Teoria logperiodyczna

Dziś chciałbym pobieżnie zweryfikować jedną teorię naukową - teorię funkcji logperiodycznej. Najpierw jednak zacytuję dwa fragmenty artykułów poświęconych ekonofizyce. W artykułach tych fizycy szczycą się swoimi osiągnięciami w prognozowaniu cen instrumentów finansowych. Czy rzeczywiście nie muszą zachowywać pokory?

Fragment artykułu z serwisu Racjonalista.pl (strona http://www.racjonalista.pl/index.php/s,38/t,8977):

Fizycy chronią nasze portfele (18-09-2006)

Na początku maja tego roku warszawska giełda przeżyła kryzys. Dzięki analitykom finansowym inwestorzy nie stracili fortun, a kryzys nie zamienił się w krach gospodarczy. "To również zasługa fizyków" - przekonywał uczestników X Festiwalu Nauki prof. UW dr hab. Ryszard Kutner z Instytutu Fizyki Doświadczalnej. Kiedy narastający giełdowy bąbel pękł, ceny walorów finansowych drastycznie spadły. Te zdarzenia były oczekiwane i jeszcze zanim nastąpił spadek, inwestorom można było powiedzieć, jak mają się zachować.

"Dziś wiemy, że najlepszą strategią kryzysową jest strategia przetrwania. Najlepiej nie robić nic i czekać, aż rynek wróci do normy po okresie załamania" - mówi Kutner. Jak podkreśla, skuteczne i precyzyjne przewidywanie zdarzeń na światowych giełdach od setek lat stanowiło marzenie naukowców - nie tylko matematyków czy ekonomistów, ale również fizyków.

Ekonofizyka jako wydzielona dziedzina wiedzy, pojawiła się w drugiej połowie lat 80-tych. Dziś liczne grono ekonofizyków, opierając się na regułach matematyczno-fizycznych, analizuje układy złożone, jakimi są rynki finansowe, i ruchy masowe, jakie się tam odbywają.

Obrazowym przykładem zastosowania praw fizyki do analizy rynkowej, są badania nad zjawiskiem relaksacji, czyli reakcji na osiągnięcie przez indeks giełdowy punktu maksymalnego. "Porównujemy zachowania inwestorów do reakcji biopolimeru, na przykład ciasta makowcowego, na rozciąganie. Na tej podstawie budujemy wzór funkcji, która doskonale opisuje to zjawisko giełdowe" - tłumaczy Kutner.

Wkład fizyków w badania nad rynkiem finansowym datuje się już na XVI wiek. Profesor przypomina m.in. dokonania Mikołaja Kopernika, czy Isaaca Newtona. "Jestem w stanie przewidzieć ruchy planet we Wszechświecie, ale nie ludzkie emocje" - miał powiedzieć Newton, oceniając giełdę w kategorii zjawisk nieprzewidywalnych. "Zdanie wypowiedziane przez ojca współczesnej fizyki, po tym, jak przegrał na giełdzie cały swój majątek, sparafrazowane stanowi podstawową zasadę giełdy: +Nie ma zysku bez ryzyka+" - mówi Kutner.

Kolejni wielcy fizycy próbowali zmienić to powszechne przekonanie. Poprzez skomplikowane funkcje i wykresy opisywali owe nieprzewidywalne emocje. Karl Gauss (Niemiec) stworzył pierwszy w historii fundusz powierniczy (fundusz wdów po profesorach). Sformułował zasadę budowy i dywersyfikacji portfela giełdowego, która pozwala zminimalizować ryzyko operacji finansowych. Włoch Vilifredo Pareto odkrył z kolei, że zjawiska rynkowe podlegają pewnym określonym zasadom matematycznym. Wszystko, co jest odchyleniem od tej zasady (rozkładu Pareto) świadczy to tym, że zadziałały czynniki pozarynkowe.
Louis Bachelier (Francuz) dokonał przełomu w analizie rynków finansowych, opracowując metodę precyzyjnej analizy giełdy. Cenę uznał za cząstkę, a inwestorów przyrównał do atomów, które cząstce tej oddają swój pęd. W zależności od kierunku ruchu atomów, cena rośnie lub maleje.
Na tworzenie coraz lepszych instrumentów giełdowych również niebagatelny wpływ mieli fizycy. To oni stworzyli opcje (instrumenty, które dają szansę zarobienia, nie zobowiązując jednocześnie do zawarcia nieopłacalnej transakcji).

