Övervakning av högfrekvenshandel: utmaningar och lösningar

Högfrekvenshandel (HFT) är återigen en prioritet för tillsynsmyndigheter

I den här artikeln går vi igenom varför övervakning av HFT är särskilt utmanande, vilka risker tillsynsmyndigheter fokuserar på under 2025, och vilka funktioner företag behöver för att upptäcka otillåtet beteende i realtid.

Varför HFT återigen är i fokus 2025

Högfrekvenshandel har länge varit en del av marknadslandskapet, men den ökade skalan och komplexiteten i dagens strategier gör att tillsynsmyndigheter höjer sina krav.

Market Abuse Regulation (MAR) i EU, Securities and Exchange Commission (SEC) och Commodity Futures Trading Commission (CFTC) i USA, samt Australian Securities and Investments Commission (ASIC) och Monetary Authority of Singapore (MAS) i Asien–Stillahavsregionen (APAC) skärper tillsynen av algoritmisk handel – med särskilt fokus på mönster som utnyttjar hastighet.

Riskerna är inte hypotetiska. Nya tillsynsärenden visar att även algoritmer som är konfigurerade enligt regelverket kan orsaka marknadsstörande effekter om de inte övervakas korrekt. När handel sker på mikrosekundnivå räcker inte traditionella övervakningssystem till.

Utmaningar med att övervaka HFT

HFT ökar komplexiteten i övervakning på tre huvudsakliga sätt:

• Datavolym i hög hastighet – Miljontals order och annulleringar per sekund överbelastar äldre system.
• Känslighet för fördröjning – Förseningar på nanosekundnivå kan innebära att manipulation inte upptäcks i tid.
• Subtila mönster – Manipulativa beteenden kan se ut som vanlig likviditetsförsörjning tills de upprepas i stor skala.

Till exempel kan quote stuffing innebära att marknaden översvämmas av order som nästan omedelbart annulleras, vilket snedvrider prisbildningen. 

Latency arbitrage utnyttjar fördelar i hastighet för att hinna före långsammare aktörer i handeln. Layering i stor skala innebär att flera order utan verkligt syfte placeras för att påverka priset i en önskad riktning.

Dessa mönster kan uppträda över flera handelsplatser och tillgångsslag, vilket gör övervakning med flerplatsstöd avgörande.

Så bygger du effektiv övervakning för HFT

För att kunna övervaka HFT effektivt behöver företag kombinera realtidsdetektion med fördjupad efterhandsanalys. Moderna övervakningssystem måste klara mer än enkla regelbaserade scenarier – de måste också hantera precis spårning i stor skala.

Viktiga funktioner i ett HFT-övervakningsverktyg:

• Extremt låg latens och tidsstämpling på mikrosekundnivå
• Spårning av orderlivscykeln, inklusive placering, ändringar och annulleringar
• Koppling mellan handelsplatser, inklusive ljusa, mörka och alternativa system
• Beteendemodellering som skiljer på legitim marknadsgörande aktivitet och avsiktlig manipulation
• Realtidslarm för riskmönster som quote stuffing, layering och spoofing
• Förklaringsbar AI, som uppfyller krav på insyn från tillsynsmyndigheter

Framåt: global tillsyn av HFT

Tillsynsmyndigheter förväntas skärpa kraven på styrning av algoritmhandel, höja sanktionerna för manipulerande handelsmönster och ställa högre krav på transparens i AI-modeller. 

Företag som verkar över flera jurisdiktioner bör redan nu anpassa sig till det striktaste tillämpliga regelverket för att undvika kostsamma efteranpassningar längre fram.

Slutsats

Högfrekvenshandel kommer inte att försvinna – och det gör inte heller tillsynsmyndigheternas krav på effektiv övervakning. Genom att kombinera extremt snabb detektion, beteendeanalys och förklaringsbar AI kan företag möta regulatoriska förväntningar och bidra till en stabil och transparent marknad.

Boka en demo för att se hur Trapets kan ge ditt övervakningsteam rätt teknik för dagens moderna marknader.