Тесты на эффективность рынка часто называются совместными тестами с двумя гипотезами — гипотезой об эффективности рынка и моделью ожидаемого дохода. Объясните данное утверждение. Можно ли протестировать рыночную эффективность саму по себе (т. е. не тестируя одновременно модель оценки финансовых активов) [c.197]
Для этого необходим тест на эффективность на одном рынке и на одном куске данных. Выборка данных должна быть достаточно большой, чтобы каждая формула и правило торговой модели были задействованы для генерации как минимум одного сигнала на покупку и продажу. Необходимо использовать значения модели, которые представляются разумными с точки зрения теории и опыта. Проверка конструкции должна давать на выходе результаты в двух формах (1) количественные выражения всех значений, используемых при вычислении индикаторов, правил и сделок, и (2) перечень всех сделок. [c.105]
Хотя рыночную эффективность можно протестировать многими способами, два самых популярных теста на эффективность — это событийный анализ, когда изучается реакция рынка на информационные события, и портфельный анализ, когда исследуется доходность портфелей, созданных на основе наблюдаемых характеристик. Здесь необходимо проявлять бдительность, поскольку тем или иным способом в исследования — преднамеренно или нет — может вкрасться предвзятость и привести к необоснованным выводам или, что еще хуже, к бесполезным инвестиционным стратегиям. [c.195]
Такие тесты проводились на различных финансовых рынках. Конкретный пример — форвардные рынки. В этом случае тест на эффективность состоит в том, чтобы проверить, дают ли форвардные цены несмещенную оценку будущих реальных цен. Если мы обозначим через FT форвардные цены (фиксированные в момент т на срок т + 1) и через ST+1 — реальные будущие цепы, то гипотеза несмещенности утверждает [c.121]
Во-первых, нововведения обычно имеют ограниченный первоначальный масштаб. Деньги вкладываются в небольшие проекты, сконцентрированные на конкретной рыночной потребности. Нововведение поначалу требует незначительных средств, небольшого количества людей и нацелено на небольшой, ограниченный рынок. В противном случае может не хватить времени не необходимые коррективы и изменения, которые почти всегда необходимы для того, чтобы нововведение стало реальностью. Залог эффективности инноваций — в проведении постоянных экспериментов, многочисленных и быстрых тестов на небольших рынках во время пробных продаж. [c.274]
Особая цель этого теста — получить общее представление о прибыли и риске. Нельзя сразу ожидать от торговой модели, разрабатываемой для оптимизации, получения пиковой эффективности на многих рынках и временных периодах с помощью всего лишь одного набора разумных параметров модели. Тем не менее, можно ожидать, что устойчивая и работоспособная модель будет показывать на таком тесте, охватывающем диапазон рынков и исторических периодов, умеренно-хорошую эффективность. От модели, в целом демонстрирующей низкую эффективность, в этот момент следует отказаться. [c.117]
В предыдущем параграфе мы привели результаты эмпирических тестов на связь между структурой и эффективностью, в частности на связь между концентрацией рынка и рыночной властью. Как мы увидели, существует ряд теоретических и концептуальных проблем проверки гипотезы о соотношении структуры и эффективности (т.е. гипотезы о прямой связи между концентрацией рынка и рыночной властью). В частности, если ограничиваться измерением только структуры и эффективности, то мы смешаем несколько разнородных эффектов прямое воздействие концентрации на эффективность, эффект поведения предприятия, эффект обратной связи, оказываемый поведением и эффективностью рынка на рыночную структуру. Ограниченность традиционного подхода связана также с использованием нормы прибыли в качестве показателя разницы между ценой и издержками. [c.163]
Другими словами, PJ есть несмещенная оценка будущей цепы акций. Это также означает, что если мы наблюдаем временной ряд цен на акции j, скажем / J в период т, и xJ — реальная реализация Xj в период г, то в среднем разность pTj — XTJ (средняя ошибка прогноза) должна быть равна пулю. Типичные способы проверки эффективности рынка основаны на этом факте. Обычно тест строится в терминах доходности. Если мы обозначим через rj = zj/pj — 1 доходность акции j в период г, то нуль-гипотеза состоит в том, что, используя любую информацию в момент времени т, нельзя предсказать доходность. Другими словами, изменения в ценах акций чисто случайны. [c.120]
Однако если следовать классическому научному правилу, эффективность рынка может быть заменена только на лучшую модель ценообразования, которая, в свою очередь, также будет потенциально уязвима для статистических тестов. [c.255]