"Wszystkie te teorie, choć ułatwiły analizę finansową, pozwalają jedynie zmniejszyć ryzyko i je oszacować. Nie podają jednak recepty na zarobienie pieniędzy" - podsumowuje Kutner. "Dziś łatwiej nam przewidywać kryzysy i hossy. Potrafimy wyciągać wnioski z analizy zachowań inwestorów w czasie. Udało się stworzyć funkcje, które niemal bezbłędnie opisują ludzkie emocje" - dodaje.


Tekst z drugiej połowy 2006 r. Nikt wtedy jeszcze "nie marzył" o takiej bessie, jaka przyszła rok później. Czy fizycy ją przewidzieli? Niestety nie natrafiłem na taką wypowiedź.

A teraz danie główne, czyli teoria logperiodyczna. Zacytuję wywiad zamieszczony na stronie http://www.forum.gpwinfo.pl/showthread.php?t=2227:

Fizycy twierdzą, że potrafią prognozować wartość indeksów giełdowych

Rozmawiał: Mariusz Zawadzki 31-07-2003, ostatnia aktualizacja 31-07-2003 17:16

Wywiad z pionierem ekonofizyki w Polsce, profesorem Stanisławem Drożdżem.

Mariusz Zawadzki: Dlaczego fizycy nagle uwierzyli że mają szansę zrozumieć rynki finansowe lepiej niż zawodowi ekonomiści?

Prof. Stanisław Drożdż*: - To nie jest kwestia wiary. Od dawna wiemy, że świat finansów zachowuje się podobnie jak natura. Np. zmiany cen na rynkach finansowych. Przypominają ruch cząsteczki umieszczonej w cieczy i poddawanej ogromnej liczbie przypadkowych "kopnięć" otaczających ją cząstek.

Ale to trochę rozczarowujące: zatem giełda to zupełny chaos, podobnie jak ruch cząsteczek?

- Natura lubi chaos...

Tylko że w chaosie trudno o prognozy...

- Ale ja nie twierdzę, że łatwo! Zacznijmy od przykładu. Pokażę panu dwa wykresy pracy serca: pierwszy - regularny sinusoidalny i drugi - trochę zakłócony, nieregularny, zygzakowaty. Zdrowe serce opisuje ten drugi.

Chaos jest receptą na zdrowie?

- Właśnie. Praca serca powinna mieć składową regularną, której się spodziewamy, ale powinna mieć też składową chaotyczną. Serce musi być elastyczne - np. kiedy zdenerwujemy się, musi przeskoczyć z jednego typu aktywności do drugiego, dostarczyć więcej tlenu do mózgu. Udział składowej chaotycznej okazuje się w tym przypadku zbawienny.

Ale w pracy serca regularność dominuje nad chaosem. Tymczasem wykresy giełdowe często przypominają bazgroły trzylatka...

- Fakt. Choć w przypadku rynku finansowego trudniej jest wychwycić składową regularną i na tej podstawie prognozować przyszłość, to jednak jest to możliwe. Krachu roku 2000 spodziewałem się już rok wcześniej.

Ale dlaczego giełda miałaby podlegać prawom natury? Może po prostu podąża za gospodarką i polityką?

- Myślę, że giełda to znacznie więcej, niż zwykliśmy sądzić. Kiedy mówię o giełdzie, myślę o liczbach. A te liczby odzwierciedlają globalną społeczną świadomość. Jeśli przyjmiemy, że coś takiego istnieje.

Czym miałaby być?

