從價格中學習並非免費

喬迪·蒙德裏亞(Jordi Mondria),Xavier Vives,Liyan Yang2022年7月6日

庫存圖表及其產生的任何模式都可能非常複雜且難以解釋。投資者花費數百萬美元來分析市場數據,以更好地理解和希望從這些模式中獲利(例如,通過技術分析和算法交易),但是標準經濟理論卻忽略了這一現實。收到文獻(例如Grossman和Stiglitz 1980,Hellwig 1980,Vives 2008,Banerjee 2011)假設市場參與者高度成熟,並且知道基本麵與價格之間的確切關係。投資者完美地理解了價格功能,因此可以將資產價格無價讀取以發現與價值相關的信息(Corsetti等,2019年認為,高頻交易使交易者可以從價格噪音中提取的信息)。該文獻還假設所有投資者都同樣複雜,在經驗,能力或有關市場知識方麵沒有差異。現實世界中的投資者不僅不同,而且還要花費大量資源來更好地理解市場,這意味著市場參與者完全理解市場環境的假設並不能很好地代表現實世界(請參閱Duffie等人2022分析金融市場中數據的價值)。如果解釋價格信息成本高昂,並且投資者在推理過程中犯了錯誤怎麼辦?我們如何確定解釋資產價格的投資者的複雜水平?投資者的複雜性如何影響市場價格和交易量?

在最近發表的論文(Mondria等,2022)中,我們開發了一個框架來放鬆這些經濟假設並回答上麵提出的重要問題。該框架使投資者可以免費觀察價格(與Google或Yahoo Finance一樣),但要求投資者付出努力來確切地了解這些價格如何與公司的基本麵聯係起來。這項工作揭示了投資者然後可以用來指導其交易策略的潛在關係。努力可以廣泛解釋為花費資源來學習,分析或通常更好地理解價格和基本麵之間的關係。投資者選擇內源性施加的努力水平,然後根據他們獲得的最終信息采取行動。

我們的框架可以從行為的角度來解釋。每個投資者都有兩個自我。有一個自我對市場的運作方式建立了了解,並選擇了投資者的複雜水平。然後,還有另一個自我理性地有限,並在解釋價格中包含的信息時會增加噪音。盡管在整個論文中,我們根據個人投資者遵循這種行為解釋,但我們可以將投資者的兩個自我解釋為投資機構的研究部門和貿易台。交易台負責交易資產,它依靠該機構的研究部門來提高其對價格產生信息的理解。研究部門描述了如何以研究報告的形式從價格中提取最佳信號的程序,但是交易桌在理解報告中的過程時增加了噪音。

如果標準經濟理論成立,現代市場表現出異常。這些異常包括價格勢頭(未來收益取決於當前的價格),過度回報波動和過多的交易量。他們一直在經驗上始終如一地觀察到,但在理論上不容易在標準經濟理論上解釋它們(例如Jegadeesh和Titman 1993,Odean 1999,Barber and Odean 2000; Moskowitz等人,2012年)。我們的框架為這些效果提供了解釋,並表明異常可能來自對資產價格的昂貴解釋。

讓我們以價格勢頭為例來解釋我們的機製的工作原理。具體而言,當投資者的資金有限分析價格數據時,他們將無法獲取所有信息並了解價格和基本麵之間的整個關係。部分理解意味著投資者並未完全合並所有可用信息。當他們的交易彙總時,價格將低於信息,這反過來會導致價格動量異常。

此外,我們的框架使我們能夠研究投資者的複雜水平的選擇。精致所涉及的權衡如下。越來越多的複雜性提高了投資者解釋市場數據的能力,但獲取複雜性是昂貴的。精致水平的選擇導致戰略互補性,因此,投資者麵臨更多信息的激勵措施與普通投資者的成熟程度正相關。普通投資者越複雜,新投資者就越有動力獲取信息。在直覺上,花費數百萬美元來分析市場數據的成熟投資者會在同行集團還花費數百萬美元來分析市場時,會有更大的激勵措施。

當投資者解釋價格中包含的信息時,我們論文中的戰略互補性和其他結果主要是由添加到價格信號中的“噪聲”驅動的。為了說明這種噪音,請考慮以下兩個極端示例。首先,如果投資者是最不成熟的人,那麼他們的交易將類似於白噪聲(即隨機性),因為沒有什麼可以告知他們的決定。交易的隨機性將彙總到根本不反映基本麵的價格,這是嘈雜價格的極端情況。其次,如果投資者盡可能複雜,那麼價格將完全傳達有關基本麵的所有信息,並且不會有噪音。實際上,投資者在這兩個極端之間的範圍內,而這種噪音正是戰略互補性的原因。隨著投資者為解釋價格數據提供更好的算法,隨著投資者在了解價格和基本麵之間的關係方麵變得更好,價格的“噪音”將下降。這種較小的噪音意味著價格比以前更具信息性,這反過來將激勵投資者將更多的資源投入研究價格,因為價格數據現在更有價值。

我們做出的主要貢獻是將金融經濟理論與長期經驗結果聯係起來的框架。該框架允許理論適應,然後解釋以前被視為標準經濟理論不應該存在的異常效果。該框架為金融中一些最著名的異常情況(例如資產回報中的動量模式)提供了理論基礎。我們的論文還涉及如何將框架彙總為解釋資產管理行業的趨勢,例如通過戰略互補性效應來解雇和不斷增長的複雜水平。未來的研究可以利用該框架更好地理解金融市場,並為經驗結果增加細微差別,而不是將其存在為異常。

參考

Banerjee,S(2011),“從價格和信念中的分散學中學習”,金融研究審查24:3025-3068。

Barber,B和T Odean(2000),“交易對您的財富有害:個人投資者的普通股績效”,金融雜誌55:773-806。

Corsetti,G,R Lafarguette和A Mehl(2019),“快速交易和熵的優點”,8月13日,www.303hail.com。

Duffie,D,T Foucault,L Veldkamp和X Vives(2022),“技術對金融的影響”,Voxeu.org,5月27日。

Grossman,S和J Stiglitz(1980),“關於信息高效市場的不可能”,美國經濟評論70:393-408。

Hellwig,M(1980),“關於競爭市場中信息的彙總”,經濟理論雜誌22:477-498。

Jegadeesh,N和S Titman(1993),“返回獲獎者和出售失敗者:對股票市場效率的影響”,金融雜誌48:65-91。

Mondria,J,X Vives和L Yang(2021),“資產價格的昂貴解釋”,管理科學68:52-74。

Moskowitz,T,Y H Oii和L H Pedersen(2012),“時間序列勢頭”,金融經濟學雜誌104:228-250。

Odean,T(1999),“投資者交易過多嗎?”,美國經濟評論89:1279-1298。

Vives,X(2008),市場中的信息和學習:市場微觀結構的影響,普林斯頓大學出版社。

話題:金融市場

標簽:投資者複雜,,,,價格,,,,基本麵,,,,市場數據,,,,數據分析,,,,價格信息,,,,噪音

多倫多大學經濟學教授

IESE商學院的公私​​部門研究中心經濟學和金融教授和學術總監;CEPR研究員

金融教授和彼得·L·米切爾森(Peter L.

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