Прогнозировать фондовый рынок сложно! Может ли TCS сделать это мнение более формальным?
Недавно я начал немного думать о финансах, и мне было интересно, как знание TCS может помочь. Хедж-фонды и инвестиционные фирмы, кажется, все время используют алгоритмическую торговлю, машинное обучение и ИИ, но результатов TCS, похоже, немного. В частности, я знаю только две статьи:
Санджив Арора, Боаз Барак, Маркус Бруннермайер и Ронг Ге, Вычислительная сложность и информационная асимметрия в финансовых продуктах , 2009.
Филипп З. Маймин, Рынки эффективны тогда и только тогда, когда P = NP , 2011.
Первая статья показывает, что производные могут увеличивать стоимость информационной асимметрии (вместо желаемой цели ее уменьшения) для агентов, ограниченных в вычислительном отношении. Второй документ ставит под сомнение распространенное мнение об эффективных рынках, показывая, что эффективность рынка может быть использована для решения сложных задач.
Существуют ли какие-либо книги / обзоры или основополагающие документы по связанным идеям? Особенно вещи, связанные со сложностью прогнозирования или аппроксимации рынков или оптимальной (или близкой к оптимальной) торговле на таких рынках?
Немного более мета вопрос: почему кажется, что на это нет бумаг? Нет ли интереса или все заинтересованные стороны становятся квантами, скрытыми за соглашениями об отсутствии публикации?
Связанный вопрос
Алгоритмический объектив в социальных науках
Что такое классификация сложности теории портфеля в финансовой экономике?
Ответы:
Вопрос, с которого вы начинаете, относится к прогнозированию фондового рынка, но у вас, похоже, есть более широкие опасения. Я попытаюсь решить ваш мета-вопрос; заранее извиняюсь за мои широкие обобщения.
Насколько я могу судить, академическая информатика далека от реальных проблем хедж-фондов и людей, которые пытаются моделировать и прогнозировать рынки.
В настоящее время основные области теории алгоритмических игр явно не имеют отношения к финансам. В частности, результаты наихудшего случая вообще не рассматриваются как полезные, и анализ среднего случая, основанный на искусственном распределении, также кажется в значительной степени неуместным. Тем не менее, единственный способ получить информацию о реальных дистрибутивах, по-видимому, заключается в том, чтобы реально участвовать в рынке, обновляя информацию, используя различные методы обучения. Это создает грязные модели, которые динамически изменяются и не поддаются большинству типов анализа.
Например, в сфере финансов особое внимание уделялось пониманию микроструктуры сделок. . Микроструктура рынка - это возникающее свойство конкретных рыночных механизмов низкого уровня, таких как то, как часто сопоставляются ожидающие сделки сделки, что, по мнению трейдеров, существует в книге заказов, методы, используемые для обфускации этой информации, механизмы отката на месте, договорные соглашения, касающиеся расчета сделок, задержки в сети при получении обновлений о текущем состоянии книги заказов и многие другие факторы. Микроструктура рынка - это система с высокой рефлексивностью, поэтому чистые модели, типичные для TCS, кажутся недосягаемыми.
Сообщество дизайнеров рынка пытается решить подобные вопросы (например, см. Хуанга и Столла и недавнюю статью Кириленко и др. О сбое флэш-памяти ), но они, похоже, мало взаимодействуют с TCS.
Финансы становятся все более сложными, так как ИТ проникает на рынки. Это означает, что большинство рынков в настоящее время состоят из нескольких взаимосвязанных систем, которые не могут быть разумно смоделированы отдельно. Кроме того, по мере приближения рынков к непрерывной торговле, я не уверен, что объектив вычислений TCS в настоящее время настолько полезен в финансах; Теория управления, графические модели, гидродинамика и многие другие области прикладной математики кажутся более полезными.
Методы TCS вполне могут быть полезны, но нужно приложить усилия, чтобы понять, что происходит в финансах, найти место для применения рычага и приобрести соответствующий математический инструментарий. Лично я хотел бы видеть больше работ по линии Arora / Barak / Brunnermeier / Ge, которые занимаются глубокими вопросами. Например, добавляет ли больше степеней свободы финансовым системам хорошие результаты для пользователей этих систем? Или же сложность в основном помогает посредникам настраивать асимметричные игры с нулевой суммой против пользователей? Вероятно, есть интересный аргумент, основанный на сложности, который ждет своего открытия ...
Итак, в двух словах: вы не видели много исследований TCS / финансы, потому что трудно применить TCS для финансирования.
источник
Я думаю, что подполе Алгоритмическая теория игр - это то, что вы ищете. Взгляните на онлайн-версию недавней книги на эту тему Н. Нисана (который здесь находится!), Т. Рафгардена, Э. Тардоса и В. Вазирани. Особый интерес могут представлять следующие главы:
[5] Комбинаторные алгоритмы для рыночных равновесий (автор Vijay V. Vazirani)
[6] Расчет рыночных равновесий с помощью выпуклого программирования (Бруно Коденотти и Кастури Варадараджан)
[17] Введение в неэффективность равновесия (Тим Рафгарден и Ева Тардос)
[26] Вычислительные аспекты рынков прогнозирования (Дэвид М. Пеннок и Рахул Сами)
источник
Из SSRN, две статьи, связанные со сложностью оптимизации портфеля:
Уолтер Мюррей, Говард Хован Стивен Шек, Метод локальной релаксации для проблемы оптимизации портфельного ограничения , 15 октября 2011 г.
Маркос Лопес де Прадо, Многопериодная целочисленная оптимизация портфеля с использованием квантового отжига , 6 октября 2015 г.
Из архива:
Дан А. Янку, Марек Петрик, Дхармашанкар Субраманян, Плотные аппроксимации динамических мер риска , arXiv: 1106.6102.
Рафаэль Хаузер, Виджай Кришнамурти, Реха Тютюнчу, Относительная робастная оптимизация портфеля , arXiv: 1305.0144.
источник
Если акции моделируются как случайные переменные, такие как геометрические броуновские движения, то, как мне кажется, предсказание становится проблемой статистиков.
Но есть и рыночная психология. Область, известная как технический анализ - это попытка экстраполировать прошлые цены. Насколько это может быть сложно - как трудно распознать соответствующие шаблоны, если они есть?
Игра « Сложность опций» предлагает вам проверить свои способности на распознание закономерностей движения акций и получение наличных при их появлении с выплатой до $ 11 воображаемых интернет-долларов и общедоступной таблицей рекордов. И есть сопроводительный документ с некоторыми предварительными результатами.
источник