Az elmúlt években a mesterséges intelligencia (MI) és az algoritmikus kereskedés együttesen alakították át a pénzügyi piacokat, különösen a high-frequency trading (HFT) területén. Az MI-alapú algoritmusok milliszekundumok alatt képesek döntéseket hozni és hatalmas mennyiségű piaci adatot feldolgozni, lehetővé téve a villámgyors kereskedést. A HFT egyik legnagyobb előnye, hogy növeli a piaci likviditást és csökkenti a vételi és eladási árak közötti különbségeket, ezáltal hatékonyabbá téve a piacot (Bello és szerzőtársai, 2024). Ugyanakkor túlzott sebessége miatt egyesek szerint instabilitást és visszaéléseket is előidézhet.
Mára a HFT többféle kereskedési stratégiában is alkalmazásra kerül. Az egyik legismertebb technika a market-making, amely során az algoritmusok folyamatosan vételi és eladási ajánlatokat helyeznek el egy értékpapírra. Az MI-alapú rendszerek ezen túlmenően momentumkereskedésre is képesek, amikor az algoritmusok a piaci hangulat vagy trendek alapján döntenek (Bagó, 2023).
Bár az MI és a HFT rendszerek együttesen jelentős előnyöket hozhatnak a pénzügyi szektor számára, komoly kockázatokat is hordoznak. A HFT egyik legnagyobb problémája az extrém volatilitás. A túl gyorsan működő algoritmusok képesek pillanatok alatt jelentős áringadozásokat előidézni. A 2010-es Flash Crash egy tökéletes példa erre, amikor az amerikai részvénypiac néhány perc alatt 9 százalékot zuhant, majd gyorsan visszapattant – részben a HFT rendszerek önvezérelt kereskedési mechanizmusai miatt (Jones, 2013).
E-Mini S&P 500 határidős árak a Flash Crash során
Forrás: Federal Reserve Bank of New York
Az ábrán az E-Mini S&P 500 határidős árfolyamának alakulása látható a 2010-es Flash Crash során. A piac fokozatos csökkenése hirtelen, drasztikus zuhanásba csap át délután 1:45 körül, amikor az árfolyam rövid idő alatt jelentősen visszaesik, majd viszonylag gyorsan helyreáll. Az ilyen események felvetik a kérdést, hogy mennyire stabil a modern pénzügyi piac, ha az algoritmusok akár egy pillanat alatt pánikot vagy mesterséges ármozgásokat idézhetnek elő.
A high-frequency trading egy másik problémás területe a piaci manipuláció és visszaélések. Egyes kereskedők és intézmények HFT algoritmusokat használnak arra, hogy mesterséges árfolyamváltozásokat idézzenek elő, például a spoofing és layering technikák alkalmazásával. Ezek során a kereskedők nagy mennyiségű vételi vagy eladási megbízást helyeznek el, majd azokat gyorsan visszavonják, hogy mesterséges keresletet vagy kínálatot generáljanak, félrevezetve ezzel más piaci szereplőket (Jones, 2013). Az ilyen manipulációk nemcsak az árfolyamok torzulásához vezethetnek, hanem alááshatják a piacba vetett bizalmat is. Az MI szerepe a HFT-ben túlmutat az egyszerű kereskedési stratégiák végrehajtásán; egyre inkább alkalmazzák valós idejű visszaélés-érzékelésre is. A deep learning modellek képesek azonosítani a piaci manipulációs technikákat, és kiszűrni azokat a kereskedési mintázatokat, amelyek csalásra vagy piaci torzításra utalhatnak. A valós idejű adatelemzés és az anomáliafelismerő rendszerek lehetőséget biztosítanak arra, hogy az algoritmusok azonnal jelezzék a gyanús aktivitásokat, és így hozzájáruljanak a piacok integritásának megőrzéséhez (Bello és szerzőtársai, 2024).
Ezekből a kockázatokból kifolyólag a high-frequency trading szabályozása egyre nagyobb figyelmet kap, hiszen a piacok stabilitása és a befektetők védelme érdekében elengedhetetlen a megfelelő szabályozás és felügyelet. Számos javaslat született az elmúlt években arra vonatkozóan, hogy hogyan lehetne fékezni a HFT rendszerek esetleges negatív hatásait. Egyes szabályozók például tranzakciós adók bevezetését szorgalmazzák, hogy csökkentsék a spekulatív kereskedés mértékét, míg mások minimális megbízás-időtartamot javasolnak annak érdekében, hogy a piacon ne lehessen extrém gyorsasággal visszavonni megbízásokat (Jones, 2013). Ezenkívül egyre több szabályozó szervezet támogatja a valós idejű ellenőrzési mechanizmusok bevezetését, amelyek automatikusan kiszűrik a manipulációs kísérleteket, és megelőzik a visszaéléseket.
A mesterséges intelligencia és a high-frequency trading kombinációja új korszakot nyitott a pénzügyi piacokon. Az MI-alapú algoritmusok növelték a hatékonyságot, csökkentették a tranzakciós költségeket és javították a piaci likviditást. Ugyanakkor a villámgyors kereskedési rendszerek komoly kihívásokat is hoztak magukkal, különösen a piaci stabilitás és a visszaélések területén. A jövőben a szabályozás és a technológia fejlődése együttesen alakíthatja majd a HFT világát, biztosítva, hogy az előnyök érvényesüljenek, miközben a kockázatok kezelhetők maradnak. A kérdés már csak az, hogy a szabályozók és a fejlesztők képesek lesznek-e lépést tartani ezzel az extrém gyorsan fejlődő területtel.
Bácskay Simon
Bácskay Simon 2024-ben diplomázott az Eötvös Loránd Tudományegyetem Gazdálkodástudományi Karán nemzetközi gazdálkodás szakon. 2023-ban külföldi tapasztalatot szerzett az Erasmus+ program keretében Belgiumban, a University College Leuven-Limburg menedzsment karán. 2024-től a Budapesti Metropolitan Egyetemen folytatta tanulmányait, nemzetközi gazdaság és gazdálkodás mesterszakon.
Hivatkozások:
Bagó, P. (2023). A mesterséges intelligencia lehetőségei a pénzügyekben. Gazdaság és Pénzügy, 10(1), 21-38. https://unipub.lib.uni-corvinus.hu/8250/
Bello, H. O., Ige, A. B., & Ameyaw, M. N. (2024). Deep learning in high-frequency trading: conceptual challenges and solutions for real-time fraud detection. World Journal of Advanced Engineering Technology and Sciences, 12(02), 035-046. https://doi.org/10.30574/wjaets.2024.12.2.0265
Federal Reserve Bank of New York. (2012, May 3). The Flash Crash, two years on. Liberty Street Economics. https://libertystreeteconomics.newyorkfed.org/2012/05/the-flash-crash-two-years-on/
Jones, C. M. (2013). What do we know about high-frequency trading?. Columbia Business School Research Paper, (13-11). https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=2236201
Borítókép: pexels.com
The post A mesterséges intelligencia szerepe a high-frequency tradingben appeared first on Economania blog.