Теория случайного блуждания и пример

Что такое Теория случайного блуждания и пример?

Теория случайного блуждания предполагает, что изменения цен на акции имеют одинаковое распределение и не зависят друг от друга. Следовательно, предполагается, что прошлое движение или тренд цены акции или рынка не может использоваться для прогнозирования его будущего движения. Короче говоря, теория случайного блуждания заявляет, что акции выбирают случайный и непредсказуемый путь, что делает все методы прогнозирования цен на акции бесполезными в долгосрочной перспективе.

Понимание теории случайного блуждания

Теория случайного блуждания считает, что невозможно превзойти рынок без дополнительного риска. Он считает технический анализ ненадежным, потому что специалисты по графику покупают или продают ценные бумаги только после того, как сформировался тренд. Точно так же теория считает фундаментальный анализ ненадежным из-за зачастую низкого качества собираемой информации и ее способности неправильно истолковывать. Критики теории утверждают, что акции действительно сохраняют ценовые тенденции с течением времени – другими словами, что можно превзойти рынок, тщательно выбирая точки входа и выхода для инвестиций в акции.

Ключевые моменты

  • Теория случайного блуждания предполагает, что изменения цен на акции имеют одинаковое распределение и не зависят друг от друга.
  • Теория случайного блуждания предполагает, что прошлое движение или тренд цены акции или рынка нельзя использовать для предсказания его будущего движения.
  • Теория случайного блуждания считает, что невозможно превзойти рынок без дополнительного риска.
  • Теория случайного блуждания считает технический анализ ненадежным, потому что он приводит к тому, что чартисты покупают или продают ценные бумаги только после того, как произошло движение.
  • Теория случайных блужданий считает фундаментальный анализ ненадежным из-за зачастую низкого качества собираемой информации и ее способности неправильно интерпретировать.
  • Теория случайного блуждания утверждает, что инвестиционные консультанты мало или совсем не добавляют ценности портфелю инвестора.

Эффективные рынки случайны

Теория случайного блуждания вызвала у многих удивление в 1973 году, когда автор Бертон Малкил ввел этот термин в свою книгу «Случайная прогулка по Уолл-стрит».1  Книга популяризировала гипотезу эффективного рынка (EMH), более раннюю теорию, выдвинутую профессором Чикагского университета Уильямом Шарпом. Гипотеза эффективного рынка утверждает, что цены на акции полностью отражают всю доступную информацию и ожидания, поэтому текущие цены являются наилучшим приближением к истинной стоимости компании . Это помешало бы кому-либо постоянно эксплуатировать заниженные цены на акции, потому что движения цен в основном случайны и вызваны непредвиденными событиями.

Шарп и Малкиэль пришли к выводу, что из-за краткосрочной случайности доходов инвесторам было бы лучше инвестировать в пассивно управляемый, хорошо диверсифицированный фонд.Спорный аспект книги Малкиеля предполагает, что «обезьяна с завязанными глазами, бросающая дротики в финансовые страницы газеты, может выбрать портфель, который будет работать так же хорошо, как и тот, который тщательно отобран экспертами».2

Теория случайного блуждания в действии

Самый известный практический пример теории случайного блуждания произошел в 1988 году, когдаWall Street Journalпопытался проверить теорию Малкила, организовав ежегодный конкурс «Стрельба по дартсу» Wall Street Journal, в котором профессиональные инвесторы боролись с дартс запревосходство в выборе акций .Сотрудники Wall Street Journal сыграли роль обезьян, бросающих дротики.3

После более чем 140 соревнований Wall Street Journal представил результаты, которые показали, что эксперты выиграли 87 соревнований, а метатели дротиков – 55. Однако эксперты смогли превзойти промышленный индекс Доу-Джонса (DJIA) только в 76 соревнованиях. .3  Малкиэль прокомментировал, что выбор экспертов был сделан на пользу скачка цен на акции, который, как правило, происходит, когда эксперты по акциям дают рекомендации. Сторонники пассивного управления утверждают, что, поскольку эксперты могли обыграть рынок только в половине случаев, инвесторам было бы лучше инвестировать в пассивный фонд, который взимает гораздо более низкие комиссии за управление.