अराजकता सिद्धांत क्या है?
कैओस सिद्धांत एक जटिल गणितीय सिद्धांत है जो प्रतीत होता है कि महत्वहीन कारकों के प्रभाव की व्याख्या करना चाहता है। अराजकता सिद्धांत को कुछ अराजक या यादृच्छिक घटनाओं को समझाने के लिए माना जाता है, और सिद्धांत अक्सर वित्तीय बाजारों के साथ-साथ अन्य जटिल प्रणालियों जैसे कि मौसम की भविष्यवाणी करने के लिए लागू किया जाता है। अराजक प्रणालियां थोड़ी देर के लिए पूर्वानुमानित होती हैं और फिर यादृच्छिक बन जाती हैं।
अराजकता सिद्धांत की उत्पत्ति
अराजकता सिद्धांत में पहला वास्तविक प्रयोग एक मौसम विज्ञानी, एडवर्ड लोरेंज द्वारा किया गया था । लॉरेंज ने मौसम की भविष्यवाणी करने के लिए समीकरणों की एक प्रणाली के साथ काम किया। 1961 में, लॉरेंज ने हवा के वेग और तापमान सहित 12 चर पर आधारित कंप्यूटर मॉडल का उपयोग करके पिछले मौसम अनुक्रम को फिर से बनाना चाहा। ये चर, या मूल्य, उन रेखाओं के साथ रेखांकन किए गए थे जो समय के साथ बढ़ीं और गिरीं। लोरेंज 1961 में एक पुराने सिमुलेशन को दोहरा रहे थे।
हालांकि, इस दिन, लोरेन्ज ने अपने चर मानों को छह के बजाय केवल तीन दशमलव स्थानों पर गोल किया। इस छोटे से बदलाव ने दो महीने के नकली मौसम के पूरे पैटर्न को बदल दिया। इस प्रकार, लोरेंज ने साबित किया कि प्रतीत होता है कि महत्वहीन कारक समग्र परिणाम पर भारी प्रभाव डाल सकते हैं।
कैओस सिद्धांत छोटी घटनाओं के प्रभावों की पड़ताल करता है जो नाटकीय रूप से असम्बद्ध घटनाओं के परिणामों को प्रभावित कर सकते हैं।
अराजकता सिद्धांत और बाजार
शेयर बाजारों के बारे में दो सामान्य गलतियाँ हैं। एक शास्त्रीय आर्थिक सिद्धांत पर आधारित है और दावा है कि बाजार 100 प्रतिशत कुशल और अप्रत्याशित हैं। अन्य सिद्धांत यह है कि बाजार कुछ स्तर पर, अनुमानित हैं। अन्यथा, बड़े व्यापारिक घराने और निवेशक कैसे लगातार मुनाफा कमाते हैं?
सच्चाई यह है कि बाजार जटिल और अराजक प्रणाली हैं और उनके व्यवहार में प्रणालीगत और यादृच्छिक दोनों घटक हैं। शेयर बाजार के पूर्वानुमान केवल एक निश्चित सीमा तक सटीक हो सकते हैं।
जैसा कि लॉरेंज ने साबित किया, जटिल अराजक प्रणाली मामूली बदलावों की चपेट में हैं, और ये एक प्रणाली को बाधित कर सकते हैं, इसे अपने संतुलन से बहुत दूर धकेल देते हैं। बाजार प्रणाली की गतिशीलता को दो बुनियादी प्रतिक्रिया और कारण छोरों के रूप में वर्णित किया जा सकता है जो शेयर बाजार के विभिन्न पहलुओं को प्रभावित करते हैं। एक सकारात्मक प्रतिक्रिया पाश आत्म-मजबूत है। उदाहरण के लिए, एक चर में एक सकारात्मक प्रभाव दूसरे चर को बढ़ाता है, जो बदले में, पहले चर को भी बढ़ाता है। यह प्रणाली में घातीय वृद्धि की ओर जाता है, इसे अपने संतुलन से बाहर ले जाता है और अंततः सिस्टम (एक बुलबुला) के पतन की ओर जाता है। इसके विपरीत, एक नकारात्मक प्रतिक्रिया लूप का एक समान प्रभाव पड़ता है, सिस्टम विपरीत दिशा में बदलाव का जवाब देता है।
उच्च अनिश्चितता वाले पीरियड सिर्फ सिस्टम डायनामिक्स के कारण नहीं हो सकते हैं। पर्यावरणीय कारक जैसे प्राकृतिक आपदाएं, भूकंप, या बाढ़ भी बाजार को अस्थिर कर सकते हैं क्योंकि एक ही स्टॉक में अचानक गिरावट आ सकती है।
वित्त में, अराजकता सिद्धांत का तर्क है कि कीमत सुरक्षा के लिए बदलने की आखिरी चीज है । अराजकता सिद्धांत का उपयोग करते हुए, मूल्य में बदलाव निम्नलिखित कारकों के गणितीय पूर्वानुमानों के माध्यम से निर्धारित किया जाता है: एक व्यापारी की व्यक्तिगत प्रेरणाएं (जैसे संदेह, इच्छा या आशा, जो सभी गैर-जटिल और जटिल हैं), मात्रा में परिवर्तन, परिवर्तनों का त्वरण। और परिवर्तनों के पीछे गति।
जबकि कुछ सिद्धांतकारों का कहना है कि अराजकता सिद्धांत निवेशकों को अपने प्रदर्शन को बढ़ाने में मदद कर सकता है, अराजकता सिद्धांत को वित्त करने के लिए आवेदन विवादास्पद रहता है।