🧠 複雜系統與股市的關聯
股票市場被廣泛認為是一個複雜適應系統（Complex Adaptive System, CAS）。這代表它具備複雜學中的多項特徵：
- 1. 大量且異質的參與者（Agents）：
- 市場由數以百萬計的投資者組成，包括散戶、機構、對沖基金等。
- 這些參與者有不同的目標、資訊、風險偏好和交易策略。
- 2. 非線性互動（Non-linear Interactions）：
- 個股的價格變化不是單一因素的簡單結果。一個投資者的決策會影響另一個投資者，導致價格變動，進而影響更多投資者。
- 這種互動是非線性的，微小的事件可能引發巨大的價格波動（例如，「黑天鵝」事件）。
- 3. 自組織與突現（Self-organization and Emergence）：
- 市場沒有一個中央的「大腦」來控制價格。價格是所有參與者互動後自發性組織的結果。
- 市場趨勢、泡沫、崩盤等現象是從個體簡單的買賣行為中**突現（Emergence）**出來的集體行為。
- 4. 記憶與路徑依賴（Memory and Path Dependence）：
- 市場的歷史（例如過去的價格、波動性、歷史事件）對現在的行為有影響。投資者的心理和預期會受到過去經驗的影響（例如遲滯現象）。
- 5. 遠離平衡態（Far from Equilibrium）：
- 股市通常處於一種持續變動的狀態，遠離靜態的熱力學平衡。市場不斷有資金流進流出，價格不斷波動，以適應新的資訊。
💡 複雜學如何解釋個股漲跌？
- 資訊傳播與反應： 複雜學模型（例如 Agent-Based Models, ABM）可以模擬資訊如何在不同類型投資者間傳播，以及市場對同一個資訊的不同反應如何導致價格的波動與震盪。
- 集體行為與羊群效應： 它解釋了為什麼理性的個體會組成非理性的群體。當大量投資者模仿彼此的行為（羊群效應）時，價格就會被推高或拉低，形成泡沫或恐慌性拋售。
- 異質性導致的波動： 複雜學認為，不同交易者策略的混合（例如，有些依賴基本面，有些依賴技術分析）是市場波動的根本原因。如果所有人都使用同一策略，市場反而會更穩定，但更脆弱。
- 分形結構與長尾效應： 股市的價格波動和交易量往往表現出分形結構和「長尾」（Fat Tails，即極端事件比常態分佈預期的更頻繁）的特性，這與複雜系統的特徵一致。
✅ 總結
複雜學將股市視為一個由大量互動參與者組成的動態、非線性、適應性的系統。個股的漲跌並非完全基於傳統經濟學的理性預期，而是在於這個複雜系統中集體互動所產生的突現行為。
這也是為什麼傳統的預測模型（基於簡單線性關係）往往效果不佳，因為它們忽略了市場的複雜性。
