назад Оглавление вперед


[Старт] [1] [2] [3] [4] [5] [6] [7] [8] [9] [10] [11] [12] [13] [14] [15] [16] [17] [18] [19] [20] [21] [22] [23] [24] [25] [26] [27] [28] [29] [30] [31] [32] [33] [34] [35] [36] [37] [38] [39] [40] [41] [42] [43] [44] [45] [46] [47] [48] [49] [50] [51] [52] [53] [54] [55] [56] [57] [58] [59] [60] [61] [62] [63] [64] [65] [66] [67] [68] [69] [70] [71] [72] [73] [74] [75] [76] [77] [78] [79] [80] [81] [ 82 ] [83] [84] [85] [86] [87] [88] [89] [90] [91] [92] [93] [94] [95] [96] [97] [98] [99] [100] [101] [102]


82

на уволить 8,5 тыс. работников и предпринять ряд других мер для снижения расходов. По оценкам, это позволило сократить расходы примерно на $1 млрд.

Итоги работы компании были обнародованы после закрытия основных торгов Б США. В послеторгобые часы акции компании упали Б цене с $19,26 до $18,90. С начала года стоимость ценных бумаг компании упала наполовину.

Благодаря своему размеру Cisco является своего рода барометром как рынка сетевого оборудования, так и всего сектора hi-tech. Из прогнозов и оценок компании участники рынка хотели также понять, когда начнется оживление в экономике США.

Реакция рынка

Для начала следует отметить, что реакция рынка также зависит от общей рыночной ситуации. Так, в период бычьего бума конца 90-х годов прошлого столетия инвесторы больше внимания обращали на позитивные новости от компаний и практически полностью игнорировали негативные сообщения. Ситуация изменилась в 2001 году, когда рынок вошел в медвежью фазу и инвесторы намного интенсивнее реагировали на плохие новости, нежели на хорошие.

На примере динамики стоимости акций Cisco (рис. 9.1) видно, что негативная новость от этой компании была усилена медвежьим трендом и привела к их сильному падению.

В течение следующей биржевой сессии 8 августа 2001 года акции Cisco так и не поднялись (рис. 9.2).

CSCO 1Мп. UBt:18M

i i i

i !

jKji

! \

S

i 1 i

1 J1

™ ™ 1

1 1 li .1. JJ jnF

i i

or l]

i !

1 !

1 1

! 1

1 !

A.ljfl"

il !

I 1

Закрытие

биржи $19. 26

1 lyuj шгчацпп

отчета

leil ie;ie ie;j7 nis JO;

3 2oll 2oin 21:1

i5 21:43 22:1

)l 22:

И.И ie.SD MM I9.«

igjs мзя

19.16 19.10

18.96 I8M I8.8S 18.80 18.76 18.70 ie.8S

Рисунок 9.1. Динамика котировок акций CSCO в послебиржевую сессию 7 августа 2001 года до и после объявления финансового отчета



CSCO IMn. Last;l8,e9

!3:09 \3:i8 !3:« !*M 1й2 !4:« Ш Ф Infotec

8/8/01

Рисунок 9.2. Динамика котировок акций CSCO в следующую биржевую сессию 8 августа 2001 года после объявления финансового отчета

9.2. Теория хаоса на службе у трейдера

Теория хаоса {chaos), она же теория нелинейных динамических систем, в последнее время является одним из самых модных подходов к исследованию рынка. К сожалению, точного математического определения понятия «хаос» пока не существует. Сейчас зачастую хаос определяют как крайнюю непредсказуемость постоянного нелинейного и нерегулярного сложного движения, возникающую в динамической системе.

Согласно теории хаоса в мире вместе царят случайность и порядок. Они неразлучны как добро и зло, как левое и правое.

