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隨機漫步理論

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隨機漫步理論(Random Walk Theory)——反技術圖表派的基礎

目錄

隨機漫步理論簡介

  隨機漫步理論(Random Walk Theory)認為,證券價格的波動是隨機的,像一個在廣場上行走的人一樣,價格的下一步將走向哪裡,是沒有規律的。證券市場中,價格的走向受到多方面因素的影響。一件不起眼的小事也可能對市場產生巨大的影響。從長時間的價格走勢圖上也可以看出,價格的上下起伏的機會差不多是均等的。

  隨機漫步理論指出,股票市場內有成千上萬的精明人士,每一個人都懂得分析,而且資料流入市場都是公開的,所有人都可以知道,並無什麼秘密可言。因此,股票現在的價格就已經反映了供求關係,或者離本身價值不會太遠。所謂內在價值的衡量方法就是看每股資產值、市盈率派息率等基本因素來決定。這些因素亦非什麼大秘密。現時股票的市價根本已經代表了千萬精明人士的看法,構成了一個合理價位。市價會圍繞著內在價值而上下波動。這些波動卻是隨意而沒有任何軌跡可循。

  一切圖表分析派卻認為:所有投資都會受到經濟、政治、社會因素影響,而這些因素會像歷史一樣不斷重演。例如,當經濟從熊市中複蘇過來,樓市、股市、黃金等都會一路上漲。儘管短期可能下挫,但一定會攀升到更高位置。只要投資人士能夠預測那些因素支配著價格, 他們就能預知未來走勢。這與隨機漫步理論的意見截然相反。

隨機漫步理論的提出[1]

  1900年,法國數學家路易斯.巴舍利耶(Louis Bachelier)首次提出了金融資產價格服從對數正態分佈的假設,並假設股票價格服從布朗運動(物理學中分子微粒所做的一種無休止的無序運動),這成為隨機漫步理論和有效市場假說(Efficient Markets Hypothesis)共同的源頭。

  1965年,芝加哥大學經濟學教授尤金.法瑪(Eugene Fama)正式提出有效市場假說:“假說的前提是股票價格總是正確的,因此,市場走勢是隨機的,沒有人能預測市場未來的方向。價格正確的前提是,制定價格的人,一定是理性的,並且掌握充分的信息。”

隨機漫步理論相關解釋

  股價是圍繞市價上下波動的,那麼隨機的走勢為什麼會產生股價波動,理論中提出這些造成波動的原因:

  (1)新的經濟、政治新聞消息是隨意,並無固定地流入市場。

  (2)這些消息使基本分析人士重新估計股票的價值,而作出買賣方針,致使股票發生新變化。

  (3)因為這些消息無跡可尋,是突然而來,事前並無人能夠預告估計,股票走勢推測這回事並不可以成立。

  (4)既然所有股價在市場上的價錢已經反映其基本價值。這個價值是公平的由買賣雙方決定,這個價值就不會再出現變動,除非突發消息如戰爭、收購、合併、加息減息、石油戰等利好或利空等消息出現才會再次波動。但下一次的消息是利好或利空大家都不知道,所以股票現時是沒有記憶系統的。昨日升並不代表今日升。今日跌,明日可以升亦可以跌。每日與另一日之間的升跌並無相關。

  (5)既然股價是沒有記憶系統的,企圖用股價波動找出一個原理去戰勝市場,贏得大市,全部肯定失敗。因為股票價格完全沒有方向,隨機漫步,亂升亂跌。我們無法預知股市去向,無人肯定一定是贏家,亦無人一定會輸。

  隨機漫步理論對圖表派無疑是一個正面大敵,如果隨機漫步理論成立,所有股票專家都無立足之地。所以不少學者曾經進行研究,看這個理論的可信程度。在無數研究之中,有三個研究,特別支持隨機漫步的論調:

  (1)曾經有一個研究,用美國標準普爾指數(Standard&Poor)的股票作長期研究,發覺股票狂升或者暴跌,狂升四五倍,或是跌99%的,比例只是很少數,大部分的股票都是升跌10%至30%不等。在統計學上有常態分配的現象。即升跌幅越大的占比例越少。所以股價並無單一趨勢。買股票要看你是否幸運,買中升的股票還是下跌的股票機會均等。

