Хаос и порядок на рынках капитала

Хаос и порядок на рынках капитала

1

1

Хаос и порядок на рынках капитала

Эдгар Э. Петерс

Глава 1. Введение: жизнь сложна

Во все времена люди пытались организовать и структурировать свою жизнь. Как еще можем мы объяснить нашу правовую систему, бюрократию и организационные структуры? Для упорядочения отсчета времени были созданы календари и часы, они организуют и координируют нашу повседневную деятельность. Мы издаем энциклопедии, словари, книги, газеты в целях систематизации знаний. Безотносительно к степени детализации законов или организационных структур мы, тем не менее, пытаемся понять их, будь то некое естественное явление, например, погода или некое социальное образование. Вот почему нам нужна система судопроизводства, чтобы интерпретировать законы, нужны консультанты, помогающие понять групповую динамику акционерных компаний, и нужна наука для понимания природы.

Как бы мы ни пытались привести все в идеальный порядок, - в нашем мире его нет: природа не упорядочена, не упорядочены и человеческие творения, именуемые институтами. Экономике и рынкам капитала особенно недостает упорядоченности. Рынки капитала являются нашими собственными созданиями, но мы еще не знаем, как они работают. Некоторые из наших лучших мыслителей посвятили жизнь тому, чтобы понять, как перетекает капитал от одного инвестора к другому и почему. Чтобы сделать рынки капитала более понятными, создаются объясняющие их модели. Они по необходимости упрощают реальность. С помощью нескольких упрощающих предположений о поведении инвесторов была создана общая аналитическая модель, помогающая понять созданные нами рынки. Эти модели не отличаются хорошей работой. Они объясняют некоторые явления, но многое оставляют неясным и часто ставят больше вопросов, чем дают ответов. Экономисты обнаруживают, что их предсказания в противоположность теории имеют ограниченную эмпирическую валидность.

Например, статья в «Форбс», написанная Линденом (Linden) и озаглавленная «Скучные дни в унылой науке», цитирует Мак-Низа (McNees, 1983, 1985, 1987, 1988), который изучал экономические прогнозы и нашел, что экономисты делали серьезные ошибки в прогнозах в каждом из поворотных моментов экономического развития, начиная с 70-х годов, когда началась эта работа. Мак-Низ обнаружил также, что в этих поворотных моментах прогнозисты ошибались все вместе. Предсказания, в случае если они сделаны корректно, отражали действительность только в коротком временном интервале. Незначительное изменение только одной переменной может иметь большее влияние, чем это предусматривает теория.

Все новые очевидные примеры продолжают свидетельствовать, что рынки капитала ведут себя не так, как предсказывает теория случайных блужданий, тем не менее последняя преподносится как факт, не подлежащий сомнению. Например, на рынке акций происходит намного больше сильных скачков цен («выбросов»), чтобы их можно было объяснить как эффекты шума. Другие аномалии в существующей парадигме рынков капитала будут рассмотрены ниже, и их слишком много, чтобы их не замечать.

Сорок лет назад предполагалось, что эконометрика даст нам возможность предсказывать наше экономическое будущее и соответствующим образом к нему подготавливаться. Сегодня экономические предсказания часто являются объектом насмешек. Уолл-Стрит и корпоративная Америка распускают экономические департаменты, потому, как говорит Линден, что их предсказания «демонстрируют развлекательность и выдумку, но не очень полезны». Откуда же проистекают ошибки?

Во-первых, существует концепция равновесия. Эконометрический подход предполагает, что если не существует внешних, или экзогенных, влияний, то система находится в покое. Так экономисты определяют равновесие. Все уравновешивает друг друга. Предложение равно спросу. Возмущая систему, экзогенные факторы выводят ее из равновесия. Система реагирует на возмущение и возвращается в равновесное положение линейным образом. Система реагирует немедленно, потому что она стремится быть в равновесии и питает отвращение к несбалансированности. Она хочет быть опрятной и быть всегда на своем месте.

Однако если мы посмотрим на экологию живого мира, - Земли, например - то увидим, что природа избегает равновесия. Если особь или система хочет выжить, она должна эволюционировать, или, как утверждает И. Пригожин, «находиться далеко от равновесия». Луна находится в равновесии, но это мертвая планета.

Рыночная открытая экономика является эволюционирующей структурой. Попытки контролировать экономику, управлять ею, держать ее в равновесии обречены на провал. Недавний крах ленинского коммунизма - всего лишь один пример. Другие «утопические» общества тоже пытались создать равновесную экономику, но все они потерпели неудачу.

