Fraktale Markthypothese (FMH)
Was ist die Fraktalmarkthypothese (FMH)?
Die fraktale Markthypothese (FMH) ist eine alternative Anlagetheorie zur weit verbreiteten Effizienzmarkthypothese (EMH). Es analysiert die tägliche Zufälligkeit des Marktes und die Turbulenzen, die während Crashs und Krisen beobachtet wurden.
Die zentralen Thesen
- Die Fraktalmarkt-Hypothese analysiert die tägliche Zufälligkeit des Marktes – ein eklatantes Fehlen in der weit verbreiteten Effizienzmarkt-Hypothese.
- Es untersucht den Anlegerhorizont, die Rolle der Liquidität und die Auswirkungen von Informationen über einen vollständigen Geschäftszyklus.
- Der Markt gilt als stabil, wenn er sich aus Anlegern mit unterschiedlichen Anlagehorizonten zusammensetzt und die gleichen Informationen erhalten.
- Abstürze und Krisen passieren, wenn Anlagestrategien auf kürzere Zeithorizonte konvergieren.
Fraktale Markthypotheseverstehen
Die rational handeln und die Märkte effizient sind. Dies bedeutet, dass die 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 Markthypothese und die fraktale Markthypothese (FMH), die das Anlegerverhalten während eines Marktzyklus, einschließlich Booms und Busts, untersuchen, gewannen an Bedeutung. 1991 von Edgar Peters formalisiert, wurde die fraktale Markthypothese (FMH) eingeführt, um eine Grundlage für die technische Analyse der Preisanpassung von Vermögenswerten unter der zentralen Prämisse zu schaffen, dass sich die Geschichte wiederholt.
Wichtig
Die Fraktalmarkthypothese versucht, das Anlegerverhalten unter allen Marktbedingungen zu erklären, was die beliebte Effizienzmarkthypothese nicht kann.
Die fraktale Markthypothese (FMH) besagt, dass die Finanzmärkte und insbesondere der Aktienmarkt einem zyklischen und wiederholbaren Muster folgen. Eine Gemeinsamkeit mit EMH besteht darin, dass beide Theorien stark auf die Verbreitung von Informationen bei Investoren angewiesen sind. Von dort nehmen sie unterschiedliche Wege.
Nach der Fractal Markets Hypothese (FMH) diktieren Informationen in stabilen Wirtschaftszeiten nicht den Anlagehorizont und die Marktpreise. Es gibt eine unterschiedliche Anzahl von langfristigen Anlegern, die die Anzahl von kurzfristigen Anlegern ausgleichen – um sicherzustellen, dass Wertpapiere problemlos gehandelt werden können, ohne die Bewertungen dramatisch zu beeinflussen.
Das ändert sich in bärischen Märkten. Plötzlich tendieren alle Anleger zu kurzfristigen Horizonten und reagieren auf Kursbewegungen und Informationen. Diese Verschiebung führt dazu, dass die Märkte weniger liquide und ineffizienter werden, was Crashs und Krisen auslöst.
Fraktale Markthypothese-Methode
In den Rahmen der Chaostheorie fallend, erklärt die Fractal Markets Hypothese (FMH) Märkte mit dem Konzept von Fraktalen – fragmentierten geometrischen Formen, die in Teile zerlegt werden können, die die Form des Ganzen replizieren.
In Bezug auf die Märkte kann man sehen, dass sich die Aktienkurse in Fraktalen bewegen. Aufgrund dieser Eigenschaft ist die technische Analyse möglich: So wie sich die Muster von Fraktalen über alle Zeiträume hinweg wiederholen, scheinen sich auch Aktienkurse in geometrischen Mustern im Laufe der Zeit zu bewegen.
Diese Analyse konzentriert sich auf die Preisbewegungen von Vermögenswerten, basierend auf der Überzeugung, dass sich die Geschichte wiederholt. Diesem Rahmen folgend untersucht die Fractal Markets Hypothese (FMH) den Anlegerhorizont, die Rolle der Liquidität und den Einfluss von Informationen über einen vollständigen Konjunkturzyklus.
Einschränkungen der fraktalen Markthypothese
Das vielleicht eklatanteste Problem bei der Quantifizierung und Nutzung der fraktalen Markthypothese (FMH) ist die Entscheidung, wie lange das „fraktale“ Muster in einer marktführenden Projektion wiederholt werden sollte. Ein Muster kann sich täglich, wöchentlich, monatlich oder noch länger wiederholen. Da Fraktale jedoch von Natur aus in einem unendlichen Zyklus rekursiv sind, weiß ein Trader möglicherweise nicht, wann er beginnen oder in welcher Größenordnung er arbeiten soll.
Es ist daher äußerst schwierig, den Zeitraum der Wiederholung genau zu prognostizieren, obwohl er wahrscheinlich eng mit dem Anlagehorizont zusammenhängt. Es ist auch erwähnenswert, dass das Muster wahrscheinlich nicht identisch wiederholt wird.