- Spróbujmy porównać ludzkość do mózgu. Świadomość jest atrybutem całego mózgu, nie pojedynczych neuronów, których mamy kilkanaście miliardów. Neurony są dość przypadkowo połączone, ale każde dwa kontaktują się przez najwyżej kilku pośredników. Te połączenia są najbardziej istotne. One powodują, że powstają globalne wzorce aktywności. Świadomość w mózgu jest dopiero globalna.

Teraz spojrzyjmy na nas. Jesteśmy takimi odpowiednikami neuronów. Podobnie jak neuron - każdy z nas jest tylko nieświadomym uczestnikiem globalnych zdarzeń. Podobnie jak neurony - i nas liczy się w miliardach. Ostatnie badania pokazują, że człowiek od człowieka jest oddalony o pięć do sześciu podań ręki. Były takie symulacje: losowo wybierano dwóch ludzi i sprawdzano, ilu pośredników potrzebują, żeby się skontaktować.

- Badając mózg, nasłuchujemy fal mózgowych, którymi porozumiewają się neurony. Dla mnie jedynym odpowiednikiem tych fal, jeśli chodzi o społeczności ludzkie, przynajmniej jedynym dostępnym dla nas w postaci liczb, są parametry finansowe. Być może, nasłuchując ich kiedyś, nauczymy się docierać do faktów, które istnieją w globalnej świadomości. Świadomości niedostępnej dla pojedynczych osobników.

Co z tego w praktyce wynika? Jak wy, ekonofizycy, przewidujecie trendy giełdowe?

- Rynek finansowy, podobnie jak natura, balansuje na granicy między porządkiem a chaosem. Cała sztuka to wychwycić ów porządek. Najlepsze kwalifikacje mają ku temu fizycy. Są doświadczeni w badaniu złożonych układów dynamicznych, np. górskich lawin czy ruchów skorupy ziemskiej prowadzących do trzęsień ziemi. A mechanizm tych zjawisk jest dość podobny do krachów giełdowych. Trzęsienie ziemi to nagłe uwolnienie naprężeń skorupy ziemskiej. Naprężenia na giełdzie są wtedy, kiedy wszyscy inwestorzy czują, że hossa się kończy, że wszystko zmierza w jednym kierunku. W kierunku punktu krytycznego.

Co to jest punkt krytyczny?

- To punkt, gdzie układ jest bardzo wrażliwy nawet na minimalną zmianę parametrów. Taka wrażliwość jest możliwa na styku regularności i chaosu. Ideę krytyczności dobrze oddaje pryzma piasku. Gdy usypujemy górę z ziarenek, nic z początku się nie dzieje. Aż do czasu, gdy góra osiągnie maksymalne nachylenie i bardziej stroma już nie będzie. To nachylenie krytyczne. Teraz wystarczy ziarenko piasku, by spowodować lawinę. I choć częściej będziemy mieli małe "lokalne" lawinki, to raz na jakiś czas jedno jedyne ziarenko spowoduje wielką "globalną" lawinę. Pryzma staje się układem w stanie krytycznym. Jedno ziarenko może odmienić wszystko.

Ale jak punkt krytyczny, czyli krach, przewidzieć?

- Jedną z dróg jest teoria log-periodyczności, którą się zajmuję. Pewne fragmenty wykresu indeksu giełdowego powtarzają się cyklicznie - to one stanowią czynnik deterministyczny. Wykresy notowań indeksów giełdowych wahają się w górę i w dół. Ale im bliżej krachu, tym wahania są częstsze, a kolejne lokalne minima są bliżej siebie. Choć wykres idzie generalnie w górę, gracze wykazują coraz większą nerwowość. Z moich badań wynika, że skoro różnica między aktualnym minimum a poprzednim wynosiła np. cztery lata, to kolejne może nastąpić po okresie dwa razy krótszym, czyli po dwóch latach. Jeszcze kolejne - po roku itd. W ten sposób pojedyncze wahnięcia (powtarzające się fragmenty wykresu) są coraz krótsze, aż zbliżają się do zera. Wtedy jesteśmy w punkcie krytycznym.

To podejrzanie proste...