Равновесие подразумевает недостаток эмоциональных сил, таких как жадность и страх, которые служат причиной экономической эволюции, состоящей в приспосабливании к новым условиям. Регулировать эти человеческие страсти может быть было бы и желательно, чтобы охлаждать излишний пыл, но если их подавить совсем, то система потеряет жизненную силу, и в том числе - способность находиться в состоянии, далеком от равновесия, что необходимо для развития. Равновесие системы означает ее смерть.

«Эффективный рынок» - это такой рынок, на котором все активы справедливо оцениваются в соответствии с доступной информацией, и как покупатели, так и продавцы не склонны к авантюрам. Однако не только справедливые цены, а и множество других факторов оказываются важными для функционирования рынков. Например, биржевой брокер будет утверждать, что низковолатильный рынок есть рынок нездоровый. Новые финансовые инструменты, дающие низкий процент дохода, в конце концов умирают, даже если цены были справедливы. Недавний пример - индекс участия контрактов в индексе акций, спроектированный для того, чтобы дать индивидам или институтам возможность торговли ценными бумагами с помощью компьютерных технологий без использования фьючерсов. Это была превосходная идея, и контракты, как правило, справедливо оценивались, но тем не менее эта концепция умерла - недоставало заинтересованности участников. Объем торговли был слишком низок для поддержания рынка. Здоровый рынок - это волатильный рынок, а справедливые цены не являются необходимым условием.

Не должны ли мы тем самым сделать вывод о том, что здоровая экономика и здоровый рынок не стремятся к равновесию, но, напротив, далеки от него? Экономисты, которые используют теории равновесия для моделирования далеких от равновесия систем, подобны производителям сомнительных ценностей.

Второй проблемой для эконометрического взгляда на мир является время. Эконометрика игнорирует время или, в лучшем случае, рассматривает его как переменную наравне с другими переменными модели. Рынки и экономика при таком подходе не обладают памятью о прошлом или имеют очень ограниченную память. Если десять лет назад все переменные, влияющие на процентную ставку имели те же значения, что и сейчас, то и она сама должна быть такой же. Различия в предыстории игнорируются. В лучшем случае эконометрика имеет дело с короткой памятью, считается, что эффекты памяти быстро диссипируют. Идея о том, что лишь одно какое-то событие может изменить будущее, чужда эконометрике - вот в чем причина пропуска экономистами поворотных точек экономической эволюции, о чем упоминал Мак-Низ.

Рассмотрим пример. Предположим, что процентная ставка r однозначно зависит от скорости инфляции i и предложения денег S. Тогда простейшей моделью будет:

r = a * i + b * S.

В этом сверхпростейшем случае коэффициенты а и b будем считать фиксированными, тогда г зависит только от текущих уровней i и S. При этом не имеет значения, будут ли i и S одновременно возрастать, или же одно из них будет увеличиваться, а другое уменьшаться. История здесь неуместна.

Что тут не учтено, конечно, так это качественный аспект, проистекающий из того обстоятельства, что люди принимают решения. На нас влияет все, что происходит вокруг. Наши ожидания будущего проистекают из опыта. Этот эффект обратной связи, эхо прошлого, влияющее на настоящее, и настоящее, влияющее на будущее, - он чаще всего игнорируется, и особенно в теории рынков капитала. В следующей главе мы рассмотрим рационального человека, каким он выступает в экономической методике. Он не подвержен ожиданиям, вытекающим из прошлого, возможно, учитывает только недавнее прошлое. Реальная же система с обратной связью включает долговременные корреляции и тренды, потому что наделена памятью о давних событиях, которые влияют на решения в настоящем.

Все эти факторы делают рынки капитала беспорядочными. Четкость, оптимальные решения здесь неприменимы. Вместо того мы предоставлены множеству возможных решений. Эти характеристики - далекие от равновесия условия и не зависящие от времени механизмы обратной связи - являются симптоматикой нелинейных динамических систем.

Когда я был аспирантом-математиком, в курсе дифференциальных уравнений мы изучали только линейные уравнения. Мы изучали их потому, что они имеют единственное решение. Они имели приложения в технике и физике. Они были аккуратны.

Нелинейные дифференциальные уравнения выглядели бесполезными ввиду того, что имели множество решений, которые казались не относящимися к реальности. Они были сложны, беспорядочны и выглядели исключениями.

