噪声交易和金融市场

黄丽媛 贵州省贵阳市花溪区花溪大学城贵州财经大学摘要：噪音交易是现代金融理论的一部分，很多学者都开展了关于噪声交易的研究。

一般来讲，研究噪声交易时有不同的切入点。

本文的切入点是信息，笔者通过分析信息来明确投资者的认知，进而探讨噪声交易。

关键词：金融学；噪音交易；理论研究中图分类号：F830 文献识别码：A 文章编号：1001-828X(2016)003-000306-01一、噪音交易与理性套利的博弈在金融领域，噪声交易的本质是研究市场是如何运作以及市场的具体行为，噪声交易的研究对象是金融市场中的那些不是很理想的参与者，他们也被称为噪音交易者，噪声交易的主要研究内容就是金融市场中的那些非理性因素。

总的说来，在金融市场中不是所有的参与者都是理性的，大部分的参与者都是非理性的，因此研究噪声交易理论具有十分重要的现实意义。

早在二十世纪五六十年代就有学者开展了对噪声交易的研究，弗里德曼和法玛认为噪声交易是非理性投资者的产物，非理性投资不容易获取利润，所以随着时间的推移，非理性投资者会逐渐被金融市场淘汰，那么噪声交易也会逐渐消失，理性套利者会逐步占有金融市场。

但是，金融市场的实际情况和上述预测不太一样，原因主要有两个：第一，如果发展到最后所有的非理性投资者都撤出了金融市场，那么剩下的就是全部是理性投资者，此时市场中已经不存在套利的可能，理性投资者也会逐渐撤出金融市场，在这种情况下金融市场无法处于一种无套利的状态。

第二，按照上面的理论，在适者生存的金融市场竞争环境中，理性投资者处于优势地位，而非理性投资者处于劣势地位，非理性投资者会逐渐被理性投资者淘汰。

此时，引出的一个问题就是最原始的非理性投资者从何而来。

假定最原始的非理性投资者不是金融市场的自身产物，而是外来者，那么这些外来者应该十分清楚自己最终还会撤出金融市场，没有人喜欢做无用功，所以如果真会退出金融市场，他们也就不会在最开始时选择进入金融市场。

综上所述，在真实的金融市场中总是会存在非理性的投资者。

浅析噪声交易对我国证券市场的影响【摘要】在标准金融理论中，噪声交易不会对证券价格产生影响，但是近年来我国证券市场中的各种异象和投资者的非理性表现均证实非理性交易者行为可对证券市场产生影响，因此以投资者有限理性为前提的噪声交易理论被引入到对我国金融市场的研究中来。

本文首先介绍了噪声交易的涵义，其次阐述了噪声交易会对我国证券市场造成的影响，并提出相关对策建议及展望。

【关键词】噪声交易；证券市场；影响引言噪声是与信息相对应的概念。

信息是证券市场存在的生命线，因为理论上说，除了必要的流动性交易需求以外，所有交易都应该基于信息。

但在证券市场上，有时投资者交易的基础却是扭曲了的信息，或者虚假的信息，这就是噪声，而噪声交易理论是相对于有效市场理论出现的。

有效市场理论认为，如果与基础资产相关的所有信息能够完全充分地反映在价格上，那么该价格基本接近于金融资产的内在价值。

然而在一个真实的金融市场中，信息是异常复杂的，信息的获得也是要花费成本的，不同的交易者由于自身情况的限制，收集、分析信息的能力存在差异，因此，交易者在市场所占有的信息是不完全的，与金融资产的价值存在一定的偏差，这一偏差导致了噪声交易的产生，那么噪声交易对我国的证券市场有什么样的影响呢？一、噪声交易使股票交易成为可能并对市场效率产生影响噪声交易的存在使股票市场得以顺利运行。

这一点可以从反面予以证明。

假定存在一个没有噪声交易而只有理性交易的市场，同时假定参与交易的每一个交易者都拥有同样的信息，且都理性地参与交易。

从旁观者角度来看，他们不可能进行交易。

假如信息有利于卖方，由于己经假定买卖双方信息相同且都是理性交易者，那么就不可能有买方。

假如情况刚好相反，信息有利于买方，那就只有买方而没有卖方。

显然，一个正常运行的股票市场上，除了有理性交易者以外，还必须有噪声交易者的存在。

同时，噪声和噪声交易的存在对股票市场效率也产生很大影响。

一方面，如上所述，股票市场的运行离不开噪声交易，当交易增加时，股票市场上的流动性也会随之增强。

读书报告论文：Noise trade, The Journal of Finance, Vol.41, No.3, Fischer Black主要内容：是关于噪声交易理论以及噪声在经济上，金融上和通货膨胀上的影响。

