Автор: Денис Аветисян
Новое исследование показывает, что энтропия потока ордеров способна предсказывать величину будущих изменений цен, не раскрывая их направление.
Читаем отчёты, пьём кофе, ждём дивиденды. Если тебе надоел хайп и ты ищешь скучную, но стабильную гавань — добро пожаловать.
Бесплатный Телеграм канал
Анализ потока ордеров с использованием энтропии позволяет прогнозировать амплитуду ценовых движений, указывая на влияние информированных трейдеров на волатильность.
Финансовые рынки демонстрируют кажущийся парадокс: предсказать направление ценовых движений крайне сложно, однако величина изменений подвержена определенной структуре. В работе ‘Hidden Order in Trades Predicts the Size of Price Moves’ показано, что энтропия потока ордеров, вычисляемая в режиме реального времени, позволяет предсказывать амплитуду внутридневной доходности, не давая информации о направлении движения цены. Анализ 38,5 миллионов сделок SPY за 36 торговых дней выявил, что учет энтропии ниже 5-го перцентиля увеличивает последующую 5-минутную абсолютную доходность в 2,89 раза, при этом точность предсказания направления остается на уровне случайности. Может ли информация об энтропии потока ордеров служить индикатором волатильности на микроструктурном уровне рынка, и какие дополнительные исследования необходимы для подтверждения этих результатов?
За пределами направления: Энтропия и предсказуемость рынка
Традиционное прогнозирование на финансовых рынках исторически концентрировалось на предсказании направления ценовых изменений — будет ли цена расти или падать. Этот подход, как правило, исходит из предположения, что величина ценового движения, даже при точно предсказанном направлении, носит случайный характер и не поддается прогнозированию. Иными словами, если аналитик правильно определяет, что цена актива вырастет, он обычно считает невозможным предсказать, насколько существенно этот рост будет — будь то незначительное колебание или значительный скачок. Такое упрощение позволяет сосредоточиться на выявлении факторов, влияющих на тренд, но игнорирует возможность прогнозирования волатильности, что может ограничивать потенциальную прибыльность торговых стратегий. В результате, значительная часть усилий и ресурсов направляется на анализ сигналов, определяющих направление, в то время как величина ценового импульса рассматривается как непредсказуемая величина.
Гипотеза эффективного рынка, являющаяся краеугольным камнем современной финансовой теории, предполагает, что цены на активы уже отражают всю доступную информацию. Это означает, что любые попытки предсказать будущие ценовые движения, даже направление этих изменений, обречены на неудачу, поскольку новые данные мгновенно включаются в стоимость активов. Согласно этой концепции, рыночные цены формируются случайным образом, а анализ исторических данных или фундаментальных показателей не дает значимого преимущества в прогнозировании будущих колебаний. Таким образом, гипотеза ставит под сомнение возможность получения сверхприбыли за счет активного управления инвестициями и подчеркивает, что инвесторы могут рассчитывать лишь на доходность, соответствующую уровню риска.
Исследование ставит под сомнение устоявшееся представление о случайности величины ценовых изменений на финансовых рынках. Вместо попыток предсказать направление движения цены, авторы фокусируются на измерении рыночной энтропии — показателя неопределенности — как предиктора именно величины ценового колебания. Результаты анализа, охватывающего 240 сделок, демонстрируют, что использование энтропии в качестве индикатора позволяет достичь кумулятивной доходности в размере +1,126 базисных пунктов при вневыборочном тестировании. Данный подход, отходя от традиционного прогнозирования направления цены, открывает новые возможности для понимания рыночной динамики и разработки эффективных торговых стратегий, основанных на оценке степени неопределенности.
Традиционные подходы к прогнозированию рыночных изменений сосредотачиваются на определении направления ценового движения, часто предполагая, что величина этого движения носит случайный характер. Однако, данный анализ предлагает сместить акцент с вопроса “куда пойдет цена?” на вопрос “насколько сильно изменится цена?”. Исследование демонстрирует, что анализ рыночной энтропии — меры неопределенности — способен предсказывать именно величину ценовых колебаний, вне зависимости от их направления. Такой подход открывает новые перспективы для понимания динамики рынка, позволяя, например, разрабатывать стратегии, ориентированные не на угадывание тренда, а на оценку потенциального объема движения цены, что, в свою очередь, может привести к более стабильным и предсказуемым результатам торговли. В конечном итоге, это представляет собой переход от попыток предсказать будущее к более точному измерению вероятности определенных рыночных событий.
Количественная оценка непредсказуемости: Временная энтропийная мера
Для оценки изменяющейся непредсказуемости ценовых переходов используется энтропийная метрика, рассчитываемая на основе детальных, тик-по-тик данных рынка. Данный подход позволяет отслеживать динамику рыночной неопределенности во времени, в отличие от статических показателей. Используя высокочастотные данные, метрика фиксирует вероятности переходов между различными состояниями рынка, отражая текущий уровень информационной насыщенности и потенциальную волатильность. Высокие значения энтропии указывают на повышенную непредсказуемость и более широкий спектр возможных ценовых движений, в то время как низкие значения свидетельствуют о более предсказуемом поведении рынка.
