Czarny poniedziałek

Dwadzieścia lat temu, 19 października 1987 r., na Wall Street wydarzył się Czarny Poniedziałek1.

Dwadzieścia lat temu, 19 października 1987 r., na Wall Street wydarzył się Czarny Poniedziałek<sup>1</sup>.

W historii bankowości były różne czarne dni, ale ten miał tę własność, że został wykreowany przez komputery. A w każdym razie tak twierdziły media. Media kapitalistyczne, bo w PRL-u praktycznie nikt nie interesował się giełdami. Jeśli już, to raczej giełdą komputerową. Miejscem, gdzie jedni złodzieje sprzedawali kradzione programy innym złodziejom. Przy pełnym błogosławieństwie władz. O ile pamiętam, największa z takich giełd w Warszawie odbywała się w szkole. Nie należy dziwić się, że dziś mamy jeden z najwyższych w Europie wskaźników kradzionego oprogramowania. Czym skorupka nasiąknie za młodu...

Można powiedzieć za lewactwem, że giełda to jest miejsce, gdzie regularnie odbywa się okradanie jednych obywateli przez drugich. W pewnym sensie taka jest istota kapitalizmu: kupić tanio, drogo sprzedać. Jednakże w całym interesie jest zasadniczy element, odróżniający kradzież od spekulacji: wolny wybór. O ile na "giełdzie" komputerowej sprzedawano cudzy towar bez wiedzy właściciela, który nie miał z tego nic, to na Wall Street sprzedaje się towar jak najbardziej koszerny - sprawdzony przez SEC<sup>2</sup>). Jedynym zabezpieczeniem peerelowskiej giełdy przed przekrętami było zapewnienie sprzedawcy, że nieczytelna dyskietka zostanie za darmo wymieniona. Spekulanci giełdowi chcieli mieć lepsze zabezpieczenia. Przez lata, od Czarnego Czwartku 1929 roku, gdy wskaźnik Dow Jones stracił 12% wartości, każdy spekulant marzył o dywersyfikacji portfela, która ubezpieczyłaby kapitał. W tradycyjnym modelu inwestowania akcje kupowano na czuja. Ktoś komuś powiedział, że firma XYZ ma wspaniałą przyszłość i wartość akcji XYZ zwykle szła w górę. Aż do czasu, gdy zainteresowano się szczegółami finansowymi firmy XYZ. Wtedy akcje mogły stracić na wartości - zwykle znacznie szybciej niż przedtem zyskiwały.

Pojawienie się komputerów w latach pięćdziesiątych XX wieku pozwoliło na modelowanie zachowania się rynku akcji. Jednocześnie powstał szeroki rynek tzw. derywatów, czyli papierów zależnych od innych papierów. Mając akcje XYZ warte $100 od sztuki można kupić tzw. opcję put XYZ za $90, czyli nabyć prawo, ale nie obowiązek, sprzedaży w określonym czasie tych samych akcji po $90. Jeśli XYZ trzymają wartość, to opcja put nie jest realizowana. Gdy wartość akcji spada, wtedy inwestor egzekwuje opcję i choć straci $10, to jednak jest ubezpieczony od większych strat. Pomysł chwycił, szczególnie wśród inwestorów instytucjonalnych. Prawdziwy test schematu nadszedł, gdy giełdę w roku 1987 ogarnęła panika i wszyscy zaczęli sprzedawać akcje. W czasie październikowego weekendu zakumulowała się olbrzymia liczba zleceń sprzedaży i opcje put nie mogły zostać zrealizowane po cenach, jakie założyli ubezpieczeni<sup>3</sup>), bo nie było chętnych do kupowania.

Tak więc to nie komputery były winne krachowi 1987 roku, tylko jak zwykle pazerni ludzie. Przez ostatnie dwadzieścia lat komputerowe przewidywanie ruchów rynku finansowego rozwinęło się w osobną dyscyplinę naukową. Teoretycznie systemy obsługi giełdy mają założone blokady przeciwko zbyt gwałtownym spadkom wartości walorów. Ale banki dalej zajmują się tzw. modelowaniem derywatów<sup>4</sup>), gdyż jest to dobry sposób na zapewnienie sobie spokoju. Do czasu kolejnego krachu. Giełda jako miejsce, gdzie sprzedaje się i kupuje akcje, sama z siebie nie generuje żadnych dodatkowych wartości. Oczywiście poza opłatami maklerskimi. Jeśli mają Państwo nadzieję, że Wasze pieniądze, zainwestowane np. w NFI, są całkowicie bezpieczne, zastanówcie się dobrze. Kolejny czarny giełdowy dzień tygodnia wisi w powietrzu. Zapewne znowu winne będą komputery.

<sup>1</sup>http://en.wikipedia.org/wiki/Black_Monday_(1987)

<sup>2</sup>http://http://www.sec.gov

<sup>3</sup>http://http://www.fool.com/Features/1997/sp971017CrashAnniversaryFlawedInsurance.htm

<sup>4</sup> http://http://www.theregister.com/2007/09/07/derivative_modelling/


TOP 200