噪声即市场中虚假或误判的信息。

它被视为“信息”的反面，噪声交易者错误地认为他们拥有对风险资产未来价格的特殊信息。

他们对这种特殊信息的信心可能是来自技术分析方法，经纪商，或者其他咨询机构的虚假信号，而他们的非理性之处正在于他们认为这些信号中包含了有价值的信息，并以此作为投资决策的依据。

他们的过分自信从而忽视了交易过程中的重要点最终导致了交易的失败。

损失厌恶，期望理论发现人们在面对收益和损失的时候，表现出了不对称性，当涉及收益的时候，表现出风险厌恶，当涉及损失的时候，表现出风险偏好，损失厌恶表现出人的偏好是不一致的，这也往往是导致交易损失的原因。

市场中与噪声交易者相对的是知情交易者。

他们在掌握了所投资对象信息的情况下进行投资，但是为了使利益最大化，他们也会想方设法隐藏自己的交易行为。

特别是具有大量资金的交易者，一定会设法避免在自己完全进入或退出前就开始影响到市场的趋势。

这一行为造成的结果恰恰更接近噪声交易——大量交易发生了，却没有影响到市场的趋势。

噪声交易与知情交易存在相互作用、相互依存和相互制约的关系;噪声交易者与知情交易者之间达成交易的概率显著大于噪声交易者之间或知情交易者之间成交的概率;价格是重要的信息来源;知情交易者在开盘时的信息优势最明显;知情交易是引起股价变动的重要原因,而噪声交易则是引起成交量放大的主要因素。

故噪声交易者的风险就是被套利者（知情交易者）利用的错误定价在短期恶化的风险。

而市场交易产生噪声是由于噪声存在于市场任何一处，交易者并不知道自己因噪声而交易，而是一直认为自己因知内部信息而交易。

噪声也是导致交易者偏离预期效用的主要原因。

当市场在酝酿反弹的时候，总有一部分人由于各种可能的原因先知先觉，抢先行动起来。

金融市场中的噪音交易者J. Bradford De LongHarvard University and NBERAndrei ShleiferUniversity of Chicago and NBERLawrence H. SummersHarvard University and NBERRobert J. WaldmannEuropean University Institute初稿: 1986.12本稿: 1989.12摘要我们提出了一个简单的资产市场的世代交叠模型，在这个模型中，带有错误随机信念的非理性的噪音交易者们会影响价格，并且赚取较高的预期收益，噪音交易者信念的不确定性给资产的价格带来了一种风险，这种风险阻碍了理性套利者的积极性，结果是，即使不存在基本的风险，价格也明显的偏离基本价值。

此外，由于噪音交易者自己创造的不成比例的风险，使得噪音交易者比理性投资者获取了更高的预期收益。

该模型揭示了一些金融异常现象，包括资产价格的过度波动，股票收益率的均值回归，封闭式共同基金折价之谜，Mehra-Prescott股权溢价之谜。

“如果读者插言道，若一个有技术的投资者能够按他设计的最佳真正长期预期购买投资产品，他一定能够得到巨大的利润。

因此，无论这样的思维严谨的投资者是否占据主导地位，他们确实对投资市场产生了重大影响。

但是我们还必须补充一点，在现代投资市场上，有几个因素危及这些个人的优势，投资建立在真正的长期预期的基础上是困难的，几乎是不可行的，市场中每个人都在猜测别人的行为，每个人都想比别人猜测的更好，他试着在长期预期的基础上的投资风险比更好的猜测别人的风险还大。

有大量证据表明，很多投资者不按照经济学家的意见，购买和持有投资组合。

个人投资者通常不进行多样化投资（购买投资组合，分散风险），而是持有一只或者几只股票(Lewellen, Lease, and Schlarbaum 1974)。

他们往往通过自己的研究挑选股票，或采取Joe Granville或华尔街周刊的投资意见，当投资者进行多样化投资的时候，他们把钱交给需要支付很高佣金的选股共同基金，然而，他们的收益率却低于市场收益率(Jensen 1968).。

