Могут ли сосуществовать случайность и необходимость?

Зарабатывайте вместе с самыми успешными трейдерами со всего мира – в самой умной платформе для автоматического копирования сделок!

Обычно мы предполагаем, что случайность и порядок взаимно исключают друг друга. Шум может быть помехой в системе, но если существует порядок, то он будет преобладать. Если телепередача искажается постоянными помехами, или «снегом», то сама она становится невидимой. Шум независим от передачи изображения. С позиции этой умственной модели изучение рынка направлено как правило на поиски вариаций некоторого периодического порядка, лежащего в основе рыночного механизма, но подверженного существенному влиянию шума. Такой подход больше известен как концепция Шиллера «шумовых трейдеров и штрафов». Технические аналитики часто делают такое же предположение, когда говорят, что двухсотдневное скользящее среднее имеет некое предсказательное значение, что скользящее среднее сглаживает шум, наложенный на имеющийся тренд. Обычно используемый в исследованиях спектральный анализ обнаруживал под наложенным шумом некоторый периодический порядок. Однако не существует исследований, которые бы уверенно поддерживали или опровергали ЕМН.

В настоящее время открыто много различных систем, в которых случайность и необходимость сосуществуют в интеграции. В частности, такие системы найдены в термодинамике, где преобладают условия «далекие от равновесия». Наш ответ может состоять в следующем.

В экономической теории и теории рынков капитала мы долгое время использовали ньютоновское предположение, что система, предоставленная самой себе, стремится к равновесию. В физической теории движения равновесие связывают с телом, находящимся в покое. В приложении ньютоновской динамики к экономической теории рынков капитала мы также рассматриваем систему как находящуюся в естественном равновесии до тех пор, пока ее не возмущают экзогенные воздействия. Так, существует естественный баланс между предложением и спросом до тех пор, пока некое воздействие не изменит того или другого, заставив систему искать нового положения равновесия. Такой подход представляет собой не что иное как расширение теории равновесия, относящейся к природным явлениям.

Природа устанавливает естественный баланс, в котором организмы конкурируют и сосуществуют в экологической системе, которая работает и остается устойчивой на протяжении всего времени – по крайней мере, насколько мы видим. Однако даже в экологии теорию «естественного баланса» сменило понимание того, что природа на самом деле находится в состоянии непрерывных флуктуаций.

Как было сказано в гл. 1, статическое равновесие не является естественным состоянием, и пришло время, когда экономическая теория и инвестиционные финансы стали перед лицом той же проблемы. В нелинейных динамических системах случайность и необходимость сосуществуют. Случай в сочетании с детерминированностью создает статистический порядок. Следовательно, порядок может быть динамическим процессом, в котором случайность и порядок объединены, а не есть периодическое явление с наложенным шумом.

Теория сложности обнаруживает, что эта комбинация локальной случайности и глобального порядка порождает процессы, которые более устойчивы по отношению к окружающим условиям. Это означает, что они могут адаптироваться к окружающим условиям, реагируя, на первый взгляд, непредсказуемым образом. Их поведение непредугадываемо, и поэтому они выигрывают в соревновании с другими видами или системами. Статические системы, реагирующие линейно, обречены на вымирание. Их приспособительные возможности исчерпываются в борьбе с более адаптированными конкурентами.

Существующая парадигма, основанная на эффективных рынках и линейных отношениях между причиной и следствием, постулирует рынок, выступающий в роли окончательного арбитра. Со своей стороны, новая парадигма трактует рынки как сложные, интерактивные и адаптивные системы. Сама их сложность предлагает богатство возможностей и интерпретаций, но только не легкие ответы.

В части 2 мы рассмотрим основы нелинейных динамических систем сначала средствами статистического анализа, используя фракталы, и затем аналитически, используя теорию хаоса. Эти два подхода, как мы увидим, тесно связаны между собой. Можно надеяться, что эти методы и представленные очевидные доказательства побудят сообщество инвесторов заглянуть за пределы теории случайных блужданий и всего с ней связанного – и обратиться к моделям, основанным на теории сложности.

Содержание Далее

Перейти на Главную страницу сайта