Communicatie heeft altijd al een cruciale rol gespeeld in financiële markten. Ruim drie eeuwen geleden was het paard op dit vlak de spil van financiële markten. Door technologische ontwikkelingen aan het begin van de twintigste eeuw kwam hier drastisch verandering in en werd de telefoon het voornaamste communicatiemiddel.
Tegen het eind van de twintigste eeuw waren financiële markten zelfs sterk afhankelijk van informatie- en communicatietechnologieën (ICT). Tegelijkertijd werd in 1971 de National Association of Securities Dealers Automated Quotation (NASDAQ) een elektronische markt waar offertes en orders direct konden worden geplaatst en opgehaald met behulp van een computer. Deze ontwikkeling vergemakkelijkte de automatisering van het order matching-mechanisme, wat leidde tot een decentralisatie van de markttoegang.
Geholpen door nieuwe regelgeving leidden de elektronische financiële markten van de eenentwintigste eeuw tot een toename van de beschikbaarheid en openheid van aandelenhandel, op de voet gevolgd door een groei in het aantal marktparticipanten die voordeel wisten te behalen uit de lagere transactiekosten. De resulterende piek in het verhandelde volume leidde tot een toename van liquiditeit, wat institutionele handelaren ondersteunde bij het verdelen van grote transacties in kleinere orders met een lagere impact op de markt. Deze ontwikkelingen gingen tevens gepaard met een toenemende concurrentie tussen beurzen.
Het grote volume en de ruime beschikbaarheid van financiële data - typisch voor de ontwikkelde financiële markten van vandaag - leiden niet alleen tot een toegenomen transparantie van deze markten, maar ook tot de ontwikkeling en het gebruik van steeds complexere modellen. Mede door de exponentiële stijging in rekenkracht - welke beschikbaar is tegen relatief steeds lagere kosten - spelen geautomatiseerde systemen een toenemend dominante rol in de financiële handel. Alle voorgenoemde factoren dragen bij aan de noodzaak om bedrijfsmodellen van institutionele bemiddelaars in de financiële sector radicaal aan te passen. Op het eerste gezicht kan de hedendaagse elektronische financiële markt slechts lichtelijk veranderd lijken, maar het is daarentegen een compleet nieuwe omgeving voor alle marktdeelnemers.
In 2006 werd ruim een derde van alle aandelenhandel in de Verenigde Staten uitgevoerd met behulp van geautomatiseerde handelsalgoritmes. Recente schattingen wijzen op een bijdrage van dergelijk algoritmisch handelen in de aandelenhandel zo hoog als 77% in de Verenigde Staten en tussen de 30% en 50% in Europa. Machines vormen duidelijk een nieuw type handelaar. Maar hoe ver reikt hun invloed? De wereld ondervond dit op 6 mei 2010, toen de Dow Jones Industrial Average een duik maakte van zo'n 600 punten in een tijdsbestek van nog geen vijf minuten, waarna de markt zich binnen twintig minuten herstelde tot het niveau van voor de crash. Deze gebeurtenis is de boeken in gegaan als de "Flash Crash", en wordt grotendeels geweten aan (slecht ontworpen) geautomatiseerde handelsalgoritmes.
De snelle groei van het gebruik van algoritmisch handelen en de vooruitgang van zulke technologieën dragen bij aan de afgenomen winstgevendheid van dergelijke handelsalgoritmes. Ook voor het komende decennium lijkt deze trend door te zetten. Competitieve voordelen in financiële markten zullen het meest waarschijnlijk hun oorsprong vinden in de ontwikkelingen met betrekking tot News Analytics. De informatiebronnen bruikbaar voor deze geautomatiseerde technieken kunnen erg divers zijn. We onderscheiden gangbare media, persberichten van financiële entiteiten, technische rapporten van organisaties en instituten gemoeid met toezicht in financiële markten, fora en sociale media, en tot slot een bron die nog niet in academische inspanningen is gebruikt: dissidente meningen. News Analytics behelst zowel het (geautomatiseerd) verzamelen en verwerken van nieuwsberichten, als ook het gebruiken van informatie uit deze berichten. Dergelijke informatie is van grote waarde in handelsalgoritmes, aangezien hiermee actie ondernomen kan worden nog voordat deze informatie is verwerkt in de marktprijzen.
Gezien de potentiële competitieve voordelen die te behalen zijn met het gebruik van nieuwsinformatie in handelsalgoritmes verdient het de voorkeur om interdisciplinair onderzoek in het raakvlak van taalanalyse, informatiesystemen en economie een impuls te geven. Dit kan solide oplossingen bewerkstelligen die in de praktijk ingezet kunnen worden en die tevens de gebruikelijke problemen gerelateerd aan complexiteit en snelheid zo goed mogelijk minimaliseren.
- CV
Viorel Milea is universitair docent bij het Econometrisch Instituut van de Erasmus School of Economics. Hij is gepromoveerd met een proefschrift over kwantitatieve nieuwsanalyse voor financiële besluitvorming. Zijn onderzoek is gericht op het gebruik van nieuws bij het ontwikkelen van handelsalgoritmes, semantische informatiesystemen, en natuurgeïnspireerde classificatie en optimalisatie technieken.
Frederik Hogenboom is een promovendus aan de Erasmus School of Economics, verbonden aan het Econometrisch Instituut, Erasmus Studio, en het onderzoekscentrum voor Business Intelligence bij ERIM. In het kader van het NWO Exacte Wetenschappen Vrije Competitie project 612.001.009 “Financial Events Recognition in News for Algorithmic Trading” (FERNAT) en het FES COMMIT Infiniti project “Information Retrieval for Information Services” doet hij onderzoek op het gebied van intelligente systemen voor informatie-extractie, specifiek gericht op de extractie van financiële gebeurtenissen uit nieuws, toegepast in handelsalgoritmes.