- Ale to nie koniec niespodzianek. Wykresy indeksów giełdowych mają cechę samopodobieństwa: ich fragmenty mogą być jakby miniaturką całości. Kiedyś zrobiłem eksperyment z finansistą, który zajmuje się krótkoterminową spekulacją w dużym banku europejskim. Pokazałem mu dwa wykresy zmian indeksu: jeden w skali trzech godzin, drugi w skali roku. Nie odgadł, który jest który. Jeśli do fragmentu wykresu wieloletniego przyłożymy lupę, widzimy to samo i takie same prawa tam obowiązują. Krachy w skali mikro i makro można prognozować, używając tych samych technik.

Czy Pan gra na giełdzie?

Proszę o następne pytanie.

Jakie ma Pan dla nas prognozy na najbliższe lata?

- Zrobiłem analizę od roku 1800. Za podstawę wziąłem amerykański indeks Standard&Poor 500, który jest obliczany od lat 30. ubiegłego wieku. We wcześniejszym okresie użyłem indeksu zrekonstruowanego przez historyków ekonomii. Wszystkie krachy w latach 1800-2003 znajdziemy "przewidziane" na krzywej log-periodycznej. Bieżąca recesja jest głęboka i może potrwać aż do końca 2004. Najbliższe maksimum, znacznie wyższe niż to z roku 2000, osiągniemy po roku 2010. Około roku 2025 możemy się spodziewać dramatycznego punktu krytycznego i recesji nieporównywalnej z jakąkolwiek znaną z historii.

Co to może oznaczać?

- Być może koniec systemu finansowego w obecnej postaci. Kiedyś pieniądz był oparty na parytecie złota, teraz w ogóle nie ma żadnego parytetu. Staje się coraz bardziej nierzeczywisty, plastikowy, już go prawie nie oglądamy. W Ameryce zadłużenie społeczeństwa (tzw. mortgage debt) przekroczyło pięć bilionów dolarów, podwajając się w ciągu ostatnich dziesięciu lat. To nie może trwać w nieskończoność. Ta pęczniejąca bańka musi kiedyś pęknąć.

Patrzy pan na giełdę w oderwaniu od wskaźników gospodarczych. Nie boi się Pan posądzenia o szarlatanerię?

- Powtarzam - giełda to nie tylko gospodarka. Czynników mających na nią wpływ są miliony. Pewnie zresztą dlatego, że jest tych czynników tak nieprawdopodobnie wiele, to cechy systemów złożonych spotykanych w fizyce się tu manifestują. Jak w przypadku ruchów skorupy ziemskiej. Ale ze względu na liczbę czynników, nie ma sensu analizować ich z osobna.

Również na tej stronie został przedstawiony wykres indeksu S&P500 od roku 1800:



Gdy popatrzymy na ostatnią częśc wykresu i porównamy z faktycznym stanem:



Zgodnie z teorią logperiodyczną pomiędzy rokiem 2000 a 2020 wystąpił jeden krach - ten z lat 2000-2002, ale gdzie się podział ten NASZ wielki krach rozpoczęty w 2007? "Bieżąca recesja jest głęboka i może potrwać aż do końca 2004. Najbliższe maksimum, znacznie wyższe niż to z roku 2000, osiągniemy po roku 2010. Około roku 2025 możemy się spodziewać dramatycznego punktu krytycznego i recesji nieporównywalnej z jakąkolwiek znaną z historii." Profesor kompletnie się pomylił: nowa hossa zaczęła się od początku 2003 r, trwała prawie 5 lat i wtedy się rozpoczęła katastrofa.

Warto jednak zauważyć coś paradoksalnego - gdy pada pytanie o to, co znaczyć będzie owa recesja, profesor mówi o rzeczy niesamowicie aktualnej (sztuczność pieniądza, zadłużenie), lecz jest to prognoza makroekonomiczna, a nie oparta na wykresach. Profesor nie przewidział, że zapaść nastąpi o wiele szybciej.

