Képzeljük el, hogy egy brókernek 10 millió darab részvényen kell túladnia a tőzsdén, mindezt anélkül, hogy az árfolyamot lenyomná. Komoly feladat ez, ügyesen kell részletekben és különböző árfolyamokon adagolnia a papírokat, hogy a piacnak ne tűnjön fel az eladásra váró hatalmas mennyiség. A feladat hosszú időre leköti a brókert, de a világ vezető piacain egyre kevésbé hús-vér emberek feladata ez a fajta eladás. A hatalmas tételek átlagáras piacra borítása csak egy azon feladatok közül, amit egy jól megírt program segítségével egy számítógép profibban teljesíthet, mint a „fizikai” bróker.

A legfőbb előny a gyorsaság. A gép a piaci helyzet legkisebb változását századmásodpercek alatt kielemzi és le is reagálja.

Hezitálásra nincs idő | A kulcskifejezés ma az "alacsony várakozási idejű hozzáférés". Mindezek tudatában érthető, hogy miért csapnak le a tőzsdecápák az algoritmusos kereskedelemben rejlő lehetőségekre. Az erre programozott számítógépek képesek azonos időben egyszerre több ügyletet is lebonyolítani, hiszen akár részvények ezreit is képesek figyelemmel kísérni, s mindezt elképesztő sebességgel.

Az algoritmikus kereskedés definíciója szerint a számítógép a megbízás valamely aspektusában dönthet. A gyorsaság mellett a fő előny a rutinfeladatok könnyebb elintézése. A számítógépek az esetek többségében nem azt döntik el, hogy milyen részvényt vásároljanak a befektetők, hanem azt, hogy a megbízást miképpen teljesítsék vagy osszák fel. Maguk a befektetési és spekulációs döntések főbb pontjai továbbra is „kézi vezérléssel” történnek, de ennek része az is, hogy a gép a folyamatosan elemzett sokezer papírból megvehet olyanokat, melyeket a legjobbnak ítél.

Budapest fellegvár | A technikát és a műszaki potenciált segítségül hívni persze csak jól képzett emberek tudják. A világ egyik vezető pénzügyi szolgáltató cége, a Morgan Stanley felismerte, hogy Magyarországon kiváló pénzügyi és informatikai felsőoktatás működik, ezért a Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetemmel (BME) kialakított szakmai kapcsolata következő állomásaként itt nyitotta meg új kutatólaboratóriumát. Ebben az algoritmikus kereskedés területén már elért eredmények továbbfejlesztése, illetve a technikai kereskedésre vonatkozó új kutatások folynak. A magyar szakemberek azt kutatják, hogyan lehet optimális kereskedési stratégiákat kifejleszteni idősorok megfigyelése alapján, mesterséges intelligencia segítségével. „Az oktatás során szimuláljuk a tőzsdei folyamatokat, a hallgatók által megtalált megoldásokat pedig kizárólag a Morgan Stanley használja fel az amerikai tőzsdén” meséli Levendovszky János professzor, a BME Villamosmérnöki és Informatikai Kar dékánhelyettese.

Szabványos tőzsdei szoftvereket Magyarországon is alkalmaznak már, de az egyetemen használt algoritmusok módszertana az, ami újnak számít, mivel az tőzsdei idősorok sokkal megbízhatóbb becsléseket adnak. Levendovszky elmondta, hogy az egyetemi fejlesztések során már születtek optimális stratégiai eredmények a pénzügyi termékek esetén, de ezek mind olyan kutatások, amelyek kizárólag a megrendelő számára készülnek. Ez érthető, hiszen az algoritmikus kereskedés sikere végsősoron attól függ, hogy milyen maga a parancssor, vagyis mire programozták a gépet. A sikeres stratégiát pedig mindenki féltve őrzi.

A BME-n a gyorsaság érdekében a legújabb szoftver technológiában is folytatnak kutatásokat. A kérdés az, hogyan lehet bizonyos programozási nyelveket úgy tökéletesíteni, hogy pont a pénzügyi nyelven beszélő világ speciális követelményeire váljanak alkalmassá. A lényeg, hogy a pénzpiaci szereplőknek ultragyors szoftverekkel, a piacon kapható legjobb gépekkel kell rendelkezniük a siker érdekében, s csak a legjobb és leggyorsabb algoritmusoknak van esélyük a versenyben.

Banki arzenál otthon | A befektetési bankok, árjegyzők és brókercégek hatalmas gépparkjaival a háttérben maguk a befektetők saját asztali gépeiken futtatják az algoritmikus kereskedéshez szükséges programokat. Az Interactive Brokers Group LLC (IBG) hazai leányvállalata, az Interactive Brokers Hungary Kft. például anyacége tőzsdei szoftverrendszerének fejlesztésével foglalkozik, mindemellett rendelkezésre bocsátja a saját infrastruktúráját olyan fejlesztőknek is, akik saját maguk vagy megbízóik részére szeretnének matematikai modellek alapján működő tőzsdei szoftvereket létrehozni. „Számítógépek dolgoznak a pénzügyi cégek alkalmazottai helyett és mindenki szigorúan őrzi a titkát, hogy milyen módszerrel és milyen eszközzel folytatja a tőzsdei kereskedést. Mi ehhez szolgáltatunk megfelelő technikai hátteret” – fejti ki Román G. Richárd ügyvezető. A befektető tehát kap egy nagysebességű, megbízható kapcsolódási pontot és saját maga programozhatja le a meggyőződése szerint legtöbb profitot hozó kereskedési stratégiát. A siker pedig csak a saját készítésű "robotbróker" - mesterséges - intelligenciáján múlik.