3. Теория хаоса

Рынки акций являются нелинейными динамическими системами. Теория хаоса – учение о таких сложных динамических системах, основанное на математических концепциях рекурсии, которые можно смоделировать используя набор дифференциальных уравнений. Главное убеждение теории хаоса рынков заключается в том, что поведение цен на рынке описывается случайным блужданием. Однако, в отличие от сторонников теории случайного блуждания, предполагающих, что лучшая стратегия – покупка и удержание, сторонники теории хаоса считают, что такие колебания можно прогнозировать, использую фракталы – самоподобные объекты, в которых отдельные части связаны с целым. Популярный пример фракталов – дерево. Когда ветки становятся все меньше и меньше, все они подобны структуре больших ветвей и всему дереву в целом. Точно так же в действии цен на рынке, поскольку цены рассматриваются ежемесячно, еженедельно, ежедневно, строятся гистограммы на день, неделю, месяц, структура имеет подобное проявление.

Другая характеристика хаотических рынков вызвана чувствительной зависимостью от начальных условий. Именно поэтому рыночные динамические системы так сложно предсказуемы. Нельзя точно описать текущую ситуацию, потому что, погрешности в описании интенсивно появляются из-за сложности системы. Поэтому точные предсказания становятся невозможными.

Третья характеристика хаотичных систем заключается в характере хаотических изменений. Система может быть случайной в краткосрочном периоде и быть детерминированной в долгосрочной перспективе. То есть из множества малосвязанных случайных колебаний складывается вполне логичная картина.

Ряд трейдеров используют эти закономерности в своих торговых стратегиях. Известно, что цены на акции изменяются циклически, а у каждой акции есть свой собственный цикл или множество циклов, что похоже на отпечатки пальцев человека. Алгоритм находит все возможные циклы, которые существуют в данной системе, используя разработанный фрактал. Как только циклы будут найдены, выделяется самый сильный цикл. Используя этот цикл и выделенный ранее фрактал, данные экстраполируются на день, за неделю, за месяц или даже.

Если бы широкому кругу лиц стало известно, что этот алгоритм действительно работает, рынок бы тут же амортизировал эффект от его применения. Так что, либо транзакционные издержки слишком высоки, чтобы сделать этот алгоритм эффективным, либо этот алгоритм в комбинации с другими методами действительно используют реальные трейдеры, которые особо не афишируют свои методы и инструментарии.

1. Теория адаптивного рынка

Теория адаптивного рынка была предложена профессором AndrewW.Lo[71] как попытка примирить теорию эффективного рынка с поведенческими подходами, применяя принципы эволюции, соперничества, адаптации и естественного отбора к рыночным условиям.

AndrewW.Loсчитает, что эта теория, основанная на эволюционном подходе, является новой версией теории эффективного рынка. Цены отражают всю имеющуюся информацию таким образом, каким её воспринимают участники рыночных торгов. Участников можно объединить в группы согласно стратегиям, которые они используют (например, маркет-мейкеры, пенсионные фонды, хэдж-фонды и т.п.). Чем больше таких участников и чем лучше их умение приспосабливаться – тем более эффективен рынок.

Связь между риском и доходом существует, но она непостоянна. Даже на эффективном рынке иногда возникают возможности для извлечения дохода одной из групп участников за счёт другой. Одни и те же инвестиционные стратегии могут быть эффективными при одной конъюнктуре рынке и совершенно неэффективными при другой. Причём это не зависит от того, на чём основана стратегия – на фундаментальном анализе, или техническом. Самое важное – умение приспосабливаться, менять свою торговую стратегию. В условиях неопределённости самое важное, согласно этой теории – умение выжить, а максимизация прибыли – второстепенная цель.