Для построения измерителя энтропии, отражающего динамику непредсказуемости рынка, используется дискретное пространство состояний, основанное на комбинации знака изменения цены и квинтиля торгового объема. Изменение цены классифицируется как положительное или отрицательное, а торговый объем разделяется на пять равных групп (квинтилей), что позволяет учесть как направление ценового движения, так и интенсивность торгов. Каждая комбинация знака изменения цены и квинтиля объема определяет отдельное состояние, и анализ переходов между этими состояниями позволяет получить более детальное представление о рыночной динамике, чем простое использование исторических средних. Такой подход учитывает, что рыночные условия могут изменяться в зависимости от активности участников и направления ценовых изменений.
Анализ переходов между дискретными состояниями, определенными на основе знака изменения цены и квинтиля объема торгов, позволяет количественно оценить долгосрочное распределение рыночного поведения и его информационное содержание. В частности, средняя абсолютная доходность за 5 минут составляет 8.14 базисных пунктов в квинтиле с наименьшей энтропией, по сравнению с 3.75 базисных пунктов в квинтиле с наибольшей энтропией, что дает соотношение 2.17. Данный показатель отражает связь между уровнем неопределенности на рынке и наблюдаемой доходностью, демонстрируя, что в условиях низкой энтропии (более предсказуемого поведения) средняя абсолютная доходность выше.
Традиционные методы анализа финансовых рынков часто опираются на усредненные исторические данные, что ограничивает их способность отражать текущую степень неопределенности. Предлагаемая методология, в отличие от этого, использует детальные рыночные данные в реальном времени для построения динамической меры энтропии. Это позволяет отслеживать изменения в непредсказуемости ценовых переходов, оперативно реагируя на изменения рыночной конъюнктуры. В отличие от статических средних, данная метрика предоставляет текущую оценку рыночной неопределенности, что особенно важно для адаптивного управления рисками и принятия инвестиционных решений в быстро меняющейся среде.
Подтверждение результатов: Статистическая строгость и устойчивость
Анализ выявил статистически значимую связь между низкой энтропией и увеличением амплитуды ценовых движений, подтверждая выдвинутую гипотезу. Средняя абсолютная доходность для значений энтропии, находящихся ниже 5-го процентиля, достигает 15.3 базисных пунктов, что в 2.89 раза превышает безусловное среднее значение. Статистический критерий t-распределения равен 12.41 ($t=12.41$) при $p<10^{-4}$, что указывает на высокую статистическую значимость полученного результата и позволяет утверждать о наличии предсказуемости волатильности на основе показателя энтропии.
Для подтверждения предсказуемости величины изменения цены, а также отсутствия предсказуемости направления, был применен t-критерий Уэлча и биномиальный тест соответственно. Результаты показали, что предсказуемость величины изменения цены статистически значима, в то время как точность предсказания направления составила 45.0%, что статистически не отличается от случайного значения в 50% ($z=-1.55$, $p=0.12$). Данные результаты указывают на то, что энтропия может служить индикатором потенциальной волатильности, но не позволяет определить, в какую сторону произойдет изменение цены.
Для проверки устойчивости полученных результатов были проведены строгие плацебо-тесты, включающие перестановку меток, временное перемешивание и случайный ввод данных. Ни один из этих тестов не смог воспроизвести наблюдаемый эффект. В частности, отношение, полученное в ходе теста с перестановкой меток, составило 2.17, что соответствует $z=14.4$ (эмпирическое $p<0.001$), в то время как ожидаемое отношение составляло $1.02 \pm 0.08$. Данные результаты подтверждают, что наблюдаемая связь между энтропией и ценовыми движениями не является случайной.
Для подтверждения практической применимости разработанного индикатора на основе энтропии была проведена валидация методом последовательного анализа (walk-forward validation). В рамках данной процедуры, стратегия торговли, использующая индикатор, последовательно применялась к историческим данным, с имитацией реального процесса принятия решений. Для оценки эффективности использовалось асимметричное правило выплаты, которое учитывало различную прибыльность сделок, позволяя более точно оценить потенциальную прибыльность стратегии. Результаты валидации подтвердили, что индикатор энтропии может быть использован для разработки прибыльных торговых стратегий в реальных рыночных условиях.
Влияние и перспективы: За пределами эффективных рынков
Полученные результаты ставят под сомнение сильную форму гипотезы эффективного рынка, указывая на то, что рыночная энтропия содержит прогностическую информацию, не сразу отражающуюся в ценах. Традиционно, эта гипотеза предполагает, что вся доступная информация уже учтена в текущей стоимости активов, делая предсказание будущих изменений невозможным. Однако, анализ показывает, что уровень неопределенности и хаотичности на рынке, измеряемый энтропией, может служить индикатором будущей волатильности и величины ценовых колебаний. Это означает, что, даже при отсутствии явных сигналов, изменения в степени рыночной неопределенности могут предвещать будущие ценовые движения, открывая возможности для разработки более сложных и точных моделей прогнозирования и управления рисками, выходящих за рамки классической теории эффективного рынка.
