混沌状態について簡単に説明します。

あるシステムが、数多くの動的に変化する要因によって結果が決まる場合、そのシステムは混沌状態を呈します。

ここでは混沌状態を二つのカテゴリに分けます。一元混沌状態と二元混沌状態です。

一元混沌状態とは、予測行動自体が混沌状態の一部にならないことを指し、したがってシステムの結果に影響を与えません。人間は予測モデルを構築でき、モデルにより多くの要因変数が加わるにつれて、混沌状態の結果予測の精度は高まります。現実の例は天気予報です。

二元混沌状態とは、予測行動自体が混沌状態の一部となり、システムの結果に影響を与えることを指します。仮に人間が油価の動向を正確に予測できるモデルを構築し、そのモデルが明日油価が90元から100元に上がると示した場合、人々は今日すぐに買い入れ、明日の価格上昇に備える意図を持ちますが、予測行動がシステムの結果に影響を与え、油価は今日100元に上がり、モデルはもはや正確ではなくなります。二元混沌状態の背後にはジョージ・ソロスが提唱した「反射性」があります。

投資市場の短期的な動向は典型的な二元混沌状態です。投資家の感情やニュース、テクニカル分析に対する解釈（つまり短期的な価格動向に対する見解）は、すぐに市場の動向に影響を与えるため、短期的な動向はほぼ予測不可能ですが、長期的な動向は構造的な優位性（構造的な質については後で詳しく説明します）が存在するため、高い勝率と高いオッズのシナリオが現れます。

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