Средние

из "Трейдер-инвестор "

По причине постоянного недостатка информации нам только и остается говорить о вероятности наступления того или иного события. Я не утверждаю, что движение цен на рынке - это абсолютно случайное явление, хотя именно случайные события являются объектом изучения теории вероятностей. [c.158]
Теория рыночного равновесия исходит из постулата о том, что рынок стремится к равновесному состоянию между спросом и предложением. Данная теория не исключает отклонений от равновесного состояния. [c.158]
Против теории эффективного рынка говорит практика финансовых рынков. Во-первых, информация разными людьми воспринимается по-разному, о чем мы уже говорили в главе, посвященной психологии. Во-вторых, где гарантия того, что полученная рынком информация является истинной, а не ложной. В-третьих, в разные моменты времени одна и та же информация может трактоваться по-разному. В-четвертых, очень маловероятно чтобы рыночная цена в каждый момент времени являлась справедливой или истинной. Здесь скорее можно поверить в то, что рыночная цена периодически пересекает справедливую цену, переходя из состояния завышенной в состояние заниженной по отношению к ней цены, и наоборот. [c.158]
Теория случайных блужданий продолжает теоретические измышления апологетов теории эффективного рынка. В теории случайных блужданий информация подразделяется на две категории - предсказуемую, известную и новую, неожиданную. Если предсказуемая, а тем более уже известная информация уже заложена в рыночные цены, то новая неожиданная информация в цене пока еще не присутствует. Одним из свойств непредсказуемой информации является ее случайность и, соответственно, случайность последующего изменения цены. Теория эффективного рынка объясняет изменение цен поступлениями новой неожиданной информации, а теория случайных блужданий дополняет это мнением о случайности изменения цен. [c.159]
Краткий практический вывод теории случайных блужданий - игрокам рекомендуется использовать в своей работе стратегию покупай и держи . Следует заметить, что расцвет теории случайных блужданий пришелся на 70-е годы, когда на фондовом рынке США, традиционно являющемся главным полигоном проверки и использования всех новых теорий, не было явных тенденций, а сам рынок находился в достаточно узком коридоре. [c.159]
Против теории случайных блужданий можно привести следующие доводы. Во-первых, если в какой-либо момент времени можно быть готовым к появлению неожиданной информации и иметь готовые сценарии реагирования на нее, то она становится не такой уж неожиданной. Во-вторых, несмотря на внешнюю схожесть кривой случайных блужданий и графиков рыночных цен никто еще не доказал, что рынок есть событие абсолютно непредсказуемое (впрочем как не доказано и обратное). По крайней мере, среди математиков есть мнение, что рынок - это не абсолютно случайное явление, так как на нем появляются законы психологии. В третьих, никто еще не отменял экономических законов и устоявшихся экономических закономерностей. [c.159]
В результате этого отрицания данная теория не рекомендует заниматься поисками тенденций. Технический анализ, речь о котором пойдет позже в одной из глав, использует в своей базе именно знание тенденций. Поэтому его смело можно отнести к прямой противоположности теории случайных блужданий. Здесь, однако, следует отметить, что осцилляторная часть технического анализа в своей основе также использует подходы теории случайных блужданий, хотя классический технических анализ и приспособил осцилляторы для анализа трендов. [c.160]
Теория игр наиболее близка к вероятностным процессам. По этой причине мы уделим ей повышенное внимание. [c.160]
В теории игр исследуются ситуации с двумя или более участниками, интересы которых полностью или частично противоречат друг другу. Предметом изучения этой теория является анализ и прогноз действий разных игроков, направленных на достижение одной цели (захват рынка, максимизация прибыли и т.п.). [c.160]
