Систематизация теорий рациональности поведения на рынке ценных бумаг тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.10, кандидат экономических наук Диденко, Александр Сергеевич

• Диденко, Александр Сергеевич
• кандидат экономических наук
• 2005

Оглавление диссертации кандидат экономических наук Диденко, Александр Сергеевич

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. УТОЧНЕНИЕ КАТЕГОРИАЛЬНО-ПОНЯТИЙНОГО АППАРАТА ТЕОРИЙ РАЦИОНАЛЬНОСТИ.

1.1. БАЗОВЫЕ ПОНЯТИЯ И КАТЕГОРИИ.

1.2. ТЕХНИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ КАК СПЕЦИФИЧЕСКАЯ ДЛЯ РЫНКА ЦЕННЫХ БУМАГ ФОРМА ПРОЯВЛЕНИЯ РАЦИОНАЛЬНОСТИ.

1.3. ЭВОЛЮЦИЯ ИССЛЕДОВАНИИ ЭФФЕКТИВНОСТИ РЫНКА.

ГЛАВА 2. ТЕОРИИ РАЦИОНАЛЬНОСТИ ПОВЕДЕНИЯ.

2.1. КЛАССИФИКАЦИЯ ИСТОЧНИКОВ ПО ТЕОРИЯМ РАЦИОНАЛЬНОСТИ НА РЫНКЕ ЦЕННЫХ БУМАГ.

2.2. КЛАССИФИКАЦИЯ ТЕОРИЙ РАЦИОНАЛЬНОСТИ ПОВЕДЕНИЯ.

ГЛАВА 3. МОДЕЛИРОВАНИЕ ИНВЕСТИЦИОННОГО

ПОВЕДЕНИЯ ИСКУССТВЕННОГО СООБЩЕСТВА

ТЕХНИЧЕСКИХ АНАЛИТИКОВ.

3.1. АЛГОРИМ ИНВЕСТИЦИОННОГО ПОВЕДЕНИЯ НА РЫНКЕ ЦЕННЫХ БУМАГ

3.2. АНАЛИЗ РЕЗУЛЬТАТОВ МОДЕЛИ ИНВЕСТИЦИОННОГО ПОВЕДЕНИЯ.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Систематизация теорий рациональности поведения на рынке ценных бумаг»

Актуальность темы исследования. Комплекс проблем, связанных с рациональностью поведения участников рынка ценных бумаг, является ключевым для множества дисциплин, предметом которых служит как рынок ценных бумаг, так и экономическое поведение человека. Прежде всего, сама по себе проблема рациональности поведения составляет одну из базовых проблем экономической теории. А так как категория рациональности является многоуровневой, допускающей множество трактовок, были предложены множество различные интерпретации рационального поведения на рынке ценных бумаг как со стороны экономической теории, так и со стороны смежных наук.

Более того, рынок ценных бумаг сам по себе всегда привлекал исследователей рационального поведения. Будучи в наименьшей степени подвержен таким ограничениям как информационная асимметрия, транзакционные издержки, нестандартность контрактов и т. п., рынок ценных бумаг являл собой идеальный полигон для обкатки тех или иных теоретических концепций: «В основе множества неоклассических теорий лежит

• представление об участнике биржевого торга» ([5]).

Таким образом, к настоящему времени в экономической теории создано множество учений, рассматривающих рациональность в различных аспектах и на различных уровнях, в целях описания, интерпретации, предсказания и предписания оптимальных в определенном смысле действий. Большинство предлагаемых концепций так или иначе затрагивают действия участников рынка ценных бумаг; кроме того, ряд главных для экономического знания теорий, исследуя проблему рациональности, обращаются непосредственно к рынку ценных бумаг. При этом самому понятию рационального поведения в различных учениях даются различные, зачастую противоречащие друг другу определения. Тем не менее, внутренние противоречия в определении рационального поведения экономической теорией объективно существуют и частично могут быть сняты путем уточнения понятийно-категориального аппарата.

Вопрос о ценовой эффективности рынка ценных бумаг непосредственно связан с вопросом о рациональности поведения участников рынка ценных бумаг: рынок будет эффективным, в неоклассической (хронологически - изначальной) трактовке ценовой эффективности, если все участники действуют рационально в неоклассическом понимании рациональности. Однако, если участники рынка ценных бумаг не используют процедуру глобальной оптимизации для принятия решений на рынке ценных бумаг (что наблюдается в реальности), они не рациональны в неоклассическом смысле. Отсутствие неоклассической рациональности в поведении реальных участников рынка подтверждается существованием многочисленных свидетельств широкой распространенности инвестиционных правил и технического анализа среди участников рынка ценных бумаг. Кроме того, в ряде работ исследуется доходность инвестиционных правил и технического анализа. И хотя выводы этих работ противоречивы, что связано с неустранимыми недостатками существующих методологий тестирования гипотезы об эффективности рынка ([296]), очевидно, что «эмпирические свойства технического анализа уже привлекли существенный интерес финансовой науки» ([285]).

Дискуссия, возникшая по факту результативности технического анализа, есть следствие значимости этого факта для некоторых важных областей финансовой и экономической науки. Разработанные ad hoc инвестиционные правила с провокационными названиями ([295]), которые не так давно считались в научных кругах «недостаточно научными», чтобы удостоить их какого-либо внимания, теперь дают возможность по-новому взглянуть на проблемы, лежащие и в основе эмпирических финансовых знаний, и в основе теоретической экономики.

Во-первых, существование стратегий, позволяющих использовать публично # доступную информацию о рынке для получения сверхнормальной доходности, есть непосредственное нарушение гипотезы об эффективности рынка в самой базовой, слабой ее форме. Во-вторых, широкое использование технического анализа практиками рынка ценных бумаг, которое можно считать фактом доказанным, является яркой иллюстрацией концепции «ограниченной рациональности» (bounded rationality) лауреата нобелевской премии Г. Саймона ([52], [53], [54]). Рациональность по Саймону и управляемое ею поведение, устремленное к поиску ближайшего удовлетворительного результата в силу имманентной ограниченности интеллектуального ресурса, в теоретическом поле противостоит рациональности неоклассицизма, выражаемой в оптимизирующем поведении индивида, исходящего из полного знания о природе и обладающего совершенными интеллектуальными способностями. И противостояние это, по крайней мере, на первый взгляд, разрешается экспериментом в пользу ограниченной рациональности, что наводит на мысль о необходимости пересмотра чрезмерно строгих допущений неоклассической теории.

Однако альтернативные неоклассическому подходы к исследованию рациональности часто критикуются за неспособность предоставить контекст для выработки четких, непротиворечивых рекомендаций и/или предсказаний относительно действий участников рынка. Конфликт между внутренней целостностью теории и ее релевантностью может быть преодолен путем описания ее исходных посылок, допущений и ограничений и выявления границ применимости. Трудность заключается еще и в том, что само понятие теории рациональности в экономике не имеет определения, с одной стороны, достаточно формального для того, чтобы фигурировать в дальнейших рассуждениях, а с другой - достаточно абстрактного, чтобы охватить наиболее авторитетные в экономике подходы к изучению поведения человека.

Помимо того, что рациональность важна в экономической теории, и в особенности в той ее части, что изучает рынок ценных бумаг, вопросы рационального поведения на рынке ценных бумаг важны для практиков этого рынка. Как отмечалось выше, результаты исследований свидетельствуют о том, что противоречащий основной линии современной финансовой науки технический анализ и инвестиционные правила не менее, а зачастую и более, востребованы инвестирующим сообществом, нежели теории, создаваемые в академической среде. При этом технический анализ как специфическая форма рациональности, присущая рынку ценных бумаг, с одной стороны, почти полностью игнорируется финансовой наукой, а с другой — сам по себе является внутренне противоречивой совокупностью найденных экспериментальным путем инвестиционных эвристик, доходность которых, вполне возможно, объясняется не столько их объективной полезностью, сколько эффектом «самосбывающегося пророчества».

Противоречие между распространенностью технического анализа среди практиков рынка ценных бумаг и недостаточной вовлеченностью феномена технического анализа в теоретическую науку может быть снято путем разработки такой теоретической базы, в рамках которой технический анализ получит возможность интерпретироваться как один из экономических макрофеноменов и тем самым будет вписан в контекст экономической науки.

Подвод итог, комплекс проблем, связанных с рациональностью, в экономической теории и междисциплинарной области знаний «рынок ценных бумаг», можно обозначить следующим образом:

1. Сложность и многоуровневость проблемы рациональности приводит к тому, что различные экономические теории противоречат друг другу, описывая различные аспекты и уровни рациональности. Это связано с тем, что различные теории подразумевают различное содержание самой категории рационального и связанных с ней категорий.

2. Несмотря на то, что в экономической науке и смежных с нею дисциплинах существует большое количество различных теорий, рассматривающих рациональность в различных аспектах, подавляющее большинство методик, предписывающих рациональное в некотором смысле поведение на рынке ценных бумаг, основывается на неоклассической парадигме рациональности. Не существует методик, разработанных для других теорий рациональности с такой же глубиной, какая характерна для современной теории портфеля. С другой стороны, допущения и ограничения неоклассической теории таковы, что использование неоклассических моделей рациональности не всегда обосновано.

3. Наблюдаемая эмпирически широкая распространенность технического анализа в инвестирующем сообществе и доходность технических торговых правил находится в противоречии с постулатами неоклассической экономической теории, в рамках которой развивается и обосновывается гипотеза об эффективности рынка.

4. Как технический анализ, так и его научные исследования имеют сугубо эмпирический характер. Технический анализ не имеет такой глубоко проработанной теоретической основы как современная теория портфеля и другие научные методы принятия решений на фондовом рынке. С одной стороны, это приводит к тому, что сам технический анализ как устойчиво наблюдаемый феномен, не получил теоретической интерпретации в экономической теории. С другой стороны, результаты эмпирических исследований технического анализа вне зависимости от своего содержания часто подвергаются сомнению, так как отсутствует научный контекст, позволяющий ставить эксперимент и интерпретировать результаты.

В данном исследовании уточняется понятие «теория рациональности поведения на рынке ценных бумаг». Теории рациональности систематизируются и классифицируются, описываются типовые составные части теории поведения на рынке ценных бумаг. Исходя из разработанной схемы анализируются различные учения о рациональности, как специфически относящиеся к рынку ценных бумаг, так и имеющие истоки в экономической теории, а также (в значительно меньшей степени) - в социологии, психологии и когнитологии. Различные теории рациональности описываются и изучаются для того, чтобы иметь возможность дать новую интерпретацию таким феноменам рынка ценных бумаг, как:

1. феномен доходности технических торговых правил;

2. феномен распространенности технического анализа среди участников рынка;

3. отсутствие эффективности рынка в слабой форме.

В данной работе предлагается новая теория рациональности поведения на рынке ценных бумаг, в рамках которой вышеперечисленные феномены получают объяснение.

Цель диссертационного исследования состоит в развитии теоретических представлений о рациональности поведения участников рынка ценных бумаг, обосновании необходимости и целесообразности применения технического анализа этого рынка как одного из средств оценки рациональности поведения инвесторов.

В соответствии с указанной целью в диссертации поставлены следующие задачи:

• уточнить категориально-понятийный аппарат, используемый в сложившихся к настоящему времени теориях рациональности поведения на мировых и отечественных рынках ценных бумаг;

• выделить, на основе анализа сформировавшихся теорий и воззрений, классификационные группы теорий рациональности, используя классификационные признаки, характеризующие основные признаки экономического поведения;

• провести сравнение основных групп теорий рационального поведения участников рынка рынков ценных бумаг, выявить их достоинства и недостатки, области и условия применимости;

• разработать, исходя из сравнительного анализа теорий и изучения практического опыта поведения инвесторов, прикладную методику оценки степени рациональности действий участников рынка ценных бумаг.

Объектом исследования выступает поведение инвесторов на фондовом рынке в процессе купли/продажи ценных бумаг.

Предметом исследования является выявление применимости теорий рационального поведения участников рынка ценных бумаг к условиям функционирования фондовых рынков в России и других странах.

Теоретической основой диссертации послужили неоклассическая и поведенческая теории финансов Тверски-Каннемана, теория ограниченной рациональности Г.Саймона, неоклассическая, институциональная и эволюционная экономические теории, различные теории технического анализа. В процессе исследования использованы научные труды отечественных и зарубежных специалистов по проблемам:

• поведения инвесторов на рынке ценных бумаг;

• ценовой эффективности рынка ценных бумаг;

• рациональности в экономической теории;

• использования генетических алгоритмов для моделирования деятельности участника рынка ценных бумаг по принятию решений о купле/продаже ценных бумаг.

Методологической основой исследования служит системный анализ теоретического материала по вопросам экономической рациональности поведения на рынке ценных бумаг, критическое рассмотрение положений экономической теории, трактующих действия участников фондового рынка, принципы диалектической логики, а также общенаучные методы и приемы: научная абстракция, анализ и синтез, сравнения, классификации. При разработке методики оценки рациональности поведения на рынке ценных бумаг использовалась методология генетических алгоритмов. Временные рамки изучаемого функционирования рынка охватывают период с 1925 по 2004 гг. Научная новизна диссертационного исследования состоит в выявлении и обосновании с позиций теории экономической и финансовой рациональности характера поведения, содержания и направленности действий инвесторов на современных рынках ценных бумаг и построении на этой основе методики оценки степени рациональности поведения участников рынка.

К числу научных результатов, обладающих научной новизной и характеризующих личный вклад автора, относятся:

• уточнены важнейшие понятия теорий рациональности поведения инвесторов с точки зрения современной теории и практики рынка ценных бумаг, в частности: инвестиционное поведение на рынке ценных бумаг, рациональность поведения, инвестиционная стратегия на рынке ценных бумаг, информационная эффективность рынка ценных бумаг;

• раскрыта специфика рынка ценных бумаг как среды инвестиционного поведения, в частности, как рынка, обладающего такими свойствами, как рефлексивность, информационная проводимость и прозрачность, подвижность, самоорганизация, неопределенность, универсальность, интернациональность;

• разработаны классификации основных теорий рациональности поведения инвесторов на рынке ценных бумаг, в том числе классификация по степени локальности аргументов инвестора, по характеру потребностей, по природе целей, по степени ограниченности ресурсов для адаптации, по форме гипотезы о гетерогенности инвесторов;

• сформулированы основополагающие ограничения и допущения различных теорий, связанные с игнорированием таких элементов экономического поведения, как неединственность эгоистической мотивации, возможная неопределенность предпочтений, обусловленность предпочтений средой поведения, потенциальная непредсказуемость выбора из-за изменчивости и несовместимости предпочтений;

• предложена альтернативная трактовка сущности технического анализа на рынке ценных бумаг как одной из форм проявления рациональности на РЦБ; показано, что технические торговые правила могут рассматриваться как рутины в терминах эволюционной теории рациональности;

• предложена методика оценки рациональности поведения инвесторов на РЦБ, основанная на алгоритме адаптивного активного управления портфелем инвестиционных стратегий с использованием технического анализа и эволюционного обучения группы искусственных инвесторов. Практическую значимость имеют следующие результаты диссертационного исследования:

• предложенная в работе обобщенная структура инвестиционной стратегии и результаты проведенного в работе анализа возможностей и угроз различных инвестиционных стратегий могут быть использованы в деятельности профессиональных участников рынка ценных бумаг при разработке портфеля инвестиционных стратегий;

• стратегии торговли ценными бумагами, полученные с помощью предлагаемой в работе методики оценки рациональности, могут быть использованы профессиональными участниками рынка ценных бумаг для получения дополнительной прибыли от спекулятивных операций;

• разработанные на основе анализа эволюции исследований эффективности рынка пять спецификаций теста эффективности рынка могут быть использованы при экспериментальных проверках информационной эффективности рынка;

• предложенная в работе классификация теорий рациональности поведения на рынке ценных бумаг, обобщенная структура поведения инвестора на рынке ценных бумаг и классификация инвестиционных стратегий могут быть использованы в учебном процессе высших учебных заведений.

Заключение диссертации по теме «Финансы, денежное обращение и кредит», Диденко, Александр Сергеевич

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Обобщая суть проведенного исследования, можно сделать следующие выводы. Проблема рациональности участников рынка ценных бумаг актуальна со времен создания самого института рынка ценных бумаг. Биржевые крахи, пузыри и товарные корнеры сопровождали рынки на всем пути их развития, от зарождения капитализма и до наших дней ([7], [33], [58]). На данном этапе развития мировой финнсовой инфраструктуры актуальность указанной проблематики существенно повысилась ([3], [15]). Более того, волатильность и спекулятивная природа современных рынков, рост психологической составляющей в процессе ценообразования на фоне падающей значимости сугубо экономических факторов поставил вопрос об общественной необходимости самих финансовых рынков ([188]). В подобной ситуации актуальным становится создание адекватной реальности экономической теории рациональности. Решению данной задачи должна предшествовать систематизация теорий рациональности, уже созданных к настоящему моменту в экономике, в частности уточнение категориально-понятийного аппарата теорий рациональности. Проведенное в работе уточнение категорий позволило выделить важнейшие предпосылки формирования рационального поведения инвестора рынка ценных бумаг исходя из сущности поведения инвестора на рынке ценных бумаг и специфики рынка ценных бумаг как среды поведения инвестора.

1. Рынок ценных бумаг, как среда поведения инвестора, обладает семью специфическими свойствами: рефлексивность, информационная проводимость, подвижность, информационная прозрачность, неопределенность, самоорганизация, универсальность и интернациональность. Указанные свойства обуславливают важность инвестиционной стратегии как первой предпосылки рационального инвестиционного поведения на рынке ценных бумаг. Кроме того, максимальная адекватность моделей эволюционной теории рациональности данным свойствам рынка делает эволюционную теорию наиболее подходящей для моделирования действий участников рынка ценных бумаг.

2. Поведение инвестора рынка ценных бумаг рассматривается автором как рациональное в том случае, если последовательность его поведенческих актов (сделок купли-продажи) является целостной системой, осознанной, телеологичной и непротиворечивой. Рациональность инвестора рынка ценных бумаг имеет четыре аспекта: рациональность средств, целей, деятельностной программы и результата инвестиционного поведения. Рациональность средств инвестора есть уровень его информированности относительно количественного и качественного состава доступных ресурсов. Рациональность целей инвестора - это степень совпадения формулировки целей инвестора с потребностями инвестора. Рациональность действий, осуществляемых в ходе и во имя взаимной адаптации

120 целей и средств, определяется степенью соответствия целей, выдвинутых инвестором и реальных средств, которыми располагает инвестор. Рациональность результата определяется как соответствие результата, получаемого в ходе осуществления деятельностной программы, целям и осуществленным действиям.

