基于混沌理论的中国金融市场投资决策研究

【摘要】本文介绍了混沌理论，重点探讨了基于此理论的中国金融市场投资决策，旨在了解金融市场规律，以此提高投资决策的准确性。

【关键词】混沌理论 金融市场 投资决策

一、引言

在经济全球化、一体化的环境下，金融市场快速发展，其规模日渐扩大。金融投资的特点为风险与收益共存，为了保证自身投资的成效，广大投资者对金融市场展开了分析。本文主要从混沌理论视角出发，对中国股票、期货及黄金等市场展开了全方位的研究，旨在进一步提高投资决策的有效性。

二、混沌理论概况

在1970年后，非线性科学快速发展，经国内外学者共同努力，完善了其研究内容，具体包括孤立波、混沌及分形，其中最为重要的理论之一便是混沌理论。在现代科学技术支持下，特别是计算机技术，其为混沌学研究提供了可靠的保障。

混沌学的研究对象主要为动态系统，其在各个领域均有着普遍的运用，如：自然与社会科学等，通过与其他学科的交融与渗透，进一步促进了其发展。当前，各国学者均十分关注混沌时间序列预测，其模型分为两种，一种为动力学方法，另一种为相空间重构方法，前者以已知系统模式为前提条件，借助描述系统数学模型，经过简化与求解，从而保证了预测的有效性；后者借助实际观察数据，构建适合的空间模型，通过观察相点的轨迹运动，从而达到预测目标。现阶段，混沌时间序列预测方法分为全局法、局域法、人工神经网络法等[1]。

在经济学领域中对混沌理论的应用时间较长，可追溯到上个世纪80年代，美国学者最早提出了混沌现象，此后，有关学者在风险管理、股票市场、证券市场等方面均引入了混沌理论，但时至今日，关于混沌理论在经济领域中的应用仍存在较大争议，通过对既有理论分析可知，金融市场研究中对混沌理论的应用主要体现在混沌识别、常规预测等方面，缺少关于投资决策的研究报道[2]。因此，本文借助混沌理论研究金融市场投资决策是必要的。

三、基于混沌理论的中国金融市场投资决策研究

金融市场作为市场经济的重要构成部分，其重要性日益显著。虽然中国金融市场发展时间较短，但股票、期货及黄金市场经数十年发展均取得了显著的成绩。金融投资属于理财工具，为了规避投资风险，保证投资效益，国内外学者均十分关注中国金融市场投资决策的研究。如果市场有效，最优投资策略为投资与市场组合、采用消极管理，但有效市场假说缺少可行性，随之出现了分形市场假说，它认为投资者行为与两个因素有关，一种为金融市场信息接受度，另一种为投资时间尺度。金融市场作为复杂系统，其拥有混沌、分形等特性，因此，分析过程中可采用混沌、分形等理论。

（一）研究意义

中国金融市场是由股票、期货及黄金市场构成的，其面向大众，拥有固定的场所，可进行集中化交易，具体有上海证券交易所、上海期货交易所、上海黄金交易所、深圳证券交易所等。此作为新兴金融市场，发展迅速，影响力日渐增强。

本文选用混沌理论进行研究，具有积极的意义，在理论方面，研究中利用分形、混沌理论，对金融市场展开了非线性分析，从而推动了金融理论的发展；在现实方面，对于投资者而言，其投资成败的关键点便是投资策略，该策略涉诸多的内容，包括投资对象、规模及时机等，通过对合理投资策略的推广，利于培养投资者的理性思维，使其全面了解市场特性，以此保证其预测、决策的成效，同时也利于促进我国金融市场的稳定与健康发展，使其规避了金融风险，提高了管理效率与质量[3]。

（二）研究内容

1.混沌性检验。在应用混沌理论研究中国金融市场过程中，因确保其属于混沌系统，为了明确其是否拥有混沌系统的特性，可通过混沌识别，研究金融市场中的价格序列数据。通过调查可知，国内外学者经研究证实了股票市场具有混沌性，中国股票市场为弱混沌，但关于其他市场的研究相对较少。因此，研究过程中侧重期货、黄金市场，经检测，确定其具有混沌性，此后再借助非线性确定性混沌模型展开预测与分析，从而满足投资决策需求。

在中国股票市场方面，选用上海证券交易所与深圳证券交易所所提供的4000个数据为研究对象，其源于Bloomberg数据库，通过对数据处理、计算发现，二者日收盘价格序列呈现出了尖峰厚尾的特点，不属于正态分布。通过R/S检验分析显示，沪深两市拥有非线性特征，即：价格波动具备分形性与持久性，经递归图分析指出，两市指数的价格时间序列具有确定性[4]。

