Úvaha: Jak chyba v algoritmu vyhladila planetu Zemi | Kapitola 3
Seznam kapitol
Počítače umí mechanicky vykonávat předprogramovanou činnost rychlostí historicky nevídanou. Díky tomu umí rychle řešit i složité problémy. Velmi rychle, v reálném čase. A pokud se věci pokazí a situace se vymkne kontrole, dokážou nesmírně vysokou rychlostí vyrobit rozsáhlý malér. Rovněž rychle, v reálném čase.
Jednou z nich je případ, že mu dáte špatná data. Algoritmus sám může být správný, ale nemáte jistotu, zda data jsou v pořádku. Nejde tu jenom o běžné platné rozsahy dat, které lze kontrolovat pomocí hranic platnosti (validity constraints), jako že se například nepokusíte koupit akcie se zápornou hodnotou. Data ve skutečnosti můžou vypadat rozumně, ale můžou být chybná. Chybně vložený údaj, který má třeba o řád vyšší hodnotu, než by měl mít, už může hůře navrženým systémem projít a spustí celou lavinu akcí a reakcí. Problém špatných dat je něco, co zná každý programátor, který navrhoval herní umělou inteligenci: Panák se chová v některých místech nepochopitelně, ale není možné snadno zjistit, co se děje. Ve skutečnosti může být problém v datech levelu – a to ne ve viditelných datech (není vidět žádná okem vnímatelná chyba), ale prostě tam přebývají a nebo chybí data, ze kterých AI vychází. Taková chyba se udělá snadno, zjišťuje se špatně a je s tím spousta práce.
Ale i v situaci, že algoritmy jsou navržené dobře (dělají to, co se od nich čeká a to samotné dává smysl) a data jsou správná, může dojít k problémům způsobeným celým ekosystémem algoritmů. Jakýkoliv dostatečně složitý systém začíná vykazovat emergentní chování, tedy takové, ke kterému nebyl naprogramován, nebylo zamýšleno, ale objevuje se interakcí jednotlivých členů systému. Emergentní chování je překvapivé hlavně v tom, že má tendenci sklouzávat do nepříjemných jevů, jako je katastrofa (ve smyslu matematické katastrofy, klidně ovšem následované katastrofou reálnou) a nebo oscilace.
Katastrofa v matematickém smyslu je prudká změna chování systému při malé změně vstupních parametrů. Plynule měníte vstupní parametry, výstup systému se mění taky plynule, ale najednou elá hop, z ničehož nic je tu skok! Takový skok se v reálných systémech, jako je HFT, projeví kupříkladu jako flash crash, čili prudký propad trhu. Takový propad je náhlý, velký a rychlý, obvykle následuje velmi rychlá korekce. Propad nemusí mít žádnou vnější příčinu, prostě se najednou objeví. Jeho opakem je spike, prudký nárůst ceny akcie, následovaný opět velmi rychlou korekcí.
Jednou z možných příčin může být PTA, Pairs Trading Alghoritm. Při něm algoritmus hledá korelaci dvou cenových průběhů akcií a nalezené páry, u kterých vidí korelaci, potom sleduje. Při sledování čeká na okamžik, kdy se korelované akcie od sebe vzdálí – a jakmile k tomu dojde, začne prodávat tu, u níž cena roste a kupovat tu, u níž cena klesá (protože se předpokládá, že mezi nimi skutečně korelace je a až dojde ke korekci, cena dražší akcie poklesne a cena levnější akcie stoupne). Obvykle ke korekci dochází velice rychle a proto se obchod musí provést velice rychle – každý PTA obchod má korekční charakter a přibližuje korelované akcie k sobě (dražší se zlevňuje a levnější se zdražuje, až budou opět korelované, kde se obchodování ukončí). To, že mezi akciemi je korelace, ovšem neznamená, že mezi nimi je skutečný kauzální vztah. Cena se od sebe může vzdálit z nějakých jiných důvodů – a pokud hraje hodně hráčů, může se vlna prodejů či nákupů vzdálit od reality, čímž vznikne malý crash či spike, který následně může přerůst ve větší crash či spike (protože je pravděpodobné, že jednotlivé akcie jsou korelovány s větším počtem jiných akcií).
Komentáře naleznete na konci poslední kapitoly.
