moaminsharifi/fa-wiki-spell-checker huggingface dataset:
جنیفر ایگان (؛ زادهٔ ) یک نویسنده، پدیدآور، و رمان‌نویس اهل ایالات متحده آمریکا است. برخی منتقدان و صاحبنظران به او لقب مارسل پروست پانک، ویلیام فاکنر راک‌اندرول و حتی دوس پاسوسِ هیپی داده‌اند. داستان‌ها و نوشته‌های ایگان بازتاب تنهایی، امیال و آرزوها، چندپارگی شخصیت انسان‌ها و واقعیت‌های زندگی در دنیای فراصنعتی است.
وی همچنین برنده جوایزی همچون جایزه پولیتزر برای داستان و کمک هزینه گوگنهایم شده‌است.
جنیفر ایگان در ۷ سپتامبر ۱۹۶۲ در شیکاگو به دنیا آمد و در سان فرانسیسکو بزرگ شد. او در رشته زبان انگلیسی از دانشگاه پنسیلوانیا فارغ‌التحصیل شد. در دوران دانشجویی با استیو جابز مراوده داشت و استیو یک دستگاه کامپیوتر مکینتاش در خانه او نصب کرده بود. پس از فارغ‌التحصیلی دو سال را در کالج سنت جان کمبریج سپری کرد. داستان‌های او در نشریاتی هم‌چون نیویورکر، مجله هارپر، زوئتروپ و هم‌چنین مجله نیویورک تایمز به چاپ رسیده‌است. از او تا کنون ۴ رمان و یک مجموعه داستان منتشر شده‌است.
در سال ۱۹۸۶ جایزه تورون به ایگان اختصاص یافت. وی هم‌چنین کمک‌هزینه‌های پشتوانه ملی هنرهای آمریکا و گوگنهایم را در سال ۱۹۹۶ دریافت کرد. در سال ۲۰۱۱ او یکی از افراد حاضر در مرحله نهایی جایزه پن/فاکنر برای داستان بود.
در سال ۲۰۱۱ ایگان به خاطر کتاب "بازگشت به محله خلافکاران" برنده جایزه ادبی پولیتزر برای داستان شد.
مایکل شیبن (؛ زادهٔ ) یک نویسنده، مقاله‌نویس، فیلم‌نامه‌نویس، پدیدآور، و رمان‌نویس اهل ایالات متحده آمریکا است.
وی لیسانس رشته هنر را از دانشگاه پیتسبورگ و استادی رشته هنرهای زیبا را دانشگاه کالیفرنیا، ارواین کسب نموده است. در سال ۱۹۸۷ با یک شاعر با نام «لالی گرات» ازدواج نمود؛ ولی در سال ۱۹۹۱ از وی جدا شد. وی در سال ۱۹۹۳ با «آیِلِت والدمن» ازدواج نموده است. شیبن نویسندگی را از بیست و پنح سالگی شروع کرد. رمان «اسرار پیتسبرگ» (۱۹۸۸) اولین کتاب وی بود که با استقبال خوبی از طرف خوانندگان داستان‌های علمی-تخیلی روبرو شد. وی در سال ۲۰۰۱ به خاطر نگارش رمان «ماجراهای شگفت‌انگیز کاوالیر و کلی» (The Amazing Adventures of Kavalier & Clay) جایزه پولیتزر رمان را دریافت نمود؛ کتاب «مجمع پلیس‌های عبری» (The Yiddish Policemen's Union) را در سال ۲۰۰۷ منتشر نمود که در برنده جایزه علمی-تخیلی هوگو در سال ۲۰۰۸ شد. وی بجز نگارش داستان‌های علمی-تاریخی در سایر حوزه‌های ادبی از جمله رمان و داستان کوتاه نیز آثاری خلق نموده است.
وی برنده جوایزی همچون جایزه اوهنری (۱۹۹۹) جایزه پولیتزر برای داستان (۲۰۰۱)، جایزه نبولا (۲۰۰۷) و جایزه هوگو (۲۰۰۸)شده‌است.
آن دوانگ (؛ زادهٔ ) یک هنرپیشه، مانکن و هنرمند اهل ایالات متحده آمریکا است.
آن دوانگ در پاریس از پدری ویتنامی و مادری اسپانیایی متولد شد و در سال ۱۹۸۸ میلادی به آمریکا (شهر نیویورک) مهاجرت کرد. او دانش‌آموختهٔ اکول ده بوزار در پاریس است.
هالی نی‌یر (؛ زادهٔ ) یک موسیقی‌دان، ترانه‌سرا، هنرپیشه، تهیه‌کننده و مربیِ انگیزشی اهل ایالات متحده آمریکا است.
کَمیل گِرَمِر (؛ زادهٔ ) یک هنرپیشه، مانکن، تهیه‌کننده، نویسنده، مجری تلویزیون و هنرمند رقص اهل ایالات متحده آمریکا است.
وینیفرد برایسن (؛ – ) یک هنرپیشه اهل ایالات متحده آمریکا بود که در دوره سینمای صامت فعالیت داشت.
بنیتا هیوم (؛ – ) یک هنرپیشه اهل انگلستان بود. وی بین سال‌های ۱۹۲۵ تا ۱۹۵۵ میلادی فعالیت می‌کرد.
استُورم با نام اصلی اورورو مونرو، یک شخصیت تخیلی ابرقهرمان در کتاب‌های کامیک منتشر شده توسط مارول کامیکس، که اغلب با مجموعه مردان ایکس در ارتباط است. شخصیت "استورم" توسط نویسنده لن وین و طراح دیو کاکرام خلق شده‌است؛ که برای اولین بار در شمارهٔ ۱ از مجموعه کمیک "جاینت-سایز اکس-من"، در مه ۱۹۷۵ حضور پیدا کرد. او از اعضای قدیمی تیم مردان اکس به‌شمار می‌رود و در گذشته یکی از نوادگان قبیله‌ای آفریقایی بود، که همه آن‌ها دارای موهایی به رنگ سفید، چشمانی آبی و توانایی به کار بردن سحر و جادو را داشتند. استورم همچنین ملکه همسر قوم واکاندا بود، عنوانی که پس از ازدواج با شاه تی چالا یا پلنگ سیاه با آن شناخته می‌شد. استورم عضو یکی از زیرشاخه‌های بشریت با نام جهش‌یافته‌ها به‌شمار می‌رود که با توانایی‌های ابرانسانی به دنیا آمده‌است. او توانایی کنترل آب‌وهوا و فشار جو در مساحتی محدود، پرواز کردن و ایمنی محدودی در برابر سرما و گرمای شدید دارد.
"استورم" به عنوان یکی از شخصیت‌های برجسته مجموعه مردان ایکس شناخته می‌شود که در بسیاری از رسانه‌های مرتبط با این سری حضور دارد. استورم در چهار قسمت از "مجموعه فیلم‌های مردان ایکس" حضور پیدا کرده‌است، که هلی بری نقش استورم را در چهار فیلم مجموعه مردان ایکس ایفا کرده‌است و الکساندرا شیپ نیز در فیلم‌های "" (۲۰۱۶) و "" (۲۰۱۸) نقش وی را بازی کرده‌است.
"استورم" یکی از نوادگان قبیلهٔ سلطنتی باستانی بود، که همه آن‌ها دارای موهایی به رنگ سفید، چشمانی آبی و توانایی به کار بردن سحر و جادو را داشتند. مادرش «اِن-در»، پرنسس قبیله‌ای در کنیا بود که در مقابل آداب و رسوم طایفه‌اش سنت شکنی نمود و احساس کرد که باید نقشی که به او داده شده را انجام دهد. او سپس با یک عکاس خبری آمریکایی به نام دیوید مونرو ازدواج کرد و آن‌ها در هارلم، منهتن زندگی می‌کردند. زمانی که اورورو شش‌ماهه بود، او و والدینش به کای‌رُ، مصر نقل مکان کردند. پنج سال بعد، در زمان بحران سوئز آن‌ها گرفتار ستیز عرب‌ها و اسرائیل شدند و خانهٔ آن‌ها توسط بمبی از بین رفت و پدر و مادرش کشته شدند، اما او زنده ماند و در زیر آوار در کنار جسد مادرش دفن شده بود. این حادثه سبب تنگناهراسی شدید اورورو شد که تا به امروز به این اختلال دچار است. اوروروی بی‌خانمان و یتیم، تحت سرپرستی یک استاد دزد با نام احمد ال-گیبار در آمد. او تبدیل به دانش آموز برتر این استاد در سرقت و دزدی و بازکردن قفل شد.
سال‌ها بعد، او که تمایل شدیدی برای رفتن به سمت جنوب داشت، به تنهایی عازم صفری در سراسر قاره آفریقا شد و در نهایت به سرزمین اجدادی خود، دشت سرنگتی رسید که در شمال تانزانیا قرار گرفته و تا جنوب غرب کنیا کشیده شده‌است. در این زمان توانایی جهش‌یافته کنترل آب‌وهوا در او پدیدار شد و از این قدرت برای کمک به قبایل محلی که او را همچون ایزدبانویی پرستش می‌کردند استفاده کرد. اورورو برای چندین سال در کنار این قبایل باقی ماند تا اینکه پروفسور چارلز اگزاویه او را دعوت به استخدام در تیمی جدید با نام «مردان ایکس» نمود. در تیم مردان ایکس برای او، و تحت تأثیر قدرتش بر هوا، اسم رمز "استورم" را برگزیدند. استورم به غیر از مدت کوتاهی که به دور از تیم بود، همیشه یکی از اعضای مردان ایکس باقی ماند و رهبری گروه را در کنار سایکلاپس بر عهده داشت.
