Autonome handelsalgoritmes kunnen beursprijzen plotseling en onverklaarbaar laten bewegen. Dat zegt de Autoriteit Financiële Markten in haar jaarverslag.

Een nieuwe bron van onrust op de markten

Autonome AI-systemen die zelfstandig orders plaatsen en posities aanpassen zonder menselijke uitleg — dat is waar de Autoriteit Financiële Markten (AFM) in haar meest recente jaarverslag voor waarschuwt.

De toezichthouder maakt zich zorgen omdat algoritmes steeds vaker zelfstandig beslissingen nemen, zonder dat mensen de logica kunnen volgen of snel kunnen ingrijpen. Dat kan nieuwe risico’s veroorzaken op de aandelen- en obligatiemarkten.

De AFM noemt scenario’s waarin algoritmes elkaar onbedoeld versterken, waardoor liquiditeit opdroogt of prijsschommelingen ineens heel groot worden. Het jaarverslag pleit voor betere transparantie en technische maatregelen zoals tests, meldplichten en noodknoppen voor geautomatiseerde handel.

Marktreacties en voorbeelden

De waarschuwing van de AFM komt niet uit de lucht vallen. Dit jaar zagen beleggers al grote koersbewegingen bij bedrijven die met data en software werken.

Zo noteerde Microsoft in de Verenigde Staten een daling van ruim 15 procent sinds het begin van het jaar, terwijl in Nederland databedrijven als Wolters Kluwer en RELX respectievelijk ongeveer 30 en 20 procent van hun marktwaarde verloren.

Daartegenover stonden chipfabrikanten die juist fors stegen — soms 40 tot 60 procent — omdat beleggers daar toekomstig vraagherstel zien. Het contrast laat zien hoe techniekgerelateerde verwachtingen de markt segmenteren: sommige sectoren lopen vooruit, andere worden hard afgestraft.

Martijn Rozemuller, vermogensbeheerder bij VanEck, noemt de recente koersbewegingen een klassiek voorbeeld van beleggers die overdrijven. Volgens Rozemuller helpt spreiding — en discipline — om emotionele marktreacties te temperen.

Hoe algoritmes elkaar kunnen versterken

Geautomatiseerde systemen nemen beslissingen op basis van signalen. Soms zijn die signalen onderling vergelijkbaar of afhankelijk van dezelfde gegevensbron. Als meerdere systemen tegelijk vergelijkbaar reageren op een verstoring, kunnen orders zich opstapelen in één richting.

Die opeenstapeling drukt de prijs in een korte tijd, wat op zijn beurt weer automatische verkooptriggers activeert bij andere algoritmes. Zo ontstaat een kettingreactie. In obligatiemarkten kan dat nog gevoeliger zijn: de handel is vaak dunner en prijsschommelingen zijn lastiger te verklaren.

De AFM wijst erop dat zulke mechanismen niet alleen theorie zijn. Er zijn historische voorbeelden van flash crashes en van periodes waarin markten tijdelijk droogvielen.

Mastheads

Wat nu anders is, is dat moderne AI-modellen zelfstandig en complex zijn en beslissingen nemen zonder dat mensen die makkelijk kunnen verklaren.

Wat toezichthouders willen

De AFM spoort aan tot concrete maatregelen. In het jaarverslag vraagt de toezichthouder om meer transparantie over hoe handelsalgoritmes werken en om verplichtingen voor tests voordat systemen live gaan.

Ook ziet de AFM voordeel in meldplichten voor grote afwijkingen en in het inzetten van zogeheten kill switches — technische noodknoppen waarmee geautomatiseerde handel op gezette tijden of bij kritieke situaties kan worden stilgelegd.

De toezichthouder wil ook toezicht op hoe algoritmes worden ontworpen en meer onderzoek naar de risico’s voor het systeem. Zulke stappen moeten helpen voorkomen dat ondoorzichtige AI-beslissingen leiden tot marktbrede verstoringen.

Beleggers en marktdynamiek

Bob Homan, hoofd Investment Office bij ING, ziet hoe beleggers reageren op de AI-hype en de tegenreactie. "Bijna alles wat met software en data te maken heeft, wordt hard afgestraft", zei Homan recentelijk over de trend op de markten.

Volgens Homan is het lastig op de beurs de toekomstige winnaars te onderscheiden van de verliezers. Technologische veranderingen doen oude bedrijfsmodellen krimpen, maar ze creëren ook nieuwe kansen. Dat maakt beleggen in technologie tegelijk riskant en potentieel lonend.

Rozemuller voegt daaraan toe dat het vermijden van de waan van de dag belangrijk blijft: beleggers die te veel op één sector inzetten, lopen grotere kans op verlies wanneer sentiment omslaat.

Risico’s voor obligatiemarkten

De AFM signaleert specifiek dat obligatiemarkten kwetsbaar zijn voor onverklaarbare bewegingen wanneer autonome systemen in het spel zijn. Obligatiehandel is vaak minder liquide dan die van grote aandelen, en prijszetting kan daardoor sneller ontsporen.

Als algoritmes risico’s verkeerd inschatten of massaal dezelfde exit-strategie volgen, ontstaat er een bijkomend risico op scherpe rentebewegingen. Dat kan banken, pensioenfondsen en zorgverzekeraars raken — partijen met grote vastrentende posities.

Het rapport roept op tot bewuste monitoring van de interactie tussen AI-systemen en traditionele marktpartijen. Tests onder realistische omstandigheden moeten uitwijzen hoe systemen zich gedragen als markten stress ervaren.

Regulering en internationale context

Toezichthouders over de hele wereld houden elkaar in de gaten. De AFM noemt in het verslag maatregelen die ook elders in Europa en in de VS worden besproken: strengere rapportage-eisen, technische standaarden en gezamenlijke testprotocollen.

Daarmee wil de AFM voorkomen dat risico’s zich via grensoverschrijdende handelsstelsels verspreiden. Gezien de steeds internationale aard van handel — en van de aanbieders van AI-oplossingen — is coördinatie volgens de toezichthouder noodzakelijk.

De AFM hamert op het belang van gedeelde data over incidenten en op internationale afspraken over governance van handelsalgoritmes.

Wat beleggers kunnen doen

Voor particuliere en institutionele beleggers blijft de kernboodschap van marktdeelnemers hetzelfde: spreiden en geduld hebben. Dat is op korte termijn geen garantie tegen plotselinge schokken door algoritmes, maar vermindert het risico van totale blootstelling aan een verkeerde technologieoordeel.

Beleggers kunnen daarnaast vragen stellen aan beheerders over hoe algoritmes worden getest en welke noodprocedures bestaan. Transparantie over het gebruik van AI binnen beleggingsfondsen en handelsstrategieën helpt klanten om risico’s beter in te schatten.

Wie direct handelt met geautomatiseerde tools, doet er goed aan om technische documentatie en testresultaten op te vragen. Zo krijg je grip op wat er gebeurt als markten uit balans raken.

Related Articles

De AFM waarschuwde in haar jaarverslag dat autonome AI-handelssystemen marktrisico’s kunnen vergroten en pleitte voor tests, meldplichten en noodknoppen.

Dit artikel is gemaakt met behulp van AI.