Poprawka starych błędów: problem ceny za ryzyko

Dość dawno temu napisałem post "Dywidenda jako cena za niepewność", do którego ostatnio wróciłem. Z przerażeniem odkryłem, że popełniłem głupie błędy, których wcześniej nie zauważyłem. I możliwe, że nikt nie zauważył, bo nie były wcale banalne. Skasowałem ten wpis niestety, lecz prawie cały tutaj zacytuję, aby potem poprawić. Cytuję:


Ile wynosi średnia stopa dywidendy z DJIA (tj. z 30 spółek, które wchodzą w jego skład)? Na stronie: http://observationsandnotes.blogspot.com/2009/03/average-annual-stock-market-return.html dowiadujemy się, że

* Roczny zwrot od 1900 do 2009 wyniósł w przybliżeniu 9,4% (4,7% aprecjacji cenowej + 4,7% z dywidendy)
* Zwrot od 1929 do 2009 wyniósł w przybliżeniu 8,8% (4,5% plus 4,3%)
* Od 1933 do 2009: 11,1% (6,9% plus 4,2%)
* Ostatnie 25 lat: 11,9% (9,0% plus 2,9%)
* Ostatnie 20 lat: 9,4% (6,9% plus 2,5%)
* Ostatnie 10 lat: 1,3% (-1,0% plus 2,3%)
* Za 2009 22,0% (18,8% plus 3,2%)

Wydaje się, że im dłuższy okres, tym obiektywniejsze stają się te liczby. Przyjęliśmy dotychczas, że DJIA osiąga 4,64%, czyli realnie 1,64%. Przyjmijmy teraz stopę dywidendy na poziomie 4,3%, czyli realnie 1,3% (inflacja dąży nieco powyżej 3% w skali roku).

Zwróćmy uwagę, że 1,64+1,3=2,94%, a pamiętamy, że realny wzrost gospodarczy określiliśmy na poziomie 3,3%. Zatem po pierwsze z DJIA osiągamy średnio realnie więcej niż z najrentowniejszych instrumentów bez ryzyka rynkowego. Roczna stopa zwrotu bez dywidend dąży do poziomu zysku, jaki dają instrumenty bez ryzyka. Za dowód mogą służyć dane od 1962 r: średnia stopa rentowności z obligacji skarbowych wyniosła 6% (dane z: http://www.federalreserve.gov/releases/h15/data.htm#top) i tyle samo wyniosła w tym okresie średnioroczna aprecjacja DJIA. Uwzględnienie dywidendy sprawia, że całkowity zysk jest wyższy. Po drugie zarabiamy tylko nieco mniej niż rośnie gospodarka.

Jednakże trzeba pamiętać, że dywidenda pozwala na reinwestowanie kapitału, na przykład poprzez lokowanie dywidendy w bezpieczne instrumenty.

Wiemy, że do zarobku 1,64% należy dodać stopę dywidendy 1,3% i stopę reinwestycji wynikającą z dywidendy.
Zakładając, że realna stopa oprocentowania utrzymuje się na stałym poziomie średniej stopy zwrotu z DJIA, czyli 1,64%, zysk z reinwestycji to: 0,0164*0,013 = 0,0002, tj. 0,02% aktywów. A więc zysk z dywidendy plus reinwestycji wynosi 1,32%. W sumie więc dostajemy

1,64% + 1,32% = 2,96%.

Oznacza to, że średnio rzecz biorąc nie dogonimy realnego wzrostu gospodarczego, co jest jednak ekonomicznie uzasadnione: trudno wymagać, aby pasywny inwestor zarabiał równie szybko jak przedsiębiorca, który ponosi większe koszty i ryzyko.

Jednak jest tu jeszcze jedna interesująca kwestia natury ekonomicznej. Zgodnie z teorią wyższe zyski na giełdzie są wynagrodzeniem za ponoszone ryzyko. Wynika z tego, że ryzyko ciągnie giełdę w dwie strony, tak że oczekiwana stopa zwrotu z akcji równa się stopie zwrotu z instrumentów bez ryzyka. Natomiast ze statystycznego punktu widzenia ryzyko nie jest duże, gdyż średnia z dywidend, które przytoczyłem na początku artykułu wynosi 3,44%, a odchylenie standardowe tylko 0,95%. Biorąc pod uwagę, że w dłuższych okresach stopy zwrotu z akcji dążą do rentowności obligacji skarbowych, wydaje się, że ryzyko, iż będziemy zarabiać mniej niż z obligacji, nie istnieje, jeśli uwzględnimy możliwość otrzymywania dywidend i reinwestycji.

