FuturICT – „Pénzügyi Rendszerek” alprojekt TÁMOP C-11/1/KONV Nyitóértekezlet: Szeged, december 7. FUTURICT Levendovszky János

A globális kép Pénzügyi rendszerek

Célok és kihívások Hogyan lehet napjaink pénzügyi folyamatait kiszámíthatóbbá és biztonságosabbá tenni !!! Instabilitás, csőd Rögtöni globális hatások Pénzügyi idősorok adatbányászata Új módszerek algoritmikus kereskedésre Hatékony kockázat- analízis Dominóhatások és lavinaeffektu- sok vizsgálata

Illeszkedés a projekt általános céljaihoz FUTURICT, 1. Fagship Concept & Objectives, 1.1 Vision, Page 1 „Hence, a science of society must consider the close interaction with and through ICT systems. Conversely, the scientific study of technological evolution is incomplete, if it is not connected with the scientific study of society. The evolution of the networking infrastructure underlying today’s Internet is in many ways much more driven by socio-economic developments than by technological advances. Furthermore, information and communication systems are increasingly becoming “artificial social systems”. For example, more than 50% of financial transactions previously made by humans are now performed by computers that create an internal picture of their (market) environment, project trends into the future, communicate with other computers, and take autonomous decisions. As recent large-scale ICT failures, the flash crash on May 6, 2010, the explosive spreading of cybercrime and increasing worries about cyber-war demonstrate, such socially interactive systems are increasingly suffering from the same problems that worry societies: coordination failures, instabilities, an inefficient use of resources, crime, and conflict. Hence, our enormous dependence on critical ICT infrastructures calls for novel resilient, adaptive, self-organising systems that go beyond the current ICT design paradigm.” PÉNZÜGYI RENDSZEREK ALPROJEKT: Új matematikai módszerek és algoritmusok komplex és gépek által vezérelt pénzügyi folyamatok menedzselésére, stabilitásuk megőrzésére, kockázatuk minimalizálására és adatbázisok optimális használatára

A résztvevő intézmények Pénzügyi rendszerek Levendovszky János Pluhár András Csóka Péter

Szakmai tartalom VÁRT EREDMÉNY: Megbízhatóbb és jósolhatóbb pénzügyi folyamatok ! Modell (pl. OU, Levy folyamat..) Kereskedési stratégia High frequency kereskedés Teljesítőképes- ség analízis Adatbányászat, modellidentikáció, gépi tanulás Kombin. optimalizálás Real-Time impl. GPGPU..etc Csődök és lemorzsolódások előrejelzése, kaszkádhatások, dominóeffektusok vizsgálata Hangulati trendek analízise Kockázat elemzés (fertőzési folyamatok vizsgálata, kockázatelosztási kutatások)

Technikai megvalósítás – algo- trading Cél: hatékony kereskedési algoritmusok high frequency trading-re ! Kihívások: Mean reverting és Lévy folyamatok valós idejű identifikálása, Parallel architektúrák használata HW közeli implementációk Optimális kereskedés másodlagos hatásokkal Nagy állapottérbeli optimalizálás kardinalitási kényszerekkel Közésségi média adatbányászata az előrejelzésekhez Várható eredmények: Új algoritmusok Valós idejű implementáció Ranking,

Technikai megvalósítás - lavinaeffektusok Buldyrev et al. (Nature 464, 1025—1028, 2010) cikkéből kiindulva a lavinajelenségek vizsgálatára használt csatolt hálózatos modellt hálózat- újraszervező és -javító mechanizmussal egészítjük ki Felhasznált diszciplína: statisztikus fizika, gráfelmélet, pénzügy A kutatások módja: eseményvezérelt Monte Carlo szimulációval, statisztikus kiértékeléssel vizsgáljuk a cikkben tárgyalt fázisátalakulást, és megkeressük a kiegészített modell legnagyobb ellenállóképességét biztosító paramétereket különböző valós- és referenciahálóztokra.

