मात्रात्मक वित्त में कम्प्यूटेशनल जटिलता


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शेयर बाजार की भविष्यवाणी करना कठिन है! क्या टीसीएस इस भावना को अधिक औपचारिक बना सकता है?

हाल ही में मैंने वित्त के बारे में थोड़ा सोचना शुरू किया है, और सोच रहा था कि टीसीएस का ज्ञान कैसे मदद कर सकता है। हेज फंड और निवेश फर्म हर समय एल्गोरिदमिक ट्रेडिंग, मशीन लर्निंग, और एआई का उपयोग करते हैं, लेकिन टीसीएस के परिणाम कुछ कम लगते हैं। विशेष रूप से, मुझे केवल दो पेपर पता हैं:

पहला पेपर दिखाता है कि कम्प्यूटेशनल-बाउंडेड एजेंटों के लिए डेरिवेटिव सूचनात्मक विषमता (इसे कम करने के वांछित लक्ष्य के बजाय) की लागत को बढ़ा सकते हैं। दूसरा पेपर कुशल बाज़ारों के लोकप्रिय विश्वास को चुनौती देता है कि बाजार की दक्षता का उपयोग एनपी-कठिन समस्याओं को हल करने के लिए किया जा सकता है।

क्या संबंधित विचारों पर कोई पुस्तक / सर्वेक्षण या सेमिनल पेपर हैं? विशेष रूप से ऐसे बाजारों में पूर्वानुमान या अनुमान लगाने या व्यापार करने की कठिनाई से संबंधित चीजें (या आशा के करीब)?

थोड़ा और मेटा सवाल: क्यों इस पर कागजों की एक अनुपस्थिति लगती है? क्या कोई दिलचस्पी नहीं है, या यह है कि सभी इच्छुक पार्टियां क्वेंट बन जाती हैं जो बिना प्रकाशन के समझौतों के पीछे छिपी हैं?

संबंधित प्रश्न

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मुझे हमेशा ऐसा लगता है कि मैं इस तरह के सवालों के साथ ऑफ-टॉपिक की सीमा से टकरा रहा हूं। यदि यह सवाल ऑफ-टॉपिक है, तो हम इसे क्वांट में स्थानांतरित कर सकते हैं। हालाँकि, मुझे वास्तव में उम्मीद है कि मुझे इस पर TCSers के उत्तर मिल सकते हैं।
Artem Kaznatcheev

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मुझे नहीं लगता कि यह विषय है।
सुरेश वेंकट

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इस विकिपीडिया लेख पर कुछ लिंक दिए गए हैं । मैं तो बस याद आया कि फील्ड्स संस्थान की तरह आप जाँच करना चाहते हो सकता है कि हाल ही में संबंधित विषयों पर कार्यक्रमों की एक संख्या पड़ा है, यह और इस और इस लेकिन वहाँ अधिक कर रहे हैं।
केवह

@ फील्ड इंस्टीट्यूट के लिंक के लिए धन्यवाद! मुझे वास्तव में अपनी घटनाओं में भाग लेने के लिए अधिक बार टोरंटो आना चाहिए।
Artem Kaznatcheev

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BKkk

जवाबों:


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प्रश्न आप शेयर बाजार की भविष्यवाणी से संबंधित हैं, लेकिन आपको व्यापक चिंताएं हैं। मैं आपके मेटा-प्रश्न से निपटने का प्रयास करूँगा; मेरे व्यापक सामान्यीकरण के लिए अग्रिम में माफी।

जहां तक ​​मैं बता सकता हूं, अकादमिक कंप्यूटर विज्ञान हेज फंडों और उन लोगों की वास्तविक चिंताओं से बहुत दूर है जो बाजारों को मॉडल करने और भविष्यवाणी करने की कोशिश करते हैं।

एल्गोरिदमिक गेम थ्योरी में वर्तमान फोकस क्षेत्र स्पष्ट रूप से वित्त चिकित्सकों के लिए प्रासंगिक नहीं हैं। विशेष रूप से, सबसे खराब मामलों के परिणामों को बिल्कुल भी उपयोगी नहीं देखा जाता है, और कृत्रिम वितरण के आधार पर औसत केस विश्लेषण भी काफी हद तक अप्रासंगिक लगता है। वास्तविक वितरण के बारे में जानकारी प्राप्त करने का एकमात्र तरीका वास्तव में बाजार में संलग्न होना प्रतीत होता है, विभिन्न प्रकार की सीखने की तकनीकों का उपयोग करके किसी की जानकारी को अपडेट करना। यह गन्दा मॉडल बनाता है जो गतिशील रूप से बदलते हैं और अधिकांश प्रकार के विश्लेषण के लिए उत्तरदायी नहीं हैं।

