Вопрос, с которого вы начинаете, относится к прогнозированию фондового рынка, но у вас, похоже, есть более широкие опасения. Я попытаюсь решить ваш мета-вопрос; заранее извиняюсь за мои широкие обобщения.
Насколько я могу судить, академическая информатика далека от реальных проблем хедж-фондов и людей, которые пытаются моделировать и прогнозировать рынки.
В настоящее время основные области теории алгоритмических игр явно не имеют отношения к финансам. В частности, результаты наихудшего случая вообще не рассматриваются как полезные, и анализ среднего случая, основанный на искусственном распределении, также кажется в значительной степени неуместным. Тем не менее, единственный способ получить информацию о реальных дистрибутивах, по-видимому, заключается в том, чтобы реально участвовать в рынке, обновляя информацию, используя различные методы обучения. Это создает грязные модели, которые динамически изменяются и не поддаются большинству типов анализа.
Например, в сфере финансов особое внимание уделялось пониманию микроструктуры сделок. . Микроструктура рынка - это возникающее свойство конкретных рыночных механизмов низкого уровня, таких как то, как часто сопоставляются ожидающие сделки сделки, что, по мнению трейдеров, существует в книге заказов, методы, используемые для обфускации этой информации, механизмы отката на месте, договорные соглашения, касающиеся расчета сделок, задержки в сети при получении обновлений о текущем состоянии книги заказов и многие другие факторы. Микроструктура рынка - это система с высокой рефлексивностью, поэтому чистые модели, типичные для TCS, кажутся недосягаемыми.
Сообщество дизайнеров рынка пытается решить подобные вопросы (например, см. Хуанга и Столла и недавнюю статью Кириленко и др. О сбое флэш-памяти ), но они, похоже, мало взаимодействуют с TCS.
Финансы становятся все более сложными, так как ИТ проникает на рынки. Это означает, что большинство рынков в настоящее время состоят из нескольких взаимосвязанных систем, которые не могут быть разумно смоделированы отдельно. Кроме того, по мере приближения рынков к непрерывной торговле, я не уверен, что объектив вычислений TCS в настоящее время настолько полезен в финансах; Теория управления, графические модели, гидродинамика и многие другие области прикладной математики кажутся более полезными.
Методы TCS вполне могут быть полезны, но нужно приложить усилия, чтобы понять, что происходит в финансах, найти место для применения рычага и приобрести соответствующий математический инструментарий. Лично я хотел бы видеть больше работ по линии Arora / Barak / Brunnermeier / Ge, которые занимаются глубокими вопросами. Например, добавляет ли больше степеней свободы финансовым системам хорошие результаты для пользователей этих систем? Или же сложность в основном помогает посредникам настраивать асимметричные игры с нулевой суммой против пользователей? Вероятно, есть интересный аргумент, основанный на сложности, который ждет своего открытия ...
Итак, в двух словах: вы не видели много исследований TCS / финансы, потому что трудно применить TCS для финансирования.