ما هي فرضية كفاءة السوق

فرضية كفاءة السوق هي الادعاء بأن سعر الورقة المالية يحمل بالفعل المعلومات المتاحة عنها، مما يترك أي نمط متبقي صغيرًا جدًا وقصير الأجل بحيث لا يمكن التداول به بشكل مربح بعد احتساب التكاليف. نظم يوجين فاما الفكرة في ثلاثة أشكال في ورقة مراجعة عام 1970: الضعيف، وشبه القوي، والقوي. كل شكل يسمي مجموعة مختلفة من المعلومات الموجودة بالفعل داخل السعر، وكل واحد يستبعد طريقة مختلفة لكسب المال. توضح هذه الصفحة ما تحظره الأشكال الثلاثة، ثم تقيس أضعفها مقابل خمس سنوات من الأسعار اليومية لشركات معروفة.

ما هي الأشكال الثلاثة لكفاءة السوق؟

تتداخل الأشكال داخل بعضها البعض. كل ما يدعيه الشكل الضعيف، يدعيه الشكل شبه القوي أيضًا، بل وأكثر.

• الشكل الضعيف: الأسعار السابقة وحجم التداول السابق موجودان بالفعل في السعر. أشكال الرسوم البيانية، وقواعد الاتجاه، ومرشحات الزخم المبنية فقط على تاريخ السعر لا تحمل أي ميزة يمكن الاعتماد عليها في ظل هذا الإصدار.
• الشكل شبه القوي: كل معلومة عامة موجودة بالفعل في السعر، بما في ذلك الإيداعات، والتوجيهات، ومذكرات المحللين، والإصدارات الاقتصادية. قراءة وثيقة عامة بعد نشرها لا تحمل أي ميزة في ظل هذا الإصدار، حيث أن السعر تعدل بينما كان الجميع يقرؤون نفس الوثيقة.
• الشكل القوي: جميع المعلومات موجودة في السعر، بما في ذلك المعلومات الجوهرية غير العامة. لا يدافع أي شخص تقريبًا عن هذا الإصدار. قانون التداول من الداخل موجود على أساس أن المعلومات غير العامة تساوي أموالًا حقيقية.

الفرضية هي بيان حول الاعتمادية، وليس حول الكمال. لا يدعي أحد أن الأسعار صحيحة دائمًا. الادعاء هو أنه من الصعب تحديد الأخطاء مسبقًا ومن الصعب جنيها بمجرد خصم تكاليف التداول.

الشكل الضعيف: هل تتنبأ حركة الأمس بحركة اليوم؟

أوضح اختبار للشكل الضعيف هو الارتباط بين عائد يوم والعائد الذي يليه. الرقم الإيجابي القوي سيشير إلى اتجاهات مستمرة. الرقم السلبي القوي سيشير إلى ارتدادات موثوقة. أي منهما سيكون قابلاً للتداول. اللوحة أدناه تقيس الارتباط الذاتي بفارق زمني واحد للعوائد اليومية لاثنتي عشرة شركة معروفة على مدى السنوات الخمس من يوليو 2021 حتى يونيو 2026.

WITH daily AS (
    SELECT ticker,
           toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS dt,
           argMax(toFloat64(close), window_start) AS close_px
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ticker IN ('SPY','AAPL','MSFT','KO','JNJ','XOM','JPM','WMT','NVDA','TSLA','PG','HD')
      AND toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) >= toDate('2021-07-01')
      AND toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) <= toDate('2026-06-30')
      AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60
           + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959
    GROUP BY ticker, dt
),
returns AS (
    SELECT ticker, dt,
           close_px / lagInFrame(close_px) OVER (PARTITION BY ticker ORDER BY dt) - 1 AS ret
    FROM daily
),
paired AS (
    SELECT ticker, ret,
           lagInFrame(ret) OVER (PARTITION BY ticker ORDER BY dt) AS prev_ret
    FROM returns
    WHERE ret IS NOT NULL AND ret > -0.5 AND ret < 0.5
)
SELECT ticker,
       count() AS trading_days,
       round(corr(ret, prev_ret), 3) AS lag1_autocorrelation,
       round(abs(corr(ret, prev_ret)), 3) AS abs_autocorrelation
FROM paired
WHERE prev_ret IS NOT NULL
GROUP BY ticker
ORDER BY abs_autocorrelation DESC

أكبر قراءة بالقيمة المطلقة تعود لـ WMT عند 0.057، وأصغرها تعود لـ KO عند -0.005. كل اسم في المجموعة يقع ضمن بضعة أجزاء من المائة من الصفر عبر ما يقرب من 1252 يوم تداول لكل منها. ارتباط بهذا الحجم يمثل أقل من واحد بالمائة من التباين في عائد اليوم التالي. الإشارات تتناوب عبر الأسماء الاثني عشر دون نمط ينجو من الفحص، وهذا هو الشكل الضعيف يفعل بالضبط ما يقول إنه سيفعله.