Тест 2. Система на основе пробоя канала. Используются только цены закрытия вход по рыночной цене при открытии биржи на следующий день, комиссия и проскальзывание учитываются. Этот тест проведен точно так же, как и предыдущий, за исключением учета проскальзывания (3 тика) и комиссионных ( 15 за цикл сделки). Хотя эта модель работала успешно без учета расходов на сделки, на практике она с треском провалилась. Даже лучшее в выборке решение принесло только убытки, и, как и следовало ожидать, вне пределов выборки система также работала с убытком. Почему же относительно небольшие комиссионные и проскальзывание приводят к разрушению производительности системы, которая без них зарабатывает тысячи долларов на средней прибыльной сделке Потому что на многих рынках сделки включают множественные контракты, а комиссионные и проскальзывания влияют на каждый контракт по отдельности. В данном случае опять именно длинные сделки приносили наибольшую прибыль. Модель была умеренно доходной в 1980-х годах, но потом стала убыточной. Учитывая прибыльные результаты прошлого теста, можно предположить, что модель постепенно перестала окупать расходы на совершение сделок. Когда простые компьютеризованные системы пробоев вошли в моду в конце 1980-х годов, возможно, именно они с течением времени изменили природу рынков, что привело к падению эффективности данных систем. [c.110]
| Таблица 8—1. Эффективность в пределах выборки на различных рынках и в различных тестах |  |
| Таблица 10—2. Эффективность системы на различных рынках по тестам |  |
Если считать, что история повторяется, то хорошее понимание прошлого должно помочь аналитику при построении прогнозов на будущее. Хороший отчет об эффективности дает широкий обзор исторического поведения торговой стратегии. Показатели прибыли и риска показывают, насколько хорошо система работала на данных рассматриваемого исторического периода. Отношение Шарпа, или годовое соотношение прибыли/риска, измеряет прибыль с учетом риска. Т-тесты и подобные статистические методы могут отличить реально эффективную на рынке стратегию от случайности или неправильной оптимизации. Результаты, достигнутые за счет действительно эффективных правил, будут повторяться снова и снова случайные результаты вряд ли повторятся в будущем. В общем, хороший отчет помогает обнаружить явления, которые могут повторяться. Поиск устойчивых явлений, приносящих прибыль, — основа любого длительного успеха в трейдинге. [c.38]
Т-критерий для наилучшего решения составил 2,1118 при статистической значимости 0,0184. Это весьма впечатляющий результат. Если бы тест проводился только один раз (без оптимизации), то вероятность случайно достичь такого значения была бы около 2%, что позволяет заключить, что система с большой вероятностью находит скрытую неэффективность рынка и имеет шанс на успех в реальной торговле. Впрочем, не забывайте исследовались лучшие 20 наборов параметров. Если скорректировать статистическую значимость, то значение составит около 0,31, что вовсе не так хорошо — эффективность вполне может оказаться случайной. Следовательно, система имеет некоторые шансы на выживание в реальной торговле, однако в ее провале не будет ничего удивительного. [c.83]
Капитал портфеля при использовании оптимального для выборки параметра п стабильно рос как в пределах выборки данных, так и вне его избыточная оптимизация здесь не представляла проблемы. График изменения капитала показывает некоторое снижение эффективности системы со временем. Впрочем, система, основанная на простом пробое канала, все еще может извлекать из рынка неплохую прибыль. Или нет Учтите, что тест 1 проводился без учета расходов на сделки. В следующем тесте учтены комиссионные и проскальзывание. [c.109]
При оптимальном п = 80 (как и тесте 1) эта модель давала около 33% прибыли в год в пределах выборки. Вероятность случайности этих показателей была 5% без коррекции и 61% после коррекции на 21 тесте оптимизации. Хотя в пределах выборки система была выгодной, статистические данные показывают, что в будущем возможен провал в самом деле, на данных вне пределов выборки система была убыточной. Как и в тестах 1 и 2, сделки длившиеся 7 и более баров, были прибыльнее, чем короткие. Процент прибыльных сделок составил 42%. Хотя вход с использованием лимитного приказа не снял отрицательного влияния комиссии и проскальзывания, тем не менее эффективность улучшилась. Лимитный приказ не особенно уменьшил количество сделок и не привел к пропуску выгодных трендов обычно после пробоев рынок возвращался обратно, позволяя входить по более выгодной цене. То, что такая произвольная и, почти наверняка, неоптимальная методика смогла улучшить эффективность системы, весьма обнадеживает. График изменения капитала также показывает, что подобная система когда-то работала хорошо, но теперь бесполезна. [c.112]