"استورم" به عنوان یکی قوی‌ترین جهش‌یافته‌های موجود بر روی زمین به‌شمار می‌رود و تا به حال توانایی‌های فراوانی را از خود به نمایش گذاشته است که اکثر آن‌ها با کنترل و دگرگونی آب‌وهوا در ارتباط است. او دارای توانایی دورکاری ذهن به منظور کنترل تمام اشکال آب‌وهوا در محدوده وسیعی است. او قادر به کنترل اکوسیستم‌های زمینی و فرازمینی بوده‌است. اورورو دارای ایمنی در برابر درجه حرارت شدید است، این بدین معنی است که او قادر به مقاومت در برابر درجه‌ای نامشخص از سرما و گرمای شدید است.
نظریه گراف جبری شاخه‌ای از ریاضیات است که در آن مسائل مربوط به گراف‌ها از روش‌های جبری بررسی می‌شوند. سه شاخهٔ اصلی نظریه گراف جبری شامل استفاده از جبر خطی مربوط به نظریهٔ گراف، استفاده از نظریهٔ گروه، و مطالعه ویژگیهای گراف می‌باشد.
شاخهٔ اول نظریه گراف جبری شامل مطالعه گراف‌ها با استفاده از جبر خطی است که آن را مطالعه طیف ماتریس مجاورت، یا ماتریس لاپلاس از یک گراف (این بخش از نظریه گراف جبری نظریه گراف طیفی نیز نامیده می‌شود) می‌نامند.
برای گراف پترسن، برای مثال، طیف ماتریس مجاورت برابر با (۳, ۱, ۱, ۱, ۱, ۱, ۲-, ۲-, ۲-, ۲-) می‌باشد.
شاخهٔ دوم نظریه گراف جبری شامل مطالعه گراف در ارتباط با نظریه گروه، به خصوص گروه آتومورفیزم (automorphism groups) و نظریه گروه هندسی (Geometric group theory) می‌باشد.
در نهایت، سومین شاخه از گراف جبری مربوط به نظریهٔ ویژگی‌های جبری گراف، به خصوص چند جمله‌ای رنگی یا
چند جمله‌ای کروماتیک (Chromatic polynomial)، چند جمله‌ای تآت (Tutte polynomial)و ویژگیهای گره (Knot invariant) می‌باشد. چند جمله‌ای رنگی از یک گراف، شمارش تعداد رنگهای راس‌های مناسب آن است.
برای گراف پترسون، این چند جمله‌ای به گونهٔ زیر است:
ویکی‌پدیای انگلیسی نظریه گراف جبری
مدل چهارعاملی کارهارت () گسترش یافتهٔ مدل سه‌عاملی فاما-فرنچ است که عامل مومنتوم را هم در نظر می‌گیرد. این عامل همچنین با عنوان عامل موم یا "MOM" (مومنتوم ماهانه) هم شناخته می‌شود. مومنتوم یک سهم، عبارت است از تمایل قیمت سهم برای ادامه دادن روند قبلی خود (تمایل به افزایش قیمت، اگر قیمت در حال بالا رفتن است و تمایل به کاهش قیمت، اگر قیمت در حال پایین آمدن است). برای محاسبهٔ MOM می‌توان با کسر کردنِ میانگین موزون معادل بهترین شرکت به لحاظ عملکرد از میانگین موزون معادل ضعیف‌ترین شرکت به لحاظ عملکردی، با وقفهٔ یک ماهه، محاسبه کرد (کارهارت، 1997).
اگر سهمی، میانگین بازده 12 ماههٔ پیشین ش، مثبت باشد، آن سهم دارای مومنتوم است.
مدل چهارعاملی، عموماً به عنوان مدل مدیریت فعال و مدل ارزیابی صندوق‌های سرمایه گذاری مشترک، استفاده می‌شود.
نکات تعدیل ریسک
سه روش برای تعدیل بازده صندوق‌های سرمایه گذاری نسبت به ریسک وجود دارد:
1. مدل بازار:
عرض از مبدأ در این مدل اشاره به آلفای جنسن دارد.
2. مدل سه‌عاملی فاما-فرنچ:
عرض از مبدأ در این مدل، آلفای سه‌عاملی نام دارد.
3. مدل چهارعاملی کارهارت:
عرض از مبدأ این مدل، آلفای چهارعاملی نامیده می‌شود.
در این جا، EXR بازده مازاد ماهانهٔ دارایی نسبت به نرخ T-bill ماهانه است.
ما نوعاً از این سه مدل برای تعدیل بابت ریسک استفاده می کنیم. در هر مورد، بازده مازاد دارایی را روی یک عرض از مبدأ (آلفا) و چند عامل در طرف راست معادله، رگرس می کنیم. عوامل ریسک طرف راست معادله، عبارتند از: "بازده ماهانه ی شاخص موزون ارزشی CRSP منهای نرخ بدون ریسک" (EXMKT)، "صرف ماهانه ی عامل ارزش دفتری به ارزش بازار" (HML)، "صرف ماهانه ی عامل اندازه" (SMB)، و "صرف ماللل"
"ه ی برنده ها منهای بازنده ها (شرکت های بهتر منهای بدترها)" (UMD) .
اگر صندوقی، آلفای مثبت و قابل توجهی داشته باشد، دارای بازده اضافی است.
مدل سه‌عاملی فاما-فرنچ () در قیمت گذاری دارایی و مدیریت سبد سرمایه گذاری، مدلی است که توسط یوجین فاما و کِنِت فرنچ، به منظور تشریح بازده سهام طراحی شده‌است. فاما و فرنچ، استادهای دانشکده اقتصاد دانشگاه شیکاگوبوث بوده اند، که فاما هنوز هم مقیم آنجاست.
مدل سنتی قیمت گذاری دارایی ها، که به عنوان مدل قیمت‌گذاری دارایی‌های سرمایه‌ای (CAPM) شناخته می‌شود، تنها از یک متغیر به منظور تشریح بازده سبد سهام یا تک سهم، استفاده می‌کند و آن بازده کل بازار است. در مقابل، مدل فاما-فرنچ از سه متغیر استفاده می‌کند. فاما و فرنچ در ابتدا مشاهده کردند که در قیمت گذاری، در نظر گرفتن دو کلاس از سهام، بهتر از در نظر گرفتن کل بازار است: (i) سهام با سرمایه کمتر و (ii) سهام با نسبت قیمت به ارزش دفتری (P/B) کمتر که عموماً سهام ارزشی نامیده می‌شوند (در مقابل سهام رشدی). آن دو سپس، برای منعکس کردن ریسکی که پرتفو در معرض آن است، دو عامل را به CAPM افزودند:
در اینجا، r نرخ بازده مورد انتظار پرتفو، "R" نرخ بازده بدون ریسک و "K" بازده پرتفوی بازار است. βی سه‌عاملی، مشابه همان β کلاسیکی است اما با آن برابر نیست، زیرا الان دو عامل اضافه هم وجود دارد. SMB مخفف "Small Minus Big" و HML مخفف "High Minus Low" است؛ که این دو به ترتیب، بازده تاریخی مازاد سهام با سرمایه کم نسبت با سرمایهٔ زیاد، و بازده مازاد سهام ارزشی نسبت به سهام رشدی را اندازه گیری می‌کنند. این عوامل، با ترکیب پرتفوهایی متشکل از سهام رتبه بندی شده (رتبه بندی B/M و رتبه بندی سرمایه) و داده‌های تاریخی بازار در دسترس، محاسبه می‌شوند. ارزش‌های تاریخی ممکن است در صفحه وب کنت فرنچ در دسترس باشد.
علاوه بر این، زمانی که SMB و HML تعریف شوند، ضرایب متناظر آن‌ها یعنی "b" و "b" به وسیلهٔ رگرسیون خطی تعیین می‌شوند و می توانند هر دو مقدار منفی و مثبت را اختیار کنند. مدل سه‌عاملی فاما-فرنچ، بیش از 90% بازده پرتفوهای متنوع شده را توضیح می‌دهد و این در مقابل 70 درصدی است که توسط CAPM توضیح داده می‌شود (درون نمونه). آن‌ها دریافتند که سایز کوچک، و نیز عوامل ارزشی، بالا بودن نسبت ارزش دفتری به ارزش بازار و سایر نسبت‌های مرتبط، بازده مثبت ایجاد می‌کنند. در بررسی β و سایز، آن‌ها دریافتند که بازده بالاتر، اندازه کوچک و بتای بالاتر، همگی با هم همبستگی دارند. سپس با در نظر گرفتن اندازه به عنوان متغیر کنترل، میزان بازده بابت بتا را تست کردند و رابطه ای پیدا نکردند. با فرض اینکه سهام در ابتدا با اندازه‌شان، تقسیم بندی شود، مشاهده می‌شود که قدرت پیش‌بینی بتا از بین می رود. آن‌ها سپس این موضوع را مورد بحث قرار دادند که آیا ممکن است با حفظ بتا، مدل شارپ-لینتنر-بلک به اشتباه در مدل آن‌ها احیا شود، و پی بردند که چنین امری بعید است.
گریفین نشان می‌دهد که عوامل فاما و فرنچ، خاص کشور هستند و نتیجه می‌گیرد که عوامل محلی، توضیح بهتری برای تفاوت در بازده سهام سری زمانی، نسبت به عوامل جهانی فراهم می‌کنند. برای همین، عوامل ریسک به روز شده ای برای دیگر بازارهای جهان، مثل انگلستان، آلمان و سوئیس وجود دارد. یوجین فاما و کنت فرنچ اخیر مدل را با عوامل ریسک محلی و جهانی برای چهار منطقه (شمال آمریکا، اروپا، ژاپن و آسیا-اقیانوسیه) مورد تجزیه و تحلیل قرار دادند و به این نتیجه رسیدند که عوامل محلی بهتر از عوامل جهانی برای پرتفوهای منطقه ای کار می‌کند. عوامل ریسک محلی و جهانی ممکن است در صفحه وب کنت فرنچ در دسترس باشد.
