23 Jul

De onzichtbare structuren achter de financiële markten: complexiteit, falen en oplossingen

De afgelopen jaren heb ik mij intensief verdiept in de wereld van finance, macro-economie en de onderliggende geldstromen die onze samenleving en het bedrijfsleven beïnvloeden. Wat begon als een verkenning van economische basisprincipes, groeide uit tot een diepgaand onderzoek naar de complexiteit van economische systemen en de wijze waarop deze zich tot elkaar verhouden. Tijdens dit proces werd mij duidelijk dat veel besluitvormers, variërend van toezichthouders zoals de SEC tot internationale brokers en beleidsmakers, vaak slechts een beperkt begrip hebben van hoe economische structuren werkelijk functioneren en welke rol technologische platformen en belangenverstrengeling hierin spelen.

Deze constatering komt niet voort uit kritiek, maar uit een besef van de uitzonderlijke complexiteit van het onderwerp. Zelfs met mijn achtergrond in technologie, bestuur, economie en het analyseren van complexe problemen, aangevuld met meer dan acht jaar ervaring in de financiële markten, waaronder actieve betrokkenheid bij de aandelenhandel, merk ik hoe omvangrijk en gelaagd dit domein is. Door de jaren heen heb ik namelijk ook meer dan 10.000 pagina’s aan literatuur, rapporten, beleidsstukken en marktanalyses bestudeerd, en daarnaast honderden fulltime traders gesproken. Toch blijft het systeem in veel opzichten ondoorgrondelijk. Het is dan ook begrijpelijk dat er fouten worden gemaakt in de regulering en beheersing van financiële systemen, de materie leent zich simpelweg niet voor eenvoudige oplossingen.

Toch vind ik het belangrijk om mijn kennis en ervaringen met anderen te delen. Daarom schrijf ik deze blog, om meer mensen inzicht te geven in dit complexe en vaak ondoorzichtige systeem, én om mogelijke oplossingen te delen.

In deze blog zoom ik vooral in op hoe de diepere lagen van de financiële markten zijn opgebouwd, waar het op dit moment structureel misgaat en minstens zo belangrijk welke oplossingsrichtingen denkbaar zijn. Mijn benadering is oplossingsgericht, want kritisch denken moet hand in hand gaan met constructieve voorstellen. Maar let op: de voorbeelden en analyses die ik deel zijn niet universeel toepasbaar op elk land, omdat nationale regelgeving en contexten sterk variëren. Toch bieden ze inzicht in bredere systemische uitdagingen en kansen voor verbetering. Vragen of verdieping gewenst? Neem gerust contact met mij op.

Van goudstaaf tot digitale munt: hoe ons geldsysteem in vijf eeuwen veranderde

Voordat we induiken in hoe de financiële markten in elkaar zitten, is het nuttig om terug te gaan naar de oorsprong van geld. Oorspronkelijk ontstond geld niet uit lucht, maar als praktisch ruilmiddel: een stabiele maatstaf voor waarde die handel vereenvoudigde en vertrouwen tussen onbekenden mogelijk maakte. Goud en zilver fungeerden eeuwenlang als neutrale grondslag, omdat ze schaars waren en niet gemanipuleerd konden worden door enkele machthebbers.

In 1694 richtte Engeland de Bank of England op. Die bank mocht meer geld uitlenen dan ze echt in de kluis had, dat noemen we fractioneel bankieren.

In 1792 maakte de Verenigde Staten de dollar officieel, eerst nog gekoppeld aan goud en zilver. In 1933 dwong de Amerikaanse overheid (onder Executive Order 6102) burgers om hun goud in te leveren om de crisis van de Grote Depressie te bestrijden, wie weigerde kon zelfs de gevangenis in.

Tijdens de Tweede Wereldoorlog in 1944 werd de dollar vervolgens de wereldreservemunt via het Bretton Woods-akkoord, nog steeds met goud als ruggengraat. In 1971 werd die goudkoppeling echter losgelaten en werd de dollar een valuta zonder fysieke dekking. Sindsdien creëren centrale banken geld via schuld: elke valuta (zoals dollar/euro) in omloop is in wezen een lening met rente, wat een permanente expansie van de geldmassa vereist.

De weg naar de euro begon in 1970 met het rapport-Werner en in 1972 met het Valutaslang-systeem, beide bedoeld om Europese landen financieel dichter bij elkaar te brengen. In 1991 tekenden de landen het Verdrag van Maastricht, daarin stond dat ze samen de euro officieel zouden invoeren. De euro kwam in 1999 digitaal en in 2002 als contant geld.

Vandaag bestaat het financiële systeem wereldwijd uit lagen van digitaal geld, derivaten en razendsnelle handelscomputers die dagelijks biljoenen verplaatsen. De verbinding met de werkelijke waarde wordt regelmatig minder, risico’s worden verpakt en doorverkocht terwijl de schulden toenemen.

Nieuwe tijden voor geld: de opkomst van digitale munten en de toekomst van valuta

In de nabije toekomst komt er een nieuwe fase van geldcreatie aan. Centrale banken zijn bijvoorbeeld al bezig met de ontwikkeling van digitale munten. In Europa krijgen we bijvoorbeeld te maken met digitale Euro. Voor deze digitale Euro begon het onderzoek in 2021 en de pilotfase loopt tot 2025–2026. De Amerikaanse Federal Reserve bracht in 2022 een discussienota uit over de digitale dollar en start in 2024 met proefprojecten samen met commerciële banken, waarna de digitale dollar naar verwachting wordt gelanceerd. China lanceerde al in 2020 de digitale yuan. Zweden werkt aan de E-krona en Japan onderzoekt de digitale Yen. Daarnaast groeit het idee van een World Currency Unit (WCU), een mondiale digitale reservemunt gebaseerd op een mandje van valuta’s en grondstoffen. Dit concept wordt ondersteund door internationale denktanks zoals de BIS en het IMF als antwoord op geopolitieke fragmentatie en valuta-instabiliteit.

Nu we deze basis begrijpen, bekijken we hoe de financiële markten zijn opgebouwd en welke uitdagingen zich daarin voordoen.

Architectuur van financiële markten: waarom complexiteit tot systeemfalen leidt

Wanneer we de financiële markten onder de loep nemen, verschijnt er een beeld van een systeem dat steeds verder is verwijderd geraakt van zijn oorspronkelijke doel: het efficiënt toewijzen van kapitaal naar productieve investeringen. In plaats daarvan zien we een ingewikkeld netwerk van financiële producten, snelle computers die continu handelen en banken die buiten het zicht opereren. Dit zorgt ervoor dat de echte economische activiteiten minder zichtbaar worden.

Het belangrijkste probleem ligt in wat men noemt “geïnstitutionaliseerde informatie-asymmetrie”. Grote financiële instellingen beschikken namelijk over superieure data, snellere algoritmen en diepere inzichten in marktstructuren dan de toezichthouders die hen moeten controleren. Dit verschil in informatiepositie wordt versterkt door de rotatie van personeel tussen toezichthouders en financiële instellingen, waarbij voormalig toezichthouders soms lucratieve posities bij dezelfde instellingen aanvaarden die ze eerder moesten reguleren.