Тесты на эффективность рынка позволяют цыявить возможность получения избыточных доходов за счет применения определенной инвестиционной стратегии. Некоторые тесты также позволяют учитывать трансакционные издержки и возможность исполнения торговых сделок. Поскольку избыточный доход на инвестицию есть разница между фактическим и ожидаемым доходом на эту инвестицию, то в каждом тесте на эффективность рынка неявно присутствует модель для определения ожидаемых доходов. В некоторых случаях этот ожидаемый доход соотносится с риском с помощью модели оценки финансовых активов или модели арбитражной оценки, а в других — ожидаемый доход выводится на основании доходов, создаваемых аналогичными или тождественными инвестициями. Во всех случаях тест на эффективность рынка является совместным тестом на эффективность и рынка, и модели, используемой для определения ожидаемых доходов. Когда тест на рыночную эффективность свидетельствует о наличии избыточных доходов, это может говорить о неэффективности рынков или об ошибочности модели, используемой для вычисления ожидаемых доходов, либо об одновременном наличии обоих явлений. Хотя это может показаться неразрешимой дилеммой, если выводы из исследования нечувствительны к различным спецификациям модели, то гораздо более вероятно, что результаты вызваны рыночной неэффективностью, а не ошибочными спецификациями модели. [c.153]
Аналогичным тестам на эффективность было подвергнуто огромное множество юридических норм и доктрин. Результат в большинстве случаев был положительным. По мысли теоретиков экономики права, объясняется это тем, что при установлении прецедентов суды подражают (simulate) рынку они принимают такие решения, к которым приходили бы сами стороны, имей они возможность заранее вступать в переговоры по предмету спора. Другими словами, правовая система обеспечивает такое распределение прав, к которому при отсутствии трансакционных издержек подводил бы рынок. [c.678]
Мы надеемся, что теперь все согласны с тем, что рынки капитала функционируют разумно14. В наши дни, даже сталкиваясь с примерами, когда данное утверждение явно ошибочно, экономисты не выбрасывают гипотезу эффективных рынков на свалку экономического мусора. Вместо этого они задаются вопросом, нет ли некоторого недостающего элемента, не учтенного данной теорией. Таким образом, несмотря на более высокую эффективность акций небольших компаний, ни одного экономиста, по нашим сведениям, не соблазнит возможность инвестировать крупную сумму в такие акции. Экономисты основываются на допущении, что инвесторы не глупы и смотрят, имеют ли акции небольших фирм какие-либо другие дефекты, такие, как недостаточная ликвидность, которые не учтены в наших теориях или тестах. [c.320]
Вставьте пропущенные слова "Есть три формы гипотезы эффективных рынков. Тесты на случайность цен акций дают доказательства для формы гипотезы. Тесты на реакцию цен акций на опубликованную информацию дают доказательства для формы, и [c.334]
Рассмотрим результаты исследований, полученные этой группой, и их практическое применение в анализе рынка с помощью средних скользящих. Хокхаймер опубликовал некоторые первоначальные результаты исследований в статье под названием "Компьютеры помогут вам в игре на фьючерсных рынках". Эта статья была опубликована в 1978 году в ежегоднике "Коммоди-тиз". С 1970 по 1976 год были протестированы средние скользящие по каждому месяцу исполнения по тринадцати наименованиям товарных активов. Временной промежуток, покрываемый средними скользящими, которые были использованы в исследовании, составлял от трех до семидесяти дней. Данные тестов по простым, линейно-взвешенным и экспоненциально-сглаженным средним скользящим были сведены в таблицы по отдельности с целью определения оптимального значения для каждого рынка (см. табл. 9.1-9.3). Полученные результаты были, в свою очередь, сведены в сравнительную таблицу (см. табл. 9.4) с целью определения наиболее эффективного из трех типов средних скользящих. [c.224]
Мультипериодный мультирыночный тест использует одни и те же значения параметров торговой модели для каждого рынка и каждого временного периода. Данный тест несложен. Торговая модель тестируется на каждом из пяти временных периодов и на каждом из 10 рынков, входящих в корзину. Эффективность модели на каждом рынке и на каждом периоде вносится в таблицу и оценивается. [c.117]
