Pull to refresh

Проблемы прогнозирования финансовых рынков

Finance in IT
Sandbox
image

Благодаря стремительному развитию информационных технологий, появилась возможность за считанные секунды проводить анализ большого объёма информации, строить сложные математические модели, решать задачи многокритериальной оптимизации. Учёные, занимающиеся вопросами циклического развития экономики, стали разрабатывать теории, полагая, что отслеживание тенденций ряда экономических переменных позволит прояснить и предсказать периоды подъёма и спада. Одним из объектов для изучения был выбран фондовый рынок. Предпринимались многократные попытки построить такую математическую модель, которая успешно бы решала задачу прогнозирования приращения цены акций. В частности, широкое распространение получил «технический анализ».

Технический анализ (тех. анализ) – это совокупность методик исследования динамики рынка, чаще всего посредством графиков, с целью прогнозирования будущего направления движения цен. На сегодняшний день, данный аналитический метод является одним из самых популярных. Но можно ли считать тех. анализ пригодным для генерации прибыли? Для начала рассмотрим теории ценообразования на фондовом рынке.

Одной из базовых концепций начиная с 1960-х гг. считается гипотеза эффективного рынка (efficient market hypothesis, EMH), согласно которой, информация о ценах и объёмах купли-продажи за прошедший период общедоступна. Следовательно, любые данные, которые можно было когда-либо извлечь из анализа прошлых котировок, уже нашли своё отражение в цене акций. Когда трейдеры конкурируют между собой за более успешное использование этих общедоступных знаний, они обязательно приводят цены к уровням, при которых ожидаемые ставки доходности полностью соответствуют риску. На этих уровнях невозможно говорить о том, является ли покупка акций хорошей или плохой сделкой, т.е. текущая цена объективна, а это означает, что ожидать получения сверх рыночной доходности не приходится. Таким образом, на эффективном рынке, цены активов отражают их истинные стоимости, а проведение тех. анализа теряет всяческий смысл.

Но следует отметить тот факт, что на сегодняшний день ни один из существующих фондовых рынков в мире не может быть назван полностью информационно эффективным. Более того, принимая во внимание современные эмпирические исследования, можно сделать вывод, что теория эффективного рынка является скорее утопией, т.к. не способна в полной мере рационально объяснить реальные процессы, протекающие на финансовых рынках.

image

В частности, профессором Йельского университета Робертом Шиллером был обнаружен феномен, который он в последующем назвал чрезмерной изменчивостью цен фондовых активов. Суть феномена заключается в частом изменении котировок, которое не поддаётся рациональному объяснению, а именно, отсутствует возможность интерпретировать данное явление соответствующими изменениями в фундаментальных факторах.

В конце 1980-х гг. были сделаны первые шаги к созданию модели, которая в отличие от концепции эффективного рынка, позволила бы точнее объяснить реальное поведение фондовых рынков. В 1986 г. Фишер Блэк в своей публикации вводит новый термин – «шумовая торговля».

image


«Шумовая торговля – это торговля на шуме, воспринимаемом так, как если бы шум был бы информацией. Люди, торгующие на шуме, будут торговать даже тогда, когда объективно они должны были бы воздерживаться от этого. Возможно, они считают, что шум, на основе которого они торгуют, является информацией. Или, возможно, им просто нравится торговать». Хотя Ф. Блэк не указывает, каких операторов следует относить к категории «шумовых трейдеров», в работе Де Лонга, Шляйфера, Саммерса и Вальдмана можно найти описание таких участников рынка. Шумовые трейдеры ошибочно полагают, что у них есть уникальная информация о будущих ценах на активы. Источниками такой информации могут быть ложные сигналы о несуществующих трендах, подаваемые индикаторами тех. анализа, слухи, рекомендации финансовых «гуру». Шумовые трейдеры сильно переоценивают значение имеющейся информации и готовы принимать на себя необоснованно большой риск. Проведённые эмпирические исследования также указывают на то, что к шумовым трейдерам в первую очередь следует отнести индивидуальных инвесторов, т.е. физических лиц. Более того, именно эта группа трейдеров несёт систематические убытки от торговли из-за иррациональности своих действий. Для западных фондовых рынков эмпирическое подтверждение этого явления можно найти в исследованиях Барбера и Одина, а для операторов российского фондового рынка – в работе И.С. Нилова. Теория шумовой торговли позволяет объяснить и феномен Р. Шиллера. Именно иррациональные действия трейдеров вызывают чрезмерную изменчивость цен.

Обобщая современные исследования в области теорий ценообразования на фондовом рынке, можно сделать вывод о неэффективности использования технического анализа для получения прибыли. Более того, трейдеры, использующие тех. анализ пытаются выделять повторяющиеся графические паттерны (от англ. pattern — модель, образец). Стремление найти различные модели поведения цен является очень сильным, а способность человеческого глаза выделять очевидные тренды удивительна. Однако выделенные закономерности могут вовсе не существовать. На графике представлены смоделированные и фактические данные индекса Dow Jones Industrial Average на протяжении 1956 года, взятые из исследования Гарри Робертса.

image

График (B) представляет собой классическую модель «голова-плечи». График (А) также выглядит как «типичная» схема поведения рынка. Какой из двух графиков построен на основе фактических значений биржевого индекса, а какой – с помощью смоделированных данных? График (А) построен на основе фактических данных. График (B) создан с помощью значений, выданных генератором случайных чисел. Проблема, связанная с выявлением моделей там, где их на самом деле не существует, заключается в отсутствии необходимых данных. Анализируя предыдущую динамику, всегда можно выявить схемы и методы торговли, которые могли дать прибыль. Иными словами, существует совокупность бесконечного количества стратегий основанных на тех. анализе. Часть стратегий из общей совокупности демонстрируют на исторических данных положительный результат, другие – отрицательный. Но в будущем, мы не можем знать, какая группа систем позволит стабильно получать прибыль.