I jeszcze na koniec przytoczę wykres z bloga W. Białka, który w jednym poście również przytacza powyższy cytat, tyle że w kontekście ropy naftowej:



A faktyczny wykres ropy jest następujący:



I znowu podobnie - wszystko działało dopóki teoria logperiodyczna nie ujrzała światła dziennego. A może to przypadek? Nie będziemy się w to zagłębiać. Wiemy na pewno, że teoria słabo zadziałała - nie przewidziała ceny baryłki dochodzącej do 140 $, ani potężnego spadku, gdy cena dochodziła do 30 $. Można niby bronić teorii, że pokazała pewną średnią, ale co pożytecznego w takiej prognozie?

Wątpię, żeby teoria logperiodyczna przestała działać ze względu na brak uwzględnienia "samej siebie". To co się stało na rynkach finansowych w 2007 i 2008 r. było odzwierciedleniem nadchodzącego kryzysu finansowego, aż w końcu ogólnogospodarczego (prawdopodobnie efekt spadku dostarczania kredytów firmom i indywidualnym osobom przez banki). Po prostu teoria ta jest dużym (zbytnim?) uproszczeniem rzeczywistości. Wystarczy porównać dokładniej wykresy indeksu S&P500 i funkcji logperiodycznej w poprzednich latach. Lata 1920-1933 również nie zostały dobrze wyprognozowane. W innych okresach jest również wiele odstępstw. Należy jednak przyznać, że pomimo tych odstępstw giełda w jakiś sposób powracała w okolicę ścieżki wyznaczonej przez teorię.

Wykładnik Lapunowa jako stopa procentowa nieprzewidywalności

Dziś chciałbym pokazać, dlaczego wykładnik Lapunowa może stać się ważnym elementem w finansach. Pokażemy, że stanowi on "stopę procentową nieprzewidywalności" danego aktywa. Jednocześnie wyjaśni się, skąd bierze się funkcja exp we wzorze na wzrost odległości między dwiema trajektoriami.

Stopa procentowa r jest ceną uzyskania i trzymania pieniądza. Trzymanie pieniądza wiąże się z wymiarem czasu, a zatem r jest ceną czasu. Czas możemy podzielić na okresy 0,1,...n. Początkowy kapitał x z okresu 0 zostaje powiększony w okresie 1 o x*r. W drugim okresie posiadamy już x+x*r, a więc ten kapitał staje się znów początkowy w stosunku do drugiego okresu i powiększony o x*r, czyli uzyskujemy:

t=2 (x+x*r)+(x+x*r)*r = (x+x*r)(1+r) = x(1+r)(1+r)=x(1+r)^2.

Każdy kolejny okres zostaje w analogiczny sposób potraktowany:

t=3 x(1+r)^2+(x(1+r)^2)*r = (x(1+r)^2)(1+r) = x(1+r)^3
...
...
t=n x(1+r)^n

Powyższe odwzorowanie można uogólnić, jeśli chcemy uwzględnić kapitalizację częstszą niż raz na okres t (czyli najczęściej miesięczną lub kwartalną). Wówczas każdy t-ty okres dzieli się na m podokresów. W sumie otrzymujemy m*n podokresów. Jeśli r jest roczną stopą procentową, to r/m będzie miesięczną lub kwartalną stopą procentową. Zatem wartość przyszła ze wszystkich podokresów wyniesie:

x(1+r/m)^(m*n)

Jeśli tylko m dąży do nieskończoności, otrzymamy wzór na kapitalizację ciągłą x*e^(r*n):



Pamiętamy, że odległość pomiędzy dwiema orbitami (trajektoriami) układu dynamicznego, zachowuje się zgodnie ze wzorem exp(L*n), gdzie L=r, L - współczynnik Lapunowa. Wykładnik L nie jest więc stopą procentową aktywa, lecz zmiany (wartości) aktywa:

zmiana warunków po t-tym okresie czasu = (zmiana warunku początkowego w okresie 0)*exp(t*L).

Istnieje ścisły związek pomiędzy stopą procentową r a stopą zwrotu (inaczej efektywną stopą procentową) R:

efektywna stopa procentowa = R = (wartość przyszła - wartość dzisiejsza)/wartość dzisiejsza.

