Je trouve l'intervention d'Euraed très interessante.
Lorqu'on parlait de chaos et d'attracteurs, je n'y voyais qu'une simple analogie pour souligner la nature fractale des marchés.
Je ne pensais pas que des attracteurs avaient réellement été mis en évidence d'une façon formelle.
Ainsi les marchés seraient réellement chaotiques au sens mathématique du terme. Ce serait donc des phénomènes déterministes.
A condition de filtrer le bruit ! Sinon, impossible de trouver les attracteurs. Le bruit peut donc être considéré comme étant le signal non chaotique, aléatoire (petits intervenants qui entrent ou sortent au "hasard" par exemple).
Réussir à caractériser mathématiquement les attracteurs permettrait donc de mettre en place une méthode de
trading automatique.
Pour tous les codeurs préférant la pratique à la théorie, je conseille les écrits de Geoff
boeing et de Ian Lawrence Kaplan disponible en libre accès sur le Web.
Le premier montre un exemple simple de chaos avec la suite logistique (qui est aussi abordé dans le bouquin de Lars Tvede).
C'est rapide à coder. C'est jolie. Et surtout, en faisant le travail inverse, on entrevoit de quelle façon déterminer si un phénomène est chaotique ou aléatoire et de quelle façon mettre en évidence ses attracteurs.
Le second, Ian Lawrence Kaplan, aborde de nombreux sujets (je vous conseille aussi de lire sa bio. ça vaut le détour).
Ici, ce qui nous intéresse, ce sont les ondelettes (wavelet en anglais). C'est un formidable outil de traitement de signal qui peut nous permettre, entre autre, de filtrer le bruit d'une façon très précise.
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