"Neuronale Netzwerke könnten lernen, wie wertvoll es ist, einen externen Schock aktiv zu verstärken. Der alte Feind des FPC, die Kräfte der Verstärkung, könnte in dieser neuen Form auftreten", sagte Jonathan Hall, ein externes Mitglied des FPC und ehemaliger Investmentbanker.
Hall sagte, dass es für Investmentfirmen machbar sei, so genannte "Deep Trading Agents" zu entwickeln - KI-gestützte Strategien, die halbautonom von menschlichen Händlern agieren und die sie nur teilweise verstehen, da sie sich spontan ändern können.
Laufende akademische Forschungen haben gezeigt, dass das Risiko besteht, dass solche Agenten auf illegale, aber für den Menschen schwer zu entdeckende Weise miteinander konspirieren oder versuchen könnten, die Instabilität der Märkte zu fördern. Oder sie könnten schlecht für Turbulenzen gerüstet sein.
Bevor KI-Modelle zum Einsatz kommen, müssen die Finanzhändler sie ausgiebig gegeneinander testen und dafür sorgen, dass sie sowohl dem Geist als auch dem Buchstaben der Regulierung entsprechen, so Hall
sagte in einer Rede
an der Universität von Exeter im Südwesten Englands.
"Wenn Handelsalgorithmen ein nicht konformes, schädliches Verhalten an den Tag legen, wird der Handelsmanager zur Verantwortung gezogen."
Hall sagte, dass die Bedenken seine persönlichen Ansichten und nicht die der BoE als Ganzes widerspiegeln und vorerst weitgehend hypothetisch sind.
Er sagte jedoch, dass es Parallelen zu den Handelsstrategien gebe, die zu Beginn seiner Karriere in den 1990er Jahren populär waren und die 1998 zum Zusammenbruch des Hedgefonds Long-Term Capital Management führten.
"Zusammengenommen ergeben sich daraus Performance- und regulatorische Risiken für Handelsunternehmen, die die derzeitige Vorsicht bei der Verwendung neuronaler Netzwerke für den Handel erklären", sagte er. (Berichterstattung durch David Milliken, Bearbeitung durch William Schomberg)
