Prevedere il prossimo "crollo rapido" del mercato azionario

Abbiamo trovato analoghi per le misurazioni che gli scienziati in genere usano per comprendere il flusso. Per esempio, per il nostro modello, la “densità” del flusso era il numero di titoli per prezzo unitario, e la "pressione" era la forza al rialzo o al ribasso sul prezzo causata dall'attività di acquisto e vendita dei trader.

Osservare i mercati azionari dallo schermo di un computer, potremmo vedere che il movimento dei prezzi delle azioni assomiglia al flusso di un fluido come l'aria o l'acqua.

Esaminando il flash crash

Nel nostro studio, pubblicato il 1 settembre, 2018, abbiamo ottenuto dati sul prezzo al minuto per circa 4, 000 titoli del NYSE, NASDAQ e AMEX il giorno del flash crash del maggio 2010. Abbiamo usato questi dati per testare il nostro modello fluidodinamico del mercato.

Quando abbiamo esaminato i prezzi di 700 azioni nel pomeriggio del crollo, abbiamo visto che lo shock era chiaramente visibile. I grafici della velocità sembravano la stampa di un dispositivo sismografico che monitora le scosse di un terremoto. I grafici della pressione hanno anche mostrato chiaramente un evento importante al momento del flash crash.

Guardare tutti i titoli ci ha anche dato la possibilità di prevedere il futuro prossimo del loro comportamento. Il nostro modello ha mostrato segni di un flash crash 10 minuti prima del grande evento, prima che qualsiasi problema fosse evidente agli osservatori umani.

Abbiamo osservato risultati simili dal modello nel caso di altri incidenti. Per esempio, abbiamo studiato l'offerta pubblica iniziale di Facebook il 18 maggio, 2012. La società ha raccolto circa 16 miliardi di dollari, ma questa massiccia offerta è stata afflitta da impreviste difficoltà tecniche. L'IPO è stata ritardata di 30 minuti, causando turbolenze sui mercati per alcune ore.

Nel nostro sforzo di analizzare ciò che è realmente accaduto in questo giorno, abbiamo testato il nostro modello per vedere se poteva osservare i segnali prima del momento dell'offerta. Il modello ha mostrato un periodo di elevata volatilità che ha interessato molti titoli, creando caos nei mercati.

Il prossimo grande incidente

Il nostro prossimo passo è generare un sistema intelligente che considererà automaticamente i dati e avviserà i supervisori delle imminenti perturbazioni del mercato. Se questo avviso arriva abbastanza presto, gli investitori potrebbero potenzialmente utilizzarlo per adottare misure preventive.

Però, ci sono alcuni modi in cui il modello deve ancora migliorare. Affidarsi ai primi segnali può portare a falsi positivi, che vogliamo minimizzare. Alcuni dei nostri risultati recenti, non ancora segnalato, suggerire quanti falsi positivi e negativi si verificano.

In uno studio diverso, non ancora pubblicato, descriviamo un sistema che analizza i giorni di negoziazione in cui sono state segnalate anomalie. Abbiamo scoperto che il nostro sistema era in grado di produrre bassi tassi di falsi positivi e negativi.

Alla luce di questi allarmi, le autorità di regolamentazione del mercato potrebbero quindi intraprendere le azioni appropriate. Per esempio, potrebbero impedire l'esecuzione di determinate operazioni o bloccare determinati trader da qualsiasi attività per un periodo di tempo. I trader potrebbero scegliere di acquistare azioni nei momenti in cui le azioni stanno scendendo di prezzo, e vendere durante i periodi in cui i prezzi stanno risalendo ai loro valori precrash. Queste azioni potrebbero aiutare a ridurre l'impatto dell'incidente.

In altre parole, gli investitori potrebbero sfruttare il crollo per migliorare le loro posizioni e contemporaneamente contribuire a smorzare alcuni degli effetti del crollo.