تعدادی از مطالعات گزارش کرده‌اند که وقتی مدل فاما-فرنچ را در بازارهای نوظهور به کار می برند، عامل ارزش دفتری به ارزش بازار، توانایی توضیح دهندگی خود را حفظ می‌کنند، اما عامل ارزش بازار سهام، عملکرد ضعیفی دارد. در یک مقالهٔ جدید ، یک مدل سه‌عاملی جایگزین را ارائه کرده‌اند که اجزای ارزش بازار سهام را با اصطلاح دستکاری حسابداری جایگزین می‌کند.
بیست با نام اصلی دکتر هنری «هنک» فیلیپ مک‌کویBiography Beast. یک شخصیت خیالی ابرقهرمان در کتاب‌های کامیک منتشر شده توسط مارول کامیکس، که اغلب با مجموعه مردان ایکس در ارتباط است. شخصیت "بیست" توسط نویسنده استن لی و طراح جک کربی خلق شده‌است که برای اولین بار در شمارهٔ ۱ مجموعه "اکس-من"، در سپتامبر ۱۹۶۳ حضور پیدا کرد.
پدر هنری مک‌کوی، نورتون در یک نیروگاه هسته‌ای کار می‌کرد که در طی حادثه‌ای در معرض حجم انبوهی از اشعه قرار گرفت. به نورتون آسیبی نرسید، اما تابش اشعه ژن‌های بدنش را تحت تأثیر قرار داد و در نتیجه پسرش هنری یک جهش‌یافته به دنیا آمد. برخلاف بسیاری از جهش‌یافته‌های ابرانسانی، هنری از بدو تولد نشانه‌هایی از یک جهش‌یافته مانند دست‌ها و پاهای بزرگ غیرطبیعی را دارا بود.
کلسی گرمر و نیکلاس هولت نقش شخصیت "بیست" را در مجموعه فیلم‌های مردان اکس ایفا کرده‌اند.
در نظریه آمار و احتمال ، تابعی تابع جرم احتمال است که در ابتدا ، تعریف یک تابع توزیع احتمال گسسته درموردش صادق باشد و توابعی از این جمله برای هر دو
اسکالر یا متغیرهای تصادفی چند متغیره که
دامنه اش گسسته است وجود داشته باشد.
تابع جرم احتمال با تابع چگالی احتمال متفاوت است. تفاوت تابع جرم احتمال با تابع چگالی احتمال در آن است که دومی به جای متغیرهای تصادفی گسسته با متغیرهای تصادفی پیوسته مرتبط است. برخلاف تابع جرم احتمال، تابع چگالی احتمال می‌تواند مقادیر بیشتر از یک را نیز اختیار کند.
فرض کنیم ("X": "S" → "A" (A formula_1 R یک متغیر تصادفی گسسته تعریف شده در یک فضای نمونه "S" است.
سپس تابع جرم احتمال [f": "A" → [0, 1" برای "X" اینگونه تعریف میشود:
از آن جا که جرم فیزیکی مانند احتمال کل نتایج فرضی "X" محفوظ میماند ، فرض احتمال به عنوان جرم به جلوگیری از اشتباهات کمک می کند:
و میدانیم که تصویر "X" قابل شمارش است، تابع جرم احتمال ("f"("x" برای همه مقادیر قابل شمارش "x" صفر است. ناپیوستگی توابع جرم احتمال یعنی تابع توزیع تجمعی یک متغیر تصادفی گسسته نیز ناپیوسته می باشد که مشتق در آن صفر است.
فرض کنید که formula_4 یک فضای احتمال و formula_5 یک فضای قابل اندازه گیری است که در آن زمینه جبر سیگما گسسته است،پس بنابراین به طور خاص شامل مجموعه تک قلو از"B" میباشد. در این شرایط ، یک متغیر تصادفی formula_6 نیز گسسته است.
pushforward measure یا اندازه ی انتقالی formula_7 ---توزیع "X" در این متن نامیده می شود--- یک اندازه گیری احتمالی در خصوص "B" که محدودیت آن در مجموعه های مفرد منتج به تابع جرم احتمال formula_8 میشود زیرا :
formula_9 برای هر "b" در "B".
حالا فرض میکنیم formula_10 یک فضای اندازه گیری مجهز به واحد شمارش است. اگر چگالی احتمال تابع "f" برحسب "X" با توجه به واحد شمارش موجود باشد، formula_11 که "f" تابعی برحسب "B" می باشد. در نتیجه، برای هر "b" در"B" داریم:
نشان دادن این که "f" در حقیقت یک تابع جرم احتمال است.
رفتار مالی کمی یا امور مالی رفتاری کمی ، رشته‌ای جدید است که از متدلوژی ریاضی و آماری، به منظور درک سوگیری‌های رفتاری مرتبط با ارزش‌گذاری استفاده می‌کند. برخی تلاش‌های صورت گرفته در این زمینه با هدایت گونداز کاگینالپ (پروفسور ریاضیات و ویراستار مجله رفتار مالیJournal of Behavioral Finance در طول سال‌های ۲۰۰۱ تا ۲۰۰۴) و همکاری افرادی چون ورنون اسمیت، دیوید پورتر، دون بالنوویچ، ولادیمیرا لییوا، احمت دوران و مطالعات جف مدورا، ری استورم و دیگران، نشان از وجود اثرات رفتاری قابل توجهی بر روی سهام و صندوق‌های قابل معامله دارد.
تحقیقات را می‌توان در حوزه‌های ذیل گروه‌بندی نمود:
در طول نیمهٔ دوم قرن بیستم، تئوری متداول برای بازارهای مالی، فرضیه بازار کارا (EMH) بوده‌است که بیان می‌کند همهٔ اطلاعات عمومی، در قیمت‌های دارایی‌ها لحاظ شده‌است. هرگونه انحراف از این قیمت، به سرعت مورد استفادهٔ معامله کنندگان آگاهی که تلاش می‌کنند بازده خود را بهینه کنند، قرار می‌گیرد و در نتیجه به قیمت تعادلی صحیح بازمی‌گردد. بدین ترتیب، عملاً، قیمت‌های بازار به گونه‌ای رفتار می‌کنند که گویی همهٔ معامله گرها با اطلاعات و منطق کامل، به دنبال حداکثرسازی منافع شخصی خود هستند.
در اواخر قرن بیستم، این تئوری، به چندین شیوه به چالش کشیده شد. اول اینکه، وقایع متعددی در بازارها رخ داده بود که فروض اساسی این تئوری را زیر سؤال می‌برد. در ۱۹ اکتبر ۱۹۸۷، شاخص متوسط داو جونز، ظرف یک روز، ۲۰٪ سقوط کرد، چنان‌که خیلی از سهام خرد، زیان‌های شدیدتری را هم متحمل شدند. گراف نوسانات بزرگ روزهای بعدی آن، شبیه آن چیزی بود که در کرش معروف ۱۹۲۹ رخ داده بود. کرش ۱۹۸۷، معمایی را ایجاد کرد و اقتصاددانانی که معتقد بودند چنین نوسانی نباید در عصری که اطلاعات و جریان سرمایه بسیار کاراتر از دهه ۱۹۲۰ است، رخ دهد، به چالش کشید.
پس از یک دهه، بازار ژاپن به سطحی رسید که بسیار بالاتر از ارزیابی‌های واقع گرایانه بود و نسبت‌های قیمت به درآمد (P/E)، سه رقمی شده بودند و همچنین ارزش بازار سهم تلفن و تلگرافِ نیپون بیشتر از کل ارزش بازار آلمان غربی شده بود. در اوایل ۱۹۹۰، نیکی ۲۲۵ به سطح ۴۰۰۰۰ رسید، یعنی تقریباً طی دو سال، دو برابر شده بود و بعد در کمتر از یک سال، به نصف این میزان رسید.
در همین اثنا، در ایالات متحده، رشد تکنولوژی جدید، به‌طور خاص اینترنت، بذر نسل جدیدی از شرکت‌های پیشرفته را پاشید، که برخی از آن‌ها حتی قبل از رسیدن به سوددهی، سهامی عام شدند. چنان‌که در حباب بازار سهام ژاپنی، در دهه پیشین ارزش‌های بازار میلیون دلاری، برای سهامی ایجاد شد که حتی هنوز درآمدی هم کسب نکرده بودند. حباب تا سال ۲۰۰۰ ادامه یافت تا اینکه با ترکیدن آن، ارزش این سهام به درصد کمی از ارزش بازار پیشین شان کاهش یافت. حتی برخی از شرکت‌های تکنولوژی بزرگ و سودآور، ۸۰٪ از ارزش خود را در دوره ۲۰۰۰–۲۰۰۳ از دست دادند.
وجود چنین حباب‌ها و کرش‌های بزرگی، در غیاب تغییرات قابل توجهی در ارزش گذاری، این فرض بازارهای کارا که همهٔ اطلاعات عمومی به‌طور دقیق در قیمت‌ها لحاظ می‌شوند، زیر سؤال برد. رابرت جی. شیلر در کتاب خود با عنوان کثرت بی منطقی"http://www.goodreads.com/book/show/100132.Irrational_Exuberance دربارهٔ حرکت قیمت‌ها، بیش از میزان تغییر در ارزش شان، بحث می‌کند. این استدلال همچنین در چندین مطالعهٔ دیگر (نظیر مطالعات "جفری پونتیف"J. Pontiff (1997). "Excess volatility of closed-end funds". American Economic Review 87: 155–167.) دربارهٔ صندوق‌های سرمایه‌گذاری با سرمایه محدود بود تأیید شده‌است. این صندوق‌ها درست مثل سهام معامله می‌شوند، با این تفاوت که ارزش‌گذاری دقیقی دارند و به این ارزش به تناوب گزارش می‌شود.