Также, одним из способов определения наличия закономерностей во временных рядах, является измерение сериальной корреляции. Существование сериальной корреляции в котировках, может свидетельствовать об определенной взаимосвязи между прошлой и текущей доходностью акций. Положительная сериальная корреляция означает, что положительные ставки доходности, как правило, сопровождаются положительными ставками (свойство инерционности). Отрицательная сериальная корреляция означает, что положительные ставки доходности, сопровождаются отрицательными ставками (свойство реверсии или свойство «коррекции»). Применяя данный метод к биржевым котировкам, Кендалл и Робертс (Kendall and Roberts, 1959), доказали, что закономерностей обнаружить не удаётся.

Наряду с техническим анализом, достаточно широкое распространение получил фундаментальный анализ. Его цель – анализ стоимости акций, опирающийся на такие факторы, как перспективы получения прибыли и дивидендов, ожидания будущих процентных ставок и риск фирмы. Но, как и в случае технического анализа, если все аналитики полагаются на общедоступную информацию о прибылях компании и её положении в отрасли, то трудно ожидать, что оценка перспектив, полученная каким-то одним аналитиком, намного точнее оценок других специалистов. Подобные исследования рынка выполняются множеством хорошо информированных и щедро финансируемых фирм. Учитывая столь жёсткую конкуренцию, трудно отыскать данные, которыми ещё не располагают другие аналитики. Следовательно, если информация о конкретной компании общедоступна, то ставка доходности, на которую сможет рассчитывать инвестор, будет самой обычной.

Помимо вышеописанных методов, для прогнозирования рынка пытаются применять нейронные сети, генетические алгоритмы и т.д. Но попытка использовать прогностические методы применительно к финансовым рынкам превращает их в самоликвидирующиеся модели. Например, предположим, что с помощью одного из методов спрогнозирована базовая тенденция роста рынка. Если теория широко признана, многие инвесторы сразу же начнут скупать акции в ожидании роста цен. В результате, рост окажется намного резче и стремительнее, чем это предсказывалось. Или же рост может вообще не состояться из-за того, что крупный институциональный участник, обнаружив чрезмерную ликвидность, начнёт распродавать свои активы.

Самоликвидация прогностических моделей возникает из-за применения их в конкурентной среде, а именно в среде, в которой каждый агент старается извлечь собственную выгоду, определённым образом влияя на систему в целом. Влияние отдельного агента на всю систему не значительно (на достаточно развитом рынке), однако наличие эффекта суперпозиции провоцирует самоликвидацию конкретной модели. Т.е. если в основе торгового алгоритма лежат прогностические методы, стратегия приобретает свойство неустойчивости, а в долгосрочной перспективе происходит самоликвидация модели. Если же стратегия является параметрической и прогностически нейтральной, то это обеспечивает конкурентное преимущество по сравнению с торговыми системами, в которых для принятия решения используется прогноз. Но стоит учитывать, что поиск стратегий, удовлетворяющих таким параметрам как, например, прибыль/риск происходит одновременно с поиском подобных систем другими трейдерами и крупными финансовыми компаниями на основе одних и тех же исторических данных и практически по одним и тем же критериям. Из этого следует необходимость использовать системы, основанные не только на общепринятых основных параметрах, но и на таких показателях, как надежность, стабильность, живучесть, гетероскедастичность и т. д. Особый интерес представляют торговые стратегии, базирующиеся на так называемых «дополнительных информационных измерениях». Они проявляются в других, обычно смежных областях деятельности и по разным причинам редко используются широким кругом лиц на рынке акций.

Вышеизложенные рассуждения позволяют сделать следующие выводы:

  1. Теория шумовой торговли, в отличие от концепции эффективного рынка, позволяет более точно объяснить реальное поведение фондовых активов.
  2. В изменениях котировок торговых инструментов отсутствует закономерность, т.е. рынок предсказать невозможно.
  3. Применение прогностических методов, в частности технического анализа, приводит к неизбежному разорению трейдера в среднесрочной перспективе.
  4. Для успешной торговли на фондовом рынке, необходимо применять прогностически нейтральные стратегии, базирующиеся на «дополнительных информационных измерениях».




Список использованной литературы:

  1. Shiller R. Irrational Exuberance. Princeton: Princeton University Press, 2000.
  2. Black F. Noise // Journal of Finance. 1986. Vol. 41. Р. 529-543.
  3. De Long J. B., Shleifer A. M., Summers L. H., Waldmann R. J. Noise Trader Risk in Financial Markets // Journal of Political Economy. 1990. Vol. 98. Р. 703-738.
  4. Barber B. M., Odean T. Trading is hazardous to your wealth: The common stock investment performance of individual investors // Journal of Finance. 2000. Vol. 55. № 2. P. 773-806.
  5. Barber B. M., Odean T. Boys will be boys: Gender, overconfidence, and common stock investment // Quarterly Journal of Economics. 2001. Vol. 116. Р. 261-292.
  6. Odean T. Do investors trade too much? // American Economic Review. 1999. Vol. 89. Р. 1279-1298.
  7. Нилов И. С. Кто теряет свои деньги при торговле на фондовом рынке? // Финансовый менеджмент. 2006. № 4.
  8. Нилов И. С. Шумовая торговля. Современные эмпирические исследования // РЦБ. 2006. № 24.
  9. Harry Roberts. Stock Market Patterns and Financial Analysis: Methodological Suggestions // Journal of Finance. Marth 1959. P. 5-6.
Tags:
Hubs:
Total votes 21: ↑13 and ↓8 +5
Views 15K
Comments Comments 14