Третья фундаментальная концепция в области финансов заключается в том, что курсы ценных бумаг точно отражают имеющуюся информацию об эмитентах и быстро реагируют на любую новую информацию, как только она становится доступной. Эту теорию эффективного рынка можно рассматривать в трех различных аспектах, соответствующих разным определениям "доступной информации". Так называемая слабая форма эффективности (или теория "случайного блуждания") выражается в том, что цены отражают всю имеющуюся информацию в уже установленных в прошлом курсах ценных бумаг. Вторая разновидность, или так называемая средняя форма эффективности рынка, означает, что цены отражают всю опубликованную информацию и, наконец, так называемая сильная форма эффективности означает, что цены отражают всю информацию, которую вообще возможно получить. [c.1016]
Таблица 6.4 показывает результаты такого исследования, где бонды или S P 500 покупались на открытии и продавались на закрытии каждого TDW. Сторонники теории случайного блуждания при виде этого должны оказаться на последнем издыхании. К примеру, по средам фунт стерлингов растет после открытия в 55 процентах случаев и делает 18 на сделку. Делает взято в кавычки, потому что после того, как будут учтены комиссионные и проскальзывание, останется не так много, но повторяющийся тип поведения показывает существующее смещение рынка, которое мы можем развить в пригодный для торговли материал. [c.103]
А может быть, можно получить прибыль и из хаоса, даже если цены акций ведут себя абсолютно случайным образом Для подобных процессов разработаны специальные методы, и соответствующий раздел математики называется теорией случайных блужданий, в рамках которой динамика цены акций рассматривается как случайное блуждание точки по оси цен. Эта теория получила широкое распространение среди теоретиков биржи в 50-х годах, когда расчеты на первых компьютерах показали ее соответствие поведению рынка акций. Последующее, более глубокое изучение биржевых процессов выявило ее недостаточность, но об этом мы расскажем позже. Пока же ознакомимся с методами этой теории, которые до сих пор используются аналитиками. Для этого попробуем придумать стратегию биржевой игры, дающую прибыль при условии, что цена выбранных акций подчиняется законам случайных блужданий, т.е. вероятности роста или падения цены равны и не зависят от прошлого поведения акций. Будем рассматривать только изменение цен акций, пренебрегая брокерскими комиссионными и другими затратами. [c.47]
Простейшая стратегия — это купить акции и, если они вырастут в цене на L долларов, — продать. Если изменение цены случайно, то рано или поздно цена коснется установленного вами предела и вы получите прибыль. В теории случайных блужданий есть теорема, что если объект (в нашем случае цена акций) начинает случайные блуждания по оси х из точки XQ, то какую бы точку X мы ни выбрали, рано или поздно объект попадет в точку X с вероятностью, равной единице. В случае игры на бирже XQ — цена акций при покупке, X — цена акций при продаже и разница [c.47]
Используя методы теории вероятностей, можно показать, что если цена акций меняется по законам случайных блужданий, то [c.51]
Специалисты по теории вероятностей могут продолжить начатую нами работу. Можно, например, рассмотреть задачу о случайном блуждании цены акций в предположении, что она не будет касаться нуля, а будет от него отражаться. То есть предположить, что вероятность разорения компании очень мала, что имеет смысл для компаний, представленных на нью-йоркской бирже. [c.54]
Эта длинная история приводит нас к мысли, что на рынке акций не все регулируется теорией вероятности и случайные блуждания не совсем случайны. На акциях, цены которых случайно блуждают, в среднем сделать прибыль нельзя, как это было показано в предыдущем разделе, а с акциями Джима и Майкла прибыль сделать можно. [c.55]
Оба типа биржевой игры имеют право на существование. Мы рассказывали о результатах компьютерных исследований, которые показали, что акции, начавшие свой рост, продолжают расти больше, чем позволяет теория случайных блужданий. А падающие акции продолжают падать тоже дальше, чем соответствует упомянутой теории. Продавая падающие акции и продолжая держать растущие, можно получить большую прибыль, чем дает рынок в среднем. [c.219]
Гипотеза эффективного рынка и теория случайных блужданий 51 [c.5]
