Piețe de capital, AI și black-box trading: jocul fără reguli și fără arbitru
Piețele de capital sunt, și ele, major supuse transformărilor datorate AI – chiar dacă asta nu se observă din prima „cu ochiul liber”, analiza datelor complexe și automatizarea proceselor se întâmplă și aici, intervenția umană fiind din ce în ce mai puțin solicitată. Atât piața muncii, cât și informațiile din domeniul proprietății intelectuale (acolo unde cererile pentru brevete în domeniul AI au crescut exponențial în ultimii ani) semnalează cu suficientă certitudine acest lucru (1).
Fie că vorbim despre optimizarea proceselor de decizie asupra investițiilor, fie că vorbim despre descoperirea unor noi oportunități de creștere a pieței de capital, influența AI se resimte, eficiența piețelor financiare putând fi potențată dramatic pe această cale.
Deși ceea ce aduce AI pe piețele financiare (productivitate crescută, un grad mai mare de finețe în conturarea cadrelor de investiții și a portofoliilor, îmbunătățirea previziunilor asupra randamentelor investițiilor, cuantificarea mai exactă a riscurilor) este, de principiu, de bun augur, optimismul ar trebui totuși dublat de cel puțin același nivel de precauție.
Cel mai relevant exemplu pentru necesitatea precauției față de utilizarea algoritmilor este flash crash-ul din 2010, atunci când în decurs de aproximativ 10 minute, prețurile s-au prăbușit, iar indicele Dow Jones a scăzut cu aproximativ 9%, doar pentru a reveni câteva minute mai târziu. Destabilizarea pieței s-a produs, aparent, din cauza folosirii unor algoritmi și a parametrilor pe care aceștia au fost setați, cauza problemei nefiind complet deslușită nici până în ziua de azi.
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. Este vorba despre sisteme automate de tranzacționare, care funcționează fără intervenție umană și care procesează cantități enorme de ordine de cumpărare/vânzare în viteze de ordinul milisecundelor. Aspectul cel mai interesant la aceste sisteme de tranzacționare vine însă din faptul că modalitatea de operare este, în general, secretă, logica după care algoritmul respectiv funcționează nefiind dezvăluită clientului utilizator (și uneori neputând fi explicată nici măcar de creatorul algoritmului).
De ce contează aceste aspecte, și nu numai pentru cei preocupați în mod special de piețele de capital?
Astfel de sisteme de tranzacționare nu numai că sunt prezente de ceva timp în piețele de capital, dar, la momentul actual, le domină ca volum de tranzacționare, comparativ cu tranzacționarea clasică intermediată de decizii umane.
Or, în atare condiții, a privi black-box trading-ul doar ca pe o problemă ce aparține exclusiv de hedge funds sau societăți de investiții ar fi o imprudență, întrucât efectele unor astfel de sisteme se propagă mai departe de atât. Spre exemplu, fondurile de pensii sau companiile de tip asset managers (care sunt entități să spunem mai „tangibile” pentru clientul persoană fizică, omul de rând), sunt instituții care tranzacționează la rândul lor pe aceleași piețe precum sistemele menționate mai sus, concurând, direct sau indirect, cu performanțele unor algoritmi de tipul black-box și high-frequency trading (HFT), sau poate chiar utilizându-i.
Practica demonstrează deja că manipularea pieței prin strategii algoritmice, în special prin intermediul HFT, funcționează cu succes (acest fapt iscând de altfel și litigii cu privire la răspunderea acelor participanți care întrebuințează astfel de metode). (2)
Or, în mod tradițional, noțiunea de „manipulare a pieței” se baza, la rândul său, pe noțiunea de „intenție”: un actor de pe piață decide să distorsioneze prețurile, în mod deliberat.
Când se pune însă problema executării tranzacțiilor prin intermediul unor algoritmi, care nu doar că au capabilități incomparabil superioare celor umane (sub aspectul volumului de tranzacții, a vitezei, a lipsei de sentiment care să influențeze o decizie de tranzacționare), dar funcționează și în sistem de black-box trading (adică total netransparent), cum ne mai putem raporta, din punct de vedere juridic, la noțiunea de „intenție”? Implicit, cum putem verifica existența manipulării pieței, cu consecința posibilității de a trage ulterior la răspundere persoanele responsabile pentru pierderile astfel cauzate?
Algoritmul, în funcție de gradul de independență sub imperiul căruia a fost conceput, execută ordine sau ia inclusiv decizii autonome. Astfel, cu un program „clasic”, se poate deduce intenția creatorului algoritmului, în funcție de conținutul codului acestuia, dar cu un sistem AI de tip black-box, o astfel de verificare nu mai funcționează. Este adevărat că putem cunoaște care era obiectivul general (spre exemplu, maximizarea profitului), dar cum ajunge AI-ul la acel obiectiv, inclusiv dacă o face prin manipulare de piață, poate fi imposibil de înțeles, atât înainte, cât și după executarea tranzacției (și aceasta inclusiv de către creatorul său). Prin urmare, testele juridice bazate pe intenție devin, practic, imposibil de aplicat. (3)
Deși recent s-au făcut reale progrese în modul de înțelegere a modelelor de tip black-box, în sensul cercetării lor ca „obiecte” care sunt observate din exterior (nemafiind abordată metoda interacțiunii directe cu acestea), totuși aplicabilitatea acestor progrese la piața de capital este încă departe de a deveni realitate. Deoarece această nouă înțelegere se bazează pe observarea din exterior a modelului și găsirea unor „declanșatori” care conduc spre o anumită decizie a AI-ului respectiv, totuși rapiditatea care caracterizează domeniul piețelor de capital va face extrem de dificilă aplicarea acestei metode și în acest caz. Timpii de reacție de ordinul milisecundelor nu vor permite ca observarea comportamentului modelului black-box „din exterior” să se efectueze în timp real, ceea ce va conduce practic tot la o evaluare post-factum a deciziilor de tranzacționare luate și la imposibilitatea de a observa, în acest caz, „declanșatorii” deciziei.
Chiar și în absența „intenției” algoritmului de tranzacționare, efectele unei tranzacții efectuate de AI în acest sistem pot fi similare celor cauzate de manipularea pieței: căderea/majorarea artificială a prețurilor, volum anormal de tranzacții, șoc pe piață (cu consecința nașterii unei volatilități extreme, în cascadă), după cum deja s-a întâmplat în cazuri reale.
Într-o astfel de situație, se pune problema răspunderii din punct de vedere juridic: va răspunde programatorul algoritmului, firma care îl utilizează, persoana care a conceput strategia de trading? Din moment ce însuși procesul prin care un algoritm black-box a ajuns la un anumit rezultat este complet opac, stabilirea persoanei în sarcina căreia cade răspunderea juridică devine un obiectiv greu de atins. EU AI Act, care pare a fi superior ca cerințe de reglementare pentru furnizorii de sisteme AI „high-risk” comparativ cu MiFID II, deși se îndreaptă în direcția corectă și încearcă să stabilească o reglementare cuprinzătoare în domeniul AI, nu va fi totuși capabil să răspundă clar la întrebarea „cine răspunde?” atunci când un algoritm opac efectuează tranzacții problematice.
Dată fiind viteza de reacție extrem de mare și interconectivitatea piețelor, fie că vorbim despre fonduri de investiții, de companii listate pe burse sau pur și simplu de investitori individuali, este absolut necesar ca toți acești actori să înțeleagă foarte bine și să accepte cu cine anume împart ringul. Deși jocul există deja și se joacă cu mize importante, arbitrul fie întârzie, fie lipsește cu desăvârșire. Rămâne de văzut, în aceste circumstanțe, cine va fi declarat câștigător.
Note de subsol:
(1) International Monetary Fund, 2024, Global Financial Stability Report: Steadyingthe Course: Uncertainty, Artificial Intelligence, and Financial Stability, Washington DC, October, p. 77
(2) Alessio AZZUTTI, Wolf-Georg RINGE, H. Siegfried STIEHL, „Machine Learning, market manipulation, and collusion on capital markets: why the “black box” matters”, Penn Law: Legal Scholarship Repository, disponibil SSRN: https://ssrn.com/abstract=3788872
(3) Yavar BATHAEE, „The Artificial Intelligence black box and the failure of intent and causation”, Harvard Journal of Law & Technology Volume 31, Number 2, Spring 2018.
Un articol semnat de Ingrid-Amelia Apetrei, Managing Associate, STOICA & ASOCIAȚII – iapetrei@stoica-asociatii.ro.
Articol susținut de STOICA & ASOCIAȚII