2013. őszBefektetések1 Hol tartunk… IV. Hozamok és árfolyamok –IV.1. Folytonos és diszkrét hozam –IV.2. Számtani és mértani átlag –IV.3. Átlagos és várható.

Slides:



Advertisements
Hasonló előadás
I. előadás.
Advertisements

Tisztelt Hallgatók! A Befektetések tárgy számonkérése 1) három tétel kidolgozásból, 2) egy valós beszámoló mérleg és eredménykimutatás mellékletének elemzéséből.
Kvantitatív Módszerek
Tévhitek és tények a részvénybefektetésekkel kapcsolatban Jaksity György, a BÉT Igazgatósága elnökének sajtótájékoztatója.
Vállalatfinanszírozás
BEFEKTETÉSEK TECHNIKAI KÉRDÉSEI
Matematikai Statisztika VIK Doktori Iskola
A diákat készítette: Matthew Will
Hitelfelvételi problémák
Befektetési döntések Bevezetés
Kvantitatív Módszerek
Alapfogalmak.
I. előadás.
Budapest Egyensúly Alap Az alap kezelője Richter Pál portfoliómenedzser július Az alap jellemzői KategóriaKiegyensúlyozott Az alap indulása2014.
Befektetések II. Dr. Ormos Mihály, Befektetések1.
A Tőzsde és ami mögötte van Előadó: Pál Árpád. Piacok Értékpapírok piaca  elsődleges  másodlagos Időtáv szerint  pénz piac (ideiglenes újraelosztás)
BME Üzleti gazdaságtan Andor György. BME Ismétlés ›6 Tőkejavak árazódása –6.1 Várható hasznosság modellje –6.2 Kockázatkerülési együttható –6.3 Relatív.
2009. tavaszTőzsdei spekuláció tavaszTőzsdei spekuláció2 Hol tartunk… III. Portfólióelmélet és a CAPM IV. Tőkepiaci hatékonyság Tökéletes tőkepiaci.
T ŐKEPIACI HATÉKONYSÁG Hatékonyság fogalma (I.) Hatékonyság ~ valaminek a működési „jósága” Tőkepiacon most: az árazás megfelelősége ~Tökéletes tőkepiaci.
BME Üzleti gazdaságtan Andor György. BME Ismétlés ›6 Tőkejavak árazódása –6.1 Várható hasznosság modellje –6.2 Kockázatkerülési együttható –6.3 Relatív.
Befektetések II. Dr. Ormos Mihály, Befektetések1.
Tisztelt Hallgatók! A Befektetések (BMEGT35ML25) tárgy számonkérése három tétel kidolgozásból, valamint néhány egyszerűbb befektetéssekkel kapcsolatos.
2014. őszBefektetések1 V. Optimális portfóliók 36.
2014. tavaszTőzsdei spekuláció tavaszTőzsdei spekuláció 2 Anyagok a weben: I. Bevezetés – az árfolyamok előrejelzési próbálkozásai.
2009. tavaszTőzsdei spekuláció tavaszTőzsdei spekuláció2 Tőzsdei kereskedés Tőzsdejáték –Egry József u-i ERSTE fiók Portfólió elmélet –Csökkenő.
2015. őszBefektetések1 VI. Passzív portfóliómenedzsment – tőkepiaci hatékonyság Portfóliómenedzsment –Passzív portfóliómenedzsment –Aktív portfóliómenedzsment.
Befektetések II. Dr. Ormos Mihály, Befektetések1.
2015. őszBefektetések1 IV. Hozamok és árfolyamok 15.
2015. őszBefektetések1 Hol tartunk… IV. Hozamok és árfolyamok –IV.1. Folytonos és diszkrét hozam Bármely időszak növekedését egyenletes nagyságúnak tekintve.
BME Üzleti gazdaságtan konzultáció - szigorlat Andor György.
2009. tavaszTőzsdei spekuláció tavaszTőzsdei spekuláció2 σ(r)σ(r) E(r)E(r) A B1B1 B2B2 Markowitz csak étlapot kínál, a többi „emberi” dolog. Hatékony.
2013. tavaszTőzsdei spekuláció tavaszTőzsdei spekuláció 2 σ(r)σ(r) E(r)E(r) A B1B1 B2B2 Markowitz csak étlapot kínál, a többi „emberi” dolog.
2015. őszBefektetések1 VI. Passzív portfóliómenedzsment – tőkepiaci hatékonyság Portfóliómenedzsment –Passzív portfóliómenedzsment –Aktív portfóliómenedzsment.
Tőzsdei spekuláció Dr. Bóta Gábor Pénzügyek Tanszék.
Befektetés és fianszírozás
Befektetések II. Dr. Ormos Mihály, Befektetések.
Üzleti gazdaságtan Andor György.
Dr. Bóta Gábor Pénzügyek Tanszék
V. Optimális portfóliók
VI. Passzív portfóliómenedzsment – tőkepiaci hatékonyság
Tőzsdei spekuláció tavasz Tőzsdei spekuláció.
Hatékony portfóliók tartása (I.)
Pénzügy szigorlat Üzleti gazdaságtan
Üzleti gazdaságtan Andor György.
Befektetés és fianszírozás
Üzleti gazdaságtan Andor György.
Haladó Pénzügyek Vezetés szervezés MSC I. évfolyam I
Üzleti gazdaságtan Andor György.
Befektetések II. Dr. Ormos Mihály, Befektetések.
Befektetések II. Dr. Ormos Mihály, Befektetések.
Hol tartunk… IV. Hozamok és árfolyamok
Nyerő stratégia, vagy csak anomália?
Tőzsdei spekuláció tavasz Tőzsdei spekuláció.
Befektetések II. Dr. Ormos Mihály, Befektetések.
Tőzsdei spekuláció tavasz Tőzsdei spekuláció.
Menedzsment és vállalkozásgazdaságtan
Befektetések I. (BMEGT35M010, nappali mesterszakok)
Tőzsdei spekuláció tavasz Tőzsdei spekuláció.
Hol tartunk… IV. Hozamok és árfolyamok
Befektetések II. Dr. Ormos Mihály, Befektetések.
Befektetések I. (BMEGT35M010, nappali mesterszakok)
Andor György ~ Pénzügyek
Befektetések I. Dr. Ormos Mihály, Befektetések.
Sikeres felkészülést kívánunk! Bóta Gábor és Ormos Mihály
Befektetések II. Dr. Ormos Mihály, Befektetések.
Befektetések II. Dr. Ormos Mihály, Befektetések.
Hol tartunk… IV. Hozamok és árfolyamok
Haladó Pénzügyek Vezetés szervezés MSC I. évfolyam I
12 év szakmai tapasztalat
Készítette: Perecz Patrik
Előadás másolata:

2013. őszBefektetések1 Hol tartunk… IV. Hozamok és árfolyamok –IV.1. Folytonos és diszkrét hozam –IV.2. Számtani és mértani átlag –IV.3. Átlagos és várható hozam –IV.4. Állandó várható hozam feltételezése –IV.5. Állandó volatilitású, időben független hozam feltételezése

2013. őszBefektetések2 IV.6. Tökéletes árazású árfolyamok Tökéletesen árazó tőkepiaci világ árazása –Egységesen informált, racionális befektetők, tranzakciós költségek nélküli, végtelen gyors reakciói. –A befektetések állandó kockázatosságai (bétái) miatt állandó hozamelvárások. –Az új információk („hírek”) nulla várható értéke és időben állandó szórása miatt állandó volatilitás és időbeli függetlenség („emlékezetnélküliséget”).

2013. őszBefektetések3 Egy kis tőkepiaci árfolyamok modellezése történelem… –Robert Brown: „Az év június, július és augusztus hónapjaiban a növényi virágporokban rejlő partikulák mikroszkopikus megfigyelésének rövid taglalatja” –1860. James Maxwell: Daniel Bernoulli jól gondolta, a gázok tulajdonságai az atomi mozgásokkal magyarázhatók. Ez megmagyarázza a Brown-mozgást is. –1900. Louis Bachelier: „Théorie de la Speculation”. –1912. Albert Einstein: A Brown-mozgás matematikai háttere. –1965. Fama és Samuelson: „Tőzsdei árfolyamok viselkedése”

2013. őszBefektetések4 Sztochasztikus folyamatok –Bolyongó mozgás, folyamat –Brown-mozgás Hozam: aritmetikai Brown-mozgás Árfolyam: geometriai Brown-mozgás –Wiener-folyamat –Markov-folyamat –Ito-folyamat E folyamatok jellegzetessége tehát, hogy t időszakonként egymástól független normális eloszlások véletlen értékei szerint „ugrál” a hozam

