De landenkoepel OESO waarschuwt in een rapport voor het gevaar van kuddegedrag op de beurzen door de opkomst van artificiële intelligentie (AI). “Als alle beurshuizen gelijkaardige algoritmes gaan gebruiken, kan dat tot hevige financiële schokken leiden.”
Leidt artificiële intelligentie tot een beurscrash?
Waarom is dit belangrijk?
Als beleggingsrobots zo slim worden dat een menselijke trader niet meer snapt hoe ze beslissingen nemen, hoe kan de mens hen dan nog op tijd corrigeren als ze een crash veroorzaken? Het is een nog onopgeloste vraag in de financiële wereld.Algoritmes worden al sinds jaar en dag gebruikt in de beurshandel. Het eenvoudigste voorbeeld is een programma dat een kooporder plaatst als de beurskoers onder een bepaalde drempelwaarde zakt (“Als Apple onder 140 dollar: koop”). Een jaar of tien geleden kwam “high frequency trading” (HFT) op. Supercomputers voeren razendsnelle transacties uit met enorme bedragen om in een nanoseconde winst te maken.
Sinds enkele jaren zijn we een nieuw technologisch tijdperk binnengetreden, schrijven de OESO-experts. Algoritmes op basis van artificiële intelligentie gaan een toenemende rol spelen in de beurshandel. De beleggingsrobots zullen op basis van enorme hoeveelheden data en hun eerdere “ervaringen” cruciale beslissingen nemen over welk aandeel of welke munt of grondstof er gekocht of verkocht moet worden en – niet onbelangrijk – op welk moment.
Slimmer dan de trader
Het gaat daarbi al lang niet meer om eenvoudige “if-then-else”-opdrachten, maar om computers die denken zoals een menselijk brein dat zou doen, maar dan met veel meer data.
“Artificiële neurale netwerken (ANN) zijn geïnspireerd op de biologische neurale netwerken van de hersenen”, zegt de Amerikaanse bank JP Morgan, die twee jaar geleden aankondigde het ultieme algoritme voor de wisselmarkten te willen bouwen. “Ze zijn in staat om complexe niet-lineaire relaties te modelleren met weinig beperkingen in de invoer, wat handig is bij het modelleren van de werkelijkheid, omdat relaties in het echte leven vaak gecompliceerd zijn.”
Experts beklemtonen dat AI de menselijke trader nooit volledig zou mogen vervangen en slechts een gesofisticeerd hulpmiddel is. Maar het OESO-rapport schetst hoe hulpeloos de trader kan zijn in de praktijk.
“Aangezien machine learning-modellen moeilijk uitlegbaar zijn en geen lineaire processen volgen (input A leidt tot een keuze voor tradingstrategie B), wordt het voor de trader moeilijk om te begrijpen wat tot de beleggingsbeslissing geleid heeft. Als de belegging slecht uitpakt, kan hij daardoor het model niet corrigeren. En als het goed uitpakt, kan hij niet identificeren wat precies het model superieur maakt.”
Kuddegedrag
AI-algoritmes zoals dat van JP Morgen leren zichzelf hoe een transactie opgesplitst kan worden in verscheidene kleinere transacties, om geen grote schokken te veroorzaken op de markten.
Toch is er volgens de OESO-experts wel degelijk een risico op hevige financiële turbulentie door de algoritmes. Want als alle grote beurshuizen gelijkaardige AI-modellen gaan gebruiken, heeft dat onvermijdelijk simultane orders in dezelfde richting tot gevolg. Dat vertaalt zich dan in een plotse piek of crash, of in het ineens opdrogen van alle liquiditeit in een bepaalde markt.
Als de beleggingsrobots van pakweg JP Morgan, Goldman Sachs en BNP Paribas bijvoorbeeld allemaal oordelen dat de euro gedumpt moet worden, dan komt het tot een flash crash, een spectaculaire daling van de koers, en daarna een zelfvoedende feedback loop, met alleen maar tot meer geautomatiseerde paniekverkopen tot gevolg.
“Het gebruik van off-the-shelf-algoritmen (dezelfde of gelijkaardige gestandaardiseerde modellen) door een groot deel van de markt kan leiden tot kuddegedrag, convergentie en eenrichtingsmarkten, waardoor de risico’s op koersschommelingen, zichzelf voedende effecten en onverwachte veranderingen in de markt verder versterkt worden, en dat zowel qua schaal als qua richting van de koers”, zo waarschuwt het OESO-rapport.
Cyberrisico’s
Er is volgens de OESO nog een bijkomend risico dat het allemaal nog wat onheilspellender maakt: cybercriminelen die de financiële markten willen beïnvloeden door de geautomatiseerde AI-robots allemaal in dezelfde richting te duwen, bijvoorbeeld door de algoritmen met foute data te voeden.
“Voor cybercriminelen is het makkelijker om agenten te beïnvloeden die op dezelfde manier handelen, in plaats van autonome agenten met verschillend gedrag.”
Kill switch
De vraag is dus: hoe voorkomen we dat de beleggingsrobots een meltdown van een bepaalde markt – of in het ergste geval het hele financiële stelsel – in gang zetten?
Veel experts hameren erop dat grote beleggers een kill switch, een soort paniekknop die het algoritme meteen stopzet, moeten voorzien. Het ordersysteem van de grote belegger kan daarna weer via de klassieke menselijke procedures verdergaan. Maar ook daar zijn gevaren aan verbonden, want het handelssysteem ligt dan even stil, en 1 luttele seconde kan in de wereld van “high frequency trading” een eeuwigheid zijn.
En als alle beurshuizen tegelijkertijd op de noodknop duwen, dreigt er een financieel infarct omdat de liquiditeit plots opdroogt. Op het niveau van de beurzen wordt het belang van circuit breakers , waarbij de handel bij hoogst ongewone prijsschommelingen even stilgelegd werd, in de toekomst wellicht alleen maar belangrijker.
Het laatste woord over de kwestie is in elk geval nog niet gezegd, want binnenkort is niemand nog slim genoeg om te weten wat de beleggingsrobots allemaal gaan uitspoken. (mah)
Lees ook: