесть эту проблему, используя так называемые стресс-тесты. Стресс-тест — это симуляция экстремальных рыночных условий. Система берёт исторические кризисы — крах 1987 года, дефолт России в 1998 году, кризис доткомов в 2000-м, финансовый кризис 2008 года — и проверяет, как портфель вёл бы себя в этих условиях. Но история не всегда повторяется, поэтому Aladdin также моделирует гипотетические сценарии: что будет, если процентные ставки резко вырастут на пять процентов? Что будет, если цены на нефть упадут до нуля? Что будет, если валюта крупной страны обесценится на пятьдесят процентов за неделю?
Для моделирования таких редких, но катастрофических событий используется специальный раздел теории вероятностей — теория экстремальных значений. Обычные статистические модели хорошо работают для типичных событий, но плохо предсказывают редкие экстремумы. Теория экстремальных значений фокусируется именно на хвостах распределения — на тех редких событиях, которые находятся далеко от среднего. В финансах эти события называют «чёрными лебедями», термин, популяризированный философом и трейдером Нассимом Талебом. Идея в том, что до открытия Австралии европейцы думали, что все лебеди белые, потому что никогда не видели чёрных. Чёрный лебедь — это событие, которое кажется невозможным, пока не произойдёт.
Проблема с чёрными лебедями в том, что по определению их трудно предсказать. Никакая математическая модель не может полностью защитить от них. Это один из главных аргументов критиков количественных финансов: математика создаёт иллюзию контроля над неконтролируемым. Кризис 2008 года показал ограничения математических моделей. Многие сложные финансовые инструменты, такие как обеспеченные долговые обязательства, были созданы на основе моделей, которые предполагали, что цены на недвижимость не могут падать одновременно по всей стране. Когда это предположение оказалось неверным, модели рухнули, и вместе с ними рухнули целые финансовые институты.
Создатели Aladdin хорошо знают об этих ограничениях. Система не пытается предсказать будущее с точностью — она пытается подготовить пользователей к широкому спектру возможных вариантов будущего. Это фундаментальное различие между прогнозированием и управлением рисками. Прогноз говорит: «Вот что случится». Управление рисками говорит: «Вот что может случиться, и вот как мы к этому подготовимся». Aladdin постоянно обновляет свои оценки на основе новых данных, используя байесовский подход — метод, названный в честь математика Томаса Байеса, жившего в восемнадцатом веке. Суть байесовского подхода в том, что вы начинаете с некоторого предположения о вероятности события, а затем обновляете это предположение по мере получения новой информации.
В последние годы Aladdin начала интегрировать методы машинного обучения и искусственного интеллекта. Машинное обучение — это подход, при котором компьютер самостоятельно находит закономерности в данных, без того чтобы программист явно прописывал правила. Например, нейронные сети — тип алгоритмов машинного обучения, вдохновлённый работой человеческого мозга — могут анализировать огромные массивы исторических данных и находить сложные паттерны, которые человек никогда бы не заметил. Система может читать новости, анализировать настроения в социальных сетях, изучать спутниковые снимки парковок возле магазинов, чтобы предсказать продажи компаний. Это открывает невероятные возможности, но и создаёт новые проблемы.
Главная проблема с машинным обучением — это так называемый эффект «чёрного ящика». Традиционные математические модели прозрачны: вы можете посмотреть на уравнения и понять, почему модель приняла то или иное решение. С нейронными сетями это часто невозможно. Они могут давать отличные предсказания, но вы не всегда понимаете, почему. Это серьёзная проблема в финансах, где регуляторы требуют, чтобы компании могли объяснить свои решения. Поэтому BlackRock комбинирует машинное обучение с традиционными вероятностными моделями, создавая гибридные системы, которые сочетают мощь искусственного интеллекта с прозрачностью классической математики.
Масштаб влияния Aladdin создаёт и ещё одну проблему: системный риск. Когда одна система управляет таким огромным процентом мировых активов, возникает риск того, что ошибка в модели может иметь глобальные последствия. Если Aladdin неправильно оценит риск определённого класса активов, и тысячи институций, использующих систему, одновременно примут похожие решения — например, начнут продавать определённые акции — это может создать самореализующееся пророчество и вызвать кризис. Это похоже на ситуацию, когда все посетители театра одновременно бросаются к выходу при крике «Пожар!» — даже если пожара нет, давка может стать катастрофой.
BlackRock отвечает на эту критику, утверждая, что Aladdin — это инструмент, а не автопилот. Система предоставляет анализ и рекомендации, но окончательные решения принимают люди. Кроме того, разные клиенты используют систему по-разному, со своими параметрами и стратегиями, поэтому их действия не полностью синхронизированы. Тем не менее, вопрос о концентрации финансовой инфраструктуры в руках одной компании остаётся открытым и вызывает споры среди экономистов и регулятор
Будущее Aladdin связано с новыми технологиями. BlackRock инвестирует в исследования квантовых вычислений — радикально нового типа компьютеров, которые используют принципы квантовой механики и могут решать определённые задачи в миллионы раз быстрее традиционных компьютеров. Оптимизация больших портфелей — одна из задач, которая потенциально может получить огромное ускорение от квантовых компьютеров. Компания также экспериментирует с генеративным искусственным интеллектом — системами вроде ChatGPT, которые могут создавать новый контент. В контексте финансов это может означать автоматическую генерацию инвестиционных стратегий или сценариев рисков.
История Aladdin — это история о том, как абстрактная математика превратилась в практический инструмент управления триллионами долларов. От броуновского движения до машинного обучения, от теории вероятностей Байеса до квантовых вычислений — эта система воплощает столетия математического прогресса. Но это также история о границах математики. Финансовые рынки — это не физические системы, подчиняющиеся неизменным законам природы. Это продукт человеческого поведения, эмоций, иррациональности, политики и случайности. Никакая модель не может полностью уловить эту сложность.
Парадокс Aladdin в том, что её существование само по себе меняет рынки, которые она пытается предсказать. Это похоже на принцип неопределённости Гейзенберга в физике: сам акт наблюдения изменяет наблюдаемое. Когда система такого масштаба анализирует рынки и принимает решения, она влияет на цены, на поведение других участников рынка, на саму структуру финансовой системы. Математика позволяет понять сложность, но не устраняет её. Возможно, самый важный урок, который даёт история Aladdin, — это понимание того, что самые мощные инструменты требуют величайшей осторожности в применении, и что будущее финансов лежит не в замене человеческого суждения алгоритмами, а в создании симбиоза между математической строгостью и человеческой мудростью.
https://naked-science.ru/community/1128840Размещено через приложение ЯПлакалъ
yaplakal.com