Поскольку движение цен вверх и вниз вызывается действиями инвесторов, принимающих решения о покупке или продаже, любое отклонение от случайных блужданий в конечном итоге связано с поведением инвесторов. Для нас особый интерес представляют механизмы, способные вызвать положительную обратную реакцию цен, то есть, такие факторы, которые на основе наблюдений за предшествовавшим движением рынка вверх (или, соответственно, вниз) позволяют предположить, что рынок вероятнее всего продолжит движение вверх (или, соответственно, вниз) в виде большого кумулятивного движения. Концепция "положительной обратной связи" имеет долгую историю в экономической науке и связана с теорией "возрастающей отдачи", которая утверждает, что товары дешевеют по мере увеличения их производства, (и близко связана с точкой зрения, что некоторые товары, такие как аппараты факсимильной связи, становятся более полезными, если ими [c.91]
Никто не станет отрицать, что отдельные участники рыночного процесса действуют, опираясь на оценки, основанные на их предпочтениях но расхожая мудрость гласит, что предпочтениями участников можно пренебречь как временными отклонениями, так называемыми "случайными блужданиями". Но это — как раз то, с чем я не согласен. Я полагаю теперь, что это утверждение можно было бы сделать более четким, проведя разграничения между условиями, близкими к равновесным, и условиями, далекими от равновесных, чем предлагая общую теорию исторических процессов, основанную на постоянном перекрестном [c.8]
Вообще говоря, такие теории подразделяются на две категории фундаменталистские и технические. В последнее время вошла в моду теория случайных блужданий эта теория утверждает, что рынок полностью сводит на нет все последующие изменения, так что шансы каждого отдельного участника на то, что его показатели окажутся выше или ниже средних, на рынке равны. Это мнение послужило теоретическим основанием для все большего числа финансовых институтов к вложению средств в индексные фонды. Теория эта явно ложная — я опроверг ее путем постоянного превышения средних показателей в течение двенадцати лет. Финансовым институтам можно порекомендовать продолжать вложения в индексные фонды вместо принятия специфических решений по инвестициям, но лишь по причине получения ими результатов ниже средних, а не вследствие невозможности превышения среднего уровня. Технический анализ изучает тенденции рынка, а также динамику спроса и предложения ценных бумаг. Несомненны его заслуги в прогнозировании вероятностей, но не действительного хода событий. Он не представляет особого интереса для нашего обсуждения, поскольку его теоретические основания практически ограничиваются утверждениями о том, что котировки фондового рынка определяются спросом и предложением и что опыт прошлого имеет значение для прогнозирования будущего. [c.50]
Следующий урок Теория Доу, циклы, новости и произвольное блуждание [c.115]
Урок 30 ТЕОРИЯ ДОУ, ЦИКЛЫ, НОВОСТИ И ПРОИЗВОЛЬНОЕ БЛУЖДАНИЕ [c.116]
Теория произвольного блуждания [c.119]
Теория произвольного блуждания была разработана статистиками в ученом мире. Данная теория утверждает, что цены на акции двигаются произвольно, а не в соответствии с предсказуемыми моделями поведения. На этой основе анализ фондового рынка является бессмысленным, так как ничего нельзя извлечь из изучения движений, моделей или присущих отдельным акциям силы или слабости. [c.119]
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]
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]
Считается, что цены на финансовые активы подчиняются закону случайного блуждания. Так как цены реагируют на непредвиденную информацию, которая поступает дискретно во времени, то цена должна следовать схеме случайного блуждания. Более того, финансовые рынки эффективны в том смысле, что вся доступная информация немедленно отражается в ценах на финансовые активы. Это свойство эффективности называется гипотезой эффективного рынка (ЕМН) и является одним из основных положений в теории финансов (см. гл. 3). Профессора до сих пор учат студентов тому, что временные ряды для цен с большим трудом, если вообще, поддаются прогнозу, а графический анализ показателей рынка (так называемый чартизм) и технический анализ сравнивают с колдовством и астрологией. [c.134]
Теория случайных блужданий утверждает, что изменение цен на акции и [c.84]
В результате возникла Теория случайных блужданий [1, 3] ры- [c.38]
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]
ТЕОРИЯ БЛУЖДАНИЙ (от англ, random-walk theory) — теория, в которой движение цен ценных бумаг может быть вызвано любой, даже не связанной с предыдущими изменениями причиной, что делает его прогнозирование невозможным. [c.658]
Предположим, что вы используете стратегию инвестирования, при которой потери обрезаются при падения цены на S долларов (на этой цене стоит стоп ) и акции продаются с прибылью L долларов, если цена достигла этого предела. В теории случайных блужданий (желающим детальнее ознакомиться с этими вопросами мы рекомендуем книги В. Феллера) доказывается, что P(S) — вероятность того, что цена коснется точки S раньше, чем точки L, т.е. вероятность проигрыша [c.58]