3. Наличие у инвестора рынка ценных бумаг инвестиционной стратегии является неотъемлемой предпосылкой рационального инвестиционного поведения. Инвестиционная стратегия инвестора рынка ценных бумаг, являясь целостной концепцией деятельности на рынке ценных бумаг, с одной стороны, дает возможность вербализировать основания принятия решений (и, таким образом, осознать их), а с другой - обеспечить их системный характер, непротиворечивость и телеологичность. В силу своей информационной прозрачности (четвертое свойство) рынок ценных бумаг наполнен большим количеством данных. Необходимость обрабатывать слишком большие массивы данных препятствует рациональному принятию инвестиционных решений, так как увеличивает время их принятия. В условиях обладающей высоким динамизмом рыночной среды (свойство подвижности) вводные быстро устаревают и затягивание принятия решений означает их заведомую нерациональность. Иными словами, попытка инвестора обработать чрезмерно большие массивы информации означает несоответствие процедуры принятия инвестиционных решений четвертому определению рациональности (рациональность средств). В случае с информационной прозрачностью это означает, что инвестор должен обладать определенной методикой отбора данных, считающихся релевантными в рамках принятого инвестором подхода к принятию решений. Целью указанной методики должно быть сокращение количества факторов принятия инвестиционных решений до уровня, приемлемого с точки зрения ресурсов инвестора. Кроме того, так как события рыночной среды поведения обладают неопределенностью, инвестор должен включить в состав своей стратегии процедуры управления риском. Для того, чтобы инвестиционная стратегия рынка ценных бумаг выполняла свою роль фактора, обеспечивающего рациональность поведения инвестора, в ней должны присутствовать как минимум четыре элемента:

- идеология стратегии - теоретическое представление об источнике доходности;

- правила отбора релевантной информации;

- правила построения множества инвестиционных решений;

- функция, отображающая множество релевантной информации на множество возможных инвестиционных решений.

4. Исходя из такой структуры инвестиционной стратегии, из всего множества стратегий можно выделить пять основных групп: пассивные, ситуационные, относительной стоимости, спекулятивные, хеджирования рынка. Стратегии каждой группы можно описать уникальной комбинацией указанных выше признаков. Считается, что выбор между пассивной и активной группами стратегий обусловлен представлением инвестора о рациональности рынка в целом. Если инвестор считает рынок рациональным, то при прочих равных условиях (например, толерантности к риску) он избирает пассивную стратегию. Если рассматривать инвестиционную стратегию как инструмент работы с данными о рынке, указанное утверждение можно модифицировать следующим образом: выбор между активной и пассивной стратегией, а также между активными стратегиями различных групп, осуществляется инвестором в зависимости от его представлений о соотношении своей информированности и информированности других участников рынка (то есть, о том, какой информацией обладает инвестор, и какой — весь рынок).

5. Предпосылкой успешной деятельности инвестора рынка ценных бумаг является способность последнего обучаться эффективным стратегиям, что обусловлено рефлексивностью рынка ценных бумаг (первое свойство). В димссертационном исследовании уточнено и расширено толкование категории «рефлексивность рынка ценных бумаг». В работах Дж. Сороса ([56], [57]) указанный термин служил для отражения того, что не только ожидания участников рынка влияют на рынок, но и рынок влияет на ожидания участников. С точки зрения автора, специфика рынка ценных бумаг заключается, помимо прочего, в том, что все цены опосредованы процессами принятия решений, которые, в том числе, основываются на теориях о рынке. Таким образом, процесс эволюции науки о рынке ценных бумаг неразрывно связан с изменением самого рынка ценных бумаг: научные теории встраиваются в системы формирования предпочтений участников рынка, а предпочтения изучаются новыми исследователями, формирующими новые теории, которые снова будут встроены в системы формирования предпочтений. В этих условиях следование одной неизменной стратегии может поставить под угрозу выживание инвестора на рынке ценных бумаг. Таким образом, помимо процедур управления риском и отбора релевантной информации, инвестор должен предусмотреть процедуры обучения новым стратегиям. При этом, важно чтобы скорость обучения инвестора была на порядки выше скорости изменения среды (третье свойство, подвижность среды).

Дискуссия о действительном, эмпирическом уровне рациональности участников рынка ценных бумаг в финансовой науке принимает форму дискуссии об эффективности рынка. В соответствии с общепринятым пониманием, эффективным называют такой рынок, на котором цены всегда полностью отражают всю доступную информацию. Исходя из важности инвестиционной стратегии как фактора рационального поведения, определение эффективности рынка следует уточнить, введя понятие информационной эффективности рынка, в соответствии с которым рынок был эффективен на отрезке времени [t:t+n], если из всего множества стратегий использования информации S нельзя выделить подмножества стратегий использования информации S1, таких, для которых применение к информационному набору I приведет к получению доходности выше нормальной. Эффективность рынка в такой формулировке является абстрактным понятием, так как в реальности при проведении эксперимента невозможно описать весь набор стратегий. В любом эксперименте будет испытываться подмножество стратегий. В этом случае можно говорить об эффективности рынка по отношению к некоторому подмножеству стратегий. Для того, чтобы эмпирическое испытание информационной эффективности рынка ценных бумаг было методологически корректным, эксперимент должен отвечать следующим требованиям:

- должны моделироваться действия реальных участников рынка;

- должны моделироваться действия группы участников рынка, накапливающих или теряющих средства в ходе имитационных торгов, не единичный участник;

- моделируемые участники должны обладать способностью к обучению;

- имитационные торги должны проводиться на реальных финансовых временных рядах;

- массивы данных, используемые для оптимизации (тренировки) моделируемых участников, и для имитационных торгов, должны быть разделены.

6. Теории группы неоклассической рациональности содержат сильные допущения о человеческом поведении, что приводит к их повышенной абстрактности и независимости от реальности. Прежде всего, считается, что человек обладает совершенным знанием и вычислительными способностями. Теории учитывают иерархию будущих предпочтений человека, которая ему самому на момент принятия решения неизвестна. В моделях теорий этой группы принята неопределенность, сводимая к риску. Мотивация субъекта преимущественно эгоистическая. Поведенческая финансовая теория в ее настоящем состоянии наследует недостатки и ограничения неоклассических теорий рациональности. Опора на постулат о максимизирующем поведении делает поведенческую теорию перспектив скорее очередной модификацией оболочки ядра неоклассической исследовательской программы, в терминологии И. Лакатоша. С другой стороны, анализ литературы позволяет предположить, что поведенческая теория в своем развитии находится в настоящий момент на стадии сбора эмпирического материала. Попытки обобщения, в основном, не выходят за пределы неоклассицизма. Основной недостаток теории ограниченной рациональности, за который его часто критикуют — высокая степень абстрактности и невозможность количественных экспериментов. Противники теории ограниченной рациональности часто указывают на то, что в отличие от неоклассических моделей она не дает однозначных и устойчивых предсказаний экономического поведения. Кроме того, очевидно, что все же до определенной степени в структуре экономического поведения человека присутствует и элемент сравнения альтернатив, полный отказ от которого является другой стороной методологического экстремизма неоклассических теорий, по сути — таким же экстремизмом. И наконец, действия субъекта теории ограниченной рациональности определяются его собственными предпочтениями, на которые никак не влияют социальная среда и этические нормы. В теории Р. Хайнера, являющейся развитием идей Г.Саймона, часть недостатков этой теории снимается. Однако, делается сильное допущение о том, каким именно образом вычисляется «степень надежности», а именно в том, что субъект обладает знанием вероятностей сделать выбор в правильный момент и невовремя, а также способен вычислить возможные убытки и выгоды от изменения поведения. Это роднит теорию Хайнера с теорией поиска, хотя Хайнер и отказывается от оптимизационной процедуры как таковой. Ограничения неоавстрийской теории рациональности имеет корни в методологических предпосылках теории. Опора на субъективизм затрудняет построение вычислительных экспериментов, придавая теории позитивистский характер.

7. Генетические алгоритмы удовлетворяют всем сформулированным в работе требованиям методологической корректности эмпирического испытания информационной эффективности рынка. Более того, ограничения и особенности генетических алгороитмов идеально вписываются в поисковую задачу технического аналитика, если рассматривать технический анализ как специфическую для рынка ценных бумаг форму рациональности, а самого технического аналитика - как субъекта данной теории. С точки зрения оптимальности вычислений, генетические алгоритмы (ГА) используются в случае, когда необходимо найти локальный (не глобальный) оптимум на поверхности решений, точное количество решений неизвестно и отыскивать их все необязательно, а это как раз конфигурация поисковой задачи технического аналитика. Технические торговые стратегии являются рутинами в терминах эволюционной экономической теории. А одним из способов имитировать эволюционное развитие являются генетические алгоритмы; сами же технические торговые правила выступают при этом как рутины. Таким образом, целесообразно использовать многопериодный генетический алгоритм для моделирования эволюционирующих технических торговых правил на фондовом рынке.

8. Результаты симуляционного прогона разработанной в работе модели позволяют утверждать, что использование адаптивного активного управления с использованием технического анализа как минимум, в абсолютных показателях превосходит пассивное. С учетом риска превосходство модели перед стратегией Buy&Hold, использование которой диктуется гипотезой об эффективности, становится еще более очевидным. Данный результат интерпретируется автором как свидетельство информационной неэффективности рынка в слабой форме по отношению к ряду стратегий технического анализа.

Список литературы диссертационного исследования кандидат экономических наук Диденко, Александр Сергеевич, 2005 год

1. Большой энциклопедический словарь. / Под ред. A.M. Прохорова. М.: Советская энциклопедия, 1991, тт. 1 12.

2. Краткий психологический словарь. / Под ред. А. В. Петровского и М. Г. Ярошевского. Ростов-на-Дону: «ФЕНИКС», 1998. Издание второе, расширенное, исправленное и дополненное.

3. Автономов B.C. Модель человека в экономической науке. СПб.: Экономическая школа, 1998.

4. Автономов B.C. Модель человека в экономической теории и других социальных науках. // Истоки. М.:ГУ-ВШЭ, 1998. - Вып.З. С.24-71.

5. Автономов B.C. Человек в зеркале экономической теории. М.: Наука, 1993.

6. Акерлоф Дж. Рынок «лимонов»: неопределенность качества и рыночный механизм. Пер. с англ. // THESIS. 1993. Вып. 5. С. 95-104.