Hoe werken algoritmes? Algoritmes zijn sets van instructies die bepalen hoe een systeem beslissingen neemt. In de financiële wereld kunnen ze bijvoorbeeld automatisch aandelen kopen als de prijs daalt en weer verkopen bij een stijging. Simpele algoritmes volgen vaste regels, terwijl geavanceerdere versies gebruikmaken van machine learning om zelf patronen te herkennen en voorspellingen te doen. Zo spelen algoritmes een steeds grotere rol in het analyseren van data en het nemen van snelle, geautomatiseerde beslissingen.

Het mechanisme kan als volgt dan werken: een senior toezichthouder bij een vergelijkbare autoriteit bouwt gedurende vijf tot zeven jaar expertise op in specifieke marktsegmenten. Vervolgens kan het zijn dat deze persoon wordt benaderd door een grootbank of hedgefonds met een aanbod van een salaris dat drie tot vijf keer hoger ligt dan het overheidsloon, aangevuld met aanzienlijke bonussen. Een toezichthouder kan er in zo’n situatie voor kiezen om op het aanbod in te gaan, zeker wanneer er sprake is van beperkte doorgroeimogelijkheden of hoge werkdruk binnen de publieke sector. Deze persoon neemt dan niet alleen diepgaande kennis mee van interne toezichtprocedures, maar ook van kwetsbaarheden in het systeem en van hoe regelgeving in de praktijk wordt geïnterpreteerd. Binnen twee jaar kan deze voormalig toezichthouder aan de andere kant van de tafel zitten: nu als adviseur die financiële instellingen helpt om precies tot aan de grens van de wet te opereren.

Wat er verder specifiek misgaat, is dat high-frequency traders (HFT’s) een technologische voorsprong van microseconden creëren door duizenden kilometers aan glasvezelkabels zo recht mogelijk aan te leggen tussen handelsbeurzen. High-frequency traders zijn gespecialiseerde handelaren of handelsfirma’s die met behulp van ultramoderne computersystemen en algoritmes in staat zijn om in een fractie van een seconde enorme hoeveelheden transacties uit te voeren. Hun strategie is gericht op het benutten van minimale prijsverschillen tussen beurzen of tussen bied- en laatprijzen, door binnen extreem korte tijdsintervallen posities te openen en direct weer te sluiten.

Een microseconde is één miljoenste van een seconde (0,000001 seconde). Voor gewone mensen is dit nauwelijks voorstelbaar, maar in de wereld van elektronische handel is het een cruciaal tijdsvenster. In die ene microseconde kunnen high-frequency traders reageren op koersbewegingen nog voordat deze voor andere marktdeelnemers zichtbaar zijn.

Door glasvezelverbindingen zo recht en kort mogelijk te maken, bijvoorbeeld tussen de beurs in New York en een datacentrum in Chicago, wordt de fysieke afstand vervolgens sterk geminimaliseerd, wat resulteert in lagere latency (vertraging). Hierdoor ontvangen zij prijsinformatie eerder en kunnen zij ook sneller orders versturen dan concurrenten die via langere routes handelen. In de praktijk betekent dit dat zij bijvoorbeeld razendsnel koop- of verkooporders kunnen plaatsen of annuleren voordat anderen de kans krijgen te reageren. Dit geeft hen een fundamenteel en vaak onzichtbaar voordeel dat leidt tot een ongelijk speelveld waarin gewone beleggers of langetermijninvesteerders structureel benadeeld worden.

Ongeveer 80% van de dagelijkse koersbewegingen op de Amerikaanse aandelenmarkt wordt veroorzaakt door computerhandel. Deze computers maken gebruik van algoritmes om razendsnel te kopen en verkopen op basis van vooraf ingestelde strategieën. Dat verklaarde een fondsbeheerder in een interview met CNBC. Hierdoor spelen technologie en automatisering een steeds grotere rol in de financiële markten.

Complexiteit van algoritmen in financiële markten

Het is goed om te benadrukken dat de complexiteit van algoritmen in de financiële markten niet alleen een technisch vraagstuk is, maar ook een maatschappelijke en bestuurlijke uitdaging vormt. De algoritmen die tegenwoordig worden ingezet zijn zo geavanceerd dat zelfs hoogopgeleide professionals, zoals quants met een PhD in financiële markten, moeite hebben om ze volledig te begrijpen. Het vergt jaren van studie en diepgaand onderzoek om de onderliggende logica en structuur van deze algoritmen te doorgronden. Pas na een intensieve investering in kennis en ervaring kunnen deze experts ingrijpen in de kern van dergelijke systemen.

Wat het nog ingewikkelder maakt, is dat deze algoritmen niet geïsoleerd opereren, maar continu gegevens uit diverse financiële markten en economische sectoren integreren. De samenhang tussen aandelenmarkten, obligatiemarkten, valutamarkten en zelfs grondstoffenmarkten beïnvloedt elkaar in een constant veranderend web van interacties. Hierdoor ontstaan complexe dynamieken op macro-economisch niveau, waar niet alleen de werking van individuele algoritmen een rol speelt, maar ook hoe deze algoritmen elkaar beïnvloeden en reageren op wereldwijde economische ontwikkelingen, geopolitieke gebeurtenissen en beleidsbesluiten. Dit maakt het voor zowel experts als beleidsmakers extreem moeilijk om de volledige impact en samenhang van deze systemen te overzien.

Tegen deze achtergrond is het begrijpelijk dat beleidsmakers en toezichthouders, die doorgaans niet dezelfde technische bagage hebben, moeite ondervinden om de werking en de implicaties van deze algoritmen en hun onderlinge samenhang goed te doorzien. De razendsnelle ontwikkeling van financiële technologie maakt het nog lastiger om grip te houden op wat er in de markten gebeurt. Dit vergroot het risico dat besluitvorming en regelgeving achterlopen op de technologische en economische realiteit.

Het is daarom noodzakelijk dat beleidsmakers en toezichthouders actief op zoek gaan naar manieren om deze complexiteit te overbruggen. Samenwerking met inhoudelijke experts uit de sector is hierin cruciaal, net als het investeren in onderzoek en het ontwikkelen van nieuwe vormen van toezicht. Alleen zo kan worden gewaarborgd dat algoritmen op een transparante, eerlijke en veilige manier worden ingezet in dienst van een stabiele en rechtvaardige financiële sector die ook de bredere macro-economische stabiliteit ondersteunt.

Praktijk voorbeeld: 6 mei 2010 – de Flash Crash

Op 6 mei 2010 vond de beroemde “Flash Crash” plaats: binnen enkele minuten daalde de Dow Jones Industrial Average (DJIA) met bijna 1.000 punten (ongeveer 9%) en herstelde even snel weer. In slechts 20 minuten werd er voor miljarden dollars aan aandelen verhandeld en verloren sommige bedrijven tijdelijk bijna 99% van hun beurswaarde.

De oorzaak bleek een combinatie van één grote verkooporder van een institutionele belegger en de daaropvolgende, ongecontroleerde reactie van HFT-algoritmes (high-frequency trading, dus hoogfrequente handel), die elkaar in een neerwaartse spiraal versterkten. Er was geen sprake van slecht economisch nieuws; de beweging was puur het gevolg van algoritmische handel die geen rekening hield met bredere economische gevolgen. Dit incident maakte pijnlijk duidelijk hoe kwetsbaar en losgekoppeld de markten zijn geraakt van de reële economie, en hoe grote systeemrisico’s kunnen ontstaan door niet – gecoördineerde algoritmische reacties.

Dark pools

Er is nog iets wat een grote rol speelt, namelijk “dark pools” waar sommige traders en bedrijven gebruik van maken. Dit zijn besloten, private handelsplatformen waar grote aandelenorders anoniem worden uitgevoerd, zonder dat deze transacties direct zichtbaar zijn voor de openbare markt. In een tijdperk waarin data wordt beschouwd als het ‘nieuwe goud’ speelt de informatie die via deze handelsplaatsen wordt verzameld een cruciale rol. Omdat orders in dark pools niet openbaar worden gemaakt, blijft waardevolle handelsinformatie verborgen voor het brede publiek en de reguliere marktdeelnemers. High-frequency traders kunnen hierdoor profiteren van deze data die voor anderen onzichtbaar blijft. Door deze combinatie van extreem snelle toegang tot handelsdata en geheime handelsplaatsen kunnen zij effectief front runnen, het voor zijn van grote institutionele beleggers bij het uitvoeren van hun orders.

We zien in de praktijk dat reguliere traders bereid zijn miljoenen te investeren om deze kleine, maar strategisch cruciale voorsprongen te verkrijgen, wat de marktwerking en eerlijkheid ernstig ondermijnt.

Om een praktisch voorbeeld te geven ter verduidelijking van het bovenstaande: stel je wilt via je bank 100 Apple-aandelen kopen voor €150 per stuk. Je denkt dat je order direct wordt uitgevoerd, maar eerst koopt een high-frequency trader die aandelen voor €150 en verkoopt ze meteen aan jou voor €150,05. Zo betaal je zonder dat je het doorhebt €5 extra. Doe je dit elke maand met €1000, dan zijn dat jaarlijks €60 aan verborgen kosten. En er is meer. Bij een online broker gaat je order vaak eerst naar een “market maker” die veel orders samenvoegt. Deze market maker heeft toegang tot ‘dark pools’, besloten handelsplekken waar grote partijen zoals pensioenfondsen aandelen stil verkopen. De market maker koopt deze aandelen goedkoop op en verkoopt ze met winst aan jou. Daardoor betaal je per aandeel een paar cent meer, wat op jaarbasis honderden euro’s kan kosten.

Technologische platformen vervullen vaak kortom een dubbele rol. Aan de ene kant zorgen ze voor meer transparantie en maken ze financiële processen efficiënter. Aan de andere kant brengen ze ook nieuwe risico’s met zich mee die de huidige regels en toezicht moeilijk kunnen beheersen. Een goed voorbeeld hiervan is de opkomst van decentrale financiële diensten: terwijl traditionele banken worstelen met verouderde systemen, creëren nieuwe partijen volledig nieuwe financiële netwerken die niet onder het traditionele toezicht vallen. Hierdoor ontstaat een complex speelveld waarin zowel kansen als uitdagingen samenkomen.

De mythe van de rationele markt en de realiteit van algoritmische kettingreacties

Zoals hierboven beschreven is een van de grootste misverstanden in de economie dat financiële markten altijd rationeel en efficiënt zijn. In werkelijkheid worden moderne markten vaak gedomineerd door algoritmen die binnen microseconden op elkaar reageren. Dit veroorzaakt kettingreacties die losstaan van de werkelijke economische waarde van activa.

Achter de schermen gebeurt er nog meer. Zo kan een groot kwantitatief hedgefonds met behulp van machine learning een kleine prijsafwijking detecteren, bijvoorbeeld in de optiemarkt. Binnen microseconden plaatst het duizenden orders om hiervan te profiteren. Andere algoritmen, getraind om zulke patronen te herkennen, reageren automatisch door vergelijkbare posities in te nemen. Dit sneeuwbaleffect versterkt de oorspronkelijke prijsbeweging zonder dat er fundamentele analyse aan te pas komt.

Wat er verder misgaat, is dat de markt verdeeld is in drie snelheden: high-frequency traders handelen binnen microseconden, traditionele beleggers opereren in seconden of minuten, en de echte economie beweegt zich in dagen, weken of maanden. Deze scheiding creëert een parallel universum waarin het merendeel van de handelsactiviteiten weinig te maken heeft met de onderliggende economische waarde. Daarnaast gebruiken sommige high-frequency trading bedrijven technieken als “spoofing”: het plaatsen en vervolgens annuleren van grote orders om de markt te misleiden over vraag en aanbod.

 

“De markt is een rigged game waar de huisregels stiekem worden veranderd. Alleen radicale transparantie kan dit oplossen.” – Haim Bodek

De sterke concentratie van invloed in de markt vergroot het probleem nog verder. Zo zijn er ongeveer zeven grote kwantitatieve hedgefondsen en tien grote banken die samen meer dan de helft van alle handel in Amerikaanse aandelen voor hun rekening nemen. Deze partijen maken gebruik van zogenaamde co-locatie: hun computers staan letterlijk naast de computers van de beurs. Hierdoor kunnen zij hun orders enkele microseconden sneller versturen dan anderen. Hoewel dit tijdsverschil extreem klein lijkt, is het in de wereld van high-frequency trading groot genoeg om keer op keer winst te maken, niet omdat ze beter investeren, maar puur omdat ze sneller zijn dan de rest.

Om de bovengenoemde situatie nog duidelijker te maken, nemen we het volgende voorbeeld: Stel dat je besluit om €10.000 te beleggen in een indexfonds. Op een normale handelsdag kunnen de aandelenprijzen in jouw fonds plotseling met 2 tot 3% dalen, zonder dat er nieuws is over de onderliggende bedrijven. Dit gebeurt doordat algoritmen elkaar stimuleren in een neerwaartse spiraal. Hierdoor verliest jouw belegging zomaar €200 tot €300 op één dag, puur door technische handelsactiviteiten. De volgende dag kan de koers weer herstellen, maar jij hebt dan toch al verlies geleden.

Belangenverstrengeling bij zelf-toezicht

Belangenverstrengeling is niet altijd direct zichtbaar, maar kan structureel aanwezig zijn in de manier waarop financieel toezicht is ingericht. Het komt nog regelmatig voor dat toezichthouders later gaan werken in de sector die zij eerder moesten controleren. Dit kan gevolgen hebben voor hun onafhankelijkheid en de wijze waarop besluiten worden genomen in het publieke belang.

