Приклад

Дата добавления: 2014-12-06; просмотров: 634

Теория хаоса в последнее время является одним из самых модных подходов к исследованию рынка. К сожалению, точного математического определения понятия хаос пока не существует. Сейчас зачастую хаос определяют как крайнюю непредсказуемость постоянного нелинейного и нерегулярного сложного движения, возникающую в динамической системе. Следует отметить, что хаос не случаен, несмотря на свойство непредсказуемости. Более того, хаос динамически детерминирован (определен). На первый взгляд непредсказуемость граничит со случайностью – ведь мы, как правило, не можем предсказать как раз случайные явления. И если относиться к рынку как к случайным блужданиям, то это как раз тот самый случай. Однако хаос не случаен, он подчиняется своим закономерностям. Согласно теории хаоса, если вы говорите о хаотичном движении цены, то вы должны иметь ввиду не случайное движение цены, а другое, особенно упорядоченное движение. Если динамика рынка хаотична, то она не случайна, хотя и по-прежнему непредсказуема. Непредсказуемость хаоса объясняется в основном существенной зависимостью от начальных условий. Такая зависимость указывает на то, что даже самые малые ошибки при измерении параметров исследуемого объекта могут привести к абсолютно неверным предсказаниям. Эти ошибки могут возникать вследствие элементарного незнания всех начальных условий. Что-то обязательно ускользнет от нашего внимания, а значит, уже в самой постановке задачи будет заложена внутренняя ошибка, которая приведет к существенным погрешностям в предсказаниях. Применительно к невозможности делать долгосрочные прогнозы погоды существенную зависимость от начальных условий иногда называют «эффектом бабочки». «Эффект бабочки» указывает на существование вероятности того, что взмах крыла бабочки в Бразилии приведет к появлению торнадо в Техасе. Дополнительные неточности в результат исследований и расчетов могут вносить самые на первый взгляд незаметные факторы воздействия на систему, которые появляются в период ее существования с начального момента до появления фактического и окончательного результата. При этом факторы воздействия могут быть как экзогенные (внешние), так и эндогенные (внутренние). Ярким примером хаотического поведения является движение бильярдного шара. Если вы когда-либо играли в бильярд, то знаете, что от начальной точности удара, его силы, положения кия относительно шара, оценка месторасположения шара, по которому наносится удар, а также расположения других шаров, находящихся на столе, зависит конечный результат. Малейшая неточность в одном из этих факторов приводит к самым непредсказуемым последствиям – шар может покатиться совсем не туда, куда ожидал бильярдист. Более того, даже если бильярдист все сделал правильно, попробуйте предсказать движения шара после пяти-шести столкновений. Рассмотрим еще один пример влияния начальных условий на конечный результат. Представим себе, например, камень на вершине горы. Стоит его чуть-чуть подтолкнуть, и он покатится вниз до самого подножия горы. Понятно, что совсем малое изменение силы толчка и его направления может привести к очень значительному изменению места остановки камня у подножия. Есть, правда, одна очень существенная разница между примером с камнем и хаотической системой. В первом факторы воздействия на камень во время его падения с горы (ветер, препятствия, изменения внутренней структуры вследствие столкновений и т.п.) уже не оказывают сильного воздействия на конечный результат по сравнению с начальными условиями. В хаотических системах малые изменения оказывают значительное воздействие на результат не только в начальных условиях, но и прочих факторах. Один из главных выводов теории хаоса, таким образом, заключается в следующем – будущее предсказать невозможно, так как всегда будут ошибки измерения, порожденные в том числе незнанием всех факторов и условий. То же самое по-простому – малые изменения и/или ошибки могут порождать большие последствия.

ТЕОРИЯ КАТАСТРОФ.
Существенные признаки катастроф в экономической системе
Экономическая система - ступенчатая, многоуровневая система, и любая неопределенность, случайность во входных параметрах в нижних уровнях приводит к неопределенностям и случайностям в выходных параметрах подсистем более высокого порядка и системы в целом.В такой системе по характерным признакам можно предположить, что она содержит катастрофу. Ю.К. Алексеев и А.П. Сухоруков (2000) рассматривают следующие основные признаки катастроф:
1) модальность - это свойство объекта системы, заключающееся в том, что при некотором значении управляющих параметров возможны несколько положений равновесия системы (несколько мод);
2) недостижимость - в системе одно из положений равновесия не достигается и не наблюдается;
3) катастрофические скачки - скачкообразный переход системы из одного положения равновесия в другое;
4) гистерезис - переход системы из одного состояния в другое и обратно при разных значениях управляющих параметров;
5) расходимость - малое изменение пути в пространстве параметров приводит к качественно отличному конечному состоянию системы.

