Только в образовательных целях; не является инвестиционным советом или инвестиционной рекомендацией. Инвестиции могут привести к убыткам.
Краткий ответ
Гипотеза эффективного рынка (EMH) — семейство гипотез о том, как информация отражается в ценах ценных бумаг. Практический тезис состоит не в правильности каждой цены, а в том, что стратегия на заданном наборе информации не должна устойчиво приносить положительную доходность с поправкой на риск после реалистичных затрат лишь потому, что эта информация уже доступна конкурирующим участникам.
Тезис должен определять рынок, набор информации, горизонт, модель ожидаемой доходности, затраты и момент решения. Поэтому доказательства за или против эффективности условны, а не являются всеобщим вердиктом по каждому активу и периоду.
Как это работает
Традиционные формы представляют вложенные наборы информации:
- Слабая форма. Текущие цены отражают прошлые цены и объём торгов. Повторяемое правило только на этой истории не должно давать чистую избыточную доходность с поправкой на риск.
- Полусильная форма. Текущие цены отражают общедоступную информацию, включая отчётность, сообщения и широко распространённые новости. Буквально мгновенная или бесплатная корректировка не требуется.
- Сильная форма. Цены отражают публичную и частную информацию. Это самый сильный тезис, которому противоречит предпосылка о преимуществе существенной непубличной информации. Законы об инсайдерской торговле и Regulation FD регулируют поведение и раскрытие, но не доказывают сильную эффективность.
В эффективном рынке цены могут резко меняться, когда новая информация изменяет ожидаемые денежные потоки, риск, ставки дисконтирования или распределение исходов. Эффективность не требует рациональности каждого инвестора. Конкуренция, арбитраж и убытки систематически ошибающихся трейдеров ограничивают предсказуемые ошибки, хотя ограничения финансирования, коротких продаж, ликвидности, мандата и горизонта могут задерживать исправление.
Сбор и интерпретация информации стоят денег. Если бы цены были полностью информативны без вознаграждения производства информации, стимул к её поиску исчез бы. Реалистичный взгляд допускает валовое вознаграждение за исследование, но проверяет, остаётся ли оно после расходов на данные, труд, торговлю, финансирование, налоги, ёмкость и модельный риск.
Исследование события часто начинается с:
abnormal return on day t = security return on day t - expected return on day t
и суммирует выбранное окно:
cumulative abnormal return = sum of abnormal returns over the event window
Ожидаемая доходность может определяться рыночно-скорректированным ориентиром, факторной или иной заранее заданной моделью. Возникает проблема совместной гипотезы: отклонение нулевой аномальной доходности может означать неэффективность рынка, плохую модель ожидаемой доходности, ошибки данных или их сочетание. Статистическая значимость не означает торгуемости: публичное сообщение может предшествовать наблюдаемой сделке, котировки могут измениться до исполнения, а затраты или ёмкость — поглотить преимущество.
Долгосрочные тесты особенно чувствительны к выбору ориентира, перекрывающимся наблюдениям, учёту делистинга, смещению выживших, множественному тестированию и выводам по малой выборке. Надёжную стратегию задают до оценки, используют данные на соответствующий момент, оставляют нетронутый период вне выборки и сообщают об удачных и неудачных вариантах.
Пример
Предположим, компания публикует результаты в 4:05 p.m. ET после закрытия основной сессии по US$50.00. Следующая официальная цена открытия — US$54.00. Доходность акции от закрытия до открытия:
stock event return = (US$54.00 / US$50.00) - 1 = 8.0000%
Допустим, заранее заданный широкий рыночный ориентир за тот же интервал приносит 1.0000%. Простая рыночно-скорректированная доходность:
abnormal event return = 8.0000% - 1.0000% = 7.0000 percentage points
Гэп согласуется с быстрым отражением публичной новости, но одно наблюдение не доказывает полусильную эффективность и не доказывает, что US$54.00 равно внутренней стоимости. Узнавший новость в 4:05 p.m. ET трейдер не мог предполагать исполнение по устаревшему закрытию US$50.00.
Теперь предположим, что акция завершает следующую основную сессию по US$52.00, с доходностью от закрытия до закрытия:
stock close-to-close return = (US$52.00 / US$50.00) - 1 = 4.0000%
Если аналогичная доходность ориентира равна 1.5000%, однодневная скорректированная доходность равна 2.5000%. Это не противоречит результату от закрытия до открытия 7.0000 percentage-point: окна и исполнимые цены различны.