2013. őszBefektetések5 VI. Passzív portfóliómenedzsment – tőkepiaci hatékonyság Portfóliómenedzsment –Passzív portfóliómenedzsment –Aktív portfóliómenedzsment A tőkepiaci árazódás magyarázatainak alapirányai –Tőkepiaci hatékonyság –Tőkepiaci mikrostruktúra –Pénzügyi viselkedéstan A viták mindmáig lezáratlanok, de azért megvannak az alappillérek. –Nobel-díjasok tömege Samuelson, Sharpe, Miller, Merton, Scholes, Arrow, Kahnemann (Black, Tversky, Treynor, Fama, DeBondt, Thaler, Shiller) 41

2013. őszBefektetések6 VI.1. Tökéletes tőkepiaci árazás „Tökéletes tőkepiaci árazásról beszélünk, ha a tőkepiaci árfolyamok minden pillanatban az akkor rendelkezésre álló összes információt teljességgel tükrözik, egyensúlyban vannak, amely egyensúlyból csak új információ hatására mozdulhatnak ki.” „Mindebből az is következik, hogy a piac az újonnan megjelenő információkra azonnal és helyesen reagál.” 42

2013. őszBefektetések7 Hatékony tőkepiacok hipotézise (elmélete) –Efficient Market Hypothesis, EMH –Efficient Market Theory, EMT Az előző definíció túl általános, mert nem tér ki arra, hogy mit tekintünk „az információkat teljességgel tükrözőnek (fully reflect)”. Az EMH egyensúlyi modell nélkül nem vizsgálható. Ez az egyensúlyi modell a CAPM lesz. –„Közös hipotézis probléma” 43

2013. őszBefektetések8 1 E ( r M ) r f E ( r ) β β i E ( r i ) P 0 t P 1 Normál hozam Abnormális hozam Várható hozam 4343

2013. őszBefektetések9 A EMH elfogadja az abnormális hozamok előfordulását, annyit állít csak, hogy ennek várható értéke minden pillanatban nulla. Nem tagadja, hogy az információk hatnak az árakra, de azt állítja, hogy információkkal nem lehet többlethozamokhoz jutni, mert az információbeépülés végtelenül gyors. Az árak csak az új információk hatására változnak, de az „új” információ attól „új”, hogy véletlenszerűen érkezik. Az árak tehát véletlenszerűen alakulnak. –(Log)normális eloszlással 43

2013. őszBefektetések10 Samuelson „A megfelelően anticipált árak véletlen ingadozásának bizonyítéka” („Proof that Properly Anticipated Prices Fluctuate Randomly”) (1965) című alapművének érvelését: –”Versenyző piacokon (…) azt várhatjuk, hogy az emberek önérdekeik követése közben előre figyelembe veszik a jövőbeni események olyan elemeit, amelyeket (...) várhatónak tartanak. –(…) a versenyző áraknak olyan árváltozásokat kell mutatniuk, (…) amelyek mindenféle előre jelezhető tendencia nélkül bolyonganak.” 43

2013. őszBefektetések11 Az EMH nyilván szélsőség, vizsgálatához szintekre, fokozatokra van szükség: –Tőkepiaci hatékonyság gyenge szintje A pénzügyi változók (árak, osztalékok, kamatok, számviteli eredmények stb.) idősorozatának információit teljességgel tükrözik az árfolyamok. –Tőkepiaci hatékonyság félerős szintje Az árfolyamok teljességgel tükrözik a nyilvánosan bejelentett (public) vállalat, részvény jövőjére vonatkozó információkat. –Tőkepiaci hatékonyság erős szintje Az árfolyamok a magán (private) információkat is teljességgel tükrözik. VI.2. Tőkepiaci hatékonyság szintjei 44

2013. őszBefektetések12 VI.2.1. Tőkepiaci hatékonyság gyenge szintjének vizsgálatai „Különböző pénzügyi változók (például árak, volumenek, osztalékok, kamatok, számviteli eredmények stb.) idősorának információ- tartalmát teljességgel tükrözik az árfolyamok.” Mindezt múltbeli adatok vizsgálatával ellenőrizhetjük. –Olyan módszereket keresünk, amelyek ilyen pénzügyi változók sorozata alapján eredményesek voltak. –Ha találunk ilyeneket, akkor nem áll fenn a szint, ha nem, akkor fennáll. 44