Een voorbeeld hiervan kunnen we zien bij kredietbeoordelaars. Deze instellingen geven normaliter scores aan financiële producten om inzicht te bieden in het bijbehorende risico. Het kan echter zo zijn dat zij worden betaald door de partijen die zij beoordelen. In de praktijk kan dit leiden tot situaties waarin een bedrijf, na een ongunstige beoordeling, overstapt naar een andere beoordelaar in de hoop daar een hogere score te krijgen. Dit zogenaamde “ratings shoppen” kan het vertrouwen in de betrouwbaarheid van deze beoordelingen aantasten.

Ook binnen de markt zelf kunnen er verschuivingen plaatsvinden van waardecreatie naar vormen van handel die vooral gericht zijn op winst door snelheid in plaats van inhoudelijke analyse. Zo komt het weleens voor dat bepaalde handelspartijen gebruikmaken van extreem snelle technologie om fracties van seconden eerder te kunnen handelen dan anderen. Hiervoor worden soms zeer kostbare netwerken aangelegd. Deze handelsvormen dragen mogelijk niet bij aan de reële economie, terwijl de kosten ervan indirect gedragen worden door de bredere markt, inclusief particuliere beleggers.

Daarnaast kan het zijn dat grote financiële instellingen invloed uitoefenen op wetgeving en beleid. Jaarlijks wordt er wereldwijd veel geld besteed aan lobbyactiviteiten, die niet alleen gericht zijn op belangenbehartiging, maar ook op het meeschrijven aan beleidsdocumenten of wetsvoorstellen. In sommige gevallen kunnen zelfs onderdelen van regelgeving voortkomen uit teksten die zijn opgesteld door vertegenwoordigers van de sector zelf.

Een voorbeeld ter verdere illustratie: iemand kan besluiten te beleggen in een obligatiefonds met een zogenaamd veilige AAA-rating. In eerste instantie lijkt dit een verstandige keuze. Toch kan het zijn dat deze beoordeling mede tot stand is gekomen op basis van een financiële relatie tussen de aanbieder van het product en de beoordelende partij. Tijdens de financiële crisis van 2008 bleek bijvoorbeeld al dat veel producten met hoge ratings soms alsnog veel risico met zich meebrachten. Ook vandaag kan het voorkomen dat complexe producten met hoge beoordelingen in omloop zijn, terwijl het werkelijke risico daarvan niet altijd transparant is voor de gemiddelde belegger.

AI in de financiële markten

Uit diverse recente onderzoeken blijkt dat kunstmatige intelligentie (AI) beter presteert dan menselijke traders bij het nemen van handelsbeslissingen. AI-algoritmes kunnen enorme hoeveelheden data in real-time analyseren, patronen herkennen en sneller handelen dan mensen ooit kunnen. Zo toonde een analyse van het IMF aan dat AI binnen enkele seconden een handelssignaal kan genereren op basis van de uitgebreide notulen van de Federal Reserve, terwijl menselijke traders hiervoor veel langer nodig hebben. Dit betekent dat het huidige financiële systeem, dat grotendeels is gebaseerd op menselijke intuïtie en traditionele methoden, steeds minder houdbaar wordt.

De exponentiële groei van AI in de financiële sector wordt natuurlijk ook versterkt door de huidige economische omstandigheden, zoals stijgende inflatie en de voortdurende toename van het uitgeven van dollars door centrale banken. Deze factoren maken het des te belangrijker dat markten efficiënter en transparanter worden beheerd, waarbij AI een cruciale rol kan spelen.

Als we naar de praktijk kijken, zien we dat kunstmatige intelligentie al op verschillende manieren wordt toegepast in de financiële markten. Zo gebruikt XTX Markets, een van de grootste algoritmische handelsfirma’s ter wereld, geavanceerde AI-modellen om dagelijks meer dan 250 miljard dollar aan transacties te verwerken. Het bedrijf beschikt hiervoor over een supercomputer met 25.000 GPU’s en 650 petabytes aan opslagcapaciteit. Ook brokers integreren AI in hun systemen om klanten beter te adviseren en om marktsentiment te analyseren via sociale media en nieuwsbronnen.

Een belangrijk voordeel van AI is dat het menselijke vooroordelen en emotionele beslissingen kan verminderen door objectieve data-analyse. AI kan bijvoorbeeld sentimentanalyse toepassen om te bepalen hoe de markt reageert op nieuws en zo automatisch handelsbeslissingen aanpassen. Daarnaast kunnen AI-systemen gepersonaliseerd beleggingsadvies geven, afgestemd op het risicoprofiel van individuele beleggers. Uit een enquête onder handelaren bleek zelfs dat het gebruik van algoritmische systemen de productiviteit met 10% verhoogde.

Toch kent AI ook beperkingen. Het kan bijvoorbeeld moeite hebben met het voorspellen van onverwachte gebeurtenissen zoals natuurrampen of plotselinge bestuurswisselingen binnen bedrijven. Ook ontbreekt AI de intuïtieve ervaring die menselijke traders soms gebruiken bij onzekere marktomstandigheden. Bovendien kunnen fouten in de data of bias in de algoritmes leiden tot verkeerde voorspellingen.

De Bank of England waarschuwde al eerder voor mogelijke risico’s van kunstmatige intelligentie voor de financiële stabiliteit. Als veel marktpartijen gebruikmaken van dezelfde AI-modellen, kan dit leiden tot sterk gecorreleerde handelsposities die de markt in stresssituaties kunnen destabiliseren. Daarnaast bestaat het risico dat AI-systemen kwetsbaar zijn voor cyberaanvallen of dat operationele storingen bij AI-dienstverleners grote gevolgen hebben.

Samenvattend biedt AI enorme kansen om de efficiëntie, snelheid en nauwkeurigheid van financiële markten te verbeteren. Tegelijkertijd is het belangrijk om de risico’s goed te beheersen en menselijke controle te blijven combineren met AI-gestuurde systemen. Alleen zo kan AI bijdragen aan een stabieler en eerlijker financieel systeem in een snel veranderende wereld.

Focus op korte termijn en gebrek aan breder economisch inzicht op de markten

Wat mij verder opvalt, is dat redelijk veel reguliere daytraders (die dagelijks posities innemen), high-frequency trading (HFT) bedrijven en beleggers nauwelijks geïnteresseerd lijken in wat er werkelijk speelt in de economie. Hun focus ligt vooral op kortetermijnwinst: een voorsprong van microseconden, een fractie van een cent per aandeel of een snelle swing-trade. De bredere economische gevolgen zoals werkgelegenheid, inflatie of de stabiliteit van het financiële systeem worden vaak buiten beschouwing gelaten.

Toch is hun handelen direct verbonden met de echte economie. Wanneer algoritmes massaal verkopen op basis van negatief nieuws, kan dit een kettingreactie veroorzaken: beurskoersen kelderen, vermogen verdampt, bedrijven komen moeilijker aan kapitaal en consumenten verliezen vertrouwen. Zo kan een algoritmische “flitscrash” binnen enkele minuten miljarden aan waarde vernietigen, zonder dat er sprake is van een fundamentele economische crisis.

Mocht je hier meer over willen lezen, bekijk dan mijn vorige blogpost (klik hier) waarin ik uitleg hoe de prijzen op de aandelenmarkt ons dagelijks leven kunnen beïnvloeden.

