رفتار گله‌ای در مالی درک حباب‌های بازار و ریسک

از دیدگاه من به عنوان یک حرفه‌ای مالی با بیش از یک دهه تجربه در تحلیل کمی و مالی رفتاری، پدیده رفتار گله‌ای به عنوان یک عامل مهم در ناهنجاری‌های بازار و ریسک شناخته می‌شود. این پدیده وضعیتی را توصیف می‌کند که در آن افراد تصمیماتی می‌گیرند که تحت تأثیر اقدامات یک گروه بزرگ‌تر قرار دارد و اغلب اطلاعات خصوصی یا تحلیل منطقی خود را نادیده می‌گیرند. این تقلید جمعی می‌تواند منجر به حرکات سریع قیمت، حباب‌های بازار و سقوط‌ها شود که از فرضیه بازار کارآمد که در آن تمام اطلاعات موجود به سرعت در قیمت‌ها منعکس می‌شود، منحرف می‌شود. درک این تمایل انسانی فراگیر برای سرمایه‌گذاران، تحلیلگران و سیاست‌گذاران که در حال پیمایش در چشم‌انداز مالی پیچیده هستند، حیاتی است.

در بازارهای مالی، پیروی از جمع تنها به دنبال کردن جمعیت مربوط نمی‌شود؛ بلکه ناشی از تلاقی تعصبات روان‌شناختی و مشوق‌های ساختاری است. کار گسترده من در تحلیل داده‌های بازار و روان‌شناسی شرکت‌کنندگان بارها چندین مکانیزم اصلی را مورد تأکید قرار داده است.

• ریزش‌های اطلاعاتی: سرمایه‌گذاران، به‌ویژه آن‌هایی که تجربه کمتری دارند یا اطلاعات محدودی در اختیار دارند، ممکن است به‌طور منطقی نتیجه‌گیری کنند که دیگران دانش برتری دارند. به‌جای صرف منابع بر روی تحقیق مستقل، آن‌ها اقداماتی را که مشاهده کرده‌اند تکرار می‌کنند و اثر ریزشی ایجاد می‌کنند حتی اگر اقدامات اولیه بر اساس اطلاعات نادرست یا ناقص بوده باشد.

• ریسک شهرت و شغلی: مدیران صندوق و سرمایه‌گذاران نهادی اغلب با معیارهای عملکرد و نظارت مواجه هستند. انحراف قابل توجه از رفتار همتایان، حتی اگر با تحلیل مستقل توجیه شود، می‌تواند عواقب حرفه‌ای به همراه داشته باشد اگر موضع مخالف نادرست از آب درآید. این امر مدیران را تشویق می‌کند تا با اجماع “گله‌وار” عمل کنند تا از عملکرد ضعیف یا به نظر رسیدن ناتوانی جلوگیری کنند، که این دینامیک به طور مکرر در محافل حرفه‌ای مورد بحث قرار می‌گیرد.

• 偏差های رفتاری: میانبرهای شناختی مانند 偏差 تأییدی (جستجوی اطلاعاتی که باورهای موجود را تأیید می‌کند) و شواهد اجتماعی (فرض اینکه اقدامات دیگران رفتار صحیح را منعکس می‌کند) تمایلات گله‌ای را تشدید می‌کنند. در دوره‌های شادابی یا وحشت، این偏差ها می‌توانند بر استدلال منطقی غلبه کنند و منجر به شوق غیرمنطقی یا فروش‌های بی‌مورد شوند.

در حالی که مشاهدات کیفی از همگرايي رایج است، پیشرفت‌های اخیر در اقتصادسنجی مالی یک دیدگاه کمی و قوی‌تر ارائه می‌دهد. درگیری من با تحقیقات پیشرفته، مانند کار ارائه شده در “ایجاد وابستگی دمی به وسیله همبستگی تصادفی خشن…” توسط لászló Márkus (2025: وابستگی دمی)، دیدگاه‌های تازه‌ای در مورد چگونگی بروز همگرايي در حرکات شدید بازار ارائه می‌دهد.

رفتار گله‌ای به‌ویژه در دوره‌های فشار بازار بسیار قوی است و منجر به پدیده‌ای به نام وابستگی دم می‌شود. این به افزایش احتمال حرکات همزمان شدید بین دارایی‌ها اشاره دارد، به این معنی که وقتی یک دارایی بازده مثبت یا منفی بزرگی را تجربه می‌کند، دیگر دارایی‌ها به شدت احتمال دارد که از آن پیروی کنند. بر خلاف همبستگی سنتی که حرکات همزمان متوسط را ثبت می‌کند، وابستگی دم به‌طور خاص بر رفتار همزمان در رویدادهای شدید تمرکز دارد - دقیقاً زمانی که رفتار گله‌ای بیشترین آسیب را به همراه دارد.

