PREVIENDO Y DOMINANDO EL FUTURO

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Transcripción de la presentación:

PREVIENDO Y DOMINANDO EL FUTURO TEORÍA DEL CAOS PREVIENDO Y DOMINANDO EL FUTURO

Cambio de escenario constante LAS CRISIS GEOPOLÍTICAS, LAS RELACIONES INTERNACIONALES, LOS FUNDAMENTALISMOS RELIGIOSOS, LOS AVANCES TÉCNICOS ENERGÉTICOS, LA INGENIERÍA GENÉTICA, LAS ESTRATEGIAS NACIONALISTAS LA INFINITA ESPECULACIÓN DE TODO TIPO Y EN DEFINITIVA UN SINFÍN DE VARIABLES AFECTAN A LA EVOLUCIÓN DEL SISTEMA ECONÓMICO-FINANCIERO MUNDIAL

El caos

Características SENSIBILIDAD A LAS CONDICIONES INICIALES DEBE SER TRANSITIVO SUS ÓRBITAS PERIÓDICAS DEBEN FORMAR UN CONJUNTO DENSO EN UNA REGIÓN COMPACTA DEL ESPACIO FISICO.

En teoría si es posible LAS LEYES DEL COMPORTAMIENTO HUMANO HACEN QUE DICHO SISTEMA SEA DETERMINISTA, SENSIBLE A LAS CONDICIONES INICIALES Y CON ATRACTORES ( LEYES DEL MERCADO )

Edward Lorenz, padre de la Teoría del Caos y el Efecto Mariposa Edward Lorenz fue un meteorólogo del MIT, que trató de explicar por qué es tan difícil obtener las previsiones meteorológicas, dando lugar a una revolución científica llamada teoría del caos, murió 16 de Abril de 2008, de cáncer, en su casa de Cambridge, a la edad de 90 años. Estas observaciones en última instancia le llevaron a formular lo que se conoce como el efecto mariposa, presentado en 1972 en un artículo titulado: "Previsibilidad: debe el aleteo de una mariposa en Brasil originar un tornado en Texas?"

CONCLUSIONES En meteorología, llegó a la conclusión de que puede ser fundamentalmente imposible hacer predicciones más allá de dos o tres semanas con un grado razonable de exactitud. "Al demostrar que ciertos sistemas deterministas tienen límites formales en la previsibilidad, puso el último clavo en el ataúd del universo cartesiano, fomentado lo que algunos han llamado la tercera revolución científica del siglo 20, siguiendo los talones de la relatividad y la física cuántica",

CAOS Y FINANZAS En el momento que los inversores basan sus decisiones en su motivos personales propias y conceptos abstractos como podrían ser: la necesidades, deseos, esperanzas, temores y creencias, los mercados etc.… podemos ver como los mercados se comportan en consecuencia, como un reflejo de su interacción con la masa de los comerciantes, son inherentemente complejos, sistemas no lineales. La teoría del caos es especialmente útil para revelar la altamente ordenada subyacente estructura de los sistemas turbulentos y aleatorios

INDICADORES El precio es la última cosa a cambiar en los mercados. Antes de que haya un cambio importante en el precio, hay un cambio en el momento. El oscilador de momento nos alerta a esos cambios. Antes de que haya un cambio en el momento, hay un cambio en la aceleración. El indicador de tendencia es extremadamente sensible a los cambios en la velocidad a la cual el impulso se está moviendo.

INDICADORES Antes de que los cambios de velocidad, hay un cambio en el volumen. Antes de los cambios de volumen, los comerciantes toman sus decisiones caóticas individuales en base a sus creencias. Esta influencia psicológica masiva se mide mediante la combinación de la segundo componente de los evaluadores psicométricas, la relación volumen: gama con el volumen de crudo. Se trata de un fenómeno como el del “Efecto Mariposa” de las alas de la mariposa, el primer evento de una serie que conduce a cambio de precio.

DECISIONES DE INVERSIÓN A partir de las decisiones de los inversores y traders, cada uno de estos efectos pone en marcha un compleja serie de eventos vinculados de manera impredecible, y cada evento ejerce de manera exponencial más influencia en el resultado de la siguiente. El precio, impulso, aceleración, volumen, y la psicología de masas se refleja en las decisiones de millones de comerciantes siguiendo el símil de rocas, piedras, remansos y desniveles de las aguas a través de un río.

SUPUESTOS Hablar de aleatoriedad, azar, caos, no es hablar de confusión ni desorden, sino que es el orden que subyace al aparente desorden. En los modelos lineales tradicionales, la utilización de herramientas estadísticas y econométricas presume que la serie de precios bursátiles son aleatorias y que no tienen memoria, así la mejor predicción del precio de mañana para un activo financiero es el precio de hoy. La realidad es que las series de precios no son aleatorias sino deterministas

fama Fama, en el año 1970 planteó que el mercado refleja completa y correctamente toda la información relevante para la determinación de los precios de los activos. Como el surgimiento de nueva información es aleatoria, su efecto al cambio en los precios también lo sería, lo que implicaría que los métodos estadísticos o econométricos predictivos de precios serían inútiles.

camino aleatorio Esto motivó a pensar que el modelo que describiría mejor este comportamiento sería el de camino aleatorio, es decir un modelo auto regresivo integrado de medias móviles ((Random Walk - ARIMA), proceso estacionario que converge sobre la media y que si se cumple los precios no tendrían ningún tipo de autocorrelación por lo que no serían predecibles, demostrando la eficiencia de los mercados

Principio de Reflexibilidad . En las ciencias exactas existe una clara separación entre el observador y el hecho observado. Los hechos están ahí y uno no puede hacer nada para cambiarlos, los errores en la interpretación o de las mediciones pueden estar en los instrumentos de medida utilizados. En el caso de las finanzas, específicamente, en la serie de tiempo de los precios bursátiles, la adquisición de un título valor afecta su precio; o lo que es lo mismo, el precio inmediato posterior a la compra de un título no será más el precio que se compró, es la intervención del agente financiero que vuelve caótico al mercado.

REDES NEURONALES Las RNA “son sistemas de procesamiento que copian esquemáticamente la estructura del cerebro para tratar de reproducir sus capacidades”. Es decir son modelos no lineales flexibles, que se caracterizan por ser sistemas paralelos ; distribuidos y adaptativos , lo que le da un mejor rendimiento y velocidad de procesamiento.

RESULTADO DE LOS ESTUDIOS Los estudios de investigación recientes indican que la dificultad del modelado y la predicción de una serie temporal, radica en que ellas siguen generalmente, en los temas económicos y financieros, una dinámica lineal explicada por la teoría del caos en los cálculos y sus efectos paramétricos y la otra explicación es la existencia de una dinámica no lineal

VENTAJAS DE LAS rna Son modelos no paramétricos ( principal distorsionador de los resultados en los modelos tradicionales lineales). Poseen la capacidad de analizar y aprender rápidamente pautas complejas y con un alto grado de precisión. No están restringidas a la linealidad de la serie. Las RNA tienen un buen rendimiento con datos incompletos, característica que se encuentra en la mayoría de los mercados emergentes.

Redes neuronales