Гипотеза когерентных рынков Т.Веге

Всем нам хорошо известна  гипотеза эффективного рынка с его рациональными агентами, гипотеза фрактального рынка с его вложенностью, но мало кто знает про  гипотезу когерентного финансового рынка.

В основе этой гипотезы лежит физическая модель Изинга плотности вероятности распределения намагниченности в ферромагнетике (по-простому  в металле, обладающем высокими магнетическими свойствами).

Гипотеза эффективного рынка не допускает возможности долгосрочно прогнозировать цены, в отличие от нее гипотеза когерентного рынка утверждает наоборот. Она считает, что цены финансовых рынков можно прогнозировать в определенные периоды времени. Она утверждает, что показатели  финансового рынка связаны с коэффициентом Херста, показателем «долгосрочной памяти», которая характеризует состояние участников финансового рынка.

Гипотеза когерентных рынков (Coherent Market Hypothesis – CMH)
Если теория хаоса пытается понять движения цен на фондовых рынках с помощью создания нелинейных динамических моделей, то гипотеза когерентного рынка строит  свое изучение на создании нелинейных  статистических  моделей. Впервые нелинейная статистическая модель была разработана Т.Веге в 1990 году на основе теории социальной имитации (Е.Каллен и Д.Шапиро), которая появилась из физической модели Э.Изинга. Теория социальной имитации появилась в Physics Today в 1974 году. Основная идея этой теории заключается в том, что поведение индивидов в различных социальных группах подобно молекулам в бруске металла. При одних условиях они ведут себя независимо, а при некоторых их мышление поляризуется так, что они начинают действовать как толпа. Рациональное мышление сменяется коллективным разумом. Также и брусок металла, подверженный сильному электромагнитному полю, долгое время остается поляризованным, а возвращение к неполяризованному состоянию, после удаления влияния поля, происходит медленно.

Тонис Веге в 1990 году предложил гипотезу когерентного рынка, основу которой составляла теория социальной имитации. Он сделал предположение о существовании связи между доходностью ценных бумаг  и рыночной поляризацией. Рыночная доходность  финансовых рынков может колебаться около нуля, а может и сильно поляризоваться. Это означает высокую разницу в доходах участников рынка. Рыночную доходность рынка  Веге сопоставил с распределением вероятностей поляризации.

Параметры модели Т.Веге:

h – фундаментальное смещение, является результатом внешних экономических воздействий. Интервал изменения параметра от -0.02  до 0 означает медвежье влияние на фондовый рынок, а от 0 до +0.02 свидетельствует о положительных настроениях на рост. Если показатель около 0, то это нейтральная экономическая ситуация.
k- рыночное настроение (согласованность инвесторов). Показатель может меняться от 1.3 до 2.2. Если k=1.8 то это свидетельствует о случайности фондового рынка. Связь между показателем Херста и коэффициентом «поведения толпы»
H=k-1.3
Если k=1.8, то H=0.5 – случайный рынок. Если k>1.8 то это означает, что на рынке есть эффект толпы, если меньше 1.8 то имеем антиперсистентный рынок (по простому, флэт).
N- количество участников рынка. Группа инвесторов с похожими инвестиционными решениями и ожиданиями. Веге выделил 186 групп инвесторов.
f(q)-распределение рыночных доходностей
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.  Акции ведут себя как случайный временной ряд, такой ряд нельзя прогнозировать. Распределение доходностей эффективного рынка представлено на рисунке 1.

эффективный рынок
Рисунок 1. N=220, h=0, k=0

2. Переходное состояние рынка к режиму толпы. В этой фазе начинает увеличиваться «сознание толпы», происходит смещение настроений и ожиданий инвесторов. 
переходное состояние
Рисунок 2. N=220, h=0,k=2

3. Хаотический рынок. Акциям начинают иметь  «память». Настроения инвесторов быстро распространяются по толпе. Фундаментальные тенденции не проявлены.

хаотический рынок
Рисунок 3. N=220, h=-0.005, k=2.2

4. Когерентный рынок. Обозначаются фундаментальные тенденции. Также как и в хаотическом рынке присутствует «долговременная память». Это трендовые рынки с низким уровнем риска.

когерентный рынок
Рисунок 4. N=220, h=0.02, k=2.1.
Функция распределения доходности для когерентного бычьего рынка.

когерентный рынок-2
Рисунок 5. N=220, h=-0.03, k=2.2.
Функция распределения доходности для когерентного медвежьего рынка.

5. Антиперсистентный рынок. Настроения инвесторов быстро изменяются. Вероятность смены тенденции больше чем вероятность  ее продолжения.

На рисунке 6 показана зависимость рыночного состояния рынка от показателя поведения толпы (k, ППТ) и показателя фундаментальных экономических смещений (h).
k,ппт
Рисунок 6. Зависимость фаз рынка от показателей h и k

Если фундаментальные экономические данные позитивны и настрой инвесторов положительный, то проявляется когерентный бычий рынок. Для медвежьего рынка фундаментальные данные должны быть отрицательные. Если же фундаментальные данные не формируют тенденции, то мы видим хаотический рынок.


Автор: Жданов Василий Юрьевич
(c) BE in trend

Оцените статью
Adblock
detector