Vijf compliance-uitdagingen die uw algoritme-uitvoeringsmodel kan creëren

Algo trading (algorithmic trading) is een recente technologische ontwikkeling die heeft bijgedragen aan revolutionaire niveaus van toegang tot de markt en handelsefficiëntie in vrijwel elke financiële markt. Maar zoals bij veel geavanceerde technologieën, kan naleving een probleem zijn voor institutionele beleggers om te overwinnen. Algo-uitvoeringsmodellen maken gebruik van complexe computer algoritmes om handelsorders uit te voeren met een snelheid die veel sneller is dan menselijke handelaren kunnen bijhouden. Dit kan helpen bij het leveren van ongekende handelsefficiëntie, maar ook nieuwe uitdagingen op het gebied van naleving met zich meebrengen. AI (kunstmatige intelligentie) en ML (machine learning) zijn beide in de schijnwerpers gekomen voor het stimuleren van handelsefficiëntie, maar de snel evoluerende technologie heeft ook regelgevers bezorgd gemaakt over het bijhouden van de snelheid waarmee markten veranderen door AI. Het aantrekken van snelle transacties, grotere precisie en kostenefficiëntie heeft van algo trading een zeer gewenste technologie gemaakt voor zowel instellingen als particuliere beleggers, maar zouden er nalevingsuitdagingen op komst kunnen zijn voor de algoritmes die uw instelling gebruikt? Regulatoren worstelen om gelijke tred te houden met deze snel evoluerende algo uitvoeringsmodellen, en institutionele handelaren zullen zich steeds meer bewust moeten worden van de nalevingsbedreigingen die hun technologie zowel in de toekomst als nu zou kunnen vormen. Dit vereist een grotere nalevingsmonitoring voor hedgefondsen en effectenmakelaars om onmiddellijk te implementeren als ze algo-uitvoeringssoftware gebruiken. Het opzetten van AI om internationale regelgevingswijzigingen, wetswijzigingen en aanbevolen branchepraktijken te monitoren, kan een geweldige hulp zijn bij het opbouwen van een gunstig en duurzaam nalevingskader. Maar wat zijn de grootste nalevingsuitdagingen die uw algo-uitvoeringsmodel creëert?Laten we eens wat dieper ingaan op vijf belangrijke kwesties die regelgevende aandacht zouden kunnen trekken. CFTC-naleving, SEC-rapportage, marktmanipulatie, risico’s voor particuliere beleggers en risicomanagement implicaties. Het bouwen van een duurzame toekomst voor algorithmische handel zal afhangen van de aanpasbaarheid van wereldwijde regelgevers, maar we zullen zeker meer technologische en AI-ontwikkelingen zien die de mogelijkheid van instellingen verbeteren om op efficiënte en conforme wijze op grote schaal te handelen. Het op verantwoorde en effectieve wijze gebruiken van door kunstmatige intelligentie ondersteunde handelsmodellen kan handelaren van alle niveaus helpen om hun strategieën efficiënter te maken.