Скачати - Е. Петерс, Фрактальний аналіз фінансових ринків
СТРУКТУРА КНИГИ
Книга складається з п'яти частин і додатків. В останньому додатку наведені таблиці фрактального розподілу. Інші значимі таблиці і цифри, пов'язані з обговоренням, вкраплені в текст. Кожна частина грунтується на попередніх частинах, однак ті, хто знайомий з концепцією першої книги, можуть читати цю книгу і непослідовно.
Частина 1: Фрактальні тимчасові ряди
У Главі 1 представляються фрактальних тимчасові ряди і визначаються просторові і тимчасові фрактали. Особлива увага приділяється тому, що таке фрактали, з концептуальною і з фізичної точки зору. Чому вони здаються алогічними, навіть незважаючи на те, що фрактальна геометрія набагато ближче до реального світу, ніж евклідова геометрія, яку ми всі вивчали в середній школі. У Главі 2 коротко розглядається теорія ринку капіталів (СМТ) та свідоцтва проблем теорії. Глава 3 у багатьох відношеннях є ядром книги. Я детально викладаю гіпотезу фрактального ринку в якості альтернативи традиційної теорії, обговорюваної в Главі 2. Будучи теорією фрактального ринку, вона об'єднує елементи фракталов з Голови 1 з частинами традиційної СМТ з Голови 2. Гіпотеза фрактального ринку задає концептуальну структуру для фрактального аналізу ринку.
Частина 2: Фрактальний (R / S) аналіз
Визначивши в Частині 1 проблеми, я пропоную в Частини 2 інструменти аналізу - зокрема, метод нормованого розмаху (R / S-аналіз). Багато технічні питання, які я отримав після публікації першої книги, стосувалися R / S-аналізу, а таюке подробиць обчислень і критеріїв значимості. Ці питання розглядаються в частинах 2 і 3. R / S-аналіз є стійким методом аналізу для розкриття ефектів довготривалої пам'яті, фрактальної статистичної структури і наявності циклів. У розділі 4 розглядається концептуальна основа R / S-аналізу та особливості його застосування. У Розділі 5 наводяться статистичні критерії для оцінки значущості результатів та прикладів того, як R / S-аналіз реагує на відомі стохастичні моделі. Глава 6 показує, як R / S-аналіз може використовуватися для розкриття як періодичних, так і неперіодичних циклів.
Частина 3: Застосування фрактального аналізу
На прикладі розбору кількох прикладів в частині 3 докладно описується, як можуть використовуватися методи R / S-аналізу. Приклади, цікаві самі по собі, були відібрані, щоб проілюструвати переваги і недоліки використання R / S-аналізу на різних типах тимчасових рядів і різних ринках. Одночасно розповідаються цікаві факти про дані мінімальних коливань курсу на біржі, волатильності ринку і про те, як грошовий обіг відрізняється від інших ринків.
Частина 4: Фрактальний шум
Використовуючи R / S-аналіз для підтримки гіпотези фрактального ринку, я показую моделі, які пояснюють отримані результати. Частина 4 розглядає діяльність ринку з точки зору стохастичних процесів; по суті, в ній розбирається фрактальний шум. У Главі 13, на основі використання R / S-аналізу, різні "кольорові" шуми аналізуються і порівнюються з аналізом ринку. Отримані результати дивно схожі. Крім того, дається значуще пояснення поведінки волатильності. У Главі 14 обговорюється статистика процесів фрактального шуму, які висуваються як альтернатива традиційному нормальному розподілу (розподілу Гауса). Обговорюється вплив фрактальних розподілів на моделі ринку. У Главі 15 показано вплив фрактальної статистики на проблему вибору портфеля і опціонне ціноутворення. Розглядаються методи адаптування таких моделей до фрактальним розподілами.
У Частини 4 містяться дуже докладні описи, тому вона підійде не для всіх читачів. Тим не менш, у зв'язку з тим, що застосування традиційної СМТ міцно вкоренилося в більшій частині інвестиційного співтовариства, я вважаю, що більшості читачів варто прочитати, принаймні, підсумковий розділ кожної глави в частині 4. Глава 13, яка розглядає природу волатильності, представляє особливий інтерес.
Частина 5: Шумовий хаос
У Частини 5 пропонується динамічна системна альтернатива стохастичним процесам, описаним в частині 4. Зокрема, як можливий пояснення фрактальної структури ринків пропонується шумовий хаос. Глава 16, де дається R / S-аналіз хаотичних систем, розкриває разючу схожість з ринковими і певними часовими рядами. Особлива увага приділяється проведенню відмінності між фрактальним шумом і шумовим хаосом. Розглядається BDS-тест (тест Брока-Дечерта-Шейнкман - Brock-Dechert-Scheinkman), який при використанні разом з R / S-аналізом може дати неспростовні докази першого або другого. Глава 17 застосовує фрактальну статистику до шумового хаосу, примирюючи два підходи. Пропонується пояснення того, чому ознаки і фрактального шуму, і шумового хаосу можуть з'являтися одночасно. Результат тісно пов'язаний з гіпотезою фрактального ринку і теорією множинних інвестиційних горизонтів.
Глава 18 - це огляд результатів на концептуальному рівні. Ця заключна глава об'єднує гіпотезу фрактального ринку з емпіричної роботою і теоретичними моделями, представленими у книзі. Тим читачам, які розуміють проблему краще, коли вони знають рішення, може виявитися корисним прочитати спочатку Главу 18.
Програми пропонують програмне забезпечення, яке може використовуватися для аналізу, і відтворюють таблиці фрактальних розподілів.
Читаючи книгу, багато хто з вас зададуться питанням, куди це веде? Чи допоможе це мені заробляти гроші? Ця книга не пропонує нові методи трейдингу і не визначає кишені неефективності, на основі яких розумний інвестор може отримати прибуток. Ця книга не пропонує стратегію того, як краще робити прогнози. Замість цього вона пропонує нове уявлення про те, як працюють ринки і як перевірити часовий ряд на прогнозованість. І що ще більш важливо, вона дає додаткову інформацію про ті ризики, яким піддаються інвестори, і про те, як ці ризики змінюються з часом. Якщо знання - сила; як говориться в старому вираженні, то інформація, представлена тут, повинна вести якщо не до сили, то, принаймні, до більш високих прибутків.
Едгар Е. Петерс
Конкорд, штат Массачусетс