Теория фракталов в последнее время является одним из самых модных подходов к исследованию рынка. К сожалению, точного математического определения понятия фрактала пока не существует. Сейчас фрактал определяют как крайнюю непредсказуемость постоянного нелинейного и нерегулярного сложного движения, возникающую в динамической системе. Непредсказуемость фракталов объясняется в основном существенной зависимостью от начальных условий. Такая зависимость указывает на то, что даже самые малые ошибки при измерении параметров исследуемого объекта могут привести к абсолютно неверным предсказаниям. Эти ошибки могут возникать вследствие элементарного незнания всех начальных условий. Что-то обязательно ускользнет от нашего внимания, а значит, уже в самой постановке задачи будет заложена внутренняя ошибка, которая приведет к существенным погрешностям в предсказаниях. Поэтому, один из главных выводов теории фракталов, заключается в том, что будущее предсказать невозможно, так как всегда будут ошибки измерения, порожденные, в том числе, незнанием всех факторов и условий.

Теория фракталов широко применяется в экономике, для анализа финансовых рынков. На протяжении веков люди продавали и покупали ценные бумаги. Данный вид сделок с ценными бумагами приносил участникам рынка доход из-за того, что цены на акции и облигации постоянно менялись. В течение веков люди покупали ценные бумаги по одной цене и продавали, когда они становились дороже. Но иногда ожидания покупателя не сбывались и цены на купленные бумаги начинали падать, таким образом, он не только не получал доход, а еще и терпел убытки. Очень долгое время никто не задумывался, почему так происходит: цена то растет, то падает. Люди просто видели результат действия и не задумывались о причинно-следственном механизме, его порождающем.

Так происходило до тех пор, пока американский финансист Чарльз Доу не опубликовал ряд статей, в которых он излагал свои взгляды на функционирование финансового рынка. Доу заметил, что цены на акции подвержены циклическим колебаниям: после продолжительного роста следует продолжительное падение, потом опять рост и падение. Таким образом, Чарльз Доу впервые заметил, что можно прогнозировать дальнейшее поведение цены на акции, если известно ее направление за какой-то последний период.

В середине двадцатого века другой известный американский финансист Ральф Эллиот предложил свою теорию поведения цен на акции, которая была основана на использовании теории фракталов.

Волновая Теория Эллиота – одна из старейших теорий технического анализа. Основой теории служит так называемая волновая диаграмма. Волна – это различимое ценовое движение. Следуя правилам развития массового психологического поведения, все движения цен разбиваются на пять волн в направлении более сильного тренда, и на три волны – в обратном направлении. Например, в случае доминирующего тренда мы увидим пять волн при движении цены вверх и три – при движении (коррекции) вниз.

Для обозначения пятиволнового тренда используют цифры, а для противоположного трехволнового – буквы. Каждое из пятиволновых движений называютимпульсным, а каждое из трехволновых - коррективным.

Волновая диаграмма Эллиота

Эллиот предположил, что каждая из только что показанных импульсных и коррективных волн также представляет собой волновую диаграмму. В свою очередь, те волны тоже можно разложить на составляющие и так далее. Таким образом, Эллиот применил теорию фракталов для разложения тренда на более мелкие и понятные части. Знание этих частей в более мелком масштабе, чем самая большая волновая диаграмма, важно потому, что рейдеры (участники финансового рынка), зная, в какой части диаграммы они находятся, могут уверенно продавать ценные бумаги, когда начинается коррективная волна, и должны покупать их, когда начинается импульсная волна.

К сожалению, само существование теории фракталов трудно совместимо с классической наукой. Однако, фракталы непредсказуемы, когда изучаешь хаотическую систему, то можно прогнозировать только модель ее поведения. Поэтому с помощью фракталов не только нельзя построить точный прогноз, но и, соответственно, проверить его. На современном этапе еще не существует математически точного аппарата применения теории фракталов для исследования рыночных цен, поэтому спешить с применением знаний о фракталах нельзя. Вместе с тем, это действительно самое перспективное современное направление математики с точки зрения прикладных исследований финансовых рынков.

Общие сведения

Сталь широко применяется в промышленности как основной машиностроительный материал. Под сталью понимают сложные по химическому составу сплавы железа с углеродом, содержащие от 0,02 до 2,14% С, а также постоянные примеси Mn, Si, S, P, О, N, Н и др., которые попадают в сплав в процессе выплавки из руд, металлического лома, и оказывают влияние на свойства сталей. Элементы, специально вводимые в сталь с целью улучшения ее физико-химических свойств, называются легирующими, а сталь, содержащая такие элементы ‑ легированной сталью. Стали классифицируются по химическому составу, по качеству (способу производства) и по применению (назначению).