ФРАКТАЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ФИНАНСОВЫХ РЫНКОВ Свиридов О.Ю., Некрасова И.В. кандидат экономических наук, профессор, кандидат экономических наук, доцент Южного федерального университета Аннотация В статье ставится вопрос о применимости гипотезы эффективного рынка (ГЭР) для анализа финансовых рынков. Общая цель состоит в том, чтобы проанализировать методы прогнозирования будущих цен финансовых активов, основанные на концепции фрактальной структуры и долговременной памяти финансовых рынков. Фракталы на финансовых рынках интерпретируются либо как инвесторы с разным инвестиционным горизонтом, либо как конфигурация движения цены на графике. В данной статье рассматриваются фрактальная структура финансовых рынков, нелинейные методы анализа финансовых рынков, пластичность и долговременная память для долгосрочных инвестиционных горизонтов финансовых рынков, фрактальный анализ финансовых рынков, новые подходы к прогнозированию цен финансовых активов, которые устранить недостатки линейной парадигмы. Результаты исследований, проведенных на валютном рынке и рынке ценных бумаг, подтвердили наличие долговременной памяти финансовых рынков. Заключение Результаты наших расчетов показывают, что рыночные события и экономические показатели не являются случайными явлениями. Рынок имеет фрактальную структуру, долговременную память и пластичность. Такой вывод сделан для всех рядов данных в разные временные интервалы. Следовательно, FMH можно успешно применять к экономическим явлениям. Предположение о возможности предсказания инвестиционных решений на основе анализа нейронных механизмов информационного воздействия на фракталы позволит открыть новые горизонты в понимании поведения инвестора на финансовых рынках. Для понимания процесса принятия инвестиционных решений можно рекомендовать следующую схему:На первом этапе формулировка проблемы создает представление о цели и контексте решения. Он объединяет информацию о внутренних состояниях организма и факторах окружающей среды, таких как голод или уровень угрозы в контексте будущих действий. Следующий шаг определяется значением или оценкой процедуры выбора с конкретными поведенческими альтернативами. На третьем шаге сравниваются альтернативные решения и выбирается наилучшее решение. Этот шаг называется выбором действия. После выполнения выбранного действия подсчитываются результаты и оценивается эффективность. Последний шаг – обучение. Обучение означает обновление информации, хранящейся в памяти, чтобы все последующие шаги выполнялись с большей эффективностью.