2013. őszBefektetések13 Az időtávok rövidsége miatt nem mindig indokolt elválasztani a normális és abnormális hozamot. Éppen ezért ilyen vizsgálatokat már a CAPM előtt is tudtak csinálni. Elképesztő irodalma van a témának 45

2013. őszBefektetések14 Sorozat-tesztek Hányszor vált előjelet a hozamok sorozata, azaz az árfolyam fel-le mozgásában hány váltás van. –„ ” –(0 negatívnak számít) –4 sorozat A teljesen véletlenszerű folyamathoz tartozik egy elméleti sorozatszám-érték. Ha ennél kevesebbet kapunk, az pozitív korrelációt mutat, ha többet, az negatívot, ha ugyanakkorát, az nullát. VI.2.1.a Előrejelezhetőségi vizsgálatok egy értékpapír vagy index múltbeli árfolyamadatai alapján 45

2013. őszBefektetések15 T P 45

2013. őszBefektetések16 Indexsorozatok-számaelméleti érték ATX ATX(USD) BUX BUX(USD) PX PX(USD) WIG WIG20(USD) DAX DAX(USD) FTSE FTSE(USD) S&P

2013. őszBefektetések17

2013. őszBefektetések18

2013. őszBefektetések19 Korreláció-vizsgálatok Van-e köze az árfolyamoknak saját múltjukhoz? –Általában (korreláció) –A megelőző időszakhoz (auto-korreláció) 47

2013. őszBefektetések20 T r 47

2013. őszBefektetések21 47 auto-korrelációk T Néhány részvény adatai BorsodChem0,052–0,002–0,015–0,003–0,022 Egis0,0650,047–0,035–0,012–0,025 OTP0,0660,003–0,044–0,018–0,056 Pick0,0900,046–0,0790,014–0,040 Zwack–0,055–0,002–0,0490,0910, hazai értékpapír összesített statisztikája Átlag0,0070,004–0,005–0,0020,000 Szórás0,0920,0470,0540,0450,037 Legnagyobb érték0,1190,1060,1150,0860,088 Legkisebb érték–0,232–0,074–0,144–0,088–0,075 Abszolút értékek átlaga 0,0720,0380,0480,0350,031 Indexek adatai MSCI World Index0,159–0,042–0,034–0,018–0,065 NYSE0,035–0,029–0,0430,001–0,028 BUX Ft0,0650,049–0,026–0,015–0,010 BUX USD0,0570,046–0,021–0,0080,002

2013. őszBefektetések22 Napi hozamok auto-korrelációi a megelőző 1-5. nappal ( ) auto-korrelációk IndexT ATX ATX(USD) BUX BUX(USD) PX PX(USD) WIG WIG20(USD) DAX DAX(USD) FTSE FTSE(USD) S&P

2013. őszBefektetések23 Konklúzió –a korrelációk nagyon kicsik –általában 0,1-nél kisebbek, ami 1% alatti hatást jelent –közel teljesen véletlen jelleg, „bolyongás” –a világon mindenhol 47

2013. őszBefektetések24 VI.2.1.b Előrejelezhetőségi vizsgálatok más értékpapírok, illetve indexek múltbeli adatai alapján Kereszt-korreláció 48

2013. őszBefektetések25 T riri T rjrj 48

2013. őszBefektetések26 49 ATXBUXPXWIG20 DAXFTSE S&P500 ATX1.000 BUX PX WIG DAX FTSE S&P ATX (USD) BUX (USD) PX (USD) WIG20 (USD) DAX (USD) FTSE (USD) S&P500 ATX(USD)1.000 BUX(USD) PX(USD) WIG20(USD) DAX(USD) FTSE(USD) S&P Napi hozamok közötti korrelációs együtthatók

2013. őszBefektetések27 50 Indexek napi hozamai és az 1 illetve 2 nappal korábbi napi hozamok közötti (kereszt) korrelációk ATX(-1)BUX(-1)PX(-1)WIG20(-1)DAX(-1)FTSE(-1)S&P500(-1) ATX BUX PX WIG DAX FTSE S&P ATX (-2)BUX(-2)PX(-2)WIG20 (-2)DAX (-2)FTSE(-2)S&P500(-2) ATX BUX PX WIG DAX FTSE S&P

2013. őszBefektetések28 VI.2.1.c Naptári “mintázat” vizsgálatok Havi hozamok „mintázata” „január-effektus” –adómegtakarítás „Mikulás rally” Halloween indicator –„Sell in May and go away” Mark Twain effektus 50

