混沌理论是一个复杂而有争议的数学理论，旨在解释看似无关紧要的因素的影响。 一些人认为混沌理论可以解释混沌或随机事件，该理论通常应用于金融市场。 混沌系统可以预测一段时间，然后看起来变得随机。
混沌理论的起源
混沌理论的第一个实际实验是由气象学家爱德华·洛伦兹（Edward Lorenz）进行的。 洛伦茨使用方程组预测天气。 1961年，洛伦兹（Lorenz）希望使用基于12个变量（包括风速和温度）的计算机模型来重建过去的天气序列。 这些变量或值用随着时间推移而上升和下降的线绘制而成。 洛伦兹（Lorenz）在1961年重复了较早的模拟。但是，在这一天，他将变量值四舍五入到小数点后三位而不是六位。 这一微小的变化彻底改变了两个月模拟天气的整体格局。
因此，洛伦茨证明了看似微不足道的因素可能对总体结果产生巨大影响。 混沌理论探讨了小事件的影响，这些事件会极大地影响看似无关的事件的结果。
混沌理论与市场
关于股票市场，有两个普遍的谬论。 一种是基于经典经济学理论的，声称市场是100％有效且不可预测的。 另一个理论是，市场在某种程度上是可预测的。 否则，大型贸易公司和投资者如何持续获利？
事实是，市场是复杂而混乱的系统，其行为既具有系统性又具有随机性。 股市预测只能在一定程度上精确。
正如Lorenz所证明的那样，复杂的混沌系统很容易受到微小变化的影响，并且会破坏系统，使其远离平衡状态。 市场系统动态可以描述为影响股票市场各个方面的两个基本反馈和因果循环。 正反馈回路是自我强化的。 例如，在一个变量中产生积极影响会增加另一个变量，从而又会增加第一个变量。 这导致系统的指数增长，使其脱离平衡，最终导致系统崩溃（泡沫）。 相反，负反馈回路具有类似的效果，系统会响应相反方向的变化。
具有高不确定性的期间可能不仅是由系统动力学引起的。 自然灾害，地震或洪水等环境因素也可能导致市场动荡，单个股票的突然下跌也可能导致市场波动。
在金融领域，混沌理论认为，价格是改变证券的最后一件事。 使用混沌理论，通过以下因素的数学预测来确定价格的变化：交易者的个人动机（例如怀疑，欲望或希望，所有这些都是非线性和复杂的），交易量的变化，变化的加速，变化背后的动力。
尽管一些理论家坚持认为混沌理论可以帮助投资者提高那里的业绩，但是混沌理论在金融领域的应用仍然存在争议。
有关股票理论的更多信息，请参见 博弈论 和 现代投资组合理论的基础：为何仍然如此 。
