Het ontdekken van anomalieën in financiële markten met deeltjesfysica

Botsing van deeltjes en high-frequency trading

Algoritmen nemen een steeds groter deel van de menselijke handelsactiviteiten over op financiële markten waar grondstoffen, zoals tarwe en maïs, worden verhandeld. Deze algoritmen handelen geautomatiseerd en dus veel sneller. In de moderne handelsomgeving is snelheid belangrijker geworden en is de hoeveelheid data die financiële markten produceren enorm toegenomen. Voor toezichthouders en onderzoekers die naar anomalieën op zoek zijn, is dit een uitdaging. Waar te beginnen als er zoveel data beschikbaar zijn? Met behulp van de deeltjesfysica kunnen deze anomalieën worden opgespoord.

- Helaas, uw cookie-instellingen zijn zodanig dat de video niet getoond kan worden - pas uw permissie voor cookies aan

Wageningen University & Research, de Europese Organisatie voor Kernonderzoek (CERN), het Commodity Risk Management Expertise Center (CORMEC) en Maastricht University proberen marktmanipulatie te signaleren, visualiseren en voorspellen. Dankzij deze activiteiten kunnen toezichthouders, beurzen en marktdeelnemers in een veiligere en stabielere marktomgeving opereren. Het onderzoek kan ook diagnostische instrumenten opleveren om financiële instabiliteit te voorspellen. Bovendien zal dit onderzoek indirect marktdeelnemers zoals hedgers ondersteunen bij het beter afdekken van hun risico's, waardoor de kapitaalkosten dalen - een noodzakelijke voorwaarde voor innovatie.

Visualisatiemethode en systeem voor vroegtijdige waarschuwing

Het projectteam onderzoekt limietorderdata om na te gaan waar zich anomalieën hebben voorgedaan. Het team heeft een visualisatiemethode ontwikkeld voor financiële markten, met behulp van instrumenten uit de deeltjesfysica. In de toekomst wil het projectteam voor toezichthouders, beurzen en marktdeelnemers een systeem voor vroegtijdige waarschuwing ontwikkelen dat bijdraagt tot een eerlijker en beter functionerende markt.