Jak więc wyjaśnić ekonomiczną naturę dywidendy, która sprawia, że zarabiamy więcej niż na obligacjach skarbowych? Dywidenda, choć z punktu widzenia średniej i historii wydaje się być pewna niczym lokata, to jednak w rzeczywistości podlega niepewności. Statystykę często się określa jako jedno wielkie kłamstwo. George Bernard Shaw śmiał się: "Jeśli mój sąsiad codziennie bije swoją żonę, ja zaś nie biję jej nigdy, to w świetle statystyki obaj bijemy je co drugi dzień.". Aaron Levenstein powiedział, że "statystyka jest jak kostium bikini: pokazuje wiele, ale nie pokazuje najważniejszego".
I tak możemy wskazać kilka okresów, kiedy rentowność obligacji skarbowych przewyższała stopy zwrotu z DJIA powiększone o dywidendy. Był to na przykład okres 1970-1980, kiedy obligacje skarbowe przyniosły po całej dekadzie nominalną logarytmiczną stopę zwrotu równą 79%. Dla DJIA było to jedynie 18,6%. Nie mam danych dla dywidend w tym okresie, ale przyjmując nawet średnią 4,3%, to całkowita logarytmiczna stopa zwrotu z akcji wyniesie wtedy 65%, a więc o 14 pkt proc. mniej niż z obligacji.

Z kolei historia to jednak przeszłość i nikt nie gwarantuje, że się powtórzy. Trzeba jakoś uwzględniać możliwość zaistnienia zjawisk nieprzewidywalnych, a mających dalekosiężne skutki - jak wojna czy kryzys gospodarczy o niepohamowanym zasięgu. Stąd dywidenda (i płynące z niej reinwestowane zyski) stanowią wynagrodzenie za tę niepewność. Niepewność w porównaniu do ryzyka jest niemierzalna, lecz można ją wycenić właśnie jako średnią dywidendę + reinwestowany zysk. Z tego punktu widzenia klasyczna teoria pozostaje niezachwiana, a inwestorzy pozostają racjonalni.

............................................................................

Gdzie jest błąd?

Po pierwsze odjąłem dwa razy stopę inflacji. Raz przy stopie zwrotu z indeksu giełdowego i drugi raz przy stopie dywidendy. Chciałem wyciągnąć realną stopę zarówno z indeksu, jak i dywidendy. W rzeczywistości przecież inflacja płynie niezależnie od zmian cenowych i dywidendy. Jeśli w uproszczeniu obliczamy realną stopę zwrotu jako różnicę pomiędzy nominalną stopą kapitalizacji a stopą inflacji (co nie jest do końca prawdą i napiszę o tym następną notkę), to okazuje się, że całkowita realna stopa zwrotu jest większa od stopy wzrostu gospodarczego. W sumie, powinniśmy napisać, że średnio zyskujemy 1,64% z indeksu giełdowego plus 4,3% stopy dywidendy plus 0,054% stopy z reinwestycji dywidendy (w instrumenty bez ryzyka), co daje razem 6% realnej stopy zwrotu. Zatem w długim okresie czasu inwestor stosujący metodę kup i trzymaj średnio zarabia realnie 6%, co oznacza, że zarabia więcej niż wynosi realny wzrost gospodarczy wynoszący przeciętnie 3,3%. Powstaje pytanie oczywiście czy to ma sens, a jeśli tak, to jaki? Zgodnie z modelem Gordona, oczekiwana stopa zwrotu faktycznie powinna być większa niż wzrost zysku bądź free cash flow spółki. Będziemy jeszcze zastanawiać się nad tą sprawą.

Po drugie stwierdzenie, że skoro "zgodnie z teorią wyższe zyski na giełdzie są wynagrodzeniem za ponoszone ryzyko", to "wynika z tego, że ryzyko ciągnie giełdę w dwie strony, tak że oczekiwana stopa zwrotu z akcji równa się stopie zwrotu z instrumentów bez ryzyka" wcale nie jest poprawne. Analizując ten problem myślę, że zbyt intuicyjnie do niego podszedłem.

