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Algo交易（算法交易）是最近的一项技术发展，它为几乎所有金融市场的市场准入和交易效率的革命性水平铺平了道路。
但与许多尖端技术一样，合规是否会成为机构投资者需要克服的一个问题？
算法执行模型利用复杂计算机算法的力量，以远远快于人类交易者的速度执行交易指令。
这有助于提供前所未有的交易效率，以及在合规方面的全新挑战。
人工智能（AI）和机器学习（ML）都因提高交易效率而成为人们关注的焦点，但这种快速发展的技术也让监管机构开始担心，如何跟上市场因人工智能而发生变化的速度。
快速交易、更高精确度和成本效益的诱惑，使算法交易成为机构和散户投资者都非常渴望的技术——但贵机构正在使用的算法是否会面临合规挑战？
监管机构很难跟上步伐
监管和合规风险是所有规模的机构都应优先考虑的问题。
由于不遵守法律、法规和商定的行业标准而导致的潜在损失，可能会削弱先进算法交易工具的有效性。
随着监管机构争相跟上这些快速发展的算法执行模型，机构交易员将需要越来越意识到，他们的技术在未来和现在都可能构成合规威胁。
这就要求对对冲基金和经纪自营商等使用算法执行软件的公司进行更严格的合规监控，并立即实施。
部署人工智能来监测国际监管变化、立法修订和建议的行业实践，可以极大地帮助建立有利和可持续的合规框架。
但是你的算法执行模型带来的最大的合规性挑战是什么？
让我们更深入地看看可能引起监管审查的五个关键问题。
CFTC合规
在期货和衍生品市场操作的算法交易员必须在美国商品期货交易委员会（CFTC）注册。
CFTC注册过程侧重于提供有关交易活动、风险管理实践和交易策略合规程序的详细信息。
算法执行模型不断发现自己处于CFTC的火线上，2015年，该委员会最初计划引入一系列严格的规则来密切监控算法活动。
尽管这些规则在2017年被废除，但CFTC继续对算法执行模型进行严格审查，这意味着机构在使用算法模型时应始终寻求遵守委员会的规定。
证券交易委员会报告
算法执行模型的另一个关键合规问题涉及SEC（证券交易委员会）报告。美国证券交易委员会要求交易员经常报告他们的交易活动。
这个过程通常需要提交有关交易策略、订单类型和执行时间的详细报告。
对于算法执行模型，这些报告要求意味着交易需要以透明的方式进行和报告，尽管它们具有自治性质。
它还要求机构以符合其指定交易策略的方式利用算法交易平台，否则它可能会发现SEC报告与公司交易模式之间的不一致。
市场操纵
人工智能在算法交易中发挥着关键作用，监管机构担心，正是人工智能交易的高交易量可能导致市场滥用。
算法执行的一个核心方面是人工智能驱动的高频交易（HFT）——有人担心，这可能会导致市场操纵，因为它以一种在短时间内大幅改变资产价格的方式推动大量交易。
过去10年，欺诈——一种对单一资产或衍生品下大量订单，以便在订单履行前取消订单的行为——导致了与闪电市场崩盘有关的指控。
欺骗可以对市场产生影响，因为这些虚假交易可以被其他交易者看到，并影响他们的投资决策。
2015年，Navinder Singh Sarao被指控操纵市场，这与2010年的闪电崩盘有关，那次崩盘在几分钟内使美国股市市值蒸发了近1万亿美元。
考虑到算法执行模型的速度，类似的操纵策略可能被用于不正当的市场收益，这是一个更大的威胁。
零售风险
另一个重要的监管担忧来自算法执行模型对散户投资者构成的风险。
尽管如今散户投资者可以广泛使用算法交易模型，并且可以在不同程度上进行定制，但机构交易员获得的灵活性远远大于散户交易员，这可能导致算法交易的真正影响更低的物有所值和监管审查。
这些限制以及低成本、简化的算法执行模型的扩散可能会给散户交易员带来巨大风险，他们可能会暴露在有缺陷的软件面前，从而导致更大的损失，并可能在未来因开发人工智能交易平台而受到制裁。
正是由于这个原因，机构投资者最好利用一级主要经纪服务提供的工具，这些工具可以代表他们管理其模型的合规影响。
风险管理影响
当机构适应快速变化的算法执行算法时，风险管理可能成为一个问题。
算法交易模型的AI框架需要被设计来处理无数的市场场景和不利的经济条件，以准确地管理风险。
风险管理模型需要适应性强，并提供足够的监督，以便检测算法中的异常或基本错误，以防止重大损失。
再一次，这需要全天候的合规监控，不仅要安抚监管机构，还要确保所采用的模式继续以预期的方式运作，而不会因为向荒谬的投资策略投入资金而导致不可预测的结果，从而加剧痛苦。
建设可持续发展的未来
尽管算法交易的合规性未来取决于全球监管机构的适应性，但我们肯定会看到技术、人工智能和机器学习的更多进步，增强机构以高效和合规的方式成功进行大规模交易的能力。
未来充满机遇和风险，随着市场动态的变化，不断变化的监管将严重影响算法交易在实现市场效率方面所发挥的作用。
为了享受快速利用机会的好处，更多的机构可以使用主要经纪人提供透明的交易执行模型，以及更大的内部合规协议，以最可持续地使用自主算法交易工具。
当负责任和有效地使用时，各种规模和野心的交易者都可以看到他们的策略在人工智能的帮助下变得更有效。
Dmytro Spilka是伦敦一位经验丰富的金融、加密货币、外汇和投资作家。他也是Solvid、Pridicto和Coinprompter的创始人。他的作品发表在US News、Nasdaq、InvestorPlace、Kiplinger、Entrepreneur等杂志上。
