Цепи Маркова — это мощный математический инструмент, который позволяет прогнозировать вероятности перехода между разными состояниями системы. В контексте фондового рынка это означает возможность анализировать последовательность изменений цен и на её основе предсказывать будущие движения акций. Несмотря на то, что использование цепей Маркова в финансовых исследованиях не является чем-то новым, многие практические применения оказываются недостаточно эффективными из-за неправильного подхода к моделированию и анализу данных. В данной статье мы рассмотрим, как правильно применять цепи Маркова для максимизации прибыли на примере акций Domino’s Pizza (DPZ), Akamai Technologies (AKAM) и DocuSign (DOCU), а также как избежать типичных ошибок, допускаемых исследователями и трейдерами. Основная сложность применений цепей Маркова в торговле заключается в понимании концепции временных зависимостей.
Традиционно, многие научные работы и модели использовали «буквальный» подход, где состояние системы в один момент времени учитывается для предсказания состояния в следующий момент. Например, разработчики из Королевского технологического института в Швеции и Университета Сумер в своих исследованиях опирались только на один или два временных периода, чтобы прогнозировать дальнейшее движение цен. Однако такая методика не учитывает более сложную динамику и контекст, влияющий на рынок. Исходя из принципов теории вероятностей, чтобы калькуляция переходов состояний была действенной, сама последовательность изменений должна обладать марковскими свойствами. В финансовом контексте это означает, что данные для построения модели должны быть дискретизированы, разбиты на устойчивые поведенческие категории, отражающие не только изолированные изменения цен, а именно устойчивые тенденции и настроения рынка в течение определённого периода времени.
Такой подход позволяет учесть более обширный объем информации, чем просто моментальные колебания, и повысить точность прогнозов. Рассмотрим применение этой методики на примере Domino’s Pizza (DPZ). Несмотря на то, что акции компании выросли почти на 8% с начала года, за последний месяц цена опустилась почти на 3%. Анализируя динамику последних десяти недель, можно увидеть последовательность из трех недель повышения, за которыми последовали семь недель снижения — эта модель поведения получила обозначение «3-7-D». Используя дискретизацию и создание состояний на основе такого рода последовательностей, можно построить матрицу переходов, которая отражает вероятности изменения состояния акции в будущем.
Это помогает инвесторам понимать, насколько вероятен разворот тренда или же продолжение нисходящего тренда. Что касается Akamai Technologies (AKAM), компания продемонстрировала в начале года умеренный рост цен, но также подвержена колебаниям на коротких временных промежутках. Анализ динамики акций AKAM при помощи цепей Маркова требует учета специфики технологического сектора и внешних факторов, таких как изменения в регулировании, спрос на услуги компании и общие рыночные тенденции. Путем сегментации ценовых изменений на набор характеристик и фиксации состояний можно повысить качество прогнозов и получить конкурентное преимущество при построении торговых стратегий. Для DocuSign (DOCU) применение данной методики особенно актуально в связи с волатильностью рынка технологий и роста электронной документооборота.
Цепи Маркова позволяют оценить, насколько вероятно продолжение тенденции или изменение тренда, опираясь на текущие поведенческие состояния акций. Это помогает не только оценить риск инвестиций, но и выявить моменты для входа и выхода с рынка. Основная выгода от использования цепей Маркова в торговле заключается в их способности трансформировать сложный и хаотичный характер фондового рынка в ряд дискретных состояний с определёнными вероятностями переходов, что существенно упрощает принятие решений. Вместо того чтобы пытаться угадать случайные колебания, инвестор может использовать статистические закономерности и поведенческие модели, чтобы сформировать более обоснованные ожидания и эффективно управлять капиталом. Однако важно отметить, что успешное применение цепей Маркова требует правильной подготовки данных.
Необходимо тщательно выбирать период анализа, учитывать макроэкономические факторы, новости и поведенческие особенности отдельных компаний, чтобы создать релевантные состояния и матрицы переходов. Только в таком случае модель становится инструментом, способным предсказывать вероятности и помогать в стратегическом распределении активов. Преимуществом описанного метода является возможность адаптации к изменяющимся условиям рынка. В отличие от более классических моделей, где фиксируются лишь последние данные, использование многонедельных дискретизированных состояний даёт более глубокое понимание устойчивых трендов и рыночных настроений. Это особенно полезно при торговле акциями, такими как DPZ, AKAM и DOCU, которые чувствительны к изменению настроений потребителей и технологическим инновациям.
