혼돈 이론은 겉으로는 중요하지 않은 요인의 영향을 설명하려는 복잡하고 논쟁적인 수학적 이론입니다. 혼돈 이론은 혼란 스럽거나 무작위적인 사건을 설명하기 위해 일부 사람들에 의해 고려되며, 이론은 종종 금융 시장에 적용됩니다. 혼돈 시스템은 잠시 동안 예측 가능하며 무작위로 나타납니다.
혼돈 이론의 기원
혼돈 이론의 첫 번째 실제 실험은 기상 학자 Edward Lorenz가 수행했습니다. Lorenz는 날씨를 예측하기 위해 방정식 시스템과 협력했습니다. 1961 년 Lorenz는 풍속과 온도를 포함한 12 가지 변수를 기반으로 한 컴퓨터 모델을 사용하여 과거의 날씨 시퀀스를 재현하려고했습니다. 이러한 변수 또는 값은 시간이 지남에 따라 증가하고 떨어진 선으로 그래프로 표시되었습니다. Lorenz는 1961 년에 초기 시뮬레이션을 반복하고있었습니다. 그러나이 날 그는 변수 값을 소수점 6 자리 대신 소수점 3 자리로 올림했습니다. 이 작은 변화는 2 개월간 시뮬레이션 된 날씨의 전체 패턴을 극적으로 변화 시켰습니다.
따라서 Lorenz는 겉으로는 미미한 요소가 전체 결과에 큰 영향을 줄 수 있음을 증명했습니다. 카오스 이론은 관련이없는 것처럼 보이는 사건의 결과에 큰 영향을 줄 수있는 작은 사건의 영향을 탐구합니다.
혼돈 이론과 시장
주식 시장에 대한 두 가지 일반적인 오류가 있습니다. 하나는 고전적인 경제 이론에 근거하고 있으며 시장은 100 % 효율적이고 예측할 수 없다고 주장합니다. 다른 이론은 시장이 어느 정도 수준에서 예측 가능하다는 것이다. 그렇지 않으면, 대형 거래소와 투자자는 어떻게 지속적으로 수익을 내는가?
진실은 시장이 복잡하고 혼란스러운 시스템이며 그들의 행동은 체계적이고 무작위적인 요소를 가지고 있다는 것입니다. 주식 시장 예측은 어느 정도까지만 정확할 수 있습니다.
Lorenz가 입증했듯이 복잡한 혼란 시스템은 사소한 변경에 취약하며 시스템을 방해하여 평형에서 멀어지게 할 수 있습니다. 시장 시스템 역학은 주식 시장의 다양한 측면에 영향을 미치는 두 가지 기본 피드백과 인과 루프로 설명 할 수 있습니다. 긍정적 인 피드백 루프는 자체 강화입니다. 예를 들어 한 변수에 긍정적 인 영향을 주면 다른 변수가 증가하여 첫 번째 변수도 증가합니다. 이로 인해 시스템이 기하 급수적으로 증가하여 평형을 벗어나 시스템이 붕괴됩니다 (거품). 반대로, 네거티브 피드백 루프는 비슷한 효과를 가지며 시스템은 반대 방향의 변화에 반응합니다.
불확실성이 높은 기간은 시스템 역학으로 인한 것이 아닙니다. 자연 재해, 지진 또는 홍수와 같은 환경 적 요인으로 인해 단일 주가가 갑자기 하락할 수 있기 때문에 시장이 불안정해질 수 있습니다.
금융에서 카오스 이론은 가격이 유가 증권의 마지막 변화라고 주장합니다. 혼돈 이론을 사용하여 가격의 변화는 상인의 개인적 동기 (의심, 욕구 또는 희망과 같은 모든 비선형적이고 복잡한), 거래량의 변화, 변화의 가속, 그리고 변화의 뒤에 추진력.
일부 이론가들은 혼돈 이론이 투자자들이 성과를 향상시키는 데 도움이 될 수 있다고 주장하지만, 혼돈 이론을 금융에 적용하는 것은 여전히 논란의 여지가있다.
주식 이론에 대한 자세한 내용은 게임 이론의 기초 와 현대 포트폴리오 이론: 여전히 고 관한 이유를 참조하십시오.
