Фракталы фондовый рынок
Фракталы фондовый рынок🔥Капитализация рынка криптовалют выросла в 8 раз за последний месяц!🔥
✅Ты думаешь на этом зарабатывают только избранные?
✅Ты ошибаешься!
✅Заходи к нам и начни зарабатывать уже сейчас!
________________
>>>ВСТУПИТЬ В НАШ ТЕЛЕГРАМ КАНАЛ<<<
________________
✅Всем нашим партнёрам мы даём полную гарантию, а именно:
✅Юридическая гарантия
✅Официально зарегистрированная компания, имеющая все необходимые лицензии для работы с ценными бумагами и криптовалютой
(лицензия ЦБ прикреплена выше).
Дорогие инвесторы‼️
Вы можете оформить и внести вклад ,приехав к нам в офис
г.Красноярск , Взлётная ул., 7, (офисный центр) офис № 17
ОГРН : 1152468048655
ИНН : 2464122732
________________
>>>ВСТУПИТЬ В НАШ ТЕЛЕГРАМ КАНАЛ<<<
________________
✅ДАЖЕ ПРИ ПАДЕНИИ КУРСА КРИПТОВАЛЮТ НАША КОМАНДА ЗАРАБАТЫВЕТ БОЛЬШИЕ ДЕНЬГИ СТАВЯ НА ПОНИЖЕНИЕ КУРСА‼️
‼️Вы часто у нас спрашивайте : «Зачем вы набираете новых инвесторов, когда вы можете вкладывать свои деньги и никому больше не платить !» Отвечаем для всех :
Мы конечно же вкладываем и свои деньги , и деньги инвесторов! Делаем это для того , что бы у нас был больше «общий банк» ! Это даёт нам гораздо больше возможностей и шансов продолжать успешно работать на рынке криптовалют!
________________
>>>ВСТУПИТЬ В НАШ ТЕЛЕГРАМ КАНАЛ<<<
________________
Эффективность цены
Фрактальная концепция позволяет прогнозировать сильные движения на рынке. В настоящее время формируется сигнал, который является предвестником такого движения в году. Теперь именно благодаря Мандельброту мы знаем, что фракталы окружают нас повсюду. Некоторые из них непрерывно меняются, как движущиеся облака или пламя, в то время как другие, подобно береговым линиям, деревьям или нашим сосудистым системам, сохраняют структуру, приобретенную в процессе эволюции. При этом реальный диапазон масштабов, где наблюдаются фракталы, простирается от расстояний между молекулами в полимерах до расстояния между скоплениями галактик во Вселенной. Богатейшая коллекция таких объектов собрана в знаменитой книге Мандельброта «Фрактальная геометрия природы» 2. Важнейшим классом природных фракталов являются хаотические временные ряды , или упорядоченные во времени наблюдения характеристик различных природных, социальных и технологических процессов. Среди них имеются как традиционные геофизические, экономические, медицинские , так и те, которые стали известными относительно недавно ежедневные колебания уровня преступности или ДТП в регионе, изменения количества показов определенных сайтов в интернете и т. Эти ряды обычно порождаются сложными нелинейными системами, которые имеют самую различную природу. Однако у всех характер поведения повторяется на разных масштабах. Наиболее популярными их представителями являются финансовые временные ряды в первую очередь цены акций и курсы валют. Самоподобная структура таких рядов известна очень давно. В одной из своих статей Мандельброт писал, что его интерес к котировкам на фондовом рынке начался с высказывания одного из биржевиков: «…Движения цен большинства финансовых инструментов внешне похожи, на разных масштабах времени и цены. По внешнему виду графика наблюдатель не может сказать, относятся данные к недельным, дневным или же часовым изменениям». Мандельброт, занимающий совершенно особое место в финансовой науке, имел славу «ниспровергателя основ», вызывая среди экономистов явно неоднозначное к себе отношение. С момента возникновения современной финансовой теории, основанной на концепции общего равновесия, он был одним из главных ее критиков и до конца жизни пытался найти ей приемлемую альтернативу. Однако именно Мандельброт разработал систему понятий, которая при соответствующей модификации, как оказалось, позволяет не только построить эффективный прогноз, но и предложить, видимо, единственное на данный момент эмпирическое обоснование классической теории финансов. Основной характеристикой фрактальных структур является фрактальная размерность D , введенная Феликсом Хаусдорфом в году. Однако для надежного вычисления H так же как и D требуется слишком много данных, что исключает возможность использования этих характеристик в качестве показателей, определяющих локальную динамику временного ряда. Как известно, базовой моделью финансовых временных рядов