  (2)另外一次試驗,有一個美國參議員用飛鏢去擲一份財經報紙,揀出20只股票作為投資組合,結果這個亂來的投資組合竟然和股市整體表現相若,更不遜色於專家們建議的投資組合,甚至比某些專家的建議更表現出色。

  (3)亦有人研究過單位基金的成績,發覺今年成績好的,明年可能表現得最差,一些往年令人失望的基金,今年卻可能脫穎而出,成為升幅榜首。所以無跡可尋,買基金也要看你的運氣,投資技巧並不實際,因為股市並無記憶,大家都只是瞎估估。

隨機漫步理論的應用實例[1]

  1)美國的標準普爾指數。他對股票做了長期的研究得出股票的狂升和暴跌現象有時候會出現,但是比例很小,一般股票的上漲與下跌趨勢都是在百分之十和百分之三十左右。據統計,升降幅度越大的股票在市場之上的比例就越小,而且股票沒有明確的單邊趨勢,買股票有的時候看的不是技術含量,也會有一點點的幸運因素在裡面。比如,近幾十年來,三分之二以上的專業證券經理業績不如無人管理的標準普爾500指數

  2)飛鏢試驗。一個美國參議員用飛鏢去插一份關於財經金融的報紙,結果他利用這種胡亂擲標的方式得出的投資組合竟然和大盤相若,一點也不遜色於一些資深專家的投資組合,令人感覺甚是奇異。另外,《福布斯》雜誌的編輯用向《紐約時報》股票市場專欄投鏢的方法選出一組普通股股票,共28種。對這個模擬組合中的股票每種投資1000美元,共計2.8萬美元,17年後的1984年夏季,該組合的價值約為1317萬美元,累計370%以上的總收益,換算成年複利收益率高達9.5%,大大優於主要股票市場指數,更優於絕大多數專業基金經理。

  3)研究單位基金的成績。有人發現一些今年表現好的基金,在第二年很可能表現的極差,一些去年表現的極差的基金在今年卻有一個好的成績。所以說基金的選擇無跡可尋,看好的是運氣,投資技巧沒有絕對的表現出來,股市也沒有記憶力,他認為那些技術指標對基金的預測都是亂估算。比如,梅茨基金在1968年名列第一,到了1974年底,基金單位售價僅為1968年價格的1/15,梅茨也被迫退出投資界。

  4)擲錢幣比賽。規則是取得正面的人稱為勝者,比賽開始,1000個參賽者擲錢幣,正如隨機法則所能預期的,其中500人擲得正面。這些勝者被允許進行第二輪比賽,再擲錢幣,正如可預期的那樣,250人得正面。第三輪有125名勝者,第四輪63人,第五輪31人,第六輪16人,第七輪8人。於是,眾人驚嘆這些擲幣專家的驚人才能,殊不知僅是由於隨機漫步理論在起作用而已。

隨機漫步理論總的觀點

  買方與賣方兩樣聰明機智,賣方也與買方同樣聰明機智。他們都能夠接觸同樣的情報,因此在買賣雙方都認為價格公平合理時,交易才會完成;股價確切地反應股票實質。結果,股價無法在買賣雙方能夠猜測的單純,有系統情況下變動。

  股價變動基本上是有隨機的說法的真正涵義是,沒有什麼單方能夠戰勝股市,股價早就反映一切了,而且股價不會有系統地變動。天真的選股方法,如對著報紙的股票版丟擲飛鏢,也照樣可以選出戰勝市場的投資組合。

有效市場假說和隨機漫步理論

有效市場假說Efficient Market Hypothesis)認為,如果股市具有弱式有效性Weak form efficiency),那麼股票價格的變化服從隨機漫步:

\,Y_{i,t}=\alpha + Y_{i,t-1} + \epsilon_t
\epsilon_t\sim iid~ N(0,\sigma^2)
  • \,Y_{i,t}t 時刻i 股票價格的自然對數
  • α 是常數
  • iid:獨立同分佈
  • εt 是誤差項

參考文獻

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評論(共30條)

