Поведение рынка и чистая случайность

Технологии, о которых идет речь, основываются на нелинейных методах анализа экономической и финансовой информации. В условиях возрастающей неуправляемости мировых процессов в финансовой сфере традиционные (читай, линейные) методы все чаще оказываются неспособными распознать ключевые переломы в тенденциях рынка. Так было, например, в случаях с крахом фондового рынка в 1987 году или началом глубокого спада в экономике Великобритании. Разочарование в этих методах заставило вспомнить о некогда казавшейся невероятной идее, согласно которой изменение рыночных показателей во времени не есть чисто случайное блуждание, а размеры ожидаемых доходов и/или характеристики неустойчивости (волатильности) можно пытаться находить при помощи более мощных методов. Общей чертой новых методов является возможность распознавания образов и вывода обобщающих правил. Существенными составными частями нового подхода являются нейронные сети (сети компьютерных процессоров, взаимодействие которых построено по образцу процессов обучения, происходящих в человеческом мозге) и генетические алгоритмы (методы, в которых, исходя из большого набора первоначальных предположений, вырабатывают все более правильные представления о поведении рынка и, в конечном счете, более содержательные рабочие гипотезы). Про методы обоих видов говорят, что они управляются данными, в противоположность подходу, основанному на применении правил, который принят в экспертных системах. Системы, основанные на знаниях, обладают тем недостатком, что построенные на их основе методы торговли оказываются довольно негибкими. Наконец, совершенно новый взгляд на мир предлагает теория динамических систем или теория хаоса. С ее помощью в явлениях, ранее считавшихся случайными, удается обнаружить порядок или некоторую структуру. Основное предположение здесь состоит в том, что поведение системы есть результат множества нелинейных взаимодействий, вследствие чего даже небольшое изменение начальных данных может привести к совершенно другому дальнейшему поведению системы. Благодаря  [c.13]


Поведение рынка и чистая случайность  [c.35]

Напомним, что чисто случайным поведение рынка считается в рамках уже ранее представленной классической теории, которая отрицает существование каких-либо закономерностей в движении цен.  [c.35]

Эта дурная неопределенность характеризуется тем, что поведение рынка не может быть определено ни как чисто случайное по канонам классической теории , ни как достаточно закономерное, согласно, скажем, школам фундаментального или технического анализа.  [c.35]

Поведение рынка — неопределенно. Но оно не является чисто случайным в отдельные периоды времени, когда движение цен может определяться действующими законами экономики, психологии, ожиданиями участников рынка и т.д.  [c.36]

Допущение случайности плавания эффективности не делает нас сторонниками теории случайного поведения рынка . Во-первых, мы не считаем это поведение чисто случайным. И во-вторых, оно нас не интересует как предмет анализа. В этом качестве выступает лишь изменяющаяся эффективность системы принятия решений.  [c.36]


В этой связи уместно было бы вновь обратить внимание на принципиальное отличие дополнительного измерения, где, согласно принятым допущениям, действует чистый случай, от дурной неопределенности традиционных пространств. Так, в поведении рынка нередко можно обнаружить несколько десятков отдельных движений подряд в одну и ту же сторону, что является крайне маловероятным событием. Поэтому и существуют оппоненты теории случайного рынка .  [c.53]

Иначе говоря, предполагается, что получаемый с помощью предлагаемой системы результат не является чисто случайным совпадением, а закономерно отражает заложенные разработчиком в чем-то верные соображения и представления о поведении рынка.  [c.90]

Результаты теории хаоса показывают, что хотя поведение рынка, видимо, является случайным, в основе процесса ценообразования может лежать структура, которая обусловливает рекуррентное (повторяющееся) поведение, что видно на примере "январского" эффекта и других примеров неслучайного поведения, приведенных в предыдущем параграфе. На данной стадии мы не можем в полной мере объяснить динамику движения цен акций, хотя предыдущие допущения о том, что рынки акций совершенно эффективны и отражают чисто случайный процесс при отсутствии новой информации, возможно, являются в лучшем случае только некоторым приближением.  [c.198]

Существует теория эффективного рынка (effi ient market theory), уже упоминавшаяся нами в разделе 5.1, которая утверждает, что это сделать нельзя, так как акции не имеют памяти . Все известные и легко предсказуемые новости уже отражены в их иене, и далее поведение акций чисто случайное (по крайней мере, на коротком отрезке времени),  [c.153]

Теория случайного рынка (random walk theory) отражает именно такое положение вещей. Сторонники этой теории считают невозможным найти какие-либо понятные, убедительные и устойчивые закономерности в поведении рынка. Все, что происходит с движением цен, рассматривается ими как чистая случайность, со всеми вытекающими из этого убеждения последствиями. И, надо сказать, рынок делает все, чтобы число сторонников этой теории не уменьшалось.  [c.19]


Однако это не делает нас сторонниками известной теории случайного поведения рынка . Напротив, мы отрицаем возможность адекватного моделирования поведения рынка с помощью чистой случайности. Причина заключена в невыполнении в традиционных измерениях всех условий пуассо-новского процесса. Вместе с тем, принципиально важно подчеркнуть, что поведение рынка может действительно изменяться чисто случайно. Но лишь иногда. А окажется ли сигнал в данной пространственно-временной точке истинным или ложным — это событие, которое рассматривается нами как сугубо случайное всегда.  [c.41]

У рынка FOREX ситуация для формирования его статистического портрета практически идеальная. Это связано, прежде всего, с тем, что любой исследователь может воспользоваться статистическими данными по торгам более чем за 20-ти летнюю историю рынка. Вместе с тем, надо понимать, что знание исторического прошлого рынка ещё не гарантия того, что поведение обращающихся на нём финансовых инструментов можно прогнозировать. Так, например, ещё А. Эйнштейном исследовалось броуновское движение частиц и установлено, что положение броуновской частицы является чисто случайным. Строгую теорию чисто случайных процессов построил ещё в 1923 г. Н. Винер[4,26]. Он же ввёл описание для чисто случайных процессов через корреляционную функцию, соответствующую дельта-функции П. Дирака. В данной ситуации хорошо известен статистический портрет процесса в виде его корреляционной функции, однако вопрос его статистического прогнозирования решается отрицательно. Сам вид  [c.250]

Конкуренция, типы конкурентного поведения, методы конкуренции, ценовая и неценовая конкуренция, добросовестная и недобросовестная конкуренция, рынок совершенной конкуренции, монополия, мо-нопсония, искусственная, государственная, временная, случайная монополия, естественная монополия, монопольная власть, ценовая дискриминация, рынок несовершенной конкуренции, чистая монополия, олигополия, монополистическая конкуренция.  [c.100]

Смотреть страницы где упоминается термин Поведение рынка и чистая случайность

: [c.285]