Czyli w naszym przykładzie:



Przekształćmy to wyrażenie:

R+1 = exp(r*n)
ln(R+1)=r*n.

A więc



Ponieważ R można zapisać jako [P(n)-P(0]/P(0), gdzie P(t) - cena aktywa a okresie t, to

R+1 = P(n)/P(0), czyli indeks ze stopy zwrotu.

Ostatecznie:

r = (ln(P(n)/P(0))/n

Wyrażenie ln(P(n)/P(0)) nazywa się logarytmiczną stopą zwrotu.

Znaczenie praktyczne logarytmicznej stopy zwrotu jest ogromne, można bowiem bezpośrednio dodawać do siebie poszczególne stopy zwrotu (na przykład z różnych akcji - błędem jest dodawanie zwykłych arytmetycznych stóp podawanych przez serwisy), co nie jest możliwe w przypadku arytmetycznych stóp zwrotu, czyli R.

Aby L=r, we wzorze na R za P(t) należy podstawić P(t2)-P(t1), gdzie P(t2)-P(t1) oznacza błąd pomiaru lub prognozy, co oznacza różnicę wartości w t-tym okresie czasu pod wpływem błędów w warunkach początkowych. Czyli stopa R musi wyrażać się już wzorem:



Poprawny jest nadal wzór:

R = exp(r*n)-1, jeśli tylko błąd P(t2)-P(t1) nie wynosi zero.

Zaś wykładnik L:



Powinienem zapisać, że t=0, ponieważ zaczynamy od okresu 0:



Przewidzenie ruchu kursu wydaje się więc zadaniem niewykonalnym, jeśli L>0. Po pierwsze trzeba by na podstawie danych z przeszłości potrafić wyznaczyć dokładną drogę, po której poruszał się kurs. Czy tylko na podstawie samych zmian kursu (które często zmieniają się szybciej niż co minutę) będziemy w stanie wyznaczyć odwzorowanie generujące trajektorię kursu? Jeśli będziemy chcieli tylko w przybliżeniu oszacować kurs, nasze wysiłki zdadzą się na nic. Jeśli L=0,2, a błąd w warunku początkowym wyniesie 1 grosz, czyli 0,01 zł, to teoretyczny błąd po 100 okresach wyniesie exp(0,2*100)*0,01=4851651,95 zł. A więc błąd po 100 okresach równa się 4,85 mln zł. Jeśli 1 okres to minuta, to błąd ten wyniesie już po 100 minutach. Jak to możliwe? Czy tak wielkie odchylenie nie jest jakimś fałszem?

Poniżej przedstawię, skąd tak naprawdę biorą się tak duże odchylenia po n iteracjach.

Najpierw definiujemy L jako średnią wartość logarytmu pochodnej wzdłuż trajektorii P. Czyli chcemy wiedzieć, jak średnio zmienia się trajektoria kursu po n iteracjach (n okresach) pod wpływem pewnego początkowego błędu.



Dlaczego bierzemy średnią logarytmu, a nie po prostu średnią? Ze względu na własności logarytmów. Suma logarytmów jest równa logarytmowi iloczynu jego wyrazów:

ln(dP(n)/dP(n-1)+ln(dP(n-1)/dP(n-2)+...+(ln(dP(1)/dP(0) =
ln(dP(n)/dP(n-1)*dP(n-1)/dP(n-2)*...ln(dP(1)/dP(0) = ln(dP(n)/dP(0))

Czyli mamy nasz poprzedni wzór:



Inaczej możemy to zapisać (poprzednio już to widzieliśmy), że
L=1/n*ln(P(n2)-P(n1)])/[P(t2)-P(t1).