علاوه بر این توسعه‌های جهانی، چالش‌های دیگری نیز برای اقتصاد کلاسیک و فرضیهٔ بازار کارا، از حوزهٔ جدید اقتصاد آزمایشی که پیشرو آن ورنون اسمیت برندهٔ جایزه نوبل اقتصاد سال ۲۰۰۲ است، مطرح شده‌است. این آزمایش‌ها (با همکاری گری سوکانک، آرلینگتن ویلیامز، دیوید پورتر و دیگران)، با به‌کارگیری شرکت‌کنندگانی صورت می‌گیرد که یک دارایی را که توسط آزمون گرها مشخص شده، در یک شبکهٔ کامپیوتری، خرید و فروش می‌کنند. این سری آزمایش‌ها مربوط به یک دارایی است که در طی ۱۵ دوره، سود نقدی ثابتی می‌پردازد و پس از آن، ارزش خود را از دست می‌دهد. برخلاف انتظارات اقتصاد کلاسیک، قیمت‌های معامله اغلب به سطحی بالاتر از پرداختی موردانتظار، می‌رسد. به‌طور مشابه، دیگر آزمایش‌ها نشان داد که بسیاری از نتایج مورد انتظار اقتصادهای کلاسیک و نظریه بازی‌ها در آزمایش‌ها ایجاد نمی‌شود. نکتهٔ کلیدی این آزمایش‌هااین است که شرکت‌کننده‌ها، در نتیجهٔ تصمیمات تجاری شان، پول واقعی به دست می‌آورند، بنابراین این آزمایش بیشتر مثل یک بازار واقعی است تا یک بررسی نظری.
مالی رفتاری رشته‌ای است که در طول دو دههٔ گذشته، در پاسخ به پدیده‌ای که در بالا توضیح داده شد، رشد کرده‌است. محققان، با استفاده از متدهای متنوع سوگیری‌های سیستماتیک (نظیر واکنش‌های افراطی و تفریطی) که هم در مورد سرمایه‌گذاران حرفه‌ای و هم مبتدی رخ می‌دهد، ثبت کرده‌اند. محققان مالی رفتاری، عموماً در نتیجهٔ این سوگیری‌ها، با فرضیهٔ بازار کارا موافق نیستند. هرچند، تئوری پردازان بازار کارا، در مقابل، معتقدند که این فرضیه، می‌تواند بر اساس داده‌ها، پیش‌بینی‌های دقیقی از بازار را فراهم کند، در حالی که مالی رفتاری، حرف بیشتری دربارهٔ اشتباه بودن فرضیه بازار کارا ندارد.
تلاش برای کمّی کردن سوگیری‌ها و استفاده از آن‌ها در مدل‌های ریاضی، موضوع مالی رفتاری کمی است. گونداز کاگینالپ و همکارانش، به منظور کمی‌سازی پیش‌بینی‌ها، از هر دو روش ریاضی و آماری بر روی داده‌های بازار واقعی و داده‌های بازار آزمایشی استفاده کرده‌اند. در یک سری از مقالات مربوط به ۱۹۸۹، کاگینالپ و همکارنش، به منظور مطالعهٔ عوامل پویایی بازار سرمایه، از معادلات دیفرانسیلی که دربردارندهٔ استراتژی‌ها و سوگیری‌های سرمایه‌گذاران نظیر روند قیمت و ارزش‌گذاری در داخل یک سیستم با میزان محدود از دارایی و وجه نقد بود، استفاده کردند؛ و این متفاوت از مالی کلاسیک بود که در آن، فرض بر نامحدود بودن دارایی هاست.
یکی از پیش‌بینی‌های این تئوری، توسط کاگینالپ و بالنوویچ (۱۹۹۹)G. Caginalp and D. Balenovich (1999). "Asset Flow and Momentum: Deterministic and Stochastic Equations". Philosophical Transactions of the Royal Society A 357 (1758): 2119–2133. doi:10.1098/rsta.1999.0421.این بود که عرضهٔ بیشتر وجه نقد به ازای هر سهم، سبب ایجاد حباب بزرگ‌تر می‌شود. آزمایش‌های کاگینالپ، پورتر و اسمیت (۱۹۹۸)G. Caginalp, D. Porter, and V. Smith (1998). "Initial cash/asset ratio and asset prices: an experimental study". Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 95 (2): 756–761. doi:10.1073/pnas.95.2.756. تأیید می‌کند که مثلاً دو برابر شدن میزان وجه نقد، در شرایط ثابت بودن تعداد سهام، لزوماً مقدار حباب را دو برابر می‌کند.
استفاده از معادلات دیفرانسیلی به منظور پیش‌بینی بازارهای آزمایشی در حین تکامل آن‌ها، نیز موفقیت‌آمیز بود، چرا که معادلات تقریباً از دقتی به اندازهٔ پیش‌بینی‌های انسانیِ بهترین معامله گر در آزمایش‌های قبلی برخوردار بودند (کاگینالپ، پورتر و اسمیت).
استفاده از این ایده‌ها به منظور پیش‌بینی عوامل پویایی قیمت در بازارهای مالی، مرکز توجه برخی مطالعات اخیر بوده که دو روش ریاضی متفاوت را با هم ادغام کرده‌اند. می‌توان معادلات دیفرانسیلی را همراه با روش‌های آماری به کار برد تا امکان پیش‌بینی‌های کوتاه مدت فراهم شود.
یکی از دشواری‌های یافتن عوامل پویایی بازارهای مالی، وجود نویز است. رخدادهای تصادفی جهان همواره در حال ایجاد تغییراتی در ارزش‌ها هستند که استخراج آن (رویدادهای تصادفی) از نیروهای قطعی که ممکن است وجود داشته باشند، دشوار است. نتیجتاً، بسیاری از مطالعات آماری، تنها جزء غیر تصادفی ناچیزی را نشان داده‌اند. برای مثال، جیمز پوتربا و لارنس سامرز، تأثیر روند کوچکی را در قیمت‌های سهام نشان داده‌اند. وایت نشان داده‌است که استفاده از شبکه‌های عصبی برای ۵۰۰ روز از سهام IBM در پیش‌بینی کوتاه مدت، ناموفق بوده‌است.
در هر دوی این مثال‌ها، سطح «نویز» یا تغییرات در ارزش، ظاهراً بیشتر از هر نوع تأثیر رفتاریِ ممکن، است. در دههٔ گذشته، یک متدولوژی برای اجتناب از این دام، توسعه پیدا کرده‌است. اگر فرد بتواند آن ارزشی را که در طول زمان تغییر می‌کند، جدا کند، می‌تواند اثرات رفتاری باقی‌مانده را (در صورت وجود) مطالعه کند. یک مطالعهٔ اولیه در همین راستا (کاگینالپ و گرگ کنسانتین) به بررسی نسبت دو صندوق سرمایه‌گذاری محدود مشابه پرداخته‌است. چون که این صندوق‌ها، پرتفوی مشابهی داشتند اما مستقلاً، معامله می‌شدند، نسبت مستقل از ارزش است. یک مطالعهٔ سری زمانی آماری، نشان داد که این نسبت تا حد زیادی غیر تصادفی است، فلذا بهترین پیش‌بین برای قیمت‌های فردا (چنان‌که فرضیهٔ بازار کارا پیشنهاد می‌دهد)، قیمت‌های امروز نیست.
موضوع واکنش‌های افراطی هم در مالی رفتاری اهمیت دارد. دوران، در پایان‌نامهٔ دکترای خود در سال ۲۰۰۶، به بررسی ۱۳۰۰۰۰ نقطه از قیمت‌های روزانهٔ صندوق‌های سرمایه‌گذاری محدود از جهت انحرافشان از ارزش خالص دارایی (NAV) پرداخت. صندوق‌هایی که انحراف زیادی از NAV را نشان می‌دادند، به احتمال زیاد در روز بعد، رفتاری خلاف جهت کنونی نشان می‌دادند. این پیش‌سازها نشان دهندهٔ وجود علتی زمینه‌ای برای این حرکات - در غیاب تغییرات قابل توجه در ارزش - هستند که ممکن است ناشی از موقعیت‌گیری معامله گرها نسبت به اخبار پیش‌بینی شده باشد. برای مثال، تصور کنید که تعداد زیادی معامله گر، اخبار مثبتی را پیش‌بینی می‌کنند و اقدام به خرید سهم می‌نمایند. اگر اخبار مثبت به وقوع نپیوندند آن‌ها شروع به فروش سهام در حجم زیاد می‌کنند، و به این ترتیب، قیمت سهم را به‌طور قابل ملاحظه‌ای به کمتر از سطح قبلی اش، کاهش می‌دهند. این تفسیر، با فرضیهٔ بازار کارا در تنانقض است اما با معادلات دیفرانسیلی جریان دارایی (AFDE)، که مفاهیم رفتاری را همراه با محدودیت دارایی‌ها لحاظ می‌کند، سازگاری دارد.
تحقیقات در تلاش برای بهینه‌سازی پارامترهای معادلات جریان دارایی به منظور پیش‌بینی قیمت در کوتاه مدت ادامه دارد (ر.ک. دوران و کاگینالپA. Duran and G. Caginalp (2008). "Parameter optimization for differential equations in asset price forecasting". Optimization Methods & Software. 23, 2008 (4): 551–574. doi:10.1080/10556780801996178.).
طبقه‌بندی رفتار راهکارها برای سیستم پویای معادلات دیفرانسیلی غیرخطی، از اهمیت خاصی برخوردار است. دورانA. Duran (2011). "Stability analysis of asset flow differential equations". Applied Mathematics Letters 24 (4): 471–477. doi:10.1016/j.aml.2010.10.044 سه ورژن از AFDE را مورد مطالعه قرار داد. وی به وجود بی‌نهایت نقطهٔ تعادلی در دو ورژن اول، پی برد. او نتیجه گرفت که این سه ورژن AFDE به‌طور ساختاری سیستم‌های ناپایداری هستند.