2013. őszBefektetések29 51

2013. őszBefektetések30 Hét napjain mért hozamok „mintázata” „hétvége effektus” 51

2013. őszBefektetések31 51

2013. őszBefektetések32 Összességében –Lényegében előrejelezhetetlenséget –Alátámasztott gyenge tőkepiaci hatékonyság –Ritka és szerény anomáliák A részvényárfolyamok eddigi változásaiból nem lehet a továbbiakra következtetni. A tőzsdei árfolyamoknak nincs memóriája. A különböző pénzügyi változók sorozatának információi teljességgel beépülnek az árfolyamokba. Mindebből egyúttal a technikai elemzések hasznavehetetlensége is következik. –Véletlenszerűségnél a múltbeli adatok statisztikai, „technikai” jellegű vizsgálata alapján történő előrejelzésének kísérletei értelmetlenek, hasztalanok. – “A technikai elemzés olyan, mint az asztrológia, és épp annyira tudományos is.” 52

2013. őszBefektetések33 VI.2.2. Tőkepiaci hatékonyság félerős szintjének vizsgálatai A félerős szint tesztjei azt vizsgálják, hogy a nyilvánosan bejelentett információk milyen gyorsan és pontosan épülnek be az árfolyamokba. Az vizsgáljuk, hogy gyorsasággal, pontossággal milyen reményeink lehetnek. Az ilyen vizsgálatokat eseményvizsgálatoknak nevezik. 53

2013. őszBefektetések34 VI.2.2.a. Események utáni árfolyamváltozások vizsgálata Az elmúlt időszak váratlanul bejelentett nyilvános eseményei utáni árfolyamváltozásokat vizsgálják. 53

2013. őszBefektetések35 Az ilyen vizsgálatok szokásos menete –Mérvadó hírforrások –10 csoport –Abnormális árfolyamgörbék –Átlagolás Nézzük az általános eredményt! 53

2013. őszBefektetések Átlagos abnormális árfolyamok Események utáni napok 8 53

2013. őszBefektetések37 Átlagos abnormális árfolyam Események utáni napok Tökéletes hatékonyság esetén: 53

2013. őszBefektetések38 Két jellegzetes eltérésre lehet számítani –Időbeli lassúság, illetve alulreagálás –Túlreagálás 53

2013. őszBefektetések39 Átlagos abnormális árfolyam Események utáni napok 53

2013. őszBefektetések40 Átlagos abnormális árfolyam Események utáni napok 53

2013. őszBefektetések41 Általános tanulságok: –1.Valóban “lereagálta” –2.A többlethozamok döntő hányada közvetlenül a bejelentéskor (kb. ± egy nap) mérhető. –3.A bejelentéseket követően enyhe túlreagálás érzékelhető. 54

2013. őszBefektetések ,5 102,5 100,0 97,0 Árfolyam Idő percekben Tőzsdei nyitva tartáson kívüli események Tőzsdei nyitva tartás alatti események

2013. őszBefektetések43 VI.2.2.b. Kiugró árfolyamváltozások utáni árfolyamváltozások vizsgálata Ez más logikájú –Nem konkrét események, hanem kiugró abnormális árfolyamváltozások –A módszer előnye, hogy így sokkal egyszerűbben és nagyobb mennyiségben lehet „eseményeket” kiválasztani –Az „esemény” pillanata sokkal jobban beazonosítható Nézzük az általános eredményt! 56

2013. őszBefektetések44 BUX % MATÁV %

2013. őszBefektetések Átlagos abnormális árfolyamok Események utáni napok 56

2013. őszBefektetések46 Nézzük külön meg a gyorsaság kérdését! –Most már perces felbontás –15 percen belüli kiugró abnormális hozamok –Majd nyitás utáni reagálás 56

