混沌理论：混沌理论的现实意义和蝴蝶效应—股票投资理论解密解读

ghld88 混沌理论 2020-05-15 13:20:10

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混沌理论：混沌理论的现实意义和蝴蝶效应—股票投资理论解密解读

现实意义

混沌的发现揭示了我们对规律与由此产生的行为之间－－即原因与结果之间－－关系的一个基本性的错误认识。我们过去认为，简单的原因必定产生简单的结果(这意味着复杂的结果必然有复杂的原因)，但我们知道了，简单的原因可以产生复杂的结果。我们认识到，知道这些规律不等于能够预言未来的行为。
这一思想已被一群数学家和物理学家，其中包括威廉·迪托 (William Ditto)、艾伦·加芬科(Alan Garfinkel)和吉姆·约克 (Jim Yorke)，变成了一项非常有用的实用技术，他们称之为混沌控制。实质上，这一思想就是使蝴蝶效应为你所用。初始条件的小变化产生随后行为的大变化，这可以是一个优点；你必须做的一切，是确保得到你想要的大变化。对混沌动力学如何运作的认识，使我们有可能设计出能完全实现这一要求的控制方案。这个方法已取得若干成功。混沌控制的最早成就之一，是仅用卫星上遗留的极少量肼使一颗“死”卫星改变轨道，而与一颗小行星相碰撞。美国国家航空与航天管理局操纵这颗卫星围绕月球旋转5圈，每一圈用射出的少许肼将卫星轻推一下，最后实现碰撞。
混沌理论的特征在证券市场中也存在。周K线图看上去与日K线图、小时K线图、5分钟K线图的形状十分相似，这就是证券市场价格的分形特征，我们可以应用5分钟K线图或者小时K线图来推断日K线图或周K线图的形状，为投资决策服务。

蝴蝶效应

近半世纪以来，科学家发现许多自然现象即使可化为单纯的数学公式，但是其行径却无法加以预测。如气象学家Edward Lorenz发现，简单的热对流现象居然能引起令人无法想象的气象变化，产生所谓的“蝴蝶效应”，亦即某地下大雪，经追根究底却发现是受到几个月前远在异地的蝴蝶拍打翅膀产生气流所造成的。一九六○年代，美国数学家Stephen Smale 发现，某些物体的行径经过某种规则性的变化之后，随后的发展并无一定的轨迹可寻，呈现失序的混沌状态。

混沌控制

混沌控制由狄透（William Ditto）、贾芬卡（Alan Garfinkel）、约克（Jim Yorke），将此想法化为实用技术，用微小的变化开始，造成希望所想的巨大改变。

控制方法

混沌控制方法有两种，一是通过合适的策略、方法及途径，有效地抑制混沌行为，使李雅普诺夫指数下降进而消除混沌；二是选择某一具有期望行为的轨道作为控制目标。一般情况下，在混沌吸引子中的无穷多不稳定的周期轨道常被作为首选目标，其目的就是将系统的混沌运动轨迹转换到期望的周期轨道上。不同的控制策略必须遵循这样的原则：控制律的设计须最小限度的改变原系统，从而对原系统的影响最小。从这个观点来看，　控制方式可以分为两类：　反馈控制和非反馈控制。反馈控制是一种十分成熟而且应用广泛的工程设计技术，　它主要利用混沌系统的本质特征，　如对于初始点的敏感依赖性，　来稳定已经存在于系统中的不稳定轨道。一般来说，反馈控制的优点在于不需要使用除系统输出或状态以外的任何有关给定被控系统的信息，　不改变被控系统的结构，　具有良好的轨道跟踪能力和稳定性。其缺点在于要求一个比较精确的数学模型和输入目标函数或轨道，　在只存在观测数据而没有数学方程时不能直接使用。和反馈控制方式相比，非反馈控制主要利用一个小的外部扰动，　如一个小驱动信号、噪声信号、常量偏置或系统参数的弱调制来控制混沌，　该控制方式的设计和使用都十分简单，　但无法确保控制过程的稳定性。这两种方式都是通过混沌动力学系统的稍微改变来求得系统的稳定解。在控制混沌的实现中，最大限度地利用混沌的特性，对于确定控制目标和选取控制方法非常关键。混沌控制的基本方法有：OGY方法、连续反馈控制法（外力反馈控制法和延迟反馈控制法）、自适应控制法以及智能控制法（神经网络和模糊控制）等

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