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119.128.149.* 在 2009年10月24日 14:07 發表

一、弱勢有效市場同時也指出:價值分析是有效的,你看到的從較長時間內的上漲,正是價值自身在起作用。 二、你不能以你所能看到的一段時間來下結論。如果你用已經存在的一百年的數據來證明你的結論,但你沒法預知下一個一百年還是這樣。或許放在以千年計的時間里,你所看到的這個波動是不足為道的。

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116.21.66.* 在 2009年11月1日 19:36 發表

119.128.149.* 在 2009年10月24日 14:07 發表

一、弱勢有效市場同時也指出:價值分析是有效的,你看到的從較長時間內的上漲,正是價值自身在起作用。 二、你不能以你所能看到的一段時間來下結論。如果你用已經存在的一百年的數據來證明你的結論,但你沒法預知下一個一百年還是這樣。或許放在以千年計的時間里,你所看到的這個波動是不足為道的。

"你不能以你所能看到的一段時間來下結論。如果你用已經存在的一百年的數據來證明你的結論,但你沒法預知下一個一百年還是這樣"

俺用同樣的邏輯可以證明所有現在的理論定律都是錯的: 如果你用已經存在的一百年的數據來證明這個定律(理論),但你沒法預知下一個一百年還是這樣; 如果你用已經存在的一萬年的數據來證明這個定律(理論),但你沒法預知下一個一萬年還是這樣. 結論: 所有現在的物理學, 化學, 生物學...的定律都是錯的. 哈哈.

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112.83.155.* 在 2011年3月3日 16:11 發表

什麼是最高程度的紊亂呢,如果一天漲一天跌,那會形成明確的橫盤,不管怎麼變化,最終仍然會形成清晰可辨認的漲跌趨勢,會被更聰明的人發現,其實我認為股市就是人和人的鬥爭,比的是實力,最難炒的市場一定是所有投資者的水平極為接近,這種時候的市場必然是充滿了突然性和不可預測性,應該說,當新股民數量迅速增加時,股市會變得相對容易,而大家受過幾年訓練以後,股市就會相對比較難

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Flasher钰 (討論 | 貢獻) 在 2011年5月21日 22:57 發表

額~白雜訊序列是隨機的,很多情況會與走勢吻合,大多數情況也是升的~

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117.12.208.* 在 2011年6月4日 21:53 發表

價值方面的東西還是有做用的。但我們無法預知所以市場對我們還是隨機的。

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61.20.174.* 在 2011年8月8日 14:53 發表

所謂的趨勢只有事後走完才看得出來!當趨勢向上~向下~或盤整時~你永遠不知道明天會部會結束!

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119.32.91.* 在 2012年7月29日 19:19 發表

隨機漫步理論並不否認市場上存在影響股市上漲或下跌的因素,只不過說明這些因素也是隨機出現的。如果某一段時間反覆出現同類的因素,就會造成股市在一段時間內後續上漲或下跌。

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113.111.116.* 在 2013年8月23日 05:27 發表

既然隨機漫步否定圖標技術,將市場升跌視為無規律無法進行邏輯推演的偶發事件,那麼它本身就沒有理由存在於這個它所否定的環境中,進而它便不會出現於市面被大家所認識,這是其實是矛與盾的關係;但不管是矛理論或是盾理論,市場一概不加理會地按自身需要而發展。我是從08年至今天穩定盈利的圖標技術派。

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113.111.116.* 在 2013年8月23日 05:39 發表

人有習慣、思維有定式;習慣地去否定習慣的存在也是一種習慣;用定式思維去否定思維定式也是思維定式;陰陽有更替、日月有迴圈,萬物何曾遠離過規律?又何曾100%遵循過規律??人類的群居習性註定存在大概率的行為模式,且無處不在無處不現;幾個所謂實驗試圖描述隨機漫步正確對市場由何曾產生過絲毫影響??科學的基礎概率定性、操作跟隨大概率方向,以概率取勝是我們場外參與者的有效途徑,任何理論均有效,也均能失效;此一時彼一時,審時度勢,時、勢造英雄。

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113.111.116.* 在 2013年8月23日 05:47 發表

隨機漫步派的由來:幾個智慧平平、愛面子、熱衷於為失敗找偽科學藉口的技術派失敗者。

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112.122.169.* 在 2013年10月16日 22:34 發表

隨機漫步理論正如拉瑞威聯姆斯所說:你永遠不知道醉漢下一步邁向哪,但你會預測他的目的地在哪!

