А можно ли вообще разработать стратегию успешного трейдинга В предыдущих разделах мы рассказывали о гипотезе случайных блужданий цен акций и показали, что при таком поведении акций средняя прибыль при кратковременном трейдинге будет отрицательна. В то же время мы продемонстрировали, что изменения цен акций могут быть и не случайными, а обусловленными экономическими показателями компаний. Но эти рассуждения относились с выбору стратегий инвестирования, т.е. к покупке акций на многие месяцы и годы. А как обстоят дела с трейдингом Можно ли предсказать поведение акций в ближайшие дни или часы Это ключевой вопрос трейдинга. [c.153]
Когда мы рассматриваем сектор рынка, соответствующий долгосрочным сделкам, вероятно, следует признать, что определяющее влияние на цены оказывают здесь такие экзогенные факторы, как обменные курсы и процентные ставки, показатели экономического роста, тенденции (тренды) цен и показателей прибыли. Поведение рынка здесь удовлетворительно описывается так называемой гипотезой эффективного рынка, согласно которой в каждый момент вся доступная информация о текущих и будущих событиях дисконтируется в текущие цены рынка, так что изменения цен бывают вызваны только поступающей свежей информацией. Напротив, в краткосрочной перспективе появляются новые возможности для прогнозов, связанные с учетом регулирования платежей, обратных связей и многочисленных технических и структурных факторов. Старые парадигмы финансовой науки типа модели случайного блуждания или гипотезы эффективного рынка внушают нам представление о том, что финансовые рынки склонны относительно плавно и разумно приспосабливаться к поступающей информации. В этом круге идей вполне убедительно выглядят описания поведения рынка на основе линейных зависимостей и законов обращения трендов (стационарности). Однако драматические обвалы рынка при отсутствии существенных изменений информации, резкие изменения условий доступа и сроков при пересечении компанией какого-то невидимого порога в кредитной сфере — все это проявления нелинейности. Действительность показывает, что поведение финансовых рынков едва ли может быть описано линейными трендами. [c.15]
В этой главе мы рассмотрим следующий вопрос обладают ли финансовые рынки внутренним механизмом нелинейной обратной связи. Если такой механизм, внешне проявляющийся в якобы случайном, хаотическом поведении цен, действительно, существует, то это бросает серьезный вызов таким известным и широко принятым теориям, как теория случайного блуждания и гипотеза эффективного рынка. Мы возьмем несколько простых и хорошо известных моделей, основанных на предположении о хаотическом поведении, сгенерируем с их помощью временные ряды и внимательно изучим каждый из них. Затем на этих временных рядах мы проведем ряд экспериментов с использованием нейронных сетей. Это позволит нам выяснить, насколько нейронные сети способны обнаруживать (и предсказывать) детерминированные закономерности, на основе которых ряды были получены. Там, где это возможно, мы будем сравнивать качество прогноза, выдаваемого нейронной сетью, с тем, что дает модель линейной регрессии. [c.72]
Устоявшиеся парадигмы финансовой науки, такие, как модель случайного блуждания и гипотеза эффективного рынка, предполагают, что финансовые рынки реагируют на информацию рационально и плавно. В этом случае едва ли можно придумать что-то лучше линейных связей и стационарного (обращающего тренды) поведения. [c.75]
Инвесторы использовали ценовые графики и ценовые модели в качестве инструментов для предсказания будущего движения цен на протяжении всей истории финансовых рынков. Таким образом, неудивительно, что первые исследования рыночной эффективности сосредоточивались на связи между изменениями цен во времени и пытались определить, возможны ли в действительности подобные предсказания. Некоторые из этих проверок были стимулированы применением теории случайных блужданий к теории ценовых изменений. При этом предполагалось, что цены меняются во времени случайным образом. Поскольку уже было проведено множество исследований свойств временных рядов ценовых изменений, результаты можно разбить на две категории исследования, которые сосредоточивались на краткосрочном ценовом поведении (дневные, недельные движения цен, а также движения цен в границах дня) и исследования, посвященные долгосрочным ценовым движениям (годовые и пятилетние периоды). [c.162]
