Теория рефлексивности

Теория рефлексивности, разработанная Дж. Соросом, является своего рода буфером между техническим и фундаментальным анализами рынка. По существу, это описание сильных тенденций рынка нетехническими методами. С другой стороны, существует мнение, что теория рефлексивности по своей сути является частью технического анализа.

Так как рыночные цены постоянно испытывают флуктуации, то, по мнению Сороса, равновесие рынка в жизни наблюдается крайне редко. Кривые спроса и предложения не только коррелируют между собой, но и с умонастроениями участников рынка, которые могут в свою очередь искусственно повлиять на эти самые кривые. Решения о покупках или продажах принимаются на основе прогнозов будущих цен, которые, как ни странно, во многом определяются именно этими решениями в настоящий момент времени. Все это в значительной мере напоминает работу усилителя с положительной обратной связью. Прогнозы и действия участников рынка по «случайному» колебанию цен исполняют роль самоисполняющегося пророчества. Роль ожиданий заметно возросла за последние несколько десятилетий из-за возможности трейдера работать с большим банковским плечом на многих сегментах финансового рынка. Это увеличило амплитуды флуктуаций цены в силу возможности практически мгновенно привлекать на рынки заметные капиталы и управлять ими «накоротко» в режиме внутри дневной торговли. В такой ситуации нет никакой гарантии того, что «фундаментальные» движущие силы справятся и погасят такие флуктуационные скачки цен. С другой стороны, сами флуктуации на каком-то определенном временном интервале могут явить­ся зарождением тренда на других, гораздо меньших масштабах времени. К такому вновь народившемуся тренду примкнет масса спекулянтов, открыв позиции по этому тренду, тем самым, изменив сами условия спроса и предложения, которые до этого момента опирались на фундаментальные законы. В итоге рынок можно стать сильно неравновесным с отклонением от средне статистической цены на четыре и более сигм. В таком случае понимание динамики курсового движения актива возможно только с позиций применении элементов фрактальной геометрии к анализу рынка.

Можно поставить вопрос: «А что произойдет с флуктуациями в сильно неравновесной системе?». Оказывается, что в такой системе флуктуации могут перестать быть просто шумом и превратиться в фактор направляющий глобальную эволюцию нашего рынка. Этот факт сам по себе настолько замечателен, что хотелось бы подробнее акцентировать на нем внимание читателя. Вблизи равновесия, как правило, причинно следственные связи работают более или менее исправно. Стоит системе значительно отклониться от положения равновесия, как сама причина эволюции становится жертвой обстоятельств. В этом случае мы можем иметь дело только с вероятностями, причем никакое увеличение знания не позволит восстановить нарушенную причинно-следственную связь и детерминисти­чески предсказать, к какому итогу придет данная система.

Удивительно. Еще недавно случайная флуктуация цены (вызванная ожиданиями толпы) в пределах некоторого временного интервала можно привести к зарождению тренда на меньших временных масштабах с последующим возможно глобальным изменением всего рынка!

Теория рефлексивности исследует проблему неполноты знания и понимания рыночной ситуации. Дело в том, что неполнота понимания рынка трейдерами обусловлена тем, что их умонастроение влияет на саму ситуацию, к которой оно относится. Реальность динамики рынка уже включила в себя последствия таких умонастроений. Похоже, что предпочтения трейдеров и делают состояние равновесия рынка недостижимым.

По Соросу, основные недостатки технического анализа заключены в его первом и третьем постулатах. Достижением техническою анализа, по его мнению, является возможность прогнозировать вероятностный, но не действительный ход событий.

Основные выводы теории рефлексивности:

1. На рынке всегда имеются доминирующие предпочтения быков, либо медведей.

2. Рынок часто воздействует на динамику им же предвосхищенных событий.

Итак, поведение толпы управляет рынком до тех пор, пока глубина инвестиционного горизонта не достигнет некоторой критической величи­ны. После чего технический анализ постепенно начинает уступать свои лидирующие позиции фундаментальному и экономическому анализам. Курсы активов, в итоге начинают зеркально отражать ожидание доходности в той или иной области экономики. Если по какой — то причине эконо­мические оценки меняются, это тут же находит свое отражение в ценах соответствующих активов, В таком случае курс актива жестко коррелирует с экономическими циклами.

Если наблюдается жесткая привязка исследуемого актива к экономи­ческому циклу в течение длительного периода времени, то риск операций с таким активом снижается. Экономические циклы часто линейно детер­минированы и как следствие обладают меньшей волатильностью, чем в случае чисто торговой активности спекулянтов рынка, что и объясняет факт уменьшения волатильности фондового рынка по мере увеличения инвестиционного горизонта. Поэтому такие сегменты финансового рынка, как фондовый рынок или рынок государственных облигаций имеют срав­нительно короткопериодную фрактальную структуру, опирающуюся на теорию хаоса. Эта фрактальная структура наложена на длиннопериодный экономический цикл, который может быть линейно детерминирован. В отличие от фондового рынка, рынок Форекс имеет только фрактальную структуру.

В качестве примера рассмотрим график USD/CHF daily. Применим к нему алгоритм расчета одномерного броуновского движе­ния. Пусть ΔС(t) - дневное изменение цены закрытия, определяемая как разность между ценами закрытия текущего дня (t) и предыдущего дня (t — 1), то есть

ΔС(t) = C(t) – C(t – 1).

Построим нормализованную гистограмму вычисленных значений ΔС(t) и определим по ней стандартное отклонение σ. Наложим на гистограмму гауссовскую кривую с таким же стандартным отклонением. Как видно из рисунка, построенная гистограмма практически описы­вается нормальным распределением (за исключением хвостов - это тема особого разговора). Этот же вывод подтверждает график зависимости log σ от log|Δt|. Этот график получен для интервала времени январь 1999-июнь 2000г.

Из алгоритма находим параметр Н == 0,5036, откуда определяем фрактальную размерность рынка USD/CHF daily == 1,4964. Полученное численное значение фрактальной размерности нашего рынка (а точнее параметр H), близок к классическому одномерному броуновскому движению. Это позволяет сделать вывод, что цены закрытия рынка USD/ CHF daily за прошедший год совершала случайное гауссовское блуждание.

Это, кстати, позволяет опровергнуть трейдеров с глубоким «мисти­ческим» подходом к рынку, считающих, что pa кулисами рынка Форекс стоят некие сверхмощные игроки, свободно двигающие рынок в ту или иную, угодную им на данный момент, сторону.