2013. őszBefektetések idő (perc) Átlagos abnormális árfolyamok 56

2013. őszBefektetések idő (perc) Átlagos abnormális árfolyamok 56

2013. őszBefektetések idő (perc) Átlagos abnormális árfolyamok 57

2013. őszBefektetések50 idő (perc) Átlagos abnormális árfolyamok

2013. őszBefektetések51 A gyorsaság kulcsfontosságú mozzanat. –Ha a beépülési folyamat gyors, márpedig az, akkor mire valaki felismeri az információt, addigra az információ beépülése rendszerint már be is fejeződött. –Így az abnormális hozam elérésére már nem marad lehetősége. Kivéve – és ez egy-egy befektetőt szemlélve rendkívül ritka kell, hogy legyen – ha az első között fedezte fel, elemezte és adás-vételével lereagálta a történteket valaki, ráadásul, ezt különösebb extraköltségek nélkül tette meg. Összességében az eseményvizsgálatok eredményei a félerős szint fennállását alátámasztják. 57

2013. őszBefektetések52 VI.1.5. Tőkepiaci hatékonyság erős szintjének vizsgálatai Az exkluzív (monopol jelleggel birtokolt) információk kérdését vizsgálja. Az eseményvizsgálatokból látszik, hogy az információkhoz való „korábbi” hozzájutás, várható abnormális profitot eredményez. –Befektetési tanácsadó –Befektetési alapok (menedzsereinek) teljesítménye –Eseményvizsgálatok vonatkozó eredményei Esemény előtti abnormális árfolyamváltozások –„Saját céggel” kereskedők 57

2013. őszBefektetések53 Befektetési tanácsadók (például): –1933-ban 45 befektetési tanácsadó több száz részvényre adott tanácsait vizsgálta között Több volt a rossz tanács –1970-ben 19 nagy, jó nevű elemző cég múltbeli prognózisait vetették össze a valósággal Se hosszabb, se rövidebb távon nem volt eredmény A specializálódottaknál sem „Konzisztensen nyerő nem akadt” –The Wall Street Journal Dartboard Contest 58

2013. őszBefektetések54 Befektetési alapok (például): –1968-ban 115 befektetési alap vizsgálata a 1945 és 1964 közötti időszakra vonatkozóan Röviden: nem voltak eredményesebbek a véletlennél Volt némi többlethozam, amit elvittek a többletköltségek Új definíció –Tökéletes tőkepiaci hatékonyság esetén az információk addig a szintig épülnek be az árakba, amíg az információszerzés és kereskedés költségei kisebbek az általuk elérhető hozamnál. –Elfogadunk tehát némi „hatékonytalanságot”, de ennek ellenére a várható normál profit marad. Vizsgáljuk meg az események előtti abnormális árfolyam-alakulásokat is! 58

2013. őszBefektetések Átlagos abnormális árfolyamok Események előtti és utáni napok

2013. őszBefektetések56 Átlagos abnormális árfolyamok Események előtti és utáni napok 59

2013. őszBefektetések57 „Saját vállalat” részvényeivel való kereskedés –Szerény többlethozam 59

2013. őszBefektetések58 VI.2.4. Tőkepiaci hatékonyság vizsgálatai – konklúzió Technikai elemzés –Az árfolyam-alakulások véletlen jelleget tükröznek, azaz a gyenge szint nagyjából fennáll. –„Nem megy” Fundamentális elemzés –A véletlenül érkező új információk többi elemzőnél gyorsabb, helyesebb elemzése. –Az eseményvizsgálatok eredményei, azaz a félerős szint nagyjábóli fennállása, szertefoszlatja, reménytelenné teszi ezt is. Marad az exkluzív információkból nyerhető abnormális hozam reménye

2013. őszBefektetések59 Az erős szinttel kapcsolatosan lehetnek leginkább fenntartásaink. Bár, amikor csoportokat vizsgáltunk, illetve amikor a költségeket is figyelembe vettük, nem nagyon találtunk az erős szint fennállása ellen szóló érveket sem. A tények a tőkepiacok rendkívül magas szintű hatékonyságát igazolják! ”a piaci hatékonyságot alátámasztó bizonyítékok nagy erejűek, és (a közgazdaságtanban szokatlan módon) az ellenbizonyítékok szerények.” (Fama) 60

2013. őszBefektetések60 A tökéletesen hatékony tőkepiac főbb jellegzetességei: –A múlt eredményei nem előrejelzői a jövőbeli eredményeknek. –A nyilvánosan ismert befektetési stratégiáktól nem várható abnormális hozam. –A befektetők normál hozamokra számíthatnak, se többre, se kevesebbre. –A profi befektetők nem vásárolnak jobb részvényeket, mint a „hétköznapi” befektetők. –A tőkepiacok csak akkor lesznek hatékonyak, ha elegendő befektető hiszi azt, hogy nem hatékonyak.