ეს წიგნი ეძღვნება ფრაქტალური ბაზრის ჰიპოთეზის წარმოდგენას, როგორც ეფექტური ბაზრის ჰიპოთეზის ალტერნატივას. ფრაქტალები, დემიურგის გეომეტრიის შედეგად, ყველგან არის წარმოდგენილი ჩვენს სამყაროში და მნიშვნელოვან როლს ასრულებენ, მათ შორის ფინანსური ბაზრების სტრუქტურაში, რომლებიც ადგილობრივად შემთხვევითია, მაგრამ გლობალურად განსაზღვრული, ავტორის აზრით. წიგნი შეისწავლის საფონდო, ობლიგაციების და სავალუტო ბაზრების ფრაქტალური ანალიზის მეთოდებს, დამოუკიდებელი პროცესის, არაწრფივი სტოქასტური პროცესისა და არაწრფივი დეტერმინისტული პროცესის გარჩევის მეთოდებს და შეისწავლის ამ განსხვავებების გავლენას მორგებულ საინვესტიციო სტრატეგიებსა და მოდელირების შესაძლებლობებზე. ასეთი სტრატეგიები და მოდელირების შესაძლებლობები მჭიდროდ არის დაკავშირებული მომხმარებლის აქტივის ტიპთან და საინვესტიციო ჰორიზონტთან.

რისკის მენეჯერებისთვის, ფინანსისტებისთვის, საინვესტიციო სტრატეგებისთვის, ტექნიკური ბაზრის ანალიტიკოსებისთვის, ასევე ინდივიდუალური ინვესტორებისთვის და სავალუტო სპეკულანტებისთვის, რომლებიც დამოუკიდებლად შედიან მსოფლიოს ფინანსურ ბაზრებზე, მათ შორის FOREX და რუსეთის ბაზრებზე.

1991 წელს დავამთავრე წიგნის წერა სახელწოდებით ქაოსი და წესრიგი კაპიტნის ბაზრებზე. იგი გამოიცა იმავე წლის შემოდგომაზე (Peters, 1991a). ჩემი მიზანი იყო დამეწერა კონცეპტუალური შესავალი საინვესტიციო საზოგადოებისთვის ქაოსის თეორიისა და ფრაქტალის სტატისტიკის შესახებ. მე ასევე მინდოდა რამდენიმე წინასწარი მტკიცებულება, რომ მიღებული თეორიის საწინააღმდეგოდ, ბაზრები კარგად არ არის აღწერილი შემთხვევითი სიარულის მოდელებით და ფართოდ წარმოდგენილი ეფექტური ბაზრის ჰიპოთეზა (EMH) კარგად არ არის მხარდაჭერილი ემპირიული მონაცემებით.

ზოგადად, ჩემმა წიგნმა ძალიან მიიღო დადებითი მიმოხილვები. ბევრმა მკითხველმა მოიწონა, თუმცა ზოგიერთმა გამოთქვა უარი და დაწვრილებითი კითხვები დაუსვა. კითხვები დაიყო ორ კატეგორიად:

(1) ტექნიკური და (2) კონცეპტუალური. ტექნიკური კატეგორია მოიცავდა კითხვებს ანალიზის შესახებ მეტი ინფორმაციის მოთხოვნით. ჩემი წიგნი არ იყო განკუთვნილი სახელმძღვანელოდ და მე გამოვტოვე ანალიზში ჩართული მრავალი ტექნიკური დეტალი. ამ მიდგომამ გააუმჯობესა წიგნის კითხვადობა, მაგრამ ბევრ მკითხველს დაუტოვა კითხვა: "რა უნდა გავაკეთოთ შემდეგ?"

მეორე კატეგორია მოიცავდა კითხვებს, რომლებიც დაკავშირებულია კონცეპტუალურ პრობლემებთან. თუ EMN-ს აქვს ხარვეზები, როგორ შეიძლება მისი გამოსწორება? უფრო სწორად, რა არის მისი სიცოცხლისუნარიანი შემცვლელი? როგორ ჯდება ქაოსის თეორია და ფრაქტალები სავაჭრო სტრატეგიებში და ტექნიკური და ფუნდამენტური ანალიზის დიქოტომიაში? შეიძლება თუ არა ეს ერთი შეხედვით განსხვავებული თეორიების გაერთიანება? შეიძლება თუ არა ტრადიციული თეორია გახდეს არაწრფივი?

ამ წიგნში მე განვიხილავ ორივე კატეგორიის საკითხებს. მიუხედავად იმისა, რომ წიგნი წინა წიგნისგან განსხვავდება, ის მაინც ასახავს ბევრ მსგავს მახასიათებელს. ფრაქტალური ბაზრის ანალიზი არის კაპიტალის ბაზრის თეორიის (CMT) განზოგადების მცდელობა და საინვესტიციო საზოგადოების ჰეტეროგენურობის ახსნა. ტრადიციული თეორიის ერთ-ერთი წარუმატებლობა არის მისი მცდელობა გამარტივდეს „ბაზრობა“ საშუალო პროტოტიპული რაციონალური ინვესტორისთვის. ამ მიმართულებით მუშაობის მიზეზები კეთილშობილური იყო. დასავლური მეცნიერების ტრადიციაში MMT-ის დამფუძნებელი მამები ცდილობდნენ გაეგოთ რაღაც მთლიანობის შესახებ პრობლემის მთავარ კომპონენტებად დაყოფით. მცდელობა წარმატებული იყო. მარკოვიცის, შარპის, ფამას და სხვათა ხედვითი მუშაობის წყალობით, ბოლო 40 წლის განმავლობაში ჩვენ უზარმაზარ პროგრესს მივაღწიეთ.

თუმცა, რედუქციონისტურ მიდგომას აქვს თავისი საზღვრები და ჩვენ მათ მივაღწიეთ. დროა უფრო ჰოლისტიკური შევხედოთ როგორ მუშაობს ბაზრები. კერძოდ, დროა ვაღიაროთ უფრო დიდი ჰეტეროგენულობა, რომელიც საფუძვლად უდევს ბაზრებს. ყველა ინვესტორი არ მონაწილეობს იმავე მიზეზით და არც ინვესტორები იყენებენ თავიანთ სტრატეგიებს იმავე საინვესტიციო ჰორიზონტზე. ბაზრების სტაბილურობა აუცილებლად ასოცირდება ინვესტორთა ჰეტეროგენურობასთან. „მომწიფებული“ ბაზარი არაერთგვაროვანია, ისევე როგორც ძველი. ყველა მონაწილეს რომ ჰქონოდა ერთი და იგივე საინვესტიციო ჰორიზონტი, თუ ისინი ერთნაირ ინფორმაციას უპასუხებდნენ და იმავე მიზნით განახორციელებდნენ ინვესტიციას, ყველგან არასტაბილურობა გამეფდებოდა. მეორეს მხრივ, მომწიფებული ბაზრები დიდი ხნის განმავლობაში საოცრად სტაბილური იყო. დღიურ ტრეიდერს შეუძლია ანონიმურად ვაჭრობა საპენსიო ფონდთან: პირველი ვაჭრობს ხშირად მოკლევადიანი მოგებით; ეს უკანასკნელი ვაჭრობს იშვიათად და გრძელვადიანი ფინანსური უსაფრთხოების მიზნით. დღის ტრეიდერი რეაგირებს ტექნიკურ ტენდენციებზე; ინვესტიციები საპენსიო ფონდიგრძელვადიანი ეკონომიკური ზრდის პოტენციალის საფუძველზე. და მაინც, ყველა ერთდროულად მოქმედებს და თითოეული ამრავალფეროვნებს მეორეს.

