Prédire le prochain « krach éclair » boursier

Nous avons trouvé des analogues pour les mesures que les scientifiques utilisent généralement pour comprendre le débit. Par exemple, pour notre modèle, la « densité » du flux était le nombre de stocks par prix unitaire, et la « pression » était la force à la hausse ou à la baisse sur le prix causée par l'activité d'achat et de vente des commerçants.

Observer les marchés boursiers depuis un écran d'ordinateur, nous avons pu voir que le mouvement des cours boursiers ressemble à l'écoulement d'un fluide comme l'air ou l'eau.

Examen du crash flash

Dans notre étude, publié le 1er septembre 2018, nous avons obtenu des données de prix par minute pour environ 4, 000 actions au NYSE, NASDAQ et AMEX le jour du crash flash de mai 2010. Nous avons utilisé ces données pour tester notre modèle de dynamique des fluides du marché.

Lorsque nous avons examiné les prix de 700 actions l'après-midi du krach, nous avons vu que le choc était clairement visible. Les graphiques de vitesse ressemblaient à l'impression d'un appareil sismographique surveillant les chocs d'un tremblement de terre. Les graphiques de la pression ont également clairement montré un événement majeur au moment du crash flash.

L'examen de toutes les actions nous a également permis de prédire l'avenir proche de leur comportement. Notre modèle a montré des signes d'un crash éclair 10 minutes avant le grand événement - avant que des problèmes n'aient été évidents pour les observateurs humains.

Nous avons observé des résultats similaires à partir du modèle dans le cas d'autres accidents. Par exemple, nous avons étudié l'introduction en bourse de Facebook le 18 mai, 2012. La société a levé environ 16 milliards de dollars américains, mais cette offre massive a été en proie à des difficultés techniques inattendues. L'introduction en bourse a été retardée de 30 minutes, provoquant des remous sur les marchés pendant quelques heures.

Dans notre effort pour analyser ce qui s'est réellement passé ce jour-là, nous avons testé notre modèle pour voir s'il pouvait observer des signaux avant l'heure de l'offrande. Le modèle a montré une période de forte volatilité qui a affecté de nombreuses actions, créer le chaos sur les marchés.

Le prochain gros crash

Notre prochaine étape consiste à générer un système intelligent qui prendra automatiquement en compte les données et avertira les surveillants des perturbations imminentes sur le marché. Si cet avertissement arrive suffisamment tôt, les investisseurs pourraient potentiellement l'utiliser pour prendre des mesures préventives.

Cependant, le modèle doit encore être amélioré de plusieurs manières. Se fier aux signaux précoces peut conduire à des faux positifs, que l'on veut minimiser. Certains de nos résultats récents, pas encore signalé, suggérer combien de faux positifs et négatifs se produisent.

Dans une autre étude, pas encore publié, nous décrivons un système qui analyse les jours de bourse où des anomalies ont été signalées. Nous avons constaté que notre système était capable de produire de faibles taux de faux positifs et négatifs.

Au vu de ces alarmes, les régulateurs du marché pourraient alors prendre les mesures appropriées. Par exemple, ils peuvent empêcher certaines transactions d'être effectuées ou bloquer des commerçants particuliers de toute activité pendant un certain temps. Les commerçants peuvent choisir d'acheter des actions à des moments où le prix des actions baisse, et vendre pendant les périodes où les prix remontent à leurs valeurs d'avant le crash. Ces actions pourraient aider à réduire l'impact de l'accident.

En d'autres termes, les investisseurs pourraient exploiter le krach pour améliorer leurs positions – et simultanément aider à atténuer certains des effets du krach.