Теперь мы знаем, что большинство сложных естественных систем может быть смоделировано с помощью нелинейных дифференциальных или разностных уравнений. Эти уравнения полезны именно по тем причинам, по которым их стремятся избегать. Жизнь не упорядочена. Она изобилует возможностями. Поэтому необходимы модели с множеством возможных решений.

Возьмем для иллюстрации простую нелинейную систему. Предположим, есть акция ценой Pt, определим ее как мелкую акцию, продаваемую меньше чем за один доллар. Поскольку на рынок приходит достаточно много покупателей, их требования становятся причиной повышения цены на определенную долю от первоначальной стоимости, определяемую коэффициентом a. Тогда стоимость этой акции в момент времени t + 1 будет равна:

Pt +1 = a * рt (1.1)

В этом уравнении предполагается, что существуют только покупатели. Чтобы сделать модель более реалистичной, мы должны учесть влияние продавцов. Предположим, что в то время как цена увеличивается на а*рt продавцы уменьшают ее на а*Рt2. Уравнение (1.1), следовательно, приобретает вид:

Рt +1 = а * Pt - а * Рt 2 Pt +1 = а * Pt * (1 - Pt ). (1.2)

Эта модель тоже не очень реалистична, однако она объясняет, по крайней мере, что происходит, если давление покупателей поднимает цены в пропорции а, а продавцы снижающих на а * Рt2. При низком спросе цены снижаются до нуля и система умирает. При высоком (но не слишком высоком) спросе цены стремятся к устойчивому состоянию, или к «справедливой величине».

Предположим, покупательское давление дает рост со скоростью а = 2 и р0 = 0.3. В соответствии с итерационным уравнением (1.2) цена в конце концов устанавливается на отметке 0,50. (Я предлагаю читателю проверить это на персональном компьютере с электронной таблицей. Просто скопировать уравнение (1.2) вниз на сто ячеек, или около того. Может быть использован также калькулятор путем повторных нажатий кнопки вычисления.) Таким образом, на средних величинах цены конвергируют к постоянной величине. Однако, если скорость роста увеличить до а = 2,5, то неожиданно образуются две возможных справедливых цены, и система начинает осциллировать между ними. Почему это происходит? На этом критическом уровне покупатели и продавцы поступают на рынке не одинаково. Отставание а * Pt2 при этом становится больше, чем рост, обусловленный величиной а. Но если цена достигла низшего уровня, то в этом случае начинает доминировать скорость роста а, толкая цену обратно к верхней отметке. Таким образом, имеют место две справедливые цены: по одной продавцы продают, по второй покупатели покупают. На этом однако, дело не кончается.

Если скорость роста а непрерывно повышать, то возможно появление 4-х, 16-ти, 32-х справедливых цен. В итоге, при а = 3,75 имеет место бесконечное количество справедливых цен. Так как система не может установиться на какой-то справедливой цене, она флуктуирует случайным образом, хаотически. На рис. 1.1 показана бифуркационная диаграмма с критическими величинами скорости роста а, где число справедливых цен увеличивается.

Эта модель не реалистична, она предполагает, например, что давление продавцов прямо соотносится со скоростью роста покупательского спроса. Однако она показывает, как сложные результаты могут порождаться даже в простой нелинейной системе. Легко представить себе уровень сложности большой нелинейной системы, такой например, как погода или активно функционирующий рынок капитала. Уравнение (1.2) - это знаменитое логистическое уравнение, хорошо изученное и описанное в литературе. В главе 10 мы исследуем его поведение более подробно.

2.5 3.0 3.45 3.54 3.56 3.75 4 а

Рис. 1.1 Бифуркационная диаграмма: логистическое уравнение.

Из приведенного выше простого примера нетрудно вывести несколько важных свойств нелинейных динамических систем. Во-первых, это системы с обратной связью. То, что происходит сегодня, зависит от того что было вчера - Рt+1 есть результат Рt. Во-вторых, существуют критические уровни, где имеет место больше чем одно положение равновесия. В логистическом уравнении первый критический уровень соответствует а = 2,5. В-третьих, эта система является фракталом. Этот термин будет подробно раскрыт в части 2, но» фрактальная характеристика станет ясна, если обратиться к рис. 1. При а = 3,75 мы видим «полосу устойчивости». Внутри каждой фигуры существуют фигурки поменьше, подобные большой фигуре. Если малую фигуру увеличить, то можно увидеть, что она содержит свою «полосу устойчивостей», где также содержатся подобия большой фигуры. Во все меньших и меньших масштабах могут быть найдены ее повторения. Это свойство самоподобия является характеристикой нелинейных динамических систем, симптоматикой нелинейных процессов с обратной связью. Сложность в поведении возникает только тогда, когда система находится далеко от равновесия.