Пробный маркетинг (test marketing) связан с поставкой нового товара в один или несколько географических регионов, являющихся репрезентативными с точки зрения рынка, на который в дальнейшем собирается ориентироваться производитель этого товара. Выбираются такие города или зоны телевизионного вещания, в которых новый товар продается в определенных торговых точках, что дает возможность непосредственно сравнить эффективность его розничной продажи с эффективностью продажи конкурирующих товаров. Пробный маркетинг является чрезвычайно серьезным испытанием уровня разработки нового товара, поскольку продвижение товара на рынок осуществляется точно так же, как и при его выведении на общенациональный рынок, а перед потребителями постоянно стоит проблема выбора между новым товаром и товарами конкурентов, как и при распространении товара в общенациональных масштабах. Этот тест дает более реалистические результаты, чем тест моделируемого рынка, и, следовательно, позволяет получить более точные оценки проникновения товара и повторяемости покупок. Проецируя результаты пробного маркетинга на весь рынок, можно оценить вероятность успеха нового товара. [c.269]
SWOT-аиализ является одним из простейших и наиболее распространенных видов маркетингового анализа. Эффективный SWOT дает краткое, содержательное и достоверное описание состояния компании и влияющих на нее внешних факторов и тенденций. У пользователя анализа не должно оставаться никаких сомнений относительно ориентации компании и положения дел на рынке. Для этого информация, содержащаяся в М/ОГ-анализе, должна быть всесторонней, значимой и конкретной. Полезный тест на качество SWOT-анализа на его основе можно сделать выводы о будущем направлении деятельности компании. [c.62]
Эта версия ЕМН, основанная на случайном блуждании, во многих отношениях ограничена. Рыночная эффективность не подразумевает с необходимостью случайное блуждание, но случайное блуждание подразумевает рыночную эффективность. Следовательно, предположение о том, что прибыли нормально распределены, непременно подразумевается эффективными рынками. Однако существует глубоко укоренившееся предположение о независимости прибылей. Большинство тестов ЕМН проверяют также версию о случайном блуждании. Кроме того, в любом варианте ЕМН утверждает, что прошлая информация не влияет на рыночную активность, так как эта информация общеизвестна. Это предположение об относительной независимости изменений рыночных цен, во-первых, дает возможность использовать теорию случайного блуждания и далее более общие мартингальные и субмар-тингальные модели. И хотя не все версии ЕМН предполагают независимость, техника, используемая для статистических испытаний, несет в себе предположение о независимости, а такжо п гущсгтвовапии конечных дисперсий. Вследствие лих особенностей версия ЕМН, основанная на случайном блуждании, считается единственной гипотезой эффективного рынка, ее неотъемлемым признаком, хотя технически это неверно. [c.29]
Эмпирическая проверка гипотезы об эффективности рынка может проводиться различными способами. Первый связан с так называемой гипотезой "несмещенности" (imbias dn ss hypothesis) второй — с использованием механических торговых стратегий. Тест несмещенности для проверки гипотезы об эффективности основан на том соображении, что наличная в данный момент информация не должна способствовать предсказанию изменений в ценах. В терминах сформулированной выше формальной модели это записывается так. [c.120]
В течение уже достаточно продолжительного времени исследователи используют термины слабая, полусильная и сильная формы эффективности рынка не только для классификации эмпирических тестов воздействия информации на цены фондовых активов, но и для классификации воздействия, оказываемого на процесс ценообразования различными информационными структурами1. [c.199]
Относительное отражение рынком той или иной информационной структуры зависит прежде всего от того, как задана классификация информационных структур. Деление эмпирических тестов эффективности рынка на слабые, полусильные и сильные (каждый тип теста проверяет воздействие на процесс ценообразования определенной информационной структуры, [c.201]
Энциклопедия торговых стратегий ориентирована на трейдеров и финансовых аналитиков, которые стремятся повысить эффективность и надежность работы на финансовых и товарных рынках. Авторы книги Джеффри Кац и Донна МакКормик, имея немалый опыт торговли на фьючерсных рынках, тщательно исследуют методы и стратегии, которые, по мнению широкой публики, должны показывать выдающиеся результаты. Их строгий анализ, основанный на тестах с использованием исторических данных по большому спектру рынков, развенчивает многие мифы и является основой научного подхода к построению разнообразных торговых систем. [c.4]
