Питання, яке ви починаєте, стосується прогнозування фондового ринку, але у вас, мабуть, є більш широкі проблеми. Я спробую вирішити ваше мета-питання; заздалегідь вибачтесь за мої великі узагальнення.
Наскільки я можу сказати, академічна комп'ютерна наука далеко від актуальних проблем хедж-фондів та людей, які намагаються моделювати та прогнозувати ринки.
Поточні області фокусування в теорії алгоритмічних ігор явно не мають значення для практикуючих фінансів. Зокрема, результати гірших випадків взагалі не вважаються корисними, а середній аналіз випадків на основі штучних розподілів також значною мірою не має значення. Але єдиним способом отримання інформації про реальні дистрибуції, здається, є фактичне залучення до ринку, оновлення інформації, використовуючи різні методи навчання. Це створює безладні моделі, які динамічно змінюються і не піддаються більшості видів аналізу.
Як приклад, у фінансах було зосереджено увагу на розумінні мікроструктури торгів . Ринкова мікроструктура є новою властивістю конкретних ринкових механізмів низького рівня, таких як часто узгоджені торги, які торговці інформацією вважають, що існують у книзі замовлень, методи, що використовуються для придушення цієї інформації, механізми відкоту. існують договірні домовленості, що стосуються врегулювання торгів, затримки мережі в отриманні оновлень про поточний стан книги замовлень та багато інших чинників. Ринкова мікроструктура - це дуже рефлекторна система, тому чисті моделі, характерні для TCS, здаються недосяжними.
Спільнота дизайнерів ринку намагається вирішити такі питання (наприклад, див Huang and Stoll та недавній папір Кириленко та ін. Про спалах спалаху ), але, схоже, вони не мають великої взаємодії з TCS.
Фінанси стають все складнішими, оскільки ІТ проникла ринки. Це означає, що більшість ринків зараз складаються з безлічі блокувальних систем, які можливо неможливо осмислити окремо. Крім того, оскільки ринки наближаються до постійної торгівлі, я не впевнений, що лінійка обчислень TCS наразі є всім корисним у фінансах; теорія управління, графічні моделі, динаміка рідини та багато інших областей прикладної математики здаються більш безпосередньо корисними.
Методи TCS цілком можуть бути корисними, але потрібно витратити зусилля, щоб зрозуміти, що відбувається у фінансах, знайти місце, де застосувати важіль, та придбати відповідний набір математичних інструментів. Особисто я хотів би побачити більше роботи в напрямку Арора / Барак / Бруннермайєр / Ге, які стосуються глибоких питань. Наприклад, чи додавання більшої міри свободи фінансовим системам призводить до хороших результатів для користувачів цих систем? Або додавання складності головним чином допомагає посередникам налаштувати асиметричні ігри з нульовою сумою проти користувачів? Ймовірно, є чіткий аргумент на основі складності, який чекає, щоб його виявити ...
Отже, у двох словах: ви мало бачили досліджень ТКС / фінансів, тому що важко застосувати ТКС до фінансування.