एक उदाहरण के रूप में, ट्रेडों के माइक्रोस्ट्रक्चर को समझने पर वित्त में ध्यान केंद्रित किया गया है । मार्केट माइक्रोस्ट्रक्चर विशिष्ट निम्न-स्तरीय बाजार तंत्रों की एक उभरती हुई संपत्ति है, जैसे कि कितनी बार लंबित ट्रेडों का मिलान किया जाता है, व्यापारियों का मानना ​​है कि ऑर्डर बुक में क्या मौजूद है, उस जानकारी को रोल करने के लिए इस्तेमाल की जाने वाली तकनीक, रोल-बैक तंत्र ऑर्डर बुक की वर्तमान स्थिति, और कई अन्य कारकों के बारे में अद्यतन प्राप्त करने में ट्रेडों, नेटवर्क विलंबता से संबंधित से संबंधित संविदात्मक व्यवस्था। मार्केट माइक्रोस्ट्रक्चर एक उच्च अपवर्तक प्रणाली है, इसलिए टीसीएस के विशिष्ट मॉडल साफ पहुंच से परे हैं।

बाजार डिजाइन समुदाय इस तरह के सवालों से निपटने की कोशिश कर रहा है (उदाहरण के लिए हुआंग और स्टोल और हाल ही में किरिलेंको एट अल। फ्लैश क्रैश पर पेपर ), लेकिन वे टीसीएस के साथ अधिक बातचीत नहीं करते हैं।

वित्त तेजी से जटिल हो गया है क्योंकि आईटी ने बाजारों में व्याप्त है। इसका मतलब यह है कि अधिकांश बाजारों में अब कई इंटरलॉकिंग सिस्टम शामिल हैं जो अलग से सार्थक रूप से मॉडल करना संभव नहीं हो सकता है। इसके अलावा, जैसा कि बाजार निरंतर व्यापार के करीब आते हैं, मुझे यकीन नहीं है कि वर्तमान में गणना का टीसीएस लेंस वित्त में उपयोगी है; नियंत्रण सिद्धांत, चित्रमय मॉडल, द्रव गतिकी, और लागू गणित के कई अन्य क्षेत्र अधिक सीधे उपयोगी लगते हैं।

टीसीएस विधियां अच्छी तरह से उपयोगी हो सकती हैं, लेकिन किसी को वित्त में क्या होता है, यह समझने के लिए प्रयास करने की आवश्यकता है कि लीवर को लागू करने के लिए जगह मिल जाए, और एक उपयुक्त गणितीय टूलकिट का अधिग्रहण किया जाए। व्यक्तिगत रूप से मैं अरोरा / बराक / ब्रूनरमियर / जीई की तर्ज पर अधिक काम देखना चाहूंगा, जो गहरे सवालों के साथ संलग्न हैं। उदाहरण के लिए, वित्तीय प्रणालियों में स्वतंत्रता की अधिक डिग्री जोड़ने से इन प्रणालियों के उपयोगकर्ताओं के लिए अच्छे परिणाम सामने आते हैं? या उपयोगकर्ताओं के खिलाफ असममित शून्य-राशि के खेल की स्थापना में मदद करने के लिए मुख्य रूप से जटिलता को जोड़ना है? शायद एक साफ-सुथरी जटिलता पर आधारित तर्क की खोज की जा रही है ...

इसलिए संक्षेप में: आपने TCS / वित्त अनुसंधान को बहुत अधिक नहीं देखा है क्योंकि TCS को वित्त पर लागू करना कठिन है।


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व्यावहारिक एल्गोरिथ्म डिजाइन का एक बहुत कुछ है, हालांकि - साथ ही दूसरों के एल्गोरिदम की खोज और विश्लेषण करने की कोशिश कर रहा है। इन पंक्तियों के साथ एक पेचीदा 15 मिनट की टेड बात यह है: ted.com/talks/kevin_slavin_how_algorithms_shape_our_world.html
हारून स्टर्लिंग

@ एरॉन: पॉइंटर के लिए धन्यवाद। पिछले साल से एक अच्छा लोकप्रिय खाता भी है जो पढ़ने लायक है: theatlantic.com/technology/archive/2010/08/…
András Salamon

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मुझे लगता है कि एल्गोरिथम गेम थ्योरी का उपक्षेत्र वह है जिसे आप खोज रहे हैं। एन। निसान (जो यहां का दौरा कर रहे हैं!), टी। रफगार्डन, ई। टारडोस, और वी। वज़ीरानी द्वारा इस विषय पर हाल ही में एक पुस्तक के ऑनलाइन संस्करण पर एक नज़र है। निम्नलिखित अध्यायों में विशेष रुचि हो सकती है:

[५] मार्केट इक्विलिब्रिया के लिए कॉम्बिनेटरियल एल्गोरिदम (विजय वी। वज़ीरानी द्वारा)