Niech b oznacza błąd początkowy. Możemy zapisać, że

P(n2)=[P po n-tej iteracji](b) - wartość końcowa, gdy wystąpił błąd na początku
P(n1)=[P po n-tej iteracji](0) - wartość końcowa, gdy nie wystąpił błąd na początku
P(02)=P(b) - wartość początkowa z błędem na początku
P(01)=P(0) - wartość początkowa bez błędu

Z definicji pochodnej otrzymujemy (różnica P(b)-P(0)=dP(b)=b):

([P po n-tej iteracji](b)-[P po n-tej iteracji](0))/b = dP(n)/dP(0)
([P po n-tej iteracji](b)-[P po n-tej iteracji](0) = dP(n)/dP(0)*b

Ponieważ L = 1/n*ln(dP(n)/dP(0)) to dP(n)/dP(0) = exp(n*L).

Stąd wzór:

błąd po n-tej iteracji = exp(n*L)*(błąd w okresie 0).

Zapiszmy to jeszcze raz bo to ważne:



Można powiedzieć, że wyprowadziliśmy ten sam wzór na błąd po raz drugi. Jednak należy zauważyć, że o ile drugi sposób jest dużo precyzyjniejszy, to nie wyjaśnia w sposób teoretyczny stosowania logarytmów, a jedynie techniczny.

Połączenie obu sposobów daje pełny obraz na temat L. Stopa procentowa nieprzewidywalności okazuje się średnią logarytmu pochodnej błędu pomiaru dla kapitalizacji ciągłej. Chociaż moglibyśmy się uprzeć i zastosować wzór na kapitalizację dyskretną. Różniczki wynikające z definicji wykładnika Lapunowa mogą bowiem zostać zastąpione różnicami. Mając do czynienia z odwzorowaniem jednowymiarowym (a więc po prostu cena dnia następnego zależy tylko od ceny bieżącej), dla początkowego błędu 0,01 zł, kapitalizacji dziennej dającej dzienną stopę procentową +0,03 (roczna stopa procentowa wyniosłaby 10,8, r/360=0,03=>r=10,8), po miesiącu błąd by się dopiero podwoił
(0,01*(1+0,03)^30 = 0,024). A więc dla błędu 10 gr, błąd wyniósłby po tym samym czasie 24 grosze. Ale po roku początkowy błąd 10 gr wyniósłby już 4182,16 zł.

Należy jednak zwrócić uwagę, że błędy o jakich mówimy, stanowią raczej miernik niemożliwości prognozowania niż faktyczne wartości odchyleń. Zacytuję fragment pracy "Analiza i przetwarzanie sygnałów chaotycznych" Z. Galiasa, który we wstępie ogólnie pisze czym są układy chaotyczne. Autor ogranicza się do dyssypatywnych układów, czyli takich, w których energia zostaje rozproszona - w takich układach rozwiązania znajdują się w pewnej kuli, której już nie opuszczą.

Przez chaos w takich układach będziemy rozumieć nieregularne zachowanie, które wydaje się być przypadkowe, ale takie nie jest. Przypadkowość ta jest wynikiem wrażliwości trajektorii na warunki początkowe objawiająca się w tym, że dwie trajektorie startujące z dowolnie bliskich punktów, w przypadku układu chaotycznego, zwykle wykładniczo oddalają się od siebie, pozostając równocześnie w ograniczonym obszarze przestrzeni fazowej, i po pewnym czasie stają się nieskorelowane. Układ chaotyczny jest to najprościej mówiąc układ generujący przebiegi ograniczone posiadający własności wrażliwości na warunki początkowe.

Podkreśla się w tym fragmencie, że trajektorie pozostają w pewnym ograniczonym obszarze przestrzeni. Obszar ten można utożsamić z atraktorem, czyli przyciągaczem trajektorii. Wynika z tego, że trajektorie nie fruną sobie w nieskończoność, ale zawijają się wokół siebie. Dlatego, nawet jeśli wystartujemy z dwóch dowolnie bliskich punktów początkowych, to utworzone dwie trajektorie pomimo wykładniczego oddalania się, będą po pewnym czasie się zbliżać, a potem znów się oddalą. Nie wiemy jednak jak i kiedy.

Dlatego w obliczeniach wykładnika Lapunowa nie należy obejmować momentów zbliżania się orbit, czyli kontrakcji, ponieważ arbitralnie ustalamy, aby wykładnik mierzył siłę oddalania się, a nie zbliżania orbit.