Marknadsövervakning - expertinsikter om data, kalibrering och ny teknik

Varje dag innebär nya handelsmönster, framväxande risker och regulatoriska uppdateringar som kräver både uppmärksamhet och precision från övervakningsteamen. När nya utmaningar uppstår väcks också nya frågor: om data, kalibrering, teknik och hur man ligger steget före de kriminella. 

I den här artikeln delar Per Friberg, Senior Financial Crime Surveillance Officer på Trapets, med sig av sina insikter om några av de vanligaste utmaningarna som övervakningsteamen möter i sitt arbete. 

Från att identifiera rätt datakällor och finjustera larm över olika tillgångsslag, till att utforska hur ny teknik formar effektiv övervakning och regelefterlevnad – Per ger en praktisk inblick från fältet. 

Med en bakgrund inom investment banking och gedigen erfarenhet som säljtrader inom europeiska och amerikanska aktier och derivat, kombinerar Per marknadskompetens med djup utredningserfarenhet. Han har arbetat som brottsutredare inom marknadsmissbruk på Ekobrottsmyndigheten och vid Nationella anti-korruptionsgruppen (NOA) inom Polismyndigheten. 

Om du missade den första delen av serien kan du läsa den här: Experten svarar på dina frågor om marknads- och handelsövervakning, där vi tog upp frågor kring marknadsmanipulation, insiderhandel och best practices för marknads- och handelsövervakning. 

Vilken data behövs för effektiv handelsövervakning? 

För effektiv handelsövervakning krävs både offentlig marknadsdata (allt som sker på börsen) och privat order- och handelsdata, såsom slutkundsinformation, ordertider och ordertyper, kontonummer, ordervillkor och liknande. 

När du använder vår lösning för marknads- och handelsövervakning behöver du två typer av datafiler: en med offentlig marknadsdata och en med privat order- och handelsdata. Genom att kombinera och analysera dessa dataset kan systemet identifiera mönster och generera larm baserat på fördefinierade utlösande villkor. 

Hur bör företag kalibrera sina övervakningsparametrar för olika tillgångsslag och handelsstrategier? 

Varje tillgångsslag har sina egna handelsmönster, risker och regulatoriska förväntningar. En och samma kalibrering fungerar därför inte för alla. Företag bör regelbundet se över sina larminställningar för att säkerställa att de speglar den faktiska handelsaktiviteten, gällande regler och aktuella marknadsförhållanden. 

Aktiehandel 

För företag som erbjuder aktiehandel bör fokus ligga på att identifiera vanliga former av marknadsmissbruk, till exempel: pump and dump, trash and cash, orderboks-layering, ping orders, marking the open or close, front running, affärer utanför spreaden, wash trades, ramping, intradagsrörelser, aggressiva order, förhandsarrangerad handel, underliggande derivataffärer, sena återkallelser, spoofing, upprepade prisändringar, momentum ignition och insiderhandelsmönster. 

Dessa larm finns tillgängliga i Trapets Market and Trade Surveillance, som hjälper företag att uppfylla sina skyldigheter med precision och förtroende. 

Kryptohandel 

För företag som handlar med kryptotillgångar bör kalibreringen anpassas efter Markets in Crypto-Assets Regulation (MiCA). Kryptohandel skiljer sig från traditionella instrument på flera sätt, bland annat genom att handeln pågår dygnet runt, utan öppnings- eller stängningstider. Transaktioner kan dessutom fungera både som betalning och överföring av tillgången i sig. 

På grund av dessa unika egenskaper är det avgörande att teamen för marknadsövervakning och transaktionsövervakning samarbetar nära. Genom att samordna larm och dela insikter mellan dessa funktioner kan företag stärka sin kontroll och säkerställa regelefterlevnad. 

Vilken ny teknik och trender bör företag ha koll på för framtidens handelsövervakning? 

Kommunikationsövervakning, artificiell intelligens (AI) och tvärfunktionellt samarbete är några av de viktigaste framväxande trenderna vi ser inom marknads- och handelsövervakning. 

Kommunikationsövervakning 

När digitala kommunikationskanaler fortsätter att växa blir det allt viktigare att övervaka interaktioner via e-post, telefon, meddelandeappar och handelsplattformar. Kommunikationsövervakning mellan en firms anställda och dess kunder – samt mellan olika aktörer på marknaden – hjälper till att upptäcka potentiellt missbruk och insiderrelaterade risker. 

Artificiell intelligens och dataanalys 

AI kommer sannolikt att användas för att analysera nyhetsinnehåll och koppla rätt finansiellt instrument till rätt händelse. Till exempel kan AI-verktyg bedöma om en nyhet om ett börsnoterat bolag sannolikt kommer att påverka aktiekursen eller marknadssentimentet. AI kan också användas för beteendeanalys och upptäcka ovanliga handelsmönster eller avvikelser från en individs normala aktivitet. 

Samarbete mellan regelefterlevnadsfunktioner 

När kryptotillgångar regleras under MiCA blir samarbetet mellan marknadsövervakning och anti-penningtvätt (AML) allt viktigare. Delad data, samordnade processer och gemensamma utredningar hjälper företag att övervaka kryptoverksamhet mer effektivt och möta myndigheternas förväntningar. 

Hur bör företag övervaka alternativa handelsplattformar och dark pools? 

Handelsövervakning av dark pools innebär särskilda utmaningar. Till skillnad från traditionella börser visar dark pools inte sina orderböcker offentligt, vilket innebär att deltagare kan lägga order utan insyn i andras aktivitet. 

Detta gör att marknadsdata i dark pools är begränsad fram till att affärer faktiskt genomförs. Företag kan därför inte övervaka ordernivåaktivitet i realtid, utan måste fokusera på att analysera genomförda affärer snarare än orderflödet. 

Effektiv övervakning bygger därför på post-trade-analys – att identifiera ovanliga prisrörelser, återkommande motparter eller mönster som kan tyda på manipulation eller insiderhandel. Genom att integrera data från dark pools med annan handelsdata får compliance-team en mer heltäckande bild av handelsbeteendet. 

Hur skiljer sig övervakningskraven mellan buy-side och sell-side-företag? 

Övervakningskraven varierar beroende på om ett företag verkar på buy-sidan eller sell-sidan, eftersom handelsbeteende och risker för marknadsmissbruk skiljer sig åt. 

Buy-side-företag, såsom fond- eller kapitalförvaltare, hanterar oftast kollektiva investeringsfonder snarare än privata kunders medel. Det innebär vanligtvis en lägre volym av potentiellt missbruk jämfört med sell-side-aktörer. 

Risker finns dock fortfarande. En fondförvaltare kan till exempel använda fondens stora innehav för att påverka marknadspriser och därigenom förbättra fondens värde (NAV). Buy-side-övervakning bör därför fokusera på scenarier som rör prismanipulation och värderingspåverkan, snarare än det bredare spektrumet av kunddrivna handelslarm. 

Sell-side-företag, såsom mäklare och investmentbanker, genomför affärer på uppdrag av privata och institutionella kunder. Detta skapar en bredare riskbild eftersom handelsaktiviteten varierar i omfattning, syfte och strategi. 

Sell-side- övervakning bör därför omfatta ett bredare spektrum av larm som fångar potentiella fall av marknadsmanipulation, insiderhandel, wash trades, spoofing och andra kundrelaterade risker. 

Vill du veta mer om hur Trapets kan stärka din övervakningsprocess? Läs mer om vår lösning för marknads- och handelsövervakning och hur vi kan hjälpa ditt företag att uppfylla regelverken med trygghet och precision.