ეს წიგნი არ არის მოთხრობა, თუმცა მთავარი აქცენტი მაინც კონცეპტუალურ ასპექტებზეა. ანალიტიკური მეთოდები განიხილება კონცეპტუალურ ჩარჩოში. როგორც წინა წიგნში, მე მჯერა, რომ ნებისმიერი ბიზნესის სტატისტიკის სოლიდური გამოცდილება აქ იპოვის ბევრ სასარგებლო ინფორმაციას. ძირითადი აქცენტი კეთდება არა დინამიკაზე, არამედ ემპირიულ სტატისტიკაზე, ე.ი. დროის სერიების ანალიზზე იმის დასადგენად, თუ რასთან გვაქვს საქმე.

2010 წლის 14 ოქტომბერს გარდაიცვალა ბენუა მანდელბროტი, ადამიანი, რომელმაც მნიშვნელოვნად შეცვალა ჩვენი გაგება ჩვენს გარშემო არსებული ობიექტების შესახებ და გაამდიდრა ჩვენი ენა სიტყვით „ფრაქტალი“, რაც ნიშნავს „სტრუქტურას, რომელიც შედგება ნაწილებისგან, რომლებიც გარკვეული გაგებით მსგავსია მთელი“ 1. ახლა მანდელბროტის წყალობით ვიცით, რომ ფრაქტალები ჩვენს გარშემოა. ზოგი მუდმივად იცვლება, როგორიცაა ღრუბლების ან ცეცხლის მოძრაობა, ზოგი კი, მაგალითად, სანაპირო ზოლები, ხეები ან ჩვენი სისხლძარღვთა სისტემები, ინარჩუნებს ევოლუციის პროცესში შეძენილ სტრუქტურას. უფრო მეტიც, მასშტაბების რეალური დიაპაზონი, სადაც ფრაქტალები შეინიშნება, ვრცელდება პოლიმერების მოლეკულებს შორის მანძილიდან სამყაროს გალაქტიკათა გროვების მანძილებამდე. ასეთი ობიექტების უმდიდრესი კოლექცია თავმოყრილია მანდელბროტის ცნობილ წიგნში "ბუნების ფრაქტალური გეომეტრია" 2.

ბუნებრივი ფრაქტალების ყველაზე მნიშვნელოვანი კლასია ქაოტური დროის სერიები, ან სხვადასხვა ბუნებრივი, სოციალური და ტექნოლოგიური პროცესების მახასიათებლებზე დროულად მოწესრიგებული დაკვირვებები. მათ შორის არის როგორც ტრადიციული (გეოფიზიკური, ეკონომიკური, სამედიცინო) ასევე ის, რაც შედარებით ცოტა ხნის წინ გახდა ცნობილი (რეგიონში დანაშაულის დონის ან ავტოსაგზაო შემთხვევების ყოველდღიური რყევები, ინტერნეტში გარკვეული საიტების ნახვების რაოდენობის ცვლილება და ა.შ. .). ეს სერიები ჩვეულებრივ წარმოიქმნება რთული არაწრფივი სისტემებით, რომლებიც ძალიან განსხვავებული ხასიათისაა. თუმცა, ყველას ქცევის ნიმუში მეორდება სხვადასხვა მასშტაბით. მათი ყველაზე პოპულარული წარმომადგენლები არიან ფინანსური დროის სერიები (პირველ რიგში აქციების ფასები და გაცვლითი კურსი).

ასეთი სერიების საკუთარი თავის მსგავსი სტრუქტურა ცნობილია ძალიან დიდი ხნის განმავლობაში. ერთ-ერთ სტატიაში მანდელბროტი წერდა, რომ მისი ინტერესი საფონდო ბირჟის კვოტების მიმართ დაიწყო ერთ-ერთი საფონდო ტრეიდერის განცხადებით: „...საფინანსო ინსტრუმენტების უმეტესობის ფასების მოძრაობები ზედაპირულად მსგავსია, სხვადასხვა დროის მასშტაბებსა და ფასებში. მიერ გარეგნობაგრაფიკულად, დამკვირვებელს არ შეუძლია თქვას, ეხება თუ არა მონაცემები ყოველკვირეულ, ყოველდღიურ თუ საათობრივ ცვლილებებს“. მანდელბროტს, რომელსაც განსაკუთრებული ადგილი უჭირავს ფინანსურ მეცნიერებაში, ჰქონდა რეპუტაცია "ძირს არღვევს", რამაც აშკარად ორაზროვანი დამოკიდებულება გამოიწვია ეკონომისტებში. თანამედროვე ფინანსური თეორიის გაჩენის დღიდან, ზოგადი წონასწორობის კონცეფციაზე დაფუძნებული, ის იყო მისი ერთ-ერთი მთავარი კრიტიკოსი და სიცოცხლის ბოლომდე ცდილობდა ეპოვა მისთვის მისაღები ალტერნატივა. თუმცა, სწორედ მანდელბროტმა შეიმუშავა ცნებების სისტემა, რომელიც შესაბამისი მოდიფიკაციით, როგორც გაირკვა, საშუალებას იძლევა არა მხოლოდ ეფექტური პროგნოზის აგება, არამედ შესთავაზოს, როგორც ჩანს, ერთადერთი ემპირიული დასაბუთება. კლასიკურიფინანსების თეორიები.

