Secara singkat tentang keadaan kacau.
Sebuah sistem, jika ditentukan oleh sejumlah faktor yang sangat banyak dan dinamis, sistem tersebut akan menunjukkan keadaan kacau.
Di sini keadaan kacau dibagi menjadi dua kategori, keadaan kacau univariat dan keadaan kacau bivariatif.
Keadaan kacau univariat adalah ketika perilaku prediksi itu sendiri tidak menjadi bagian dari keadaan kacau, sehingga tidak mempengaruhi hasil sistem. Manusia dapat membangun model prediksi, dan seiring bertambahnya jumlah variabel faktor yang dimasukkan ke dalam model, akurasi prediksi hasil keadaan kacau akan semakin tinggi. Contoh nyata adalah ramalan cuaca.
Keadaan kacau bivariatif adalah ketika perilaku prediksi itu sendiri menjadi bagian dari keadaan kacau, sehingga mempengaruhi hasil sistem. Misalkan manusia telah membangun model yang dapat memprediksi pergerakan harga minyak dengan akurat, model menunjukkan bahwa besok harga minyak akan naik dari 90 yuan menjadi 100 yuan, sehingga orang-orang membeli hari ini dengan harapan harga besok akan naik, tetapi perilaku prediksi tersebut mempengaruhi hasil sistem, harga minyak hari ini sudah naik menjadi 100 yuan, model tersebut tidak lagi akurat. Di balik keadaan kacau bivariatif adalah konsep “refleksivitas” yang diusulkan oleh George Soros.
Pergerakan jangka pendek di pasar investasi adalah contoh tipikal dari keadaan kacau bivariatif. Emosi investor dan interpretasi mereka terhadap berita dan aspek teknis (yaitu pandangan terhadap pergerakan harga jangka pendek) segera akan mempengaruhi pergerakan pasar, sehingga pergerakan jangka pendek hampir tidak dapat diprediksi, tetapi pergerakan jangka panjang, karena adanya keuntungan struktural (mengenai kualitas struktural yang baik, akan saya tulis lebih rinci di lain waktu), akan muncul skenario dengan tingkat kemenangan tinggi dan odds tinggi.
Dari keadaan kacau ke pemikiran investasi, belajar untuk diterapkan. $BTC
$ETH
#混沌态 #投资
Sebuah sistem, jika ditentukan oleh sejumlah faktor yang sangat banyak dan dinamis, sistem tersebut akan menunjukkan keadaan kacau.
Di sini keadaan kacau dibagi menjadi dua kategori, keadaan kacau univariat dan keadaan kacau bivariatif.
Keadaan kacau univariat adalah ketika perilaku prediksi itu sendiri tidak menjadi bagian dari keadaan kacau, sehingga tidak mempengaruhi hasil sistem. Manusia dapat membangun model prediksi, dan seiring bertambahnya jumlah variabel faktor yang dimasukkan ke dalam model, akurasi prediksi hasil keadaan kacau akan semakin tinggi. Contoh nyata adalah ramalan cuaca.
Keadaan kacau bivariatif adalah ketika perilaku prediksi itu sendiri menjadi bagian dari keadaan kacau, sehingga mempengaruhi hasil sistem. Misalkan manusia telah membangun model yang dapat memprediksi pergerakan harga minyak dengan akurat, model menunjukkan bahwa besok harga minyak akan naik dari 90 yuan menjadi 100 yuan, sehingga orang-orang membeli hari ini dengan harapan harga besok akan naik, tetapi perilaku prediksi tersebut mempengaruhi hasil sistem, harga minyak hari ini sudah naik menjadi 100 yuan, model tersebut tidak lagi akurat. Di balik keadaan kacau bivariatif adalah konsep “refleksivitas” yang diusulkan oleh George Soros.
Pergerakan jangka pendek di pasar investasi adalah contoh tipikal dari keadaan kacau bivariatif. Emosi investor dan interpretasi mereka terhadap berita dan aspek teknis (yaitu pandangan terhadap pergerakan harga jangka pendek) segera akan mempengaruhi pergerakan pasar, sehingga pergerakan jangka pendek hampir tidak dapat diprediksi, tetapi pergerakan jangka panjang, karena adanya keuntungan struktural (mengenai kualitas struktural yang baik, akan saya tulis lebih rinci di lain waktu), akan muncul skenario dengan tingkat kemenangan tinggi dan odds tinggi.
Dari keadaan kacau ke pemikiran investasi, belajar untuk diterapkan. $BTC
$ETH
#混沌态 #投资