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Hidden Cascade Modelling for the Identification of Hidden Tip Chains in Stock Markets

Projektbeschreibung

Versteckte Kaskadenszenarien nachvollziehen und überwinden

Beim Finanzmarkt handelt es sich um einen turbulenten Sektor mit tiefgreifenden Auswirkungen auf die Volkswirtschaften und das weltweite Wohlergehen. Der Insiderhandel verschärft diese Instabilität weiter, da er bestimmten Anlegerinnen und Anlegern einen unfairen Vorteil verschafft, während er andere in Gefahr bringt. Versteckte Kaskadenszenarien treten auf, wenn Anlegerinnen und Anleger heimlich Insiderinformationen innerhalb sozialer Kreise weitergeben und sich so der Aufdeckung und Überwachung entziehen. Vor diesem Hintergrund lautet das Ziel des über die Marie-Skłodowska-Curie-Maßnahmen finanzierten Projekts HiddenTipChains, dieses Problem zu lösen, indem es sich auf verborgene Kaskadenszenarien konzentriert, bei denen es derzeit an Forschung mangelt. Durch den Einsatz von maschinellem Lernen, topologischer Datenanalyse und probabilistischer Modellierung sollen diese Szenarien aufgedeckt und erkannt werden, was mit den Zielen der Europäischen Kommission zum Schutz der Anlegerinnen und Anleger in Einklang steht.

Ziel

"Consider a scenario in a financial market where investors privately share important insider information within their social circles. Although financial authorities could monitor investors' transactions, it remains challenging to identify which investors have received and are exploiting insider information. I term this scenario a hidden cascade problem, in which the true states of agents cannot be directly observed. This particular form of cascade modelling, involving the inference of agent states from indirect observations, has received limited attention in the existing literature.

This proposal, ""HiddenTipChains"", introduces approaches based on Topological Data Analysis, Machine Learning, and probabilistic modeling to reveal hidden information transfer through investors social connections and to detect suspicious trading based on insider information. This supports European Commission goals for financial stability and investor protection. In a broader context, the methods will enable us to analyse hidden cascade models when direct observations of agents' true states are not directly observable. I expect that in future research, these approaches can find application in addressing hidden cascade challenges across various fields, such as epidemiology, climate science, and information security.

The empirical part of the project is based on world-wide unique and exceptionally extensive datasets, providing us with full access to investors full market-wide trading history on all the securities they traded. Additionally, we have observable social connections among insider investors, allowing us to track how news tips about future events propagate within this network. The approached developed in this project will be verified with synthetic data with extensive Monte-Carlo experiments. The project contributes to the Computer Science literature by developing techniques for hidden cascade problems and within the Quantitative Finance domain for identifying market abuse.
"

Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)

CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.

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Koordinator

TAMPEREEN KORKEAKOULUSAATIO SR
Netto-EU-Beitrag
€ 199 694,40
Gesamtkosten
Keine Daten

Partner (2)