Во-вторых чем больше число испытаний, тем более очевидным будет волновой характер случайного блуждания, при котором все точки будут группироваться примерно по синусоиде (не отсюда ли "правило перемен" Эллиотта ). [c.183]
Иначе говоря, является ли полученный негативный результат показателем общей предрасположенности к неудачам ( принадлежности к отрицательной полуволне случайного блуждания), или все же имело место просто случайное отклонение в неблагоприятную сторону, а позже все образуется, и трейдеру вновь будет сопутствовать присущая ему удача [c.62]
Как мы знаем, абсолютно стопроцентное предсказание динамики цен в течение сколько-нибудь продолжительного периода времени до сих пор является нерешенной задачей. Происходит ли это по причине несовершенства нашего понимания, вследствие недостатка информации или же по причине невозможности такого предсказания, факт остается фактом — поведение рынка остается непредсказуемым. Непредсказуемостью обладают и случайные события. Именно эта схожесть используется теорией случайных блужданий в качестве обоснования своего существования в экономике. [c.102]
Если мы соглашаемся с несомненной тенденцией возрастания совокупного располагаемого дохода с течением времени (по крайней мере, в США), то принятую нами на последнем шаге модель вряд ли можно считать удовлетворительной случайное блуждание без сноса должно со временем обнаружить убывание значений ряда. [c.145]
Практика показывает, что чаще всего в эконометрических исследованиях нестационарность рассматриваемого временного ряда носит именно характер случайного блуждания. Таким образом, вопрос о нестационарности ряда yt, как правило, сводится к следующему верно ли> что в регрессии у, = py, i + Е,, истинное [c.219]
Вместо того, чтобы слушать теоретиков, я пошел на рынок, чтобы увидеть, что он может мне показать. Я задал вышеупомянутые вопросы и многие другие, чтобы понять, существует ли зависимость одного дня от другого или от какой-то ценовой фигуры или прошлого ценового поведения, которое последовательно влияет на завтрашнюю цену, заставляя ее двигаться за пределы критической точки случайного блуждания. Ответ был ясен рынок не соответствует модели Кутнера. Таблицы 6.1 и 6.2 доказывают мою точку зрения. [c.100]
Посмотрим, следует ли такой прогноз из анализа данных. Основополагающая идея состоит в том, что приращения на дневном масштабе есть сумма приращений в каждую минуту этого дня. Соответственно, месячные приращения представляют собой сумму дневных приращений этого месяца. Так как динамика приращении основана на модели случайных блужданий, то ранее рассмотренный закон "квадратного корня" должен выполняться. Дня подтверждения, рассмотрим Рис. 13, где типичная амплитуда изменении на 1-мнутном временном масштабе составляет около 0.04% (причем, это справедливо для большинства значений). На Рис. 14, такие же визуальные оценки могут привести к типичной амплитуде флуктуации, равной около 1%. Теперь 1% разделим на 0.04% и получим значение 25, которое достаточно близко к корню квадратному равному 20.25 из числа минут торгового дня (обычно 410). Подобным образом, оценим из Рис. 15 типичную амплитуду изменений на месячном интервале равную около 5%. Отношение месячного значения равного 5% к дневному значению равному 1% эквивалентно 5, что совсем близко к корню квадратному из числа торговых дней в месяце, обычно это 20-24 дня. Теория случайных блужданий, таким образом, достаточно адекватно описывает типичные изменения на рынке акций во времени и на разных временных масштабах. Однако, она не дает объяснения большим приращениям, не являющимися типичными, как это можно увидеть на Рис. 14 и Рис. 15. [c.53]