И, наконец, четвертое - имеет место чувствительная зависимость от начальных условий. Если уравнение (1.2) становится предсказательной моделью, то тогда даже малейшее изменение Рt даст огромную разницу цен при t+N, даже если они были близки вначале.

Эти характеристики указывают на то, что рынки капитала являются нелинейными динамическими системами, и тогда можно ожидать следующего:

1. Долговременных корреляций и трендов (эффектов обратной связи).

2. Изменчивости, с критическими уровнями рынков - при определенных условиях и в определенное время.

3. Временные ряды прибылей при уменьшаемых временных промежутках будут выглядеть одинаково и иметь подобные статистические характеристики (фрактальная структура).

4. Уменьшения надежности предсказаний по мере того как эти предсказания будут стремиться заглядывать все дальше вперед (чувствительная зависимость от начальных условий).

В общем случае такого типа явления имеют место тогда, когда система находится далеко от равновесия. Они характерны для рынка, как мы его знаем из опыта, и они никак не подпадают под гипотезу эффективного рынка (Efficient Market Hypothesis-EMH), которая оказывала влияние на финансовые инвестиции, или на финансовую экономическую теорию в последние тридцать лет. Крушение EMH как парадигмы составляет тему следующих двух глав.

EMH предполагает, что инвесторы рациональны, дисциплинированы и аккуратны. Такого рода предположения о поведении инвесторов сузили математическую модель до простых линейных дифференциальных уравнений с единственным решением. Однако рынки не упорядочены и не просты. Они хаотичны и сложны.

В теории финансового инвестирования нет концепции, которая имела бы такую широкую проверку и так мало доверия к себе, как «эффективные рынки». Помимо всего эта концепция является краеугольным камнем количественной теории рынка капитала, и последние тридцать с лишним лет исследований были полностью ей подчинены. В действительности гипотеза эффективного рынка (ЕМН) уходит корнями в начало века. Она выполняет одну первейшую функцию: оправдать использование вероятностных расчетов в анализе рынков капитала. Но если рынки являются нелинейными динамическими системами, то тогда использование стандартного статистического анализа может привести к ошибочным результатам, особенно если в основе лежит модель случайных блужданий. Поэтому становится важным пересмотр тех предпосылок, которые стоят во главе угла нынешней теории рынков капитала.

Эффективные рынки представляются такими, где в сложившихся ценах уже учтена и обесценена вся публичная информация, отражена как общеэкономическая, так и собственно ценовая история. Ценовой сдвиг, следовательно, происходит только тогда, когда появляется новая информация. Эффективный рынок не может быть игровым, не только потому, что в ценах отражает известную информацию, но и потому, что само по себе большое количество инвесторов обеспечивает справедливость этих цен. С этой точки зрения инвесторы предполагаются рациональными: они знают в совокупности, какая информация важна, какая нет. Тогда после систематизирования этой информации и оценки рисков коллективное сознание рынка находит равновесную цену. В сущности ЕМН утверждает, что рынок создается ошибками многих.

Если это предположение о надежности рынка, обусловленной большим количеством инвесторов, истинно, то тогда сегодняшнее изменение цены зависит только от сегодняшних неожиданных новостей. Вчерашние новости недолго остаются значимыми, и сегодняшние прибыли не имеют отношения ко вчерашним; прибыли в этом смысле независимы. А если это так, то, следовательно, они являются случайными переменными и следуют случайному блужданию. Если накоплено достаточно большое количество ценовых изменений, то в пределе (когда число наблюдений приближается к бесконечности) их вероятностное распределение становится нормальным. Это предположение о нормальности распределения прибылей открывает дорогу к несметному количеству статистических тестов и методов моделирования, которые могут дать оптимальные решения в качестве руководства к действию.

Эта версия ЕМН, основанная на случайном блуждании, во многих отношениях ограничена. Рыночная эффективность не подразумевает с необходимостью случайное блуждание, но случайное блуждание подразумевает рыночную эффективность. Следовательно, предположение о том, что прибыли нормально распределены, непременно подразумевается эффективными рынками. Однако существует глубоко укоренившееся предположение о независимости прибылей. Большинство тестов ЕМН проверяют также версию о случайном блуждании. Кроме того, в любом варианте ЕМН утверждает, что прошлая информация не влияет на рыночную активность, так как эта информация общеизвестна. Это предположение об относительной независимости изменений рыночных цен, во-первых, дает возможность использовать теорию случайного блуждания и далее более общие мартингальные и субмартингальные модели. И хотя не все версии ЕМН предполагают независимость, техника, используемая для статистических испытаний, несет в себе предположение о независимости, а также о существовании конечных дисперсий. Вследствие этих особенностей версия ЕМН, основанная на случайном блуждании, считается единственной гипотезой эффективного рынка, ее неотъемлемым признаком, хотя технически это неверно.