7. Аникин, А.В. История финансовых потрясений (Российский кризис в свете мирового опыта). М.:Олимп-Бизнес, 2002, (серия «Люди и деньги»). Второе издание.

8. Блауг М. Экономическая мысль в ретроспективе. Пер. с англ. М.: Дело ЛТД, 1994.

9. Блауг, М. Методология экономической науки, или Как экономисты объясняют. Пер. с англ. / Науч. ред. и вступ. ст. B.C. Автономова. М.: НП "Журнал Вопросы экономики", 2004.

10. Вине, Ральф. Математика управления капиталом. Методы анализа риска для трейдеров и портфельных менеджеров. Пер. с англ. — М.:Альпина, 2000.

11. Вэриан X. Микроэкономика. Промежуточный уровень. Пер. с англ. М.: ЮНИТИ, 1997.

12. Голота И. Организационная эффективность как универсальное мерило социального прогресса // Информационный бюллетень сектора политологического анализа и прогнозирования ФППР, 24.11.2003.

13. Де Марк, Т. Технический анализ новая наука. Пер.с англ. - М.Диаграмма, 1999 (второе издание).

14. Ди Наполи, Дж. Торговля с использованием уровней Ди Наполи. Пер. с англ. М.: ИК Аналитика, 2001.

15. Иноземцев, В. Л. За пределами экономического общества: Научное издание. / Под ред. А.И. Антипова. М.: Academia - Наука, 1998.

16. Капелюшников Р.И. Экономическая теория прав собственности. М.: ИМЭМО, 1990.

17. Капелюшников Р.И. Р. Коуз или сотворение рынков // США: Экономика, Политика, Идеология. 1993. N1. С.15-24.

18. Кац, Джеффри Оуэн, МакКормик, Донна Л. Энциклопедия торговых стратегий. Пер. с англ. М.: Альпина Паблишер, 2002.

19. Колби, Роберт, Мейерс, Томас. Энциклопедия технических индикаторов рынка. Пер. с англ. М.: Издательский Дом «АЛЬПИНА», 2000.

20. Кейнс Дж. Общая теория занятости, процента и денег. Пер. с англ. // Антология экономической классики. М.: ЭКОНОВ, 1992.

21. Копыркин, К., Карпушев, О. Визуальный анализ поверхностей дохода // Современный трейдинг, №3 (2001).

22. Королюк, М. Как сравнивать торговые системы // Современный трейдинг, №1 (2001).

23. Королюк, М. Параболическая система (Parabolic System) // Современный трейдинг, №2 (2001).

24. Коттл С., Мюррей Р.Ф., Блок Ф.Е. Анализ ценных бумаг Грэма и Додца. Пер. с англ. -М.: Олимп-Бизнес, 2000.

25. Кокорев В. Институциональные преобразования в современной России: анализ динамики трансакционных издержек // Вопросы экономики. 1996. N 12. С. 61-72.

26. Коуз Р. Природа фирмы. Пер. с англ. // Коуз Р. Фирма, рынок, право. М.: Дело,1993.

27. Коуз Р. Проблема социальных издержек. Пер. с англ. // Коуз Р. Фирма, рынок, право. -М.:Дело, 1993.

28. Кохен Д, Психология фондового рынка: Страх, алчность и паника. Пер. с англ. -М.: Интернет-трейдинг, 2004.

29. Ларичев О. И. Теория и методы принятия решений: Учебное пособие. М.: Логос, 2000.

30. Лебо Ч., Лукас Д. Компютерный анализ фьючерсных рынков. Пер.с англ. М.:Альпина,1998.

31. Левин, К. Разрешение социальных конфликтов. Пер. с англ. С.-П.:Речь, 2000.

32. Лиховидов В. Торговые системы на основе ценовых диапазонов // Валютный спекулянт, 2002, № 9.

33. Маккей Ч. Наиболее распространенные заблуждения и безумства толпы. Пер.с англ. -М.: Альпина, 1998.

34. Мерфи Джон Дж. Межрыночный технический анализ. Пер.с англ. М.: Диаграмма,1999.

35. Мерфи Джон Дж. Технический анализ фьючерсных рынков: теория и практика. Пер.с англ. М.: Диаграмма, 1998.

36. Митус А.И. Оценка российских акций на основе использования теории нелинейных динамических систем: диссертация на соискание ученой степени кандидата экономических наук, РЭА им. Г.В. Плеханова, Москва, 2003.

37. Найт Ф.Х. Риск, неопределенность и прибыль. Пер. с англ. М.: Дело, 2003.

38. Нельсон Р., Уинтер С. Эволюционная теория экономических изменений. Пер. с англ. -М.:Дело, 2002.

39. Нисон Стив. Японские свечи: графический анализ финансовых рынков. Пер. с англ. — М.Диаграмма, 1998.

40. Норт Д. Институты, институциональные изменения и функционирование экономики. Пер. с англ. М.: Фонд экономической книги «Начала», 1997.

41. Норт Д. Институты и экономический рост: историческое введение. Пер. с англ. // THESIS. 1993. №1. Вып.2.С. 69-91.

42. Норт Д. Институциональные изменения: рамки анализа. Пер. с англ. // Вопросы экономики. 1997 № З.С. 6-17.

43. Олейник А. Институциональная экономика // Вопросы экономики. №1-12, 1999.

44. Олсон М. Логика коллективных действий. Пер. с англ. М.: Фонд экономической инициативы, 1995.

45. Пардо, Роберт. Разработка, тестирование, оптимизация торговых систем для биржевого трейдера.

46. Петере, Эдгар Э. Хаос и порядок на рынках капитала. Новый аналитический взгляд на циклы, цены и изменчивость рынка. Пер. с англ. / Ред. и авт. пред. А. Н. Романов. -М.:Мир, 2000.

47. Полтерович В.М. Экономическое равновесие и хозяйственный механизм. М.: Наука, 1990.

48. Пректер P.P., Фрост А.Дж. Волновой принцип Эллиотта. Ключ к пониманию рынка. Пер.с англ. М.: Изд. Дом "Альпина", 2001.

49. Розмаинский И.В. Концепция делового цикла в посткейнсианстве. Автореф. канд. дисс. СПб, 1998.

50. Рудык, Н. Б. Поведенческие финансы, или Между страхом и алчностью. М: Дело, 2004 (серия «Современные финансы и корпоративное управление»).

51. Саймон Герберт С. Науки об искусственном. Пер. с англ. / Послесл. О. К. Тихомирова. М.: Мир, 1972. -148с.

52. Саймон Герберт С. Методологические основания экономики. Пер. с англ. // Системные исследования. Методологические проблемы. Ежегодник 1989 1990. - М.: Наука, 1991. С. 91 - 109.

53. Саймон Герберт С. Рациональность как процесс и продукт мышления. Пер. с англ. // THESIS. 1993. Вып. 3. С.16 38.

54. Саймон Герберт С. Теория принятия решений в экономической теории и науке о поведении. Пер. с англ. // Теория фирмы. — СПб.: Экономическая школа, 1995. С. 54 72.

55. Скоробогатов А. С. Экономические институты и деловой цикл: посткейнсианский подход. Автореф. канд. дисс. СПб, 2002.

56. Сорос, Дж. Алхимия финансов. / Вступительное слово Пол Т. Джонс 11-й. Пер. с англ. -М.: ИНФРА-М, 1999.

57. Сорос, Дж. Кризис мирового капитализма: Открытое общество в опасности. Пер. с англ. М.: ИНФРА-М, 1999.

58. Твид, Л. Психология финансов. Пер. с англ. М.: Аналитика, 2002.

59. Тевено Л. Множественность способов координации: равновесие и рациональность в сложном мире. Пер. с франц. // Вопросы экономики, №1 (1997).

60. Хейне П. Экономический образ мышления. Пер. с англ. М.: Дело, 1992.

61. Ходжсон Дж. Привычки, правила и экономическое поведение. Пер. с англ. // Вопросы экономики, N 1 (2000), С. 39 55.

62. Хьержик Дж. "Модель, цена и время". Пер.с англ М.:ИК Аналитика, 2000.

63. Шарп, Уильям Ф. и др. Инвестиции: Учеб. Пособие. Шарп, Уильям Ф., Александер, Гордон Дж., Бэйли, Джеффри В. Пер. с англ. А.Н.Буренина, А.А. Васина. Науч. ред.совет: Б.А. Жалнинский (пред.) и др. М.:Инфра-М,2001.

64. Швагер Дж. Технический анализ: Полный курс. Пер. с англ. Куницына А., Зуева Б. / Под ред. Дзюра А. М: Альпина Бизнес Букс, 2005.

65. Ширяев А.Н. О некоторых понятиях и стохастических моделях финансовой математики // Теория вероятностей и ее применения. 1994. Т. 39, вып. 1. С. 5-22.

66. Щедровицкий Г.П. Процессы и структуры в мышлении (курс лекций). Москва: Без изд., 2003.

67. Computerized trading: maximizing daytrading and overnight profits / Mark Jurik, ed. -Prentice Hall, 1999.

68. Alexander, S.S. Price Movements in Speculative Markets: Trends or Random Walks // Industrial Management Review. 1961. № 2, pp 7-26.

69. Allen, F., and R. Karjalainen, 1999, "Using Genetic Algorithms to find Technical Trading Rules", Journal of Financial Economics, 51, 245-271.

70. Allen, Helen and Taylor, Mark P. Charts, Noise and Fundamentals in the London oreign Exchange Market. The Economic Journal, Volume 100, Issue 400, Conference Papers (1990), pp. 49-59.

71. Andrea Devenow, Ivo Welch, "Rational herding in financial economics", European economic review 40 (1996), стр. 603-615.

