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Vorhersage des nächsten „Flash-Crashs“ an der Börse

Kurz nach der großen Rezession die US-Aktienmärkte brachen ein – und erholten sich innerhalb von 36 Minuten. Der Dow Jones Industrial Average fiel um mehr als 9 %, mehr als 1 verlieren 000 Punkte, bevor er sich plötzlich erholt.

Diesen 6. Mai Das Ereignis 2010 war der erste aufgezeichnete „Flash-Crash“. Es hatte zwar keine Langzeitwirkung, aber es weckte bei den Anlegern Bedenken hinsichtlich der Stabilität des Aktienmarktes.

Computer haben den Handel schneller und effizienter gemacht, sie können aber auch zu Instabilität auf den Märkten führen. Heute, quantitative Analysten verwenden komplexe Algorithmen, um innerhalb von Sekundenbruchteilen viele Trades in vielen Märkten zu tätigen. Diese neuen Algorithmen machen mittlerweile mehr als die Hälfte aller Trades aus. Dies kann jedoch zu noch mehr Flash-Abstürzen führen.

Als Ingenieure, wir waren an diesem Absturz im Mai 2010 interessiert. Kein einziger Grund kann erklären, warum Flash-Abstürze auftreten. Aber gibt es Möglichkeiten, diese Anomalien vorherzusagen und abzuschwächen? Wir haben uns der Herausforderung gestellt, eine Theorie zu entwickeln, die helfen kann, Blitzabstürze vorherzusagen.

Der Fluss der Märkte

Wir begannen mit Fluiddynamik, die Untersuchung des Flusses von Flüssigkeiten wie Wasser. Diese Prinzipien können auf andere Probleme angewendet werden; einer von uns hat zuvor die strömungsphysik verwendet, um die verkehrsbewegungen zu untersuchen.

In der Fluiddynamik, Forscher untersuchen, wie gemessene Größen, wie Geschwindigkeit und Druck, die Strömungsdynamik beeinflussen. Zum Beispiel, Wettervorhersagen nutzen die Änderungen der Windgeschwindigkeit und des Drucks, um die Bewegung schwerer Stürme vorherzusagen.

Wir haben uns gefragt:Könnte diese Wissenschaft Einblicke in die Dynamik des Aktienmarktes geben?

Wir waren der Meinung, dass die bestehenden Theorien zur Vorhersage von Flash-Crashs unzureichend sind. weil sie sich nur auf einen kleinen Teil des Gesamtbildes konzentrieren, wie die Wertentwicklung einer Teilmenge von Aktien. Dow Jones oder die S&P 500-Indizes bieten eine begrenzte Menge an Informationen über den Markt, durch Beobachten des Verhaltens einer Teilmenge geeignet ausgewählter Aktien.

Unser Ansatz bestand darin, alle Aktien auf dem Markt einzubeziehen. Im Gegensatz, unser Modell liefert diese Informationen für fast alle Aktien, nach bestimmten Preisklassen gegliedert. Alle diese Bereiche können gleichzeitig beobachtet werden, eine Frühwarnung generieren.

Wir fanden Analoga für die Messungen, die Wissenschaftler normalerweise verwenden, um Strömungen zu verstehen. Zum Beispiel, für unser Modell, die „Dichte“ des Flusses war die Anzahl der Aktien pro Einheitspreis, und „Druck“ war die Aufwärts- oder Abwärtskraft auf den Preis, die durch die Kauf- und Verkaufsaktivitäten von Händlern verursacht wird.

Aktienmärkte von einem Computerbildschirm aus beobachten, Wir konnten sehen, dass die Bewegung von Aktienkursen dem Fluss einer Flüssigkeit wie Luft oder Wasser ähnelt.

Den Flash-Crash untersuchen

In unserer Studie, veröffentlicht am 1. September 2018, Wir haben Preis-pro-Minute-Daten für etwa 4, 000 Aktien an der NYSE, NASDAQ und AMEX am Tag des Flash-Crashs im Mai 2010. Wir haben diese Daten verwendet, um unser Strömungsmodell des Marktes zu testen.

Als wir am Nachmittag des Crashs die Kurse von 700 Aktien betrachteten, Wir sahen, dass der Schock deutlich zu sehen war. Die Geschwindigkeitsdiagramme sahen aus wie der Ausdruck eines seismografischen Geräts, das die Erschütterungen eines Erdbebens überwacht. Druckgrafiken zeigten auch deutlich ein Großereignis zum Zeitpunkt des Flash-Crashs.

Die Betrachtung aller Aktien gab uns auch die Möglichkeit, die nahe Zukunft ihres Verhaltens vorherzusagen. Unser Modell zeigte 10 Minuten vor dem großen Ereignis Anzeichen eines Blitzabsturzes – bevor menschliche Beobachter irgendwelche Probleme hätten erkennen können.

Ähnliche Ergebnisse aus dem Modell haben wir bei anderen Crashs beobachtet. Zum Beispiel, Wir haben den Börsengang von Facebook am 18. Mai untersucht. 2012. Das Unternehmen sammelte etwa 16 Milliarden US-Dollar, aber dieses riesige Angebot wurde von unerwarteten technischen Schwierigkeiten geplagt. Der Börsengang verzögerte sich um 30 Minuten, einige Stunden lang für Aufruhr an den Märkten.

In unserem Bemühen zu analysieren, was an diesem Tag tatsächlich passiert ist, Wir haben unser Modell getestet, um zu sehen, ob es Signale vor der Angebotszeit beobachten kann. Das Modell zeigte eine Phase mit hoher Volatilität, die sich auf viele Aktien auswirkte. Chaos auf den Märkten schaffen.

Der nächste große Crash

Unser nächster Schritt besteht darin, ein intelligentes System zu generieren, das die Daten automatisch berücksichtigt und die Aufseher vor drohenden Marktstörungen warnt. Wenn diese Warnung früh genug eintrifft, Anleger könnten damit möglicherweise vorbeugende Maßnahmen ergreifen.

Jedoch, Es gibt einige Möglichkeiten, die das Modell noch verbessern muss. Sich auf frühe Signale zu verlassen kann zu falsch positiven Ergebnissen führen, die wir minimieren wollen. Einige unserer jüngsten Ergebnisse, noch nicht gemeldet, schlagen vor, wie viele falsch positive und negative Ergebnisse auftreten.

In einer anderen Studie noch nicht veröffentlicht, Wir beschreiben ein System, das Handelstage analysiert, an denen Auffälligkeiten gemeldet wurden. Wir haben festgestellt, dass unser System in der Lage war, niedrige Falsch-Positiv- und Negativ-Raten zu erzeugen.

Angesichts dieser Alarme Die Marktaufsichtsbehörden könnten dann die entsprechenden Maßnahmen ergreifen. Zum Beispiel, Sie können bestimmte Trades verhindern oder bestimmte Trader für einen bestimmten Zeitraum von jeglicher Aktivität blockieren. Händler könnten sich entscheiden, Aktien zu Zeiten zu kaufen, in denen die Aktien im Kurs fallen, und verkaufen während der Zeiten, in denen die Preise wieder auf ihre Precrash-Werte steigen. Diese Maßnahmen können dazu beitragen, die Auswirkungen des Absturzes zu verringern.

Mit anderen Worten, Anleger könnten den Crash nutzen, um ihre Positionen zu verbessern – und gleichzeitig dazu beitragen, einige der Auswirkungen des Crashs zu dämpfen.

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