Квантовые модели: новое слово в прогнозировании рынка

Все больше и больше крупных банков предлагают новый метод оценки рынка – «квантовые модели». О чем идет речь, и на каком основании термины современной физики применяются к финансовым рынкам? Попробуем дать ответ на этот вопрос.

Квантовая теория поля (КТП) — раздел физики, изучающий поведение квантовых систем с бесконечно большим числом степеней свободы, а основное уравнение квантовой механики — уравнение Шрёдингера – описывает изменение в пространстве и времени так называемого чистого состояния элементарных частиц. Причем, если уж закрыть глаза и углубиться в бесконечно далёкую от мира финансов тему, то нужно отметить, что квантовая теория поля и квантовая механика не могут определить спектр и свойства описываемых элементарных частиц, это свойства вводятся извне, из внешней среды, а теория описывает лишь количественные изменения.

Так можно ли квантовую теорию применить в валютном прогнозировании? Сама постановка вопроса звучит на грани абсурда, и тем не менее, моделей, гордо именующих себя «квантовыми», создано уже довольно много.

Приведем несколько примеров.

Есть модель от Bank of America Merrill Lynch, которая прогнозирует будущее изменение цены на основе динамики фондового рынка страны, тренда валюты, моментума и отклонения от так называемой «справедливой цены».

BNP Paribas предлагает целых две квантовые модели, которые носят названия «STEER» и «FX Momentum», в основе первой модели – взаимосвязь между процентными ставками, стоимостью акций и цен на сырьевые товары, а второй - текущей динамики валютных курсов, рыночных ставок и поведения фондового рынка. Сила тренда основывается, как несложно понять, на совокупном сигнале отдельных компонентов.

Есть аналогичные модели у Societe Generale, у Danske Bank, и у некоторых других.

Приведенных примеров достаточно, чтобы понять – сила тренда рассчитывается не на основании цены, а на основании некоего «внешнего окружения». Классический технический анализ работает только с ценой инструмента, иногда прибегая к анализу объемов, если это возможно. Множество методов технического анализа от простых moving averages до сложных волновых систем, по сути работают только с ценой, с некой условной точкой, которая движется по плоскости под воздействием внешних сил.

Технический анализ не имеет возможности определить эти внешние силы, да и не стремится к этому, отталкиваясь от постулата, что «в цену включено всё».  Квантовые же модели исследуют в первую очередь «окружение», внешнюю среду, которая и формирует силы, воздействующие на цену и формирующие тренд.

Итак, нужно исследовать как внутреннее состояние инструмента (а это и есть цена на каждый момент времени), так и «внешнее окружение», то есть те силы, которые воздействуют на валюту и меняют её внутреннее состояние, то есть цену. Технический анализ по конкретной валютной паре или индексу превращается, таким образом, в один из методов анализа, далеко не основной, наряду с анализом «внешней среды», в котором можно использовать те же методы обработки данных, что и при технической анализе.

Возможно ли описать языком математики силы, действующие на валютную пару и меняющие её состояние? Вряд ли эта задача решаема, да и вряд ли станет решаемой в обозримом будущем. Как можно описать внутреннее состояние, цели и задачи десятков и сотен тысяч трейдеров, ежесекундно принимающих решения о купле или продаже? Однако модели существуют, и они вполне успешны, так, во всяком случае, утверждают валютные стратеги названных банков.

Выход здесь был найден в том, чтобы исследовать не всю внешнюю среду, а только её структурированные компоненты. Внешняя среда для валюты – это те рынки, на которых она нужна для оценки их состояния, ареал её применения. И «квантовость» моделей, которые становятся все более и более популярными, как раз и заключается в том, чтобы делать комплексный анализ валюты, который заключается как в исследовании её внутреннего состояния (цены, для чего пригоден традиционный технический анализ), так и внешнего окружения, то есть рынков, которые напрямую влияют на формирование спроса.

Давайте попробуем пройти этим путем и построить модель, относительно несложную, но отвечающую всем критериям, чтобы называться квантовой.

Начнем с долгового рынка.

Считается, что существует прямая закономерность – если рынок уверен, что валюта будет укрепляться, то игроки распродают долговые обязательства и переходят в наличность, что приводит и к росту доходностей.  Вот мы и возьмем в качестве примера доходности 10-летних казначейских облигаций США и Германии (страны, в значительной степени определяющей валютную политику еврозоны) и сравним скорость их изменения.

Опуская собственно расчеты, отметим, что да, действительно, в большинстве случаев относительная динамика скоростей изменения доходностей облигаций соответствует динамике eurusd (зоны 1,2,3 и 6), или не совсем соответствует (зоны 4,5). Применяя к полученному графику те же методы, что и к графику eurusd, мы можем спрогнозировать изменения спроса на валюты. Конечно, нельзя ориентироваться только на изменение доходностей, но в качестве одного из компонентов будущей модели результаты вполне удовлетворительные.

Второй очевидный компонент – это скорость изменения фондовых индексов. Если рынок уверен, что экономика США выглядит более привлекательно, чем, скажем, экономика еврозоны, то один этот момент способен привлечь на него дополнительный капитал, что, в свою очередь, может вызвать и рост спроса на доллар. А это и есть внешняя среда для курса eurusd, то есть повышенный спрос на активы будет подталкивать вверх и соответствующую валюту.

Для сравнения возьмем фондовые индексы Euro Stoxx 50 и S&P 500 и применим к ним тот же метод, то есть измерим скорость изменения этих индексов относительно друг друга:

Здесь мы можем видеть уже более выраженную зависимость, все зоны, отмеченные на графике, имеют заметную корреляцию между валютным курсом и относительной динамикой спроса.

Итак, два компонента для будущей модели найдены. Что нужно еще?

Об этом – во второй части.

По материалам Альпари

Похожие статьи:

Новости → BofA снизил прогноз по S&P 500 на 5% на конец 2015-го

Новости → Квантовые модели: новое слово в прогнозировании. Часть 2

Новости → Квантовые модели: новое слово в прогнозировании. Часть 3