ფრაქტალის ბაზრის კონცეფცია

ფრაქტალური სტრუქტურების მთავარი მახასიათებელია ფრაქტალური განზომილება დ, შემოიღო ფელიქს ჰაუსდორფმა 1919 წელს. დროის სერიებისთვის ხშირად გამოიყენება ჰერსტის ინდექსი H,რომელიც მიმართებით უკავშირდება ფრაქტალ განზომილებას დ = 2 – ჰდა არის დროის სერიების მდგრადობის (გარკვეული ტენდენციის შენარჩუნების უნარი) მაჩვენებელი. როგორც წესი, არსებობს სამი ფუნდამენტურად განსხვავებული რეჟიმი, რომელიც შეიძლება არსებობდეს ბაზარზე: როდის ნ= 0,5 ფასის ქცევა აღწერილია შემთხვევითი სიარულის მოდელით; ზე ნ> 0,5 ფასები ტრენდულ მდგომარეობაშია (მიმართულებითი მოძრაობა ზემოთ ან ქვემოთ); ჰ< 0,5 цены находятся в состоянии флэта, или частых колебаний в достаточно узком диапазоне цен.

თუმცა, საიმედო გაანგარიშებისთვის ჰ(ისევე როგორც დ) მოითხოვს ძალიან ბევრ მონაცემს, რაც გამორიცხავს ამ მახასიათებლების ინდიკატორებად გამოყენების შესაძლებლობას, რომლებიც განსაზღვრავენ დროის სერიების ლოკალურ დინამიკას.

როგორც ცნობილია, ფინანსური დროის სერიების ძირითადი მოდელი არის შემთხვევითი სიარულის მოდელი, რომელიც პირველად მოიპოვა ლუი ბაშელიემ პარიზის ბაზარზე აქციების ფასებზე დაკვირვების აღსაწერად. საფონდო ბირჟა. ამ ნიმუშის გადახედვის შედეგად, რომელიც ზოგჯერ შეინიშნება ფასების ქცევაში, წარმოიშვა კონცეფცია ეფექტურიბაზარი ( ეფექტურიბაზარიჰიპოთეზა, EMH), რომელშიც ფასი სრულად ასახავს ყველა არსებულ ინფორმაციას. ასეთი ბაზრის არსებობისთვის საკმარისია ვივარაუდოთ, რომ იგი დაკავებულია დიდი რაოდენობით სრულად ინფორმირებული რაციონალური აგენტებით, რომლებიც მყისიერად რეაგირებენ შემოსულ ინფორმაციაზე და არეგულირებენ ფასებს, მიჰყავთ მათ წონასწორობის მდგომარეობაში. კლასიკური ფინანსური თეორიის ყველა ძირითადი შედეგი (პორტფელის თეორია, CAPM მოდელი, ბლექ-სქოულსის მოდელი და ა.შ.) სწორედ ამ მიდგომის ფარგლებში იქნა მიღებული. ამჟამად ეფექტური ბაზრის კონცეფცია აგრძელებს დომინანტურ როლს როგორც ფინანსურ თეორიაში, ასევე ფინანსურ ბიზნესში 3 .

1960-იანი წლების დასაწყისისთვის ემპირიულმა კვლევამ აჩვენა, რომ ფასების დიდი ცვლილებები ბაზარზე ბევრად უფრო ხშირად ხდებოდა, ვიდრე ეს იყო ნაწინასწარმეტყველები ძირითადი ეფექტური ბაზრის მოდელით (შემთხვევითი სიარულის მოდელი). ერთ-ერთი პირველი, ვინც საფუძვლიანად გააკრიტიკა ეფექტური ბაზრის კონცეფცია, იყო მანდელბროტი. მართლაც, თუ სწორად გამოვთვლით ინდიკატორის მნიშვნელობას ჰნებისმიერი ხელშეწყობისთვის, მაშინ ის, სავარაუდოდ, განსხვავდება ჰ= 0.5, რაც შეესაბამება შემთხვევითი სიარულის მოდელს. მანდელბროტმა აღმოაჩინა ამ მოდელის ყველა შესაძლო განზოგადება, რომელიც შეიძლება შესაბამისი იყოს რეალური ქცევაფასები როგორც გაირკვა, ეს არის, ერთი მხრივ, ის პროცესები, რომლებიც მან უწოდა ლევის ფრენა(ლევის ფრენა) და მეორეს მხრივ - პროცესები, რომლებსაც მან უწოდა განზოგადებული ბრაუნის მოძრაობა(ფრაქციული ბრაუნის მოძრაობა). დროის სერიების ქცევა, რომლისთვისაც (საკმაოდ ხშირად შეინიშნება რეალურ ბაზარზე) შეიძლება მიეთითოს რომელიმე ამ პროცესის გამოყენებით.

ფასის ქცევის აღსაწერად ჩვეულებრივ გამოიყენება ფრაქტალის ბაზრის კონცეფცია (ფრაქტალიბაზარიჰიპოთეზა, FMH), რომელიც ჩვეულებრივ განიხილება EMH-ის ალტერნატივად. კონცეფცია ვარაუდობს, რომ ბაზარზე არის აგენტების ფართო სპექტრი სხვადასხვა საინვესტიციო ჰორიზონტით და, შესაბამისად, განსხვავებული პრეფერენციებით. ეს ჰორიზონტები მერყეობს რამდენიმე წუთიდან დღის განმავლობაშივაჭრები რამდენიმე წლამდე დიდი ბანკებისთვის და საინვესტიციო ფონდები. სტაბილური პოზიცია ასეთ ბაზარზე არის რეჟიმი, რომელშიც „საშუალო მომგებიანობა არ არის დამოკიდებული მასშტაბზე, გარდა მასშტაბის შესაბამის ფაქტორზე გამრავლებისა“ 4 . სინამდვილეში, ჩვენ ვსაუბრობთ რეჟიმების მთელ კლასზე, რომელთაგან თითოეული განისაზღვრება საკუთარი ინდიკატორის მნიშვნელობით ჰ. ამ შემთხვევაში, ღირებულება ჰ= 0.5 აღმოჩნდება მრავალ შესაძლოდან ერთ-ერთი და, შესაბამისად, უდრის ნებისმიერ სხვა მნიშვნელობას (). ამ და სხვა დაკავშირებულმა მოსაზრებებმა წარმოშვა სერიოზული ეჭვები 5 საფონდო ბირჟაზე რეალური წონასწორობის არსებობასთან დაკავშირებით.

ფასის ეფექტურობა

რუსული (MICEX ინდექსში) და ამერიკული (შეტანილი Dow Jones ინტერნეტ ინდექსში) კომპანიების ფასების ფრაქტალური თვისებების შესწავლა, შესაბამის ინდექსებთან ერთად ბოლო ათი წლის განმავლობაში, ხაზს უსვამს ღირებულების განსაკუთრებულ პოზიციას. ჰ= 0.5. ამასთან, ამისათვის აუცილებელია გამოვიყენოთ ახალი ფრაქტალური ინდიკატორი (ფრაქტალობის ინდექსი), რომელიც შემოიღეს ამ სტატიის ავტორებმა ცალკე ნაშრომში 6. ინდიკატორთან არის დაკავშირებული ნთანაფარდობა, თუმცა მისი მისაღები სიზუსტით დასადგენად, სიდიდის ორი რიგით ნაკლები მონაცემია საჭირო, ვიდრე ინდიკატორისთვის H,ამიტომ ის შეიძლება ჩაითვალოს ადგილობრივ ფრაქტალ მახასიათებლად. ირკვევა, რომ ფრაქტალის ინდექსის გამოყენებით შესაძლებელია ფინანსების თანამედროვე თეორიის დასაბუთება, ასევე საფონდო ბირჟაზე ძლიერი რყევების პროგნოზირება.

პირველი მიახლოებით, ყველა სერიაში დაფიქსირებული ზოგადი სურათი ასეთია. ფრაქტალის ინდექსი (და ფინანსური სერიის ფრაქტალის განზომილება) ახორციელებს კვაზი-პერიოდულ რყევებს პოზიციის გარშემო = 0.5 (ეს რეჟიმი შეესაბამება შემთხვევით სიარულს). ამავდროულად, დროის სერია მუდმივად ცვლის თავის რეჟიმს, მოძრაობს ტენდენციიდან (< 0,5) через состояние случайного блуждания во флэт (>0.5) და პირიქით. დროდადრო, თითოეული სერიისთვის ჩნდება და ქრება მდგომარეობები შედარებით სტაბილური მნიშვნელობებით, გარდა 0,5-ისა. ამ შემთხვევაში რეჟიმი = 0.5-ით აშკარად პრივილეგირებულ პოზიციას იკავებს. თითოეული დროის სერიისთვის ის ყველაზე გრძელია ყველა ინტერვალში, რომელიც შეიცავს რვა ან მეტ ქულას.

უნდა აღინიშნოს, რომ ფასების რყევების ინტერპრეტაცია, რომელიც დაფუძნებულია ბაზრის აგენტების ქცევის აღწერაზე, შეიძლება მნიშვნელოვნად განსხვავდებოდეს სხვადასხვა მასშტაბით. მაგალითად, დღის განმავლობაში, სადაც ტრანზაქციების ნახევარზე მეტი ახორციელებს სავაჭრო რობოტებს (აშშ ბაზრებზე), აგენტების ქცევა, როგორც ჩანს, ძალიან ახლოს არის რაციონალურთან. რამდენიმე დღიდან რამდენიმე თვემდე მასშტაბით მნიშვნელოვან როლს ასრულებს სოციალური ფსიქოლოგია, რომელიც ყოველთვის შეიცავს ირაციონალურ ელემენტს. იმავდროულად, რხევების მუდმივი ბუნება ყველაზე ხშირად წარმოქმნილი შემთხვევითი სიარულის რეჟიმით რეპროდუცირებულია ყველა მასშტაბზე, დაწყებული ყველაზე პატარადან. ეს იმაზე მეტყველებს, რომ ამ რხევების ბუნება აშკარად ეფუძნება ზოგადი მექანიზმიშეფერხებები, რომლებიც თან ახლავს საფონდო ბირჟაზე აგენტების მიერ გადაწყვეტილების მიღების მეთოდს. ამავდროულად, ფასების ძირითადი მდგომარეობა მაინც შემთხვევითი გასეირნებაა, რომელიც ყველა მასშტაბის მიზიდულობის მთავარ რეჟიმად რჩება. სხვა სიტყვებით რომ ვთქვათ, ხშირი გრძელვადიანი ადგილობრივი გადახრების მიუხედავად, ფასები უბრუნდება ეფექტურ ქცევას, რომელიც აღწერილია შემთხვევითი სიარულის მოდელით.

პროგნოზირების მეთოდი

ფასების სერიის აღწერილი ფრაქტალური თვისებების არსებობა, რომელიც დაფიქსირდა მასშტაბების ფართო დიაპაზონში, საშუალებას გვაძლევს ახალი თვალი გადავხედოთ საფონდო ბირჟის პროგნოზირების შესაძლებლობას. ზოგადად, პროგნოზის ამოცანაა დროის სერიების მომავალი ქცევის თვისებრივი ან რაოდენობრივი პარამეტრების განსაზღვრა ისტორიული მონაცემების მთელი მასივის საფუძველზე. ამ შემთხვევაში განსაკუთრებით საინტერესოა სერიის კრიტიკული ქცევის ადრეული წინამორბედების დადგენა.

განვიხილოთ ამ პრობლემის გადაჭრის ერთ-ერთი ახალი მიდგომა, რომელიც ეფუძნება ფასების ფრაქტალურ თვისებებს. მკაცრად დადასტურდა 6, რომ თუ თქვენ შემოგთავაზებთ რყევების საშუალო ამპლიტუდას, როგორც საშუალო განსხვავებას მაქსიმალურ და მინიმალურ ფასის მნიშვნელობებს შორის საშუალოდ ზომის სეგმენტებზე. ტ, მაშინ რხევების საშუალო ამპლიტუდა დაკავშირებული იქნება დაკვირვების მასშტაბთან ძალის კანონით:

ინდექსი (რომელიც, ისევე როგორც ინდექსი, მოითხოვს ორი რიგით ნაკლებ მონაცემს მისი განსაზღვრისთვის, ვიდრე ინდიკატორი ჰ) ემთხვევა ჰიმ ადგილებში, სადაც ჰშეიძლება გამოითვალოს მისაღები სიზუსტით. რხევების საშუალო ამპლიტუდის დამოკიდებულება H-ის სხვადასხვა მნიშვნელობებზე დაკვირვების მასშტაბზე წარმოდგენილია გრაფიკ 1-ში.

გამოდის, რომ სხვადასხვა რეჟიმში რყევების ამპლიტუდის დროზე დამოკიდებულების კანონის ცოდნა საშუალებას გვაძლევს დავამტკიცოთ ძალიან საინტერესო ეფექტი, რომელიც შეიძლება იყოს ბაზარზე ძლიერი მოძრაობების პროგნოზირების გასაღები. მართლაც, დავუშვათ, რომ ამ მომენტში ბაზარი გადასვლის რეჟიმშია შემთხვევითი სიარულიდან ძლიერ ტენდენციაზე. ეს ნიშნავს, რომ გარკვეული დროის გასვლის შემდეგ, რყევების ამპლიტუდა დიდ მასშტაბებზე (მაგალითად, რამდენიმე თვე) მნიშვნელოვნად აღემატება მიმდინარე ამპლიტუდას (გრაფიკა 1-ში ისარი 2 გვიჩვენებს გადასვლას შემთხვევითი სიარულიდან ტენდენციაზე დიდი დროის მასშტაბებით. ). ეს ერთდროულად ნიშნავს (ძაბვის ფუნქციის თვისების გამო), რომ დროის მცირე მასშტაბებზე (კვირის საათები, დღეები) უნდა მოხდეს რხევების ამპლიტუდის შემცირება წინა პერიოდთან შედარებით (1-ლი ისარი გრაფიკზე 1 გვიჩვენებს ასეთ გადასვლა მცირე მასშტაბებზე). ამრიგად, მცირე მასშტაბებზე ამპლიტუდის ქცევაზე დაკვირვებით, ზოგიერთ შემთხვევაში შესაძლებელია მომავალში ფასების რყევების ამპლიტუდის მნიშვნელოვანი ზრდის პროგნოზირება.

ბაზრის პირობები რყევების გაზრდილი ამპლიტუდით, როგორც წესი, შეინიშნება კუთხეებში (ბაზრის ფასების მკვეთრი მატება) ან კრახებში (მკვეთრი ნგრევა). დიდი მასშტაბის რხევების გაზრდის ეფექტი მცირე მასშტაბის შემცირებისას თეორიულად დაასაბუთეს ავტორებმა 6 . როგორც ტესტირებამ აჩვენა მთელ ზემოხსენებულ ფინანსურ მონაცემთა ბაზაში, ეს ეფექტი ხდება 70-80%-ის ალბათობით. იმ შემთხვევებში, როდესაც შესაძლებელია გარე ფაქტორების გავლენის მინიმუმამდე შემცირება, ეს პროცენტი კიდევ უფრო მაღალი აღმოჩნდება.

პერსპექტივები 2011 წ

ყველაზე საინტერესო, რა თქმა უნდა, არის პროგნოზი ამ მეთოდის გამოყენებით არა ცალკეულ აქციებში ადგილობრივი მოძრაობების, არამედ გლობალური მოვლენების, როგორიცაა 2008 წლის გლობალური ფინანსური კრიზისი. ამგვარი ანალიზის გაანალიზებისას, ცალკეული ქვეყნის ინდექსების ქცევის გარდა, მხედველობაში უნდა იქნას მიღებული კაპიტალის ნაკადი გლობალურ ფინანსურ ბაზარზე, რომელიც ძლიერ ლიბერალიზებულია ბოლო 20 წლის განმავლობაში. აქედან გამომდინარე, ჩვენ შევარჩიეთ ცხრა უდიდესი საფონდო ბაზრებზე 7, როგორც განვითარებული, ასევე განვითარებადი ბაზრები, ააგო მათთვის არასტაბილურობის ინდიკატორები და გამოითვალა საშუალო ყველა ბაზრისთვის.

გაანგარიშების შედეგები ნაჩვენებია დიაგრამა 2-ში. აქ სხვადასხვა ბაზრისთვის ქვეყნის ინდიკატორები გამოსახულია სხვადასხვა ფერის ხაზების სახით. ინდიკატორი, საშუალოდ ყველა ბაზარზე, გამოსახულია ფართო წითელი ხაზით. გაზრდილი ინდიკატორის მნიშვნელობა ნიშნავს, რომ ბაზარი გადადის ბრტყელ რეჟიმში. შემცირებული და აღმავალი შებრუნება - რყევების მომავალი ამპლიტუდის შესაძლო ზრდა და ტრენდის რეჟიმზე გადასვლა. ფიგურა აშკარად განასხვავებს ქცევის ორ ტიპს. 2001 წლის აპრილიდან 2004 წლის აპრილამდე ცალკეული ქვეყნების ინდიკატორები ერთმანეთისგან საკმაოდ დამოუკიდებლად იქცეოდნენ, რამაც განაპირობა ის, რომ საშუალო მაჩვენებელი ნულის გარშემო მერყეობდა. მიკროეკონომიკის ენაზე, ეს აშკარად ნიშნავდა, რომ ცალკეულ ბაზრებზე მონაწილეები იღებდნენ გადაწყვეტილებებს მეზობელ ბაზრებზე მომხდარის მნიშვნელოვანი გათვალისწინების გარეშე. 2004 წლის აპრილის შემდეგ იწყება ინდივიდუალური ინდიკატორების სინქრონიზაცია: ისინი ყველა მცირდება და იზრდება დაახლოებით ერთსა და იმავე დროს, რაც იწვევს საშუალო ინდიკატორის საკმაოდ ძლიერ რყევებს. 2009 წლის მაისიდან 2010 წლის მაისამდე ასევე იყო საკმაოდ სუსტი სინქრონიზაცია და 2010 წლის მაისიდან ყველა ქვეყნის ინდიკატორმა ერთდროულად დაიწყო სინქრონული კლება. რა მოხდა საფონდო ბირჟებზე?

დიაგრამა 3-ში ზემოთ აგებული საშუალო მაჩვენებელი (წითელი წერტილოვანი ხაზი) ​​წარმოდგენილია ორიგინალური სერიის საშუალო აგრეგირებულ ინდექსთან ერთად (ლურჯი მყარი ხაზი), რომელიც მოიცავს მითითებული ბაზრების საფონდო ინდექსებს. ეს მიდგომა გამორიცხავს სხვადასხვა ქვეყნის საფონდო ბირჟების ერთმანეთზე გავლენის ფაქტორს, რაც დაკავშირებულია კაპიტალის დინებას გლობალურ ფინანსურ ბაზარზე. გრაფიკი აჩვენებს, რომ ინდიკატორმა აჩვენა მცირე მასშტაბის რყევების მკვეთრი შემცირება, ორჯერ 2001 წლიდან. პირველად იყო 2004 წლის დეკემბერში, რის შემდეგაც ექვსი თვის შემდეგ მოჰყვა ყველა ინდექსის სწრაფი ზრდა, რომელიც დაახლოებით ორი წელი გაგრძელდა. მეორედ იყო 2008 წლის აპრილში, რის შემდეგაც ასევე დაახლოებით ექვსი თვის შემდეგ, კრიზისის გამო, მკვეთრი ვარდნა დაფიქსირდა ყველა ინდექსში.

გარდა ამისა, გრაფიკი აჩვენებს, რომ ამჟამად აქტიურად ყალიბდება ახალი სიგნალი, რომელიც საშუალოვადიან პერიოდში (ექვსი თვიდან ერთ წლამდე) საფონდო ბირჟაზე ძლიერი რყევების საწინდარია. და მიუხედავად იმისა, რომ ინდიკატორი არაფერს ამბობს იმის შესახებ, თუ რომელი მიმართულებით განხორციელდება მოძრაობა, მიღებული ინფორმაცია შეიძლება საკმაოდ საკმარისი იყოს, მაგალითად, საფონდო ბირჟაზე წარმატებული აქტივების მართვის სტრატეგიის შესაქმნელად. თუ პროგნოზს უფრო ზუსტად განვსაზღვრავთ, მაშინ მასზე დაყრდნობით გამოდის, რომ აღდგენა ან სწრაფი იქნება საფონდო ბაზრების ისტორიულ მწვერვალებზე შესაძლო გასვლით, უკვე მომავალ წელს (RTS ინდექსის მინიმალური მნიშვნელობა, რომელიც ამ შემთხვევაში იქნება მიღწეული, არის 2150 ქულა), ან საფონდო ბირჟები დაფარავს კრიზისის მეორე ტალღის მსგავსს (ამ სცენარში RTS ინდექსის მინიმალური სამიზნე იქნება 1050 ქულა). უნდა აღინიშნოს, რომ პროგნოზი აშკარად ეწინააღმდეგება "რეცესიიდან ნელი გამოსვლის" ზოგადად მიღებულ მოლოდინს.

ფასების ფრაქტალურ თვისებებზე დაფუძნებული თეორიის თვალსაზრისით, მცირე მასშტაბებზე რყევების ამპლიტუდის შემცირებას უნდა ახლდეს ორი ყველაზე მნიშვნელოვანი ეფექტი: ბაზრებზე სავაჭრო აქტივობის ზოგადი შემცირება და მონაწილეთა განსაკუთრებული კორექტირება. ერთმანეთის ქმედებებზე. მეორე, სამწუხაროდ, ამჟამად შეუძლებელია გადამოწმება ფრაქტალური ანალიზისგან დამოუკიდებელი მეთოდების გამოყენებით. მაგრამ სავაჭრო აქტივობა მართლაც შემცირდა. ამრიგად, საშუალო ყოველკვირეული ვაჭრობის მოცულობა რუსული აქციები MICEX-ის მიხედვით, შემცირდა 230 მილიარდ რუბლამდე. 2010 წლის იანვარ-ნოემბერში 253 მილიარდი რუბლიდან. 2009 წლის იმავე პერიოდში. აშშ-ში კლება კიდევ უფრო მნიშვნელოვანია - 5,5 მილიარდი დოლარიდან 4,7 მილიარდ დოლარამდე იმავე პერიოდებში.

ამ სტატიის დასასრულს, მოდით ვთქვათ ორიოდე სიტყვა დიდი მასშტაბის რხევების გაზრდის ეფექტის შესახებ მცირე მასშტაბის შემცირებისას. არსებითად, ეს ეფექტი ნიშნავს, რომ რთულ სისტემებში (ბუნებრივი, სოციალური, ტექნოლოგიური) ტენდენციები, რომლებიც ყალიბდება ძალიან ნელა და შეუმჩნევლად, მაგრამ გაიზარდა მდგრადობა, ხშირად ხდება დროთა განმავლობაში გლობალური, რაც განსაზღვრავს ასეთი სისტემების განვითარების მთავარ ვექტორს. გაითვალისწინეთ, რომ ცნობილი მშვიდი ეფექტი(ხმაურის მაღალი სიხშირის კომპონენტის ჩახშობა), რომელიც ჩვეულებრივ წინ უსწრებს სტიქიურ უბედურებებს (მაგალითად, მიწისძვრებს), ამ ეფექტის განსაკუთრებული გამოვლინებაა. ამრიგად, მათი ევოლუციის მრავალი გლობალური ტენდენცია რეალურად ჰგავს მდოგვის თესლიდან სახარებისეული იგავი: „რომელიც ყოველგვარ თესლზე პატარაა, მაგრამ როცა იზრდება, ყველა ბალახს აღემატება და ხედ იქცევა, რომ ცის ფრინველები დაფრინავენ და მის ტოტებს აფარებენ თავს“ (მათე 13:32).

1 ფრაქტალის გეომეტრიის გაჩენის ისტორია საკმარისად დეტალურად იყო აღწერილი ერთ-ერთმა ავტორმა სტატიაში „MA-დან FRAMA-მდე EMA-სა და ფრაქტალის მეშვეობით“, გამოქვეყნებული დ' 2010 წლის 23 აგვისტოს No15 (algoritmus.ru/?p=2638).

2 მანდელბროტ ბ. ბუნების ფრაქტალური გეომეტრია.სან ფრანცისკო: W. H. Freeman, 1982 წ.

3 იხილეთ Shiryaev A. N. " სტოქასტური ფინანსური მათემატიკის საფუძვლები“. თ. 1. მ.: "ფაზისი", 1998 წ.

4 იხილეთ მანდელბროტ ბ. ჟურნალი ბიზნესი. № 36, 1963 წელი; Mandelbrot B. & Van Ness SIAMრევ. № 10, 1968.

5 იხილეთ V. M. Polterovich “ ეკონომიკურიმეცნიერებათანამედროვერუსეთი» . №1, 1998.

6 იხილეთ Dubovikov M. M., Starchenko N. S., Dubovikov M. S. ფიზიკა ა 339 591, 2004.

7 აშშ, გერმანია, საფრანგეთი, იაპონია, რუსეთი, ბრაზილია, ჩინეთი, კორეა.

საშუალო საფონდო ინდექსის ქცევა (ლურჯი ხაზი, მარჯვენა მასშტაბი, საწყისი ღირებულება 2001 წლის აპრილში აღებულია, როგორც ერთი) და საშუალო არასტაბილურობის მაჩვენებელი (წითელი წერტილოვანი ხაზი, მარცხენა მასშტაბი)

ფრაქტალები საკმაოდ პოპულარულია ბევრ ტრეიდერში. ფრაქტალური ანალიზისადმი ინტერესი გაჩნდა მას შემდეგ, რაც გამოქვეყნდა ბილ უილიამსის რამდენიმე ნაშრომი ამ თემაზე. ფრაქტალები მასზე ადრე გამოიგონეს, მაგრამ სხვა სახელით მოიხსენიებდნენ. უილიამსი, ფინანსური ბაზრების შესწავლით, მივიდა იმ დასკვნამდე, რომ ბევრი ფინანსური ინსტრუმენტის განაკვეთების მოძრაობა ქაოტურია. კვლევის შედეგად მან დაამტკიცა, რომ ბამბის ღირებულების ცვლილების გრაფიკი მსგავსია სანაპირო ზოლისა და ადამიანის ორგანიზმში სისხლის მოძრაობისა.

თავის კვლევაში უილიამსი მივიდა დასკვნამდე, რომ ბაზრები უფრო ქაოტურია, ვიდრე ხაზოვანი სისტემები, ამიტომ ინდიკატორების გამოყენება ეფუძნება ხაზოვანი ფუნქციები, უსარგებლო. მისი აზრით, ბაზრებზე სტაბილურობა მხოლოდ დროის მცირე მონაკვეთშია და ყველა სხვა შემთხვევაში მათში ქაოსი სუფევს.

ფრაქტალი არის განმეორებადი ფორმირება, რომელიც შეიძლება მოიძებნოს ამა თუ იმ ფორმით ნებისმიერ ფასების სქემაზე. სანაპირო ხაზის ფრაქტალები, ისევე როგორც საფონდო ბირჟის ფრაქტალები, იგივე ხასიათისაა. ფრაქტალი შედგება მინიმუმ ხუთი ზოლისგან.

ზედა და ქვედა ფრაქტალები შეიძლება იყოს ზოლების იმავე ჯგუფში. ზოგჯერ ზედა და ქვედა ფრაქტალი ერთსა და იმავე ზოლზე ერთდროულად ყალიბდება. როდესაც ფრაქტალი იქმნება, მას ყველა თვისება აქვს.

ზედა ფრაქტალის შეფასებისას ყურადღება უნდა მიაქციოთ მის მაქსიმუმს. ქვედა, შესაბამისად, მინიმუმის შესწავლისას. ფრაქტალური დასაწყისი წარმოიქმნება ორი თანმიმდევრული ფრაქტალისგან, რომლებიც მიმართულია სხვადასხვა მიმართულებით. ფრაქტალის სიგნალი გამოჩნდება საწყისის მოპირდაპირე მხარეს. ფრაქტალის გაჩერება მდებარეობს შორეული ფრაქტალის უკან. თუ საპირისპირო სიგნალი გამოჩნდება, ის გააუქმებს წინა სიგნალებს.

ეს ტექნიკა საშუალებას გაძლევთ გაზარდოთ მომგებიანი ვაჭრობის პროცენტი, მაგრამ საშუალო წაგებული ვაჭრობა უფრო მაღალი იქნება. ვინაიდან ასეთი სტრატეგიის გამოყენებისას სტოპ-ზარალი იშვიათი იქნება, საბოლოოდ შეგიძლიათ იმედი გქონდეთ კარგ მოგებაზე. ფრაქტალური ბაზრის ანალიზი ყოველთვის არ იძლევა 100% მომგებიან გარიგებებს. ამასთან დაკავშირებით, ის არ უნდა იქნას გამოყენებული მხოლოდ სავაჭრო სისტემაში. რეკომენდებულია სხვა ხელსაწყოების გამოყენება სიგნალების ან ფილტრის დასადასტურებლად.

ფრაქტალური ანალიზის გამოყენებისას ასევე მნიშვნელოვანია მონაცემების შესწავლა სხვადასხვა დროის ჩარჩოებიდან. სისტემა, რომელიც ბილ უილიამსმა აღწერა თავის ნამუშევრებში, მოდურია. მისი სწორად გამოსაყენებლად, ჯერ უნდა დაადგინოთ ბაზარზე დომინანტური ტენდენცია ძველი პერიოდის დათვალიერებით.

სისტემამ ასევე უნდა გაითვალისწინოს „ფრაქტალური ბერკეტი“. ასე ჰქვია შესაძლო ამპლიტუდის დაბრუნების დროს. თქვენ შეგიძლიათ შეაფასოთ "ფრაქტალური ბერკეტი" სტანდარტული ფიბონაჩის ხაზების გამოყენებით, რომლებიც ხელმისაწვდომია MT4-ში. ფიბონაჩის 38%-მდე შესწორებები ძლიერი ტენდენციის მოძრაობის მტკიცებულებაა. ამ შემთხვევაში ფრაქტალის ბერკეტი ძლიერია. საპირისპიროა, თუ უკან დაბრუნება არის 62% ფიბ ან მეტი.

ფრაქტალები და ტალღების თეორია

ფრაქტალების გამოყენება ასევე შესაძლებელია ტალღის თეორიასთან ერთად. ყოველივე ამის შემდეგ, თავისი არსით, ფრაქტალი სხვა არაფერია, თუ არა იმპულსური მოძრაობის ან ტალღის დასაწყისი ან დასასრული. აქ გარკვეული სირთულე ჩნდება, რადგან სქემების სხვადასხვა პერიოდში სხვადასხვა იმპულსები ყალიბდება. ტრეიდერებს, რომლებმაც მიიღეს გამოცდილება ტალღის თეორიის გამოყენებისას, არ უჭირთ კონკრეტული ტალღის ზუსტად განსაზღვრა კონკრეტულ დროში.

თუ ფრაქტალების რამდენიმე ჯგუფი ჩამოყალიბდა ერთსა და იმავე დონეზე, მაშინ თუ ეს დონე გატეხილია, მოსალოდნელია ხანგრძლივი და ძლიერი ტენდენცია. ფრაქტალური ბაზრის ანალიზი ძალიან კარგ შედეგებს იძლევა ტენდენციების არსებობისას. როდესაც ფასი დიდხანს რჩება არხებში, ფრაქტალის გარღვევის სტრატეგიას ზარალი მოაქვს. სირთულე ის არის, რომ ახალი ბინის ამოცნობა შეიძლება საკმაოდ რთული იყოს.

როგორ გამოვიყენოთ ფრაქტალის სტრატეგია ბინაში?

ბრეაუტი უნდა ვაჭროთ მხოლოდ გამოხატული ტენდენციის მიმართულებით. ზედიზედ რამდენიმე დანაკარგზე არ უნდა ინერვიულოთ. სამომავლო მოგება აუცილებლად დაფარავს ყველა იმ ზარალს, რომელიც სტრატეგიამ განიცადა დერეფნის რყევების დროს. კარგი ეფექტი მიიღწევა მცირე დროის ინტერვალებით მუშაობისას. თუ ტრეიდერი შედის ფრაქტალ ბრეაუტში, ფოკუსირებულია ყოველდღიურ ჩარტზე, მაშინ სტოპ ლოსის დაყენება შესაძლებელია H4-ზე დაყრდნობით. ჩვეულებრივ, რაც უფრო მეტი ფრაქტალია განლაგებული იმავე დონეზე და რაც უფრო დიდხანს გაგრძელდება ბინა, მით უფრო ძლიერი და მიმართული იქნება მომავალი მოძრაობა.

იმისთვის, რომ საიმედოდ დადგინდეს, არის თუ არა ფრაქტალის გარღვევა ჭეშმარიტი თუ მცდარი, შეგიძლიათ გამოიყენოთ ბრეაკოუტ სანთლის ანალიზი. თუ გატეხვის სანთელი არის "ძლიერი", ანუ აქვს დიდი სხეული და მისი დახურვის დონე მდებარეობს ფრაქტალების მტევანისგან შორს, მაშინ დიდია ალბათობა იმისა, რომ მოძრაობა გაგრძელდეს არჩეული მიმართულებით. ამ დასკვნის გამოყენებით, თქვენ შეგიძლიათ წარმატებით ვაჭროთ მცირე სქემებზე მოგების გაზრდის მიზნით. მაგალითად, თუ გუშინ იყო გარღვევა D1-ზე, მაშინ დღეს შეგვიძლია განვიხილოთ ბრეაუტები ოთხსაათიან დიაგრამაზე.

თუ ფრაქტალების კლასტერის დაშლის შემდეგ ჩამოყალიბდა სასანთლის შებრუნების ნიმუში, მაშინ, სავარაუდოდ, ბაზარზე ბინა გამეფდება და ახალი ფრაქტალები გამოჩნდება. ამ მხრივ, დიდი ყურადღება უნდა მიექცეს გარღვევის სანთლის ანალიზს. ეფექტურობის გაზრდის მიზნით, რეკომენდებულია გაეცნოთ Price Action-ის საფუძვლებს მაინც (სანთლის ანალიზი).

ბილ უილიამსმა რეკომენდაცია გაუწია არა მხოლოდ შებრუნებული სანთლის დათვალიერებას, არამედ მოცულობის გაანალიზებას. თუ სანთელს აქვს დიდი სხეული, მაგრამ მოცულობა მცირეა, მაშინ სიგნალი სუსტია. სიგნალები, რომლებიც მოდის ფრაქტალის მტევანებიდან, ძლიერია, როდესაც ისინი ყალიბდებიან გრძელვადიან სქემებზე (როგორც ეს არის სანთლის ანალიზის შემთხვევაში). თავად უილიამსმა გირჩია D1-ის ყურება. ამავდროულად, საჭიროა სხვა ვადების ანალიზი. როგორც ამ სტატიაში აღვნიშნეთ, ფრაქტალის ანალიზი საუკეთესოდ არის შერწყმული სტრატეგიის მომგებიანობის გაზრდის მიზნით, რადგან ვერცერთი ინსტრუმენტი ვერ დაიკვეხნის 100% ზუსტი სიგნალებით.

ვიდეო შეიცავს სასარგებლო ინფორმაციას განსახილველ თემაზე.

საუკეთესო Forex და ორობითი ოფციონების ბროკერები

წარმოების წელი: 2004

ჟანრი:ფინანსები, ფორექსი, ვაჭრობა

გამომცემელი:"ინტერნეტ ვაჭრობა"

ფორმატი: DjVu

ხარისხი:დასკანირებული გვერდები

გვერდების რაოდენობა: 304

აღწერა:დროა უფრო ჰოლისტიკური შევხედოთ როგორ მუშაობს ბაზრები. კერძოდ, დროა ვაღიაროთ უფრო დიდი ჰეტეროგენულობა, რომელიც საფუძვლად უდევს ბაზრებს. ყველა ინვესტორი არ მონაწილეობს იმავე მიზეზით და არც ინვესტორები იყენებენ თავიანთ სტრატეგიებს იმავე საინვესტიციო ჰორიზონტზე. ბაზრების სტაბილურობა აუცილებლად ასოცირდება ინვესტორთა ჰეტეროგენურობასთან. „მომწიფებული“ ბაზარი არაერთგვაროვანია, ისევე როგორც ძველი. ყველა მონაწილეს რომ ჰქონოდა ერთი და იგივე საინვესტიციო ჰორიზონტი, თუ ისინი ერთნაირ ინფორმაციას უპასუხებდნენ და იმავე მიზნით განახორციელებდნენ ინვესტიციას, ყველგან არასტაბილურობა გამეფდებოდა. მეორეს მხრივ, მომწიფებული ბაზრები დიდი ხნის განმავლობაში საოცრად სტაბილური იყო. დღიურ ტრეიდერს შეუძლია ანონიმურად ვაჭრობა საპენსიო ფონდთან: პირველი ვაჭრობს ხშირად მოკლევადიანი მოგებით; ეს უკანასკნელი ვაჭრობს იშვიათად და გრძელვადიანი ფინანსური უსაფრთხოების მიზნით. დღის ტრეიდერი რეაგირებს ტექნიკურ ტენდენციებზე; საპენსიო ფონდის ინვესტიციები ეფუძნება გრძელვადიან ეკონომიკური ზრდის პოტენციალს. და მაინც, ყველა ერთდროულად მოქმედებს და თითოეული ამრავალფეროვნებს მეორეს. რედუქციონისტური მიდგომა, თავისი რაციონალური ინვესტორული მიდგომით, ვერ უმკლავდება ასეთ ჰეტეროგენულობას რთული მრავალელემენტიანი მოდელების გარეშე, რომლებიც წააგავს რუბ გოლდბერგის კონტრაქციას. ეს მოდელები, რომლებიც ხასიათდება მრავალი შემზღუდველი დაშვებითა და მოთხოვნით, აუცილებლად მარცხდება. ისინი იმდენად რთულია, რომ არ აქვთ მოქნილობა და მოქნილობა არის კრიტიკული ფაქტორი ნებისმიერ დინამიურ სისტემაში.
ამ წიგნის პირველი მიზანია წარმოადგინოს ფრაქტალის ბაზრის ჰიპოთეზა - ძირითადი რეფორმულირება იმისა, თუ როგორ და რატომ ფუნქციონირებს ბაზრები. წიგნის მეორე მიზანია წარმოადგინოს ინსტრუმენტები ბაზრების ანალიზისთვის ფრაქტალ ჩარჩოში. ამ მიზნით შეიძლება გამოყენებულ იქნას მრავალი არსებული ინსტრუმენტი. მე შემოგთავაზებთ ახალ ინსტრუმენტებს, რომლებიც ანალიტიკოსებს შეუძლიათ დაამატონ თავიანთ ინსტრუმენტთა ნაკრები, ასევე განიხილონ არსებული ინსტრუმენტები.
ეს წიგნი არ არის მოთხრობა, თუმცა მთავარი აქცენტი მაინც კონცეპტუალურ ასპექტებზეა. ანალიტიკური მეთოდები განიხილება კონცეპტუალურ ჩარჩოში. როგორც წინა წიგნში, მე მჯერა, რომ ნებისმიერი ბიზნესის სტატისტიკის სოლიდური გამოცდილება აქ იპოვის ბევრ სასარგებლო ინფორმაციას. ძირითადი აქცენტი კეთდება არა დინამიკაზე, არამედ ემპირიულ სტატისტიკაზე, ე.ი. დროის სერიების ანალიზზე იმის დასადგენად, თუ რასთან გვაქვს საქმე.