BOSS

Гипотеза когерентных рынков

Продолжу о рыночных гипотезах, следующая...
Гипотеза когерентных рынков…
Гипотеза когерентного рынка основывается на создании нелинейных статистических моделях. Впервые такая модель была создана Т. Веге в 1990 году на основе теории социальной имитации, которая появилась из физической модели Изинга. Основная мысль теории – поведение индивидов в различных социальных группах подобно молекулам в бруске металла. При одних условиях они ведут себя независимо, при других условиях мышление поляризуется так, что они начинают действовать как толпа. Так и в бруске металла, подверженный сильному электромагнитному полю, он долгое время остается поляризованным, а возвращение к неполяризованному состоянию, после воздействия внешнего поля, происходит медленно.
 
Есть следующие параметры Тониса Веге:
h – фундаментальное смещение (результат влияния внешних экономических условий). Параметр варьируется от -0.02, что соответствует негативным окружающим условиям (то есть тем, влияние которых потенциально может уменьшать стоимость ценных бумаг, что может привести к медвежьему рынку), до значения +0.02, соответствующего позитивным окружающим условиям (соответственно, это такие условия, влияние которых потенциально может увеличить стоимость ценных бумаг, что может привести к бычьему рынку). Значения, лежащие около нуля, соответствуют нейтральной экономической ситуации.
k – рыночные настроения или показатель степени согласованности инвесторов ( «показатель поведения толпы»). Параметр может принимать значения от 1,8 до 2,3. При этом k=1.8 соответствует полностью случайному временному ряду. Ситуацию, когда k принимает значения от 2 и более, назовем «режимом толпы». Есть зависимость между показателем Херста (память рынка) и коэффициентом поведения толпы k=H+1,3
N – число степеней свободы, или количество участников рынка (точнее группы участников, со сходными инвестиционными действиями и ожиданиями, относительно дальнейшего направления рынка). Данный параметр Веге предполагает фиксированным (в следующем примере N=220)
В зависимости от этих параметров Веге вводит понятие фаз рынка с различной функцией плотности вероятности распределения доходов. Веге выделил 5 фаз рынка:
1) Эффективный рынок, то есть рынок, в котором финансовые инструменты ведут себя как случайный временной ряд, и, следовательно, такой рынок не может быть прогнозируемым. В этом случае инвесторы действуют независимо друг от друга, и информация мгновенно отражается в ценах.
Рис. 1 Фаза эффективного рынка

N=220, h=0, k=0
2) Переходные состояния рынка. Возникают из-за возрастания «группового сознания», то есть происходит некое смещение в настроениях инвесторов.
Рис. 2 Фаза переходного состояния рынка

 N=220, h=0, k=2
3) Хаотический рынок. Рынок, на котором финансовые инструменты обладают «долгосрочной памятью». Настроения инвесторов в данном случае характеризуются тем, что быстро распространяются в «групповом сознании», а фундаментальные условия нейтральны или еще не определенны.
Рис. 3 Фаза хаотичного рынка

 N=220, h=-0,005, k=2,2
4) Когерентный рынок, в котором обозначены фундаментальные тенденции, и, кроме того, как и в случае 3, присутствует «долговременная память». Это часто трендовые рынки с низким риском для получения прибыли.
Рис. 4 Фаза когерентно рынка (бычий когерентный рынок)

 N=220, h=0,02, k=2,1
Рис. 5 Фаза когерентного рынка (медвежий когерентный рынок)

N=220, h=-0,03 k=2,2

 5) Антиперсистентный рынок, настроения инвесторов быстро изменяются. Вероятность смены тенденции выше, чем ее продолжение.
 Основная идея:
1. Распознование фазы рынка (все вышеперечисленные)
2. Совершаем торговые операции только тогда, когда рынок имеет когерентное поведение, и избегаем рынка, если он ведет себя случайным или хаотическим образом


И в завершении еще один рисунок

Рис. 6 Зависимость рыночного состояния от h и k

 Всем спасибо
★9
13 комментариев
вот это ты молодец!
Спасибо, но все это не моя заслуга, заслуга ученых. Я только обработал прочитанное, обозначил основные мысли. Но все равно приятно, что могу быть хоть чем то полезен.
avatar
возьмем первую теорию. Эффективного рынка. Если информация мгновенно отражается в ценах, а сам рынок типа прогнозировать нельзя из-за его случайности, то…

можно спрогнозировать тенденцию выходящей информации. Если информация выходит все лучше и лучше, то это можно использовать себе во благо даже на эффективном рынке:)
Да Тим, первая теория. это нормальное распределение Гауса, где вероятность движения цены в верх и вниз одинаковая, поэтому лучше не торговать и анализировать ту информацию, которую ты привязываешь к параметрам h e k. Как только определил изменение параметров, то торговля разрешена только в одну сторону.
avatar
Хотя согласен, что доходность там будет низкая
или типа рынок может перетекать из одного состояния в другое? Из эффективного в когерентный и наоборот…
Дочитал до конца… Теперь все понял…
интересная теория кстати. Примерно соответствует моим общим понятиям.
Очень интересно, для инженера читать такие статейки — это милое дело :) Со всем согласен. Единственная проблема – это привязать h e k к правильным и реальным рыночным параметрам, поэтому использование этой модели на практике на самом деле сложная штука, а так всё четко и правильно изложено.
avatar
Неплохо, но с точки зрения именно научно общо. Я иногда торгую многофакторные модели, мне их писали 1,5 года и денег стоили немеренных. Обычная прога 2D интерфейс, но анализирует около 500 различных фаторов. Ее очень долго дорабатывали, хотя на данный момент ей далеко до грааля в полном смысле. Ее громадный плюс-экстраполяция результатов дает четкий вектор на рынке в средний срок и позволяет считать диапазоны. Писалась, кстати, под валюту исключительно. Естественный сбой за все время торговли-это Ближневосточный кризис.
avatar
да все это трудно, и дорого. потому и пишу сугубо в ознакомительных целях. Для меня пока гораздно реальнее изучать непосредственно сам рынок, точнее ТА (цена, объем, время) вот на эти ключевые параметры я обращаю особое внимание. Хотя все же есть парочка любимых индикаторов :)
За похвалу спасибо
avatar
Но плюс однозначно поставил. Баланс теории и практики очень полезен. Молодец
avatar
Мысли хорошие, но как определить, например, коэф k на практике?)
avatar
в топике есть ур. k=H+1,3
Так вот, нужно считать показатель Херста(H-память рынка), а это уже другая история, не входящая в рамки данного топика. И цель его — исключительно в ознакомительных целях. Лично я на практике это не применяю, по многим причинам, одна из главных — мат. аппаратом не владею, и должной подготовкой. Но интересуюсь, чтоб не сухие котировки изо дня в день смотреть, а что то еще узнавать. Может быть когда то к этому и приду.
avatar

теги блога Саня

....все тэги



UPDONW
Новый дизайн