Zauważmy, że zgodnie z modelem CAPM inwestor może uzyskiwać dużo wyższe zarobki nie tylko niż instrumenty wolne od ryzyka, ale nawet niż sam rynek, jeśli uwzględnimy dodatkowe ryzyko. Oczekiwana stopa zwrotu z akcji będzie równa stopie z instrumentów bez ryzyka, jeśli skorygujemy nasz zysk o cenę za ryzyko. No dobrze, ale jak to rozumieć? Przecież ryzyko, to właśnie - wydawało by się - owe odchylenie w jedną bądź w drugą. A tu się okazuje, że historycznie i średniorocznie jest po prostu opłacalne siedzenie w akcjach. Powstaje pytanie: czy jeśli długo będziemy trzymać akcje, to czy nadwyżka stopy zwrotu z akcji nad obligacjami jest nadal ceną za ryzyko?

W cytowanym tekście przedstawiłem wyjaśnienie w oparciu o dywidendę jako "cenę za niepewność". Obecnie stwierdzam, że nie było ono pełne, a może nawet prawidłowe.

Warto zwrócić uwagę na jedną sprawę - bardzo ważną. Przejrzyjmy raz jeszcze wpis o modelu CAPM, zarówno dla CML, jak i SML. Oczekiwana stopa zwrotu nie jest odniesiona do jakiegoś konkretnego okresu (natomiast sama stopa zwrotu już tak). Nie mówi się też, że inwestor może powtórzyć inwestycję w oparciu o ten model w następnym okresie. Chodzi tylko o to, że inwestor posiada już obrany horyzont inwestycyjny i w nim działa. Ryzyko więc dotyczy tego określonego przedziału czasu. Jeśli więc na przykład inwestor inwestuje przez rok, to tylko ten rok jest ryzykowny. Ponieważ akurat ten rok może być bardzo dobry lub bardzo zły, to właśnie w nim tkwi istota premii za ryzyko. Gdyby wziąć wszystkie lata i uśrednić, to faktycznie nie ma żadnego ryzyka, ponieważ średnio będziemy zarabiać oczekiwaną stopę zwrotu. Jednak istota polega na tym, że inwestor ma określony rok - i tu jest ryzyko.

I dlatego właśnie ryzyko wydaje się nie istnieć, gdy analizujemy perspektywicznie inwestora, który inwestuje przez wiele lat, bez przerwy. Błąd polega na tym, że w takiej sytuacji nie powinniśmy wyciągać średniorocznej stopy zwrotu, ale tę stopę zwrotu, która dotyczy całego okresu inwestycyjnego - wieloletnią stopę zwrotu. A ponieważ jest to ciągle tylko jedna stopa zwrotu, to aby określić oczekiwaną stopę zwrotu, należy znowu wziąć do analizy te wszystkie wieloletnie stopy zwrotu z długiego okresu, z którego dany inwestor korzysta jedynie w pewnym ułamku. Np. jeśli ktoś inwestował ciągle przez 30 lat i powie na koniec tego okresu: pokonałem rynek, gdyż mam większą 30-letnią stopę zwrotu niż S&P500 lub Dow Jones, to może nie mieć w żadnym razie racji. Po pierwsze aby to sprawdzić, należałoby obliczyć 30-letnią oczekiwaną stopę zwrotu portfela oraz indeksu giełdowego, co jest dziś praktycznie niemożliwe ze względu na małą liczbę danych - dla amerykańskiego rynku akcji nie uzyskalibyśmy nawet 5 obserwacji. Po drugie należałoby ocenić ryzyko tej inwestycji oraz ryzyko indeksu giełdowego. Sposób wyznaczenia tego ryzyka jest odrębną sprawą - można się posłużyć betą, odchyleniem standardowym, wartością zagrożoną czy uogólnieniami tychże narzędzi.

No cóż, błędy się zdarzają - dobrze, że na komputerze. Lepiej później je wykryć niż wcale.

Nierównowagowa termodynamika: od alternatywnej hipotezy ewolucji do "teorii" rynku kapitałowego

1. Wprowadzenie
Przedstawiam teorię nierównowagowej termodynamiki na podstawie artykułu Stephanie Pierce "Non-Equilibrium Thermodynamics: An Alternate Evolutionary Hypothesis". W poprzedniej notce widzieliśmy jak dochodzi do powstania ruchu chaotycznego cząsteczek cieczy. Chaos wiązał się z powstaniem nierównowagi termodynamicznej, a tym samym brakiem maksymalnej entropii. Entropię można rozumieć jako stopień nieuporządkowania. (Jednakże nie jest zbyt dobra definicja dla nowych stanów nierównowagowych - o tym za chwilę). Wobec tego, w takim stanie chaotycznym zaczął automatycznie pojawiać się mniejszy nieporządek. Teraz ciecz rozszerzymy na bardziej złożone układy - wyjaśnimy powstawanie gatunków organizmów biologicznych. Dodatkowo wskażemy w jaki sposób dochodzi do załamywania się porządku ich powstawania, czyli właśnie ewolucji (powstania nowego gatunku) lub wymarcia gatunku. Na koniec powiążemy przedstawioną teorię z rynkiem.