В последних экономических и финансовых исследованиях проявляется растущий интерес к созданию из этих двух подходов единой концепции, вобравшей в себя концепции общественных наук, основанные на представлении, что рынки являются отражением мыслей, эмоций и действий конкретных людей, а не идеализированного экономического инвестора, опирающегося на теории эффективного рынка и случайных блужданий. Эта идея была схвачена в ставшем в наше время знаменитым утверждении Кейнса (Keynes) [235], что большую часть инвестиционных решений "можно считать ни чем иным, как проявлением животных инстинктов - спонтанного желания действовать, чтобы не оставаться пассивным, а не результатом взвешенного среднего из возможных преимуществ, умноженного на число потенциальных вариантов" (см. раздел под заголовком "Возможно ли предсказание " в Главе 1 и раздел "Цены непредсказуемы или нет" в Главе 2). Реальный инвестор может иметь намерения быть рациональным и может пытаться оптимизировать свои действия, но этому стремлению к рациональности будут мешать когнитивные пристрастия, эмоциональные выверты и социальные воздействия. "Бихевиористическое финансирование" [424,372,376,163,104] становится расширяющимся полем исследований с использованием психологических, социологических и других бихевиористических теорий, имеющих целью объяснить поведение инвесторов и финансовых менеджеров. Считается, что поведение финансовых рынков является результатом варьирующихся отношений к риску, неоднородности информационного обеспечения, когнитивных ошибок, самоконтроля или отсутствия такового, сожалений при принятии финансовых решений и влияния массовой психологии. В основе рецептов, разработанных за десятилетия, так называемыми, техническими [c.101]
После того, как концепция рефлексивности определена, представляется, что спектр ее приложений расширяется. Можно рассматривать эволюцию цен на всех финансовых рынках в совокупности как рефлексивный исторический процесс. Я сделал это в Алхимии финансов, когда анализировал Рейгановский Имперский Круг, а после публикации этой книги я нашел другие примеры, такие, как Германский Имперский Круг, возникший после падения Берлинской стены (лекция, прочитанная 29 сентября 1993 г. и озаглавленная "Перспективы европейской дезинтеграции"). Но есть и опасность зайти слишком далеко в использовании концепции рефлексивности, в чем я убедился за свой собственный счет. Существуют продолжительные непродуктивные в этом плане периоды, когда события на финансовых рынках следуют не рефлексивной модели, а скорее напоминают "случайные блуждания", предписываемые теорией эффективного рынка. В таких случаях лучше ничего не предпринимать, чем следовать гипотезе рефлексивности. Рассмотрение рефлексивности как периодически возникающего явления, а не универсального условия, создает плодотворную почву для исследований. Например, возникает следующий вопрос как разграничить условия, близкие к равновесным, и условия, далекие от равновесного состояния Каков критерий разграничения Я долго думал над этим вопросом и, кажется, я начинаю находить ответ на него. Смогу ли я ответить на этот вопрос должным образом — будет видно из моей следующей книги. Она касается вопроса о ценностях и имеет отношение к обществу в целом, а не только лишь к финансовым рынкам. Моя следующая книга, если она когда-нибудь будет написана, будет посвящена теории истории, а не теории финансов. Я даю пример того, как модель подъем-спад, свойственная поведению финансовых рынков, может быть применена по отношению к более крупным историческим процессам (лекция "Перспективы европейской дезинтеграции"). [c.11]
Поп пер атаковал марксизм и фрейдистский психоанализ на том основании, что эти теории, как и многие другие, провозглашали себя научными, но их ложность не могла быть доказана путем испытаний следовательно, их претензии были необоснованными. Я соглашаюсь с этим, но я пойду еще дальше. Я думаю, что аргумент, который он использовал против марксизма, также относится к таким многоуважаемым теориям, как теория совершенной конкуренции, которая провозглашает, что при определенных условиях неограниченное следование личным интересам ведет к наиболее эффективному распределению ресурсов. Я не хочу разрушать экономику я думаю, что это очень элегантная теоретическая конструкция. Я ставлю под вопрос ее применимость к реальной жизни и я не уверен, выдержит ли она испытание на финансовых рынках. Я полагаю, что деятельность Quantum Fund сама по себе доказывает ложность теории случайных блужданий. [c.238]
