Гипотеза когерентного рынка

Зарабатывайте трейдингом и выигрывайте призы в промо-акции «25 лет NPBFX»!

Функция плотности вероятности, записанная Калланом и Шапиро и повторенная Веге, представляет собой достаточно сложное выражение:

Эта громоздкая формула может быть вычислена с помощью компьютера. Решения зависят от показателя поведения толпы k, степени фундаментального смещения h и числа степеней свободы (количества участников рынка) п. Это – параметры порядка системы.

На рис. 14.1, взятом у Веге (1991), показано, как изменение Управляющих параметров изменяет форму функции плотности вероятности (14.1). Правая шкала отражает функцию Плотности. Левая соотносится с «потенциальным колодцем», который выглядит как зеркальное отражение вероятностной функции.

Потенциальный колодец отражает возможные воздействия случайных сил на частицу, помещенную в колодец. Эта идея заимствована из «теории катастроф» – раздела теории хаоса. Кружок на рисунке изображает частицу в двумерном окружении, где сила может выдавливать ее справа (отрицательная информация, или плохие новости), или слева (положительная информация, хорошие новости).

В нижней части рис. 14.1 мы видим, что при к = 1.8, h = 0 уравнение (14.1) преобразуется в нормальное распределение, отражающее состояние истинного случайного блуждания. Потенциальный колодец имеет форму симметричной чаши. Случайные силы, выдавливающие частицу, быстро ослабевают, так что она возвращается в нуль. Другими словами, информация быстро обесценивается рынком.

Когда к достигает значения 2, при h, остающемся равным 0, функция плотности вероятности расширяется и становится более плоской; мы получаем следующий график – «неустойчивый переход». Потенциальный колодец принимает плоскую форму. Если частица выдавливается в одном направлении, это подобно тому, что она остается на месте до тех пор, пока не воздействует новая сила. Информация не обесценена и тренды сохраняются до тех пор, пока новая информация их не изменит. Результаты R/S-анализа из гл. 9 служат подтверждением того, что это наиболее общее состояние рынков.

Если к становится больше 2 (его критический уровень), функция плотности вероятности образует две впадины. Это бифуркация функции плотности вероятности. Если h остается равным нулю, отражая отсутствие фундаментального смещения, мы имеем очень неустойчивую систему. Частица садится на пик в потенциальном колодце. Информация справа или слева может привести к радикальным переменам. Это мог бы быть классический хаотический рынок: высокий показатель поведения толпы при отсутствии фундаментальной информации, подтверждающей смещение в положительную или отрицательную сторону. Слухи или неверно интерпретированная информация могут стать причиной паники, так как инвесторы отслеживают поведение друг друга, надеясь на разгадку. Однажды начавшись, движение может стать паническим бегством, а противоположная информация может привести к большому откату в другом направлении. Недавним примером хаотического рынка было поведение фондового рынка 9 января 1991 г., когда госсекретарь Джеймс Бейкер встретился с министром иностранных дел Ирака Азизом для обсуждения позиций двух стран в отношении иракского вторжения в Кувейт. В условиях, когда возможны политические события, в данном случае неминуемая война и резкое изменение экономической ситуации, экономические новости имеют значительно меньший вес в сознании инвесторов, чем обычно. Тот факт, что встреча продолжается дольше обычного, побудила инвесторов в начале дня предположить, что мир возможен. Индекс Доу Джонса акций промышленных предприятий взлетел на 40 пунктов. Когда встреча закончилась, и обе стороны заявили об отсутствии прогресса, индекс Доу Джонса немедленно, в тот же день упал на 39 пунктов. Та однодневная торговая волна имела небольшое отношение к фундаментальной информации. Это было поведение толпы.

Однако сдвиг в фундаментальных условиях может сильно сдвинуть функцию плотности вероятности в положительную или отрицательную область. Увеличение h до +0.02 приводит к когерентному бычьему рынку. Функция плотности сильно скошена вправо, но остается длинный отрицательный хвост, указывающий на то, что потери остаются возможными, даже если вероятности их очень малы. Потенциальный колодец понижается в положительной области и остается плоским в отрицательной области. Отрицательная информация может иметь меньший эффект в этих условиях, чем положительная той же величины. Длинный отрицательный хвост остается, указывая на то, что достаточная отрицательная информация может стать причиной потерь. Однако в когерентном бычьем рынке риск потерь низок и общая волатильность падает. Это изменит порядок выбора риск/прибыль в модели оценки капитальных активов (САРМ). Примеры когерентных бычьих рынков включают в себя январь 1975 г. и август 1982 г.

Когерентные медвежьи рынки ведут себя подобным же образом, если h становится отрицательным. Веге считает, что когерентный медвежий рынок является редкостью, но медвежий рынок 1973-1974 гг. – свежий пример. Крах октября 1987 г. и «октябрьская резня» 1978 г. (которая побудила Beге к изучению проблемы) были хаотическими рынками, но не когерентными медвежьими.

Содержание Далее

Перейти на Главную страницу сайта