От десетилетия насам алгоритмите и автоматизираните стратегии са неизменна част от фондовите пазари. Но докато базовите програми следват стриктни команди, последните пробиви в изкуствения интелект превръщат ботовете в самостоятелни играчи на борсата, които са способни да учат, анализират огромни обеми от информация и да вземат решения без човешка намеса.

Да, това със сигурност обобщава колко ефективни всъщност са те, но в същото време носи и изцяло нови предизвикателства пред регулаторите, както и сериозни рискове за финансовите системи, пише Euro News.

Когато ботовете се учат сами… и си сътрудничат

Измамните практики на борсата не са новост – от вътрешна търговия до класически тактики за манипулация на пазара. Възходът на новото поколение AI търговски системи обаче изправя регулаторите пред безпрецедентни сценарии.

Докато класическите алгоритми реагират на определени сигнали, съвременните ботове добавят към това търсене, създаване и подсилване на тенденциите, като анализират социални мрежи, новини и пазарни настроения.

Една от реалните опасности според експерти е координацията между стотици AI агенти, разпръснати в дигиталното пространство. Може да си представите армия от автоматизирани профили, която започва усилено да „тъче“ разкази за определена компания, които се разпространяват из социалните мрежи.

Те не лъжат директно, а просто преувеличават определен нюанс на истината. Реални потребители реагират, пазарът се люлее, а част от бот-системите – чрез автоматизиран съветник – трупат печалби благодарение на развилия се хаос, който самите те създават.

Отговорът е много по-малко, отколкото си мислите – и много по-кратко, отколкото е разумно

„Ядеш сега - или гориш“: Колко време проучват акциите си дребните инвеститори?

За разлика от класическите „вътрешни“ манипулации, в този сценарий често дори инвеститорът не е наясно, че се е превърнал в част от схемата.

„Тези рискове вече не са проста теория – виждаме подобни, макар и по-примитивни, стратегии най-вече в крипто индустрията и при DeFi пазарите,“ коментира д-р Алесио Азути от Университета в Глазгоу.

По думите му, злонамерени участници използват Telegram, X и други социални канали, за да разпространяват внушения, които насочват потоците на капитали според техните лични интереси. „Наблюдаваме както директна човешка, така и бот-активност.“

Технологията не е само в ръцете на професионалистите. Днес всеки малък инвеститор, който разполага с достатъчно знания, може да използва AI инструменти, за да „замърсява“ пазарните чатове с невярна информация, предупреждават експерти.

Въпросът е, ако това е напълно възможно за един ентусиаст, какви са лимитите пред големите институции? Колко далеч могат да стигнат професионалните AI системи в пазарната манипулация?

Съвременният поток на информация е толкова бърз, фрагментиран и неконтролиран, че традиционните механизми за наблюдение са все по-безсилни.

Вместо да прибегнат към по-сигурни стратегии, някои начинаещи инвеститори правят още по-големи и рискови залози по време на пазарен срив

„Може да загубя всичко още утре“: Историите на трейдъри, които се гмуркат в дивите пазари

Добър пример за промяна на пазарната динамика е „сагата GameStop“, когато хиляди дребни инвеститори в Reddit координират покупки и водят до исторически загуби за големи хедж фондове.

Експертите сочат, че това не е класическа колаборация, а спонтанна масова реакция – тенденция, която AI може да засили до крайност.

От Европейския орган за ценни книжа и пазари (ESMA) коментират, че потенциалът на AI за манипулация на пазарите е „реален повод за безпокойство“. Официално статистика няма, но все повече наблюдения сочат към опасност от „бързо разпространяващи се разкази“, които могат да разклатят дори най-големите пазари.

Традиционните механизми за контрол разчитат на проследяване на имейли, срещи и ясно изразени „договаряния“. Но AI агентите не си пишат, не се срещат – те просто се учат, синхронизират и оптимизират стратегии на база резултатите от пазара.

„Регулациите трябва да се адаптират, защото старите похвати вече не работят,“ категоричен е проф. Итай Голдстийн от Wharton School, University of Pennsylvania.

Сред най-засегнатите сегменти бяха квантовите компютри, ядрената енергия, криптовалутите и канабисът

„Ден на разплата“: Най-рисковите акции на Уолстрийт бяха пометени, удряйки малките трейдъри

Black box trading създава още повече предизвикателства. Автономните AI системи често не могат да обяснят собствените си решения, а това затруднява търсенето на отговорност, особено когато липсва пряка човешка намеса.

Все по-често се обсъжда въвеждането на специални circuit breakers – софтуерни спирачки, които да спират търговските ботове, преди те да достигнат до манипулативни сценарии.

„Налага се не само да създадем нови инструменти за надзор, но и да променим самите правила на пазара“, смята проф. Филипо Анунциата от Bocconi University. По негови думи, европейските регулации (MAR, MiFID II) засега са адекватни, но надзорът трябва да бъде изведен на ново технологично ниво, с по-умни инструменти за мониторинг и проследяване на аномалии.