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Behörden rüsten auf Künstliche Intelligenz kämpft gegen Börsen-Manipulation

Behörden rüsten auf Foto: © peshkova / fotoliaPreis-Manipulationen werden künftig schneller entdeckt - von Maschinen.

Sie sind schneller, effektiver und sparen Geld. Schon bald kämpft intelligente Software an der Börse gegen verdächtige Trader. Kontrollbehörden in den USA setzen die ersten Tools in wenigen Monaten ein und wollen Manipulationen gezielt aufspüren.


Nicht immer geht an der Börse alles mit rechten Dingen zu. Im Kampf gegen Manipulation bringen Kontrollbehörden nun eine neue Waffe zum Einsatz: Künstliche Intelligenz. In den nächsten Monaten werden zwei Marktwächter bereits die ersten Tools zur Überwachung des Marktes einsetzen, berichtet die Nachrichtenagentur Reuters. Sie hoffen darauf, Fehlverhalten der Trader künftig schneller aufdecken zu können.

Die Software kann zum Beispiel Chat-Räume nach verdächtigen Konversationen durchsuchen, die während eines großen Trades abgesetzt werden. Aber auch komplexere Betrügereien, wie zum Beispiel beim „Layering“, erkennt das System. Dabei werden Order in einer schnellen Abfolge an die Börsen gesendet, um den Preis eines Wertpapiers in die Höhe zu treiben. Im Anschluss löschen die Trader die Order wieder. Diese Art der Kursmanipulation ist nicht erlaubt.

Die Marktwächter hegen noch größere Erwartungen an die künstliche Marktintelligenz. „Unsere größte Sorge besteht darin, dass Manipulationen aufgedeckt werden, von denen wir bislang noch gar nichts wissen“, zitiert Reuters Tom Gira, Vize-Präsident bei der US-Kontrollbehörde Financial Industry Regulatory Authority (FINRA). Die Behörde startet 2017 mit ersten Tests der eigens entwickelten Software. Die Börsen NASDAQ und London Stock Exchange wollen schon zum Jahresende 2016 mit der automatisierten Überwachung der Trades starten. NASDAQ arbeitet mit dem Unternehmen Digital Reasoning zusammen, die LSE kooperiert mit IBM auf diesem Gebiet.

Die Börsen planen außerdem, ihre Software im Falle eines erfolgreichen Tests auch an Banken und Fondsgesellschaften zu verkaufen, die dann ihre Trader damit überwachen sollen. Das Unternehmen Neurensic entwickelt ein Tool für die Bewertung einzelner Trader. Mithilfe eines sogenannten „Integritäts-Scores“ wird veranschaulicht, wie sehr die Trading-Muster einzelner Trader mit verdächtigen Mustern übereinstimmen. Wer sich korrekt verhält, bekommt einen guten Score, wer manipuliert, fällt schneller auf.

Finanz-Unternehmen arbeiten schon lange mit intelligenten Computersystemen, zum Beispiel in den Bereichen Stock Picking und Compliance. Auch Fondsgesellschaften sind in dem Bereich aktiv: Der brandneue Catana Big Data-Fonds (ISIN: DE000A2AGM42) wertet in jeder Sekunde enorme Datensätze aus und verwendet unter anderem Social-Media-Daten. Auch der UniGlobal Vorsorge (ISIN: DE000A1C81G1) von Union Investment will mit dem Einsatz künstlicher Intelligenz für das Trading unbrauchbare Emotionen wie Gier und Angst ausschalten. Darüber hinaus gibt es FondsDISCOUNT.de-Topseller, die ihren Investmentschwerpunkt in US-Amerikanische IT-Unternehmen setzen (siehe Chart). Für die Marktüberwachung gibt es derzeit aber noch kein nützliches Tool.

FINRA kontrolliert 50 Milliarden „Events“ pro Tag
Bislang funktioniert Marktüberwachung anhand eines Alarmsystems, das auf Algorithmen basiert. Das System erkennt Muster, welche Rückschlüsse auf mögliche Manipulationen zulassen. Im Anschluss müssen sich aber immer noch echte Menschen um die Bearbeitung jedes Einzelfalls kümmern. Oft handelt es sich um einen Fehlalarm. Das ist aufwändig und verursacht Kosten. Allein die FINRA überwacht etwa 50 Milliarden Markt-„Events“ pro Tag, inklusive Börsenorder, deren Änderungen, Löschungen und die tatsächlich zustande gekommenen Trades. Das Überwachungssystem scannt diese Daten nach 270 bekannten Mustern, die potenzielle Regelverstöße enthüllen. Es ist nicht bekannt, wie oft das System einen Alarm auslöst und wie vielen Meldungen tatsächlich ein Fehlverhalten zugrunde liegt – dazu macht die FINRA keine Angaben. Anhand der Masse der Daten – die FINRA benötigt die Unterstützung der Cloudsysteme von Amazon für mehr Rechenpower – kann man aber davon ausgehen, dass es eine Menge falscher Meldungen aussendet.

Die neue Software soll nun in der Lage sein, über die bekannten Muster hinaus Szenarien zu erkennen, die tatsächlich einen Alarm rechtfertigen. Mit „Machine Learning“ soll die Zahl der Falschmeldungen zunächst einmal reduziert werden. Die Software lernt sozusagen, welche Alarmmeldungen tatsächlich verfolgt werden und sucht gezielt danach.

Die Technologie soll den Kontrollbehörden Zeit und Geld sparen. Angaben von NASDAQ zufolge ist das System in der Lage, den Betrugsfall um die Manipulation der Foreign Exchange Benchmarks, in denen einige Banken verwickelt waren, in Echtzeit zu errechnen, wobei ältere Systeme für den Datenabgleich mehrere Jahre gebraucht hätten.

Die Maschinen lernen die Sprache der Börse immer genauer.
27.10.2016,

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