Réseaux lead-lag statistiquement validés et prédiction des stocks sur le marché des changes.

Résumé Nous présentons une méthode permettant de déduire les réseaux d'avance et de retard des actions des agents dans les systèmes complexes. Ces réseaux ouvrent la voie à la prédiction des états microscopiques et macroscopiques dans de tels systèmes. Nous appliquons cette méthode aux données résolues des traders sur le marché des changes. Nous montrons que ces réseaux sont remarquablement persistants, ce qui explique pourquoi et comment la prédiction du flux d'ordres est possible à partir de données résolues par les traders. En outre, si les actions des traders dépendent des prix passés, l'évolution du prix moyen payé par les traders peut également être prévisible. En utilisant des forêts aléatoires, nous vérifions que la prédictibilité du signe du flux d'ordres et de la direction du prix moyen des transactions est forte pour les investisseurs particuliers à une échelle de temps horaire, ce qui est d'une grande pertinence pour les courtiers et les moteurs d'appariement des ordres. Enfin, nous soutenons que l'existence de réseaux de trader lead-lag explique de manière autoréférentielle pourquoi un trader donné devient actif, ce qui est en accord avec le fait que la plupart des activités de trading ont une origine endogène.