Piețele de capital traversează o transformare structurală accelerată, în care sistemele de inteligență artificială (AI) și tranzacționarea de tip black-box preiau controlul asupra volumelor rulate zilnic. Automatizarea proceselor și analiza datelor complexe reduc drastic nevoia de intervenție umană în deciziile de investiții.
Creșterea exponențială a algoritmilor și riscurile de sistem
Cererile pentru brevete în domeniul AI au crescut exponențial în ultimii ani. Fie că analizăm optimizarea proceselor de decizie asupra investițiilor sau identificarea unor noi oportunități de creștere, influența algoritmilor modelează arhitectura financiară globală.
Productivitatea crescută și cuantificarea mai exactă a riscurilor sunt vizibile imediat.
Însă optimismul ar trebui dublat de precauție. Cel mai elocvent exemplu rămâne flash crash-ul din 2010. Atunci, în decurs de aproximativ 10 minute, prețurile s-au prăbușit, iar indicele Dow Jones (barometrul bursei americane de acțiuni) a scăzut cu aproximativ 9%, doar pentru a reveni câteva minute mai târziu. Destabilizarea pieței s-a produs din cauza folosirii unor algoritmi și a parametrilor pe care aceștia au fost setați, o problemă tehnică neelucidată complet până astăzi.
Cum funcționează tranzacționarea black box și impactul asupra fondurilor
Întâmplarea din 2010 este un exemplu de manual de black-box trading, adică acel tip de tranzacționare bazată pe algoritmi al căror mod de funcționare este necunoscut. Vorbim despre sisteme automate care procesează cantități enorme de ordine de cumpărare sau vânzare în viteze de ordinul milisecundelor. Logica de funcționare rămâne secretă, nefiind dezvăluită clientului utilizator și uneori neputând fi explicată nici măcar de creatorul algoritmului.
Cum se reflectă asta în deciziile dumneavoastră de investiții și în administrarea portofoliilor pe care le dețineți?
Iar răspunsul vine din structura actuală a pieței. Aceste sisteme domină în prezent piețele de capital ca volum de tranzacționare, depășind tranzacționarea clasică intermediată de decizii umane. Într-o analiză publicată recent de Hotnews se arată că efectele se propagă dincolo de fondurile de hedging. Fondurile de pensii sau companiile de tip asset managers, instituții care gestionează capitalurile persoanelor fizice, concurează direct sau indirect cu performanțele unor algoritmi de tipul black-box și high-frequency trading (HFT – tranzacționare de înaltă frecvență care exploatează diferențe infime de preț în fracțiuni de secundă).
Problema juridică a intenției în manipularea pieței
Practica demonstrează deja că manipularea pieței prin strategii algoritmice funcționează cu succes. Tradițional, noțiunea de manipulare a pieței se baza pe intenție, mai exact situația în care un actor de pe piață decide să distorsioneze prețurile, în mod deliberat.
Numai că sistemele AI operează fără sentimente și procesează volume imposibil de replicat de un trader uman. Algoritmul execută ordine sau ia inclusiv decizii autonome. La un program clasic se poate deduce intenția creatorului din cod, dar la un sistem AI de tip black-box, această verificare nu mai funcționează.
Putem cunoaște obiectivul general, cum ar fi maximizarea profitului. Dar modul în care AI-ul atinge acel obiectiv, inclusiv dacă o face prin manipulare de piață, poate fi imposibil de înțeles, atât înainte, cât și după executarea tranzacției. Astfel, testele juridice bazate pe intenție devin, practic, imposibil de aplicat.
Provocările de reglementare și lipsa arbitrului
Cercetătorii au făcut progrese în înțelegerea modelelor black-box prin observarea lor din exterior pentru a găsi declanșatori decizionali. Dar timpii de reacție de ordinul milisecundelor nu vor permite ca observarea comportamentului modelului black-box din exterior să se efectueze în timp real. Această limitare tehnică conduce la o evaluare post-factum a deciziilor de tranzacționare luate și la imposibilitatea de a observa declanșatorii deciziei.
Chiar și fără intenție, efectele pot imita manipularea pieței: căderea sau majorarea artificială a prețurilor, volume anormale de tranzacții, șocuri și volatilitate extremă. Aici intervine problema răspunderii juridice. Va răspunde programatorul algoritmului, firma care îl utilizează sau persoana care a conceput strategia de trading?
În schimb, legislația europeană încearcă să țină pasul. EU AI Act pare a fi superior ca cerințe de reglementare pentru furnizorii de sisteme AI high-risk comparativ cu directiva MiFID II. Cadrul legislativ nu va fi totuși capabil să răspundă clar la întrebarea referitoare la răspunderea legală atunci când un algoritm opac efectuează tranzacții problematice.
Presiunea asupra investitorilor instituționali crește. Așa cum arată datele Fondului Monetar Internațional publicate în raportul Global Financial Stability (pagina 77), integrarea AI în sectorul financiar și incertitudinea legată de stabilitatea piețelor vor continua să remodeleze structura bursieră pe parcursul anului 2024.
Pentru a fi la curent cu toate știrile, urmărește Financiarul.ro și pe Google News
Parteneri
Articole recomandate din rețeaua noastră
Revista IoanaZgomotul de lângă 46 de școli din București a fost evaluat orientativ. La 30, valorile au depășit reperul de 56 de decibeli
News24Comisia de Etică a Universității din Iași a hotărât destituirea lectorului Ionuț-Alexandru Toader, fiul lui Tudorel Toader
Dolce SportArthur Fils s-a calificat în premieră la Turneul Campionilor după eliminarea lui Frances Tiafoe la Paris
GetPonyTesla a avut cu 290,9% mai multe înmatriculări în Germania în octombrie decât cu un an înainte, dar doar 1,2% din piață
BravonetDamian Drăghici numește căsătoria cu Cristina Stroe cea mai mare realizare a sa din 2026. Spune că nunta i-a apropiat.
LylaCum deosebești o perioadă grea de un divorț emoțional și ce poți face dacă distanța rămâne