تحقیقات لászló Márkus (2025: وابستگی دمی) روش‌های پیچیده‌ای را معرفی می‌کند که شامل همبستگی تصادفی خشن است که معادله دیفرانسیل تصادفی کسری (SDE) را برای مدل‌سازی این وابستگی پیچیده برآورده می‌کند. این رویکرد فراتر از مدل‌های استاندارد می‌رود و ‘خشن بودن’ یا نرمی نداشتن که اغلب در سری‌های زمانی مالی مشاهده می‌شود را در نظر می‌گیرد و نمای دقیق‌تری از چگونگی تکامل همبستگی دارایی‌ها، به‌ویژه در شرایط بازار تحت فشار، ارائه می‌دهد.

• بینش‌های داده دقیقه‌ای: یک مثال قانع‌کننده که این را برجسته می‌کند، تحلیل قیمت‌های پایانی دقیقه‌ای و بازده‌های لگاریتمی سهام AAPL و MSFT در یک دوره دو هفته‌ای است (László Márkus , 2025: Tail Dependence, شکل 2). این داده‌های با وضوح بالا حرکات همزمان پیچیده‌ای را نشان می‌دهد که ممکن است توسط داده‌های روزانه یا هفتگی پنهان شده باشد. در دوره‌های نوسانات قابل توجه بازار، وابستگی دم بزرگ‌شده بین این غول‌های فناوری که به نظر نامرتبط می‌رسند، نشان می‌دهد که احساسات کلی بازار یا کاتالیزورهای خاص می‌توانند فشار خرید یا فروش همزمان را تحریک کنند که نشان‌دهنده رفتار گله‌ای است. توانایی مدل‌سازی این تغییرات ظریف و سریع در همبستگی، هشدارهای زودهنگام برای اثرات احتمالی سرایت را فراهم می‌کند.

• معادلات تصادفی کسری برای همبستگی دینامیک: کاربرد معادلات تصادفی کسری در مدل‌سازی همبستگی تصادفی خشن، امکان درک وابستگی بلندمدت و اثر حافظه در نوسانات و همبستگی را فراهم می‌آورد، که برای درک چگونگی تأثیر رفتار گذشته بازار بر الگوهای جمع‌آوری فعلی حیاتی است (László Márkus , 2025: Tail Dependence). این سطح از تحلیل دقیق برای توسعه استراتژی‌های مدیریت ریسک قوی و شناسایی زمان‌هایی که ریسک‌های خاص به ریسک‌های سیستماتیک تبدیل می‌شوند به دلیل جمع‌آوری، بسیار مهم است.

رفتار گله‌ای به طور عمیق بر کارایی بازار تأثیر می‌گذارد و خطرات قابل توجهی برای ثبات مالی ایجاد می‌کند. تجربه من در ارزیابی ساختارهای بازار به طور مداوم به تأثیر گسترده آن اشاره دارد.

• کاهش کارایی بازار: زمانی که سرمایه‌گذاران اطلاعات خصوصی را به نفع اقدامات گروهی نادیده می‌گیرند، داده‌های مرتبط ممکن است به طور کامل در قیمت‌های دارایی گنجانده نشوند. این می‌تواند منجر به اشتباه در قیمت‌گذاری شود و فرصت‌هایی برای آربیتراژ ایجاد کند، اما همچنین احتمال بروز حباب‌های دارایی غیرقابل تحمل یا سقوط‌های بی‌دلیل را افزایش می‌دهد. این امر مفهوم این که بازارها همیشه ارزش بنیادی را منعکس می‌کنند را تضعیف می‌کند.

• تقویت ریسک سیستماتیک: رفتار گله‌ای می‌تواند افت‌های بازار را تسریع کرده یا حباب‌های دارایی را تشدید کند. در زمان بحران‌ها، یک هجوم جمعی به سمت خروج می‌تواند منجر به کمبود نقدینگی شود، جایی که حتی دارایی‌های بنیادی سالم نیز به دلیل فشار فروش گسترده غیرقابل نقد شوند. این می‌تواند در کلاس‌های دارایی و جغرافیاهای مختلف زنجیره‌وار گسترش یابد و منجر به ناپایداری مالی سیستماتیک شود. ارتباط متقابل که توسط مدل‌های وابستگی دم‌دست نشان داده شده است، همان‌طور که در کار لászló Márkus (2025: Tail Dependence) مشاهده می‌شود، تأکید می‌کند که چگونه رفتار گله‌ای محلی می‌تواند به سرعت به یک آلودگی جهانی تبدیل شود.

