назад Оглавление вперед


[Старт] [1] [2] [3] [4] [5] [6] [7] [8] [9] [10] [11] [12] [13] [14] [15] [16] [17] [18] [19] [20] [21] [22] [23] [24] [25] [26] [27] [28] [29] [30] [31] [32] [33] [34] [35] [36] [37] [38] [39] [40] [41] [42] [43] [44] [45] [46] [47] [48] [49] [50] [51] [52] [53] [54] [55] [56] [57] [58] [59] [60] [61] [62] [63] [64] [65] [66] [67] [68] [69] [70] [71] [72] [73] [74] [75] [76] [77] [78] [79] [80] [81] [ 82 ] [83] [84] [85] [86] [87] [88] [89] [90] [91]


82

Теория хаоса и фрактальная статистика предлагают нам модель, которая может объяснить такие особенности. Даже если события, такие как аварии, оказываются непредсказуемыми, они не неожиданны. Они не становятся "выбросами" в теории. Наоборот, они - часть системы. Во многом они являются той ценой, которую мы платим за то, чтобы быть капиталистами. В моей предыдущей книге, я отметил, что для того чтобы остаться живыми, рынки должны быть далеки от равновесия. Я пытался сказать, что капиталистическая система (либо рынок капитала, либо вся экономика) должна динамически развиваться. Случайные события должны происходить, чтобы стимулировать новшества. Если бы мы точно знали, что должно произойти, мы бы перестали экспериментировать. Мы перестали бы учиться. Мы перестали бы вводить новшества. Поэтому у нас должны быть циклы, а циклы подразумевают, что всегда будет период подъема и период спада.

Для исследователей стал обычным поиск аномалий, или карманов неэффективности, где можно получить прибьшь при небольшом риске. Было справедливо указано, что большой рынок будет устранять такие аномалии, как только они становятся общеизвестными. FMH не такая. Она не находит карман неэффективности, в котором немногие могут получить прибьшь. Вместо этого, она говорит о том, что, поскольку информация на различных частотах обрабатывается по-разному, тренды и циклы будут на всех инвестиционных горизонтах. Некоторые будут стохастическими, некоторые будут нелинейными детерминированными. В обоих случаях точная структура трендов изменяется во времени. Она предсказуема, но она никогда не будет совершенно предсказуема, и именно это сохраняет рынки устойчивыми. Теория хаоса и фрактальная статистика предлагают нам новый способ понимания того, как функционируют рынки и экономики. Нет никаких гарантий того, что благодаря им нам будет легче зарабатывать деньги. Тем не менее, мы будем более приспособлены к разработке стратегий и оценке рисков.



Приложение 1

Игра хаоса

в этом приложении приводится программа BASIC, которая генерирует треугольник Серпинского, используя алгоритм игры хаоса, описанный в Главе 1. В моей предыдущей книге я привел ряд программ BASIC, но позже получил жалобы на то, что программы не работают. Проблема заключается в том, что есть много различных форм BASIC для ПК. Эта версия называется BASICA и раньше предоставлялась компанией Microsoft вместе с их программным обеспечением DOS. Я все еще использую этот язык для иллюстративных целей. Если у вас есть доступ к другой версии BASIC, эту программу нужно будет обновить.

К счастью, она очень короткая. Это тем более замечательно, если учесть, каким сложным является получаемое изображение, и убедительно показывает, как случайность и детерминизм могут сосуществовать. Экран, используемый здесь, имеет формат 640 X 200 пикселей. Сначала программа запрашивает х и координаты для начала программы. Вы можете ввести фактически любое число. Алгоритм быстро сводится к треугольнику Серпинского. Поскольку программа не наносит первые 50 точек (они считаются "переходными процессами"), изображение будет сгенерировано, так или иначе. Измените исходные координаты, и вы увидите, что каждый раз в результате получается одно и то же изображение, несмотря на произвольный порядок, в котором расставляются точки. Во многих отношениях данная программа будет более впечатляющей на более медленном ПК, на котором вы сможете видеть, как изображение будет постепенно появляться.

Координаты трех углов треугольника в система обозначений (х, у) - (320, 1), (1, 200) и (640, 200). После считывания исходной точки, программа генерирует случайное число г от О до 1. Мы используем это случайное число



вместо бросания кости, описанного в Главе 1. Если г меньше 0,34, программа проходит половину расстояния от текущего положения до точки (320, 1), которая является вершиной треугольника. Если 0,33 < г < 0,67, она проходит половину расстояния до точки (1, 200), левого нижнего угла. Если 0,68 < г <1,00, то она проходит половину расстояния до точки (640, 200), нижнего правого угла. В каждом случае, она ставит точку, генерирует другое случайное число и затем начинает все сначала. Программа написана для 50 ООО итераций. Пользователь может использовать больше или меньше. Однако я нашел, что больше 50 ООО итераций заполняют треугольник из-за недостатка разрешения, а меньше 50 ООО итераций оставляют несколько неполное изображение.

10 Screen 2 @640Х200 pixel screen© 20 Cls: Key off

30 Print "Input X and co-ordinates: " 40 Print "Irput x: " : Irput x 50 Print "Irput : " : Irput 60 cls

70 For i = 1 to 50000 @nuinber of plotted points©

80 r = md(i) ©generate random number©

90 If r<0.34 then x = x(x + 320) 12 else if r<0 . 67 then x=(.< + l)/2 else x= (x+640)/2

100 If r<0.34 then = (y + 1) /2 else y=(y + 200}/2

110 if i<50 goto 130 ©skip plotting first 50 points© 120

pset(x,y) ©plot point©

130 next i

140 end

[Старт] [1] [2] [3] [4] [5] [6] [7] [8] [9] [10] [11] [12] [13] [14] [15] [16] [17] [18] [19] [20] [21] [22] [23] [24] [25] [26] [27] [28] [29] [30] [31] [32] [33] [34] [35] [36] [37] [38] [39] [40] [41] [42] [43] [44] [45] [46] [47] [48] [49] [50] [51] [52] [53] [54] [55] [56] [57] [58] [59] [60] [61] [62] [63] [64] [65] [66] [67] [68] [69] [70] [71] [72] [73] [74] [75] [76] [77] [78] [79] [80] [81] [ 82 ] [83] [84] [85] [86] [87] [88] [89] [90] [91]