Действительно, предположение о том, что прибыли следуют случайному блужданию, приходит на ум первым при наблюдении. и статистическом анализе прибылей. Рациональные доводы в пользу применения статистического анализа с его предположениями о независимости прибылей приходят много позже. ЕМН стала результатом накопления в этом процессе рационализации.

Любой ученый может выразить недовольство тем, что теория совершенствуется ради оправдания применяемых методов: ведь это значит, ставить телегу впереди лошади - такая наука никуда не годится. Если рыночные прибыли подчиняются нормальному распределению, то имеется возможность развивать гипотезу и следствия из нее. В теории рынков капитала предположения о нормальности распределений и конечной дисперсии, так же как и основанные на них модели развивались вопреки эмпирической очевидности, которая всегда вступала в противоречие с теорией.

В этой главе мы сделаем обзор теории рынков капитала и ее истории развития. Обсуждение по необходимости будет кратким. Наша цель - показать, что если предположение о случайном блуждании цен на рынках капитала неверно, то тогда большая часть нынешней теории, эмпирических исследований и исследовательской методологии окажется подорванной в своей предполагаемой полезности. На смену старым методам должны прийти новые, которые не предполагают независимости, нормальности или конечных дисперсий. Эти новые методы должны включать фракталы и нелинейную динамику, которые, будучи примененными к реальным данным, демонстрируют гораздо большую результативность. Ко всему прочему нелинейная парадигма должна допустить в теорию рынков концепцию «долговременной памяти»: событие может влиять на рынки долго, возможно-бесконечное время в будущем. Нынешняя линейная парадигма допускает лишь возможность короткой памяти, в лучшем случае - в субмартингальной форме.

Предположение 7 Осборна является кульминацией предположений 3-6. В действительности оно является заключением и утверждает, что так как ценовые изменения независимы (т. е. они представляют собой случайные блуждания), следует ожидать нормального распределения этих изменений с устойчивым средним значением и конечной дисперсией. Это не что иное, как следствие центральной предельной теоремы теории вероятностей, или закона больших чисел. Эта теорема гласит, что выборка независимых идентично распределенных случайных переменных (IID) будет нормально распределенной, если эта выборка достаточно велика.

Несмотря на тот факт, что мы ставим под вопрос логику Осборна, не следует умалять его достижения. Осборн собрал коллекцию разных концепций, относящихся к теории случайных блужданий, которые, в конечном счете, оправдывают применение вероятностных расчетов. В сущности, эта группа исследователей знала, что статистический анализ предлагает огромное количество исследовательских методов и моделей. Эти инструменты, однако, ограничены лежащими в их основе предположениями. Главным было следующее: изучаемый объект должен быть независимой идентично распределенной случайной переменной. Таким образом, постулировалось, что поскольку фондовый рынок и другие рынки капитала представляют собой большие системы с большим числом степеней свободы (или - инвесторов), текущие цены должны отражать информацию, уже имеющуюся в распоряжении каждого. Изменения в цене должны происходить только по возникновении новой неожиданной информации.

Отцы-основатели теории рынка капитала были хорошо осведомлены об этих упрощающих предположениях и их значении. Они не пытались минимизировать влияние этих предположений на теорию, однако чувствовали их существенное влияние на полезность модели, особенно в отношении принятого допущения об инвесторском поведении. Концепция рационального инвестора стала ключевой предпосылкой для гипотезы эффективного рынка (ЕМН).

Как мы видели, Осборн уже коснулся этой концепции. Он говорил, что инвесторы оценивают акции, основываясь на их ожидаемой стоимости (или ожидаемой прибыли), которая есть вероятностно взвешенное среднее ожидаемых прибылей. Предполагалось, что инвесторы кладут в основу своих расчетов субъективно оцененные вероятности и манипулируют с ними рационально и непредубежденно.