72. Ariel, Robert (1987), "A Monthly Effect in Stock Returns", Journal of Financial Economics, 18, pp 161-174.

73. Arshanapalli, Bala, Daniel Coggin and John Doukas (1998). "Multifactor Asset Pricing Analysis of International Investment Strategies". Abstracted in Journal of Finance, July.

74. Bachelier, Louis (1900) trans. James Boness. "Theory of Speculation", in Cootner (1964) pp. 17-78.

75. Backus, J.W., (1959), "The syntax and semantics of the proposed international algebraic language of Zurich", ACM-GAMM conference, ICIP, Paris, June.

76. Bagehot, Webster pseud, for Jack Treynor (1971). "The Only Game in Town", Financial Analysts Journal, 27 (Mar/Apr), pp. 12-17.

77. Ball, Ray (1978). "Anomalies in Relationships Between Securities' Yields and Yield-Surrogates", Journal of Financial Economics, 6, pp. 103-26.

78. Ball, Ray and Philip Brown (1968). "An Empirical Evaluation of Accounting Income Numbers", Journal of Accounting Research, 6, pp. 159-178.

79. Ball, Ray, S. P. Kothari and Jay Shanken, "Problems in Measuring Portfolio Performance: An Application to Contrarian Investment Strategies," Journal of Financial Economics, 38 (May 1995) 79-107.

80. Balan, R.Elliott. Wave Principle Applied to the Foreign Exchange Market. London: BBS Publications, 1989.

81. Banz, Rolf (1981). "The Relationship Between Return and Market Value of Common Stocks", Journal of Financial Economics, 9, pp. 3-18.

82. Banz, Rolf W. and William J. Breen, "Sample-Dependent Results Using Accounting and Market Data: Some Evidence," Journal of Finance 41 (1986): 779-793.

83. Barber, Brad M., and John D. Lyon, "Firm Size, Book-to-Market Ratio, and Security Returns: A Holdout Sample of Financial Firms," Journal of Finance 52 (1997): 875-883.

84. Barberis, Shleifer, Vishny. A model of investor sentiment // The Journal of Financial Economics 49 (1998) 307-343.

85. Basu, Sanjoy (1977). "The Investment Performance of Common Stocks in Relation to their Price to Earnings Ratio: A Test of the Efficient Markets Hypothesis", Journal of Finance, 32, pp. 663-682.

86. Basu, Sanjoy, "The Relationship between Earnings' Yield, Market Value and Return for NYSE Common Stocks: Further Evidence," Journal of Financial Economics, 12 (June 1983) 129156. 87]

87. Bauer, R. J. Jr., (1994), Genetic Algorithms and Investment Strategies. New York, John Wiley & Sons, Inc.

88. Bernstein, Peter (1992). Capital Ideas: The Improbable Origins of Modern Wall Street, Free Press.

89. Black, Fischer (1986). "Noise", Journal of Finance, 41, pp. 529-543.

90. Black, Fischer, "Random Walk and Portfolio Management," Financial Analyst Journal, 27 (1971) 16-22.

91. Black, Fischer, "Capital Market Equilibrium with Restricted Borrowing," Journal of Business 45 (1972): 444-455.

92. Black, Fischer, "Beta and Return," Journal of Portfolio Management 20 (1993a): 8-18.

93. Black, Fischer, "Estimating Expected Return," Financial Analysts Journal 49 (1993b): 36-38.

94. Bhandari, Laxmi Chand, "Debt/Equity Ratio and Expected Common Stock Returns: Empirical Evidence," Journal of Finance 43 (1988): 507-528.

95. Boudon, R. Subjective Rationality and the Explanation of Social Behavior. // Rationality and Society 1(1989), 173-196.

96. Branch, Ben. The Predictive Power of Market Indicators. // Journal of Financial and Quantitative Analysis, June 1976, pp. 269-285.

97. Breeden, Douglas, "An Intertemporal Asset Pricing Model with Stochastic Consumption and Investment Opportunities," Journal of Financial Economics 7 (1979): 265-296.

98. Breeden, Douglas, Michael Gibbons, and Robert Litzenberger, "Empirical Tests of the Consumption-Oriented CAPM," Journal of Finance 44 (1989): 231-262.

99. Breen, William J., and Robert A. Korajczyk, "On Selection Biases in Book-to-Market Based Tests of Asset Pricing Models," working paper #167, Northwestern University (1994).

100. Brock, W., Lakonishok, J. & LeBaron, В., (1992), Simple technical trading rules and the stochastic properties of stock returns, Journal of Finance, 47, 1731-1764.

101. Brown, Stephen J. and Jerold B. Warner, "Measuring Security Price Performance," Journal of Financial Economics, 8 (September 1980) 205-258. 382]

102. Brown, Stephen J. and Jerold B. Warner, "Using Daily Stock Returns: The Case of Event Studies," Journal of Financial Economics, 14 (March 1985) 3-31. 395]

103. Brown, Stephen, William Goetzmann and Stephen Ross (1995). "Survival", Journal of Finance, 50, pp. 853-873.

104. Brown, J. Stephen, Goetzmann, N. William, Kumar Alok. The Dow Theory: William Peter Hamilton's Track Record Reconsidered. // The Journal of Finance, August 1998, vol. 53, no. 4, pp. 1311-1333(23).

105. Cargill, T.F., Rausser, G.C. Future Price Behavior as a Stochastic Process. // American Statistical Association Meetings in New York, Aug 19-21,1969.

106. Campbell, John Y., "Stock Returns and the Term Structure," Journal of Financial Economics, 18 (June 1987) 373-400. 139]

107. Capaul, Carlo, Ian Rowley and William F. Sharpe, "International Value and Growth Stock Returns," Financial Analysts Journal 49 (1993): 27-36.

108. Carbonell, J. G., Knoblock, C. A., Minton, S. (1991). PRODIGY: An Integrated Architecture for Prodigy. In K. VanLehn (ed.), Architectures for Intelligence, pp. 241-278, Lawrence Erlbaum Associates, Hillsdale, N.J.

109. Carbonell, J., Etzioni, O., Gil, Y., Joseph, R., Knoblock, C., Minton, S., Veloso, M. (1991). PRODIGY: An Integrated Architecture for Planning and Learning. SIGART Bulletin 2, 51-55.

110. Carhart, Mark M., "On Persistence in Mutual Fund Performance," Journal of Finance 52 (1997): 57-82.

111. Chan, Louis K.C., Narasimhan Jegadeesh, and Josef Lakonishok, "Evaluating the Performance of Value Versus Glamour Stocks: The Impact of Selection Bias," Journal of Financial Economics 38 (1995): 269-296.

112. Chan, Louis K.C., Yasushi Hamao, and Josef Lakonishok, "Fundamentals and Stock Returns in Japan," Journal of Finance 46 (1991): 1739-1789.

113. Chen, S-H & Yeh, C-H. , (1996), Toward a computable approach to the efficient market hypothesis: An application of genetic programming, Journal of Economic Dynamics and Control, 21, 1043-1063.

114. Chopra, Navin, Josef Lakonishok, and Jay R. Ritter, "Measuring Abnormal Performance: Do Stocks Overreact," Journal of Financial Economics 31 (1992): 235-268.

115. Clarke, Roger G., Statman, Meir. Bullish or Bearish? // Financial Analysts Journal, vol. 54, no. 3 (May/June 1998): 63-72.

116. Cootner, Paul (ed.) (1964). The Random Character of Stock Market Prices, MIT Press.

117. Copeland, Thomas and Dan Galai (1983). "Information Effects on the Bid-Ask Spread", Journal of Finance, 38, pp. 1457-1469.

118. Cowles, Alfred 3rd (1933). "Can Stock Market Forecasters Forecast?", Econometrica, 1, pp. 309-324.

119. Cowles, Alfred 3rd (1944). "Stock Market Forecasting", Econometrica, 12, pp. 206-214.

120. Cowles, Alfred 3rd and H Jones (1937). "Some A Posteriori Probabilities in Stock Market Action", Econometrica, 5, pp. 280-294.

121. Crouch, Robert L. Market Volume and Price Changes, vol. 26, no. 4 (July/August 1970): 104109.

122. Cutler, David M., James M. Poterba and Lawrence H. Summers, "What Moves Stock Prices?" Journal of Portfolio Management, (Spring 1989) 4-12.

123. Daniel, Kent, and Sheridan Titman, "Evidence on the Characteristics of Cross-Sectional Variation in Stock Returns," Journal of Finance 52 (1997): 1-33.

124. David E. Goldberg. Genetic Algorithms in Search, Optimization, and Machine Learning. Addison-Wesley, Reading, MA, 1989. 64,93, 94, 116,116,117, 133, 168,225,257

125. David Schaffer. Multiple objective optimization with vector evaluated genetic algorithms. См. 4], стр. 93-100.

126. Davis, James L., "The Cross-Section of Realized Stock Returns: The Pre-COMPUSTAT Evidence," Journal of Finance 49 (1994): 1579-1593.

127. Davis, James L., "Mutual Fund Performance and Manager Style," Financial Analysts Journal 57 (2001): 19-27.

128. Davis, James L., Eugene F. Fama, and Kenneth R. French, Characteristics, Covariances, and Average Returns: 1929 to 1997, Journal of Finance 55 (2000): 389-406.

129. Davis, James L. Explaining Stock Returns: A Literature Survey. // Dimensional Fund Advisors Informational Bulletin, December 2001.

130. Das, Sanjiv R. and Chen, Mike Y. Yahoo! for Amazon: Sentiment parsing from small talk on the web. // Proceedings of the 8 th Asia Pacific Finance Association Annual Conference, 2001.

131. DeBondt, Werner F. M. and Richard Thaler, "Does the Stock Market Overreact?" Journal of Finance, 40 (July 1985) 793-805.