Следует отметить, что хаос не случаен, несмотря на свойство непредсказуемости. Более того, хаос динамически детерминирован (определен). На первый взгляд непредсказуемость граничит со случайностью - ведь мы, как правило, не можем предсказать как раз случайные явления. И если относиться к рынку как к случайным блужданиям, то это как раз тот самый случай. Однако хаос не случаен, он подчиняется своим закономерностям. Согласно теории хаоса, если вы говорите о хаотичном движении цены, вы должны иметь в виду не случайное движение цены, а другое, особенно упорядоченное движение. Если динамика рынка хаотична, то она не случайна, хотя и по-прежнему непредсказуема.

Непредсказуемость хаоса объясняется в основном существенной зависимостью от начальных условий. Такая зависимость указывает на то, что даже самые малые ошибки при измерении параметров исследуемого объекта могут привести к абсолютно неверным предсказаниям. Эти ошиб-



КИ могут также возникать вследствие элементарного незнания всех начальных условий. Что-то обязательно ускользнет от нашего внимания, а значит, уже в самой постановке задачи будет заложена внутренняя ошибка, которая приведет к существенным погрешностям в предсказаниях. Применительно к невозможности делать долгосрочные прогнозы погоды существенную зависимость от начальных условий иногда называют «эффектом бабочки». «Эффект бабочки» указывает на существование вероятности того, что взмах крыла бабочки в Бразилии приведет к появлению торнадо в Техасе.

Дополнительные неточности в результате исследований и расчетов могут вносить самые на первый взгляд незаметные факторы воздействия на систему, которые появляются в период ее существования с начального момента до появления фактического и окончательного результата. При этом факторы воздействия могут быть как экзогенные, так и эндогенные.

Ярким примером хаотического поведения является движение бильярдного шара. Если вы когда-либо играли в бильярд, то знаете, что от начальной точности удара, его силы, положения кия относительно шара, оценка месторасположения шара, по которому наносится удар, а также расположения других шаров, находящихся на столе, зависит конечный результат. Малейшая неточность в одном из этих факторов приводит к самым непредсказуемым последствиям - шар может покатиться совсем не туда, куда ожидал бильярдист. Более того, даже если бильярдист все сделал правильно и фантастически удачно, попробуйте предсказать движения шара после пяти-шести столкновений.

Рассмотрим еще один пример влияния начальных условий на конечный результат. Представим себе камень на вершине горы. Стоит его чуть-чуть подтолкнуть, и он покатится вниз до самого подножия горы. Понятно, что совсем малое изменение силы толчка и его направления может привести к очень значительному изменению места остановки камня у подножия. Есть, правда, одна очень существенная разница между примером с камнем и хаотической системой. В первом факторы воздействия на камень во время его падения с горы (ветер, препятствия, изменения внутренней структуры вследствие столкновений и т.п.) уже не оказывают сильного воздействия на конечный результат по сравнению с начальными условиями. В хаотических системах малые изменения оказывают значительное воздействие на результат не только в начальных условиях, но и при прочих факторах.

Один из главных выводов теории хаоса, таким образом, заключается в следующем - будущее предсказать невозможно, так как всегда будут ошибки измерения, порожденные в том числе незнанием всех факторов и условий.

То же самое по-простому - малые изменения и (или) ошибки могут порождать большие последствия.

[Старт] [1] [2] [3] [4] [5] [6] [7] [8] [9] [10] [11] [12] [13] [14] [15] [16] [17] [18] [19] [20] [21] [22] [23] [24] [25] [26] [27] [28] [29] [30] [31] [32] [33] [34] [35] [36] [37] [38] [39] [40] [41] [42] [43] [44] [45] [46] [47] [48] [49] [50] [51] [52] [53] [54] [55] [56] [57] [58] [59] [60] [61] [62] [63] [64] [65] [66] [67] [68] [69] [70] [71] [72] [73] [74] [75] [76] [77] [78] [79] [80] [81] [ 82 ] [83] [84] [85] [86] [87] [88] [89] [90] [91] [92] [93] [94] [95] [96] [97] [98] [99] [100] [101] [102]