Technikai megvalósítás - A kockázat és növekedés hálózati hatásai A gráfok releváns változóinak azonosítása, a le- hetséges hatásösszegző modellek összehason- lítása, tanulóalgoritmusok fejlesztése Fertőzési algoritmusok, mikro modellezés, mes- terséges intelligencia módszerek Döntően szimulációs és lineáris algebrai módsze- rek a modellek építésére és hatékony kiszámítás- ukra. Optimalizálási technikák az élsúlyozás, a változók transzformációinak meghatározására

Technikai megvalósítás - kockázatanalízis Az igazságos (stabil, ösztönző és egyenlően kezelő) kockázatelosztás lehetetlenségének bebizonyítása nem likvid piacokon és rendszerkockázat esetén is. Annak megmutatása, hogy a különböző kockázatelosztási módszerek milyen igazságossági követelményt sértenek meg. Annak levezetése, hogy a KKV-k hitelezési rendszerkockázata csökkenthető, ha átláthatóbb a szállítói-vevői viszony. A kutatások módja: szimuláció, (játék) elméleti levezetés, tesztelés kísérleti közgazdaságtannal

Szereplők és együttműködő partnerek Szegedi Egyetem Csődök és lemorzsolódások előrejelzése, Adatbázisok (Pluhár András) Műegyetem Algoritmikus kereskedés (Levendovszky János, Jeney Gábor, Sipos Róbert, Ceffer Attila) Dóminóeffektusok vizsgálata (Stippinger Marcell) Szociális network és technikai elemzés interakciója (Gáspár Papanek Csaba) Gépi tanulás, predikció (Györfi László) Corvinus Egyetem Kockázetelemzés, kokcázat szétosztás (Csóka Péter) Együttműködő partnerek: Morgan Stanley, OTP Kokcázatkezelő Csoport, MSCI Barra, Capital Fund Management Paris, Maastricht University

Vállalt indikátorok IndikátorokDarabszám (futamidő végére vetítve) A projekt alapkutatási területére speciálisan meghirdetett TDK vagy PhD kutatási tématerület száma 2 Hazai és nemzetközi folyóirat publikáció10 Hazai és nemzetközi konferenciaublikációk11 Min. 1 napos worhsop1 Belső vitafórumoknegyedévente TDK vagy PhD megírdetett témák2 Meghívott előadók2

Projekt menedzsment Szakmai beszámolók – rendszeres találkozók 2 havonta Telefonkonferencia adminisztratív ügyekről 2 hetente (rövid emlékeztető a megbeszéltekről -ben) -es információcsere a teendők függvényében

Induláshoz szükséges kérdések Szerződési háttér Költségvetési módosítások kezelése

Köszönöm a figyelmet !

Algo-trading kereskedés mean reverting portfóliókkal Árfolyamok – sokdimenziós idősorok optimális lineáris kombináció, amely mean reverting tulajdonságot mutat card. kényszerrel Keresk. mean reverting portfólióval buy sell profit sell profit Cél: Új módszerek mean reverting portfoliók identifikálására és kereskedésére Modell identifikáció A sajátértékprobléma megoldása Kereskedés mean reverting portf.-al Idősorok Perf. anal rangsor

Szakmai tartalom EREDMÉNY: Megbízhatóbb és jósolhatóbb pénzügyi folyamatok ! Modell (pl. OU, Levy folyamat..) Kereskedési stratégia High frequency kereskedés Teljesítőképes- ség analízis Adatbányászat, modellidentikáció, gépi tanulás Kombin. optimalizálás Real-Time impl. GPGPU..etc Csődök és lemorzsolódások előrejelzése, kaszkádhatások, dominóeffektusok vizsgálata Hangulati trendek analízise Kockázat elemzés (fertőzési folyamatok vizsgálata, kockázatelosztási kutatások)

A résztvevők TÁMOP /2/A/KMR Pénzügyi rendszerek Levendovszky János Pluhár András Csóka Péter