مالی آماری ()، کاربرد اکونوفیزیک در بازارهای مالی است که به جای استفاده از ریشه‌های هنجاری که در بیشتر حوزه‌های دانش مالی استفاده می‌شود، از چارچوبی اثبات گرایانه استفاده می‌کند که شامل نمونه‌هایی از فیزیک آماری با تأکید بر خواص برآینده یا جمعیِ بازارهای مالی می‌باشد. نقطهٔ آغازین این روش در درک بازارهای مالی، حقایق ساده شده‌ای است که به‌طور تجربی، مشاهده شده‌اند.
بخش‌های این تعریف، در ادامه توضیح داده می‌شود.
مالی آماری بر سه حوزه تمرکز دارد:
مالی رفتاری تلاش می‌کند ناهنجاری‌های قیمتی را از نظر سوگیری‌های رفتاری اشخاص تشریح کند، و بیشتر با خود عوامل (اشخاص) سروکار دارد و کمتر به رفتاری تجمیعی عوامل توجه می‌کند. مالی آماری، با خواص برآینده‌ای سروکار دارد که برخاسته از سیستمی است که در آن عوامل زیادی در تقابل با یکدیگرند و از این طریق سعی می‌کند ناهنجاری‌های قیمت را از جهت رفتار جمعی تشریح کند. خواص برآینده، تا حد زیادی مستقل از منحصربه‌فرد بودنِ تک تک عوامل است زیرا این برآیند، وابسته به ماهیت «تقابل» عوامل می‌باشد و نه خود عوامل. این رویکرد، قویا مبتنی بر ایده‌هایی است که برخاسته از سیستم‌های پیچیده، گداز فاز، مفاهیم بحرانی در فیزیک (نظیر "criticality" و "self-organized criticality")، مدل‌های غیر بسطی (انتروپی تی.سالیس را ببینید)، مدل‌های گوسیِ q ، و مدل‌های عامل محور هستند؛ چراکه این مدل‌ها می‌توانند برخی پدیده‌های داده‌های بازار مالی، حقایق ساده شده، به‌طور خاص حافظه بلندمدت و مقیاس گذاری بر اساس تقابلات بلندمدت را بازیابی کنند.
اگر از درون به موضوع نگاه کنیم، نقد وارده بر این رویکرد این است که توصیف کورکورانهٔ بازارهای مالی در قالب مدل‌های فیزیک آماری، ناقص و مخدوش است زیرا این طور به نظر می‌رسد که این‌ها، به‌طور کامل با آنچه که ما دربارهٔ بازارهای مالی واقعی می‌دانیم، مطابقت ندارند. اول اینکه، معامله گرها، تا حد زیادی نویز ایجاد می‌کنند، اما همبستگی بلندمدت در میان خودشان، ایجاد نمی‌کنند. بازار در یک نقطهٔ بحرانی تعادلی نیست، پس بازار غیرتعادلیِ حاصل، باید جزییات تقابلات معامله گرها را منعکس کند (جهان شمولی، تنها برای یک کلاس بسیار محدود از بایفورکیشن قابل استفاده است، و بازار در جایگاه بایفورکیشن قرار ندارد). حتی اگر مفهوم تعادل ترمودینامیکی نه در سطح عوامل، بلکه در سطح مجموع آن‌ها در نظر گرفته شود، باز هم پیکربندی‌های پایدار ("stable configurations") مشاهده نخواهد شد. بازار، به صورت خودانتظام، در یک تعادل آماری پایدار قرار نمی‌گیرد (اگر در چنین تعادلی هم باشد، ناپایدار خواهد بود). اگرچه بازارها می‌توانند در مفهوم مدل‌های نقطه تکین، از این خودانتظامی برخوردار باشند، اما دست بردن در این مدل‌ها دشوار است. اگر چه سیستم‌های پیچیده هرگز به معنای وسیع تعریف نشده‌اند، بازارهای مالی، معیار منطقی ای را فراهم می‌کنند که سیستم‌های پیچیدهٔ تطبیق پذیر، در نظر گرفته شوند. همچنین، «حقایق ساده شده» بازارهای مالی و فروضی که در این رویکرد در نظر گرفته شده، عملاً در بازارهای فارکس واقعی دیده نمی‌شود، حتی اگر در بازارهای سهام مشاهده شود.
اگر از بیرون بنگریم، این رویکرد نگاه خطرناکی به دانش مالی دارد به طوری که مورد نقد برخی اقتصاددان‌های هترودوکسهترودوکس (دگراندیش) یکی از مکاتب اقتصادی است. بیشتر متفکرانی که با صفت هترودوکس از آن‌ها یاد می‌شود رویکردی در تقابل آشکار با تفکرات اقتصادی نئوکلاسیک (جریان‌های ارتدوکسی) دارند و از آن جمله می‌توان به مارکسیست‌ها اشاره کرد. قرار گرفته به چند دلیل:
در پاسخ به این نقدها نیز ادعاهایی وجود دارد. این دفاعیه، از استفادهٔ استعارات فیزیکی طرفداری نمی‌کند اما از به کارگیری رویکردهای تجربی جایگزینِ «اکونوفیزیک» حمایت می‌کند.
برخی از ادعاهای کلیدی، از جهت روش‌های تحلیل داده، مورد سؤال قرار گرفته‌اند.
برخی ایده‌های برخاسته از علوم غیرخطی و فیزیک آماری، در بهبود درک ما از بازارهای مالی، مفید بوده‌اند، و هنوز هم ممکن است به کار بیایند، اما الزامات تحلیلی خاصی که این رویکردها دارند تا در مدل‌های مالی قابل استفاده شوند، ظاهراً به عنوان یک موضوع در مالی، منحصر به فرد است. کاستی‌های بسیاری در این رویکرد وجود دارد، اما به نظر می‌رسد که رویکرد متعارفی که بر اساس بهینه کردن رفتار اشخاص با اطلاعات و ترجیحات مشخص و با فرض تجمع در نقطهٔ تعادل جود دارد، حتی مشکل ساز تر هم هست.
پیشنهاد شده‌است که ما باید در طرز فکر خود در امور مالی و اقتصاد تغییر ایجاد کنیم و به سمت روش‌های علوم طبیعی حرکت کنیم. شاید لازم است که دانش مالی را، بیشتر مثل علوم مشاهده‌ای ("observational science") در نظر بگیریم، که در آن 'بازار'، جایی است که باید به همان شیوه‌ای که 'جهان' در کیهان شناسی، یا 'اکوسیستم' در علوم محیط زیست، رصد می‌شوند، مورد مشاهده قرار گیرد. در اینجا، می‌توان با آزمایش‌های محلی، به اصول محلی پی برد، اما در سحطی جهانی، بدون بازتولی سیستم، این کار دشوار است. در این جا، دانشی که به آن نیاز خواهیم داشت، تا حد زیادی مبتنی بر تکثرگرایی خواهد بود. (ر. ک تکثرگرایی علمی، دیدگاهی که بیان می‌کند برخی پدیده‌های مشاهده شده در علم، نیازمند توضیحات چندگانه برای اثبات ذات خود هستند). چنان‌که در بیشتر علومی که با پیچیدگی سروکار دارند، به جای استفاده از یک چارچوب ریاضی واحد که با آزمایش قابل تأیید است، از این روش چندگانه استفاده می‌شود.
حشرات دارای طیف گسترده‌ای از شکارچیان هستند که این شکارچیان شامل پرندگان، خزندگان، دوزیستان، پستانداران، گیاهان گوشتخوار، و دیگر بندپایان می‌شوند. بیشتر حشرات (۸۰٪-۹۹.۹٪) بدون این که به سن باروری برسند می‌میرند و حدود ۵۰٪ این مرگ و میر به شکار نسبت داده‌می‌شود.Gillott, C. (1995). Entomology (2 ed.). New York: Plenum Press و در این جنگ‌ها که برای حشرات اتفاق افتاده آن‌ها در محدوده‌ی وسیعی از مکانیزم‌های دفاعی تکامل یافتند.
در برخی از پروانه‌ها مقدار کمی از جمعیت آن‌ها دارای تکامل ریخت شناسی شدند. این انطباق باعث می‌شود به‌طور مؤثر خودشان در محیط اطراف برای این که شبیه آن هستند پنهان کنند.Gullan, P. J.; P. S. Cranston (2005). The Insects: an Outline of Entomology (3 ed.). Malden, MA: Blackwell Publishing
همان طور که در دو عکس زیر می‌بینید، یک روش منحصر به فرد در دفاع است و هنگامی که شباهت گونه‌ها به یک دیگر باعث می‌شوند از دشمنانشان مشخص شوند توصیف می‌شود، این به حشرات در برابر شکارچیان امنیت می‌دهد.
پاسخ‌های رفتاری برای فرار کردن شکار است که داخل پناهگاه قرار می‌گیرد و در محدوده‌ای از روز فعال می‌ماند.
حشرات در طی میلیون‌ها سال در تنوع دفاع مکانیکی دارای تکامل شدند، شاید مهم‌ترین آن پوست و پوشش آن‌ها باشد و پوشش و پوست اولبن دفاع است. برخی از حشرات ظاهر خود را طوری درست می‌کنند که شکارچی آن‌ها را نخورد
خودبری یا ریختن زائده، برای گیج کردن شکارچی به کار می‌رود و به شکار شانس فرار کردن می‌دهد.
بر خلاف فرموین ها، آلامون‌ها به دریافت کننده خودشان صدمه می‌زنند و بسیاری از حشرات دارای انبار شیمیایی هستند. حشرات معمولاً حضور خود را با این تسلیحات شیمیایی در میان آپوزمتیسم شناخته شده می‌کنند.
قضیه‌ای از تئوری مجموعه‌هاست که بیان می‌کند ""هر مجموعه شمارا از مجموعه غیر تهی باید تابع انتخاب داشته باشد."" به عنوان مثال، تابع A تابعی با دامنه N را فرض می‌کنیم (N مجموعه اعداد طبیعی) است، به طوری که ("A"("n" یک مجموعه غیر تهی برای هر n" ∈ N" است، پس تابع "f" با دامنه ی N وجود دارد به طوری که به ازای هر n" ∈ N":
"f"("n") ∈ "A"
اگر "X" بی‌نهایت باشد، برای هر عدد طبیعی N، داریم "A" بطوریکه "A" مجموعه‌ای از تمام زیر مجموعه‌های به صورت "X" با 2"n" می‌باشد.