噪声数据名词解释1. 噪声数据的定义与概述噪声数据是指在数据采集和传输过程中产生的不必要、无用或混杂的信号。

它可以来自各种源头，如电子设备、环境干扰、传感器故障等。

噪声数据具有随机性和不可预测性，对数据分析和应用产生负面影响。

因此，对于噪声数据的处理和分析具有重要的意义。

2. 噪声数据的分类根据产生噪声的原因和特性，噪声数据可以分为以下几类：2.1 高斯噪声（Gaussian Noise）高斯噪声又称作白噪声，是一种具有高斯分布特性的噪声。

它的特点是在频域上均匀地分布，并且各个维度之间相互独立。

高斯噪声经常出现在通信、图像处理、金融市场等领域。

2.2 椒盐噪声（Salt-and-Pepper Noise）椒盐噪声是指在图像处理中，像素点突然变为最低值或最高值的现象，即像素值发生突变。

它的特点是随机且具有不可预测性，对于图像的质量有很大的影响。

椒盐噪声经常出现在摄像头、传感器等设备中。

2.3 拍摄噪声（Shot Noise）拍摄噪声是指在图像拍摄过程中产生的噪声。

它的特点是非常微弱且随机，在拍摄的图像中表现为亮度的随机波动。

拍摄噪声经常出现在摄像机、照相机等设备中。

2.4 量化噪声（Quantization Noise）量化噪声是在数模转换或模数转换过程中引入的噪声。

它的特点是非线性且随机，对信号的精确度和分辨率有很大的影响。

量化噪声经常出现在模拟信号到数字信号的转换过程中。

3. 噪声数据的影响与处理方法噪声数据对于数据分析和应用产生了一定的干扰和影响。

为了准确地分析数据并提取有用信息，需要进行噪声数据的处理。

以下是几种常见的噪声数据处理方法：3.1 滤波器（Filter）滤波器是一种用于消除或减小噪声信号干扰的设备或算法。

常见的滤波器包括低通滤波器、高通滤波器和带通滤波器。

滤波器通过选择性地传递或抑制不同频率的信号来实现噪声的去除。

3.2 信号平均（Signal Averaging）信号平均是一种通过对多个重复测量的信号进行平均来减小噪声的方法。

噪声交易理论与对我国证券市场异象的博弈分析一、噪声交易理论噪声交易（Noise Trading）理论是80年代以来西方经济学界兴起的一种研究金融市场运行和行为的理论。

1986年，美国当时的金融协会主席布莱克（F.Black）发表了《噪声》一文。

J.B.De Long、 A.Ghlefer、H.Summer and R.J.Waldman从1989年起发表了一系列的论文，提出了许多崭新的概念和命题，奠定了噪声交易理论的基本框架。

噪声交易理论是在对有效市场假说（EMH）的批判的基础上建立起来的。

理论认为，金融市场上，金融资产的价值是由众多市场交易者的交易行为所表现出来的，交易者依据各自对信息的收集与分析预测进行交易。

基于有效市场假说的传统金融理论认为，由于交易者都试图搜集和研究信息，并从中取得超额回报，所以与金融资产价格相关的所有信息能够完全充分的反映在价格上，该价格基本上接近于金融资产的内在价值。

但是其理论基于几个重要的前提假设：信息是无成本的，所有交易者同时接受信息，所有市场参与者都是理性的，并且追求效用最大化。

然而在一个现实的金融市场中，信息的收集是需要花费成本的，不同交易者基于自身情况的限制，收集、分析信息的能力存在差异，因此交易者在市场上所占有的信息也是不完全的、不充分的。

因此基于这一前提下的交易所形成的价格也是不充分和不完全的，金融资产的价值存在一定的偏差。

而对如何产生这一偏差的研究导致了噪声交易理论的产生。

噪声交易理论就是研究在信息不对称的情况下，具有信息优势或劣势的交易者的各自行为特征及其对价格的影响。

噪声交易理论认为，由于非对称信息的存在，导致了金融市场上存在两类交易者—噪声交易者和理性交易者。

噪声交易者，或者说非理性交易者，是一些依据所谓的“噪声”进行交易的交易主体，他们或者错误地认为他们掌握了有关金融资产未来价格的特殊信息，这些噪声信息可能是来自于市场上一些未经证实的政策、消息等，或者他们对未来价格表现出来过分主观的错误看法，或者说对选择证券组合依据的是一种不正确的理论等，总体而言，即在信息不完全下对未来价格的判断错误。

