Co to jest teoria losowego spaceru?
Teoria losowego spaceru sugeruje, że zmiany cen akcji mają ten sam rozkład i są od siebie niezależne. Dlatego zakłada, że ruch w przeszłości lub trend ceny akcji lub rynku nie może być wykorzystany do przewidzenia jego przyszłego ruchu. Krótko mówiąc, teoria swobodnego spaceru głosi, że zapasy podążają losową i nieprzewidywalną ścieżką, która sprawia, że wszystkie metody przewidywania cen akcji na dłuższą metę stają się daremne.
Teoria losowego spaceru
Zrozumienie teorii losowego spaceru
Teoria losowych spacerów uważa, że nie można wyprzedzić rynku bez ponoszenia dodatkowego ryzyka. Uważa analizę techniczną za niezależną, ponieważ czarterujący kupują lub sprzedają papiery wartościowe dopiero po ustaleniu trendu. Podobnie teoria uznaje fundamentalną analizę za niezależną ze względu na często niską jakość gromadzonych informacji i jej zdolność do błędnej interpretacji. Krytycy teorii twierdzą, że akcje utrzymują trendy cenowe w czasie - innymi słowy, że możliwe jest osiągnięcie lepszych wyników na rynku poprzez staranne wybranie punktów wejścia i wyjścia dla inwestycji kapitałowych.
Kluczowe dania na wynos
- Teoria losowych spacerów sugeruje, że zmiany cen akcji mają ten sam rozkład i są od siebie niezależne. Teoria losowych spacerów wnioskuje, że przeszłego ruchu lub trendu ceny akcji lub rynku nie można wykorzystać do przewidzenia jej przyszłego ruchu. nie da się przewyższyć rynku bez ponoszenia dodatkowego ryzyka. Teoria losowego uznania analizy technicznej jest niezależna, ponieważ powoduje, że czartery kupują lub sprzedają papier wartościowy dopiero po wystąpieniu ruchu. zebrane i jego zdolność do niewłaściwej interpretacji. Teoria losowa twierdzi, że doradcy inwestycyjni wnoszą niewielką lub żadną wartość do portfela inwestora.
Efektywne rynki są losowe
Teoria chodzenia losowego wzbudziła wiele brwi w 1973 roku, kiedy autor Burton Malkiel wymyślił ten termin w swojej książce „A Random Walk Down Wall Street”. Książka spopularyzowała hipotezę efektywnego rynku (EMH), wcześniejszą teorię postawioną przez profesora Uniwersytetu Chicago, Williama Sharpa. Skuteczna hipoteza rynkowa stwierdza, że ceny akcji w pełni odzwierciedlają wszystkie dostępne informacje i oczekiwania, więc obecne ceny stanowią najlepsze przybliżenie wewnętrznej wartości firmy. Uniemożliwiłoby to każdemu konsekwentne wykorzystywanie niewłaściwie wycenianych akcji, ponieważ zmiany cen są w większości przypadkowe i wynikają z nieprzewidzianych zdarzeń.
Sharp i Malkiel doszli do wniosku, że z powodu krótkoterminowej losowości zwrotów inwestorom lepiej byłoby inwestować w pasywnie zarządzany, dobrze zdywersyfikowany fundusz. Kontrowersyjny aspekt książki Malkiela przedstawił teorię, że „małpa z zasłoniętymi oczami rzucająca lotkami w strony finansowe gazety może wybrać portfel, który byłby równie dobry, jak portfel starannie dobrany przez ekspertów”.
Teoria losowego spaceru w akcji
Najbardziej znany praktyczny przykład teorii chodzenia losowego miał miejsce w 1988 r., Gdy dziennik "Wall Street starał się przetestować teorię Malkiela, organizując coroczny konkurs Dartboard Journal w Wall Street, wystawiając profesjonalnych inwestorów przeciwko rzutkom za dominację w doborze akcji. Pracownicy Wall Street Journal odegrali rolę małp rzucających rzutkami.
Po 100 konkursach, Wall Street Journal zaprezentował wyniki, które pokazały, że eksperci wygrali 61 konkursów, a rzutki wygrali 39. Jednak eksperci byli w stanie pokonać Dow Jones Industrial Average (DJIA) tylko w 51 konkursach. Malkiel skomentował, że wybory ekspertów skorzystały ze skoku reklamowego w cenie akcji, który zwykle występuje, gdy eksperci giełdowi wydają zalecenia. Zwolennicy zarządzania pasywnego twierdzą, że ponieważ eksperci mogliby pokonać rynek tylko o połowę, inwestorom byłoby lepiej inwestować w fundusz pasywny, który pobiera znacznie niższe opłaty za zarządzanie.