132. DeLong, J. Bradford, Andrei Shleifer, Lawrence H. Summers and Robert J. Waldman, "The Size and Incidence of the Losses From Noise Trading," Journal of Finance, 44 (May 1989) 681696.

133. Dempster M. A. H. and Jones С. M. A real-time adaptive trading system using genetic programming // Quantitative Finance / INSTITUTE OF PHYSICS PUBLISHING. 2000, vol. 1, pp. 397-413.

134. Demsetz, Harold (1968). "The Cost of Trading", Quarterly Journal of Economics, 82, pp. 3353.

135. Dimson, E. and Nagel, S. and Quigley, G. (2001) 'Value versus Growth in the UK 19552000', working paper, London Business School,

136. Dimson, Elroy (1979). "Risk Measurement When Shares are Subject to Infrequent Trading", Journal of Financial Economics, 7, pp. 197-226.

137. Dimson, Elroy (1988). Stock Market Anomalies, Cambridge University Press.

138. Dimson, Elroy and Massoud Mussavian (eds) (1998a). Foundations of Finance Volume I: Market Efficiency, Dartmouth Publishing Company.

139. Dimson, Elroy and Massoud Mussavian (eds) (1998b). Foundations of Finance Volume II: Asset Pricing, Dartmouth Publishing Company.

140. Dimson, Elroy and Massoud Mussavian (eds) (1998c). Foundations of Finance Volume III: Corporate Finance, Dartmouth Publishing Company.

141. Dimson, Elroy and Paul Marsh (1986). "Event Study Methodologies and the Size Effect: The Case of UK Press Recommendations", Journal of Financial Economics, 17, pp 113-142.

142. Dimson, Elroy and Paul Marsh (1989). "The Smaller Companies Puzzle", Investment Analyst, 91, pp. 16-24.

143. Edmonds, B.(1999). Modelling Bounded Rationality In Agent-Based Simulations using the Evolution of Mental Models. In Brenner, T. (Ed.), Computational Techniques for Modelling Learning in Economics, Kluwer, 305-332.

144. Edwards, R.D. and J. Magee. Technical Analysis of Stock Trends. Boston: John Magee Inc, 1992.

145. Ehlers, F. John. MESA and Trading Market Sycles. John Wiley and Sons, Inc., 1992.

146. Elton, Edwin J., Martin J. Gruber, Deepak Agrawal, and Christopher Mann, "Explaining the Rate Spread on Corporate Bonds," Journal of Finance 56 (2001): 247-277.

147. Fama, E.F. & Blume, M.E., (1966), Filter rules and stock-market trading, Journal of Business 39(1), 226-241.

148. Fama, Eugene (1965). "The Behavior of Stock Market Prices", Journal of Business, 38, pp. 34-15.

149. Fama, Eugene (1970). "Efficient Capital Markets: A Review of Theory and Empirical Work", Journal of Finance, 25, pp. 383-417.

150. Fama, Eugene (1991). "Efficient Capital Markets II", Journal of Finance, 46, pp. 1575-617.

151. Fama, Eugene F., "Market Efficiency, Long-Term Returns, and Behavioral Finance," Journal of Financial Economics, 49 (September 1998) 283-306.

152. Fama, Eugene and Kenneth French (1992). "The Cross-Section of Expected Returns", Journal of Finance, 47, pp. 427-465.

153. Fama, Eugene and Kenneth French (1988a). "Dividend Yields and Expected Stock Returns", Journal of Financial Economics, 22, pp. 3-25.

154. Fama, Eugene and Kenneth French (1988b). "Permanent and Temporary Components of Stock Prices", Journal of Political Economy, 96, pp. 246-273.

155. Fama, Eugene F. and G. William Schwert, "Asset Returns and Inflation," Journal of Financial Economics, 5 (November 1977) 115-146.

156. Fama, Eugene F. and Kenneth R. French, "Common Risk Factors in the Returns on Stocks and Bonds," Journal of Financial Economics, 33 (February 1993) 3-56.

157. Fama, Eugene F. and Kenneth R. French, "Dividend Yields and Expected Stock Returns," Journal of Financial Economics, 22 (October 1988) 3-25. 169]

158. Fama, Eugene F. and Kenneth R. French, "Multifactor Explanations of Asset Pricing Anomalies," Journal of Finance, 51 (March 1996) 55-84.

159. Fama, Eugene F. and Kenneth R. French, "Permanent and Transitory Components of Stock Prices," Journal of Political Economy, 96 (April 1988) 246-273.

160. Fama, Eugene F. and Kenneth R. French, "The Cross-section of Expected Returns," Journal of Finance, 47 (June 1992) 427-465.

161. Fama, Eugene F., Foundations of Finance, New York: Basic Books, 1976.

162. Fama, Eugene F., Lawrence Fisher, Michael C. Jensen and Richard Roll, "The Adjustment of Stock Prices to New Information," International Economic Review, 10 (February 1969) 1-21.

163. Fama, Eugene, Lawrence Fisher, Michael Jensen and Richard Roll (1969). "The Adjustment of Stock Prices to New Information", International Economic Review, 10, pp. 1-21.

164. Fama, E., and MacBeth, J. 1973. Risk, return and equilibrium: empirical tests. Journal of Political Economy 81:607-636.

165. Fechner, G.T. (1860). Elemente der Psychophysik. Leipzig: Breitkopf und Hartel, 2, p. 559. Elemente der Psychophysik. Amsterdam: E.J. Bonset,1964. 2 Vols. Reprint 1860-edition. Orig. cloth bindings. xiv,336; xii,572 pp.

166. Foster, J. (1987/9) Evolutionary Macroeconomics. London: Unwin Hyman.

167. Freeman, George K. Depreciation: Too Big to Write Off, vol. 19, no. 5 (September/October 1963): 57-59.

168. French, Kenneth R., "Stock Returns and the Weekend Effect," Journal of Financial Economics, 8 (March 1980) 55-69.

169. French, Kenneth R., G. William Schwert and Robert F. Stambaugh, "Expected Stock Returns and Volatility," Journal of Financial Economics, 19 (September 1987) 3-29.

170. Friedman, M. and L.J. Savage (1948) "The Utility Analysis of Choices Involving Risk." Journal of Political Economy 56(4): 279-304.

171. Gami, W.D. Method for forecasting the Stock Market. New York: W. D. Gami, Publisher, 1931.

172. Gann, W.D. New Stock Trend Detector. Miami: W. D. Gann, Publisher, 1936.

173. Gilles, Christian and Stephen LeRoy. Econometric Aspects of the Variance-Bounds Tests: A Survey/ // Review of Financial Studies, 4 (1991), pp. 753-791.

174. Godfrey, M.D., Granger C.W.J., Morgenstern, O. The Random Walk Hypothesis of Stock Market Prices. // Kyklos 17 (1964), pp. 1-30.

175. Glosten, Lawrence and Paul Milgrom (1985). "Bid, Ask, and Transactions Prices in a Specialist Market With Heterogeneously Informed Traders", Journal of Financial Economics, 14, pp. 71-100.

176. Goetzmann, William and Philippe Jorion (1997). "A Century of Global Stock Markets", working paper 5091, National Bureau of Economic Research.

177. Goldberg, D.E., (1989), Genetic Algorithms in Search, Optimization and Machine Learning. Addison-Wesley.

178. Granger C.W.J., Morgenstern, O. Spectral Analysis of New York Stock Market Prices // Kyklos 16(1963), pp. 1-27.

179. Grossman, Sanford and Joseph Stiglitz (1980). "On the Impossibility of Informationally Efficient Markets", American Economic Review, 70, pp. 393-408.

180. Grossman, Sanford J., "On the Efficiency of Competitive Stock Markets Where Trades Have Diverse Information," Journal of Finance, 31 (May 1976) 573-586.

181. Grossman, Sanford J., "The Existence of Futures Markets, Noisy Rational Expectations and Information Externalities," Review of Economic Studies, 44 (October 1977) 431-449.

182. Haller, G. The Haller Theory of Stock Market Trends.

183. Harris, Lawrence (1986). "A Transaction Data Study of Weekly and Intradaily Patterns in Stock Returns", Journal of Financial Economics, 16, pp. 99-117.

184. Haugen, Robert and Nardin Baker, "Commonality in the Determinants of Expected Returns," Journal of Financial Economics, 41 (July 1996) 401-439.

185. Heidle, Hans Gerhard Market Microstructure and Asset Pricing: A Survey, Helsinki: ETLA, Elinkeinoelqmzm Tutkimuslaitos, The Research Institute of the Finnish Economy, 1999, 57 p. (Keskusteluaiheita - Discussion Papers, ISSN 0781-6847, No. 691).

186. Hizb ut-Tahrir. The Turbulence of the Stock Markets: Their causes & the Shari'ah rule pertaining to these causes. London: Al-Khilfah Publications, 1998.

187. Ho, Thomas and Hans Stoll (1981). "Optimal Dealer Pricing Under Transactions and Return Uncertainty", Journal of Financial Economics 9, pp. 47-73.

188. Holland, J.H., (1975), Adaptation in natural and artificial system, University of Michigan Press.

189. Houthakker, Hendrick. Systematic and Random Events in Short Time Price Movements. // American Economic Review, Vol. 51 (May, 1961).

190. Huberman, Gur and G. William Schwert, "Information Aggregation, Inflation and the Pricing of Indexed Bonds," Journal of Political Economy, 93 (February 1985) 92-114.

191. Ian R. East and Jon Rowe. Effects of isolation in a distributed population genetic algorithm. Proceedings of the 4th Parallel Problem Solving from Nature (PPSN IV), Berlin, 22.-27. September 1996. Springer Verlag

192. Ibbotson, Roger, "Price Performance of Common Stock New Issues," Journal of Financial Economics, 2 (September 1975) 235-272.