В гл. 3 мы переходим к финансовым приложениям. Исследуется такой вопрос обладают ли финансовые рынки внутренним механизмом нелинейной обратной связи Если такой механизм, проявляющийся во внешне случайном, хаотическом поведении цен, действительно, существует, то это было бы серьезным ударом по таким известным теориям, как теория случайного. блуждания или гипотеза эффективного рынка. При помощи ряда простых и хорошо известных статистических моделей мы исследуем некоторые временные ряды, а затем они же используются для определения возможностей нейронно-сетевого подхода в обнаружении (и предсказании) детерминированных связей в исследуемом ряде. В гл. 4 рассматриваются результаты управления активами и пассивами министерства финансов Голландии и, особенно подробно, ежемесячная оценка валовых поступлений от налогов. Оценивается эффективность различных методов, в том числе — модели ARIMA (собственной разработки министерства). Новые методы, такие, как1 нейронные сети, позволяют исследовать процесс без предварительной спецификации нелинейной модели, и, по-видимому, традиционные модели образования цен уступают им именно из-за отсутствия спецификации, а не из-за неучета свойств эффективности рынка. [c.17]
ЕМН пытается объяснять статистическую структуру рынков. В случае ЕМН, однако, теория появилась после наложения статистических структур. Башелье (Ba helier, 1900) первым предположил, что рынки следуют случайным блужданиям и могут быть смоделированы стандартным исчислением вероятности. Однако он предложил мало эмпирических доказательств. Позже несколько математиков осознало, что курсы ценных бумаг на фондовом рынке были временным рядом, и до тех пор, пока рынки выполняли некоторые ограничительные требования, они могли быть смоделированы исчислением вероятности. Этот подход имел то преимущество, что он предлагал большой набор инструментов для исследования. Тем не менее, мнения математического сообщества разделились в отношении того, могла ли статистика (которая имела дело прежде всего с осуществлением выборки и проверкой качества) быть применена к временному ряду. [c.48]
Мы намерены распространить метод Херста изучения временных рядов природных явлений на временные ряды в экономике и на рынках капитала, чтобы выяснить, являются ли эти ряды также смещенными случайными блужданиями. Для переформулирования работы Херста применительно к обобщенным временным рядам мы должны прежде всего определить размах, который был бы сравним с колебаниями уровня в резервуаре [c.87]
На рис- 7.4 показана аналогичная кривая для Н = 0.72 — значения, часто наблюдаемого в природных процессах. Эти данныр (пни также представлены па риг. 7.1) были получены аппроксимацией обобщенного броуновского движения, более Детально описанной в Приложении 3. Такой ряд получен, как было сказано, с учетом памяти о 200 наблюдениях. В имитато-Ре Херста, использующем смещенную колоду из 27 карт, эффект памяти моделировался джокером. Он мог появляться, 8 среднем, после 27 снятий колоды, в продолжение большого количества имитаций. Имитатор Херста располагал памятью 0 27 наблюдениях. Долгосрочные корреляции после 27- наблюдений падают до нуля, и при шаге по времени 27 наблюдений ли более система начинает следовать случайным блуждани-Чм Таким образом, мы могли бы принять эти 27 наблюде-Ии как цикл, или период, системы. Данные, которые были Яты для построения кривых на рис. 7.1 и 7.2, имитируют [c.97]
Впервые понятие случайного блуждания было введено для описания движения цен активов на рынке в работе (Ba helier2,1900), на 5 лет раньше, чем оно появилось в знаменитой работе Эйнштейна. Позднее множество работ было посвящено моделям движения цен и исследованию, является ли наблюдаемое движение цен финансовых активов случайным блужданием. [c.438]
Вместо того, чтобы слушать теоретиков, я пошел на рынок, чтобы увидеть, что он может мне показать. Я задал вышеупомянутые вопросы и многие другие, чтобы понять, существует ли зависимость одного дня от другого или от какой-то ценовой фигуры или прошлого ценового поведения, которое последовательно влияет на завтрашнюю цену, заставляя ее двигаться за пределы критической точки случайного блуждания. Ответ был ясен рынок не соответствует модели Кутнера. Таблицы 6.1 и 6.2 доказывают мою точку зрения. Я исследовал два самых больших, следовательно, как вы могли уже сами сообразить, наиболее эффективных рынка S P 500 — индекс акций 500 компаний и казначейские бонды Соединенных Штатов. [c.96]