Предположим, например, что инвестор видит три возможных экономических сценария: положительный рост, отсутствие роста и отрицательный рост. В случае положительного роста инвестор полагает, что рынок вырастет на 12%. При отсутствии роста рынок упадет на 1%. Если же экономика пойдет на спад, рынок упадет на 8%. Инвестор производит экономический анализ и решает, что сценарий роста имеет вероятность 60%, отсутствие роста-30% и спад-10%. Тогда ожидаемая прибыль будет:

0.6 * 12% + 0.3 * (-1%) + 0.1 * (-8%) = 6.1%

Таким способом принимают решения многие инвесторы. Они оценивают вероятности и возможности выигрыша по различным сценариям, но не обязательно принимают окончательное решение исходя из них.

Позже мы обсудим некоторые исследования в области принятия решений человеком, но сейчас в качестве примера возьмем лотерею. Ожидаемая прибыль лотерей типично отрицательна. Эта действительно так - иначе лотереи не приносили бы прибыль их организаторам. Но миллионы людей играют в лотерею, хотя ни один «рациональный инвестор» не стал бы этого делать. Лотерейные игроки, очевидно, чувствуют, что вероятность большого выигрыша возмещает риск небольшой потери, даже если вероятности им не благоприятствуют. Это не «рациональная», но тем не менее человеческая природа.

Фамэ (Fama, 1965a) окончательно формализовал эти наблюдения в виде гипотезы эффективного рынка (ЕМН), которая утверждает, что рынок является мартингалом, или «справедливой игрой»; это означает, что информация не может быть использована для выигрыша на торговой площадке. ЕМН подобна предположению 5 Осборна. В ее чистой форме ЕМН не требует независимости во времени или принятия только IID наблюдений. Однако модель случайного блуждания исходит из этих предположений. Если прибыли случайны, то тогда рынки эффективны. Обратное утверждение, однако может не быть истинным.

Эта концепция эффективных рынков в итоге разрослась до атаки как на фундаментальный, так и на технический анализ. Теперь в фокусе оказалось положение о том, что прошлая ценовая информация не отражается на будущих ценах. Лори и Гамильтон (Lorie, Hamilton, 1973) писали в 1973 г. в своем великолепном обзоре:

«Утверждение о том, что рынок эффективен, много сильнее, чем утверждение, что последовательные изменения в ценах акций не зависят одно от другого. Последнее утверждение - легкая форма гипотезы эффективного рынка - просто говорит, что текущие цены акций полностью отражают все, что скрыто в исторической последовательности цен, так что знание этой последовательности не имеет значения при формировании ожиданий касательно цен будущих. Утверждение о том, что рынок эффективен, подразумевает, что текущие цены отражают и заключают в себе не только все, что скрыто в исторической последовательности цен, но также все, что можно было узнать о компаниях, чьи акции находятся в обращении... это доказывает бесплодность усилий заработать сверхприбыль путем анализа всей публичной информации».

Эта атака на фундаментальный анализ вообще была неприемлема для сообщества инвесторов, и она разделила ЕМН на «слабую» и «сильную» формы. Сильная форма утверждала, что фундаментальный анализ был бесполезной деятельностью, потому что цены уже отразили «все, что познаваемо», или всю публичную или частную (из информированных источников) информацию. В качестве компромисса была выдвинута «полусильная» форма.

В соответствии с полусильной формой ЕМН цены отражают всю «публичную» информацию. Аналитики ценных бумаг, используя технику Грэхема-Додда, выводят формулу стоимости ценной бумаги, основанную на информации, которая доступна всем инвесторам. Большое число независимых оценок дает в результате «справедливую» стоимость для этого агрегированного рынка. Аналитики, таким образом, становятся причиной рыночной эффективности. Фундаменталисты формируют справедливую цену путем консенсуса.

Полусильная форма ЕМН была намного более приемлема для сообщества инвесторов, потому что она гласила, что рынки эффективны вследствие анализа ценных бумаг, а не независимо от анализа. К тому же, полусильная форма подразумевала, что изменения в ценах акций случайны, так как подвержены внешним по отношению к самому временному ряду воздействиям. Следовательно, ценовые изменения случайны не потому, что сам рынок является «игрой в кости», но вследствие оценки изменений в положении компании, обусловленных микро- и макроэкономическими условиями. В середине 1970-х годов полусильная версия БМН была общепринятой теорией. Говоря о ЕМН, подразумевали именно ее. В дальнейшем мы всегда будем иметь в виду полусильную версию ЕМН, которая утверждает, что рынки эффективны потому что отражают всю публичную информацию. Слабая форма эффективного рынка есть такая, где ценовые изменения независимы и могут быть случайным блужданием.

Академическое сообщество претерпело тридцатилетний парадигмальный сдвиг - от «животного духа» Кейнса до «рационального инвестора» и ЕМН. К 1970-му году академическое сообщество в целом приняло ЕМН (сообщество инвесторов сделало это несколькими годами позже) и то, что Кан (Kuhn, 1962) назвал «нормальной наукой», было взято на вооружение теорией финансов. В части 3 мы обсудим основные труды, которые призваны были доказать правдоподобие ЕМН.

Еще до того как полностью оформилась ЕМН, обнаруживались исключения, которые ставили под сомнение предположение о нормальности. Одна из аномалий была найдена, когда Осборн (1964) вычертил функцию плотности прибылей фондового рынка и назвал их «приблизительно нормальными»: это было необычное наблюдение, так как хвосты этого распределения отличались свойством, которое статистики называют «эксцесс». Осборн заметил, что они толще, чем должны были бы быть, но не придал этому значения. К тому времени как появилась классическая публикация Кутнера (1964b) стало общепринятым, что распределения ценовых изменений имеют толстые хвосты, но значение этого отклонения от нормальности еще находилось в стадии обсуждения. Статья Мандельброта (1964) в сборнике Кутнера содержала доказательства того, что прибыли могут принадлежать семейству устойчивых распределений Парето, которые характеризуются неопределенной, или бесконечной дисперсией. Кутнер оспаривал это утверждение, - оно серьезно ослабляло гауссовскую гипотезу, - и предлагал альтернативу, которая состояла в том, что сумма нормальных распределений может являть распределение с более толстыми хвостами, тем не менее оставаясь гауссовским. Такого рода дебаты продолжались почти десять лет.

Линейная парадигма в своей основе предполагает, что инвесторы линейно реагируют на информацию, т. е. используют сразу по получении, а не ожидают ее накопления в ряде последующих событий. Линейный взгляд соответствует концепции рационального инвестора, которая утверждает, что прошлая информация уже дисконтирована, найдя отражение в стоимости ценных бумаг. Таким образом, линейная парадигма подразумевает, что прибыли должны иметь приблизительно нормальное распределение и быть независимыми. Новая парадигма обобщает реакцию инвестора, включая в себя возможность нелинейной реакции на информацию и, следовательно, влечет за собой естественное расширение существующих взглядов.

В главах 2 и 3 было показано, что ЕМН часто не в силах объяснить поведение рынка. Модели, основанные на ЕМН, такие, как САРМ, имеют в своей основе серьезные недостатки. Тем не менее, рынки во многом следуют ЕМН. Например, изучение показало, что активные менеджеры терпят постоянные неудачи в борьбе с «рынком». Сторонники ЕМН указывают на этот факт как на доказательство эффективности рынка. Критики ЕМН, со своей стороны, говорят, что рынок является просто результатом некомпетентности инвестиционных менеджеров, в частности, их неумения обращаться с количественными оценками. Несмотря на все эмпирические исследования, лишь небольшая часть которых обсуждается в этой книге, дебаты относительно рыночной эффективности продолжаются.

Эти споры питаются из источника двойственности: хотя есть мало убедительных доказательств того, что рынки эффективны, их также мало и в отношении противоположного утверждения. Практики указывают на двойственные результаты, исходя при этом из опыта своей инвестиционной деятельности. Фундаментальный анализ часто срабатывает, но и часто оказывается бессилен. То же самое можно сказать о техническом анализе. Экономисты говорят об экономических циклах, но ни один не может быть найден аналитически. Трейдеры говорят о рыночных циклах, но и те не могут быть доказаны. Для того чтобы покончить с этой разноголосицей у критиков ЕМН нет альтернативы, которая принимала бы в расчет все эти несоответствия. Немного найдется областей, где теория и практика находились бы в таком несогласии.

Два этих лагеря разделяет враждебность. Количественники говорят, что существуют доводы в доказательство несуществования рыночных циклов. Практики говорят, что количественники живут в мире грез и не имеют никаких доказательств. Такой раскол между теорией и практикой был обычным состоянием физических наук на всей истории их существования. Количественники часто относятся к техническому анализу как к форме рыночной астрологии, возможно, забывая о том, что астрологи были также первыми астрономами и алхимики - первыми химиками. Количественникам также следует помнить, что текущие научные знания не всегда являются истиной.