Jakiś czas temu przedstawiłem tutaj argumenty za tym, że teoria doboru naturalnego nie może być pełną teorią wyjaśniającą powstawanie gatunków. Pokazałem wówczas, że ta sama zasada obowiązuje na rynku: teoria rynku efektywnego nie może być pełną teorią wyjaśniającą powstawanie fluktuacji cen akcji.

Obecnie spojrzymy krytycznie na teorię Darwina pod innym kątem. Otóż teoria ta nie wyjaśnia po pierwsze nieodwracalności ewolucji, po drugie złożoności i ujawniania się samoorganizacji systemów biologicznych.

2. Entropia struktur dyssypatywnych

Dlaczego biologiczne organizmy zdolne są do samoorganizacji i utrzymania życia daleko od równowagi termodynamicznej? Odpowiedź znajduje się w 'dyssypatywnych strukturach'. Dyssypatywne struktury są to otwarte systemy, które potrzebują nieprzerwanie dostarczania wolnej energii ze środowiska w celu utrzymania zdolności do pracy. Dyssypatywną strukturą była woda podgrzewana z zewnątrz, jak to ilustrowano w poprzedniej notce. I teraz pytanie. Czy entropia takiej struktury maleje? Wiemy, że druga zasada termodynamiki, zgodnie z którą entropia nie maleje, odnosi się do układów izolowanych. Układ izolowany to oczywiście pojęcie względne. Jeśli więc potraktować wodę i jej podgrzewacz jako układ izolowany, wtedy entropia całego układu rośnie (podgrzewacz może być na baterię). Taki układ będzie funkcjonował przez jakiś czas w stanie "zorganizowanym". Ale skoro chodzi tylko o baterię, to możemy abstrakcyjnie powiedzieć, że sam ruch cząsteczek cieczy jest na baterię i potraktować naczynie w którym ona się znajduje jako układ izolowany. Tak więc entropia będzie rosła.

W takim przypadku rozumienie entropii jako stopnia nieuporządkowania może być mylące. Entropia będzie rosła, a uporządkowanie ruchu cząsteczek również. Dopiero, jak to było pokazane, odpowiednio duża dawka energii doprowadzi do "przegrzania", nastąpi powrót do struktury izotropowej. Dlatego też powinniśmy raczej sięgnąć do ogólniejszej teorii informacji, zgodnie z którą entropia jest miarą "gęstości" informacji. Im więcej informacji w danym zbiorze, tym więcej jest możliwych zdarzeń do wystąpienia, a więc prawdopodobieństwo każdego zdarzenia maleje. Z tego punktu widzenia entropia jest także miarą niepewności i w tym sensie wiąże się z teorią kinetyczną.

Dlatego też organizmy biologiczne są nadal kontrolowane przez drugą zasadę termodynamiki - ich entropia wzrasta i kierują się ku niszczącej równowadze. Jednakże w przeciwieństwie do prostych systemów fizyczno-chemicznych systemy biologiczne zatrzymują 'informacje', co pozwala im się samoreplikować oraz zwiększać złożoność i organizację w czasie.

3. Ograniczenia informacyjne

Wszystkie organizmy biologiczne zawierają informacje w formie DNA (z wyjątkiem wirusów, które zawierają RNA). Biologiczne informacje mogą zostać wyrażone w terminie entropicznego zjawiska: im więcej informacji zawiera system, tym większa entropia systemu (system jest bardziej złożony). Ale skoro biologiczna ewolucja zwiększa złożoność (dzięki przechowywaniu informacji i właśnie II zasadzie termodynamiki), to w jaki sposób system pozostaje zorganizowany?

Sekret biologicznych organizmów leży w informacyjnych ograniczeniach. Biologiczne systemy są ograniczone przez:

1. historię
2. rozwój
3. środowisko

Tak jak to ilustruje poniższy rysunek:



Na chwilę się tu zatrzymam. Te ograniczenia powinny dawać nam inwestorom pewne znaki. Otóż wszystkie trzy ograniczenia wiążą się z pamięcią długoterminową i nieliniową korelacją. Weźmy np. historię. To co się zdarzyło wcześniej będzie silnie oddziaływać przez długi okres. Nieliniowa korelacja, ponieważ wrażliwość na warunki początkowe nie będzie miała liniowego wpływu. Natura wykorzystuje taką korelację, ponieważ nie musi wydatkować dużej energii: wystarczy mały bodziec na początku, by wpływ się kumulował w czasie. Reszta czynników jest niezwiązana z czasem tylko przestrzenią - tutaj pamięć jest trudniejsza do zrozumienia, gdyż w naszym ludzkim pojęciu pamięć bezpośrednio wiąże się z czasem.