在中国期货市场方面，虽然国内学者研究了中国期货市场，但仅限于单一品种，也未能运用不同方法进行检验。由于期货市场的指数缺少一致性，各品种均有着独特性，单一品种的混沌性不具备代表性与典型性，因此，研究过程中应选用不同的方法，以此提高检验分析的全面性与准确性。实践中选用了三大期货交易所的全部上市品种，首先，利用最大交易量复权法进行采集，以此保证了数据的完整性、准确性及代表性，此后进行了处理、计算及检验。此结果为各期货市场的不同品种价格序列具有尖峰厚尾的特点，不属于正态分布。通过R/S、BDS及递归图检验可知，我国期货市场价格序列波动具有非线性与持久性特点，同时其价格普遍确定。

在中国黄金市场方面，我国黄金市场发展时间较短，在21世纪才成立上海黄金交易所，与国外市场相比，其在交易量、影响力等方面均相对较小，但其发展速度较快，与其他金融市场共同构建了完整的金融市场体系。在金融危机影响下，美元贬值，我国开始大规模储备黄金，但其在外汇储备中所占比重仍相对较小，因此，相关学者要求中央应加大其储备量。随着黄金价格的上涨，国内投资者对其给予了高度关注，因此，黄金价格预测与分析逐渐成为了热点。以上海黄金交易所的2000个数据为研究对象，采集后对其进行处理与计算，通过R/S、BDS分析与检验发现，中国黄金市场不符合正态分布，具有非线性及确定性，但其非线性特征不够明显，造成此情况的原因为该市场发展时间尚短，难以实现定量检验[5]。

通过对三个市场的分析与检验证实，中国金融市场具备混沌个特性，因此，可利用混沌理论探讨其投资决策。

2.混沌预测。中国金融市场混沌预测是其投资决策的前提条件，最传统的投资策略便是价格预测，即：价格上涨则买入，而其下跌则卖出。为了掌握中国金融市场的预测方法，应利用Lyapunov指数，该指数对系统混沌量及轨道指数发散进行了量化估计，在相空间寻找相似点与相似轨迹，在此基础上，构建预测模型，经研究证实，金融时间序列预测经去噪处理后，其预测性能明显提高；同时，采用自适应预测方法，此方法的优点为涉及的样本量少，预测准确性较高，同时可克服时变困难，并拥有自适应跟踪系统运动轨迹，在分析中国金融市场过程中可选用Valterra级数自适应预测模型，虽然其预测效果较好，但也存在不足，主要表现为缺少稳定性，个别情况下，可能出现预测失败。因此，日后，该模型仍需进一步改进。

当前，在金融市场中广泛应用着神经网络模型，其预测精度高，并且具有一定的灵活性，将其用于金融市场预测，网络通过对样本的学习，自适应地提取了金融资产价格的动态规律，同时其动态特性、存储能力，有效反应了金融市场的时序特性，从而保证了预测精度[6]。

3.混沌投资。金融市场投资决策流程如下：确定投资战略、分析市场、构建投资组合、品股业绩、改进投资组合等，实践中应注意两个事项，第一为金融资产分析，通过对投资工具风险及收益的评估，以此明确投资时机，为了解决此问题，常年的决策方法为技术分析，结合混沌预测，构建混合交易模型，经验证显示，该模型具有一定的稳定性，同时还可保证高额收益率；第二为最优资产组合，主要是控制投资风险，促进投资收益的最大化，在处理此问题过程中可利用非线性技术及行为金融理论，其投资组合模型有M-V模型、M-V-S-K模型[7]。

四、总结

综上所述，混沌理论作为非线性技术，将其用于金融投资领域，利于提高投资者的预测与决策能力，待有效控制风险后，其投资收益将更加显著。本文借助混沌理论，对中国金融市场展开了全方位的混沌识别，并提出了混沌预测方法及交易、投资模型。

参考文献

[1]刘超，刘丽.系统金融理论研究——兼论现代金融理论、行为金融理论、系统金融理论的比较[J].南方金融，2011，12：9-18.

[2]黄腾飞.基于混沌理论的中国金融市场投资决策研究[D].南京航空航天大学，2013.

[3]张震.基于混沌理论的金融风险管理模式探讨[J].区域金融研究，2012，08：20-26.

[4]杨新华，施筱勇.有效资本市场理论与混沌理论的融合——资本市场价格波动的规律性[J].华中农业大学学报（社会科学版），2003，04：18-21+30.

[5]梁成.基于异质性交易者非线性模型的中国证券市场价格波动研究[D].南开大学，2012.

[6]王玉玲.基于分形分布的金融风险及投资决策研究[D].天津大学，2011.

[7]郭坤.人民币升值对中国对外直接投资的影响研究[D].东北师范大学，2013.

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