混沌理论是一种复杂的数学理论，旨在解释看似微不足道的因素的影响。一些人认为混沌理论可以解释混沌或随机事件，该理论通常应用于金融市场以及其他复杂系统，例如预测天气。混沌系统在一段时间内是可预测的，然后就会变得随机。
混沌理论的起源
混沌理论的第一个真正的实验是由气象学家爱德华·洛伦兹（ Edward Lorenz）进行的。洛伦兹使用方程组来预测天气。 1961 年，洛伦兹希望使用基于风速和温度等 12 个变量的计算机模型来重新创建过去的天气序列。这些变量或值用随时间上升和下降的线绘制。洛伦兹重复了 1961 年的早期模拟。
然而，在这一天，洛伦兹将他的变量值四舍五入到小数点后三位，而不是六位。这个微小的变化极大地改变了两个月模拟天气的整体模式。因此，洛伦兹证明了看似微不足道的因素可以对整体结果产生巨大影响。
混沌理论探讨了小事件的影响，这些小事件可以极大地影响看似不相关的事件的结果。
混沌理论与市场
关于股票市场有两种常见的谬论。一种基于古典经济理论，声称市场是 100% 有效且不可预测的。另一种理论是，市场在某种程度上是可预测的。否则，大的交易公司和投资者如何持续盈利？
事实是，市场是复杂而混乱的系统，其行为既有系统性的成分，也有随机性的成分。股市预测只能在一定程度上准确。
正如洛伦兹所证明的那样，复杂的混沌系统很容易受到微小变化的影响，而这些变化可能会破坏系统，使其远离平衡。市场系统动态可以描述为影响股票市场各个方面的两个基本反馈和因果循环。正反馈循环是自我强化的。例如，一个变量的积极影响会增加另一个变量，而另一个变量反过来也会增加第一个变量。这导致系统呈指数增长，使其脱离平衡并最终导致系统崩溃（泡沫）。相反，负反馈回路也有类似的效果，系统对相反方向的变化做出响应。
高度不确定性的时期可能不仅仅是由系统动力学造成的。自然灾害、地震或洪水等环境因素以及单一股票的突然下跌也可能导致市场波动。
在金融领域，混沌理论认为，对于证券来说，价格是最后改变的。使用混沌理论，价格的变化是通过对以下因素的数学预测来确定的：交易者的个人动机（例如怀疑、欲望或希望，所有这些都是非线性且复杂的）、交易量的变化、变化的加速、以及变革背后的动力。
尽管一些理论家认为混沌理论可以帮助投资者提高业绩，但混沌理论在金融领域的应用仍然存在争议。