является модель случайного блуждания, впервые полученная Луисом Башелье для описания наблюдений за ценами акций на Парижской фондовой бирже. В результате переосмысления этой модели, которая иногда наблюдается в поведении цен, возникла концепция эффективного рынка Effective Market Hypothesis , EMH , на котором цена в полной мере отражает всю доступную информацию. Для существования такого рынка достаточно предположить, что на нем действует большое число полностью информированных рациональных агентов, которые мгновенно реагируют на поступающую информацию и корректируют цены, приводя их в состояние равновесия. В настоящее время концепция эффективного рынка продолжает играть доминирующую роль и в финансовой теории, и в финансовом бизнесе 3. К началу х годов прошлого века эмпирические исследования показали, что сильные изменения цен на рынке происходят значительно чаще, чем предсказывала основная модель эффективного рынка модель случайного блуждания. Одним из первых, кто подверг концепцию эффективного рынка всесторонней критике, был Мандельброт. Мандельброт нашел все возможные обобщения этой модели, которые могут иметь отношение к реальному поведению цен. Как оказалось, это, с одной стороны, процессы, названные им полетом Леви Levi flight , а с другой — процессы, которые он назвал обобщенным броуновским движением Fractional Brownian Motion. Поведение временного ряда, для которого достаточно часто наблюдается на реальном рынке , можно обозначить с помощью любого из этих процессов. Концепция предполагает, что на рынке есть широкий спектр агентов с разными инвестиционными горизонтами и, следовательно, разными предпочтениями. Эти горизонты меняются от нескольких минут для внутридневных трейдеров до нескольких лет для крупных банков и инвестиционных фондов. Устойчивым положением на таком рынке является режим, при котором «средняя доходность не зависит от масштаба, если не считать умножения на соответствующий масштабный коэффициент» 4. Фактически речь идет о целом классе режимов, каждый из которых определяется своим значением показателя H. Эти и другие близкие соображения стали поводом для серьезных сомнений 5 относительно существования действительного равновесия на фондовом рынке. Для этого, однако, необходимо использовать новый фрактальный показатель индекс фрактальности , введенный авторами данной статьи в отдельной работе 6. Он связан с показателем Н соотношением , однако для его определения с приемлемой точностью требуется на два порядка меньше данных, чем для показателя H, поэтому его можно рассматривать в качестве локальной фрактальной характеристики. Оказывается, что с помощью индекса фрактальности можно дать обоснование современной теории финансов, а также предсказать сильные колебания на фондовом рынке. В первом приближении общая картина, наблюдаемая во всех рядах, оказывается следующей. Время от времени для каждого ряда появляются и исчезают состояния с относительно стабильными значениями , отличными от 0,5. Для каждого временного ряда он является самым длительным на всех интервалах, содержащих восемь точек и более. Следует заметить, что интерпретация колебаний цен, основанная на описании поведения рыночных агентов, может сильно различаться на разных масштабах. Так, например, внутри дня, где более половины сделок совершается торговыми роботами на рынках США , поведение агентов, видимо, является очень близким к рациональному. На масштабах же от нескольких дней до нескольких месяцев существенную роль играет социальная психология, которая всегда содержит иррациональный элемент. Между тем неизменный характер колебаний с наиболее часто встречающимся режимом случайного блуждания воспроизводится на всех масштабах, начиная от самых малых. Это наводит на мысль о том, что в основе природы этих колебаний лежит, видимо, общий механизм запаздывания, сопутствующий самому способу принятия решений агентами на фондовом рынке. При этом основным состоянием цен является все же именно случайное блуждание, которое остается главным режимом притяжения на всех масштабах. Другими словами, несмотря на часто возникающие длительные локальные отклонения, цены стремятся вернуться к эффективному поведению, которое описывает модель случайного блуждания. Наличие описанных фрактальных свойств ценового ряда, наблюдаемых в