[६] कॉनवेक्स प्रोग्रामिंग (ब्रूनो कोडेनोटी और कस्तूरी वरदराजन द्वारा) मार्केट इक्वलिब्रिया की गणना

[१ [] इक्विलिब्रिआ की अक्षमता का परिचय (टिम रागगार्डन और ईवा तारडोस द्वारा)

[२६] डेविड मार्केट के कम्प्यूटेशनल पहलू (डेविड एम। पेनॉक और राहुल सामी द्वारा)


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मुझे एलगोरिदमिक गेम थ्योरी के बारे में पता है। मैं वास्तव में अधिक विशिष्ट उत्तरों की उम्मीद कर रहा था जो विशेष रूप से मात्रात्मक वित्त में लोगों की बातों से संबंधित हैं। यह और अधिक एक जवाब की तुलना में एक टिप्पणी की तरह लगता है ...
आर्टेम Kaznatcheev

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यदि आप इसके बारे में जानते हैं, लेकिन AGT के बारे में नहीं पूछते हैं, तो इसे बताएं और इसे नियमबद्ध करें। आपका एक उदाहरण बाजार संतुलन की कठोरता पर है, जो एजीटी में एक प्रमुख विषय है। इसलिए मैंने उसे इशारा किया। अन्य एक मूल्य निर्धारण डेरिवेटिव की कठोरता पर है, एक और भी अधिक विशिष्ट उपविषय। यदि आप विशेष रूप से वित्तीय व्युत्पत्ति के मूल्य निर्धारण के बारे में प्रश्नों में रुचि रखते हैं, और बाजार के संतुलन के बारे में नहीं हैं, तो बाजार संतुलन या स्टेटमेंट पर उदाहरण को हटा दें जो आपको इन के बारे में परवाह नहीं है।
मार्टिन श्वार्ज

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@Artem, मुझे लगता है कि यह इस सवाल का एक उचित जवाब है: "क्या कोई किताब है ... संबंधित विचारों पर?" :)
Kaveh

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@ केव: सवाल विशेष रूप से पूछ रहा है "क्या संबंधित विचारों पर कोई पुस्तक / सर्वेक्षण या सेमिनल पेपर हैं?"
मार्टिन श्वार्ज

@ मर्टिन, मैं भ्रमित हूं, मैंने आपके साथ अपना समझौता व्यक्त किया।
केवह

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SSRN से, पोर्टफोलियो अनुकूलन की जटिलता से संबंधित दो पेपर:

ArXiv से:


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शेयर बाजार की भविष्यवाणी करना कठिन है! क्या टीसीएस इस भावना को अधिक औपचारिक बना सकता है?

अगर स्टॉक को ज्यामितीय ब्राउनियन गतियों जैसे यादृच्छिक चर के रूप में तैयार किया जाता है तो भविष्यवाणी सांख्यिकीविदों की चिंता बन जाती है, मुझे लगता है।

लेकिन बाजार मनोविज्ञान भी है। इस क्षेत्र को तकनीकी विश्लेषण के रूप में जाना जाता है, यह सभी पिछले मूल्यों से अलग करने की कोशिश कर रहा है। कितना मुश्किल हो सकता है --- प्रासंगिक पैटर्न को पहचानना कितना मुश्किल है, अगर कोई हो तो?

जटिलता विकल्प खेल में आमंत्रित लोगों आप अपनी क्षमता स्टॉक आंदोलनों में पैटर्न पहचानने और भुना पर जब एक आइटम दिखाई देता है, $ 11 काल्पनिक इंटरनेट डॉलर और एक सार्वजनिक उच्च स्कोर तालिका में ऊपर की अदायगी के साथ परीक्षण करने के लिए। और कुछ अस्थायी परिणामों के साथ एक साथ कागज है


संभाव्यता अर्थों में कुछ प्रासंगिक पैटर्न हैं, लेकिन इन पैटर्नों के अनुसार संचालन करने से वसा-पूंछ जोखिम हो सकता है। और उनमें से कुछ बहुत कठिन नहीं हैं, या मैं कहूंगा कि कुछ आसान हैं, कभी-कभी मुझे संदेह है कि लोगों को लगता है कि स्टॉक और डेरिवेटिव को यादृच्छिक चर के रूप में क्यों बनाया गया है।
XL _At_Here_There

मैंने इस बारे में एक प्रश्न पूछा है कि स्टॉक प्रक्रिया को मार्टिंगेल के रूप में क्यों बनाया गया है, क्योंकि बहुत से लोग सोचते हैं कि प्रासंगिक पैटर्न हैं, वे मेरी पोस्ट को डाउनवोट करते हैं!
एक्स्ट्रा लार्ज _At_Here_There
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