कैओस थ्योरी क्या है?
कैओस सिद्धांत एक गणितीय अवधारणा है जो बताती है कि सामान्य समीकरणों से यादृच्छिक परिणाम प्राप्त करना संभव है। इस सिद्धांत के पीछे मुख्य उद्देश्य छोटी घटनाओं की अंतर्निहित धारणा है जो प्रतीत होता है असंबंधित घटनाओं के परिणामों को प्रभावित करती है। कैओस सिद्धांत को "गैर-रैखिक गतिशीलता" के रूप में भी जाना जाता है।
अराजकता सिद्धांत को समझना
मौसम के पैटर्न की भविष्यवाणी करने से लेकर शेयर बाजार तक कई अलग-अलग चीजों में अराजकता सिद्धांत लागू किया गया है। सीधे शब्दों में कहें, अराजकता सिद्धांत जटिल प्रणालियों के अंतर्निहित क्रम को देखने और समझने का एक प्रयास है जो पहली नज़र में बिना आदेश के प्रकट हो सकता है।
अराजकता सिद्धांत में पहला वास्तविक प्रयोग 1960 में एक मौसम विज्ञानी, एडवर्ड लोरेंज द्वारा किया गया था। वह भविष्यवाणी करने के लिए समीकरणों की प्रणाली के साथ काम कर रहा था कि मौसम क्या होगा। 1961 में, वह पिछले मौसम अनुक्रम को फिर से बनाना चाहते थे, लेकिन उन्होंने अनुक्रम मिडवे शुरू किया और पूर्ण छह के बजाय केवल पहले तीन दशमलव स्थानों को प्रिंट किया। इसने मौलिक रूप से अनुक्रम को बदल दिया, जिसे मूल अनुक्रम को केवल तीन दशमलव स्थानों के थोड़े से बदलाव के साथ मूल दर्पण को बारीकी से देखा जा सकता है। हालांकि, लोरेन्ज़ ने साबित किया कि प्रतीत होता है कि महत्वहीन कारक समग्र परिणाम पर भारी प्रभाव डाल सकते हैं। कैओस सिद्धांत छोटी घटनाओं के प्रभाव को नाटकीय रूप से असंबंधित घटनाओं के परिणामों को प्रभावित करता है।
स्टॉक मार्केट में अराजकता का सिद्धांत
कैओस सिद्धांत एक विवादास्पद और जटिल सिद्धांत है जिसका उपयोग सिस्टम की कुछ विशेषताओं को समझाने के लिए किया गया है जो परंपरागत रूप से सटीक रूप से मॉडल के लिए कठिन रहे हैं। ऐतिहासिक डेटा के समृद्ध सेट के साथ आने के अतिरिक्त लाभ के साथ वित्तीय बाजार इस श्रेणी में आते हैं। एक दिलचस्प वित्तीय घटना जो अराजकता सिद्धांत को स्पष्ट करने में मदद कर सकती है, अगर समझा नहीं जाती है, तो यह है कि प्रतीत होता है कि स्वस्थ वित्तीय बाजार अचानक झटके और दुर्घटनाओं का सामना कैसे कर सकते हैं।
अराजकता सिद्धांत के समर्थकों का मानना है कि स्टॉक, बॉन्ड या अन्य सुरक्षा के लिए मूल्य बहुत आखिरी चीज है। यह बताता है कि कम कीमत की अस्थिरता की अवधि बाजार के वास्तविक स्वास्थ्य को प्रतिबिंबित नहीं करती है। एक लैगिंग इंडिकेटर के रूप में कीमत को देखते हुए निवेशकों को अंधेरे में डालते हैं जहां तक वे दुर्घटनाग्रस्त होने से पहले होते हैं। यह निश्चित रूप से, ज्यादातर निवेशकों के अनुभव को फिट करता है जिन्होंने काले हंस की घटनाओं और वित्तीय मंदी का अनुभव किया है। कुछ ऐसे हैं जो पहले से ही बाजार में गिरावट के लिए खुद को स्थिति में लाने में सक्षम हैं, लेकिन वे अक्सर संरचनात्मक कमजोरियों को समझने के लिए मूल्य डेटा की तुलना में बहुत गहरा खुदाई कर रहे हैं, जो कि अधिकांश बाजार ने अनदेखी की है।
अराजकता सिद्धांत के साथ बड़ी चेतावनी यह है कि इसे अक्सर निवेश को छूट देने के तरीके के रूप में उपयोग किया जाता है। जबकि बाजार एक छोटी अवधि में भविष्यवाणी करना लगभग असंभव है, वे लंबे समय से अधिक सुसंगत हैं। सिर्फ इसलिए कि आप अगली दुर्घटना का समय नहीं निकाल सकते हैं, इसका मतलब यह नहीं है कि आपको उन शेयरों को मजबूत फंडामेंटल वाले शेयरों में निवेश नहीं करना चाहिए, जो लंबी अवधि में प्रदर्शन करते हैं।
