Fraktale Markthypothese (FMH)

Was ist die Fraktalmarkthypothese (FMH)?

Die Fractal Markets Hypothesis (FMH) behauptet, dass Zeitreihendaten von Aktienmarktpreisen ähnliche Eigenschaften wie Fraktale aufweisen, und schreibt diese Eigenschaften unterschiedlichen Zeithorizonten und Informationen unter den Anlegern zu.

Fraktale Markthypothese verstehen

Gemäß der Fraktalmarkthypothese (FMH) kann die kurzfristige Konvergenz von Zeithorizonten und Informationssätzen in Zeiten erhöhter Marktunsicherheit als Zusammenbruch der fraktalen Struktur von Marktpreisen modelliert werden. Dies kann zu plötzlichen Spitzen der Marktvolatilität und einem Mangel an Marktliquidität führen, wie es bei Zusammenbrüchen und Krisen der Fall ist. Die FMH ist eine Erweiterung der weit verbreiteten Effizienzmarkthypothese (EMH).

Der FMH wurde 1994 von Ed Peters in seinem Buch Fractal Market Analysis: Applying Chaos Theory to Investment and Economics entwickelt. Fraktale Muster weisen im Allgemeinen die Eigenschaft auf, dass sie ähnlich oder selbstwiederholend erscheinen, wenn sie in verschiedenen Maßstäben betrachtet werden. Peters argumentierte, dass Zeitreihen von Börsenkursen nicht einfach einem Random Walk ähneln (wie von der EMH beschrieben), sondern tatsächlich fraktale Eigenschaften aufweisen, da sie eine ähnliche Struktur aufweisen, wenn sie in unterschiedlichen Zeitintervallen abgetastet werden.

Dieses fraktale Muster an den Finanzmärkten schafft eine Unterscheidung zwischen langfristigen Anlegern, die sich möglicherweise auf die Fundamentaldaten des Marktes konzentrieren, und kurzfristigen Anlegern, die sich möglicherweise mehr auf die technische Analyse konzentrieren. Da die verschiedenen Anlegergruppen über unterschiedliche Anlagehorizonte mit unterschiedlichen Informationsbeständen operieren, können sie dazu beitragen, sich gegenseitig Marktliquidität zur Verfügung zu stellen, was dazu beitragen kann, trotz der täglichen Volatilität langfristig zu stabilisieren. Trades von langfristigen Anlegern gleichen die Trades von kurzfristigen Anlegern aus – wodurch sichergestellt wird, dass Wertpapiere leicht gehandelt werden können, ohne die Bewertungen dramatisch zu beeinflussen.

Das ändert sich jedoch in bärischen Märkten. Probleme können auftreten, wenn ein plötzlicher Schock zu erhöhter Unsicherheit bei langfristig orientierten Anlegern führt, die dazu führen, dass sie ihren Fokus auf einen kurzen Zeithorizont und Informationen verlagern, die für kurzfristige Schwankungen relevant sind. Dies führt zu einem Markt, in dem alle oder die meisten Anleger kurzfristige Anleger sind und nur wenige langfristige Kontrahenten Liquidität für kurzfristige Geschäfte bereitstellen.

Plötzlich verhalten sich alle Anleger wie kurzfristig orientierte Anleger und reagieren auf kurzfristige Kursbewegungen und Informationen. Diese Verschiebung führt dazu, dass die Märkte weniger liquide und ineffizienter werden. Der Entzug von Liquidität aus dem Markt kann zu extremen kurzfristigen Schwankungen der Marktpreise führen,. die plötzliche Marktcrashs charakterisieren.

Die Finanzkrise von 2008 veranlasste viele Beobachter dazu, vorherrschende Wirtschaftstheorien und Marktperspektiven in Frage zu stellen. EMH geht davon aus, dass Anleger rational handeln und Märkte effizient sind, was bedeutet, dass Preise immer den wahren Wert eines Vermögenswerts widerspiegeln sollten . Diese Denkweise wurde im Zuge der Großen Rezession erneut in Frage gestellt.

Alternative Theorien wie die Noisy-Market-Hypothese, die Adaptive-Market-Hypothese und FMH, die das Anlegerverhalten während eines Marktzyklus,. einschließlich Booms und Busts,. untersuchen, gewannen an Bedeutung.

Wichtig

Die fraktale Markthypothese versucht, das Verhalten von Anlegern unter allen Marktbedingungen zu erklären, etwas, was die populäre effiziente Markthypothese nicht kann.

Chaostheorie, Fraktale und Märkte

In den Rahmen der Chaostheorie fallend,. erklärt die FMH Märkte mit dem Konzept der Fraktale – fragmentierte geometrische Formen, die in Teile zerlegt werden können, die die Form des Ganzen nachbilden.

In Bezug auf Märkte behaupten Befürworter dieser Theorie, dass sich Aktienkurse in Fraktalen bewegen. Sie verwenden dies als Grundlage für eine Form der technischen Analyse; Genauso wie sich die Muster von Fraktalen in allen Zeiträumen wiederholen, scheinen sich auch die Aktienkurse zu bewegen, indem sie geometrische Muster im Laufe der Zeit replizieren.

Diese Analyse konzentriert sich auf die Preisbewegungen von Vermögenswerten, basierend auf der Annahme, dass sich die Geschichte der Aktienkurse auf unterschiedlichen Ebenen wiederholt. In Anlehnung an diesen Rahmen untersucht die FMH den Horizont der Anleger, die Rolle der Liquidität und die Auswirkungen von Informationen im Konjunkturzyklus.

Einschränkungen der fraktalen Markthypothese

Das vielleicht eklatanteste Problem bei der Quantifizierung und Nutzung des FMH ist die Entscheidung, wie lange das „fraktale“ Muster wiederholt werden sollte, um die Marktrichtung zu prognostizieren. Ein Muster kann täglich, wöchentlich, monatlich oder sogar länger wiederholt werden. Da Fraktale jedoch in einem unendlichen Zyklus von Natur aus rekursiv sind, weiß ein Trader möglicherweise nicht, wann er beginnen oder in welcher Größenordnung er operieren soll.

Es ist daher äußerst schwierig, den Zeitraum der Wiederholung genau vorherzusagen, obwohl er wahrscheinlich eng mit dem Anlagehorizont zusammenhängt. Es ist auch erwähnenswert, dass das Muster wahrscheinlich nicht identisch wiederholt werden würde.

Höhepunkte

• FMH argumentiert, dass Marktpreise im Laufe der Zeit fraktale Eigenschaften aufweisen, die gestört werden können, wenn sich die Informationssätze und Zeithorizonte der Anleger ändern.

• Die Fractal Markets Hypothesis (FMH) ist eine Theorie darüber, wie eine erhöhte Marktunsicherheit zu plötzlichen Marktkrisen und -crashs führen kann.

• FMH, entwickelt von Ed Peters in seinem 1994 erschienenen Buch Fractal Market Analysis: Applying Chaos Theory to Investment and Economics, ist eine Erweiterung der weit verbreiteten Effizienzmarkthypothese (EMH).

• Das eklatanteste Problem bei der Quantifizierung und Nutzung des FMH ist die Entscheidung, wie lange das „fraktale“ Muster wiederholt werden sollte, um zu versuchen, die Marktrichtung zu prognostizieren.