широком диапазоне масштабов, позволяет по-новому взглянуть на возможность прогнозирования фондового рынка. В общем, задача прогноза — определить качественные или количественные параметры будущего поведения временного ряда на основе всего массива исторических данных. При этом особый интерес представляет определение ранних предвестников критического поведения ряда. Рассмотрим один из новых подходов к решению этой задачи, основанный на фрактальных свойствах цен. Было строго доказано 6 , что если ввести среднюю амплитуду колебаний как среднюю разность между максимальным и минимальным значениями цены, усредненными по сегментам размера t , то средняя амплитуда колебаний будет связана с масштабом наблюдения степенной зависимостью:. Индекс который, как и индекс , для своего определения требует на два порядка меньше данных, чем показатель H совпадает с H на тех участках, где H можно вычислить с приемлемой точностью. Зависимость средней амплитуды колебаний от масштаба наблюдений для разных значений Н представлена на графике 1. Оказывается, что знание закона зависимости амплитуды колебаний от времени в разных режимах позволяет обосновать весьма любопытный эффект, который может стать ключом к прогнозу возникновения на рынке сильного движения. Действительно, предположим, что в данный момент рынок находится в переходном режиме от случайного блуждания к сильному тренду. Значит, через определенное время амплитуда колебаний на больших масштабах например, несколько месяцев станет существенно больше, чем текущая амплитуда стрелка 2 на графике 1 показывает переход от случайного блуждания к тренду на больших временных масштабах. Это одновременно означает в силу свойства степенной функции , что на малых временных масштабах часы, дни недели должно наблюдаться уменьшение амплитуды колебаний по сравнению с предыдущим периодом стрелка 1 на графике 1 показывает такой переход на малых масштабах. Таким образом, наблюдая за поведением амплитуды на малых масштабах, в некоторых случаях можно прогнозировать существенное увеличение амплитуды колебаний цен в будущем. Состояния рынка с увеличенной амплитудой колебаний обычно наблюдаются в корнерах резких взлетах цен на рынке или крахах резких обвалах. Эффект увеличения крупномасштабных колебаний при уменьшении мелкомасштабных был теоретически обоснован авторами 6. В тех же случаях, когда удается свести до минимума влияние внешних факторов, этот процент оказывается еще выше. Наиболее интересным, конечно, является прогноз с помощью этого метода не локальных движений в отдельных акциях, а глобальных событий типа мирового финансового кризиса года. При анализе подобного рода, кроме поведения отдельных страновых индексов, следует учитывать также переток капитала на глобальном финансовом рынке, который сильно либерализовался за последние 20 лет. Поэтому мы выбрали девять наиболее крупных фондовых рынков 7 , как развитых developed markets , так и развивающихся emerging markets , построили для них индикаторы нестабильности и рассчитали средний по всем рынкам. Результаты расчетов показаны на графике 2. Здесь страновые индикаторы для разных рынков изображены в виде линий разного цвета. Индикатор, усредненный по всем рынкам, изображен в виде широкой красной линии. Повышенное значение индикатора означает переход рынка к флэтовому режиму. Пониженное и разворот вверх — возможное увеличение будущей амплитуды колебаний и переход к трендовому режиму. На рисунке вполне четко различаются два типа поведения. С апреля го по апрель года отдельные страновые индикаторы вели себя достаточно независимо друг от друга, что приводило к тому, что средний индикатор колебался около нуля. На языке микроэкономики это, видимо, означало, что участники отдельных рынков принимали решения без существенного учета происходящего на соседних рынках. После апреля года начинается синхронизация отдельных индикаторов: все они снижаются и повышаются примерно в одно и то же время, что приводит к достаточно сильным колебаниям среднего индикатора. С мая го по май года также наблюдается довольно слабая синхронизация, а с мая года все страновые индикаторы одновременно начинают синхронно снижаться. Что же происходило при этом на фондовых рынках? На графике 3 построенный выше средний индикатор красная пунктирная линия представлен вместе