Гіпотеза фрактального ринку для торгівлі та прогнозування ринкової ціни

Abstract

У статті розглянуто основні принципи гіпотези фрактального ринку (ГФР) та її застосування у торгівлі та прогнозуванні ринкової ціни. ГФР пропонує нову перспективу для розуміння ринкової динаміки, дає змогу виявляти закономірності, які часто неможливо урахувати традиційними методами аналізу. Особливу увагу приділено масштабним влас- тивостям ринкових даних, що дає змогу застосовувати моделі прогнозування на різних часових інтервалах, від короткострокових до довгострокових прогнозів. ГФР також враховує ймовірність екстремальних подій, що дає можливість покращити оцінку ризиків і підвищити точність прогнозування. Досліджено переваги гіпотези фрактального ринку порівняно із традиційними фінансовими гіпотезами, такими як випадкове блукання та гіпотеза ефек- тивного ринку, та її потенціал для інтеграції з методами машинного навчання для створення точніших і надійніших моделей прогнозування.The article explores the core principles of FMH and its application in trading and market price forecasting. FMH offers a new perspective for understanding market dynamics, allowing for the detection of patterns that traditional analysis methods often overlook. Special emphasis is placed on the scaling properties of market data, which enables the use of forecasting models across different time intervals, from short-term to long-term predictions. FMH also considers the probability of extreme events, enhancing risk assessment and improving forecasting accuracy. The article discusses the advantages of the Fractal Market Hypothesis compared to traditional financial hypotheses, such as the Random Walk Hypothesis and the Efficient Market Hypothesis, and its potential for integration with machine learning methods to create more accurate and reliable forecasting models.