Thread by @FabioVanorio

IL NASDAQ INCREMENTA L'USO DELL'IA NELLA SORVEGLIANZA DEL MERCATO.
Nasdaq sta testando un sistema di sorveglianza basato su Machine Learning per monitorare la sua quota di mercato azionario statunitense e individuare nuovi metodi di negoziazione illegale di azioni.

Nasdaq elabora oltre 1 miliardo di azioni negli Stati Uniti negoziate giornalmente. Cio' offre un set di Big Data straordinariamente ricco da utilizzare per il progetto.

Su questo DB, Nasdaq sta applicando gia' da tre anni un algoritmo (SMARTS) basato su Deep Learning per rilevare abusi di mercato. Per addestrare il sistema, sono stati combinati dati storici di trading di Nasdaq con modelli esistenti di tecniche di abuso di mercato.

Il modello esamina i dati di trading e identifica attività che si discostano dalle normali tendenze (c.d. "evento di interesse"), che non segnala necessariamente attività vietate, ma anche solo anomalie comportamentali rispetto al normale comportamento di mercato.

L'evento di interesse viene passato ad un analista umano che esamina i dati per determinare se l'attività di negoziazione è nel rispetto delle regolamentazioni o se merita ulteriore approfondimento. Si mantiene, dunque, un livello di discrezionalita' decisionale nel processo.

Questa è la prima volta che Nasdaq usa l'IA sul suo mercato azionario statunitense. Se il test avra' esito positivo, il Nasdaq intende espandere l'algoritmo su altri mercati, anche laddove siano disponibili meno informazioni storiche (c.d. transfer learning).

Le sperimentazioni di ML incluse nel software SMARTS dal 2017 per garantire una sorveglianza globale del mercato si basano sul c.d. cognitive computing.

Dati non strutturati provenienti da comunicazioni elettroniche (e-mail, messaggi istantanei, chat e social media) vengono collegati a dati strutturati di sorveglianza (ordini, cancellazioni e modifiche).

Ciò fornisce una visione completa delle comunicazioni dei singoli trader, incluse le loro corrispondenze interne ed esterne su ogni canale per rilevare intenti, collusioni e relazioni generiche tra parti ed entità diverse.

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