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Finanz-Trading-Bots haben faszinierende Ähnlichkeiten mit Menschen – wir müssen von ihnen lernen

Im Jahr 2019, die Welt ärgerte sich darüber, dass Algorithmen uns heute besser kennen, als wir uns selbst kennen. Kein Konzept erfasst dies besser als der Überwachungskapitalismus, ein Begriff, der von der amerikanischen Schriftstellerin Shoshana Zuboff geprägt wurde, um eine düstere neue Ära zu beschreiben, in der Facebook und Google beliebte Dienste anbieten, während ihre Algorithmen unsere digitalen Spuren verbreiten.

Überraschenderweise, Zuboffs Sorge erstreckt sich nicht auf die Algorithmen auf den Finanzmärkten, die viele der Menschen auf den Börsenplätzen ersetzt haben. Der automatisierte algorithmische Handel nahm zu Beginn des 21. zunächst in den USA, aber bald auch in Europa.

Ein wichtiger Treiber war der Hochfrequenzhandel, die mit rasender Geschwindigkeit läuft, auf milliardstel Sekunden herunter. Es bot Anlegern die Aussicht auf einen Vorteil gegenüber ihren Konkurrenten, und gleichzeitig dazu beizutragen, einem Markt Liquidität bereitzustellen, indem sichergestellt wird, dass immer jemand bereit ist, zu einem bestimmten Preis zu kaufen und zu verkaufen. Sowohl am Aktien- als auch am Terminmarkt liegt inzwischen mehr als die Hälfte der Volumina im Hochfrequenzhandel. Auf anderen Märkten, wie Devisen, Algorithmen haben eine kleinere, aber immer noch signifikante Präsenz, ohne Anzeichen dafür, dass sie in Zukunft nachlassen werden.

Die Laster der Geräte

Menschen programmieren immer noch die Algorithmen und entwerfen ihre Handelsstrategien, obwohl das Aufkommen von Deep Learning selbst diese Rolle gefährdet. Aber sobald die Algorithmen auf den Märkten live gehen, sie handeln aus eigenem Antrieb ohne menschliches Eingreifen, auf schwindelerregende und oft unerwartete Weise miteinander tanzen.

Auf den ersten Blick, sie haben wenig mit uns gemeinsam. Sie können nicht denken oder fühlen, und trotz des Hypes um maschinelles Lernen, Es ist immer noch umstritten und kompliziert, sie als intelligent zu bezeichnen. Wie menschliche Händler, jedoch, sie treffen Entscheidungen, beobachten, wie andere Entscheidungen treffen, und passen ihr Verhalten als Reaktion darauf an.

Bei Geschwindigkeiten, die um ein Vielfaches schneller sind, als Menschen wahrscheinlich jemals aufbringen werden, Diese Algorithmen bilden leicht Erwartungen über die Erwartungen des anderen, wenn sie ihre Kauf- und Verkaufsaufträge platzieren.

Zum Beispiel, Ein Algorithmus könnte versuchen, die Erwartungen eines anderen über Preisbewegungen zu manipulieren, indem er eine große Anzahl von Aufträgen sendet, um einen bestimmten Vermögenswert zu kaufen oder zu verkaufen. Der erste Algorithmus wird dann schnell seine Bestellungen stornieren, Hoffentlich hat er seinen Rivalen dazu gebracht, die falsche Wette darüber abzugeben, in welche Richtung sich der Markt entwickelt.

Interessant, Soziologen halten diese Art der gegenseitigen Antizipation für ein zentrales Merkmal dessen, was es für den Menschen bedeutet, sozial zu sein. Sie haben Märkte seit langem als hochsoziale Arenen gesehen. In der Blütezeit der Trading Floors, die sozialen Hinweise anderer Händler richtig zu lesen – eine Grimasse oder ein Grinsen, ängstliche Töne, sogar der Trubel auf dem Parkett – oft buchstabierte der Unterschied zwischen Reichtum und Katastrophe.

