كيف يمكن أن يتنبأ مسار أسعار الأصول

لماذا تتحرك أسعار الصرف بطرق لا يمكن أن تتنبأ بها أفضل النماذج؟ على مدى عقود ، وجد الباحثون أن توقعات “المشي العشوائية” يمكن أن تتفوق على النماذج القائمة على الأساسيات (Meese & Rogoff ، 1983a ؛ Meese & Rogoff ، 1983b). هذا محير. تقول النظرية أن المتغيرات الأساسية يجب أن تكون مهمة. ولكن في الممارسة العملية ، تتفاعل أسواق FX بسرعة كبيرة مع معلومات جديدة بحيث تبدو غالبًا غير متوقعة (Fama ، 1970 ؛ Mark ، 1995).
لماذا تنقص النماذج التقليدية
للمضي قدماً في هذه الأسواق السريعة ، نظرت في وقت لاحق في الإشارات ذات التردد العالي القائمة على السوق التي تتقدم إلى تقلبات العملة الكبيرة. تميل المسامير في تقلبات الصرف والفوائد إلى الظهور قبل الضغوط الرئيسية في أسواق العملات (Babecký et al. ، 2014 ؛ Joy et al. ، 2017 ؛ Tölö ، 2019). يشاهد المتداولون وصانعي السياسات أيضًا انتشار مقايضة الائتمان للديون السيادية ، حيث أن توسيع أشكال ما يشير إلى وجود مخاوف متزايدة حول قدرة البلد على تلبية التزاماتها. في الوقت نفسه ، غالبًا ما تحذر مقاييس المخاطر العالمية ، مثل مؤشر VIX ، الذي يقيس توقعات تقلبات الأسهم ، من توترات السوق الأوسع التي يمكن أن تسرب إلى أسواق التبادل الأجنبي.
في السنوات الأخيرة ، اتخذ التعلم الآلي التنبؤ بخطوة إلى الأمام. تجمع هذه النماذج بين العديد من المدخلات مثل مقاييس السيولة والتقلبات التي يتم تفريغها للخيار وانتشار الائتمان ومؤشرات المخاطر في أنظمة الاستعادة المبكرة.
يمكن لأدوات مثل الغابات العشوائية ، وتعزيز التدرج ، والشبكات العصبية اكتشاف الأنماط المعقدة غير الخطية التي تفتقدها النماذج التقليدية (Casabianca et al. ، 2019 ؛ Tölö ، 2019 ؛ Fuliard et al. ، 2019).
ولكن حتى هذه النماذج المتقدمة تعتمد غالبًا على مؤشرات LAG الثابتة-نقاط البيانات التي يتم أخذها على فترات محددة في الماضي ، مثل انتشار معدل الاهتمام بالأمس أو مستوى CDS الأسبوع الماضي. قد تفوت هذه اللقطات كيف يبني الإجهاد تدريجياً أو يتكشف عبر الزمن. بمعنى آخر ، غالبًا ما يتجاهلون المسار الذي اتخذته البيانات للوصول إلى هناك.
من لقطات إلى شكل: طريقة أفضل لقراءة إجهاد السوق
التحول الواعد هو التركيز ليس فقط على القيم السابقة ، ولكن على شكل كيفية تطور تلك القيم. هذا هو المكان الذي تأتي فيه طرق التوقيع على المسار. مستمدة من نظرية المسار الخام ، تحول هذه الأدوات سلسلة من العوائد إلى نوع من بصمات الأصابع الرياضية-واحدة تلتقط التحولات ، وتحول حركات السوق.
تشير الدراسات المبكرة إلى أن هذه الميزات القائمة على الشكل يمكن أن تحسن التوقعات لكل من التماثيل وتوقعات FX ، مما يوفر رؤية أكثر ديناميكية لسلوك السوق.