ماذا يتبع حركة يومية كبيرة؟

الارتباط هو متوسط عبر كل جلسة، والمتوسط يمكن أن يخفي السلوك عند الأطراف. فرز كل يوم في نفس العينة بناءً على حركة اليوم السابق، ثم قياس ما فعله اليوم التالي، يتحقق مما إذا كانت الجلسات المتطرفة تتصرف بشكل مختلف عن الجلسات العادية.

WITH daily AS (
    SELECT ticker,
           toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS dt,
           argMax(toFloat64(close), window_start) AS close_px
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ticker IN ('SPY','AAPL','MSFT','KO','JNJ','XOM','JPM','WMT','NVDA','TSLA','PG','HD')
      AND toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) >= toDate('2021-07-01')
      AND toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) <= toDate('2026-06-30')
      AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60
           + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959
    GROUP BY ticker, dt
),
returns AS (
    SELECT ticker, dt,
           close_px / lagInFrame(close_px) OVER (PARTITION BY ticker ORDER BY dt) - 1 AS ret
    FROM daily
),
paired AS (
    SELECT ticker, ret * 100 AS ret_pct,
           lagInFrame(ret) OVER (PARTITION BY ticker ORDER BY dt) * 100 AS prev_pct
    FROM returns
    WHERE ret IS NOT NULL AND ret > -0.5 AND ret < 0.5
)
SELECT multiIf(prev_pct <= -3, '1. down 3% or more',
               prev_pct <= -1, '2. down 1 to 3%',
               prev_pct < 1,  '3. flat, within 1%',
               prev_pct < 3,  '4. up 1 to 3%',
               '5. up 3% or more') AS prior_day_move,
       count() AS observations,
       round(median(ret_pct), 3) AS next_day_median_pct,
       round(100 * countIf(ret_pct > 0) / count(), 1) AS next_day_up_share_pct
FROM paired
WHERE prev_pct IS NOT NULL
GROUP BY prior_day_move
ORDER BY prior_day_move

الشريحة السفلية، وهي الجلسات التي جاءت بعد حركة بنسبة 1. down 3% or more، تبعها يوم صاعد بنسبة 52.9% من الوقت عبر 664 مشاهدة. الشريحة العلوية، التي تلت حركة بنسبة 5. up 3% or more، تبعها يوم صاعد بنسبة 53.9% من الوقت. الشريحة الوسطى العادية، 3. flat, within 1%، جاءت عند 53.1%. جميع الشرائح الخمس تقع ضمن بضع نقاط من تقليب عملة، ومتوسط عائد اليوم التالي في كل شريحة هو جزء من واحد بالمائة: 0.175% بعد أشد الانخفاضات، 0.186% بعد أشد الارتفاعات.

قاعدة اشترت بعد انخفاض بنسبة 3% وقاعدة اشترت بعد قفزة بنسبة 3% كانت ستواجهان نفس التوزيع تقريبًا للأيام التالية. الفجوة بين الشرائح أصغر من فرق سعر العرض والطلب النموذجي بالإضافة إلى عمولة على طلب بحجم التجزئة، وهذا هو الشكل العملي الذي يتخذه الشكل الضعيف: يجب أن يكون النمط أكبر من تكلفة تداوله قبل أن يصبح ميزة على الإطلاق.

الشكل شبه القوي: ما يظهره سجل الاختيار

الدليل الذي يُستشهد به غالبًا للشكل شبه القوي ليس ارتباطًا. إنه النتيجة طويلة الأمد بأن غالبية المحافظ النشطة تتخلف عن مؤشر بسيط على مدى نوافذ متعددة السنوات. نسخة بسيطة من تلك الحسابات موجودة داخل سلة من الشركات الأمريكية الكبيرة ذات التغطية الواسعة، تُقاس سنة بسنة مقابل متتبع مؤشر S&P 500.