اولین کاربرد از AC منجر به دنبالهٔ ("... ,B": "n"=۰٬۱,۲٬۳) که در آن هر "B" یک زیر مجموعه از "X" با عوامل 2"n" است.
مجموعه "B" لزوماً گسسته است، پس می‌توانیم تعریف به صورت زیر تعریف کنیم:
روشن است هر مجموعه "C" انتخاب حداقل ۱ و حداکثر 2"n" داشته و نیز مجموعه‌های "C" دو به دو گسسته هستند.
کاربرد دوم AC منجر به دنبالهٔ ("c": "n"=۰٬۱,۲...) به طوری که c∈"C".
بنابراین تمام "C"ها کاملاً متفاوت هستند و و "X" شامل مجموعه‌ای شماراست.
یوری یاروت ( – ) هنرپیشه اهل استونی بود. از فیلم‌هایی که وی در آن نقش داشته‌است می‌توان به "سولاریس" اشاره کرد.
وی همچنین برنده جوایزی همچون جایزه دولتی اتحاد شوروی در سال ۱۹۸۱ و جایزه هنرمند مردمی اتحاد جماهیر شوروی در سال ۱۹۷۵ شده‌است.
اقتصاد متن باز یک پلت‌فرم اقتصادی مبتنی بر همکاری باز برای تولید نرم‌افزار، خدمات یا محصولات دیگر است. این روش ابتدا برای صنعت نرم‌افزار متن باز درخواست شد. این مدل اقتصادی ممکن است برای گسترهٔ وسیعی از سرمایه‌گذاری‌ها درخواست شود.
برخی از ویژگی‌های اقتصاد متن باز می‌تواند شامل این موارد باشد: کار یا سرمایه‌گذاری بدون ابراز توقع بازده انجام می‌شود؛ محصولات یا خدمات به واسطهٔ همکاری میان کاربران و توسعه دهندگان تولید می‌شود؛ هیچ مالکیت مستقیمی بر خود سرمایه‌گذاری وجود ندارد.
در زمینهٔ طراحی سخت‌افزار متن باز، طراحی‌های دیجیتالی به رایگان به اشتراک گذاشته می‌شود و بعد هرکسی با توانایی دسترسی به تکنولوژی‌های ساخت دیجیتال (مثل پرینترهای سه‌بعدی RepRapً) می‌تواند محصول را به قیمت مواد اولیه تکثیر کند. شریک اصلی بازخوردها و پیشرفت‌های بالقوهٔ طراحی اصلی را از سریق جامعهٔ همکاری جمعی دریافت می‌کند. اکنون مدارک قابل توجهی وجود دارد مبنی بر اینکه چنین اشتراکی ارزش هنگفتی ایجاد می‌کند.
تا مدتی پیش هیچ سازمان سازمان تجاری شناخته‌شده خارج از نرم‌افزار که اقتصاد متن باز را به عنوان پایهٔ ساختاری به کار گیرد، وجود نداشت. امروز سازمان‌هایی وجود دارند که خدمات و محصولات یا حداقل دستورهایی را برای ساخت چنین خدمات و محصولاتی تأمین می‌کنند و از یک مدل اقتصاد متن باز استفاده می‌کنند.
ساختار متن باز مبتنی بر مشارکت کاربر است. "محیط شبکه‌ای یک ماهیت جدید از سازماندهی تولید را ممکن می‌کند: اساساً غیرمتمرکز٬ مشارکتی٬ و غیر اختصاصی؛ مبتنی بر به اشتراک گذاری منابع و خروجی‌ها میان افرادی که به طور گسترده توزیع شده و آزادانه متصل هستند و بدون اتکا به سیگنال‌های بازار یا دستورهایی مدیریتی با یکدیگر همکاری می‌کنند."
معامله گر سهام () شخص یا شرکتیست که سهام معامله می‌کند و ممکن است کارگزار، پوشش دهنده ریسک، آربیتراژگر، سفته باز، یا سرمایه‌گذار باشد. سرمایه‌گذارسهام، پول خود را برای خرید اوراق مالکیت، و به دست آوردن بازده بالقوه به عنوان بهره، درآمد، یا سود سرمایه‌ای، سرمایه‌گذاری می‌کند. استراتژی بلند مدت خرید و نگهداری سهام ماهیتاً یک استراتژی منفعل است و مخالف سفته بازی (استراتژی فعال) می‌باشد. بسیاری از سفته بازان سهام، اوراق قرضه (و احتمالاً دیگر دارایی‌های مالی) را نیز معامله می‌کنند. سفته بازی سهام حرفه پرریسک و پیچیده ایست زیرا مسیر حرکت بازار عموماً غیرقابل پیش‌بینی است، و گاهی نهاد ناظر بازار مالی قادر نیست بی قانونی‌های موجود را کشف و اصلاح کند. علاوه بر این، بازارهای مالی معمولاً در معرض سفته بازی قرار دارند.
"سفته بازان سهام" غالباً با ابهام در گروه معامله گران جای می‌گیرند، گرچه معامله در این جایگاه برای بیشتر مردم قابل قبول به نظر می‌رسد. افراد یا شرکت‌های معامله‌کننده اوراق مالکیت (سهام)، که اغلب ظرفیت اصلی بازار سهام را تشکیل می‌دهند، معامله گران سهام نامیده می‌شوند. سفته بازان تلاش می‌کنند از نوسان قیمتها در کوتاه مدت (از چند ثانیه تا چند هفته) کسب سود نمایند.
سفته باز سهام معمولاً یک حرفه‌ای است. افراد می‌توانند در حالی که شغلهای دیگری هم دارند خود را معامله گر/سرمایه‌گذار تمام وقت یا پاره وقت بنامند. زمانی‌که یک سفته باز/سرمایه‌گذار سهام مشتریانی دارد و به عنوان یک مدیرمالی یا یک مشاور به قصد افزودن ارزش برای مشتریان خود کار می‌کند، مشاور مالی یا مدیر مالی نامیده می‌شود. در این مورد، مدیر مالی می‌تواند یک فرد حرفه‌ای مستقل یا کارمند یک بانک بزرگ باشد. این موضوع در مورد مدیرانی صدق می‌کند که در صندوق‌های سرمایه‌گذاری، صندوق‌های پوششی، صندوق‌های مشترک سرمایه‌گذاری، و صندوق‌های بازنشستگی، سرمایه‌گذاری مخاطره‌آمیز، سرمایه‌گذاری در سهام، مدیریت صندوق و مدیریت ثروت فعالیت می‌کنند. این سرمایه‌گذاران سازمان یافته، گاهی سرمایه‌گذاران نهادی نامیده می‌شوند. چند استراتژی مختلف برای معامله سهام وجود دارد که عبارتند از:معاملات روزانه، تعقیب روند، بازار گردانی، سفته بازی روزانه (معاملات اسکالپ)، معاملات آنی (ممنتم)، معاملات خبرمحور، و آربیتراژ.
ازسوی دیگر، سرمایه‌گذاران سهام، شرکت‌ها یا افرادی هستند که سهام را به قصد نگهداری آن‌ها را برای مدت طولانی، معمولاً چند ماه تا چندسال، با اهدافی مانند جمع‌آوری سود سهام خریداری می‌کنند. آن‌ها در درجه اول به تجزیه و تحلیل بنیادی برای تصمیمات سرمایه‌گذاری خود تکیه می‌کنند و سهام را به عنوان سند مالکیت بخشی از شرکت می‌شناسند. بسیاری از سرمایه‌گذاران اعتقاد دارند که استراتژی خرید و نگهداری، همان‌طور که از نامش پیداست، دلالت ضمنی بر این دارد که سرمایه‌گذاران، سهام یک شرکت را خریداری کرده و برای مدت بسیار طولانی آن را نگهداری می‌کنند، و این مدت عموماً با سال اندازه‌گیری می‌شود. این استراتژی در بازار صعودی سهام (گاو نر) از سال ۱۹۸۰تا۱۹۹۰ جذابیت داشته‌است، که سرمایه‌گذاران با خرید و نگهداری سهم بر کاهش قیمت در بازار کوتاه مدت مسلط شده و سهام را نگه می‌داشتند تا بازار به بازده قبلی خود یا بیشتر از آن برسد. با این حال در طول سال‌های ۲۰۰۱ تا ۲۰۰۳ بازار سهام، نزولی (بازار خرس) بود. یک بازار نزولی با ۲۰٪افت در یک شاخص عمده مثلDJIA یا SPX که حداقل ۲ماه طول می‌کشد مشخص می‌شود. آخرین بازار نزولی در ۱۰ اکتبر سال ۲۰۰۷ زمانی‌که DJIA و SPX در اوج بازار صعودی بسته شدند آغاز گردید.Is the Next Bear Market Here Already? By Dr. Bart A. DiLiddo هنگامی‌که شاخصهای بازار گسترده‌ای مانند نزدک (NASDAQ) بیش از ۶۰٪ کاهش یافت استراتژی خرید و نگهداری طرفدارانش را از دست داد.
معامله گران سهام به سهامداران مشاوره می‌دهند و در مدیریت پرتفلیو به آن‌ها کمک می‌کنند. معامله گران برای خرید و فروش اوراق قرضه، سهام، معاملات سلف و سهام صندوق‌های پوششی استخدام می‌شوند. همچنین یک معامله گر سهام تحقیقات و مشاهدات گسترده‌ای از نحوه عملکرد بازارهای مالی انجام می‌دهد. این تحقیقات از طریق مطالعه اقتصاد خرد صورت می‌گیرد؛ و معامله گران حرفه‌ای تر در اقتصاد کلان و تجزیه تحلیل خاص صنعت تحقیق می‌کنند تا عملکرد شرکت یا دارایی را پیگیری نمایند. وظیفه دیگر معامله گر سهام تطابق تجزیه و تحلیل مالی با مقررات فعلی و آینده شغل خود است.
