STRUCTURAL MEMORY AND PREDICTIVE POWER OF THE VECTOR PARAMETER Λ IN THE RUSSIAN STOCK MARKET: AN EMPIRICAL TEST OF THE EFFICIENT MARKET HYPOTHESIS AND BEHAVIORAL ANOMALIES
Статья поступила в редакцию: 05.06.2026
Статья принята к публикации: 10.06.2026
Статья опубликована: 16.07.2026
Keywords:
финансовые рынки, структурная память, коэффициент сонаправленности, рыночные режимы, поведенческие финансы.Abstract
The paper examines the structural memory and predictive power of the vector parameter λ in the Russian stock market. Four liquid stocks of the Moscow Exchange are analyzed: Sberbank (SBER), Magnit (MGNT), Rosneft (ROSN), and Yandex (YNDX) for the period 2021–2024. The aim is to test whether the λ series has structural memory, whether returns differ across three regimes (resonance, chaos, transition), and whether λ can serve as a linear predictor of future returns. λ is extracted from a pseudo-vector model of price movement. The Ljung–Box test, the Mann–Whitney test, and linear regression are used. Significant structural memory is found for Sberbank. No memory is detected for Magnit and Yandex. In the resonance regime, the average daily return is positive and significantly different from returns in the chaos and transition regimes. The correlation between λ and next-day returns is weak. The results can be used by retail investors and professional managers to diagnose structural market regimes in real time. λ is not a linear predictor of future returns but serves as an effective diagnostic indicator of the current market state. The findings refine the boundaries of the efficient market hypothesis.
Информация о публикации
Финансирование: Исследование выполнено без привлечения внешнего финансирования, если иное не указано авторами.
Вклад авторов: Все авторы внесли существенный вклад в подготовку статьи, ознакомились с окончательной версией рукописи и одобрили ее к публикации.
Конфликт интересов: Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов, если иное не указано в публикации.
Правообладатель: Издательский дом «Академический».
Условия использования. Статьи текущего года распространяются по подписке на журнал «Финансовый менеджмент». Все права защищены. Полная версия статьи доступна на сайте Научной электронной библиотеки eLIBRARY.RU www.elibrary.ru/contents.asp?titleid=9552 . Материалы предыдущих лет распространяются по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0) . Метаданные всех статей распространяются по открытой лицензии и могут свободно использоваться в информационных, научных и библиографических целях.
Машиночитаемый файл метаданных: JATS XML
References
Банк России. Обзор ключевых показателей профессиональных участников рынка ценных бумаг. М., 2025.
Barber B.M., Odean T. The behavior of individual investors // Handbook of the Economics of Finance. Elsevier. 2013. Vol. 2. P. 1533-1570. DOI: 10.1016/B978-0-44-459406-8.00022-6.
Jordan B.D., Diltz J.D. Day trading: Profitability and performance persistence // Journal of Financial Markets. 2021. Vol. 54. DOI: 10.1016/j.finmar.2020.100602 EDN: NJJFAE.
Itskhoki O., Mukhin D. Sanctions and the exchange rate // Intereconomics. 2022. Vol. 57, No. 3. P. 124-128. DOI: 10.1007/s10272-022-1050-9 EDN: DBCPKB.
Teplova T., Gurov S. Nonlinear intraday trading invariance in the Russian stock market // Annals of Operations Research. 2022. DOI: 10.1007/s10479-022-04683-7 EDN: XUNKTU.
eToro. The Retail Investor Report 2025. [Электронный ресурс]. URL: https://www.etoro.com/ (дата обращения: 05.05.2025).
Lo A.W., Mamaysky H., Wang J. Foundations of technical analysis: Computational algorithms, statistical inference, and empirical implementation // The Journal of Finance. 2000. Vol. 55, No. 4. P. 1705-1765. DOI: 10.1111/0022-1082.00265 EDN: DYRTVX/
Kritzman M., Page S., Turkington D. Regime shifts: Implications for dynamic strategies // Financial Analysts Journal. 2012. Vol. 68, No. 3. P. 22-39. DOI: 10.2469/faj.v68.n3.3/
Stoyanov S. Pythagorean theorem and stock market // SSRN Electronic Journal. 2021. DOI: 10.2139/ssrn.3856077/
