金融市場のフラクタル分析SviridovO.Y、Nekrasova I.V.経済学の博士号、教授、経済学の博士号、南連邦大学准教授要約この記事は、金融市場の分析のための効率的市場仮説(EMH)の適用可能性に疑問を投げかけています。全体的な目標は、金融市場のフラクタル構造と長期記憶の概念に基づいて、金融資産の将来の価格を予測する方法を分析することです。金融市場のフラクタルは、投資期間が異なる投資家として、またはチャート上の価格変動の構成として解釈されます。この記事では、金融市場のフラクタル構造、金融市場の非線形分析方法、金融市場の長期投資期間に対する可塑性と長期記憶、金融市場のフラクタル分析、金融資産の価格を予測するための新しいアプローチについて説明します。線形パラダイムの欠点を排除します。外国為替市場と証券市場で行われた調査の結果は、金融市場の長期記憶の存在を確認しました。結論私たちの計算結果は、市場イベントと経済指標がランダムな現象ではないことを示しています。市場はフラクタル構造と長期記憶と可塑性を持っています。この結論は、さまざまな時間間隔のすべてのデータ系列で達成されています。したがって、FMHは経済現象にうまく適用することができます。フラクタルへの情報の影響の神経メカニズムの分析に基づいて投資決定を予測できるという仮定は、金融市場における投資家の行動を理解する上で新しい視野を開くことを可能にします。投資の意思決定のプロセスを理解するために、次のスキームをお勧めします。最初のステップで、問題の定式化により、決定の目的とコンテキストに関するビューが作成されます。それは、生物の内部状態と、飢饉や将来の行動の文脈における脅威のレベルなどの環境要因に関する情報を統合します。次のステップは、特定の行動の選択肢を使用した選択手順の価値または評価によって決定されます。 3番目のステップでは、代替ソリューションが比較され、最適なソリューションが選択されます。このステップはアクション選択と呼ばれます。選択したアクションの実装後、結果が計算され、効率が評価されます。最後のステップはトレーニングです。トレーニングとは、メモリに保存されている情報を更新することを意味します。これにより、後続のすべてのステップがより効率的に実装されます。