 

De desinteresse in hoe de economie daadwerkelijk werkt, komt deels doordat sommige handelaren vaak in silo’s opereren. Ze optimaliseren voor risico en rendement binnen hun eigen portefeuille, zonder oog voor het bredere systeemrisico. HFT-bedrijven zien markten als een snelheidsspel, niet als een afspiegeling van economische gezondheid. Beleggers volgen marktsentiment en momentum, niet de werkelijke waarde van bedrijven of de maatschappelijke gevolgen van hun handelen.

Om het bewustzijn te vergroten, moet de overheid er in elk geval voor zorgen dat de volgende acties worden ondernomen:

  • Verplichte systeemrisico-educatie invoeren voor alle professionele handelaren en beleggers, vergelijkbaar met de Wft-examens, maar gericht op bredere economische impact.
  • Real-time blootstelling aan systeemrisico’s verplichten: handelaren moeten live zien hoe hun acties bijdragen aan volatiliteit via dashboards op handelsplatformen.
  • Belasting op ultrakorte transacties (zoals een Tobin-tax) om kortetermijn-speculatie te ontmoedigen en langetermijndenken te stimuleren.

Zo kan de sector worden aangespoord om niet alleen naar winst, maar ook naar de gezondheid van de economie als geheel te kijken.

Technologische disruptie als kans voor systeemhervorming

Ondanks de soms sombere analyse, zijn er ook positieve ontwikkelingen zichtbaar binnen de financiële markten. Met name technologische vooruitgang biedt hoopvolle perspectieven voor meer transparantie, efficiëntie en eerlijkere toegang tot financiële systemen. Blockchain technologie en gedecentraliseerde systemen bieden bijvoorbeeld de mogelijkheden om de huidige machtsconcentraties te doorbreken. Deze technologieën maken het mogelijk om transparantie te vergroten, transactiekosten te verlagen en nieuwe vormen van democratische controle te introduceren.

Een oplossing ligt bijvoorbeeld in het creëren van een “fair access” infrastructuur. Dit betekent dat alle marktdeelnemers toegang krijgen tot dezelfde data en snelheid, ongeacht hun grootte of budget. Technisch kan dit worden bereikt door het instellen van een uniforme “speed bump”: een kunstmatige vertraging van bijvoorbeeld 350 microseconden voor alle orders. Dit elimineert het voordeel van high-frequency traders zonder de liquiditeit in de markt te schaden.

Een andere concrete oplossing is het verplicht maken van “lit” handelsplatformen waar alle orders zichtbaar zijn voor iedereen, in tegenstelling tot de huidige dark pools. Dit kan worden gecombineerd met een “trade-at” regel: die voorschrijft dat orders eerst op openbare beurzen moeten worden geplaatst, voordat ze naar private platforms kunnen worden verplaatst.

Verhoogde transparantie en eerlijkheid door P2P technologie

Verder kan er ook gebruik worden gemaakt van peer-to-peer (P2P) technologie in de wereld van crypto currency, zoals Bitcoin. P2P betekent dat mensen direct met elkaar kunnen handelen zonder een tussenpersoon, zoals een bank of een beurs. Dit maakt het mogelijk om transacties snel en goedkoop uit te voeren. Bij Bitcoin bijvoorbeeld, worden transacties vastgelegd op een blockchain, wat betekent dat iedereen kan zien wat er gebeurt, maar niemand kan de gegevens veranderen. Dit zorgt voor transparantie en voorkomt dat iemand de regels kan manipuleren.

Daarnaast zijn er Decentralized Autonomous Organizations (DAO’s). Dit zijn organisaties die volledig op blockchain-technologie draaien en geen centrale leiding hebben. In plaats daarvan worden beslissingen genomen door de leden van de DAO, vaak via stemmen. Dit zorgt ervoor dat iedereen een stem heeft en dat er geen enkele persoon of groep is die de macht heeft om de regels te veranderen. Hierdoor wordt het moeilijker voor algoritmes om de uitkomsten te beïnvloeden, omdat de beslissingen collectief worden genomen.

Tokenization is een ander belangrijk aspect. Dit houdt in dat fysieke activa, zoals onroerend goed of kunst, worden omgezet in digitale tokens op de blockchain. Deze tokens kunnen dan P2P worden verhandeld. Dit maakt het voor iedereen mogelijk om in deze activa te investeren, zelfs als ze niet veel geld hebben. Door tokenization wordt de toegang tot investeringen vergroot en kunnen meer mensen profiteren van de voordelen van de financiële markten.

Bijkomend voordeel van peer-to-peer (P2P) technologie is dat het de lokale economie aanzienlijk kan versterken door directe verbindingen tussen consumenten en producenten te faciliteren. Dit vermindert de afhankelijkheid van grote tussenpersonen en stimuleert lokale handel. Wanneer mensen lokaal kopen en verkopen, blijft het geld binnen de gemeenschap, wat leidt tot meer werkgelegenheid en economische groei. P2P-platforms kunnen ook kleine bedrijven en ondernemers helpen om gemakkelijker toegang te krijgen tot klanten, waardoor innovatie en diversiteit in producten en diensten worden bevorderd.

Daarnaast kan P2P-technologie helpen om de impact van internationale invloeden en zogenaamde “black swan”-gebeurtenissen te beperken. Black swans zijn onvoorspelbare gebeurtenissen die grote gevolgen hebben, zoals financiële crises of natuurrampen. Door lokale netwerken te versterken, kunnen gemeenschappen veerkrachtiger worden. In tijden van crisis kunnen lokale P2P-platforms de distributie van goederen en diensten vergemakkelijken, waardoor de afhankelijkheid van wereldwijde toeleveringsketens afneemt. Dit zorgt ervoor dat gemeenschappen beter voorbereid zijn op onverwachte schokken en sneller kunnen herstellen, wat de algehele stabiliteit van de lokale economie bevordert.

In combinatie zorgen P2P-technologie, DAO’s en tokenization ervoor dat de financiële wereld transparanter en eerlijker wordt, waardoor manipulatie door algoritmes moeilijker wordt. Dit biedt een nieuwe manier van handelen die meer mensen de kans geeft om deel te nemen aan de economie.

Uitdagingen bij Bitcoin en crypto currencies

Echter, er dient wel een kanttekening te worden gemaakt: het grootste probleem bij Bitcoin en andere crypto currencies is dat ze momenteel sterk worden beïnvloed door dezelfde financiële algoritmen die ook in traditionele markten worden gebruikt (zoals hierboven beschreven). Deze algoritmen kunnen snel reageren op nieuws en marktbewegingen, wat leidt tot prijsvolatiliteit en manipulatie. Dit kan ervoor zorgen dat de prijzen niet altijd de werkelijke waarde van de activa weerspiegelen, maar eerder de korte termijn strategieën van algoritmische handelaren.

