Dans une nouvelle étude, les chercheurs du Complexity Science Hub mettent en évidence les éléments de connexion entre la recherche traditionnelle sur les marchés financiers et l’éconophysique. « Nous voulons créer une vue d’ensemble des modèles qui existent en économie financière et de ceux que les chercheurs en physique et en mathématiques ont développés afin que tout le monde puisse en bénéficier », explique Matthias Raddant du Complexity Science Hub et de l’Université de formation continue de Krems.
Les scientifiques des deux domaines tentent de classer ou même de prédire le comportement du marché. Ils visent à créer une matrice de corrélation à grande échelle décrivant la corrélation d’un titre avec tous les autres titres. « Les progrès, cependant, sont souvent à peine remarqués, voire pas du tout, par les chercheurs d’autres disciplines. Les chercheurs en finance savent à peine que les physiciens étudient des sujets similaires et appellent cela différemment. C’est pourquoi nous voulons construire un pont », déclare Raddant. .
Quelles sont les différences?
Les experts dans le domaine des marchés financiers traditionnels sont très soucieux de décrire avec précision la volatilité statistique des actions. Cependant, leurs modèles à grain fin ne fonctionnent plus correctement lorsque l’ensemble de données devient trop volumineux et comprend des dizaines de milliers d’actions.
Les physiciens, en revanche, peuvent très bien traiter de grandes quantités de données. Leur devise est la suivante : « Plus j’ai de données, plus elles sont belles, car je peux mieux voir certaines régularités », explique Raddant. Ils fonctionnent également sur la base de corrélations, mais ils modélisent les marchés financiers comme des réseaux complexes en évolution.
Ces réseaux décrivent des dépendances qui peuvent révéler des co-mouvements d’actifs, c’est-à-dire dont les actions se comportent fondamentalement de manière similaire et donc se regroupent. Cependant, les physiciens et les mathématiciens peuvent ne pas savoir quelles informations existent déjà dans la littérature financière et quels facteurs doivent être pris en compte.
Langue différente
Dans leur étude, Raddant et son co-auteur, Tiziana Di Matteo, membre du corps professoral externe du CSH du King’s College de Londres, notent que les pièces mécaniques qui entrent dans ces modèles sont souvent relativement similaires, mais leur langage est différent. D’un côté, les chercheurs en finance tentent de découvrir les traits de connexion des entreprises.
D’autre part, les physiciens et les mathématiciens travaillent à créer de l’ordre à partir de nombreuses séries temporelles de stocks, où certaines régularités se produisent. « Ce que les physiciens et les mathématiciens appellent des régularités, les économistes l’appellent des propriétés d’entreprises, par exemple », explique Raddant.
Éviter les recherches qui se perdent
« A travers cette étude, nous souhaitons sensibiliser les jeunes scientifiques, en particulier, qui travaillent sur une base interdisciplinaire dans les marchés financiers, aux éléments de connexion entre les disciplines », explique Raddant. Pour que les chercheurs qui ne viennent pas de l’économie financière sachent quel est le vocabulaire et quelles sont les questions de recherche essentielles auxquelles ils doivent répondre. Sinon, on risque de produire des recherches qui n’intéressent personne en finance et en économie financière.
D’autre part, les scientifiques des disciplines traditionnellement impliquées dans les marchés financiers doivent comprendre comment décrire de grands ensembles de données et des régularités statistiques avec des méthodes issues de la physique et de la science des réseaux.
L’ouvrage est publié dans la Journal d’interaction et de coordination économiques.
Plus d’information:
M. Raddant et al, Un regard sur les dépendances financières au moyen de l’éconophysique et de l’économie financière, Journal d’interaction et de coordination économiques (2023). DOI : 10.1007/s11403-023-00389-6