Какие выводы позволяет сделать нелинейная динамика в отношении справедливости гипотезы эффективного рынка? Действительно ли в ценах рынка учитывается вся относящаяся к делу информация, а колебания цен отражают случайный характер поступающих данных, или же в основе этих случайных колебаний лежат предсказуемое рассеяние информации и нелинейность динамики рынка? Возможно, связи между поступающей информацией и последующими изменениями нем не такие уж неопределенные, как это принято считать, и доля случайности в изменениях цен преувеличена. Эти выводы открывают возможность для (хотя бы частичного) предсказания будущих изменений цены.
Из сказанного следует также тот вывод, что, обнаружив новую закономерность, мы, вообще говоря, не сможем исключить ее влияние. Так, в нашей простой модели саморегулирующегося рынка причиной нелинейной обратной связи был ограниченный капитал. Если все участники рынка испытывают такие структурные ограничения, то они просто не смогут применять прибыльную тактику торговли, основанную на улучшенном прогнозе. Таким образом, закономерность во временном ряду цен сохранится, хотя при этом рынок будет эффективным в техническом смысле этого понятия.
|
Характер динамики рынка связан с его формальными и неформальными установками, институциональным окружением, а также сложившейся практикой, предвзятыми мнениями, тенденциями и психологическими барьерами. Все это делает возможным существование (до поры скрытых и выглядящих как случайности) закономерностей в поведении рыночных цен, и эти закономерности, в принципе, можно предсказывать. Научные исследования выявляют все новые и новые закономерности такого рода. Интересный пример приведен в работе. Ее авторы заметили, что рынок иностранных валют не любит енот-курсы, выраженные круглыми числами, например, курс обмена фунт стерлингов/доллар ровно в 1.5000. Исследование реальных рыночных курсов однозначно подтверждает эту закономерность, однако использовать эту «аномалию» непросто, так как даже если мы будем знать, что сделка по цене 1.5000 сулит прибыль, нам трудно будет найти партнера по сделке.
Перед тем, как обратиться к описанию экспериментов с нейронными сетями в распознавании скрытых закономерностей, мы хотели бы отметить, что знание природы хаотического процесса не позволяет существенно улучшить качество долгосрочных (многопериодных) прогнозов. Причина этого в том, что даже сравнительно небольшие ошибки прогноза, полученные на первом этапе, будут в дальнейшем расти и приводить на последующих итерациях ко все большему расхождению истинного и прогнозируемого рядов.
Это явление ухудшения прогноза можно увидеть на рис. 3.6. Здесь в качестве приближения к «истинному» начальному значению 0.4 было взято значение 0.41.
На первых шести шагах ряды ведут себя сходным образом, но затем начинают расходиться все больше и, в конце концов, становятся совершенно некоррелированными, так что близость их значений может быть лишь случайной.
|