Рассмотрим правило, протестированное на множестве публичных сообщений. Портфель приносит валовые 9.2000%, а сопоставимый ориентир — 7.5000%. Оценка торговых затрат — 0.9000%, данных и финансирования — 0.3000%:
net pre-tax excess return = 9.2000% - 7.5000% - 0.9000% - 0.3000% = 0.5000%
Если фактическое проскальзывание на 0.4000% хуже допущения теста, остаётся лишь 0.1000% до налога и поправки на факторные риски. Эксплуатируемая неэффективность не доказана, пока стратегия не выдержит поправку на риск, реконструкцию данных на тот момент, коррекцию множественного тестирования, проверку вне выборки и реалистичное исполнение.
Риски и контрольный список
- Сформулируйте гипотезу. Назовите слабую, полусильную, сильную или более узкую проверяемую информационную форму.
- Определите доступность. Запишите, когда реально наблюдались каждая цена, документ, публикация, оценка и набор данных.
- Используйте данные на тот момент. Сохраняйте исходные значения, а не недоступные тогда пересмотры, пересчёты и заполнения.
- Выберите часы события. Укажите часовой пояс, время сообщения, сессию и точные начальную и конечную цены.
- Задайте окно заранее. Не выбирайте окно после просмотра интервала, дающего желаемый результат.
- Моделируйте ожидаемую доходность. Укажите ориентир или факторную модель и соответствие бумаге и горизонту.
- Учитывайте совместный тест. Отделяйте возможную ошибку цены от ошибки модели ожидаемой доходности.
- Учитывайте распределения. Последовательно корректируйте дивиденды, дробления, права, выделения и корпоративные действия.
- Включайте неудачные бумаги. Сохраняйте делистинги, банкротства и неактивные бумаги против смещения выживших.
- Контролируйте отбор. Объясните исключения, пропуски, фильтры ликвидности и изменения состава индекса.
- Корректируйте множественное тестирование. Считайте отброшенные сигналы, параметры, совокупности, окна и модели.
- Оставляйте контрольные данные. Сохраняйте действительно нетронутый период или рынок для проверки вне выборки.
- Оценивайте все затраты. Включайте спред, комиссии, сборы, влияние на рынок, заём, финансирование, данные, труд и налоги.
- Используйте исполнимые цены. Не торгуйте задним числом по котировке или закрытию до публичной информации.
- Проверяйте ёмкость. Измеряйте изменение доходности с размером заявки, оборотом, скученностью и ликвидностью.
- Корректируйте риск. Проверяйте рыночный, размерный, стоимостной, моментум, качественный, дюрационный, волатильностный и понижательный риски.
- Сообщайте неопределённость. Приводите размер выборки, разброс, доверительные интервалы, экономическую и статистическую значимость.
- Проверяйте режимы. Тестируйте спокойные и стрессовые рынки, не выдавая один удачный подпериод за универсальное доказательство.
- Отделяйте закон от теории. Не выводите сильную эффективность из правил раскрытия или законного доступа.
- Требуйте механизм. Объясните причину эффекта, почему конкуренция его не устранила и что способно его устранить.
Распространённые заблуждения
- «Эффективная цена всегда равна внутренней стоимости». Эффективность относится к предсказуемой прибыли из набора информации; внутренняя стоимость ненаблюдаема и зависит от модели.
- «Обвал цены опровергает EMH». Сильное движение может отражать новую информацию о денежных потоках или ставках дисконтирования; для выявления чрезмерной реакции нужны заранее заданные модель и доказательства.
- «Любая предсказуемая доходность доказывает ошибку цены». Она может компенсировать риск, неликвидность, ограничения или иные воздействия, а ориентир может быть неверен.
- «Сильная эффективность — это закон о ценных бумагах». Сильная EMH — информационный тезис, а правила инсайдерской торговли и выборочного раскрытия — правовые нормы с определённой сферой.
- «В эффективном рынке исследование бесполезно». Оно помогает информации войти в цены и может давать валовое вознаграждение, но преимущество должно выдерживать конкуренцию, риск и полные затраты.
Связанные темы
Источники
- Фама, Эффективные рынки капитала: обзор теории и эмпирических исследований.
- Гроссман и Стиглиц, О невозможности информационно эффективных рынков.
- Фама, Эффективность рынка, долгосрочная доходность и поведенческие финансы.
- Малкиел, Гипотеза эффективного рынка и её критики.
- SEC, Выборочное раскрытие и инсайдерская торговля.
- Investor.gov, Исполнение заявки.