193. Ibbotson, Roger, Jody Sindelar and Jay Ritter, "The Market's Problem with the Pricing of Initial Public Offerings," Journal of Applied Corporate Finance, 7 (Spring 1994) 66-74.

194. Jaffe, Jeffrey, Donald B. Keim, and Randolph Westerfield, "Earnings Yields, Market Values, and Stock Returns," Journal of Finance 44 (1989): 135-148.

195. Jegadeesh, Narasimhan, "Evidence of Predictable Behavior of Security Returns," Journal of Finance 45 (1990): 881-898.

196. Jegadeesh, Narasimhan, and Sheridan Titman, "Returns to Buying Winners and Selling Losers: Implications for Stock Market Efficiency," Journal of Finance 48 (1993): 65-91.

197. Jensen, Michael (1968). "The Performance of Mutual Funds in the Period 1945-1964", Journal of Finance, 23, pp. 389-416.

198. Jensen, Michael C., "Some Anomalous Evidence Regarding Market Efficiency," Journal of Financial Economics, 6 (June 1978) 95-102.

199. Jensen, M., Bennington, G. Random Walks and Technical Theories: Some Additional Evidence //Journal of Finance, XXV (1970), No. 2,469-482.

200. Kahneman, Daniel & Tversky, Amos, 1979. "Prospect Theory: An Analysis of Decision under Risk," Econometrica, Econometric Society, vol. 47(2), pages 263-91.

201. Kaish, Stanley. Odd Lotter Trading of High and Low Quality Stocks, vol. 25, no. 2 (March/April 1969): 88-91.

202. Kaufman, Perry. Commodity Trading Systems and Methods. NY: John Wiley & Sons, 1978.

203. Keim, Donald (1983). "Size-Related Anomalies and Stock Return Seasonality: Further Empirical Evidence", Journal of Financial Economics, 12, pp 13-32.

204. Keim, Donald В. and Robert F. Stambaugh, "A Further Investigation of the Weekend Effect in Stock Returns," Journal of Finance, 39 (May 1984) 819-835.

205. Keim, Donald B. and Robert F. Stambaugh, "Predicting Returns in the Stock and Bond Markets," Journal of Financial Economics, 17 (December 1986) 357-390.

206. Keim, Donald B. and W. Ziemba, "Security Market Imperfections: An Overview," in Security Market Imperfections in Worldwide Equity Markets, Keim, D.B. and W. Ziemba, eds., (Cambridge University Press, 2000).

207. Kendall, Maurice (1953). "The Analysis of Economic Time Series", Journal of the Royal Statistical Society, Series A, 96, pp. 11-25.

208. Kewley, Thomas J., and Richard A. Stevenson. The Odd Lot Theory as Revealed by Purchase and Sale Statistics for Individual Stocks, vol. 23, no. 5 (September/October 1967): 103-106.

209. Kleidon, Allan (1986). "Variance Bounds Tests and Stock Price Valuation Models", Journal of Political Economy, 94, pp. 953-1001.

210. Kothari, S. P. and Jay Shanken, "Beta and Book-to-market: Is the Glass Half Full or Half Empty?" in Security Market Imperfections in Worldwide Equity Markets, Keim, D.B. and W. Ziemba, eds., (Cambridge University Press, 2000) 44-64.

211. Kothari, S. P. and Jay Shanken, "Book-to-market, Dividend Yield, and Expected Market Returns: A Time Series Analysis," Journal of Financial Economics, 44 (May 1997) 169-203.

212. Kothari, S.P., Jay Shanken, and Richard G. Sloan, "Another Look at the Cross-Section of Expected Returns," Journal of Finance 50 (1995): 185-224.

213. Koza, J.R., (1992), Genetic Programming: on the programming of computers by means of natural selection. MIT Press.

214. Koza, J.R., (1994), Genetic Programming II: Automatic Discovery of Reusable Programs. MIT Press.

215. King, Willford I., Forecasting Methods Successfully Used Since 1928 // Journal of the American Statistical Association, Volume 27, Issue 179, (Sep., 1932), 315-319.

216. Kyle, Albert (1985). "Continuous Auctions and Insider Trading", Econometrica, 53, pp. 13151335.

217. Lakonishok, Josef, Andrei Shleifer and Robert W. Vishny, "Contrarian Investment, Extrapolation, and Risk," Journal of Finance, 49 (December 1994) 1541-1578.

218. Larson, Arnold B. Measurement of a Random Process in Future Prices. // Food Research Institute Studies, Vol. 1,№3 (November, 1960).

219. Lee, Charles M. C., Andrei Shleifer and Richard H. Thaler, "Investor Sentiment and the Closed-End Fund Puzzle," Journal of Finance, 46 (March 1991) 75-110.

220. Lettau, Martin, and Sydney Ludvigson, "Resurrecting the (C)CAPM: A Cross-sectional Test when Risk Premia are Time-Varying," Journal of Political Economy 109 (2001): 1238-1287.

221. Levhari, David, and Haim Levy, "The Capital Asset Pricing Model and the Investment Horizon," Review of Economics and Statistics 59 (1977): 92-104.

222. Levy, Robert A. Relative Strength as a Criterion for Investment Selection // Journal of Finance, Volume 22, Issue 4 (Dec., 1967), 595-610.

223. Lewellen, Jonathon, "The Time-series Relations Between Expected Return, Risk, and Book-to-market," Journal of Financial Economics, 54 (October 1999) 5-43.

224. Leuthold, Raymond M. Random Walk and Price Trends: The Live Cattle Futures Market. // Journal of Finance, Volume 27, Issue 4 (Sep., 1972), 879-889.

225. Li, J. & Tsang, E.P.K, (1999a), Improving technical analysis predictions: an application of genetic programming, Proceedings of The 12th International Florida AI Research Society Conference, Orlando, Florida, May 1-5, 1999, 108-112.

226. Li, J. & Tsang, E.P.K, (1999b), Investment decision making using FGP: a case study, Proceedings of Congress on Evolutionary Computation (CEC'99), Washington DC, USA, July 69 1999.

227. Liew, Jimmy, and Maria Vassalou, "Can Book-to-Market, Size and Momentum be Risk Factors that Predict Economic Growth," Journal of Financial Economics 57 (2000): 221-245.

228. Lintner, John, "The Valuation of Risk Assets and the Selection of Risky Investment in Stock Portfolios and Capital Budgets," Review of Economics and Statistics, 47 (February 1965) 13-37.

229. Lo, Andrew W. and A. Craig MacKinlay, "Data-snooping Biases in Test of Financial Asset Pricing Models," Review of Financial Studies, 3 (1990) 431-467.

230. Lo, Andrew W. and A. Craig MacKinlay, "Stock Market Prices Do Not Follow Random Walks: Evidence from a Simple Specification Test," Review of Financial Studies, 1 (1988) 41-66.

231. Loughran, Tim and Jay R. Ritter, "The New Issues Puzzle," Journal of Finance, 50 (March 1995) 23-51.

232. Lowry, Michelle and G. William Schwert, "Biases in the IPO Pricing Process," Penn State University, working paper, 2000.

233. MacKinlay, A. Craig, "Multifactor Models Do Not Explain Deviations from the CAPM," Journal of Financial Economics, 38 (May 1995) 3-28.

234. Mahfoud, S. & Mani, G., (1997), Financial Forecasting Using Genetic Algorithms, Journal of Applied Artificial Intelligence Vol.10, Num 6, 543-565.

235. Mark Rubinstein, "Rational Markets: Yes or No? The Affirmative Case", Working Papers // Institute of Business and Economic Research Research Program in Finance, 2000.

236. Mark Jurik, ed. Computerized trading: maximizing day trading and overnight profits. NY: Prentice Hall, 1999.

237. Markose, S. and H. Er, 2000, 'An examination of put-call-futures parity on LIFFE Index futures and options', mimeo, Economics Department, University of Essex.

238. Markowitz, Harry, "Portfolio Selection," Journal of Finance 7 (1952): 77-91.

239. Markowitz, Harry. Portfolio Selection: Efficient Diversification of Investment. New York: John Wiley and Sons, 1959.

240. Mech, Timothy, "Portfolio Return Autocorrelation," Journal of Financial Economics, 34 (December 1993) 307-344.

241. Mehra, Rajnish and Edward Prescott (1985). "The Equity Risk Premium: A Puzzle", Journal of Monetary Economics, 15, pp. 145-161.

242. Mikula, Patrick. The Best Trendline Methods of Alan Andrews and Five New Trendline Techniques.

243. Merton, Robert C., "An Intertemporal Capital Asset Pricing Model," Econometrica 41 (1973): 867-887.

244. Minton, S. (1991). On modularity in integrated architectures. SIGART Bulletin 2, 134-135.

245. Mitchell, M., (1996), An Introduction to Genetic Algorithms. MIT Press.

246. Mossin, Jan, "Equilibrium in a Capital Asset Market," Econometrica 34 (1966): 768-783.

247. Mogiliansky, A.L., Zamir, S. and Zwirn H. «Type Indeterminacy: A Model of the KT(Kahneman-Tversky)-man», Discussion Paper Series dp343, Center for Rationality and Interactive Decision Theory, Hebrew University, Jerusalem, 2003.

248. N. Srinivas and K. Deb. Multiobjective optimization using nondominated sorting in genetic algorithms. Evolutionary Computation, 2(3):221-248,1995.

249. Neely, C., Weller, P. & Ditmar, R., (1997), Is technical analysis in the foreign exchange market profitable? A genetic programming approach, Journal of Financial and Quantitative Analysis, 32, 405-26.

