Что произойдёт, если поместить 50 независимых Сервисов обнала на один рынок, дать им одинаковый стартовый капитал, доступ к клиентам, материалам и площадкам — а дальше позволить каждому самостоятельно принимать решения, рисковать, конкурировать, накапливать репутацию и ошибаться? Мы провели агентную симуляцию 720 дней работы такого рынка. Результат оказался показательным: высокая прибыльность совсем не гарантировала выживание, крупнейшая площадка не стала главным рынком сделок, а главным преимуществом успешных Сервисов оказался вовсе не максимальный оборот.
Симуляцию рынка обнала мы провели с различными параметрами. Ниже — результаты третьей. Именно она показалась мне наиболее интересной с точки зрения поведения самих Сервисов и распределения активности между площадками. И сегодня я хочу вам рассказать о ее результатах.
Оговорюсь сразу: это не попытка математически описать реальный рынок один к одному. Цифры внутри симуляции условны. Интересны прежде всего возникающие зависимости.
Как проходил эксперимент
Одновременно на рынке находилось 50 Сервисов.
Каждый представлял собой отдельного агента со своей моделью поведения. Одни сильнее избегали риска, другие стремились быстро увеличивать оборот, третьи предпочитали держать больше свободной ликвидности. Поэтому одинаковая заявка могла быть выгодной для одного Сервиса и неприемлемой для другого.
Экономика учитывала несколько сотен параметров: капитал, репутацию, стоимость и ресурс материала, его риск, операционные расходы, постоянные расходы Сервиса, условия форумов, размеры клиентских заявок, ставки, количество конкурентов, вероятность негативных событий и так далее.
Мы смоделировали 720 дней работы рынка, которые при скорости симуляции 1 день в час соответствуют 30 дням реального сезона
Чтобы случайная удача или неудача отдельных Сервисов не определяла весь результат, мы прогнали 20 независимых сезонов.
Важное правило: если Сервис окончательно банкротился, его место занимал новый участник со стартовым капиталом 500 000 рублей. Поэтому количество активных игроков постоянно оставалось равным пятидесяти.
Пятьдесят Сервисов — это далеко не всегда одни и те же пятьдесят
Внешне рынок всю симуляцию выглядел стабильным. В любой момент времени на нём было 50 Сервисов.
Но за один сезон происходило в среднем 78 дефолтов и замен. Таким образом, через 50 мест за месяц проходило около 128 разных Сервисов.
Из первоначальных пятидесяти до конца сезона доживали в среднем только 9–10.
Это, пожалуй, первый важный результат симуляции.
Само по себе количество участников почти ничего не говорит об устойчивости рынка. Рынок может выглядеть большим и активным, но внутри него постоянно происходит очень высокая ротация.
Новый участник приходит, видит привлекательную ставку и потенциальную прибыль, начинает работать, сталкивается с несколькими неблагоприятными событиями, теряет ликвидность и освобождает место следующему.
При этом средняя продолжительность жизни вновь пришедшего Сервиса составила около 12 реальных дней. То есть вход на рынок оказался лёгким, а закрепление на нём — значительно сложнее.
Прибыльность сама по себе не спасала
К концу сезона средний капитал действующего Сервиса составлял примерно 3,14 млн рублей.
При стартовых 500 тысячах это более чем шестикратный рост — около 628% стартового капитала.
Медианный результат был скромнее — около 2,01 млн, или примерно 402% стартового капитала.
А средний лидер сезона заканчивал уже примерно с 13,35 млн рублей, то есть увеличивал первоначальный капитал примерно в 27 раз.
На первый взгляд рынок выглядит чрезвычайно прибыльным. Но рядом с этими цифрами стоят те самые 78 банкротств.
Это важное противоречие: высокая прибыльность отрасли совершенно не означает высокую вероятность успеха отдельного участника. Наоборот, привлекательная маржа стимулирует приток новых Сервисов, а дальше рынок начинает отбирать тех, кто способен пережить неблагоприятную последовательность событий.