со средним агрегированным индексом исходного ряда синяя сплошная линия , включающим фондовые индексы указанных рынков. Такой подход исключает фактор влияния фондовых рынков различных стран друг на друга, который связан с перетоком капитала на глобальном финансовом рынке. Из графика видно, что индикатор показал резкое уменьшение мелкомасштабных флуктуаций, начиная с года, два раза. Первый раз — в декабре года, после чего через полгода последовал бурный рост всех индексов, который продолжался около двух лет. Второй раз — в апреле го, после чего также примерно через полгода в связи с кризисом произошло резкое падение всех индексов. Кроме того, из графика видно, что в настоящий момент активно идет формирование нового сигнала, который является предвестником сильных колебаний фондового рынка в среднесрочной перспективе от полугода до одного года. И хотя индикатор ничего не говорит о том, в какую сторону произойдет движение, полученной информации может оказаться вполне достаточно, например, для построения успешной стратегии управления активами на фондовом рынке. Если определить прогноз более точно, то исходя из него получается, что восстановление будет либо быстрым с возможным выходом на исторические максимумы фондовых рынков уже в следующем году минимальное значение индекса РТС, которое в этом случае будет достигнуто, составляет пунктов , либо фондовые рынки накроет нечто похожее на вторую волну кризиса при этом сценарии минимальная цель по индексу РТС составит пунктов. Следует заметить, что прогноз находится в явном противоречии с общепринятым ожиданием «медленного выхода из рецессии». С точки зрения теории, опирающейся на фрактальные свойства цен, снижение амплитуды колебаний на малых масштабах должно сопровождаться двумя наиболее существенными эффектами: общим снижением торговой активности на рынках и особой подстройкой участников под действия друг друга. Второе, увы, проверить независимыми от фрактального анализа методами на сегодня не представляется возможным. А вот торговая активность действительно снизилась. Так, средний еженедельный объем торгов российскими акциями, по данным ММВБ, сократился до млрд руб. В завершение этой статьи скажем несколько слов относительно эффекта увеличения крупномасштабных колебаний при уменьшении мелкомасштабных. По существу, указанный эффект означает, что тенденции в сложных системах природных, социальных, технологических , формирующиеся очень медленно и незаметно, но имеющие повышенную неуклонность, со временем часто становятся глобальными, определяя основной вектор развития таких систем. Заметим, что хорошо известный эффект затишья подавление высокочастотной компоненты шума , который обычно предшествует природным катастрофам например, землетрясениям , является частным проявлением указанного эффекта. Таким образом, многие глобальные тенденции в своей эволюции в действительности напоминают горчичное зерно из евангельской притчи, «которое, хотя меньше всех семян, но, когда вырастет, бывает больше всех злаков и становится деревом, так что прилетают птицы небесные и укрываются в ветвях его» Мф. Развернутый вариант статьи будет опубликован в майском номере за год журнала «Успехи физических наук». The Fractal Geometry of Nature. San Francisco: W. Freeman, Ширяев А. Mandelbrot B. Journal of Business. Полтерович В. Dubovikov M. Physica A , Поиск по материалам сайта Например — Идейная эволюция столетия крайностей. Рейтинг капитальных вложений Российские банки. Фондовый рынок. Михаил Дубовиков 13 декабря , Концепция фрактального рынка Основной характеристикой фрактальных структур является фрактальная размерность D , введенная Феликсом Хаусдорфом в году. Метод прогнозирования Наличие описанных фрактальных свойств ценового ряда, наблюдаемых в широком диапазоне масштабов, позволяет по-новому взглянуть на возможность прогнозирования фондового рынка. Скрыть оглавление. Читайте также. Подписаться от руб Читать за руб. Бесплатный редакторский дайджест лучших статей! Все самое актуальное с доставкой в ваш электронный ящик. Выдано Федеральной службой по надзору в сфере массовых коммуникаций, связи и охраны культурного наследия. Политика конфиденциальности Условия использования материалов.
Заработок в интернете на дзене
Фрактальный старт
Как купить акции определенной компании