Co se děje na burzách, než kliknete na tlačítko „koupit“? Jak se tvoří ceny a kdo stojí mezi nabídkou a poptávkou? Market making je disciplína, kterou řídí matematika, algoritmy a vteřinová rozhodnutí. Filip Matzner, CTO Qminers, patří mezi českou špičku v tomto oboru. V podcastu přiblížil svou profesní cestu, specifika market makingu i to, proč Qminers odmítá dělat byznys, který neodpovídá jejich morálním hodnotám.
Od matematických hříček k burzovním algoritmům
Filipův příběh začal u dědečka, který mu ve školce zadával matematické hříčky. O několik let později se ponořil do programování a přes studium na Matfyzu a výzkum v oblasti umělé inteligence se dostal ke startupům a nakonec ke Qminers. Dnes vede technický vývoj firmy, která patří mezi pár evropských market makerů.
Jak funguje market making?
Když si představíme burzu, většině z nás naskočí obrazovka s cenovými grafy, kde obchodníci nakupují a prodávají akcie, komodity či deriváty. Market makeři ale nehrají na spekulaci. Jsou to firmy, které na každé straně trhu drží nabídku i poptávku. Jejich cílem je udržovat co nejužší spread, tedy rozdíl mezi nabídkovou a poptávkovou cenou. A právě v tom je ukrytá magie algoritmického obchodování.
„Market making je v jistém smyslu jako pojišťovna. Bereme na sebe riziko a spoléháme na statistiku. Kdybychom byli moc pomalí nebo ne dost chytří, trh nás vymaže,“ vysvětlil Matzner.
Kdo jsou lidé v Qminers?
Filip vysvětluje, jak se týmy v Qminers dělí. Podobnou strukturu má většina algotradingových firem na světě. Dělí se do tří hlavních týmů:
Analytici – matematici a fyzici, kteří navrhují obchodní modely.
Python developeři – stavějí analytikům infrastrukturu a vizualizační nástroje.
C++ developeři – implementují modely v extrémně optimalizovaném kódu, kde se počítá každá mikrosekunda.
Kde je hranice etiky v tradingu?
Na rozdíl od jiných firem si Qminers pečlivě vybírají, na jakých trzích budou působit. Odmítli třeba obchodování s kryptoměnami kvůli nejasné regulaci a morálním otázkám. Diskuse o etice se ve firmě vedou přímo mezi všemi zaměstnanci, nejen na úrovni vedení.
Vedle toho Qminers investují více než 10 % zisku do neziskových projektů, jako je Matika Česku, která podporuje učitelē matematiky, nebo iniciativy na ochranu české krajiny.
Proč není deep learning všespásný?
Přestože umělá inteligence pronikla do mnoha oblastí financí, v market makingu často není efektivnější než jednodušší matematické modely. „Naše data jsou plná šumu a deep learning není tak dobrý, jak si lidé myslí. Někdy je lineární model přesnější a levnější na provoz,“ vysvětluje Filip.
Market making: hra o mikrosekundy
Každá milisekunda se počítá. Nejrychlejší firmy na světě stavějí své obchodní strategie na latenci signálů mezi burzami v různých městech. Qminers patří k těm, kteří nevsází jen na rychlost, ale hlavně na inteligenci algoritmů.
Cesta Filipa Matznera od studentských experimentů po roli CTO v Qminers ukazuje, že algoritmické obchodování není jen o číslech, ale i o morálních volbách a schopnosti dívat se za hranice rychlých zisků. Pokud se na trhu pohybujete, můžete si být jisti, že za mnoha transakcemi stojí chytré hlavy, které trh nejen využívají, ale i formují.