Применительно к динамике цен действия одного игрока по изменению цены могут привести к действиям по изменению цены другим игроком. Тем самым само изменение цены является информацией для рынка, причем иногда гораздо более важной, нежели какие-либо фундаментальные новости. Об этом красноречиво свидетельствуют резкие всплески цен при проходе ключевых уровней сопротивления и поддержки, когда, кроме самого факта изменения цены на рынке ничего не происходит. [c.160]
Теория игр помогает игрокам правильно построить собственную стратегию, реализуя которую можно не только приспособиться к действиям других рыночных участников, но и максимизировать искомый результат. Выбирая стратегию, игрок должен учитывать возможные ответные шаги других игроков. При этом предполагается, что все игроки выбирают наилучшие стратегии и тактические шаги, хотя, по-моему, это далеко от истины. [c.160]
Наиболее простым и распространенным отражением игры является построение матрицы результатов. Каждый элемент этой матрицы показывает результат, ожидаемый конкретным игроком для любой возможной стратегии. Здесь стоит отметить, что игроком в целях теории игр признается только активный участник, который может влиять на ситуацию и действия других игроков. Пассивные участники, которые только следуют за рынком, игроками, при всем их желании, называться не могут. [c.160]
если игрок А выбирает стратегию а3, а игрок В стратегию Ьи. то результат для игрока А составит -10, а для игрока В +10. Задача каждого игрока состоит в том, чтобы выбрать стратегию, максимизирующую искомый результат, учитывая стратегию другого игрока. Так, с точки зрения игрока А наилучшие реакции на три возможных стратегии игрока В составляет следующие пары (Ь , а3), (Ь2, аО, (Ьз, аз). Для игрока В наилучшие реакции на три возможных стратегии игрока А составляют следующие пары (aj, Ь3), (а , Ь5)7 (а , Ь ). Единственной пересекающейся стратегией здесь является пара (а , Ь ). которая присутствует в наилучших реакциях обоих игроков. Таким образом, одновременный выбор 2-й и 3-й стратегий игроков А и В соответственно и будут являться решением настоящей матрицы результатов. Однако жизненная практика показывает, что не все так просто. Во-первых, игроки могут и не догадываться о наилучшем выборе, принимая решения на основании других решающих правил. Во-вторых, действия игроков очень редко бывают одновременными, что даст одному из игроков преимущество. В-третьих, стратегий может быть неисчислимое множество. B-четвертых, в жизни матрицы результатов являются динамическими системами, в отличие от представленного выше статического примера. [c.161]
Тем не менее, маркетмейкеры (в широком понимании этого слова) практически постоянно вынуждены соизмерять свои действия с поведением, как действительным, так и возможным, других участников, в том числе рыночной массой в целом. [c.161]
Главной проблемой выбора наилучшей стратегии игры является недостаток и неопределенность информации Это предопределяет необходимость использования вероятностных методов в ходе решения матрицы. [c.161]
К теории игр можно подойти также с той точки зрения, что рынок представляет собой сообщество игроков, в котором могут договориться только крупные игроки. Соответственно, только они могут получить выгоду от сотрудничества и максимизировать свои доходы. Все остальные вынуждены действовать строго в одиночку и соперничать друг с другом и с крупными игроками. Согласно теории игроки, не сотрудничающие. между собой, неизбежно будут от соперничества терять. Это означает, что мелкие игроки получают выигрыш, только когда крупные игроки с ними делятся. [c.161]
Все сказанное в предыдущем пункте дает нам основание относиться к рыночным явлениям как к случайным и, соответственно, применять теорию вероятностей Таким образом, без понимания теории вероятностей предпринимать последующие шаги вряд ли имеет смысл. [c.162]
Вероятность представляет собой количественную меру того, что какое-либо случайное событие произойдет. Вероятность может принимать значение в промежутке от 0 (невозможное событие) до 1 (событие, которое обязательно наступит). Иногда вероятность описывают в процентах. В этом случае границы значения вероятностей будут составлять 0% и 100% соответственно. [c.162]
Таким образом, вероятность выпадения одной из граней игральной кости (в нашем примере 3) составляет 16.67%. [c.162]

Вернуться к основной статье