行为金融噪声理论探析摘要：“有效市场假说”已经成为近40年来金融理论的核心命题，然而随着有悖于有效市场假说的实证研究结果不断出现，人们开始试图用新的理论解释，行为金融由此应运而生。

结合我国股市现状，其中噪声理论研究价值当属最大。

本文从有效市场和噪声理论入手，分析我国股票市场中存在的噪声交易。

关键词：有效市场假说；噪声交易者；噪声风险；噪声交易中图分类号：f830 文献标识码：a 文章编号：1674-7712 （2013）04-0127-01一、有效市场假说及其局限20世纪60年代，美国金融学家法玛（fama）提出了著名的有效市场假说（efficientmarkethypothesis，emh），对经典金融投资学进行了基于一般均衡分析框架的总结。

该假说认为，在一个充满信息交流和竞争的社会里，一个特定的信息将能够在证券市场上立即被投资者知晓，而证券市场的竞争将会驱使证券价格充分且及时地反映该信息。

有效市场假说（emh）的理论基础是由三个逐渐弱化的假设组成：第一，假设投资者是理性的，因此投资者可以理性地评估资产价值；第二，即使有些投资者不是理性的，由于他们的交易随机产生，其交易会相互抵消，因而不至于影响资产的价格；第三、即使投资者的非理性行为并非随机而是具有关联性，他们在市场中将遇到理性的套利者，后者将消除前者的风险。

当人们是理性人时，市场是有效的。

当有些投资者非理性时，由于大量的交易是随机的，所以他们也不会对市场造成系统的价格偏差。

同时，套利者的竞争保证了价格即使产生了系统性的偏差，也会回归基本价值。

此外，如果非理性交易者进行非基本价值的价格交易，他们的财富逐渐减少，最终将不能在市场上生存。

然而，实际情况中，投资者完全理性的假设并不成立，而且信息业并非充分，许多投资者在决策时依据的并非是证券基本价值相关的真实信息，而是“噪声”——一种非有效信息。

它的来源可能是投资者的情绪等非理性因素，也可能是投资者自身的认知偏差。

金融市场的噪声交易行为研究近年来，金融市场的噪声交易行为备受学者们的关注。

噪声交易行为指的是在市场参与者的决策过程中，受到情绪、认知偏差或信息不完全等因素的影响而产生的无效交易行为。

这种行为往往与理性交易策略背道而驰，增加了市场的不确定性和波动性。

本文将探讨金融市场的噪声交易行为以及对市场效率的影响。

首先，噪声交易行为的成因是多方面的。

情绪因素是导致噪声交易行为的重要原因之一。

市场参与者受到情绪的影响，会过分关注市场的短期波动，忽视长期趋势，从而产生非理性的交易决策。

另外，认知偏差也会对交易行为产生干扰。

市场参与者在信息处理过程中，容易受到过度自信、保守主义或过度反应等认知偏差的影响，导致错误的交易判断。

此外，信息不完全也是噪声交易行为产生的重要原因。

市场参与者无法获得完全准确的信息，只能根据有限的信息进行交易，从而增加了噪声交易的可能性。

其次，噪声交易行为对金融市场的影响主要体现在市场的波动性和效率性方面。

一方面，噪声交易行为会增加市场的波动性。

由于市场参与者的非理性交易决策，导致市场供需失衡，进而引发市场价格的剧烈波动。

这种波动不仅给投资者带来风险，也增加了市场的不确定性，从而影响市场的稳定运行。

另一方面，噪声交易行为对市场效率性也构成了挑战。

有效市场假设认为，市场参与者会基于可获得的信息进行理性的交易决策，以达到市场的均衡状态。

然而，噪声交易行为的存在，增加了市场信息的噪声干扰，降低了市场的效率。

这可能导致市场产生过度交易、错失投资机会等现象，进而影响市场的资源配置和资本效率。

然而，噪声交易行为并非完全没有任何价值，它也可能对金融市场产生积极的效应。

首先，噪声交易行为可以提供市场流动性。

根据传统的买盘和卖盘才能产生的流动性观点，买方和卖方的交易需求相互匹配才能产生流动性，然而，由于市场交易往往受到多种因素的影响，不同市场参与者的交易动机也会因个体差异而异。