P2P-technologie kan hierin als oplossing fungeren en het lastiger maken voor algoritmes en AI om beursprijzen te manipuleren, doordat transacties transparant en openbaar zijn. Wanneer iedereen toegang heeft tot dezelfde informatie en transacties, kunnen algoritmes niet onopgemerkt hun voordeel doen. Bovendien, als de meerderheid van de handelaren in een P2P-netwerk zich houdt aan eerlijke handelspraktijken, wordt het voor manipulatieve algoritmes veel moeilijker om invloed uit te oefenen.

Om deze waarborg te creëren, is het belangrijk dat er duidelijke richtlijnen en regels zijn voor het gebruik van P2P-platforms. De overheid kan hierbij een cruciale rol spelen door:

  • Regelgeving en toezicht: De overheid moet duidelijke regels opstellen voor P2P-platforms en ervoor zorgen dat deze worden nageleefd. Dit kan inhouden dat er een toezichthoudende instantie wordt opgericht die toezicht houdt op de activiteiten van deze platforms en ervoor zorgt dat ze transparant en eerlijk opereren.
  • Educatie en bewustwording: De overheid kan educatieve programma’s opzetten om gebruikers bewust te maken van de risico’s van algoritmische handel en hen te leren hoe ze veilig kunnen handelen op P2P-platforms. Dit kan helpen om een cultuur van eerlijkheid en transparantie te bevorderen.
  • Mechanismen voor het rapporteren van verdachte activiteiten: Er moeten systemen worden opgezet waarmee gebruikers verdachte activiteiten kunnen rapporteren. Dit kan helpen om manipulatie en oneerlijke praktijken snel te identificeren en aan te pakken.
  • Ondersteuning van technologie: De overheid kan investeren in technologieën die de transparantie en veiligheid van P2P-platforms verbeteren, zoals blockchain-technologie en slimme contracten. Dit kan helpen om de integriteit van de markt te waarborgen.
  • Open en eerlijke markten stimuleren met veel deelnemers: Verder is het ook belangrijk dat er open en eerlijke markten zijn met veel deelnemers, zodat één speler niet te veel macht krijgt. Dit voorkomt marktfalen, waarbij inefficiënties ontstaan door gebrek aan concurrentie of informatie-asymmetrie. Transparantie en toezicht zorgen hierin ervoor dat prijzen eerlijk tot stand komen en dat risico’s eerlijk worden verdeeld. Zo kunnen financiële markten stabiel en betrouwbaar functioneren en bijdragen aan duurzame economische groei.

Aan de andere kant kunnen gebruikers ook een actieve rol spelen door:

  • Ethisch handelen: Gebruikers moeten zich houden aan eerlijke handelspraktijken en zich bewust zijn van de impact van hun handelen op de markt. Dit betekent dat ze geen gebruik moeten maken van manipulatieve strategieën en zich moeten inzetten voor transparantie.
  • Educatie: Gebruikers moeten zichzelf informeren over de werking van P2P-platforms en de risico’s van algoritmische handel. Dit kan hen helpen om beter geïnformeerde beslissingen te nemen en zich te beschermen tegen manipulatie.
  • Actief deelnemen aan de gemeenschap: Door deel te nemen aan discussies en forums binnen de P2P-gemeenschap kunnen gebruikers ervaringen delen en elkaar ondersteunen in het bevorderen van eerlijke handelspraktijken.

Door zowel overheden als gebruikers samen te laten werken aan deze maatregelen, kan de integriteit van de cryptocurrency-markten worden gewaarborgd en kan de invloed van algoritmes en AI op de prijzen worden geminimaliseerd.

Naar een nieuw economisch paradigma: voorstellen voor systeemhervorming

Gebaseerd op diepgaande analyse zijn er verder nog meer verschillende concrete richtingen denkbaar voor systeemhervorming. Ten eerste is er dringend behoefte aan het herontwerpen van toezichtstructuren met een focus onafhankelijkheid en expertise. Dit betekent niet alleen het aanpassen van rotatiebeperkingen, maar ook het investeren in technologische competentie bij toezichthouders.

Concreet zou dit kunnen betekenen dat toezichthouders een “technologische bonus” krijgen die hen in staat stelt om met dezelfde tools te werken als de instellingen die zij controleren. De SEC zou bijvoorbeeld toegang moeten krijgen tot real-time datastromen en AI-analyse tools die vergelijkbaar zijn met die van de grootste hedgefondsen. Daarnaast zou er een verbod moeten komen op directe doorstroom naar de financiële sector voor een periode van minimaal vijf jaar na het verlaten van een toezichtpositie.

Een specifieke oplossing voor het high-frequency trading probleem is het instellen van een “Tobin-tax” op extreem korte termijn transacties. Een heffing van 0,1% op posities die minder dan één seconde worden aangehouden zou de meeste HFT-strategies onrendabel maken zonder de marktliquiditeit voor normale beleggers te schaden. Dit is technisch uitvoerbaar door tijdstempels op transacties te gebruiken.

Ten tweede moet er werk worden gemaakt van het doorbreken van te grote concentraties van marktmacht. Dit kan door het stimuleren van open source alternatieven voor kritieke financiële infrastructuur. De Europese Unie heeft met PSD2 al een eerste stap gezet door banken te verplichten om API-toegang te verlenen aan derde partijen. Dit zou verder uitgebreid kunnen worden naar alle kernfuncties van het financiële systeem.

Een andere concrete oplossing is het verplichten van “speed bumps” op alle beurzen. Dit zijn kunstmatige vertragingen van bijvoorbeeld 350 microseconden die ervoor zorgen dat snelheid geen competitief voordeel meer is. IEX, een relatief nieuwe beurs, heeft dit succesvol geïmplementeerd en laat zien dat dit de markt niet schaadt maar juist eerlijker maakt.

Ten derde is er behoefte aan het ontwikkelen van nieuwe indicatoren voor economische gezondheid. De huidige maatstaven geven geen adequate weergave van reële economische welvaart. Een mogelijk alternatief zou zijn om een “brede welvaartsindex” te ontwikkelen die rekening houdt met inkomensongelijkheid, milieu-impact en systeemrisico’s.

Overzicht van belangrijke uitdagingen en aanvullende aspecten

Hieronder volgt een overzicht van de genoemde uitdagingen, aangevuld met mogelijke oplossingen en extra aandachtspunten.