WITH daily AS (
    SELECT ticker,
           toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) AS dt,
           argMax(toFloat64(close), window_start) AS close_px
    FROM global_markets.delayed_stocks_minute_aggs
    WHERE ticker IN ('SPY','AAPL','MSFT','NVDA','AMZN','GOOGL','META','TSLA','JPM','XOM','JNJ','WMT','PG','KO','PEP','HD','MRK','LLY','COST','CVX','ORCL','CSCO','INTC','VZ','MCD','NKE','DIS','CAT','HON','TXN','AMD','NFLX','MO','LMT','UNH')
      AND toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) >= toDate('2021-01-01')
      AND toDate(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) <= toDate('2025-12-31')
      AND (toHour(toTimeZone(window_start, 'America/New_York')) * 60
           + toMinute(toTimeZone(window_start, 'America/New_York'))) BETWEEN 570 AND 959
    GROUP BY ticker, dt
),
per_year AS (
    SELECT ticker, toYear(dt) AS yr,
           argMin(close_px, dt) AS first_px,
           argMax(close_px, dt) AS last_px
    FROM daily
    GROUP BY ticker, yr
),
perf AS (
    SELECT yr, ticker, (last_px / first_px - 1) * 100 AS ret_pct FROM per_year
),
bench AS (
    SELECT yr, ret_pct AS index_pct FROM perf WHERE ticker = 'SPY'
)
SELECT toString(perf.yr) AS year,
       round(any(bench.index_pct), 1) AS index_return_pct,
       round(median(perf.ret_pct), 1) AS median_stock_return_pct,
       countIf(perf.ticker != 'SPY') AS stocks_measured,
       round(100 * countIf(perf.ticker != 'SPY' AND perf.ret_pct > bench.index_pct)
             / countIf(perf.ticker != 'SPY'), 1) AS pct_beating_index
FROM perf
INNER JOIN bench ON perf.yr = bench.yr
GROUP BY perf.yr
ORDER BY perf.yr

عبر السنوات التقويمية 5 التي تم قياسها، أقل من نصف 34 اسمًا تفوقوا على المؤشر في أربع منها. تراوحت النسبة من 32.4% في 2024 حتى 58.8% في 2022، وهي السنة الوحيدة المنخفضة في النافذة، عندما حقق المؤشر عائدًا -20% مقابل اسم وسيط عند -13.3%. في 2024 حقق المؤشر عائدًا 24% بينما حقق الاسم الوسيط في السلة عائدًا 12.7%.

لا شيء من هذا يثبت الشكل شبه القوي. سلة من الأسهم كبيرة الحجم ليست السوق بأكمله، ومتعقب واحد ليس كل معيار مرجعي، وخمس سنوات عينة قصيرة. ما يظهره هو الحسابات التي تجعل من الصعب تجاهل الفرضية. المؤشر هو متوسط مرجح لأعضائه، مما يجعل التفوق عليه نتيجة أقلية بطبيعتها، وتكاليف البحث والتداول لمحاولة ذلك تخرج من حصة الأقلية. يظهر منظور ذو صلة لمدى تفاوت عوائد الأعضاء تلك في الفارق سنة بسنة بين عمود المؤشر وعمود الوسيط أعلاه.

المفارقة في المركز

نشر سانفورد غروسمان وجوزيف ستيغليتز أقوى اعتراض في عام 1980، وهو اعتراض يستحق الذكر بصراحة. المعلومات مكلفة لجمعها. إذا كانت الأسعار تحتوي بالفعل على كل شيء، فلن يدفع أحد لجمع أي شيء، وهذا الجمع هو الآلية نفسها التي تضع المعلومات في الأسعار. لا يمكن لسوق فعال تمامًا أن يكون في حالة توازن. ما يمكن أن يوجد هو سوق فعال بما فيه الكفاية بحيث يغطي الربح من البحث تقريبًا ما تكلفه.

هذا الإصدار الأضعف هو الذي يعمل به معظم الممارسين، وهو يتناسب مع البيانات أعلاه بشكل أفضل من الإصدار المطلق. يصف سوقًا حيث توجد المزايا، وتبقى صغيرة، ويتم التنافس عليها بسرعة الأموال التي تطاردها.

الشذوذ الموثق يقف جنبًا إلى جنب مع الفرضية بدلاً من تدميرها. شذوذ التقلب المنخفض هو من بين الأفضل قياسًا: الأسهم الأكثر هدوءًا واكبت تاريخيًا الأسهم الأكثر تقلبًا بجزء صغير من المخاطرة، وهو نمط لا يستوعبه نموذج المخاطرة والعائد القياسي. تأثيرات الزخم، والقيمة، والشركات الصغيرة لها تواريخ مماثلة. كل منها يُقاس على مدى عقود، ولكل منها فترات طويلة يختفي فيها، والعديد منها يضيق بعد النشر.

ماذا تعني الفرضية للقارئ

القراءة العملية ضيقة، وهي ليست توقعات بشأن أي سوق. تحت أي إصدار من الفرضية، المدخلات التي يتحكم فيها المستثمر فعليًا هي التكاليف، والضرائب، والتنويع، والسلوك، ولا يتطلب أي من هذه الأربعة التنبؤ بأي شيء. الرسوم تتراكم ضد المحفظة بنفس الحساب الذي يتراكم به العائد لصالحها.

عاداتان تتناسبان مع هذا الإطار دون أن تطلب من أي شخص التنبؤ. متوسط تكلفة الدولار هو قاعدة جدولة وليس توقعًا، وهذا جزء من سبب بقائها في سوق حيث التنبؤ صعب. والمزاج وراء الشراء عندما يكون الآخرون خائفين هو قاعدة حول سلوك المستثمر نفسه، وليس ادعاء حول أين تتجه الأسعار بعد ذلك.

تعطي الفرضية أيضًا معيارًا للحكم على ادعاءات الاستراتيجيات. أي نمط يبدو مربحًا على الورق يجب أن يتجاوز تكاليف التداول، والضرائب، والتحيز للبقاء المبني في الاختبار الخلفي قبل أن يُحتسب كميزة. معظمها لا يتجاوز هذا الحاجز. تلك التي تتجاوزه تميل إلى أن تكون صغيرة، وتميل إلى الانكماش مع وصول المزيد من رأس المال.

الأسئلة الشائعة

ما هي الأشكال الثلاثة لفرضية كفاءة السوق؟

الشكل الضعيف يرى أن الأسعار السابقة وحجم التداول موجودان بالفعل في السعر، مما يستبعد المزايا من تاريخ الرسم البياني وحده. الشكل شبه القوي يرى أن جميع المعلومات العامة موجودة بالفعل في السعر. الشكل القوي يرى أن المعلومات الخاصة موجودة في السعر أيضًا، وهو الإصدار الذي لا يدافع عنه أي شخص تقريبًا.

هل تعني فرضية كفاءة السوق أن أسعار الأسهم صحيحة دائمًا؟

لا. تدعي أنه من الصعب تحديد التسعير الخاطئ مسبقًا ومن الصعب الحصول عليه بعد التكاليف، وليس أنه لا يحدث أبدًا. الفقاعات والانهيارات متوافقة مع الفرضية طالما أن المستثمر لم يستطع استغلالها بشكل موثوق في ذلك الوقت.

من جاء بفرضية كفاءة السوق؟

وضع يوجين فاما إطار الأشكال الثلاثة في ورقة مراجعة عام 1970 وتقاسم جائزة نوبل التذكارية في العلوم الاقتصادية لعام 2013. الجذور الرياضية تعود إلى أبعد من ذلك، إلى عمل لويس باشيلييه عام 1900 حول عشوائية الأسعار وورقة بول سامويلسون عام 1965 حول الأسعار المتوقعة بشكل صحيح.

ما هو أقوى نقد لفرضية كفاءة السوق؟

مفارقة غروسمان-ستيغليتز لعام 1980: إذا كانت الأسعار تحتوي بالفعل على كل معلومة، فلن يُدفع لأحد لجمع المعلومات، والجمع هو ما يضع المعلومات في الأسعار. يضيف البحث السلوكي خطًا ثانيًا من النقد حول أخطاء المستثمرين الموثقة والمستمرة.

هل يمكن لأي شخص التفوق على السوق؟

بعض المستثمرين والصناديق سجلوا سجلات طويلة فوق معاييرهم المرجعية. الفرضية لا تمنع هذه النتيجة؛ إنها تجادل بأن فصل المهارة عن الحظ يتطلب بيانات أكثر بكثير مما تحتويه معظم السجلات، وأن متوسط الدولار في الإدارة النشطة لا يزال متخلفًا بعد الرسوم.

كل لوحة أعلاه هي استعلام مخزن مع SQL الخاص به. افتح واحدة للتحقق من الحسابات، أو قم بتشغيل نفس اختبار الارتباط الذاتي على الأسماء التي تتابعها على محطة Strasmore.