这样，噪声交易行为可能会充当买家和卖家之间的“承接者”，提供了一个补充的流动性来源，从而促进了市场的交易活动。

金融市场的高频数据分析近年来，随着信息技术的快速发展和金融市场的日益复杂化，高频数据在金融市场中扮演着越来越重要的角色。

高频数据分析是指对市场中以秒级或毫秒级为单位的交易数据进行收集、处理和分析的过程。

通过对高频数据的深入分析，金融从业者可以更好地理解市场行为和价格波动的来源，从而制定更准确的交易策略。

一、高频数据的特点高频数据与传统的日内和日度数据相比，具有以下几个显著特点：1. 高频性：高频数据是以秒级或毫秒级为单位进行记录的，可以实时获取市场中的交易信息，反映市场的瞬时情况。

2. 大量性：每天金融市场产生大量的高频数据，包括交易价格、交易量、委托挂单等信息，数据量庞大。

3. 噪声性：由于市场中存在大量的噪声交易和非理性行为，高频数据中会包含很多无关信息或异常数据，需要通过合理的数据处理方法进行过滤。

4. 异质性：高频数据来自不同的交易所、证券品种和交易策略，数据来源和特征具有一定的异质性，需要在分析和建模时考虑。

二、高频数据的应用1. 交易策略开发：高频数据可以帮助金融从业者寻找市场中的交易机会。

通过对高频数据进行统计和量化分析，可以发现各种市场因子和价格波动的规律，进而构建有效的交易策略。

2. 风险管理：金融市场的波动性常常会带来潜在的风险。

通过对高频数据的分析，可以更好地识别市场中的潜在风险，并采取相应的风险管理策略，降低投资组合的风险暴露。

3. 金融监管与合规：高频数据是金融监管与合规工作中的重要数据源。

监管机构可以通过对高频数据的监测和分析，及时发现潜在的市场操纵、内幕交易等违法行为，维护金融市场的公平和透明。

4. 量化研究：高频数据为量化研究提供了更全面、更精细的数据基础。

研究人员可以通过对高频数据的分析，探寻金融市场的内在规律，进一步改进量化模型和算法。

三、高频数据分析的方法高频数据分析需要运用各种统计学和计量经济学的方法。

以下是一些常用的方法：1. 价格模型：通过对高频数据中的价格序列进行建模，可以揭示价格的动态变化规律，并预测未来的价格走势。

金融市场的噪声交易与市场动态的影响金融市场是一个充满噪声与动态的环境，噪声交易在金融市场中扮演了重要的角色，对市场的动态产生了一定影响。

本文将探讨金融市场中的噪声交易，以及这种噪声交易对市场动态的影响。

一、金融市场中的噪声交易噪声交易是指投资者在缺乏合理信息的情况下进行投资决策的交易行为。

这种交易行为主要是基于主观判断、传闻、情绪等因素，而非基于详细的分析和信息。

噪声交易的特点是投资者对于市场的信息不完全，容易受到市场噪声的影响，并且往往出于追逐利润的目的进行交易。

噪声交易往往是一种短期行为，更多的是基于短期的趋势判断，而非长期的价值投资。

二、噪声交易对市场动态的影响1. 噪声交易导致市场波动加大由于噪声交易是基于主观判断和情绪的影响，而非详细的分析，因此噪声交易往往引起市场的波动加大。

当一部分投资者基于噪声交易盲目追涨杀跌时，市场价格波动加大，市场动态也变得更加剧烈。

2. 噪声交易扰乱市场平衡在金融市场中，噪声交易的存在可能会扰乱市场的平衡。

噪声交易往往基于错误的判断和情绪，可能会导致市场的价格与价值脱节，从而扰乱市场的正常运行。

3. 噪声交易影响市场预期噪声交易中的投资者往往是基于短期趋势判断进行交易的，他们的行为会影响市场参与者的预期，进而产生连锁反应。

当噪声交易引发市场上的买卖潮，市场参与者的预期也将因此而发生变化，从而影响市场的动态与走势。

4. 噪声交易给大盘带来压力由于噪声交易往往涉及的资金规模较大，因此在市场中出现大量噪声交易时，会给整个市场带来较大的压力。

这种压力可能导致市场的剧烈波动，进而影响市场的动态与运行。

三、如何应对噪声交易的影响1. 加强投资者教育加强投资者教育是降低噪声交易影响的重要措施之一。

通过提供更加全面、准确的金融知识，引导投资者正确的投资理念和行为，可以减少投资者受到噪声的影响，降低市场波动。

2. 完善信息披露制度完善信息披露制度是防范噪声交易对市场动态产生影响的关键措施之一。