Наблюдаемые отклонения от гипотезы эффективного рынка открывают новые перспективы для исследований, касающихся роли информационной асимметрии и информированных трейдеров в формировании ценовых движений. Теория микроструктуры рынка предполагает, что действия трейдеров, обладающих закрытой информацией, оказывают существенное влияние на цены, особенно в краткосрочной перспективе. Изучение взаимосвязи между энтропией рынка и активностью информированных трейдеров может пролить свет на механизмы ценообразования и объяснить, как информация распространяется и влияет на рыночные процессы. Дальнейшие исследования в этой области позволят более глубоко понять, как информированные участники рынка используют свое преимущество и как это влияет на динамику цен, а также разработать более точные модели, учитывающие влияние информационной асимметрии на рыночные показатели.
Исследование взаимосвязи между энтропией рынка и величиной ценовых изменений открывает перспективные возможности для совершенствования стратегий управления рисками и повышения точности ценообразования. Анализ показывает, что повышенная энтропия, отражающая неопределенность и хаотичность рыночных процессов, может служить ранним индикатором будущих значительных ценовых колебаний. Это позволяет разрабатывать более адаптивные модели оценки рисков, способные учитывать не только текущую волатильность, но и скрытые паттерны, определяемые энтропией. Внедрение подобных подходов в практику управления активами позволит инвесторам более эффективно защищать свои портфели от неожиданных потерь и оптимизировать стратегии инвестирования, основываясь на более глубоком понимании динамики рыночных цен и степени неопределенности, влияющей на их формирование.
Дальнейшие исследования направлены на расширение области применения разработанной методологии, включая анализ различных классов активов и временных горизонтов. Особое внимание будет уделено изучению фундаментальных механизмов, лежащих в основе наблюдаемой предсказуемости рыночной динамики. Планируется детальное исследование влияния асимметрии информации и активности информированных трейдеров на формирование ценовых движений, а также разработка более точных моделей оценки рисков и ценообразования. Ученые стремятся выяснить, какие факторы способствуют возникновению закономерностей в энтропии рынка и как эти закономерности могут быть использованы для улучшения инвестиционных стратегий и повышения эффективности управления капиталом.
Исследование демонстрирует, что энтропия потока ордеров способна предсказывать величину ценовых движений, не раскрывая их направление. Это подтверждает, что информированные трейдеры влияют на волатильность, не выдавая своих намерений. Подобный подход к анализу рынков напоминает о сложности понимания человеческого поведения, ведь даже кажущаяся случайность может скрывать закономерности. Как заметил Поль Фейерабенд: «В науке нет универсального метода, а есть лишь разнообразные стратегии, которые работают в конкретных обстоятельствах». Это особенно актуально для финансовых рынков, где «информированные трейдеры» действуют, руководствуясь не только рациональными расчетами, но и интуицией, ожиданиями и даже страхами.
Куда же это всё ведёт?
Представленные результаты, конечно, указывают на то, что энтропия потока ордеров действительно способна предсказывать размер колебаний цены, не раскрывая их направления. Но давайте будем честны: это лишь подтверждает старую истину о том, что люди выбирают не оптимум, а комфорт. Информированные трейдеры, возможно, и влияют на волатильность, но делают это не ради прибыли, а ради уверенности в завтрашнем дне. Они не пытаются обмануть рынок, они просто хотят немного предсказуемости в этом хаосе.
Очевидным следующим шагом представляется исследование временной зависимости этой энтропии. Как долго длится эффект? Какие факторы его усиливают или ослабляют? Но более интересным кажется вопрос: а что, если сам рынок — это не инструмент для максимизации прибыли, а сложный механизм для снижения тревожности? Если это так, то предсказание волатильности — это не вопрос построения идеальной модели, а вопрос понимания коллективной психологии.
В конечном счёте, необходимо признать, что любые модели — это лишь упрощение сложной реальности. И даже если удастся построить модель, способную предсказывать колебания цены с высокой точностью, она всё равно не сможет объяснить, почему люди вообще торгуют. Потому что мы не ищем выгоду — мы ищем уверенность. И это, пожалуй, самое важное, что следует помнить.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.15720.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- БИТКОИН ПРОГНОЗ. BTC криптовалюта
- ПРОГНОЗ ДОЛЛАРА К ШЕКЕЛЮ
- ЭФИРИУМ ПРОГНОЗ. ETH криптовалюта
- SOL ПРОГНОЗ. SOL криптовалюта
- SAROS ПРОГНОЗ. SAROS криптовалюта
- ZEC ПРОГНОЗ. ZEC криптовалюта
- STRK ПРОГНОЗ. STRK криптовалюта
- FARTCOIN ПРОГНОЗ. FARTCOIN криптовалюта
- ДОГЕКОИН ПРОГНОЗ. DOGE криптовалюта
- ПРОГНОЗ ЕВРО К ШЕКЕЛЮ
2025-12-19 20:55