Rilevamento casi di insider trading: la Consob pubblica il nuovo quaderno Fintech
Rilevamento casi di insider trading: la Consob pubblica il nuovo quaderno Fintech
Esplorare le nuove funzioni basate su applicazioni di Intelligenza artificiale identificando potenziali casi di insider trading.
È proprio questo il tema che affronta il nuovo quaderno Fintech pubblicato dalla Consob il 29 febbraio 2024 e intitolato “Tecniche per la riduzione dimensionale dei dati a supporto del rilevamenti dei casi di insider trading”. L’individuazione degli abusi di mercato è un’attività estremamente complessa che richiede l’analisi di un grande numero di dati. Lo studio in questione fornisce un significativo supporto alla vigilanza sui mercati.
Con questa pubblicazione si espande la ricerca avviata dalla Consob in collaborazione con la Scuola Normale Superiore di Pisa, che affronta il problema dell’identificazioni di potenziali casi di insider trading, proponendo un approccio metodologico diverso rispetto agli studi precedenti.
In questo caso si applica la tecnica di decomposizione e successiva ricostruzione di una serie di dati attraverso l'analisi delle “componenti principali” in relazione alle posizioni assunte da gruppi di investitori in un determinato titolo azionario in prossimità di un evento price sensitive.
Dopo aver determinato gli errori relativi ai profili di trading, vengono imposte diverse condizioni al fine di identificare gli investitori il cui comportamento potrebbe essere sospetto di insider trading. Qualsiasi scostamento nell’operatività di un singolo investitore dal comportamento medio viene segnalato come anomalo e potenzialmente meritevole di ulteriori approfondimenti. Un sistema simile a quelli in uso nel contrasto al riciclaggio.
La compravendita di strumenti finanziari da parte di un soggetto che, in virtù della posizione che possiede, è a conoscenza di informazioni privilegiate che vengono utilizzate per ottenere un profitto, è un serio problema nei mercati finanziari.
La prevenzione e il rilevamento dell’insider trading sono di fondamentale importanza per preservare l’integrità del mercato e la fiducia degli investitori. Le tecniche di apprendimento e Intelligenza artificiale possono essere utilizzate per automatizzare il processo di rilevamento delle attività di insider trading. Ad esempio, l’uso della tecnologia blockchain può aiutare a creare un sistema trasparente per il monitoraggio di transazioni finanziarie.
Il rilevamento dell’insider trading richiede la cooperazione e la condivisione delle informazioni tra diverse organizzazioni, tra cui regolatori, istituti finanziari e forze dell’ordine. Una migliore collaborazione delle informazioni può aiutare a identificare potenziali attività di trading di insider e impedire loro di verificarsi. Lasciando ovviamente sempre all’essere umano la sentenza finale.
