Glavni » posel » Teorija kaosa

Teorija kaosa

posel : Teorija kaosa
Kaj je teorija kaosa?

Teorija kaosa je matematični koncept, ki razlaga, da je mogoče dobiti naključne rezultate iz običajnih enačb. Glavni predpostavki te teorije je osnovni pojem majhnih dogodkov, ki pomembno vplivajo na rezultate na videz nepovezanih dogodkov. Teorijo kaosa imenujemo tudi kot "nelinearna dinamika".

Razumevanje teorije kaosa

Teorija kaosa je bila uporabljena za različne stvari, od napovedovanja vremenskih vzorcev do borze. Preprosto povedano, teorija kaosa je poskus, da bi videli in razumeli osnovni vrstni red zapletenih sistemov, ki na prvi pogled morda izgledajo brez reda.

Prvi pravi poskus v teoriji kaosa je leta 1960 opravil meteorolog Edward Lorenz. Delal je s sistemom enačb, da bi napovedal, kakšno bo vreme. Leta 1961 je hotel poustvariti preteklo vremensko zaporedje, vendar je zaporedje začel na sredini in namesto polnih šest izpisal samo prva tri decimalna mesta. To je korenito spremenilo zaporedje, za katerega bi bilo mogoče razumno predvidevati, da natančno zrcali prvotno zaporedje le z rahlo spremembo treh decimalnih mest. Vendar je Lorenz dokazal, da lahko na videz nepomembni dejavniki zelo vplivajo na splošni rezultat. Teorija kaosa raziskuje učinke majhnih dogodkov, ki dramatično vplivajo na izide na videz nepovezanih dogodkov.

Teorija kaosa na borzi

Teorija kaosa je kontroverzna in zapletena teorija, ki se uporablja za razlago nekaterih značilnosti sistemov, ki jih je bilo tradicionalno težko natančno modelirati. Finančni trgi sodijo v to kategorijo z dodatno koristjo, ker so na voljo bogati nabor preteklih podatkov. Eden zanimivih finančnih pojavov, ki jih teorija kaosa lahko pomaga prikazati, če ne razložiti, je, kako na videz zdravi finančni trgi lahko doživijo nenadne pretrese in zrušitve.

Zagovorniki teorije kaosa menijo, da je cena zadnja stvar, ki jo je treba spremeniti za delnice, obveznice ali drugo vrednostno papirje. To kaže, da obdobja nizke nestanovitnosti cen ne odražajo nujno resničnega zdravstvenega stanja na trgu. Če na ceno gledamo kot na zaostajajoči kazalnik, vlagatelji zaidejo v temo, kolikor lahko opazijo zrušitve, preden se zgodijo. To seveda ustreza izkušnjam večine vlagateljev, ki so doživeli dogodek črnega laboda in finančni zlom. Nekateri se zdijo, da se lahko vnaprej pozicionirajo za nazadovanje trga, vendar pogosto kopajo veliko globlje od podatkov o cenah, da bi razumeli strukturne pomanjkljivosti, ki jih je večina trga spregledala.

Veliko opozorilo s teorijo kaosa je, da se prepogosto uporablja kot način za diskontno vlaganje. Medtem ko je trgov kratkoročno skoraj nemogoče napovedati, so dolgoročno bolj dosledni. Ker ne morete zapreti naslednjega sesutja, ne pomeni, da ne smete vlagati v delnice z močnimi temelji, ki so dolgoročno na splošno uspešni.

Primerjajte investicijske račune Ime ponudnika Opis Razkritje oglaševalcev × Ponudbe, ki se pojavijo v tej tabeli, so partnerstva, od katerih Investopedia prejema nadomestilo.

Sorodni pogoji

Preberite o teoriji racionalnih pričakovanj Teorija racionalnih pričakovanj drži, da je rezultat deloma odvisen od tega, kaj ljudje pričakujejo, na podlagi njihove racionalnosti, preteklih izkušenj in razpoložljivih informacij. več Opredelitev sivega laboda Sivi labod je dogodek, ki je mogoč in znan, potencialno izredno pomemben, vendar se zdi, da se ne bo zgodil. več Kako deluje več linearna regresija Več linearna regresija (MLR) je statistična tehnika, ki uporablja več pojasnjevalnih spremenljivk za napovedovanje izida spremenljivke odziva. več Ceteris Paribus Opredelitev Ceteris paribus, latinska fraza, ki pomeni "vse ostalo enako", pomaga izolirati več neodvisnih spremenljivk, ki vplivajo na odvisno spremenljivko. več Vse, kar bi morali vedeti o financah Finance Finance je pojem za upravljanje, ustvarjanje in preučevanje denarja, naložb in drugih finančnih instrumentov. več Ali je ekonomija res dismiselna znanost? Ekonomija je veja družboslovja, ki se osredotoča na proizvodnjo, distribucijo in porabo blaga in storitev. več partnerskih povezav
Priporočena
Pustite Komentar