Пять проблем с соблюдением требований, которые может создавать ваша модель выполнения алгоритма

Гостевой пост HodlXОтправьте свой пост

Как опытный криптоинвестор с более чем двадцатилетним опытом работы на финансовых рынках, я могу подтвердить преобразующее влияние, которое алгоритмическая торговля (алготорговля) оказала на нашу отрасль. Эффективность, которую она обеспечивает, беспрецедентна, но, как и любая передовая технология, она сопряжена со своим набором проблем, особенно когда речь идет о соблюдении нормативных требований.

Автоматизированная торговля, или алгоритмическая торговля, — это современная инновация, которая значительно улучшила доступ к рынкам и эффективность торговли практически на всех финансовых рынках за счет облегчения быстрых автоматизированных транзакций.

Однако, как и в случае с другими инновационными технологиями, могут ли возникнуть опасения по поводу соблюдения нормативных требований, которые должны учитывать институциональные инвесторы?

Модели исполнения сделок используют передовые вычислительные алгоритмы для выполнения сделок со скоростью, с которой трейдеры не могут с комфортом справиться.

Этот метод потенциально может обеспечить непревзойденную эффективность торговли, а также новые сложности, связанные с соблюдением нормативных требований.

Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО) — две актуальные технологии — играют ключевую роль в повышении эффективности торговли. Однако головокружительные темпы технологического прогресса вызвали недоумение у регулирующих органов, поскольку им приходится идти в ногу с быстрыми рыночными преобразованиями, стимулируемыми ИИ.

Привлекательность быстрых сделок, большей точности и экономической эффективности сделала алгоритмическую торговлю столь желанной технологией как для учреждений, так и для розничных инвесторов. Но могут ли на горизонте возникнуть проблемы с соблюдением требований для алгоритмов, которые использует ваша организация?

Регулирующим органам трудно не отставать

Регуляторный и комплаенс-риск — это вопрос, который должен быть приоритетом для учреждений всех масштабов.

Возможность того, что нарушения законов, правил или отраслевых стандартов могут привести к финансовым потерям, может снизить эффективность сложных автоматизированных торговых систем.

В свете быстрого развития алгоритмических моделей исполнения торговых операций институциональные инвесторы должны сохранять бдительность в отношении потенциальных рисков соблюдения требований, которые могут представлять их нынешние и будущие технологии, не только в ближайшем будущем, но и в ближайшем будущем.

Такие организации, как хедж-фонды и брокеры-дилеры, должны принять немедленные меры по усилению контроля за соблюдением требований, особенно если они используют программное обеспечение для алгоритмического исполнения.

Использование технологии искусственного интеллекта для отслеживания обновлений глобальных правил, изменений в законодательстве и предлагаемых передовых практик в отраслях может значительно помочь в создании благоприятной и долгосрочной структуры, соответствующей требованиям.

Но каковы самые большие проблемы с соблюдением требований, которые создает ваша модель выполнения алгоритма?

Давайте более подробно рассмотрим пять ключевых вопросов, которые могут привлечь внимание регулирующих органов.

Соответствие CFTC

Как исследователь в этой области, я обязан подчеркнуть, что организации, занимающиеся алгоритмической торговлей на рынках фьючерсов и деривативов в США, должны соблюдать регистрационные требования, установленные Комиссией по торговле товарными фьючерсами (CFTC).

Процедура регистрации CFTC предусматривает предоставление подробной информации о торговых операциях, тактике снижения рисков и соблюдении нормативных требований в рамках реализованных торговых планов.

Со временем модели, используемые для алгоритмической торговли, часто оказывались под пристальным вниманием Комиссии по торговле товарными фьючерсами (CFTC), а в 2015 году комиссия впервые предложила набор строгих правил для тщательного надзора за алгоритмическими транзакциями.

Несмотря на то, что эти конкретные правила были отменены в 2017 году, Комиссия по торговле товарными фьючерсами (CFTC) сохраняет бдительность и внимательно проверяет модели алгоритмического исполнения. Поэтому крайне важно, чтобы учреждения постоянно обеспечивали соблюдение правил CFTC при использовании таких алгоритмов.

Отчетность SEC

Серьезной проблемой для алгоритмических торговых моделей является регулярное предоставление отчетов о сделках в Комиссию по ценным бумагам и биржам (SEC). Этот регулирующий орган требует частого раскрытия трейдерами торговых действий.

Обычно эта процедура включает в себя предоставление полных записей, в которых подробно описываются торговые стратегии, типы ордеров и время, затраченное на их исполнение.

Другими словами, для моделей алгоритмического исполнения это означает, что все транзакции должны выполняться и документироваться открыто, даже если они действуют независимо.

Кроме того, учреждения должны гарантировать, что они используют алгоритмические торговые платформы в соответствии с определенными торговыми стратегиями, поскольку невыполнение этого требования может выявить несоответствие между отчетами Комиссии по ценным бумагам и биржам (SEC) и фактической торговой деятельностью компании.

Манипулирование рынком

Искусственный интеллект (ИИ) вносит значительный вклад в алгоритмическую торговлю, но регуляторов беспокоит возможность злоупотребления возможностями высокоскоростной обработки данных ИИ, что может привести к манипулированию рынком.

Важным аспектом алгоритмической торговли являются высокоскоростные стратегии, основанные на искусственном интеллекте, известные как высокочастотная торговля с использованием искусственного интеллекта (HFT). Растет опасение, что такая тактика быстрой торговли потенциально может исказить рыночные условия, создавая огромные объемы торговли в быстрой последовательности, вызывая значительные колебания цен на активы в течение короткого периода времени.

В течение примерно десяти лет практика подделки (когда крупный заказ на конкретный актив или производный инструмент помещается в книгу заказов биржи, а затем отзывается до его исполнения) была связана с обвинениями, вытекающими из внезапных обвалов рынка, известных как внезапные крахи.

Фальсификация транзакций или «подделка» может существенно повлиять на рынок, поскольку такие обманные сделки могут быть восприняты другими инвесторами, что потенциально повлияет на их собственный финансовый выбор.

2015 год ознаменовал время, когда Навиндер Сингх Сарао столкнулся с обвинениями в манипулировании рынком, связанном с быстрым падением стоимости фондового рынка США на сумму почти триллион долларов, которое произошло за считанные минуты во время события, известного как внезапный крах в 2010 году.

Из-за того, как быстро работают алгоритмические торговые модели, существует повышенный риск того, что недобросовестные люди могут использовать подобные стратегии для получения неправомерных преимуществ на финансовых рынках.

Риски для розничной торговли

Значительная область внимания регулирующих органов возникает из-за потенциальных опасностей, которые представляют собой алгоритмические модели исполнения для индивидуальных или мелких инвесторов.

Хотя сегодня алгоритмические торговые модели стали доступны широкому кругу розничных инвесторов и обеспечивают некоторый уровень настройки, степень гибкости, предоставляемая институциональным трейдерам, значительно превосходит их розничных коллег. Это несоответствие потенциально может привести к менее оптимальному соотношению цены и качества и усилению надзора со стороны регулирующих органов в отношении фактического влияния алгоритмической торговли на динамику рынка.

Появление доступных, оптимизированных алгоритмических методов торговли может представлять существенные риски для индивидуальных инвесторов, поскольку они могут непреднамеренно использовать неисправное программное обеспечение, что приведет к большим финансовым потерям и потенциальным штрафам, связанным с созданием торговых систем с искусственным интеллектом в будущем.

Как криптоинвестор, я считаю разумным использовать ресурсы, предлагаемые первоклассными брокерскими услугами, которые могут решать сложные нормативные аспекты своих инвестиционных стратегий от моего имени, обеспечивая соблюдение требований и душевное спокойствие.

Последствия управления рисками

Проблема возникает, когда финансовые учреждения изо всех сил пытаются идти в ногу с быстро развивающимися алгоритмами автоматической торговли, что потенциально может привести к проблемам с управлением рисками.

Чтобы создать эффективную систему искусственного интеллекта для алгоритмической торговли, крайне важно спроектировать ее так, чтобы она могла ориентироваться в множестве рыночных ситуаций и сложных экономических условиях, гарантируя, что она сможет эффективно оценивать и снижать риски.

Адаптируемые модели управления рисками имеют решающее значение, поскольку они должны позволять осуществлять тщательный мониторинг для выявления необычного поведения или недостатков в алгоритмах, сводя тем самым к минимуму существенные финансовые неудачи.

Требуется постоянная бдительность при контроле за соблюдением требований не только для того, чтобы удовлетворить требования регулирующих органов, но и для того, чтобы гарантировать, что реализованные стратегии остаются эффективными и дают предсказуемые результаты, а не ухудшают ситуацию, вкладывая ресурсы в нелогичный инвестиционный подход, который может привести к неожиданным последствиям.

Построение устойчивого будущего

Независимо от того, как быстро глобальные регуляторы адаптируются к соблюдению алгоритмической торговли, очевидно, что технологический прогресс, особенно в таких областях, как искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО), продолжит расширять возможности учреждений для эффективной и результативной торговли в больших масштабах, в то время как соблюдение правил.

В ближайшие времена возможностей и проблем будет предостаточно, а меняющиеся законы и рыночные тенденции существенно повлияют на роль, которую алгоритмическая торговля будет играть в обеспечении эффективности рынка.

Чтобы быстро воспользоваться преимуществами использования возможностей, многие организации могут рассмотреть возможность использования прайм-брокеров, которые предлагают четкие стратегии исполнения сделок, а также надежные внутренние правила для наиболее эффективного и этичного использования автоматических торговых алгоритмов.

Для трейдеров любого уровня и цели продуманное и продуктивное использование искусственного интеллекта (ИИ) может привести к повышению эффективности их торговых стратегий, обеспечивая им большее удовлетворение.

Дмитрий Спилка, опытный автор, специализирующийся на финансах, криптовалюте, форексе и инвестировании, проживает в Лондоне. Он является новатором Solvid, Pridicto и Coinprompter. Его статьи публиковались в престижных изданиях, таких как US News, Nasdaq, InvestorPlace, Kiplinger, Entrepreneur и других.

Следуйте за нами в Twitter Facebook Telegram

Смотрите также

2024-11-16 07:42