Uma breve explicação sobre o estado caótico.
Um sistema, se determinado por um número extremamente grande e dinâmico de fatores, apresentará um estado caótico.
Aqui, o estado caótico é dividido em duas categorias: estado caótico unidimensional e estado caótico bidimensional.
O estado caótico unidimensional refere-se ao fato de que o comportamento preditivo em si não se tornará parte do estado caótico e, portanto, não afetará o resultado do sistema. Os humanos podem estabelecer modelos preditivos, e à medida que mais e mais variáveis fatoriais são adicionadas ao modelo, a precisão da previsão dos resultados do estado caótico aumentará. Um exemplo real disso é a previsão do tempo.
O estado caótico bidimensional refere-se ao fato de que o comportamento preditivo em si se tornará parte do estado caótico e, portanto, afetará o resultado do sistema. Suponha que os humanos tenham estabelecido um modelo que possa prever com precisão a tendência dos preços do petróleo; o modelo mostra que o preço do petróleo subirá de 90 yuans para 100 yuans amanhã. Assim, as pessoas compram hoje, com a intenção de se antecipar ao aumento do preço de amanhã, mas o comportamento preditivo afetou o resultado do sistema, e o preço do petróleo subiu para 100 yuans hoje, tornando o modelo impreciso. O estado caótico bidimensional está por trás do conceito de "reflexividade" proposto por George Soros.
As flutuações de curto prazo do mercado de investimentos são um exemplo típico de estado caótico bidimensional. As emoções dos investidores e suas interpretações das notícias e da análise técnica (ou seja, suas visões sobre as flutuações de preços de curto prazo) imediatamente afetam o movimento do mercado, tornando quase impossível prever as flutuações de curto prazo. No entanto, as flutuações de longo prazo, devido à existência de vantagens estruturais (sobre vantagens estruturais de qualidade, escreverei um artigo explicativo mais detalhado no futuro), apresentarão cenários de alta taxa de vitória e altas odds.
Da condição caótica ao pensamento de investimento, aplicar o aprendizado na prática. $BTC
$ETH
#混沌态 #投资
Um sistema, se determinado por um número extremamente grande e dinâmico de fatores, apresentará um estado caótico.
Aqui, o estado caótico é dividido em duas categorias: estado caótico unidimensional e estado caótico bidimensional.
O estado caótico unidimensional refere-se ao fato de que o comportamento preditivo em si não se tornará parte do estado caótico e, portanto, não afetará o resultado do sistema. Os humanos podem estabelecer modelos preditivos, e à medida que mais e mais variáveis fatoriais são adicionadas ao modelo, a precisão da previsão dos resultados do estado caótico aumentará. Um exemplo real disso é a previsão do tempo.
O estado caótico bidimensional refere-se ao fato de que o comportamento preditivo em si se tornará parte do estado caótico e, portanto, afetará o resultado do sistema. Suponha que os humanos tenham estabelecido um modelo que possa prever com precisão a tendência dos preços do petróleo; o modelo mostra que o preço do petróleo subirá de 90 yuans para 100 yuans amanhã. Assim, as pessoas compram hoje, com a intenção de se antecipar ao aumento do preço de amanhã, mas o comportamento preditivo afetou o resultado do sistema, e o preço do petróleo subiu para 100 yuans hoje, tornando o modelo impreciso. O estado caótico bidimensional está por trás do conceito de "reflexividade" proposto por George Soros.
As flutuações de curto prazo do mercado de investimentos são um exemplo típico de estado caótico bidimensional. As emoções dos investidores e suas interpretações das notícias e da análise técnica (ou seja, suas visões sobre as flutuações de preços de curto prazo) imediatamente afetam o movimento do mercado, tornando quase impossível prever as flutuações de curto prazo. No entanto, as flutuações de longo prazo, devido à existência de vantagens estruturais (sobre vantagens estruturais de qualidade, escreverei um artigo explicativo mais detalhado no futuro), apresentarão cenários de alta taxa de vitória e altas odds.
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