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So vermeiden Sie einen weiteren Flash-Crash
Heute jährt sich das dreijährige Jubiläum der 2010 Flash-Crash , als der US-Aktienmarkt innerhalb von Minuten 1.000 Punkte verlor, bevor er die meisten dieser Verluste wenige Minuten später wieder wettmachte.
Der Absturz ereignete sich, als Hochfrequenz-Handelsalgorithmen in eine bösartige Hochgeschwindigkeits-Verkaufsspirale gerieten und Milliarden von Dollar an Wert vernichteten, bevor jemand wusste, was passierte. Einige Beobachter argumentieren, dass ein von Maschinen und nicht von Menschen dominiertes Handelssystem in Zukunft anfälliger für solche katastrophalen Crashs sein könnte.
Vielleicht können Algorithmen aber auch dazu beitragen, das Finanzsystem sicherer zu machen.
Ich habe kürzlich einen faszinierenden Vortrag besucht, in dem ein mathematischer Ansatz beschrieben wurde, der Finanzaufsichtsbehörden helfen könnte, frühe Anzeichen von Not in einem Finanzsystem zu erkennen, das immer komplexer und undurchdringlicher wird. Andrew Lo , ein Professor an der Sloan Business School und Direktor des MIT-Labors für Financial Engineering, eröffnete seinen Vortrag mit dem Titel Messung und Steuerung der Komplexität des Finanzsystems, indem zwei Diagramme gezeigt werden, die die Komplexität und Interdependenz des aktuellen Finanzsystems anschaulich veranschaulichen.
Der erste zeigt Beziehungen zwischen verschiedenen großen Finanzinstituten vor etwa 20 Jahren:
Die zweite zeigt die gleichen Beziehungen nur 10 Jahre später:
Diese riesigen Gummibälle der Komplexität veranschaulichen, wie prekär das Finanzsystem ist; Lo führte weiter aus, dass diese Finanzinstitute nicht verpflichtet seien, ihre Aktivitäten offenzulegen, und dies aus Angst, ihren Konkurrenten einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen, dagegen hätten.
Lo sprach dann über eine Idee, die den Aufsichtsbehörden eine Möglichkeit geben könnte, Aktivitäten zu überwachen, ohne dass Finanzunternehmen ihre Karten auf den Tisch legen müssen. Seine Lösung ist ein Algorithmus, der es Teilnehmern ermöglicht, die Details ihrer finanziellen Aktivitäten so zu verschlüsseln, dass die Details geheim bleiben, aber Rechenfunktionen an den kollektiven Daten ausgeführt werden können, um potenziell problematische Aktivitäten im Gesamtsystem aufzudecken.
Der Ansatz ist der homomorphen Verschlüsselung sehr ähnlich, einer mathematischen Technik, die erforscht wird, um Zugang zu sehr sensiblen Daten zu ermöglichen, die in Cloud-Computing-Datenbanken gespeichert sind (siehe A Cloud That Can’t Leak ).
Die Details können Sie in nachlesen dieses Papier , Co-Autor mit Kollegen der EPFL School of Communication and Computer Science in der Schweiz und AlphaSimplex-Gruppe , ein von Lo gegründetes Handelsunternehmen.
Nach dem Gespräch fragte ich Lo, ob dies wirklich dazu beigetragen haben könnte, die Finanzkrise 2007 zu verhindern. Er sagte Folgendes:
Es gibt einen großen Unterschied zwischen vielen Warnzeichen und einer offiziellen Regierungsquelle, ähnlich dem National Weather Service, die Sie darüber informiert, dass sich ein Hurrikan bildet. Ja, es gab viele Warnzeichen, aber es ist für die Aufsichtsbehörden praktisch unmöglich, aufgrund von Warnzeichen Maßnahmen zu ergreifen. Stellen Sie sich vor, Sie bitten die Leute in New Jersey, zu evakuieren, weil Sie ein schlechtes Gefühl für das Wetter haben.
Ich fragte auch, ob dieser Ansatz beim Hochfrequenzhandel und damit verbundenem Emergenzverhalten helfen würde (siehe Hochfrequenz-Trading-Bots gehen in Berserker ).
Unser Ansatz könnte für den Hochfrequenzhandel tatsächlich sehr nützlich sein, da er es Anlegern ermöglicht, zu messen, wie überfüllt ein Markt zu einem bestimmten Zeitpunkt ist, ohne dass einzelne Händler aufgefordert werden, ihre Positionen offenzulegen.
Es scheint eine ziemlich geniale Lösung für ein enorm wichtiges Problem zu sein.