Najważniejszym elementem z tych trzech jest historia. Jeżeli system biologiczny nie jest wrażliwy na przeszłość, wówczas entropia wzrasta do maksimum, system umiera w równowadze.

Kolejnym ważnym ograniczeniem jest rozwój, który jest kontrolowany przez historię. Chodzi tu w szczególności o podział komórkowy. Podział ten nie może być zbyt silny, aby nie doszło do "przegrzania" (ilości informacji), czyli do maksymalnej entropii. Popatrzmy na następujący rysunek. H oznacza tutaj entropię (a nie wykładnik Hursta). H(obs) to obserwowana entropia dla systemu biologicznego. H(max) to maksymalna entropia korespondująca z równowagą. Organizacja się zwiększa, w końcu staje się zbyt duża, by utrzymać system.



Nasuwa mi się pytanie czy nie powinniśmy tego przykładu odnieść do życia firm: czy jeśli firma się zbytnio decentralizuje lub po prostu za szybko rozrasta, może dojść do jej upadku?

Trzecim ograniczeniem jest środowisko. Dotyczy ono naturalnej selekcji. Jeśli naturalna selekcja nie bierze udziału w biologicznej ewolucji, wówczas możemy się spodziewać, że wszystkie genotypy w populacji będą równie prawdopodobne i będziemy obserwować wzrost nowości ewolucyjnych. To równe prawdopodobieństwo jest oczywiście silnie związane ze wzrostem entropii. Druga zasada termodynamiki właśnie wynika z rachunku prawdopodobieństwa (bardziej prawdopodobne są stany nieuporządkowane, ponieważ zwyczajnie jest ich więcej). Poniższy rysunek również obrazuje dochodzenie do maksymalnej entropii przy dużej dywersyfikacji genotypów.



Nasuwa mi się także tutaj pytanie: czy nie jest to swoisty dowód, że zbyt duża dywersyfikacja akcji w portfelu prowadzi do znacznego pogorszenia zarządzania nim?

4. Podział lub wymarcie

Wyjaśniliśmy ogólnikowo w jaki sposób organizm pozostaje w stanie zorganizowanym jednak nie powiedzieliśmy dlaczego następuje podział gatunkowy lub wymarcie gatunku. Bo właściwie wiemy jedynie, że są ograniczenia hamujące wzrost entropii, pozwalające na istnienie stabilnego stanu. Dlaczego więc w tym stanie następuje dywersyfikacja lub wymarcie? Jak już zostało powiedziane, zgodnie z termodynamiką nierównowagową, gdy informacji jest zbyt dużo, system staje się zdezorganizowany i zbyt złożony, aby się utrzymać. Aby jeszcze głębiej zrozumieć, dlaczego mniejsza ilość informacji powoduje wzrost organizacji, natomiast już większa psuje system, musimy sięgnąć po dynamikę nieliniową. Dynamiczne systemy nieliniowe charakteryzują się dodatnim sprzężeniem zwrotnym. Najpierw następuje niewielki wpływ jednej zmiennej na drugą zmienną, potem druga zmienna "oddaje" pierwszej zmiennej, tak że ta pierwsza zostaje wzmocniona efektem "uderzeniowym", który to znowu efekt uderzy w drugą zmienną itd. W ten sposób, sprzężenie zwrotne wywołuje reakcję łańcuchową, w której małe ilości nowych informacji wywołują niekontrolowany chaos. To chaotyczne zachowanie może doprowadzić do spontanicznego powstania nowych stanów porządku.