از معامله گران حرفه‌ای سهام، درخواست می‌شود که از ۴ ماه قبل از شروع کار در زمینه شغلی مقرر یک دوره کارآموزی بگذرانند. به عنوان مثال در آمریکا دوره کارآموزی را با پیگیری یک سری از آزمونها که توسط نهاد قانون‌گذاری صنعت مالی(FINRA)تنظیم می‌شود می‌گذرانند. معامله گران سهام کسانی هستند که مطابق عرف و قانون، گواهینامه آشنایی با بورس و اوراق بهادار آمریکا(SEC) را کسب نمودند. معامله گران با تجربه معمولاً پس از اخذ مجوز یک مدرک چهار ساله در زمینه مالی، حسابداری یا اقتصاد به دست می‌آورند. ناظر بورس به عنوان یک معامله گر برای تحلیل پیشرفته بازار سهام به دانش MBA نیاز دارد.
دفتر آمار کار آمریکاhttp://www.bls.gov پیش‌بینی کرد که رشد معامله گران سهام بین سال‌های ۲۰۰۶ تا ۲۰۱۶ به بیش از ۲۱٪ می‌رسد. در آن زمان ممکن است معامله گران سهام از تمایل به سرمایه‌گذاری افرادی زیادی که حقوق بازنشستگی می‌گیرند و دیگر به تأمین اجتماعی آمریکا متکی نیستند، نفع ببرند. اوراق قرضه خزانه داری آمریکا نیز با نوسان بیشتری معامله می‌شود. ورود به بازار کار برای معامله گران سهام به دلیل زمینه شغلی محدود، حرفه‌ای و فوق‌العاده رقابتی، دشواراست، افزایش مالکیت سهام و صندوق‌های مشترک، رشد شغلی قابل توجهی برای معامله گران به وجود می‌آورد. بانک‌ها فرصت‌های بیشتری برای قشر متوسط جامعه ایجاد می‌کنند تا آن‌ها نیز بتوانند به سرمایه‌گذاری و سفته بازی در بازار سهام بپردازند. BLS گزارش داد که معامله گران سهام درآمد متوسط سالانه ۶۸٬۵۰۰ دلار دارند. معامله گران باتجربه به‌طور بالقوه این توانایی را دارند تا از سهام و صندوقهای مشترک سالانه بیش از
۱۴۵٬۶۰۰ دلار به دست آورند.
برخلاف کارگزار سهام، معامله گر حرفه‌ای معاملات بین خریدار و فروشنده را هماهنگ می‌کند و برای اجرای هر معامله کمیسیون تضمین به دست می‌آورد. معامله گر حرفه‌ای ممکن است منحنی یادگیری داشته باشد و عملکرد رقابتی خود را به خصوص زمانی‌که بازار سهام سقوط می‌کند به‌طور کوتاه مدت بررسی کند. معاملات بازار سهام به دلیل عدم اطمینان و پیچیدگی، ریسک قابل توجهی دارد، به ویژه برای سرمایه‌گذاران/ معامله‌گران بی‌تدبیر و بی‌تجربه سهام که به دنبال راهی آسان و سریع برای پولدار شدن هستند. علاوه بر این، معاملات رایگان نیست. سفته بازان/سرمایه‌گذاران سهام با چندین هزینه مانند کمیسیون، مالیات و کارمزد کارگزاری و هزینه دستور سفارش‌های خرید و فروش در بورس سهام روبرو می‌شوند. بسته به ماهیت هر یک از قوانین ملی یا دولتی مربوط، تعهدات مالی زیادی باید رعایت شود، ممیزان، مالیات مربوط به معاملات، سودهایی نقدی و سرمایه‌ای را دریافت می‌کنند. با این حال، این تعهدات مالی در حوزه‌های قضایی مختلف متفاوت خواهد بود. در حال حاضر به واسطه قانون‌گذاری متفاوت، شرکت‌ها مجبورند برای پرداخت مالیات وضع شده روی قیمت سهام، از حوزه قضایی مربوط به خود پیروی کنند؛ ولی در کل بازار سهام بدون مالیات برای تقویت رشد اقتصادی مفیدتر هست. فراتر از اینها هزینه فرصت پول و زمان، ریسک نرخ ارز، ریسک مالی، هزینه اینترنت، هزینه کسب اطلاعات و هزینه مصرف برق همهٔ هزینه‌هایی است که باید محاسبه شود.
دو معامله گر فریبکار، ژروم کرویل و کیکو آدابلی در یک موقعیت کاری فعالیت می‌کردند. آن‌ها علاوه بر سهام و اوراق قرضه، اوراق مشتقه نیز معامله می‌کردند. این عملیات نسبتاً ساده بوده و مختص معامله گران تازه‌کاری است که اغلب با صندوق سرمایه‌گذاری قابل معامله در بورس (ETFs) و محصولات مالی مشابه شاخص کار می‌کنند. آن‌ها می‌توانند پرتفلیو خود را با خرید قراردادهایی که توسط شاخص سهام یا صنعت حمایت می‌شود، متنوع کنند. هر دو معامله گر با مراحل کار کاملاً آشنا بودند. آنها، پیش از ورود به معامله، به (پشت صحنهٔ سازمان)، یعنی بدنهٔ اداری بانکی که کنترل‌کنندهٔ نظم عملیات بود، نفوذ می‌کردند. بر اساس گزارشی از بازرس کل سوسیته ژنرال در سال ۲۰۰۵ و ۲۰۰۶، ژروم کرویل با داشتن ۱۰۰–۱۵۰میلیون یورو در سهام Solarworld AG پذیرفته شده در آلمان سردمدار بود. علاوه بر این همانند کرویل معاملات غیرمجاز کیکو آدابلی در طول تاریخ بشر بی‌سابقه بود. آدابلی تعدادی از عملیاتش را از اکتبر۲۰۰۸ ایجاد کرده بود. او در سال ۲۰۱۱ورشکسته و به دنبال آن دستگیر شد.Jill Treanor, Trading tactics: Soc Gen's Jérôme Kerviel and UBS's Kweku Adoboli, The Guardian (15 September 2011)
سفته بازان سهام و سرمایه‌گذاران معمولاً برای دسترسی به بازار سهام نیاز به یک کارگزار مانند بانک یا شرکت کارگزاری دارند. با ظهور بانکداری اینترنتی، معمولاً برای مدیریت معاملات سهام به اینترنت متصل می‌شوند. سوداگران سهام / سرمایه‌گذاران از اینترنت، نرم‌افزارهای تخصصی، و یک کامپیوتر شخصی، تجزیه و تحلیل تکنیکال و بنیادی استفاده می‌کنند که به آن‌ها در تصمیم‌گیری کمک می‌کند. آن‌ها ممکن است از چندین منبع اطلاعاتی استفاده کنند که برخی از آن‌ها به شدت گذشته نگر و تکنیکال است. آن‌ها با استفاده از نقاط محوری محاسبه شده از معاملات روزانه گذشته، تلاش می‌کنند نقاط معاملاتی خرید و فروش روز جاری را پیش‌بینی کنند. این نقاط بالاترین و پایینترین قیمت را برای هر روز به سفته بازان نشان می‌دهند، وآنها را برای ورود به معامله یا خروج از آن راهنمایی می‌کند. ابزار اضافه برای انتخاب سهام استفاده از «صفحه نمایش سهام» است. کاربر پارامترهای مشخص ورودی را که برای تحلیل تکنیکال ویا بنیادی به آن نیاز دارد به وسیلهٔ صفحه نمایش سهام، بررسی می‌کند. فایده اصلی صفحه نمایش سهام این است که می‌تواند متناسب با نیازهای درخواست‌کننده به یک گروه کوچک از سهام در میان ده‌ها هزارسهم دیگر برای تجزیه و تحلیل بیشتر، بازگردد.انتقاداتی در مورد اعتبار استفاده از شاخص‌های تکنیکال در تجزیه و تحلیل وجود دارد، و بسیاری از سفته بازان حرفه‌ای سهام از آن استفاده نمی‌کنند. سفته بازان تمام وقت و سرمایه‌گذاران سهام، به‌علاوه بسیاری از افراد دیگر در امور مالی، به‌طور سنتی یک آموزش رسمی دیده اندو آموزش در زمینه‌هایی مانند اقتصاد، امور مالی، ریاضیات و علوم کامپیوتر، که ممکن است به‌طور به خصوص مربوط به این شغل باشد علم دقیقی نیست، قیمت سهام به‌طور کلی رفتاری تصادفی یا نامنظم دارد. هیچ روش اثبات شده‌ای برای سودآوری معاملات سهام وجود ندارد، داشتن درجه‌ای از دانش در این زمینه در نهایت غفلت قرار گرفته‌است.
بسیاری از شرکت‌ها دوره‌های آموزشی سرمایه‌گذاری سهام را ارائه می‌کنند وکارشناسان متعددی گفته‌اند که با کمک تجزیه و تحلیل تکنیکال و بنیادی در بازار سهام موفق عمل کردند. با این حال اقتصاددانان و دانشگاهیان بیان می‌کنند که به دلیل فرضیه بازار کارا بعید است که سرمایه‌گذار بتواند در بازار کارای سهام از طریق هر گونه تجزیه تحلیل، سود غیرعادی به دست آورد. در رابطه با منحنی توزیع نرمال سرمایه‌گذاران، بسیاری از دانشگاهیان معتقدند که، ثروتمندترین سرمایه‌گذاران‌ها، صرفاً نقاط پرت در چنین توزیعی هستند (یعنی در یک بازی شانسی، آن‌ها در هر دسته از پرتاب هاشون، بیست بار شیر آورده‌اند). ورود پول به بازار سهام با هدف ایجاد بازده روی سرمایه‌گذاری انجام شده، می‌باشد. بسیاری از سرمایه‌گذاران تلاش می‌کنند تا علاوه بر بازده بیشتر عملکرد بهتری در بازار داشته باشند. با این حال، کارایی بازار، با دفاع از فرضیه بازار کارا(EMH) توسط یوجین فاما در سال ۱۹۷۰ فرموله شد. این فرضیه بیان می‌کندکه قیمت سهم در هر زمان، منعکس‌کننده تمام اطلاعات موجود در مورد سهام می‌باشد.