Все модели в этой книге исходят из того, что в торговле всегда задействована одинаковая волатильность. Реинвестиции прибыли не происходит размер сделок не растет с размером торгового счета. Следовательно, графики изменения капитала отражают прибыль от практически неизменных с точки зрения риска вложений. Эта модель постоянных вложений позволяет обойти серьезные проблемы, возникающие при моделировании систем с реинвестицией прибыли на фьючерсном рынке, где используется маржинальное кредитование. Моделируя рынки, основанные на маржинальном кредитовании, довольно сложно определить доходность, разве что в абсолютных долларовых значениях или по отношению к марже либо к риску простые соотношения использовать не удается. Кроме того, капитал такой системы может порой становиться отрицательным, что не позволяет вычислять логарифмы и еще более запутывает смысл соотношений. Если же используются постоянные вложения (по отношению к долларовой волатильности), месячная прибыль в долларах будет одинаково значима для различных рынков в течение всего периода t-критерии, выраженные в стандартизованной прибыли, будут достоверны (достоверное соотношение риска/прибыли, используемое для оценки эффективности в дальнейших тестах, представляет собой фактически масштабированный t-критерий), и будет очевидно, когда система улучшается, а когда ухудшается с течением времени, даже если в некоторых точках капитал будет отрицательным. Использование модели фиксиро- [c.98]
В этой главе будут проведены тесты нескольких систем, основанных на пробое и работающих с разными портфелями различных бумаг, для сравнения их эффективности. Насколько хорошо они работают Да и работают ли Теоретически модели на пробое наилучшим образом подходят для торговли на рынках с устойчивыми трендами, таких как рынки forex. При должном использовании фильтров они могут работать и на других рынках. Некоторые ответы на эти вопросы будут приведены в нашем исследовании. Во всех тестах использовались стандартные портфель и стратегия выхода (см. введение к части II). [c.106]
В отношении целых портфелей модели, основанные на лунных ритмах, показывают менее убедительные результаты, чем сезонные модели. Низкая эффективность лунных моделей противоречит нашим прошлым данным (Katz, M ormi k, июнь 1997). Различия могут быть объяснены двумя факторами моделями входа и выхода. В данных тестах модели были оптимизированы на целом портфеле, что может быть неуместно в отношении лунного ритма (использовавшаяся ранее модель входила на рынок через определенное число дней после полнолуния). Методы, использованные в этой главе, были изменены по сравнению с более ранними подходами, поскольку пришлось проводить оптимизацию, используя одинаковые параметры для различных рынков. При использовании старой модели пришлось бы входить в рынок в фиксированный день после полнолуния или новолуния вне зависимости от рынка. Это было бы неправильно, так как, согласно нашему первому исследованию, лунные циклы по-разному влияют на различные рынки. Таким образом, пришлось придать модели самоадаптивность, т.е. способность выбирать время для входа на основе анализа предыдущих лунных циклов. [c.222]
Из-за природы правил, вероятно, будет различным поведение моделей при открытии длинных и коротких позиций. В связи с этим модели входа для длинных позиций найдены и проверены отдельно от моделей входа для коротких позиций. Эффективность модели оценивается на всем портфеле. Цель состоит в том, чтобы найти набор правил, которые обеспечивают наилучшую эффективность торговли всем портфелем финансовых инструментов. Процедура, используемая здесь, отличается от наших более ранних исследований (Katz, M ormi k, февраль 1997), где поиск оптимальных правил проводился на каждом рынке в отдельности — подход, в большей степени подверженный эффектам вредной подгонки под исторические данные. Напомним вывод, полученный в отношении нескольких моделей, которые были первоначально оптимизированы на индивидуальных инструментах при использовании одной модели для всех рынков без оптимизации или настройки под отдельный рынок эффективность данной модели может существенно понизиться. В нижеследующих тестах использовалась стандартная платформа ++, стандартные приказы входа и стратегия выхода. [c.289]
Хи-квадрат тест, без сомнения, является наиболее популярным из всех методов сравнения двух распределений. Так как многие ориентированные на рынок приложения, помимо рассматриваемых в этой главе, часто используют хи-квадрат тест, то он описан в Приложении А. Однако для наших целей наилучшим методом будет тест К-С. Этот очень эффективный тест применим к неячеистым распределениям, которые являются функцией одной независимой переменной (в нашем случае, прибыль за одну сделку). [c.119]
Этот показатель делает процесс оценки очень простым. Хорошо, когда форвардный тест показывает прибыль и WFE как минимум 50%. Чем ближе форвардная эффективность к 100%, тем лучше. Есть наблюдения, согласно которым надлежащим образом оптимизированная торговая модель может приносить форвардные и реальные прибыли, на коротком периоде превышающие результаты оптимизации. Такое может возникнуть у системы построенной на трендовоследящих скользящих средних, когда на рынке сильный тренд с хорошей свинговой вола-тильностью и возросшей ликвидностью. Другими словами, торговая модель может превосходить свой оптимизационный профиль, когда она начинает торговать на очень благоприятном для нее рынке. [c.179]