Nr Uitdagingen Uitleg Mogelijke oplossing Uitleg van mogelijke oplossing
1 High-frequency trading voorsprong Sommige handelaren beschikken over supercomputers die in milliseconden orders kunnen plaatsen, terwijl anderen veel langzamer zijn Gelijke toegang tot marktinformatie Iedereen ontvangt marktinformatie op exact hetzelfde moment, zodat niemand een voorsprong heeft
2 Payment for order flow (betaalde orderstroom) Brokers ontvangen betalingen om orders naar bepaalde handelaren te sturen, niet noodzakelijk naar de beste handelsplek Verbod op betaling voor orderstroom Brokers mogen geen geld meer ontvangen voor het doorsturen van orders, zodat zij altijd het belang van de klant vooropstellen
3 Geheime order types Er bestaan speciale order types die alleen grote handelaren kennen en gebruiken, wat oneerlijk is Transparante order types Alle order types moeten openbaar zijn en voor iedereen begrijpelijk
4 Dark pools Handelsplaatsen waar transacties plaatsvinden zonder dat anderen kunnen zien wat er gebeurt Real-time rapportage van dark pools Alle transacties in dark pools moeten direct zichtbaar zijn voor alle marktdeelnemers
5 Meerdere datastromen Verschillende handelaren ontvangen verschillende prijsinformatie, wat leidt tot ongelijke kansen Eén centrale datastroom Er komt één officiële prijsinformatie die voor iedereen gelijk en gelijktijdig beschikbaar is
6 Co-locatie voordelen Handelaren plaatsen hun computers dicht bij de beursservers om sneller te kunnen handelen dan anderen Gelijke fysieke afstand tot beursservers Alle computers moeten op dezelfde afstand van de beurs staan, zodat niemand sneller is dan een ander
7 Spoofing orders Handelaren plaatsen valse grote orders om de markt te manipuleren en halen deze weer weg Strenge straffen voor spoofing Handelaren die valse orders plaatsen krijgen zware boetes of worden uitgesloten van de markt
8 Quote stuffing Het systeem wordt overspoeld met duizenden valse orders om andere handelaren te vertragen Limiet op het aantal orders per seconde Er wordt een maximum ingesteld voor het aantal orders dat een handelaar per seconde mag plaatsen
9 Latency arbitrage Profiteren van kleine prijsverschillen door sneller te zijn dan anderen Snelheidsbeperkingen (speed bumps) Er wordt een kleine vertraging ingebouwd zodat snelheid minder belangrijk wordt voor winst
10 Fragmentatie van markten Orders worden verspreid over tientallen verschillende handelsplaatsen, wat het overzicht bemoeilijkt Centralisatie van handel Handel vindt plaats op één centrale plek, waardoor alles transparanter wordt
11 Complexe order routing Het is onduidelijk hoe orders van de ene naar de andere plek worden gestuurd Open source routing software De software die bepaalt waar orders naartoe gaan wordt openbaar gemaakt zodat iedereen het kan controleren
12 Informatie asymmetrie Sommige marktdeelnemers weten veel meer dan anderen over wat er echt gebeurt Gelijke toegang tot informatie Iedereen krijgt dezelfde informatie op hetzelfde moment
13 Flash crashes De markt kan in seconden instorten door automatische handelssystemen Automatische handelsstop mechanismen Bij te snelle marktbewegingen wordt de handel tijdelijk stilgelegd om paniek te voorkomen
14 Algoritme voordeel Handelscomputers van grote partijen zijn slimmer en sneller dan die van kleine beleggers Regulering van handelsalgoritmes Handelsalgoritmes moeten voldoen aan regels die eerlijkheid garanderen
15 Mismatched incentives bij brokers Brokers verdienen meer aan actief handelen dan aan het beste advies voor klanten Beloning voor beste orderuitvoering Brokers worden alleen betaald als zij de order van de klant op de beste manier uitvoeren
16 Onduidelijke kostenstructuur Beleggers weten niet precies welke kosten zij betalen aan brokers Transparante kostenstructuur Alle kosten worden vooraf duidelijk en begrijpelijk gecommuniceerd
17 Overmatig complexe order types Er zijn honderden verschillende manieren om orders in te voeren, wat verwarring veroorzaakt Vereenvoudigde order types Er worden maximaal vijf simpele order types gebruikt die iedereen begrijpt
18 Excessive messaging Handelssystemen worden overbelast door onnodige berichten Limiet op berichten per handelaar Elke handelaar mag maar een beperkt aantal berichten per minuut versturen
19 Gaming the system Handelaren vinden steeds nieuwe trucjes om het systeem te omzeilen Regelmatige updates van regels De regels worden regelmatig aangepast om nieuwe misbruiken te voorkomen
20 Ontbreken van audit trail Het is niet altijd mogelijk om achteraf te zien wat er precies is gebeurd Volledige transactie logboeken Van elke transactie wordt bijgehouden wie, wat, wanneer en waar heeft gedaan
21 Predatory trading Grote handelaren jagen op orders van kleine beleggers om winst te maken Bescherming van kleine orders Kleine orders krijgen speciale bescherming tegen roofzuchtige handelaren
22 Market maker privileges Market makers krijgen speciale voordelen die anderen niet hebben Gelijke rechten voor alle handelaren Iedereen krijgt dezelfde handelsrechten zonder speciale voordelen
23 Rebate systemen Beurzen betalen handelaren om orders te plaatsen, wat verkeerde prikkels geeft Afschaffing van rebates Er worden geen betalingen meer gedaan voor het plaatsen van orders
24 Internalization Brokers handelen tegen hun klanten in plaats van op de beurs Verplichte beursuitvoering Orders moeten altijd op een openbare beurs worden uitgevoerd
25 Payment for order flow Brokers krijgen betaald om orders naar specifieke partijen te sturen Directe beurs toegang Beleggers kunnen rechtstreeks naar de beurs zonder tussenkomst van brokers
26 Sub-penny pricing Prijzen kunnen in duizendsten van een cent worden aangeboden, wat verwarring veroorzaakt Minimum prijsstap van 1 cent De kleinste prijsverandering is 1 cent, zodat prijzen duidelijk zijn
27 Maker-taker model Handelaren krijgen betaald om liquiditeit te leveren, wat kunstmatige handel stimuleert Eenvoudige kostenstructuur Er is één vast bedrag per transactie zonder extra beloningen
28 Verborgen orders (hidden orders) Grote orders kunnen verborgen worden op de beurs Volledige orderboek transparantie Alle orders zijn zichtbaar in het orderboek
29 Iceberg orders Grote orders worden in kleine stukjes gehakt om omvang te verbergen Maximale ordergrootte limiet Er is een maximum aan hoe groot een enkele order mag zijn
30 Quote fading Prijzen verdwijnen snel als iemand wil handelen, waardoor slechte prijzen ontstaan Gegarandeerde prijsduur Een prijs blijft minstens 1 seconde geldig nadat deze getoond wordt
31 Layering Meerdere valse orders op verschillende prijzen om de markt te misleiden Eén order per prijsniveau Er mag maar één order per prijsniveau tegelijk staan
32 Cross-market manipulation Gebruik maken van prijsverschillen tussen verschillende beurzen om winst te maken Gesynchroniseerde prijsvorming Alle beurzen hanteren dezelfde prijs op hetzelfde moment
33 Latency arbitrage Profiteren van snelheidsverschillen tussen beurzen Uniforme verwerkingstijd Alle beurzen verwerken orders in dezelfde tijd
34 Dark pool exclusiviteit Alleen grote partijen mogen in dark pools handelen Open toegang tot dark pools Iedereen krijgt gelijke toegang tot dark pools
35 Information leakage Informatie over orders lekt uit naar anderen Versleutelde ordercommunicatie Alle informatie over orders wordt versleuteld verstuurd
36 Broker conflicts of interest Brokers handelen soms tegen hun eigen klanten Verbod op eigen rekening handel Brokers mogen niet meer tegen hun klanten handelen
37 Exchange conflicts of interest Beurzen verdienen aan dataverkoop en handel tegelijk Scheiding van functies Beurzen mogen alleen handelsplaatsen zijn, geen dataverkopers
38 Regulatory arbitrage Handelaren kiezen de regelgeving die hen het beste uitkomt Uniforme wereldwijde regels Alle landen hanteren dezelfde handelsregels
39 Technology arms race Steeds duurdere computers om sneller te zijn dan anderen Maximale technologische standaard Er is één standaard computer die iedereen moet gebruiken
40 Marktcomplexiteit Het systeem is zo complex dat niemand het meer begrijpt Vereenvoudigde marktstructuur Er komt één simpele manier van handelen die iedereen begrijpt
41 Gebrek aan transparantie Niemand weet wat er echt gebeurt op de markt Real-time marktmonitoring Iedereen kan live zien wat er op de markt gebeurt
42 Ongelijke toegang Sommige marktdeelnemers hebben betere toegang dan anderen Gelijke toegangsrechten Iedereen krijgt dezelfde toegang tot de markt
43 Predatory algorithms Handelscomputers zijn geprogrammeerd om anderen te benadelen Ethische algoritmestandaarden Alle handelsalgoritmes moeten voldoen aan ethische normen
44 Marktfragmentatie Handel is verspreid over te veel verschillende plaatsen Centraal orderboek (Central Limit Order Book) Er is één centraal orderboek waar alle orders samenkomen
45 Snelheidsvoordelen Snelheid is belangrijker dan goede prijzen Vertraagde uitvoering Alle orders worden na 1 seconde uitgevoerd, ongeacht snelheid
46 Informatieve voordelen Sommige krijgen informatie eerder dan anderen Gelijktijdige informatieverstrekking Alle informatie wordt tegelijk aan iedereen gegeven
47 Omzeilen van regels Handelaren vinden steeds manieren om regels te omzeilen Regelupdates elke 6 maanden Regels worden halfjaarlijks aangepast om mazen te dichten
48 Gebrek aan concurrentie Te weinig concurrentie tussen handelsplaatsen Meer toegestane beurzen Er mogen meer beurzen starten om concurrentie te stimuleren
49 Beleggersbescherming Kleine beleggers hebben onvoldoende bescherming Speciale beschermingsregels Kleine beleggers krijgen extra bescherming tegen misbruik
50 Systemische risico’s Het hele systeem kan instorten door één fout Verplichte stresstests Systemen worden regelmatig getest op zwakke plekken
51 Regulatory capture Toezichthouders werken mee aan het systeem in plaats van toezicht te houden Onafhankelijke toezichthouders Toezichthouders mogen geen banden hebben met de handelswereld
52 Mensen kunnen AI niet bijhouden Menselijke traders zijn te traag en kunnen grote hoeveelheden data niet in real-time verwerken. Inzet van AI-systemen met menselijke controle Gebruik AI voor snelheid en nauwkeurigheid, maar laat mensen toezicht houden om fouten en risico’s te beperken.
53 Kortetermijnwinst domineert Handelaren letten alleen op microsecondenwinst en negeren bredere economische gevolgen zoals werkgelegenheid of systeemrisico. Verplichte systeemrisico-educatie, real-time dashboards en Tobin-tax Leer handelaren over systeemrisico’s, laat hen live zien wat hun impact is, en belast ultrakorte transacties om langetermijndenken te stimuleren.
54 Oneerlijke markttoegang HFT-bedrijven hebben voorsprong door snelheid en toegang tot dark pools, waardoor kleinere partijen worden benadeeld. Speed bumps, lit platforms en open source infrastructuur Vertraag alle orders gelijk, maak alle transacties openbaar zichtbaar, en gebruik open technologie om gelijke toegang te garanderen.
55 Cryptomarkten zijn manipuleerbaar Algoritmes beïnvloeden cryptoprijzen via snelle reacties op nieuws, wat leidt tot volatiliteit en onrealistische prijzen. P2P-technologie, DAO’s en tokenization Gebruik transparante peer-to-peer netwerken, democratische besluitvorming via DAO’s, en verdeel eigendom via tokens om manipulatie te verminderen.
56 Toezicht is onvoldoende en niet onafhankelijk Toezichthouders hebben te weinig technische kennis en kunnen na hun dienstverband direct bij financiële instellingen aan de slag. Technologisch toezicht met rotatieverbod en onafhankelijke structuur Geef toezichthouders dezelfde technologie als marktpartijen, verbied doorstroom naar de sector voor minimaal vijf jaar, en investeer in technologische expertise.

