Физики научились предсказывать цены на акции по птичьему полету,

Стая скворцов. Фото с сайта columbia.edu.

Британские ученые разработали метод, который позволяет предсказывать возникновение порядка из хаоса в сложных системах, состоящих из множества случайно изменяющихся элементов, сообщается в пресс-релизе Уорикского университета. Метод годится для движения частиц в плазме, птиц в стае и, возможно, скачков цен на фондовом рынке.

Группа физиков под руководством Роберта Уикса (Robert Wicks) занималась вопросом, как сложные системы вроде плазмы, толпы людей или стаи птиц неожиданно переходят от хаоса к порядку без внешнего вмешательства. Изначально группа интересовалась главным образом плазмой, но столкнулась с нехваткой экспериментальных данных: практически их можно получить только с немногочисленных спутников, наблюдающих за солнечным ветром.

Есть, однако, основания предполагать, что закономерности самоорганизации могут быть одинаковыми для разных сложных систем. Взяв за основу известные данные о поведении больших групп животных и насекомых, исследователи разработали новый математический способ анализа, названный методом взаимной информации. Метод позволяет определять закономерности и корреляции на основании очень небольшого количества данных. Уикс надеется, что метод будет особенно полезен для определения фазовых переходов от хаоса к порядку в сложных системах.

Для проверки своего метода исследователи использовали несложную модель, разработанную в 90-е годы известным венгерским биофизиком Тамашем Вичеком (Tamas Vicsek) для описания поведения колоний бактерий, стай скворцов или саранчи. Контрольные тесты показали, что для задачи поиска переходов от неупорядоченного состояния к упорядоченному метод взаимной информации почти в четыре раза точнее традиционных статистических методов.

Ученые предполагают, что метод будет полезен и при изучении фондовой биржи. Вероятно, с его помощью удастся объяснить возникающие порой неожиданные корреляции, когда акции компаний, не имеющих никаких видимых связей, испытывают одинаковые колебания цен.