AI股票交易如何串通合謀以影響價格的形成

沃頓商學院的最新研究表明,當自主AI演算法學會自動協同行動時,AI技術就有可能對資本市場產生意想不到的影響,無論它是通過懲罰交易行為偏差的“價格觸發機制”,還是通過演算法之間同質化的學習偏差。

沃頓商學院金融學教授竇偉(Winston Wei Dou,音譯)和伊泰•戈德斯坦(Itay Goldstein)以及香港科技大學的嚴吉(Yan Ji,音譯)在一篇題為《人工智慧交易、演算法共謀和價格效率》(AI-Powered Trading, Algorithmic Collusion, and Price Efficiency)的論文中警告說:“知情的AI交易員可以通過戰略性操縱低訂單流來串通並產生可觀的利潤,即使沒有明確違反反壟斷法規。”

量化對沖基金以及知名投資公司如貝萊德(BlackRock)和摩根大通(J.P.Morgan)等早已在使用AI,這一趨勢正在整個金融市場愈演愈烈。

美國證券交易委員會最近為納斯達克的人工智慧交易系統開了綠燈,該系統利用強化學習(reinforcement learning,RL)演算法進行即時調整。竇教授表示,到目前為止,華爾街已經清楚地看到了AI濫用的醜聞,其威脅是顯而易見的。

零售業製造業中AI的危險信號

竇指出,美國聯邦貿易委員會最近起訴亞馬遜使用秘密演算法操縱價格。他說:“隨著演算法學會在沒有任何形式的協議、溝通甚至意圖的情況下實現和保持協調,零售市場中的AI串通共謀(AI collusion)可能會將價格推高到具有超強競爭力的水準。零售商和製造商有動機在不提高產品品質的情況下獲得市場力量。這就是為什麼反壟斷監管機構對此感到非常緊張。”

“我們已經看到AI交易在金融市場的應用越來越多,所以我們自然會問類似的問題——AI串通是否會在金融市場出現。”—竇偉

 研究AI交易的實驗室

竇教授說:“我們已經看到AI交易在金融市場的應用越來越多,所以我們自然會問類似的問題—AI串通是否會在金融市場出現。如果是的話,是否會有重要的不利後果。如果金融市場中存在AI勾結,市場流動性和價格資訊可能會受到損害。”換言之,今後市場是否仍然能夠有效地促進流動性,以及市場價格是否能反映“真實的基本面資訊”?

戈登斯坦說,“金融市場價格的形成方式最終會產生實際的影響。企業在很大程度上依賴金融市場(例如籌集資金),因此我們需要瞭解股票價格的形成過程。”

竇說:“以前還沒有多少人研究過AI交易將如何影響市場效率,包括價格的資訊性、市場流動性和定價錯誤等因素。我們的論文是為數不多的研究AI交易策略的廣泛採用將如何影響資本市場的論文之一。”

論文指出,“演算法交易和強化學習的結合,即AI驅動的交易,對資本市場產生了重大影響。”作者創建了一個虛擬實驗室,在那裏他們可以研究自主、自利的AI交易演算法之間串通共謀的影響。他們開發了“資訊不對稱的知情投機者之間的不完全競爭模型,以探索AI交易策略對知情交易者的市場力量和價格資訊性的影響。”

機器的隱形共謀

竇說,他們的實驗室以透明的方式捕捉到了真實金融市場的重要特徵,如資訊不對稱、價格影響和價格效率。在這個實驗室裏,他們運行交易演算法來研究他們的行為,並評估他們對市場流動性和價格資訊性的影響。

在他們創建的實驗室中,作者成了偵探,尋找AI交易演算法在不被檢測到的情況下學會串通的方法。戈爾茨坦說:“我們所尋找的是機器之間發生的隱性共謀。它們的行為方式很難被發現。”竇補充道:“即使每臺機器都是100%自主的,沒有任何溝通或協調意圖,共謀也會自動發生。”

實驗室研究顯示了共謀猖獗的條件。論文指出:“只有當價格效率和資訊不對稱性不是很高時,才存在通過懲罰威脅進行的AI串通。然而,即使在有效價格盛行或資訊不對稱嚴重的情況下,也存在通過同質化學習偏差(人為愚蠢)進行的共謀。”

論文指出:“隨著AI交易演算法的普及,為了研究AI交易演算法之間的共謀是如何發生的,理解資本市場的動態需要深入瞭解類似於機器‘心理學’的演算法行為。”

根據這篇論文,演算法共謀(algorithmic collusion)源於兩種機制:通過同質化的學習偏見,以及通過懲罰威脅的共謀,如價格觸發策略。第一種,有偏見的學習,也被稱為“人為愚蠢”,是因為對偏離平衡路徑資訊集的學習不足。這種學習偏差在AI交易者中是同質化的,因為它們是基於共用的基礎模型開發的。

第二種,竇解釋說,通過懲罰威脅進行勾結是為了阻止卡特爾成員脫離或“偏離默認的行為”。

在歐佩克石油卡特爾等產品市場,成員國可以通過跟蹤價格和數量來監測與商定行為的偏差,然後對破壞者進行懲罰,例如阻止他們進行有利可圖的交易。但金融市場的高頻交易使監控破壞者變得困難。竇說,這就是AI演算法可以學習自動觸發對市場價格可能揭示的異常行為進行懲罰的地方。“這種串通將激勵所有AI演算法保持良好的交易策略。沒有人會進行過於激進的交易。”

其結果是,由於市場操縱,價格的資訊度將受到損害。論文指出:“在一個AI交易盛行的市場中,由於人工智慧和人工愚蠢,價格的效率和資訊度可能會受到損害。”

 “我們所尋找的是機器之間發生的隱性勾結。它們的行為方式很難被發現。”—伊泰•戈登斯坦

研究的重要發現

該研究的主要發現包括:

  • 知情的AI投機者可以通過戰略性地操縱過低的訂單流,即使在沒有構成反壟斷的合作協議或溝通的情況下,也可以串通共謀並實現超競爭利潤。
  • 在這種情況下,“長期投資者在價格形成中發揮重要作用。知情的AI投機者之間的默契勾結可以通過使用價格觸發策略來維持。結果就是,價格的效率不高。”(長期投資者對新的短期資訊不敏感。)
  • AI交易串通共謀的有效性取決於市場的資訊不對稱程度:為了通過價格觸發懲罰威脅機制來維持AI串通,資訊不對稱程度不能太極端,也不應該有過多的知情投機者,這些條件反映了現實世界的場景。
  • 在價格效率高或資訊不對稱性高的場景中,AI投機者之間的默契串通仍然可以通過同質化的學習偏見來實現,這反映了人為的愚蠢。

監管機構的警惕

監管機構處於高度戒備狀態。該報指出,美國證券交易委員會(SEC)主席加裏·根斯勒(Gary Gensler)最近警告稱,“如果大型科技交易公司壟斷金融部門的AI開發和應用,AI可能會破壞全球金融市場的穩定”。監管機構一再強調,AI可能會在無意中放大潛伏在其流程設計中的偏見,從而進一步危害競爭和市場效率。”

該論文向希望防止價格扭曲的投資者和監管機構發出了預警信號,以及這種扭曲對資本市場的更廣泛影響。但戈爾茨坦表示,還需要更多的研究來權衡AI力量的利和弊。

 

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"AI股票交易如何串通合謀以影響價格的形成." China Knowledge@Wharton. The Wharton School, University of Pennsylvania, [11 一月, 2024]. Web. [26 May, 2024] <http://www.knowledgeatwharton.com.cn/zh-hant/article/11378/>

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