¿Podría un matemático predecir los precios de los mercados de valores con precisión?

Si considera cómo se cotizan las acciones, se dará cuenta de que esto nunca será realmente posible.

En el mercado abierto hay alguien que dice: “Compraré acciones XYZ por $ 100”. Y alguien más dice “¡Joder, no estoy vendiendo por menos de $ 105!”. A veces acuerdan un precio y un intercambio. se produce y este intercambio se imprime para el mercado. Hay muchas ofertas y ofertas de diferentes precios y tamaños en ambos lados. No importa lo que prediga, y como ejemplo, no hay nada que impida que alguien haga algo impredecible e intervenga con la tesis de que el stock XYZ vale 10 veces más de lo que es ahora, y que ingresa a una compra enorme (o varias) y afecta a todos los existentes oferta, que tiene el efecto de elevar el precio. Hay todo tipo de cosas que pueden cambiar el precio de las acciones, sin importar la escala (¡precio o tiempo!) Y, en última instancia, provienen de las mentes de otras personas y no se puede saber lo que piensan hasta después de haber ingresado un pedido o pedidos y lo presentó al mercado.

Ahora, eso no quiere decir que algunas cosas no son predecibles (lo son) y esto es importante. Por ejemplo, si una compañía reporta buenas ganancias y espera que genere grandes cantidades de ingresos el próximo trimestre, eso es lógico que la compañía valga más de lo que va a ser ahora, por lo que sus expectativas lo llevarán a la meta. La conclusión de que esta empresa está infravalorada ahora frente a su futuro y, por lo tanto, merece la pena comprarla. Otros podrían creer esto también. Esto no es 100% cierto, pero el punto es que debe trabajar con información imperfecta y no necesariamente puede predecir cómo otras personas interpretarán la misma información de la misma manera.

Ninguna cantidad de matemática, economía, física, psicología, estadística, comprensión, etc., etc., puede predecir matemáticamente los precios de las acciones porque en el momento en que construye un modelo de trabajo, hay una llave inglesa que se puede utilizar. Los modelos pueden y HACEN proporcionar información útil, líneas de base y comprensión estadística, pero la predicción útil es, si alguna vez, solo un recuerdo fugaz. (Debería hacer un comentario aquí acerca de proteger celosamente la propiedad intelectual, el arbitraje y la disminución de los retornos marginales, pero me siento flojo).

Hay una regla: tienes que arriesgarte en alguna parte. En realidad, es muy fácil hacer predicciones sobre los precios de las acciones, pero la capacidad predictiva realmente útil de cualquier persona es comprender los riesgos que está tomando y comprender cómo mitigarlos si está equivocado acerca de la predicción del precio de las acciones.

A2A: No. Ya lo están intentando y lo han estado durante décadas. Sin embargo, su mera presencia en el proceso cambia las cosas para que los indicadores que usan se vuelvan menos efectivos. Hoy en día, la mejor perspectiva sería la inteligencia artificial mediante el aprendizaje automático. Puede estar seguro de que eso también está sucediendo, y de una manera igualmente autodestructiva. En ausencia de información real sobre los fundamentos subyacentes de una corporación, es extremadamente difícil distinguir las fluctuaciones del precio de sus acciones de una caminata aleatoria.

No es probable.

Un fondo de cobertura de gestión de capital a largo plazo gestionado por MBA y doctorados con miles de millones de dólares bajo gestión quedó en quiebra apostando por el lado equivocado del mercado.

Comenzó con alrededor de $ 1 mil millones de activos y se centró en el comercio de bonos y las estrategias de negociación de arbitraje de alto riesgo.

Estos tipos eran los más brillantes, pero aún no se enteraron, LTCM se creó en 1993, en 1998 dejó de funcionar y en 2000, el fondo había sido liquidado.

Puedes leer todo al respecto.

Amazon.com: When Genius Failed: The Rise and Fall of Long-Term Capital Management (9780375758256): Roger Lowenstein: Books

Si pudieran, habría bastantes matemáticos adinerados. No conozco muchos matemáticos ricos.