Получается своеобразная "ошибка выжившего": если смотреть только на тех, кто находится на рынке сегодня, отрасль выглядит очень доходной. Но за каждым успешным Сервисом может находиться несколько тех, кто попытался работать по той же модели и не дожил до конца сезона.
Основным врагом оказалась не низкая маржа, а нехватка ликвидности
Сделка в нашей модели могла закончиться негативным событием — например блокировкой материала. При этом потеря денег не освобождала Сервис от обязательства перед клиентом.
Возникает опасная цепочка:
Сервис теряет деньги в конкретной операции, но долг перед клиентом остаётся. Если есть резерв, он рассчитывается и продолжает работать. Если резерва нет — возникает дефолт, падает репутация, ухудшается доступ к следующим клиентам и начинается уже не операционная, а финансовая проблема.
За сезон в среднем около 62 Сервисов хотя бы раз сталкивались с вынужденным дефолтом. Это больше половины всех участников, прошедших через рынок.
Важный, хоть и отчасти очевидный, вывод симуляции всей модели: Сервис погибает не тогда, когда перестаёт быть прибыльным, а тогда, когда больше не способен пережить собственные убытки.
Можно иметь хорошую маржу, большой оборот и интересные заявки, но если весь свободный капитал постоянно находится в работе, одна неудачная последовательность событий способна уничтожить весь бизнес.
А что насчёт сознательного кидка клиента?
Мы специально оставили такую возможность, не принимая во внимание механизм гарантов и депозитов на реальном рынке. Нам интересно было понять поведение сервисов с точки зрения рационального экономического агента.
Сервис может понять, что если сейчас выполнить обязательство, то свободных денег у него практически не останется. И решить сохранить средства, пожертвовав репутацией, чтобы купить новый материал и попробовать продолжить работу.
В этой симуляции подобное решение хотя бы раз принимали в среднем около 29–30 Сервисов за сезон.
То есть примерно каждый четвёртый участник, прошедший через рынок, в какой-то момент приходил к ситуации, когда кидок казался ему рациональным вариантом. Это существенно отличается от вынужденного дефолта.
В первом случае Сервис не может заплатить.
Во втором — может, но считает, что платить сейчас ему невыгодно.
Само наличие такой стратегии оказалось полезным для модели, потому что рынок перестал состоять из одинаково "честных" игроков. Возник выбор между сохранением репутационного капитала и сохранением денежной ликвидности.
При этом кидок не стал универсальной выигрышной стратегией. Он помогал пережить отдельный кризис, но создавал проблемы при дальнейшем привлечении клиентов.
Самая большая площадка не стала главным рынком
Отдельно мы посмотрели на поведение трёх форумов.
Условно:
Alpha — крупнейшая площадка с большой аудиторией, но высоким финансовым порогом входа.
Beta — средний форум с более доступным депозитом.
Gamma — маленькая площадка практически без входного барьера.
Клиентский поток первоначально распределялся примерно так:
Alpha — 50%
Beta — 35%
Gamma — 15%.
Логично было бы ожидать, что примерно так же распределятся и сделки. Но произошло иначе. Из всех реально исполненных операций:
Alpha получил около 43%
Beta — около 40%
Gamma — около 17%.
На первый взгляд отклонение небольшое. Но интереснее посмотреть на долю заявок, которые вообще находили исполнителя.
На Alpha исполнялось в среднем только около 23% заявок.
На Beta — около 31%.
На Gamma — тоже около 30%.
То есть крупнейшая площадка имела максимальный спрос, но хуже остальных конвертировала этот спрос в реальные сделки. Причина довольно простая: доступ к клиенту сам по себе ничего не стоит, если у Сервисов недостаточно капитала для работы с ним. Alpha оказался рынком с большим количеством денег на столе, но сравнительно небольшим числом участников, способных эти деньги забрать.
Beta, наоборот, оказалась наиболее сбалансированной площадкой: клиентов достаточно, а порог входа ещё не отрезает значительную часть исполнителей.
В первые три дня исполненные сделки распределялись примерно:
Alpha — 42,5%
Beta — 40,9%
Gamma — 16,6%.
При этом на Beta и Gamma исполнялось около 59% размещённых заявок, а на Alpha — только около 40%.
