Adaptive market hypothesis

The adaptive market hypothesis, as proposed by Andrew Lo, is an attempt to reconcile economic theories based on the efficient market hypothesis (which implies that markets are efficient) with behavioral economics, by applying the principles of evolution to financial interactions: competition, adaptation, and natural selection. This view is part of a larger school of thought known as Evolutionary Economics. Under this approach, the traditional models of modern financial economics can coexist with behavioral models. This suggests that investors are capable of an optimal dynamic allocation. Lo argues that much of what behaviorists cite as counterexamples to economic rationality—loss aversion, overconfidence, overreaction, and other behavioral biases—are consistent with an evolutionary model of individuals adapting to a changing environment using simple heuristics. Even fear and greed, which are viewed as the usual culprits in the failure of rational thinking by the behaviorists, are driven by evolutionary forces. According to Lo, the adaptive market hypothesis can be viewed as a new version of the efficient market hypothesis, derived from evolutionary principles: Prices reflect as much information as dictated by the combination of environmental conditions and the number and nature of "species" in the economy. By species, he means distinct groups of market participants, each behaving in a common manner—pension fund managers, retail investors, market makers, hedge fund managers, etc. If multiple members of a single group are competing for rather scarce resources within a single market, then that market is likely to be highly efficient (for example, the market for 10-year U.S. Treasury notes, which reflects most relevant information very quickly indeed). On the other hand, if a small number of species are competing for rather abundant resources, then that market will be less efficient (for example, the market for oil paintings from the Italian Renaissance). Market efficiency cannot be evaluated in a vacuum, but is highly context-dependent and dynamic.

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