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113.201.61.* 在 2013年12月31日 20:58 發表

朋友,‘隨機漫步理論’的價值並非在於研判後市,而以上將此與歷史走勢相比的人,其思維更是滑稽。眾所周知‘隨機漫步理論’所倡導的是市場因素多樣性、突發性、隨機性乃至走勢不可預測,重點在於:這是對未來的事。而K線的歷史走勢雖有形態、趨勢、圖形之分,更甚與道氏、波浪、江恩等諸家理論相契合,但與‘隨機漫步理論’並不矛盾。因為站在趨勢形成之前,他們仍然是隨機的,形成的形態也只是的多種形態之一。所以用K線歷史走勢來評論‘隨機漫步理論’價值的論點都是錯誤的。換言之,其實該理論本身只針對於短期行情,因為對於中、長期趨勢築成之後理論的價值就會被否認,而對於多個短期形成的長期行情,卻是正確的,因為中長期行情大勢雖定,但坎坷不斷,短期仍是隨機,不可預測。然而什麼是短期、什麼才算是長期?那就因人而異了。其實該理論的價值,教不了你如何分析與研判後市,而是告訴學者對任何因素不可過於執著,否則會陷入思維誤區,以免因一點而忽略更多。

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155.69.2.* 在 2014年2月22日 21:37 發表

所以技術分析仍然還是有利可圖的辦法~畢竟不可能pure random walk~

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58.50.24.* 在 2014年4月17日 15:54 發表

贊一個!你的理解是完全正確的。

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101.170.127.* 在 2014年4月29日 20:04 發表

Random Walk Theory is partially correct but not complete. For instance, inside black-box trading.

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124.114.102.* 在 2014年6月3日 16:48 發表

113.201.61.* 在 2013年12月31日 20:58 發表

朋友,‘隨機漫步理論’的價值並非在於研判後市,而以上將此與歷史走勢相比的人,其思維更是滑稽。眾所周知‘隨機漫步理論’所倡導的是市場因素多樣性、突發性、隨機性乃至走勢不可預測,重點在於:這是對未來的事。而K線的歷史走勢雖有形態、趨勢、圖形之分,更甚與道氏、波浪、江恩等諸家理論相契合,但與‘隨機漫步理論’並不矛盾。因為站在趨勢形成之前,他們仍然是隨機的,形成的形態也只是的多種形態之一。所以用K線歷史走勢來評論‘隨機漫步理論’價值的論點都是錯誤的。換言之,其實該理論本身只針對於短期行情,因為對於中、長期趨勢築成之後理論的價值就會被否認,而對於多個短期形成的長期行情,卻是正確的,因為中長期行情大勢雖定,但坎坷不斷,短期仍是隨機,不可預測。然而什麼是短期、什麼才算是長期?那就因人而異了。其實該理論的價值,教不了你如何分析與研判後市,而是告訴學者對任何因素不可過於執著,否則會陷入思維誤區,以免因一點而忽略更多。

精解

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101.31.235.* 在 2014年9月23日 20:44 發表

隨機理論雖然對 但只說對了一半 另一半是市場的走勢雖然是隨機的 但卻有慣性 在趨勢未改變之前將按照當前趨勢繼續運行

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123.58.191.* 在 2016年3月21日 15:39 發表

shiller是隨便生成了若幹次,只有那麼一兩次能和現實的圖形對上。

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115.194.3.* 在 2016年8月23日 17:18 發表

隨機行走理論或許是科學的,但是科學和實用性是兩回事,“理性人假設”不科學但是有他的實用性,技術分析更多強調的是概率,雖然沒有完整的理論支撐,但是有實用性;

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KAGAYA (討論 | 貢獻) 在 2017年3月10日 09:39 發表

116.21.66.* 在 2009年11月1日 19:36 發表

"你不能以你所能看到的一段時間來下結論。如果你用已經存在的一百年的數據來證明你的結論,但你沒法預知下一個一百年還是這樣"

俺用同樣的邏輯可以證明所有現在的理論定律都是錯的: 如果你用已經存在的一百年的數據來證明這個定律(理論),但你沒法預知下一個一百年還是這樣; 如果你用已經存在的一萬年的數據來證明這個定律(理論),但你沒法預知下一個一萬年還是這樣. 結論: 所有現在的物理學, 化學, 生物學...的定律都是錯的. 哈哈.

的確是這樣。。。他的邏輯作弊了

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171.125.216.* 在 2017年4月24日 13:59 發表

這理論有點荒謬!總之,錯多於對!

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118.169.39.* 在 2019年3月19日 14:58 發表

116.21.66.* 在 2009年11月1日 19:36 發表

"你不能以你所能看到的一段時間來下結論。如果你用已經存在的一百年的數據來證明你的結論,但你沒法預知下一個一百年還是這樣"

俺用同樣的邏輯可以證明所有現在的理論定律都是錯的: 如果你用已經存在的一百年的數據來證明這個定律(理論),但你沒法預知下一個一百年還是這樣; 如果你用已經存在的一萬年的數據來證明這個定律(理論),但你沒法預知下一個一萬年還是這樣. 結論: 所有現在的物理學, 化學, 生物學...的定律都是錯的. 哈哈.

所有現在的物理學、化學、生物學的定律可不是只是用『一百年的"數據"』就得出的,一百年的數據本來就不能證明結論,但這跟其他定律是否正確根本摸不上邊

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58.240.95.* 在 2019年3月21日 00:10 發表

116.21.66.* 在 2009年11月1日 19:36 發表

"你不能以你所能看到的一段時間來下結論。如果你用已經存在的一百年的數據來證明你的結論,但你沒法預知下一個一百年還是這樣"

俺用同樣的邏輯可以證明所有現在的理論定律都是錯的: 如果你用已經存在的一百年的數據來證明這個定律(理論),但你沒法預知下一個一百年還是這樣; 如果你用已經存在的一萬年的數據來證明這個定律(理論),但你沒法預知下一個一萬年還是這樣. 結論: 所有現在的物理學, 化學, 生物學...的定律都是錯的. 哈哈.

能量守恆保證了時間平移不變 物理不需要你操這個心了

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58.240.95.* 在 2019年3月21日 00:10 發表

116.21.66.* 在 2009年11月1日 19:36 發表

"你不能以你所能看到的一段時間來下結論。如果你用已經存在的一百年的數據來證明你的結論,但你沒法預知下一個一百年還是這樣"

俺用同樣的邏輯可以證明所有現在的理論定律都是錯的: 如果你用已經存在的一百年的數據來證明這個定律(理論),但你沒法預知下一個一百年還是這樣; 如果你用已經存在的一萬年的數據來證明這個定律(理論),但你沒法預知下一個一萬年還是這樣. 結論: 所有現在的物理學, 化學, 生物學...的定律都是錯的. 哈哈.

能量守恆保證時間平移不變 物理不需要你操這個心

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192.168.1.* 在 2020年6月7日 14:18 發表

隨機漫步歪理

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192.168.1.* 在 2020年6月7日 14:21 發表

股市周期很長,很難想擲骰子那樣大量去論證概率

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58.243.254.* 在 2021年1月4日 12:55 發表

正在複習的學生表示看完評論區一時不知道該說些什麼

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123.244.97.* 在 2021年1月22日 07:23 發表

還說啥啊。。一群自以為是的 哈哈哈哈哈 如果想駁斥理論,那麼請說出你得理由,不要一句帶過,這樣只會顯得你只會杠。

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M id 35171c4d8c7f8a5d095f2b7a8c1966e8 (討論 | 貢獻) 在 2023年1月24日 21:02 · 浙江 發表

證券投資需要長時間的信任與企業良好發展才能夠獲取更多的收益

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M id 35171c4d8c7f8a5d095f2b7a8c1966e8 (討論 | 貢獻) 在 2023年2月5日 15:34 · 浙江 發表

證券市場中,價格的走向受到多方面因素的影響。

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