• نوسانات افزایش یافته: خرید یا فروش همزمان که ویژگی اصلی رفتار گله‌ای است، به طور مستقیم به افزایش نوسانات بازار کمک می‌کند. نوسانات سریع قیمت، محیطی از عدم قطعیت ایجاد می‌کند که تصمیم‌گیری آگاهانه برای سرمایه‌گذاران را دشوار می‌سازد و احتمال ضررهای قابل توجه را افزایش می‌دهد.

به عنوان یک حرفه‌ای، شناسایی و پاسخ‌دهی استراتژیک به رفتار گله‌ای بسیار مهم است. این شامل ترکیبی از تحلیل کمی قوی، اصول سرمایه‌گذاری منظم و درک عمیق از روانشناسی بازار است.

• پذیرفتن دیدگاه مخالف (با احتیاط): در حالی که چالش‌برانگیز است، توسعه باورهای مستقل و تمایل به اتخاذ موضع مخالف در برابر جمعیت غالب می‌تواند پاداش‌های قابل توجهی به همراه داشته باشد. با این حال، این امر نیازمند تحلیل بنیادی دقیق و یک چارچوب قوی مدیریت ریسک است، زیرا رفتن در خلاف جهت جمع می‌تواند منجر به عملکرد موقتی ضعیف نیز شود.

• استفاده از تحلیل‌های پیشرفته: به کارگیری مدل‌های کمی پیچیده، مانند مدل‌هایی که همبستگی تصادفی خشن و وابستگی دمی را در بر می‌گیرند (László Márkus , 2025: Tail Dependence)، می‌تواند درک دقیقی از وابستگی‌های بازار در زمان‌های بحرانی ارائه دهد. این امر امکان شناسایی ریسک‌های پیشگیرانه و ساخت پرتفوی‌های مقاوم‌تر را فراهم می‌کند. نهادهایی که به تحقیق‌های پیشرفته متعهد هستند، مانند نهادهایی که تخصص در زمینه‌هایی مانند “مدل‌سازی سری‌های زمانی مالی چندمتغیره و محاسبات” (László Márkus , 2025: Tail Dependence) را پرورش می‌دهند، در خط مقدم توسعه این ابزارهای حیاتی قرار دارند.

• تمرکز بر اصول بنیادی بلندمدت: جمع‌گرایی اغلب باعث انحرافات کوتاه‌مدت قیمت از ارزش بنیادی می‌شود. حفظ افق سرمایه‌گذاری بلندمدت و پایه‌گذاری تصمیمات بر تحلیل‌های بنیادی صحیح به سرمایه‌گذاران کمک می‌کند تا از تأثیرات هیجان یا وحشت گذرای بازار دور بمانند. تجربه من، که با اصولی که اغلب توسط اساتید برجسته مالی تأکید می‌شود، از جمله در مؤسساتی مانند JAGSoM (پروفایل اساتید JAGSoM: پروفسور پوجا گوپتا) هم‌صدا است، اهمیت پایدار این رویکرد را تأکید می‌کند.

• تنوع و تاب‌آوری پرتفوی: اگرچه یک درمان کامل نیست، تنوع اندیشمندانه در دارایی‌های غیرهمبسته می‌تواند تأثیر نوسانات ناشی از همگرایی را کاهش دهد. درک و مدل‌سازی وابستگی دمی، همان‌طور که تحقیقات اخیر نشان داده است، در اینجا بسیار مهم است تا اطمینان حاصل شود که تنوع واقعی در زمان‌های بحرانی - در دوران رکود بازار - وجود دارد.

رفتار گله‌ای ویژگی‌ای غیرقابل‌حذف در بازارهای مالی است که ریشه در روان‌شناسی انسانی دارد و با هم‌پیوندی تقویت می‌شود. این رفتار تنها یک داستان نیست، بلکه نیرویی قابل اندازه‌گیری است که به‌ویژه در حرکات هم‌زمان شدید دارایی‌ها مشهود است. با درک مکانیزم‌های آن، استفاده از ابزارهای تحلیلی پیشرفته مانند همبستگی تصادفی خشن و وابستگی دم و حفظ یک دیدگاه منضبط و بلندمدت، سرمایه‌گذاران و شرکت‌کنندگان در بازار می‌توانند بهتر از تأثیر گسترده آن عبور کنند و استراتژی‌های مالی مقاوم‌تری بسازند.