Door de kracht van big data en statistische fysica te ontketenen, onderzoekers in Japan hebben een model ontwikkeld dat inzicht geeft in hoe en waarom financiële Brownse beweging ontstaat. Onderzoekers van het Tokyo Institute of Technology (Tokyo Tech) hebben de werelden van natuurkunde en financiën een stap dichter bij elkaar gebracht.

In een studie gepubliceerd in Fysieke beoordelingsbrieven , het team heeft met succes de nauwe parallellen aangetoond tussen willekeurige bewegingen van deeltjes in een vloeistof (fysische Brownse beweging genoemd) en prijsschommelingen op financiële markten (bekend als financiële Brownse beweging).

Daarbij, ze doen het baanbrekende werk van de Franse wiskundige Louis Bachelier herleven, die in 1900 als eerste het stochastische proces beschreef, die later bekend werd als Brownse beweging in de context van financiële modellering. Buitengewoon, De bevindingen van Bachelier werden vijf jaar voordat Albert Einstein zijn eerste artikel over fysieke Brownse beweging publiceerde, gepubliceerd.

"De mysterieuze overeenkomsten tussen fysieke en financiële Brownse beweging hebben wetenschappers al meer dan 100 jaar geïntrigeerd, " zeggen de onderzoekers. "In onze studie, we hebben verduidelijkt hoe financiële Brownse beweging voortkomt uit de microscopische dynamiek van de financiële markt op basis van directe waarnemingsgegevens en theoretische analyses."

Kijkend naar de Amerikaanse dollar-Japanse yenmarkt, het team gebruikte big data-analyse om te begrijpen wat er op microniveau gebeurt, wat neerkomt op de besluitvorming van individuele valutahandelaren.

Verschillende studies die eerder bij Tokyo Tech werden uitgevoerd door co-auteurs van de huidige studie, waaronder Misako Takayasu, legden de basis voor het nader onderzoeken van de opkomst van financiële Brownse beweging.

Het huidige werk, geleid door Kiyoshi Kanazawa en onder toezicht van Takayasu en anderen, profiteerde van een uitgebreidere dataset die in juli 2016 beschikbaar kwam. Deze dataset maakte een nauwgezette benadering mogelijk om het trendvolgende gedrag van individuele handelaren te volgen. Bij collectief onderzoek, deze trendvolging bleek analoog te zijn aan het concept van traagheid in de natuurkunde.

In aanvulling, de onderzoekers konden hun model opschalen om aan te tonen dat hun aanpak consistent was met grotere (macroscopische) dynamiek. Dus, ontwikkelden ze een raamwerk dat parallel loopt met de kinetische theorie van moleculen, die de theoretische basis vormt van de fysieke Brownse beweging (zie figuur 1.). Ze concluderen dat hun model, geworteld in de standaardfysica, biedt een solide basis voor het begrijpen van prijsschommelingen in stabiele financiële markten.

Ze zijn ook bedoeld om onstabiele markten te onderzoeken die kwetsbaar zijn voor externe schokken - een enorm uitdagend onderzoeksgebied dat een beter begrip vereist van hoe handelaren op verschillende schokken reageren, evenals hoe dergelijk gedrag zou kunnen worden weerspiegeld in een theoretisch model.

"We zijn er sterk van overtuigd dat financiële markten een goed onderwerp zijn voor harde wetenschap om aan te pakken, dankzij recente technologische doorbraken zoals big data-analyse, " ze zeggen.