ماذا يعني هذا للتنبؤ وإدارة المخاطر
تشير هذه النتائج إلى أن المسار نفسه – كيف تتكشف العائدات بمرور الوقت – يمكن أن يتنبأ بحركات أسعار الأصول وضغط السوق. من خلال تحليل المسار الكامل للعائدات الحديثة بدلاً من اللقطات المعزولة ، يمكن للمحللين اكتشاف التحولات الدقيقة في سلوك السوق الذي يتنبأ بالتحركات.
بالنسبة لأي شخص يدير مخاطر العملات-البنوك المركزية ، ومديري الصناديق ، وفرق الخزانة للشركات-فإن إضافة ميزات التوقيع هذه إلى مجموعة أدواتهم قد تقدم تحذيرات مبكرة وأكثر موثوقية من المتاعب FX-مما يزيد من صانعي القرار.
في المستقبل ، يمكن دمج طرق التوقيع على المسار مع تقنيات التعلم الآلي المتقدمة مثل الشبكات العصبية لالتقاط أنماط أكثر ثراء في البيانات المالية.
إن جلب المدخلات الإضافية ، مثل المقاييس المتفرعة من الخيار أو الأقراص المدمجة ينتشر مباشرة إلى الإطار القائم على المسار قد يشحذ التنبؤات أكثر.
باختصار ، فإن تبني شكل المسارات المالية – وليس فقط نقاط النهاية – يفتح إمكانيات جديدة للتنبؤ بشكل أفضل وإدارة المخاطر الأكثر ذكاءً.
مراجع
Babecký ، J. ، Havránek ، T. ، Matějů ، J. ، Rusnák ، M. الأزمات المصرفية والديون والعملات في البلدان المتقدمة: حقائق منمقة ومؤشرات الإنذار المبكر. مجلة الاستقرار المالي ، 15 ، 1-17.
Casabianca ، EJ ، Catalano ، M. ، Forni ، L. ، Giarda ، E. ، & Passeri ، S. (2019). نظام إنذار مبكر للأزمات المصرفية: من التحليل القائم على الانحدار إلى تقنيات التعلم الآلي. Dipartimento di Scienze Economiche التقرير الفني “Marco Fanno”.
Cerchiello ، P. ، Nicola ، G. ، Rönnqvist ، S. ، & Sarlin ، P. (2022). تقييم ضائقة البنوك باستخدام الأخبار والبيانات المالية العادية. الحدود في الذكاء الاصطناعي ، 5 ، 871863.
Fama ، EF (1970). أسواق رأس المال الفعالة: مراجعة النظرية والعمل التجريبي. Journal of Finance ، 25 (2) ، 383–417.
Duitiard ، J. ، Howell ، M. ، & Rey ، H. (2019). الرد على الملكة: التعلم الآلي والأزمات المالية. ورقة العمل.
Joy ، M. ، Rusnák ، M. ، šmídková ، K. ، & Vašíček ، B. (2017). أزمات الخدمات المصرفية والعملة: التشخيصات التفاضلية للبلدان المتقدمة. المجلة الدولية للتمويل والاقتصاد ، 22 (1) ، 44-69.
مارك ، نورث كارولاينا (1995). أسعار الصرف والأساسيات: أدلة على القدرة على التنبؤ منذ فترة طويلة. المراجعة الاقتصادية الأمريكية ، 85 (1) ، 201-218.
Meese ، RA ، & Rogoff ، K. (1983a). فشل الفشل خارج العينة لنماذج سعر الصرف التجريبية: خطأ في أخذ العينات أو أخطاء أخطاء؟ في JA Frenkel (محرر) ، أسعار الصرف والاقتصاد الكلي الدولي (ص. 67-112). مطبعة جامعة شيكاغو.
Meese ، RA ، & Rogoff ، K. (1983b). نماذج سعر الصرف التجريبية في السبعينيات. مجلة الاقتصاد الدولي ، 14 (1-2) ، 3-24.
Tölö ، E. (2019). التنبؤ الأزمات المالية النظامية مع الشبكات العصبية المتكررة. تقرير بنك فنلندا الفني.