Для новичка Beta и Gamma были значительно проще.
Но к 4–7 дню часть успешных Сервисов уже успевала накопить капитал, и доля Alpha в сделках поднималась примерно до 46%.
То есть происходила естественная миграция вверх: сначала Сервис зарабатывает на более доступных площадках, затем начинает работать с более капиталоёмким рынком.
Проблема возникала позднее.
На второй половине сезона общий объем заявок начинал резко падать.
К 16–23 дню исполнялось примерно:
12% заявок Alpha и около 16% Beta и Gamma.
Иными словами, клиентов становилось гораздо больше, чем рынок был способен физически обслужить.
Существует ли лучшая стратегия?
По результатам этой симуляции — нет. Но появилась достаточно хорошо выраженная плохая стратегия.
Это максимальное использование капитала без запаса ликвидности.
Самая агрессивная модель выглядела заманчиво:
С другой стороны, и чрезмерно осторожный Сервис проигрывает. Если держать почти весь капитал без движения, конкуренты быстрее накапливают репутацию, оборот и доступ к более интересным клиентам.
Поэтому наиболее жизнеспособной оказалась не одна конкретная стратегия, а принцип:
максимизировать способность продолжать зарабатывать после убытка, а не пытаться увеличить прибыль любой ценой
Что мне кажется главным результатом эксперимента
Начиная симуляцию, мы получили довольно наглядную модель того, почему внешне очень прибыльный рынок может одновременно иметь огромную текучесть участников. В нашей модели одновременно выполнялись три вещи:
Противоречия здесь нет. Высокая доходность привлекает участников. Высокий риск уничтожает слабых, а успешные получают освободившийся спрос. И их прибыльность снова привлекает новых.
Не существует Сервиса, который однажды нашёл правильную схему и дальше просто печатает деньги. Положение постоянно меняется. Сегодня преимущество даёт капитал. Завтра — свободная ликвидность. Послезавтра — репутация.
После неблагоприятного события главным активом вообще может оказаться не прибыль и не оборот по счетам, и даже не репутация, а ликвидность сервиса, т.е. та самая финансовая подушка.
Симуляцию рынка обнала мы провели с различными параметрами. Ниже — результаты третьей. Именно она показалась мне наиболее интересной с точки зрения поведения самих Сервисов и распределения активности между площадками. И сегодня я хочу вам рассказать о ее результатах.
Оговорюсь сразу: это не попытка математически описать реальный рынок один к одному. Цифры внутри симуляции условны. Интересны прежде всего возникающие зависимости.
Как проходил эксперимент
Одновременно на рынке находилось 50 Сервисов.
Каждый представлял собой отдельного агента со своей моделью поведения. Одни сильнее избегали риска, другие стремились быстро увеличивать оборот, третьи предпочитали держать больше свободной ликвидности. Поэтому одинаковая заявка могла быть выгодной для одного Сервиса и неприемлемой для другого.
Экономика учитывала несколько сотен параметров: капитал, репутацию, стоимость и ресурс материала, его риск, операционные расходы, постоянные расходы Сервиса, условия форумов, размеры клиентских заявок, ставки, количество конкурентов, вероятность негативных событий и так далее.
Мы смоделировали 720 дней работы рынка, которые при скорости симуляции 1 день в час соответствуют 30 дням реального сезона
Чтобы случайная удача или неудача отдельных Сервисов не определяла весь результат, мы прогнали 20 независимых сезонов.
Важное правило: если Сервис окончательно банкротился, его место занимал новый участник со стартовым капиталом 500 000 рублей. Поэтому количество активных игроков постоянно оставалось равным пятидесяти.
Пятьдесят Сервисов — это далеко не всегда одни и те же пятьдесят
Внешне рынок всю симуляцию выглядел стабильным. В любой момент времени на нём было 50 Сервисов.
Но за один сезон происходило в среднем 78 дефолтов и замен. Таким образом, через 50 мест за месяц проходило около 128 разных Сервисов.
Из первоначальных пятидесяти до конца сезона доживали в среднем только 9–10.
Это, пожалуй, первый важный результат симуляции.