Mówiąc ściślej, nowe stany porządku są kreowane przez informacyjne bifurkacje. Zamiast opisywać co to za czart, najlepiej pokazać graficznie i wszystko będzie jasne:



Jak widać, sprzężenie zwrotne wywołuje lawinę informacyjną, co jest unaocznione przez wzrost entropii. Nagle entropia dochodzi do maksimum, a więc następuje zbliżenie systemu do równowagi termodynamicznej. Ale ze względu na to, że ciągle mamy ograniczenia i wewnętrzne stymulacje, równowaga nie zostaje utrzymana. W pewnym, zupełnie nieprzewidywalnym momencie następuje owa bifurkacja, która jest stymulowana jedynie przez wewnętrzne mechanizmy. Powstają dwa możliwe stany - są to punkty bifurkacyjne. System może wybrać jedną z dwóch gałęzi. Jeśli system nie wymrze (bo może nie nastąpić na czas bifurkacja), "wybiera" gałąź w oparciu o naturalna selekcję. System wówczas nie może skoczyć do kolejnej gałęzi - ograniczenia mu na to nie pozwolą.

Po bifurkacji system rozpoczyna reorganizację, czyli zwiększenie porządku. Reorganizacja pojawia się, ponieważ każda potomna gałąź, która została wyprodukowana przez bifurkację posiada mniejszą entropię czy mniej informacji niż rodowa gałąź. Ta strata entropii nie łamie drugiej zasady termodynamiki, ponieważ obie potomne gałęzie razem posiadają taką samą lub większą entropię niż rodowa gałąź.

5. Podsumowanie

Nierównowagowa termodynamika jest szczególnym przypadkiem drugiej zasady termodynamiki, która jest użyta do wyjaśnienia istnienia samoreplikujących dyssypatywnych struktur. Opisuje w jaki sposób biologiczne systemy stały się bardziej skomplikowane i zorganizowane - jako rezultat, a nie kosztem entropii. Nierównowagowa termodynamika stosuje koncepcję entropii do formowania się informacyjnej złożoności i opisuje jej kształt przez historyczne, rozwojowe oraz środowiskowe ograniczenia, wykorzystując teorię układów nieliniowych. Opisuje także w jaki sposób dochodzi do destrukcji systemu.

6. "Teoria" rynku kapitałowego

Jak ma się ta teoria do rynku? Nasunęły mi się już dwa pytania w różnych kontekstach, jednak można też próbować poszukiwać innych. Rynek jest strukturą złożoną z popytu i podaży. Gdy panuje rynek byka, inwestorów kupujących przybywa więcej niż sprzedających, więc można byłoby powiedzieć, że rynek staje się coraz bardziej złożony, ale i bardziej zdywersyfikowany. Kolejne bifurkacje mogą wywoływać korekty, aż w końcu pewna bifurkacja dokona dzieła zniszczenia. Bifurkacje te są kompletnie nieprzewidywalne pomimo deterministycznego charakteru układu. Podobny układ powstaje na rynku niedźwiedzia.

Mamy więc na razie jedno ograniczenie - zainteresowania rynkiem. Jednak ono samo nie wystarcza, bo rynek to oczekiwania, to gospodarka i dopiero na końcu spekulacja. Potrzebne jest więc pewne ograniczenie oczekiwań, odzwierciedlające stan oczekiwań sytuacji finansowej spółki oraz gospodarki krajowej i światowej. Jeśli zaczyna się sytuacja poprawiać, inwestorzy oczekują, że poprawa będzie kontynuowana, co przekłada się na wzrost indeksów. Warunkiem wydaje się, aby nie było za dobrze. Muszą dochodzić jakieś niepokojące sygnały z różnych sektorów gospodarczych lub innych krajów, aby ogólnie inwestorzy pozostawali w dezorientacji (ilość pozytywnych informacji nie może być zbyt duża). Gdy sytuacja się pogarsza, inwestorzy oczekują jej kontynuacji i indeksy spadają. Podobnie, sytuacja nie może być zbyt zła.
Z drugiej strony, rzecz nie tylko zależy od tego czy sytuacja jest świetna czy fatalna, ale także od tego czy akcje są przewartościowane czy niedowartościowane. Im akcje będą bardziej odbiegać od wartości wewnętrznej, tym większe będą oczekiwania co do powrotu do wartości. Można powiedzieć, że pomimo silnych sprzężeń zwrotnych powodujących utrzymywanie się trendu, zgodnie z którym kurs oddala się od wartości wewnętrznej, w pewnym momencie odchylenie jest tak silne, że przy następującej bifurkacji rynek wybiera odwrócenie trendu w kierunku wartości wewnętrznej.

PS. Na pewno niejednemu przychodzi silne skojarzenie z algorytmami genetycznymi. Wygląda na to, że mogą się one wiązać z teorią chaosu. Ale to już nowy temat.


Źródło:

S. Pierce, "Non-Equilibrium Thermodynamics: An Alternate Evolutionary Hypothesis", 2002.