Cotidiano, miles de pedidos para vender o comprar acciones se registran y procesan en milisegundos. Bolsas de valores electrónicas, como NASDAQ, Utilice lo que se conoce como modelado microscópico del flujo de pedidos, que refleja la dinámica de las reservas de pedidos, para facilitar el comercio. El estudio de tales microestructuras de mercado es un campo de investigación relativamente nuevo que se centra en las interacciones comerciales que determinan el precio de las acciones.
Ahora, un equipo alemán de la Universidad de Duisburg-Essen ha analizado las regularidades e irregularidades estadísticas en el reciente flujo de pedidos de 96 acciones NASDAQ diferentes. Dado que los precios están fuertemente correlacionados durante las crisis financieras, evolucionan de manera similar a lo que sucede con las señales nerviosas durante los ataques epilépticos. Los hallazgos del grupo Duisburg-Essen, publicado en EPJ B , contribuir a modelar la evolución de los precios, y, en última instancia, podría utilizarse para evaluar el impacto de las crisis financieras.
La dinámica de los precios de las acciones suele mostrar patrones. Por ejemplo, grandes cambios de precios surgen en una secuencia, que es diez veces más grande que el promedio. Al estudiar la microestructura de las transacciones de acciones, Los investigadores han identificado previamente grupos de acciones con un flujo de pedidos de acciones similar. Sin embargo, Aún quedan muchas preguntas abiertas sobre la coevolución de diferentes poblaciones. De hecho, nuestro conocimiento actual de las interacciones comerciales está mucho menos desarrollado que nuestro conocimiento de los precios reales que son el resultado de la dinámica microscópica.
En este estudio, los autores analizan la coevolución del flujo de pedidos para pares de acciones que figuran en el índice NASDAQ 100. Observan una distancia abstracta entre cada par de acciones. La distancia es pequeña si ambas acciones se comportan de manera similar, y grandes si se comportan de manera diferente. Usando algoritmos de aprendizaje automático, encuentran que hay cuatro grupos de poblaciones con grandes diferencias mutuas (grandes distancias). Esto es sorprendente ya que esta rica diversidad microscópica no se refleja en los precios reales.
