Why Predicting Stock price is so difficult

Misschien heb jij hier ook wel eens over nagedacht. Waarom heb ik niet gewoon in 2016 wat bitcoins gekocht? Als ik in die tijd had geweten dat ze zoveel waard zouden worden, was ik nu miljonair geweest. Of; wat nou als ik de beurs gewoon kon voorspellen? Dan hoefde ik nooit meer te werken en werd ik schathemeltjerijk. Ik dacht hetzelfde in 2019, en besloot er mijn master thesis over te schrijven. Hierin heb ik onderzocht of je met Artificial Intelligence modellen de beursprijs kan voorspellen. Ik ben erachter gekomen dat beurzen voorspellen, en op het juiste moment aandelen kopen helemaal niet zo makkelijk is (duh!). In deze blogpost leg ik je uit waarom.

Share This Post

Ten eerste hebben mensen last van hindsight bias. Hindsight bias is een fenomeen waarbij mensen na afloop van een gebeurtenis denken dat ze deze van tevoren hadden kunnen voorspellen. Dit komt omdat mensen achteraf een gebeurtenis vaak interpreteren aan de hand van de uitkomst, in plaats van met de informatie die ze hadden op het moment dat de gebeurtenis plaatsvond. Dit kan leiden tot het gevoel dat de uitkomst van de gebeurtenis voorspelbaar was, terwijl dat in werkelijkheid niet het geval was. Of kort gezegd: Achteraf is het makkelijk praten!

Daarnaast is er een belangrijke theorie in de aandelenmarkt – de efficient market hypothesis. Ik leg deze theorie graag uit met behulp van een klein gedachtenexperiment. Stel je voor. Het jaar is 2019. Ik heb zelf geen last gehad van hindsight bias, en wel op het juiste moment bitcoins gekocht. Daarom ben ik nu miljardair. Ik hoef hoef nooit meer te werken, en zit lekker aan een cocktail op de golfbaan in Florida.

Een paar miljarden extra kan nooit kwaad. Kan ik iets met deze informatie?

Komt daar opeens Donald Trump met een handjevol personeel een tafeltje verderop zitten. Ik hoor hem praten met zijn adviseurs en per ongeluk roept hij net iets te hard wat geheime informatie; vanaf morgen gaan OPEC (oliekartel van golfstaten) en Rusland van de ene op de andere dag de productie van olie halveren. Hierdoor zal olie zeer schaars worden, en gaat de prijs van ruwe olie door het dak. Met de handen in het haar bespreken de mannen hoe ze deze crisis gaan bezweren. Ze weten alleen niet dat ik alles heb gehoord. Als ze weg zijn begin ik eens na te denken. Een paar miljarden extra kan nooit kwaad. Kan ik iets met deze informatie? Welke bedrijven spinnen garen bij een hoge olieprijs? Ineens schiet het me te binnen. Shell, shell, shell! Als de bliksem log ik in op mijn broker, en begin ik met het kopen van Shell-aandelen. Omdat ik al genoeg heb en niet te egoistisch wil zijn (want karma), bel ik ook mijn rijke vriendjes op. Zij doen hetzelfde. Net als alle andere producten, hebben ook aandelen te maken met de wetten van vraag en aanbod. Als er veel vraag is (door het kopen mij en mijn miljardairsvriendjes) en het aanbod blijft hetzelfde, schiet de prijs van shell aandelen omhoog.

Net als alle andere producten, hebben ook aandelen te maken met de wetten van vraag en aanbod.

Probeer je nu eens voor te stellen wat er zou gebeuren als niet ík dit nieuwtje had gehoord, maar een journalist van een groot TV station. Hij of zij zou het publiceren, en binnen de kortste keren nemen alle kranten het over en weet heel de wereld het. De aandelenprijs verandert dan zo snel door alle handelende mensen, dat je geen tijd hebt om ervan te profiteren. Dit is het principe achter de efficient market hypothesis: markten functioneren zo efficient, dat elk stukje publiek beschikbare informatie over een aandeel erg snel in de prijs van het aandeel wordt verwerkt1. Zo snel, dat je als sterverling er niet van kunt profiteren. En dit is precies wat er gebeurt, telkens als er een stukje nieuws wordt gepubliceerd dat invloed heeft op aandelenprijzen. Aangezien nieuws inherent vrij onvoorspelbaar is (anders was het geen nieuws maar de normale gang van zaken), is het dus lastig om aandelenprijzen te voorspellen!

[1] Fama, E.F. 1970. Efficient Market Hypothesis: A Review of Empirical Work. The Journal of Finance,
25(2):383–417.

Subscribe To My Newsletter

Get notified every time I release a new post!

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *