カオス理論は、一見取るに足らない要因の効果を説明しようとする複雑で論争の多い数学理論です。 カオス理論は、カオスまたはランダムな発生を説明するために一部で考慮され、理論はしばしば金融市場に適用されます。 カオス系はしばらくの間予測可能であり、その後ランダムになるように見えます。
カオス理論の起源
カオス理論の最初の実際の実験は、気象学者のエドワード・ローレンツによって行われました。 ローレンツは方程式のシステムと連携して天気を予測しました。 1961年、ローレンツは、風速や気温などの12の変数に基づいたコンピューターモデルを使用して、過去の気象シーケンスを再現したいと考えました。 これらの変数または値は、時間とともに上昇および下降する線でグラフ化されました。 ローレンツは1961年に以前のシミュレーションを繰り返していました。しかし、この日、彼は変数値を6桁ではなく小数点以下3桁に丸めました。 この小さな変化は、2か月間のシミュレートされた天気のパターン全体を大きく変えました。
したがって、ローレンツは、一見取るに足りない要因が全体的な結果に大きな影響を与える可能性があることを証明しました。 カオス理論は、一見無関係なイベントの結果に劇的に影響を与える可能性のある小さな発生の影響を調査します。
カオス理論と市場
株式市場には2つの一般的な誤りがあります。 1つは古典的な経済理論に基づいており、市場は100％効率的で予測不可能であると主張しています。 もう1つの理論は、市場はあるレベルで予測可能であるというものです。 そうでなければ、大きな商社や投資家はどのようにして一貫して利益を上げているのでしょうか？
真実は、市場は複雑で混oticとしたシステムであり、その振る舞いは、システムとランダムの両方の要素を持っているということです。 株式市場の予測は、ある程度までしか正確ではありません。
ローレンツが証明したように、複雑なカオスシステムはわずかな変化に対して脆弱であり、これらはシステムを混乱させ、その平衡から遠ざけます。 市場システムのダイナミクスは、株式市場のさまざまな側面に影響を与える2つの基本的なフィードバックと因果ループとして説明できます。 正のフィードバックループは自己強化型です。 たとえば、1つの変数にプラスの効果があると、他の変数が増加し、その結果、最初の変数も増加します。 これにより、システムが指数関数的に成長し、平衡から外れ、最終的にシステムの崩壊（バブル）に至ります。 逆に、負のフィードバックループにも同様の効果があり、システムは反対方向の変化に応答します。
不確実性の高い期間は、システムダイナミクスだけで発生するわけではありません。 自然災害、地震、洪水などの環境要因も、単一の株が急落する可能性があるため、市場を不安定にする可能性があります。
金融では、カオス理論は、価格が証券にとって最後に変わるものであると主張します。 カオス理論を使用して、価格の変化は、次の要因の数学的予測を通じて決定されます：トレーダーの個人的な動機（疑念、欲求、希望など、すべて非線形で複雑です）、ボリュームの変化、変化の加速、そして変化の背後にある勢い。
一部の理論家は、カオス理論が投資家の業績向上に役立つと主張しているが、カオス理論の金融への適用については議論の余地がある。
株式理論の詳細については、 「ゲーム理論の基礎」 と「 現代ポートフォリオ理論：なぜまだ流行しているのか 」 を参照してください。