250. Newell, A. (1982). The knowledge level. Artificial Intelligence. 18(1), 87-127.

251. Newell, A. (1990). Unified Theories of Cognition. Harvard University Press. Cambridge, Massachusetts.

252. Newell, A. and Simon, H. (1963). GPS: A program that simulates human thought. In Computers and Thought, ed. Feigenbaum and Feldman. McGraw-Hill, New York.

253. Nicholson, S. Francis, "Price/Earnings Ratios," Financial Analysts Journal 16 (1960): 43-45.

254. Osborne, M F M (1959). "Brownian Motion in the Stock Market", Operations Research, 7, pp. 145-173.

255. Oussaidene, M., Chopard, В., Pictet, O. & Tomassini, M., (1997), Practical aspects and experiences Parallel genetic programming and its application to trading model induction, Journal of Parallel Computing Vol. 23, No. 8, 1183-1198.

256. Paul Andreassen, "The Psychology of Risk: A Brief Primer", Working Paper No. 87 // The Jerome Levy Economics Institute of Bard College, March 1993.

257. Pastor, Lubos, and Robert F. Stambaugh, "Liquidity Risk and Expected Stock Returns," working paper, University of Chicago and the Wharton School, University of Pennsylvania (2001).

258. Pearson, Karl (1905). "The Problem of the Random Walk", Nature, 72, p. 342.

259. Perez-Quiros, Gabriel, and Allan Timmermann, "Firm Size and Cyclical Variations in Stock Returns," Journal of Finance 55 (2000): 1229-1262.

260. Pesavento, Larry. Profitable patterns for stock trading. Greenville: Traders press incorporated, 1972.

261. Poterba, James and Lawrence Summers (1988). "Mean Reversion in Stock Prices: Evidence and Implications", Journal of Financial Economics, 22, pp. 27-59.

262. Proceedings of the Second Nordic Workshop on Genetic Algorithms and their Applications (2NWGA) 21. 23. August 1996, Vaasa, FinlandParallel GAs for Multiobjective Functions, под ред. Jarmo Т. Alander

263. Quiggen, J. "A theory of anticipated utility" // Journal of Economic and Behavioral Organisation, 3 (1982), pp. 323-343.

264. Quigley, Garrett, and Rex A. Sinquefield, "Performance of UK Equity Unit Trusts," Journal of Asset Management 1 (2000): 72-92.

265. Reinganum, Marc R., "A New Empirical Perspective on the CAPM," Journal of Financial and Quantitative Analysis 16 (1981): 439-462.

266. Reinganum, Marc R., "Misspecification of Capital Asset Pricing: Empirical Anomalies Based on Earnings' Yields and Market Values," Journal of Financial Economics, 9 (March 1981) 19-46.

267. Reinganum, Marc R., "The Anomalous Stock Market Behavior of Small Firms in January: Empirical Tests for Tax-Loss Selling Effects," Journal of Financial Economics, 12 (1983) 89-104.

268. Rietz, Thomas (1988). "The Equity Risk Premium: A Solution", Journal of Monetary Economics, 22, pp. 117-136.

269. Ritter, Jay (1991). "The Long-Run Performance of Initial Public Offerings", Journal of Finance, 46, pp. 3-28.

270. Roberts, Harry (1959). "Stock Market 'Patterns' and Financial Analysis: Methodological Suggestions", Journal of Finance, 44, pp. 1-10.

271. Roberts, Harry (1967). "Statistical Versus Clinical Prediction of the Stock Market". Unpublished manuscript, CRSP, University of Chicago, May.

272. Roll, Richard (1994). "What Every CEO Should Know About Scientific Progress in Economics: What is Known and What Remains to be Resolved", Financial Management, 23, pp. 69-75.

273. Roll, Richard, "Vas 1st Das? The Turn-of-the-year Effect and the Return Premia of Small Firms," Journal of Portfolio Management, 9 (1983) 18-28.

274. Rosenberg, Barr, Kenneth Reid, and Ronald Lanstein, "Persuasive Evidence of Market Inefficiency," Journal of Portfolio Management 11 (1985): 9-17.

275. Ross, Stephen A., "The Arbitrage Theory of Capital Asset Pricing," Journal of Economic Theory 13 (1976a): 341-360.

276. Ross, Stephen A., "Risk, Return, and Arbitrage." In Risk and Return in Finance, edited by Irwin Friend and James Bicksler, 189-218. Cambridge, Mass.: Ballinger, (1976b).

277. Rozeff, Michael and William Kinney (1976). "Capital Market Seasonality: The Case of Stock Returns", Journal of Financial Economics, 3, pp 370-402.

278. Richard A. Stevenson, Robert M. Bear. Commodity futures: trends or random walks? // Journal of Finance, Volume 25, Issue 1 (Mart 1970), pp 65-68.

279. Saad, E., Prokhorov, D., and Wunsch, D., (1998), Comparative study of stock trend prediction using time delay, recurrent and probabilistic neural networks, IEEE Transactions on Neural Networks, vol. 9. 1456-1470.

280. Samuelson, Paul (1965). "Proof That Properly Anticipated Prices Fluctuate Randomly", Industrial Management Review, 6, pp. 41-49.

281. Samuelson, Paul A., "Asset Allocation Could Be Dangerous to Your Health," Journal of Portfolio Management, (Spring 1990): 5-8.

282. Skouras, Spyros, 2001. "Financial returns and efficiency as seen by an artificial technical analyst," Journal of Economic Dynamics and Control, Elsevier, vol. 25(1), pages 213-244.

283. Scholes, Myron (1972). "The Market for Securities: Substitution Versus Price Pressure and the Effects of Information on Share Prices", Journal of Business, 45, pp. 179-211.

284. Schwert, G. William, "Indexes of United States Stock Prices from 1802 to 1987," Journal of Business, 63 (July 1990) 399-426.

285. Schwert, William (1983). "Size and Stock Returns, and Other Empirical Regularities", Journal of Financial Economics, 12, pp. 3-12.

286. Sharpe, William (1964). "Capital Asset Prices: A Theory of Market Equilibrium Under Conditions of Risk", Journal of Finance, 19, pp 425-442.

287. Sharpe, William (1966). "Mutual Fund Performance", Journal of Business, 39, pp 119-138

288. Shefrin, Hersh and Statman, Meir, "Behavioral Portfolio Theory" // Journal of Finance and Quantitative Analysis, vol. 35, №2, June 2000, pp. 127-151.

289. Shiller, Robert (1979). "The Volatility of Long-term Interest Rates and Expectations Models of the Term Structure", Journal of Political Economy, 87, pp. 1190-1219

290. Shiller, Robert (1981). "Do Stock Prices Move Too Much to be Justified by Subsequent Changes in Dividends?", American Economic Review, 71, pp. 421-436.

291. Stevens, S. S. (1957). On the psychophysical law. Psychological Review, 64, 153-181.

292. Sylla R., 1993, 'Chartists' Language', in Eatwell J., M. Milgate and P. Newman, The New Palgrave Dictionary of Money and Finance, Macmillan: London.

293. Sullivan, R., A. Timmerman, et al. (1999). "Data-Snooping, Technical Trading Rule Performance, and the Bootstrap." Journal of Finance 54(5): 1647-1671.

294. Summers, Lawrence H., "Does the Stock Market Rationally Reflect Fundamental Values?" Journal of Finance, 41 (May 1986) 591-601.

295. Swannell, R. Elite Trader's Secrets: Market Forecasting with the New Refined Elliott Wave Principle. Pattern Recognition System. Elliott Wave Research, 2003.

296. Sweeney, R.J., (1988), "Some new filter rule tests: Methods and results," Journal of Financial and Quantitative Analysis, 23, 285-300.

297. Treynor, Jack (1961). "Toward a Theory of Market Value of Risky Assets". Mimeo.

298. Treynor, Jack (1965). "How to Rate Management of Investment Funds", Harvard Business Review, 43 (Jan-Feb), pp. 63-75.

299. Tsang, E.P.K., Li, J. & Butler, J.M., (1998), EDDIE beats the bookies, International Journal of Software, Practice & Experience, Wiley, Vol.28 (10), 1033-1043.

300. Van Landingham, M.H. The Day Trader: Some Additional Evidence // Journal of Financial and Quantitative Analysis, Volume 15, Issue 2 (Jun., 1980), pp. 341-355.

301. Wang, Changyun. Investor sentiment, market timing, and futures returns. // Applied Financial Economics, 2003, vol. 13, issue 12, pages 871-878.

302. Wang, Fu-Kuo Albert. Overconfidence, Investor Sentiment, and Evolution. // Journal of Financial Intermediation, №10 (2001), 138-170.

303. Watts, Ross L. 1978. Systematic 'Abnormal' Returns After Quarterly Earnings Announcements. Journal of Financial Economics 6, no. 2/3: pp 127-150.

304. Weintraub, Robert E. On Speculative Prices and Random Walks: A Denial. // Journal of Finance, Volume 18, Issue 1 (Mar., 1963), pp. 59-56.

305. Working, Holbrook (1934). "A Random Difference Series for Use in the Analysis of Time Series". Journal of the American Statistical Association, 29, pp. 11-24.

306. Working, Holbrook (1960). "Note on the Correlation of First Differences of Averages in a Random Chain". Econometrica, 28, pp. 916-918.

307. Wyckoff, Richard D. The Day Trader's Bible. NY: Ticker Publishing, 1919.

308. Zabrodin, Yu.M. and Lebedev, A.N. (1976) On the relationships between psychophysical laws. In: Advances of Psychophysics. Ed. By H.-G. Geissler and Yu. M. Zabrodin. VEB Deutscher Verlag der Wissenschaften, Berlin, pp. 399-410.

309. Zafirovski, Milan. Human Rational Behavior and Economic Rationality // Electronic Journal of Sociology, 2003.