Aber wenn Maschinen sozial sein können, Wie ähnlich oder anders ist es, wie Menschen wirklich sozialisieren? Es gibt offensichtliche Unterschiede, selbstverständlich. Während sich die menschlichen Händler der Vergangenheit oft gut kannten, und hingen oft nach der Arbeit zusammen, Algorithmen handeln anonym. Wenn sie Aufträge zum Kauf oder Verkauf von Vermögenswerten senden, kein anderer Händler weiß, ob es von einem Menschen oder einer Maschine kommt.

In der Tat, Genau deshalb sind sie darauf programmiert, Erwartungen aneinander zu bilden. Gesichtsreize sind nicht mehr verfügbar, aber es wurden ganze Strategien entwickelt, die versuchen herauszufinden, ob möglicherweise mehrere Orders von ein und demselben Algorithmus platziert wurden – und dann versuchen, die nächsten Schritte vorherzusagen.

Um solchen Versuchen zu entgehen, Algorithmen sind oft so konzipiert, dass sie von anderen Algorithmen nicht als Algorithmen erkannt werden. Wie der schottische Soziologe Donald MacKenzie es formuliert hat, sie können sich auf Verstellungsstrategien einlassen und/oder versuchen, ihr „Selbst“ in der Öffentlichkeit zu präsentieren. Dies sind wiederum Attribute, die Soziologen seit langem als Schlüsselaspekte des großstädtischen Lebens betrachten.

Lawine!

Zusammen mit Kollegen, Ich habe die letzten Jahre in großen Finanzzentren verbracht, um Händler zu interviewen, Programmierer, Regulierungsbehörden, Börsenbeamten und anderen Finanzfachleuten über diese Handelsalgorithmen. Dies hat einige andere interessante Ähnlichkeiten zwischen menschlichen und automatisierten Händlern aufgezeigt.

Programmierer geben bereitwillig zu, dass sobald ihre Algorithmen mit anderen interagieren, sie lassen sich mitreißen und handeln unvorhersehbar, als wären sie in einem Mob. Soziologen haben seit dem späten 19. aber wir haben bisher weitgehend ignoriert, dass Finanzmaschinen etwas Ähnliches tun.

Der „Flash-Crash“ vom 6. Mai 2010 illustriert am besten, was ich hier meine. In viereinhalb Minuten, das rasende Zusammenspiel vollautomatisierter Handelsalgorithmen versetzt die US-Märkte in einen Sturzflug, Verluste in Höhe von rund 1 Billion US-Dollar (768 Milliarden Pfund Sterling) verursacht, bis der Handel schnell ausgesetzt wurde.

Die meisten dieser beteiligten Geschäfte wurden später als „eindeutig fehlerhaft“ storniert. Sicherlich hatte kein Händler oder Programmierer geplant, diese massive Preisverschiebung herbeizuführen, Aber jahrzehntelange soziologische Forschung sagt uns, dass ein solches Verhalten in großen Gruppen erwartet wird. Wir müssen verstehen, wie unsere Finanzalgorithmen zusammenwirken, bevor unsere eigenen Werkzeuge uns zum Verhängnis werden.

Natürlich, nicht alle Formen der sozialen Interaktion sind bewundernswert oder nützlich. Wie Menschen, Algorithmen interagieren miteinander auf eine Weise, die von fürsorglich und friedlich bis kalt und gewalttätig reicht:von der Bereitstellung von Liquidität und Aufrechterhaltung der Marktstabilität bis hin zu manipulativen Aufträgen und dem Auslösen wilder Handelsaktivitäten.

Diese Interaktionen in den Griff zu bekommen, ist nicht nur der Schlüssel zum Verständnis des modernen Handels und zum Versuch, zukünftige Flash-Crashs zu verhindern. Algorithmen sprechen heute in immer mehr Bereichen miteinander. Zu verstehen, wie sie sich als Menschenmenge verhalten, wird hoffentlich Licht in Bereiche bringen, in denen sie gerade erst anfangen, sich zu entfalten – denken Sie an selbstfahrende Verkehrssysteme oder automatisierte Kriegsführung, zum Beispiel. Es kann uns sogar auf die lauernden Lawinen aufmerksam machen, auch.

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