В шестнадцатом столетии среди ученых было распространено мнение, что снаряд, например пушечное ядро, выпущенное в сторону врага, падает прямо вниз после того как достигнет наивысшей точки, потому что сила гравитации притягивает его по прямой, как описано Аристотелем. Практики (в данном случае военные) говорили, что эта теория бессмысленна: ядра летят по кривой. Они это знали, потому что занимались пробиванием укреплений. И это продолжалось до тех пор, пока работы Декарта в XVII веке не заставили ученых признать свою ошибку.

Количественники должны заботиться о том, чтобы их предположения не искажали их заключений, если сами эти предположения не доказаны. Что касается траектории пушечных ядер, то ведь предполагалось, что Аристотель всегда прав. Он был прав в отношении многих вещей, но в отношении снарядов он ошибался. Практики должны заботиться о том, чтобы не «мистифицировать» то, что они делают, если нет достаточного понимания. Примером мистификации может служить следующее предположение технических аналитиков: «Рынок говорит на своем собственном языке». Что это означает? Что внешняя информация бесполезна? Если так, то почему? На эти вопросы ответа не дается.

Следует открыто взглянуть на две эти платформы. Только единение теории и практики может продуцировать выигрышную технологию.

Во временных рядах рыночных прибылей мы имеем явный разрыв между тем, что говорит разум, и тем, что подсказывает интуиция. Разум говорит, что на рынке не существует порядка, поскольку результаты, использующие аналитические методы, остаются неубедительными. Интуиция говорит нам - здесь что-то есть, но не ясно, что именно. Может быть, проблема в том, чтобы вернуться к нашему определению порядка? Что мы понимаем под порядком?

В настоящее время открыто много различных систем, в которых случайность и необходимость сосуществуют в интеграции. В частности такие системы найдены в термодинамике, где преобладают условия «далекие от равновесия». Наш ответ может состоять в следующем.

В экономической теории и теории рынков капитала мы долгое время использовали ньютоновское предположение, что» система, предоставленная самой себе, стремится к равновесию. В физической теории движения равновесие связывают, с телом, находящимся в покое. В приложении ньютоновской динамики к экономической теории рынков капитала мы также рассматриваем систему как находящуюся в естественном равновесии до тех пор, пока ее не возмущают экзогенные воздействия. Так, существует естественный баланс между предложением и спросом до тех пор, пока некое воздействие не изменит того или другого, заставив систему искать нового положения равновесия. Такой подход представляет собой не что иное, как расширение теории равновесия, относящейся к природным явлениям.

Природа устанавливает естественный баланс, в котором организмы конкурируют и сосуществуют в экологической системе, которая работает и остается устойчивой на протяжении всего времени - по крайней мере, насколько мы видим. Однако даже в экологии теорию «естественного баланса» сменило понимание того, что природа на самом деле находится в состоянии непрерывных флуктуации.

Как было сказано в гл. 1, статическое равновесие не является естественным состоянием, и пришло время, когда экономическая теория и инвестиционные финансы стали перед лицом той же проблемы. В нелинейных динамических системах случайность и необходимость сосуществуют. Случай в сочетании с детерминированностью создает статистический порядок. Следовательно, порядок может быть динамическим процессом, в котором случайность и порядок объединены, а не есть периодическое явление с наложенным шумом.

Теория сложности обнаруживает, что эта комбинация локальной случайности и глобального порядка порождает процессы, которые более устойчивы по отношению к окружающим условиям. Это означает, что они могут адаптироваться к окружающим условиям, реагируя, на первый взгляд, непредсказуемым образом. Их поведение непредугадываемо, и поэтому они выигрывают в соревновании с другими видами или системами. Статические системы, реагирующие линейно, обречены на вымирание. Их приспособительные возможности исчерпываются в борьбе с более адаптированными конкурентами.

Существующая парадигма, основанная на эффективных рынках и линейных отношениях между причиной и следствием, постулирует рынок, выступающий в роли окончательного арбитра. Со своей стороны, новая парадигма трактует рынки как сложные, интерактивные и адаптивные системы. Сама их сложность предлагает богатство возможностей и интерпретаций, но только не легкие ответы.

В части 2 мы рассмотрим основы нелинейных динамических систем сначала средствами статистического анализа, используя фракталы, и затем аналитически, используя теорию хаоса. Эти два подхода, как мы увидим, тесно связаны между собой. Можно надеяться, что эти методы и представленные очевидные доказательства побудят сообщество инвесторов заглянуть за пределы теории случайных блужданий и всего с ней связанного - и обратиться к моделям, основанным на теории сложности.