Methoden der Chaos- & Komplexitätsforschung

Complexity-Research.com verfügt über ein großes Arsenal an methodischen Tools, die es erlauben verschiedene Kennwerte komplexer dynamischer Strukturen zu bestimmen.

Angefangen bei Symbolabfolgen (z.B. in der Text- oder der Interaktionsanalyse) über einfache Zeitreihen (z.B. Biodaten wie EKG) bis hin zu multivariaten Zeitreihendaten (EEG), verfügen wir über die passenden Algorithmen und die notwendige Erfahrung zur Analyse Ihrer Daten.

Zur Verfügung stehen Verfahren wie z.B.:

• Autokorrelation, FFT, Polynomanpassung

• Shannonsche Informationsdefinition 

• Algorithmische Entropie: Grammar Complexity

• Boxcount-Dimension

• Korrelationsdimension - D2

• Zeitpunktbezogene Korrelationsdimension - Pointwise Dimension (PD2)

• Größte Lyapunov-Exponenten (LLE), Wolf, Kantz, Rosenstein

• Pointwise LLE (LLLE)

• Recurrence-Plots inklusive statistischer Kennwerte 

• Dynamische Komplexität

• Permutations-Entropie

• MDS

Eine ausführliche Darstellung der Methoden findet sich hier:

Handbuch mit Beispielanalysen und Bedienhinweisen.

Die Software lässt sich herunterladen unter: Download

Abbildung: Gewinne im DAX

Die Abbildung zeigt die täglichen Gewinne und Verluste im Deutschen Aktien Index (DAX). Seit den 1980er Jahren gibt es Methoden um in Aktienkursen Chaos zu suchen. Nach anfänglichen Erfolgen kam es zur Ernüchterung. Aktienkurse sind häufig noch komplexer als deterministisches Chaos. Neuere Arbeiten von Complexity-Research zeigen, dass im Umfeld besonderer Ereignisse (Krisen, Vorstandswechsel) zeitlich begrenzte Phasen niedrigdimensionalen Chaos auftreten können.
(Mehr dazu: Strunk, G. (2015 - in Vorbereitung) Wie man Komplexität messen kann.)

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