Само по себе количество участников почти ничего не говорит об устойчивости рынка. Рынок может выглядеть большим и активным, но внутри него постоянно происходит очень высокая ротация.
Новый участник приходит, видит привлекательную ставку и потенциальную прибыль, начинает работать, сталкивается с несколькими неблагоприятными событиями, теряет ликвидность и освобождает место следующему.
При этом средняя продолжительность жизни вновь пришедшего Сервиса составила около 12 реальных дней. То есть вход на рынок оказался лёгким, а закрепление на нём — значительно сложнее.
Прибыльность сама по себе не спасала
К концу сезона средний капитал действующего Сервиса составлял примерно 3,14 млн рублей.
При стартовых 500 тысячах это более чем шестикратный рост — около 628% стартового капитала.
Медианный результат был скромнее — около 2,01 млн, или примерно 402% стартового капитала.
А средний лидер сезона заканчивал уже примерно с 13,35 млн рублей, то есть увеличивал первоначальный капитал примерно в 27 раз.
На первый взгляд рынок выглядит чрезвычайно прибыльным. Но рядом с этими цифрами стоят те самые 78 банкротств.
Это важное противоречие: высокая прибыльность отрасли совершенно не означает высокую вероятность успеха отдельного участника. Наоборот, привлекательная маржа стимулирует приток новых Сервисов, а дальше рынок начинает отбирать тех, кто способен пережить неблагоприятную последовательность событий.
Получается своеобразная "ошибка выжившего": если смотреть только на тех, кто находится на рынке сегодня, отрасль выглядит очень доходной. Но за каждым успешным Сервисом может находиться несколько тех, кто попытался работать по той же модели и не дожил до конца сезона.
Основным врагом оказалась не низкая маржа, а нехватка ликвидности
Сделка в нашей модели могла закончиться негативным событием — например блокировкой материала. При этом потеря денег не освобождала Сервис от обязательства перед клиентом.
Возникает опасная цепочка:
Сервис теряет деньги в конкретной операции, но долг перед клиентом остаётся. Если есть резерв, он рассчитывается и продолжает работать. Если резерва нет — возникает дефолт, падает репутация, ухудшается доступ к следующим клиентам и начинается уже не операционная, а финансовая проблема.
За сезон в среднем около 62 Сервисов хотя бы раз сталкивались с вынужденным дефолтом. Это больше половины всех участников, прошедших через рынок.
Важный, хоть и отчасти очевидный, вывод симуляции всей модели: Сервис погибает не тогда, когда перестаёт быть прибыльным, а тогда, когда больше не способен пережить собственные убытки.
Можно иметь хорошую маржу, большой оборот и интересные заявки, но если весь свободный капитал постоянно находится в работе, одна неудачная последовательность событий способна уничтожить весь бизнес.
А что насчёт сознательного кидка клиента?
Мы специально оставили такую возможность, не принимая во внимание механизм гарантов и депозитов на реальном рынке. Нам интересно было понять поведение сервисов с точки зрения рационального экономического агента.
Сервис может понять, что если сейчас выполнить обязательство, то свободных денег у него практически не останется. И решить сохранить средства, пожертвовав репутацией, чтобы купить новый материал и попробовать продолжить работу.
В этой симуляции подобное решение хотя бы раз принимали в среднем около 29–30 Сервисов за сезон.
То есть примерно каждый четвёртый участник, прошедший через рынок, в какой-то момент приходил к ситуации, когда кидок казался ему рациональным вариантом. Это существенно отличается от вынужденного дефолта.
В первом случае Сервис не может заплатить.
Во втором — может, но считает, что платить сейчас ему невыгодно.
Само наличие такой стратегии оказалось полезным для модели, потому что рынок перестал состоять из одинаково "честных" игроков. Возник выбор между сохранением репутационного капитала и сохранением денежной ликвидности.
При этом кидок не стал универсальной выигрышной стратегией. Он помогал пережить отдельный кризис, но создавал проблемы при дальнейшем привлечении клиентов.
Самая большая площадка не стала главным рынком
Отдельно мы посмотрели на поведение трёх форумов.
