最初用於解釋數學，物理和科學問題動態的科學理論最終進入了股票市場。根據維也納的Ludwig von Mises研究所，1988年被稱為學術科學界的「最熱門的新話題」，混沌理論建議投資者使用因果關係和概率理論和結果來預測市場活動，即使對科學家來說也不容易。
歷史
混亂理論的基礎，由麻省理工學院的愛德華洛倫茲提出，在科學界被稱為「蝴蝶效應」。氣象學家洛倫茲認為，即使是巴西的微小氣候變化也有可能引發蝴蝶的飄動。翅膀，這種飄飄可以引發遙遠的天氣事件，如德克薩斯州的龍捲風。這種因果理論仍然是股市學者們熱議的話題。
股票市場應用
根據米塞斯研究所的科學家的說法，混沌理論，股市風格，假設市場預期是合理的，儘管「對未來無所不知」。混沌理論家認為，根據全球混亂預測股票是否上升或下跌的能力需要在混亂的情況下保持平靜。「歐洲無力應對債務危機，」「福布斯」雜誌稱，這是影響全球市場表現的混亂時期的一個例子。
混沌理論的動力學
假設混亂在任何特定的時間都準備好打擊證券交易所的核心，並且沒有辦法預測它何時或如何發生，那麼關注變數就很關鍵，比如交易者的動機，需求和慾望，市場混亂期間的股票數量和市場活動的速度 – 動量和速度 – 因為它們都會導致股票市場波動，從而確定股市混亂的時期。
積極的反饋意見
根據「福布斯」的說法，混亂需要積極的反饋，這些反饋有助於放大股市趨勢並影響股票收益，而負反饋有助於減少市場趨勢和價值隨時間的影響。雖然需要正面和負面的市場反饋來創造一個可以應用股市混沌理論的環境，但正反饋對績效和結果的貢獻更大。
準確度如何？
Turtle Trader稱之為「預測不可能」，因為利用股票市場混亂的理論來推測哪些股票將受到動態環境的影響意味著市場分析師有水晶球。假設股票市場系統與科學家和數學家提出的傳統線性系統截然相反，如果你認為自己是股票市場的混亂，那麼你接受這樣一個事實，即非線性事件因此是動態的，而市場系統的各個部分 – 來自股票交易商到交易所 – 與整體有關。
時間因素
一些投資者很樂意等待延長的時間段來了解目標股票的表現。其他人更喜歡短期投資。混沌理論家認為，在股票市場混亂之前，期間和之後觀察和推測股市行為時，時間是一個必要因素。短期交易者無法充分評估股票表現，因為他們不會堅持使用足夠長的產品來得出結論。「金融鍊金術」作者喬治索羅斯說，混沌理論的某些方面可以預測：牛市的好消息等於強勁的股票銷售。在熊市中，壞消息通常會引發大量股票傾銷。