分形市场假说7 发表评论(0) 编辑词条
6、在市场与经济里,对循环的研究都已证明无效
“对于一些技术性分析,发现循环是市场分析的同义词。意念中的市场,像许多自然现象一样,有规律性的落潮和流动,是有些令人兴奋和鼓舞。这些技术人员相信,隐藏在噪声和不规则扰动背后,存在一个规律的市场循环,这个循环驾驭和驱使着市场的基础的,像钟表一样工作的机制。这一‘循环’对粗心大意的投资者已证明是无常和易变的。有时它们循环,有时它们不循环。诸如谱分析这样的统计检验,仅仅发现相关噪声。所有与之相涉的,在市场与经济里对循环的研究都已证明无效。
“遗憾的是,西方科学通常研究规律或周期性循环,或那些具有可预测性的发生的事物的程序表。这一传统大概可以追溯到科学的源头。最初,周期性或规律表现在季节上有变化,而且对于季节变化狩猎和农业提出计划的要求。再者是天文学揭示了月亮和太阳的规律性的循环。基础性的构架,像Stonehenge那样,是依据春分和秋分的点的规律做出的。因为古希腊人也揭示它们是光滑、对称和规律的循环。他们甚至相信自然绝对是一个完美的循环,而且,Aristotle创建了一个在完美循环中天体运动的宇宙模型。后来,像钟摆这样的机器,就是依据规律而周期运动,这在传统上发展起来了Newton的机械力学和数学形式上的周期循环的分析。”(P82)
7、高斯假说和正态分布的现实失效
“我们已多次地阐述过,正态分布不适合描述市场收益。到目前为止,我们还没特别强调过应该由什么来替代它。我们会提出一个很多读者不喜欢的建议。首先,我们必须重新考察高斯假说广泛地被人们接受的原因(市场运行是非常随机的并被正态分布很好地描述)。
“正态分布有许多诱人的特性。它的性质已被充分地研究过了。它的分散测度极易理解。在过程都为随机的假定下,大量实际应用已被公式化,且只能被正态分布所描述。许多这样例子的群体,确实是随机的。暂时,它似乎像是:正态分布能够描述任何以复杂为特征的情形。
“……显然,Francis Galton是Plato的信徒,他真正信奉‘真’的造物。对他和大多数数学家来说,正态分布是无秩序之上的最终有序,并且是非常正当的最终要求。他研究了许多组并演示了它们,证明其呈现正态分布,从有用的(生命历程)到滑稽的(打哈欠的频率)。不幸的是,有许许多多的过程不呈现正态分布。哪怕系统呈现无上的复杂性,‘无由无上法则’也并不经常保持其统治地位。
“它失败的原因在于它的假定。Gauss显示过,独立同分布的随机变量系列的极限分布是正态分布。这就是著名的大数法则,或更为正式一些的叫法是,中心极限定理。正是由于Gauss的方程,我们才倾向把这些过程称高斯过程(Gaussian)。然而,也有与大数法则不相符的情况。特别是有些例子,放大在极值上产生的。发生了这种情形常带出一个长尾的分布。
“例如,Pareto(1897),他是一位经济学家,他发现,占总体97%的个人的收入分布接近对数正态分布。然而,对于最后的3%,被发现增加迅速。未必某个人将活得多于生命预期平均数的5倍,可是对于某个人5次多于平均值的财富未必不可能。”(P187-188)
“对于一些技术性分析,发现循环是市场分析的同义词。意念中的市场,像许多自然现象一样,有规律性的落潮和流动,是有些令人兴奋和鼓舞。这些技术人员相信,隐藏在噪声和不规则扰动背后,存在一个规律的市场循环,这个循环驾驭和驱使着市场的基础的,像钟表一样工作的机制。这一‘循环’对粗心大意的投资者已证明是无常和易变的。有时它们循环,有时它们不循环。诸如谱分析这样的统计检验,仅仅发现相关噪声。所有与之相涉的,在市场与经济里对循环的研究都已证明无效。
“遗憾的是,西方科学通常研究规律或周期性循环,或那些具有可预测性的发生的事物的程序表。这一传统大概可以追溯到科学的源头。最初,周期性或规律表现在季节上有变化,而且对于季节变化狩猎和农业提出计划的要求。再者是天文学揭示了月亮和太阳的规律性的循环。基础性的构架,像Stonehenge那样,是依据春分和秋分的点的规律做出的。因为古希腊人也揭示它们是光滑、对称和规律的循环。他们甚至相信自然绝对是一个完美的循环,而且,Aristotle创建了一个在完美循环中天体运动的宇宙模型。后来,像钟摆这样的机器,就是依据规律而周期运动,这在传统上发展起来了Newton的机械力学和数学形式上的周期循环的分析。”(P82)
7、高斯假说和正态分布的现实失效
“我们已多次地阐述过,正态分布不适合描述市场收益。到目前为止,我们还没特别强调过应该由什么来替代它。我们会提出一个很多读者不喜欢的建议。首先,我们必须重新考察高斯假说广泛地被人们接受的原因(市场运行是非常随机的并被正态分布很好地描述)。
“正态分布有许多诱人的特性。它的性质已被充分地研究过了。它的分散测度极易理解。在过程都为随机的假定下,大量实际应用已被公式化,且只能被正态分布所描述。许多这样例子的群体,确实是随机的。暂时,它似乎像是:正态分布能够描述任何以复杂为特征的情形。
“……显然,Francis Galton是Plato的信徒,他真正信奉‘真’的造物。对他和大多数数学家来说,正态分布是无秩序之上的最终有序,并且是非常正当的最终要求。他研究了许多组并演示了它们,证明其呈现正态分布,从有用的(生命历程)到滑稽的(打哈欠的频率)。不幸的是,有许许多多的过程不呈现正态分布。哪怕系统呈现无上的复杂性,‘无由无上法则’也并不经常保持其统治地位。
“它失败的原因在于它的假定。Gauss显示过,独立同分布的随机变量系列的极限分布是正态分布。这就是著名的大数法则,或更为正式一些的叫法是,中心极限定理。正是由于Gauss的方程,我们才倾向把这些过程称高斯过程(Gaussian)。然而,也有与大数法则不相符的情况。特别是有些例子,放大在极值上产生的。发生了这种情形常带出一个长尾的分布。
“例如,Pareto(1897),他是一位经济学家,他发现,占总体97%的个人的收入分布接近对数正态分布。然而,对于最后的3%,被发现增加迅速。未必某个人将活得多于生命预期平均数的5倍,可是对于某个人5次多于平均值的财富未必不可能。”(P187-188)
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