Подобного рода исследования проводились в течение длительного периода времени. Основы современной теории финансов заложены в тезисах докторской диссертации Луи Башелье (Ba helier), представленной в Париже в 1900г. и его последующих работах особенно в работах 1906 и 1913г.г. [25]. Для описания наблюдаемого хаотического движения цен акций он предположил, что траектория цены идентична случайному блужданию. [c.51]
Концепция случайных блужданий проста, но богата своими приложениями не только в финансах, но и в физике, и в описании естественных процессов. Бесспорно, это одна из наиболее важных фундаментальных концепций, как в современной физике, так и в современных финансах, как являющаяся основанием теории элементарных частиц, представляющих собой строительные блоки Вселенной, так и описывающая сложные процессы вокруг нас. В простейшей вы бросаете монету, в результате чего двигаетесь вверх, если выпал "орел" или вниз -если выпала "решка". Где вы окажетесь после множественного повторения таких подбрасываний Ответ на поставленный вопрос многозначен в среднем вы остаетесь в той же самой позиции, так как среднее от одного шага вверх и одного шага вниз эквивалентно отсутствию какого-либо движения. Однако, ясно, что существуют флуктуации вокруг этого нулевого среднего значения, которые увеличиваются с увеличением числа подбрасываний. На Рис. 19 представлена траектория синтетически случайной рыночной цены, смоделированная компьютером, для определения конечного ценового сдвига в результате многократного изменения "цен". В данном случае, шаг или приращение имеет случайный "знак", а амплитуды приращений последовательных распределены согласно так называемому закону распределения Гаусса, графически изображаемого в виде хорошо известной колоколообразной кривой. [c.51]
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]
Разрешите привести другой пример на рынке существуют периоды бессистемных колебаний, когда мой стиль инвестиций совершенно бесполезен. Прежде чем сделать ставки, я настаиваю на формулировке тезиса. Но для того, чтобы понять суть наблюдаемой рыночной тенденции, необходимо время иногда рынок меняет направление как раз тогда, когда мне удается сформулировать теорию, оправдывающую такое направление. Если это происходит часто, то может оказать разрушительный эффект. Я могу плыть по волне морского прилива, но не по зыбкой ряби бассейна. Был период, в начале 1980-х гг., когда казалось, что стабильного прилива не существует, есть лишь беспорядочные мелкие волны. Я пригласил фондового менеджера, специализирующегося на товарно-сырьевых операциях, Виктора Нидерхоффера, у которого была своя система "плавания" в таких условиях. Он имел отличную подготовку в области теории случайных блужданий. Он рассматривал рынки как казино, где люди действуют как игроки, и их поведение может быть понято путем изучения поведения игроков. Например, игроки ведут себя по понедельникам не так, как по пятницам, утром не так, как днем, и так далее. Он регулярно зарабатывал небольшие суммы, действуя на основе этой теории. Я выделил ему средства, которыми он мог распоряжаться, и он сумел получить на них хорошую прибыль. Однако в его подходе также заключалась ошибка. Такой подход действителен только для такого рынка, на котором нет основной тенденции. Если существует исторически обусловленная тенденция, то "прилив" может сгладить мелкие волны, которые вызваны поведением участников-игроков. Он мог серьезно пострадать, поскольку не обладал адекватным механизмом защиты от ошибок. Я упомянул о нем, поскольку его подход диаметрально противоположен моему, но иногда он может оказаться верным. Я научился непредвзято относиться к вопросу о том, что считать [c.31]
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]
БИРЖЕВЫЕ БРОКЕРЫ, СТОРОННИКИ ТЕОРИИ XAQ A и ЗАЩИТНИКИ ТЕОРИИ СЛУЧАЙНЫХ БЛУЖДАНИИ [c.64]
Обнаружение разветвлений. Роберт Мэй обнаруживает разветв-Первое описание, почему ления в имитациях хаотических теория хаоса может замес- экосистем тить теорию случайных блужданий [c.321]
Random walk theory (теория случайных блужданий) — теория, согласно которой не существует систематичной связи между историческими и будущими ценовыми движениями. [c.353]
Показателем того, как далеко теория произвольного блуждания отстоит от реальности, является график волн Суперуровня на рис. 5-3 из Урока 27, воспроизведенный ниже. Движения цен на Нью-Йоркской фондовой бирже не создают бесформенных, беспорядочных следов без ритма или [c.119]
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]