بنابراین، با توجه به EMH، هیچ سرمایه‌گذاری دارای مزیت در پیش‌بینی بازده سهام نیست زیرا همه به اطلاعات یکسان دسترسی دارند. در بازارهای کارا، قیمت قابل پیش‌بینی نیست بلکه تصادفی است، بنابراین هیچ الگوی سرمایه‌گذاری قادر به تشخیص قیمت نمی‌باشد؛ بنابراین یک رویکرد برنامه‌ریزی شده برای سرمایه‌گذاری، نمی‌تواند موفق باشد. «گشت تصادفی قیمت‌ها»، که در فرضیهٔ بازار کارا مورد بحث قرار می‌گیرد، این نتیجه را در پی دارد که هر نوع استراتژی سرمایه‌گذاری به قصد برتری بر بازار، با شکست مواجه می‌شود. در حقیقت، EMH اشاره می‌کند که با توجه به هزینه‌های معامله در مدیریت پرتفلیو، قرار دادن پول در یک صندوق شاخصی برای سرمایه‌گذار سودآورتر است.
در سال ۱۹۶۳ بنویت مندلبروت تغییرات قیمت پنبه را در یک سری زمانی که از سال ۱۹۰۰شروع می‌شد تجزیه تحلیل کرد. در این تجزیه و تحلیل دو یافته مهم وجود دارد. اول اینکه، حرکات قیمت تأثیر کمی برمنحنی توزیع نرمال دارد. در این منحنی حجم انبوه مشاهدات نزدیک به میانگین است، (۶۸٪ داده‌ها در داخل یک انحراف معیار قرار دارند). در عوض، داده‌ها فرکانس بزرگی از تغییرات شدید را نشان داد. دوم، به دنبال تغییرات قیمت الگوها نسبت به مقیاس بی‌اثر بودند: منحنی‌های تغییرات قیمت برای یک روز شبیه به منحنی‌های یک ماه بود. درکمال تعجب، این الگوهای خود متشابه در تمام طول مدت ۱۹۰۰–۱۹۶۰، دوره‌های سختی که یک رکود بزرگ و دو جنگ جهانی به خود دیده بود، وجود داشت. مندلبروت از نظریه فراکتال خود استفاده کرد تا وقوع و تکرار بحران در وال استریت را توضیح دهد. در سال ۲۰۰۴ او کتاب خود را با نام «سؤ رفتار» بازارهای مالی منتشر کرد. «سؤ رفتار» بازارهای مالی، بر مبنای دید فراکتال نسبت به ریسک، زیان، و پاداش است. ایدهٔ پایه‌ای فرکتال‌ها نسبت به بازارهای مالی این است که احتمال تجربهٔ نوسانات شدید (مثل آنهایی که با رفتارهای گله وار شروع می‌شوند) بیشتر از آن چیزی است که فکر می‌کنیم. البته این نظریه چشم‌انداز دقیق تری از ریسک در دنیای مالی ارائه می‌دهد. هدف اصلی در بازارهای مالی به حداکثر رساندن بازده برای یک سطح معین از ریسک است. مدل‌های استاندارد این نظریه، بر پایه این قضیه است که احتمال انحرافات شدید در قیمت‌های دارایی بسیار کم است.
این مدل‌ها وابسته به این فرض است که نوسانات قیمت دارایی در نتیجه یک رفتار تصادفی خوب یا روندی اتفاقی است. به این دلیل مسیر اصلی مدل‌ها (مانند مدل مشهور بلک-شولز) استفاده از توزیع احتمالات نرمال برای توصیف حرکات قیمت می‌باشد. برای تمام اهداف عملی، می‌توان تغییرات شدید را نادیده گرفت. مندلبروت فکر کرد این راه مناسبی برای نگاه به بازارهای مالی نیست. او تغییرات قیمت را مطابق منحنی توزیع نرمال نمی‌دانست و معتقد بود منحنی قیمت از نظر آماری دارای خاصیت کشیدگی است، و دنباله‌های توزیع فراوانی بیشتری دارند ونمودار پهنتر از حد نرمال است. این منحنی نمایش پایدارتری از بازارهای مالی است: بررسی شاخص داو برای صد سال یک سری حرکات متناوب سریع را آشکار کرد. با این حال، مدل‌های معمولی مورد استفاده در زمان بحران مالی سال ۲۰۰۸ این تغییرات شدید را رد کرد وفرض کرد که آن‌ها فقط می‌توانند هر ۱۰٬۰۰۰ سال یکبار اتفاق بیفتند.نتیجه‌گیری واضح کار مندلبروت این است که مقررات بیشتری در بازارهای مالی نیاز است. کمک دیگر او به مطالعه رفتار بازار سهام ایجاد روش‌های جدید برای ارزیابی ریسک و جلوگیری از سقوط مالی پیش‌بینی نشده می‌باشد.
خارج از دانشگاه‌ها، جنجال بر سر زمان‌بندی بازار است. پوشش رسانه‌ای از این مسائل آنقدر شایع شده که بسیاری از سرمایه‌گذاران در حال حاضر زمان‌بندی بازار را به عنوان یک استراتژی سرمایه‌گذاری معتبر استخراج کردند. معاملات محرمانه، تقلب حسابداری، اختلاس و ایجاد حباب در قیمت سهم عواملی هستند که مانع سرمایه‌گذاری کارآمد، منطقی، عادلانه و شفاف می‌شوند. چرا که ممکن است مدیران شرکت‌ها صورتهای مالی و اطلاعات جعلی ایجاد کنندکه منجر به قیمت سهام متناقض می‌شود.
در طول تاریخ بازار سهام، ده‌ها مورد رسوایی مربوط به شرکت‌های بورسی، سرمایه‌گذاری سهام و کارگزاری وجود دارد. یک مورد رسوایی در معاملات محرمانه شرکتی به مدیریت راج راجاراتنام و صندوق پوششی آن شرکت- گروه کشتی بادبانی روی داده‌است. در روز جمعه ۱۶ اکتبر۲۰۰۹، راج راجاراتنام توسط FBI بازداشت ومتهم به توطئه با دیگران در معاملات محرمانه چندین شرکت عمومی شد. دادستان ایالات متحده، پریت بهارارا کل سود این معاملات غیرقانونی را بیش از۶۰ میلیون دلار برآورد کرد. به گفته یک کنفرانس خبری این صندوق، بزرگ‌ترین صندوق پوششی بود که در تاریخ آمریکا مورد معامله محرمانه قرار گرفت. یک شرکت بورسی به نام SATYAM درگیر یک تقلب حسابداری رایج و بی نقص شد. در تاریخ ۷ ژانویه ۲۰۰۹، رئیس راجو پس از اعلام اسامی همدستانش در تقلب بزرگ حسابداری استعفاء داد. رامالینگا راجو به همراه برادرش و عضو سابق هیئت مدیره راما راجو و مدیر ارشد مالی سابق وادلامانی سرینیواس به زندان حیدرآباد فرستاده شدند. در ایتالیا، کاستیلو تانزی بنیادگذار شرکت پارمالات به تقلب مالی و پول‌شویی در سال ۲۰۰۸ متهم شد. ایتالیاییها شوکه شده بودند که چطور چنین امپراتوری وسیع و پابرجایی می‌تواند به سرعت فرو بریزد. وقتی رسوایی انجام شده اعلام شد، قیمت سهم پارمالات در بورس اوراق بهادار میلان سقوط کرد. شرکت پارمالات با ابزار CLN(نوعی ابزار مشتقه) اقدام به فروش خود کرد و روی ارزش‌مند بودن اعتبار خویش شرط بسته بود تا بتواند سریع برای خودش از هیچ، دارایی دست و پا کند. پس از دستگیری کاستیلو تانزی، بنا به گزارش در طول بازجویی از او در زندان سان ویتور میلان اعتراف کردکه سرمایه را از پارمالات به پارماتور و جاهای دیگر منتقل می‌کرد. سرمایه‌گذاری روی گردشگری و فوتبال یکی از اشتباهات بزرگ مالی بود؛ و همچنین تلاش تانزی به چشم وهم چشمی با رقیبش برلوسکونی با خرید اودئون TV، تنها به فروش آن در ازای از دست دادن حدود ۴۵ میلیون € انجامید. تانزی به ۱۰ سال زندان برای تقلب مربوط به فروپاشی گروه لبنی محکوم شد. هفت متهم دیگر، از جمله مدیران و بانکداران، تبرئه شدند. یکی دیگر از متهمین در ماه سپتامبر سال ۲۰۰۸ در خارج از دادگاه پرونده اش حل و فصل شد.Italian dairy boss gets 10 years
معاملات روزانه در انتهایی‌ترین قسمت طیف سرمایه‌گذاری نسبت به استراتژی خرید-و-نگهداری قرار می‌گیرند. این، آخرین استراتژی زمانبندی بازار است. هنگامی‌که به نظر می‌رسد که نظریه درست بیان شده‌است همه توجهات را معاملات روزانه به خود جذب کنند. منتقدان استدلال می‌کنند، در صورتی‌که این‌گونه باشد، حداقل یک مدیر مالی، مدعی عنوان «وارن بافت معاملات روزانه» می‌شد. در لیست طولانی از سرمایه‌گذاران موفق که به افسانه‌ای در زمان خود تبدیل شده‌اند یک فرد که با معاملات روزانه به شهرت رسیده باشد، وجود ندارد.