Условно:
Alpha — крупнейшая площадка с большой аудиторией, но высоким финансовым порогом входа.
Beta — средний форум с более доступным депозитом.
Gamma — маленькая площадка практически без входного барьера.
Клиентский поток первоначально распределялся примерно так:
Alpha — 50%
Beta — 35%
Gamma — 15%.
Логично было бы ожидать, что примерно так же распределятся и сделки. Но произошло иначе. Из всех реально исполненных операций:
Alpha получил около 43%
Beta — около 40%
Gamma — около 17%.
На первый взгляд отклонение небольшое. Но интереснее посмотреть на долю заявок, которые вообще находили исполнителя.
На Alpha исполнялось в среднем только около 23% заявок.
На Beta — около 31%.
На Gamma — тоже около 30%.
То есть крупнейшая площадка имела максимальный спрос, но хуже остальных конвертировала этот спрос в реальные сделки. Причина довольно простая: доступ к клиенту сам по себе ничего не стоит, если у Сервисов недостаточно капитала для работы с ним. Alpha оказался рынком с большим количеством денег на столе, но сравнительно небольшим числом участников, способных эти деньги забрать.
Beta, наоборот, оказалась наиболее сбалансированной площадкой: клиентов достаточно, а порог входа ещё не отрезает значительную часть исполнителей.
Положение форумов менялось по мере взросления рынка
Особенно хорошо это видно в динамике.В первые три дня исполненные сделки распределялись примерно:
Alpha — 42,5%
Beta — 40,9%
Gamma — 16,6%.
При этом на Beta и Gamma исполнялось около 59% размещённых заявок, а на Alpha — только около 40%.
Для новичка Beta и Gamma были значительно проще.
Но к 4–7 дню часть успешных Сервисов уже успевала накопить капитал, и доля Alpha в сделках поднималась примерно до 46%.
То есть происходила естественная миграция вверх: сначала Сервис зарабатывает на более доступных площадках, затем начинает работать с более капиталоёмким рынком.
Проблема возникала позднее.
На второй половине сезона общий объем заявок начинал резко падать.
К 16–23 дню исполнялось примерно:
12% заявок Alpha и около 16% Beta и Gamma.
Иными словами, клиентов становилось гораздо больше, чем рынок был способен физически обслужить.
Существует ли лучшая стратегия?
По результатам этой симуляции — нет. Но появилась достаточно хорошо выраженная плохая стратегия.
Это максимальное использование капитала без запаса ликвидности.
Самая агрессивная модель выглядела заманчиво:
- купить максимум материала;
- взять максимум заявок;
- держать деньги постоянно в работе;
- быстро увеличивать оборот;
- как можно раньше выйти на Alpha.
С другой стороны, и чрезмерно осторожный Сервис проигрывает. Если держать почти весь капитал без движения, конкуренты быстрее накапливают репутацию, оборот и доступ к более интересным клиентам.
Поэтому наиболее жизнеспособной оказалась не одна конкретная стратегия, а принцип:
максимизировать способность продолжать зарабатывать после убытка, а не пытаться увеличить прибыль любой ценой
Что мне кажется главным результатом эксперимента
Начиная симуляцию, мы получили довольно наглядную модель того, почему внешне очень прибыльный рынок может одновременно иметь огромную текучесть участников. В нашей модели одновременно выполнялись три вещи:
- рынок позволял увеличить стартовый капитал в несколько раз;
- лучшие участники за месяц превращали 500 тысяч в десятки миллионов;
- и при этом большая часть первоначальных Сервисов не переживала сезон.
Противоречия здесь нет. Высокая доходность привлекает участников. Высокий риск уничтожает слабых, а успешные получают освободившийся спрос. И их прибыльность снова привлекает новых.
Не существует Сервиса, который однажды нашёл правильную схему и дальше просто печатает деньги. Положение постоянно меняется. Сегодня преимущество даёт капитал. Завтра — свободная ликвидность. Послезавтра — репутация.
После неблагоприятного события главным активом вообще может оказаться не прибыль и не оборот по счетам, и даже не репутация, а ликвидность сервиса, т.е. та самая финансовая подушка.