Теория случайного блуждания
Теория случайного блуждания - это финансовая концепция, которая предполагает, что цены на фондовом рынке развиваются согласно случайному блужданию и, таким образом, не могут быть предсказаны. Эта теория поддерживает идею о том, что движения цен на акции непредсказуемы и не следуют дискернируемому паттерну или тренду. По сути, она предполагает, что прошлые движения цен или тренды не могут быть использованы для прогнозирования будущих движений цен.
Истоки и определение
Корни теории случайного блуждания можно проследить до французского математика Луи Башелье, который впервые исследовал концепцию в своей диссертации 1900 года под названием “Теория спекуляции”. Башелье выдвинул гипотезу, что цены акций следуют броуновскому движению, типу случайного процесса. Только в 1960-х годах теория получила более широкое признание через работы экономистов, таких как Пол Самуэльсон и Бертон Малкиэль.
Случайное блуждание в целом относится к математическому объекту, называемому стохастическим или случайным процессом, и оно описывает путь, состоящий из серии случайных шагов. В контексте фондового рынка это означает, что будущая цена ценной бумаги с такой же вероятностью пойдет вверх, как и вниз, независимо от прошлой производительности.
Ключевые принципы
1. Непредсказуемость
Одним из основных принципов теории случайного блуждания является то, что будущие шаги или направления не могут быть предсказаны. Теория предполагает, что цены акций колеблются случайным образом и подвержены непредвиденным событиям, что делает невозможным точное предсказание будущих движений цены.
2. Гипотеза эффективного рынка (EMH)
Теория случайного блуждания тесно связана с гипотезой эффективного рынка (EMH), которая предполагает, что цены акций полностью отражают всю доступную информацию. Таким образом, любая новая информация быстро и точно включается в цены акций. Поскольку новая информация случайна и непредсказуема, изменения цен на эффективном рынке также случайны и непредсказуемы.
3. Отсутствие тренда
Согласно теории случайного блуждания, паттерны, такие как тренды, циклы или индикаторы, не существуют в цены акций, что противоречит фундаментальным убеждениям в техническом анализе, где исторические данные цены используются для прогнозирования будущих движений.
Эмпирические доказательства
Поддерживающие доказательства
Большая часть доказательств, поддерживающих теорию случайного блуждания, исходит из различных исследований и статистических анализов, особенно тех, которые исследуют большие наборы исторических цен акций. Эти исследования часто обнаруживали, что движения цен не демонстрируют закономерности или предсказуемые паттерны, которые могут быть последовательно использованы для прибыли.
-
Башелье (1900) Оригинальная работа Луи Башелье обеспечила фундаментальную математическую рамку для теории случайного блуждания.
-
Самуэльсон (1965) Статья Пола Самуэльсона “Доказательство того, что надлежащим образом ожидаемые цены колеблются случайным образом” обеспечила строгое математическое и экономическое обоснование за моделью случайного блуждания.
-
Фама (1965) Основополагающая работа Евгения Фамы “Поведение цен на фондовом рынке” обеспечила существенные эмпирические доказательства в поддержку теории случайного блуждания.
Противоречивые доказательства
Однако определенные эмпирические исследования также оспорили теорию случайного блуждания, выявив паттерны или аномалии в цены на фондовом рынке, которые могут предполагать некоторую степень предсказуемости.
-
Аномалии импульса Некоторые исследования выявили наличие эффектов импульса в цены акций, где акции, которые хорошо показали себя в прошлом, имеют тенденцию продолжать хорошо показываться в ближайшем будущем.
-
Средний возврат Другие исследования предполагают, что цены акций демонстрируют поведение среднего возврата на более длинных временных горизонтах, что противоречит идее случайного блуждания.
Последствия для трейдеров и инвесторов
Инвестиционные стратегии
Если теория случайного блуждания верна, то никакое количество анализа, будь то фундаментальный или технический, не даст последовательные избыточные доходы выше рынка. Это подразумевает, что:
-
Активное управление: Стратегии активного управления, которые полагаются на выбор акций на основе исследований и прогнозов, будут менее вероятными для превышения производительности пассивных, основанных на индексе стратегий.
-
Пассивное управление: Инвесторы могут найти больше ценности в пассивных стратегиях управления, таких как покупка и удержание диверсифицированного портфеля или использование фондов индекса.
Алгоритмическая торговля
В области алгоритмической торговли теория случайного блуждания представляет значительный вызов. Алгоритмы часто полагаются на исторические данные и паттерны для принятия торговых решений. Если цены следуют истинному случайному блужданию, алгоритмы, основанные исключительно на исторических данных, могут не достичь постоянной прибыльности.
Однако, хотя теория предполагает, что краткосрочные движения цен непредсказуемы, некоторые алгоритмические стратегии включают данные из различных источников, включая настроение рынка, новостные события и другую информацию в реальном времени, которая может обеспечить преимущество в торговле.
Управление рисками
Теория также имеет решающие последствия для управления рисками. Инвесторы должны признать, что движения цен непредсказуемы и, следовательно, должны сосредоточиться на управлении рисками через диверсификацию, хеджирование и другие стратегии смягчения рисков.
Критика и ограничения
Пренебрежение неэффективностью рынка
Критики утверждают, что теория случайного блуждания чрезмерно упрощает динамику реального рынка и пренебрегает случаями, когда рынки неэффективны, позволяя использовать возможности арбитража.
Поведенческие финансы
Исследования поведенческих финансов выявляют, что психология инвесторов и поведенческие предубеждения часто приводят к предсказуемым паттернам в цены акций, оспаривая понятие случайности, предложенное теорией случайного блуждания.
Достижения в аналитике данных
С появлением больших данных, машинного обучения и искусственного интеллекта некоторые исследователи и трейдеры исследуют способы выявления тонких паттернов или сигналов в данные цены акций, которые могут быть не очевидны при помощи традиционных аналитических методов. Эти достижения могут предоставить контрпункты перспективе случайного блуждания.
Заключение
Теория случайного блуждания остается фундаментальной концепцией в финансовой экономике, оспаривая традиционные методы прогнозирования цен акций. Хотя у нее есть критика и ограничения, теория подчеркивает присущую непредсказуемость финансовых рынков и подчеркивает важность эффективности рынка. Как для отдельных инвесторов, так и для профессионалов, теория предлагает ценные уроки в смирении, управлении рисками и важности диверсифицированных инвестиционных стратегий.