Обчислювальна складність у кількісному фінансуванні


19

Прогнозувати фондовий ринок важко! Чи може TCS зробити такі настрої більш формальними?

Нещодавно я почав трохи думати про фінанси, і цікавився, як знання TCS можуть допомогти. Здається, хедж-фонди та інвестиційні фірми весь час використовують алгоритмічну торгівлю, машинне навчання та ІІ, але результатів ТКС, здається, мало. Зокрема, я знаю лише два документи:

Перший документ показує, що похідні можуть збільшити вартість інформаційної асиметрії (замість бажаної мети її зменшення) для обчислювально обмежених агентів. Другий документ кидає виклик популярній вірі в ефективні ринки, показуючи, що ефективність ринку може бути використана для вирішення важких проблем, пов'язаних з NP.

Чи є книги / опитування чи семінарські доповіді на відповідні ідеї? Особливо, пов'язані з труднощами прогнозування або наближення до ринків або торгівлі на оптимальних (або близьких до оптимальних) показниках на таких ринках?

Трохи більш мета-запитання: чому, здається, у цьому немає паперів? Чи немає інтересу, чи всі зацікавлені сторони стають учасниками, які ховаються за договорами про невидання?

Супутнє питання

Алгоритмічна лінза в соціальних науках

Що таке класифікація складності теорії портфеля у фінансовій економіці?


1
Мені завжди здається, що я зачіпаю межу поза темою такими питаннями. Якщо це питання поза темою, ми можемо перенести його на quant.SE; однак я дуже сподіваюся, що зможу отримати відповіді TCSers щодо цього.
Артем Казнатчеєв

7
Я зовсім не думаю, що це поза темою.
Суреш Венкат

2
На цю статтю у Вікіпедії є деякі посилання . Я просто згадав, що в Інституті Філдса нещодавно було кілька програм на споріднені теми, які ви можете перевірити, як-от це і це, і це, але є і більше.
Каве

@Kaveh дякую за посилання на Інститут Поля! Мені справді слід частіше приходити в Торонто, щоб відвідувати їх події.
Артем Казнатчеєв

3
Щодо статті Мейміна: Maymin розглядає проблему рішення, яку він стверджує, це форма гіпотези ефективного ринку та особливий випадок KNAPSACK. Ця проблема, очевидно, не є складною NP: значення параметрів , K і k є фіксованими, що дозволило б динамічному програмуванню працювати. Основним аргументом Мейміна, здається, є те, що k постійно збільшується, коли стає більше даних. Це може бути розумним, але обчислювальна складність статті потребує додаткової роботи. (Ці коментарі базуються на версії ArXiV; я не читав останніх версій.)БКкк
András Salamon

Відповіді:


9

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.


1
Однак існує багато практичного проектування алгоритмів - як і спроби виявити та проаналізувати алгоритми інших. Інтригуюча 15-хвилинна розмова TED у цих напрямках: ted.com/talks/kevin_slavin_how_algorithms_shape_our_world.html
Аарон Стерлінг,

@Aaron: дякую за вказівник. Також є приємний популярний обліковий запис минулого року, який варто прочитати: theatlantic.com/technology/archive/2010/08/…
András Salamon

7

Я думаю, що підсистема алгоритмічної теорії ігор - це те, що ви шукаєте. Погляньте на онлайн-версію недавньої книги на цю тему Н. Нісана (який відвідує тут!), Т. Рафґарден, Е. Тардос та В. Вазірані. Особливий інтерес можуть становити наступні глави:

[5] Комбінаторні алгоритми ринкових рівноваг (Віджай В. Вазірані)

[6] Розрахунок ринкових рівноваг за випуклим програмуванням (Бруно Коденотті та Кастурі Варадараджан)

[17] Вступ до неефективності рівноваги (Тім Рагґарден та Єва Тардос)

[26] Обчислювальні аспекти ринків прогнозування (Девід М. Пеннок і Рахул Самі)


3
Мені відомо алгоритмічна теорія ігор. Я дуже сподівався на більш конкретні відповіді, які стосуються конкретно речей, про які люди будуть перейматися кількісними фінансами. Це більше схоже на коментар, ніж на відповідь ...
Артем Казнатчеєв

3
Якщо ви знаєте про, але не запитуєте про AGT, то викладіть це та виключіть. Один із ваших прикладів - твердість ринкових рівноваг, що є головною темою в АГТ. Ось чому я вказав на це. Інший - на твердість похідних цін, ще більш специфічну підтему. Якщо вас цікавлять виключно питання щодо ціноутворення фінансових деривативів, а не ринкова рівновага, тоді видаліть приклад із ринкової рівноваги або заявляйте, що вас це не цікавить.
Мартін Шварц

1
@Artem, я вважаю, що це розумна відповідь на запитання: "Чи є книги ... про споріднені ідеї?" :)
Kaveh

2
@Kaveh: Питання конкретно запитує: "Чи є книги / опитування чи семінарські доповіді на відповідні ідеї?"
Мартін Шварц

@Martin, я розгублений, я висловив свою згоду з вами.
Каве

2

З SSRN два документи, що стосуються складності оптимізації портфеля:

Від arXiv:


1

Прогнозувати фондовий ринок важко! Чи може TCS зробити такі настрої більш формальними?

Якщо запаси моделюються як випадкові змінні, як геометричні броунівські рухи, то, мабуть, прогнозування стає проблемою статистиків.

Але є і ринкова психологія. Сфера, відома як технічний аналіз полягає в спробі екстраполяції від минулих цін. Наскільки важко це може бути --- наскільки важко розпізнати відповідні зразки, якщо такі є?

У Сложностном Варіанті гра запрошує вас випробувати свій запал на визнання закономірності в рухах фондових і наживається , коли один з'являється, з підкупом до $ 11 уявних інтернет доларів і громадської високого бала таблиці. І є супровідний документ з деякими попередніми результатами.


Існують деякі відповідні закономірності в сенсі ймовірності, але дія відповідно до цих зразків може спричинити ризик з жировим покриттям. І деякі з них не дуже важкі, або я б сказав, що легкі. Іноді я підозрюю, чому люди вважають, що акції та похідні інструменти моделюються як випадкові змінні.
XL _At_Here_There

Я задав питання про те, чому акціонерний процес моделюється як мартингейл, оскільки так багато людей думають, що існують відповідні зразки, і вони порушують мою посаду!
XL _At_Here_There
Використовуючи наш веб-сайт, ви визнаєте, що прочитали та зрозуміли наші Політику щодо файлів cookie та Політику конфіденційності.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.