Информационная обратная связь на фондовых рынках, в инвестициях, инновациях и математических тенденциях

Кажется, что независимо от того, насколько сложны наша цивилизация и общество, мы, люди, способны справляться с постоянно меняющейся динамикой, находить причину в том, что кажется хаосом, и создавать порядок из того, что кажется случайным. Мы идем по жизни, наблюдая одну за другой, пытаясь понять ее — иногда мы можем, иногда нет, а иногда нам кажется, что мы видим закономерности, которые могут быть, а могут и не быть. Наш интуитивный разум пытается рифмовать с разумом, но, в конце концов, без эмпирических доказательств многие из наших теорий о том, как и почему что-то работает или не работает, почему-то невозможно доказать или опровергнуть.

Я хотел бы обсудить с вами интересные доказательства, обнаруженные профессором Wharton Business School, которые проливают свет на поток информации, цены на акции и принятие решений на предприятиях, а затем задать вам, читатель, несколько вопросов о том, как мы можем получить больше информации о том, что происходит вокруг нас, о том, что мы ежедневно наблюдаем в нашем обществе, цивилизации, экономике и деловом мире. Ладно, давай поговорим, ладно?

5 апреля 2017 г. в подкасте Knowledge @ Wharton была представлена ​​интересная статья под названием «Как рынок акций влияет на принятие бизнес-решений», а также был проведен интервью с профессором финансов Wharton Итаем Голдштейном, который обсудил доказательства наличия обратной связи между количеством информации и фондовый рынок, принятие корпоративных решений. В октябре 2011 года вместе с двумя другими профессорами, Джеймсом Доу и Александром Гембелем, профессор написал статью под названием «Стимулы для производства информации на рынках, где цены влияют на реальные инвестиции».

В статье он отметил, что в случае инвестиций в акции или слияний, исходя из объема производимой информации, существует эффект повышения качества информации. Производители рыночной информации; инвестиционные банки, консалтинговые фирмы, независимые отраслевые консультанты и финансовые информационные бюллетени, газеты и, я полагаю, даже телевизионные сегменты в Bloomberg News, FOX Business News и CNBC, а также на платформах финансовых блогов, таких как Seeking Alpha.

В статье показано, что, когда компания решает сойти с ума по слиянию или объявляет о потенциальных инвестициях, внезапное увеличение объема информации внезапно появляется из многих источников, внутри объединенной компании, инвестиционных банков, участвующих в слияниях и поглощениях, отраслевого консалтинга. фирмы, целевая компания, регулирующие органы, которые ожидают движения в секторе, конкуренты, которые могут захотеть предотвратить слияние, и т. д. Мы все внутренне знаем, что именно это происходит, когда мы читаем и смотрим финансовые новости, однако этот документ содержит реальные данные и эмпирические доказательства этого.

Это создает безумие кормления как мелких, так и крупных инвесторов, которые торгуют обильным количеством доступной в настоящее время информации, хотя раньше они не принимали ее во внимание и не было действительно важной информации, о которой можно было бы говорить. В подкасте профессор Итай Гольдштейн отмечает, что петля обратной связи возникает, когда в секторе появляется больше информации, что приводит к большему объему торговли, смещению вверх, что приводит к большему количеству отчетов и информации для инвесторов. Он также отметил, что люди обычно торгуют положительной, а не отрицательной информацией. Негативная информация заставит инвесторов задуматься, позитивная информация — стимул для получения потенциальной прибыли. Отвечая на вопрос, профессор также отметил обратное: по мере уменьшения объема информации сокращаются и инвестиции в сектор.

Хорошо, это был подкаст и подборка исследовательских статей. Теперь я хотел бы продолжить этот разговор и предположить, что эти истины также применимы к новым инновационным технологиям и секторам, и недавние примеры могут быть такими; 3D-печать, коммерческие дроны, гарнитуры дополненной реальности, расчет на часах и т. Д.

Все мы знаем «кривую известности», когда она пересекается с «кривой распространения инноваций», когда ранняя огласка стимулирует инвестиции, но является неустойчивой, поскольку это новая технология, которая еще не оправдывает ожиданий. Таким образом, он запускается как ракета, а затем падает обратно на землю только для того, чтобы найти точку равновесия в реальности, где технология соответствует ожиданиям, и новая инновация готова начать созревать, а затем снова поднимается и растет, как обычно. нововведения должны.

Обладая этим известным и эмпирическим свидетельством, Итай Голдштейн и др. и др., статья выглядит так, как будто «информационный поток» или его отсутствие является движущим фактором, когда PR, информация и шум не ускоряются по траектории модели «кривой шума». Это имеет смысл, поскольку новые фирмы не обязательно предпринимают такие агрессивные рекламные или PR-усилия после получения нескольких первых раундов венчурного финансирования или наличия достаточного капитала, чтобы играть в азартные игры для достижения временных будущих целей в области исследований и разработок новой технологии. Однако я бы посоветовал этим компаниям увеличивать свой PR (возможно, логарифмически) и предоставлять информацию все чаще и чаще, чтобы избежать преждевременного падения интереса или высыхания первоначальных инвестиций.

Другой способ использовать эти знания, который может потребовать дополнительных исследований, — это найти «оптимальный поток информации», необходимый для привлечения инвестиций для новых стартапов в этом секторе, не поднимая «кривую шума» слишком высоко, заставляя рынок крах. отрасли или новый потенциальный продукт компании. Поскольку теперь существует известная внутренняя петля обратной связи, имеет смысл контролировать ее, чтобы оптимизировать стабильный и долгосрочный рост при выводе на рынок новых инновационных продуктов — проще планировать и получать денежный поток от инвестиций.

С математической точки зрения открытие того, что оптимальный информационный поток возможен, и компании, инвестиционные банки с этими знаниями могут исключить неопределенность и риск из уравнения и, таким образом, способствовать инновациям с более предсказуемой доходностью, возможно, даже опередив имитаторов рынка и конкурентов на несколько человек. шаги.

Дополнительные вопросы для будущих исследований:

1.) Можем ли мы контролировать поток инвестиционной информации на развивающихся рынках, чтобы предотвратить циклы подъема и спада?

2.) Могут ли центральные банки использовать математические алгоритмы для управления информационными потоками для стабилизации роста?

3.) Можем ли мы ограничить информационные потоки, сотрудничая на «уровнях отраслевых ассоциаций» как вехи, когда мы инвестируем в защиту нижней границы кривой?

4.) Можем ли мы запрограммировать системы матриц решений ИИ в такие уравнения, чтобы помочь руководителям поддерживать долгосрочный рост компании?

5.) Существуют ли алгоритмы прерывистого информационного потока, которые согласовывают эти обнаруженные корреляции с инвестициями и информацией?

6.) Можем ли мы улучшить программное обеспечение для торговли деривативами, чтобы распознавать и использовать петли обратной связи по инвестициям?

7.) Можем ли мы лучше следить за политическими гонками с помощью моделей голосования с информационным потоком? В конце концов, голосование долларом за инвестиции очень похоже на голосование за кандидата и будущее.

8.) Можем ли мы использовать математические модели «обучения» в социальных сетях в качестве основы для прогнозирования траектории информационного и инвестиционного курса?

Я бы хотел, чтобы вы подумали обо всем этом и увидели, видите ли вы то, что вижу я здесь?



Source by Lance Winslow

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

пять − 4 =