|
Марковский процесс (Markov process) – это разновидность стохастического процесса, в котором будущее значение переменной зависит только от ее непосредственно предшествующего значения. Все остальные значения переменной игнорируются. Как правило, считается, что цена акции описывается марковским процессом.
Предположим, что в настоящий момент цена акции компании IBM равна 100 долл. Тогда для предсказания ее будущего значения не используется цена, зафиксированная неделю, месяц или год назад. Единственным значением, которое влияет на будущее, является текущая цена, т.е. 100 долл. Прогнозы будущих значений не являются абсолютно точными и должны быть выражены в терминах распределения вероятностей. Марковское свойство означает, что распределение вероятностей цены акции в конкретный момент времени в будущем не зависит от пути, который эта цена прошла в прошлом.
Марковское свойство цены акции согласуется со слабой формой рыночной эффективности. Она утверждает, что текущая цена акции уже содержит в себе всю информацию о его предыдущих значениях. Если бы это условие не выполнялось, то, интерпретируя графики прошлых лет, специалисты по техническому анализу извлекли бы доходы, превышающие средний уровень. Однако на самом деле у нас нет почти никаких оснований утверждать, что это происходит на самом деле.
Именно конкуренция, царящая на рынке, гарантирует выполнение слабого принципа рыночной эффективности. Цену акции внимательно отслеживают тысячи инвесторов. Любая попытка извлечь прибыль создает ситуацию, в которой цена акции, измеренная в любой момент времени, отражает информацию о его прошлых значениях. Предположим, что, анализируя прошлые графики, инвесторы обнаружили конфигурацию, которая позволяет с вероятностью 65% предсказывать последующий рост цены акции. Следовательно, обнаружив такую конфигурацию, инвесторы поспешат покупать акции, и спрос на них немедленно вырастет. Это сразу повлечет за собой рост текущей цены акции, и наблюдаемый эффект, а с ним и возможность извлечь прибыль исчезнут.
|
