Chaos theory in the prediction of Financial Markets

• Autores: Ernesto Gálvez Medina
• Localización: Vértice universitario, ISSN 2007-1388, ISSN-e 2683-2623, Vol. 4, Nº. 14, 2002
• Idioma: inglés
• Títulos paralelos:
  • Teoría del caos en la predicción de Mercados Financieros
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• Resumen
  • español

    Iniciamos con una reflexión y análisis de la naturaleza del problema de la predicción en los mercados financieros (Chorafas). En la que se destaca su comportamiento caótico.

    En la actualidad, nuevos modelos de predicción se prueban en los mercados financieros. El objetivo central es mejorar la precisión de los pronósticos en estos mercados.

    Desde 1960, con Lorenz, el estudio de problemas cuyo comportamiento es sensible a las condiciones iniciales, permitió el desarrollo sistemático de la teoría del caos. Aunque sus antecedentes se remontan a siglos pasados, actualmente encontramos sus aplicaciones en diversos campos del qué hacer científico (Schifter).

    Partiendo de un modelo no lineal (la ecuación logística), retomamos el análisis de Schifter, Braun y Talanquer para identificar dos tipos de regímenes: el periódico (estable) y el caótico. Este modelo es útil por su similitud con los mercados financieros. Con este ejercicio, conoceremos los elementos relevantes del caos. Una característica a destacar, y lo demuestra Braun con este modelo, que el caos tiene propiedades fractales.

    Sin duda, los modelos fractales se constituyen en uno de los apoyos valiosos para indagar el comportamiento de fenómenos caóticos y así estar en condiciones de experimentar con predicciones en mercados financieros.

  • English

    We begin with a reflection and analysis of the nature of the problem of prediction in financial markets (Chorafas). In which his chaotic behavior stands out.

    Currently, new prediction models are being tested in financial markets. The central objective is to improve the accuracy of forecasts in these markets.

    Since 1960, with Lorenz, the study of problems whose behavior is sensitive to initial conditions, allowed the systematic development of chaos theory. Although its antecedents date back to past centuries, we currently find its applications in various fields of scientific work (Schifter).

    Starting from a non-linear model (the logistic equation), we return to the analysis of Schifter, Braun and Talanquer to identify two types of regimes: the periodic (stable) and the chaotic. This model is useful because of its similarity to financial markets. With this exercise, we will know the relevant elements of chaos. A characteristic worth highlighting, and Braun demonstrates with this model, is that chaos has fractal properties.

    Without a doubt, fractal models constitute one of the valuable supports for investigating the behavior of chaotic phenomena and thus being able to experiment with predictions in financial markets