 

Conclusie: de urgentie van fundamentele hervorming

We staan concluderend op een kantelpunt. De huidige financiële architectuur is niet langer houdbaar en dreigt de fundamenten van onze economische systemen te ondermijnen. Tegelijkertijd bieden technologische ontwikkelingen ongekende mogelijkheden om tot een meer transparant, eerlijk en veerkrachtig systeem te komen.

De keuze is aan ons. We kunnen doorgaan op het huidige pad, waarbij complexiteit en belangenverstrengeling verder toenemen, of we kunnen bewust kiezen voor fundamentele hervorming. Dit vereist moed van beleidsmakers om tegen gevestigde belangen in te gaan, expertise om complexe systemen te doorgronden, en het vermogen om langetermijnvisie te combineren met pragmatische implementatie.

De lessen zijn in ieder geval helder: zonder bewust ingrijpen zal de kloof tussen financiële markten en reële economie verder toenemen, met alle risico’s van dien. Maar met de juiste combinatie van technologische innovatie, institutionele hervorming en maatschappelijk engagement is een transitie mogelijk naar een financieel systeem dat dienstbaar is aan bredere maatschappelijke doelen in plaats van enkele private belangen. En, alleen fundamentele herbezinning op de architectuur van onze financiële systemen kan voorkomen dat de volgende crisis nog destructiever zal zijn dan de vorige.

Het is aan ons om van alle lessen te leren, bewustzijn te creëren over wat er speelt en welke oplossingen mogelijk zijn, en vooral om in actie te komen voordat het te laat is.

Binnenkort zal ik nog meer handige blogs delen die gekoppeld zijn aan de werking van financiële markten, de invloed van technologie en de impact op onze economie en samenleving.

Bronnen en meer lezen

Hier vind je een overzicht van bronnen en extra leesmateriaal om dieper in te gaan op de onderwerpen die in deze blog aan bod kwamen.

Video’s

 

Artikelen


Steun mijn werk

How useful was this post?

Click on a star to rate it!

Average rating 5 / 5. Vote count: 3

No votes so far! Be the first to rate this post.

We are sorry that this post was not useful for you!

Let us improve this post!

Tell us how we can improve this post?

Tags:
admin

You may also like

Gids voor het voorspellen van financiële markten: methoden, boeken en praktijktips

You can read the English version of this blog by...
Deflatie of inflatie: waarom het financiële systeem gewone burgers wereldwijd klem zet
July 16, 2025
Notion-alternatief: Open source tool voor offline én online gebruik
July 11, 2025
De toekomst van slimme data: de kracht van de koppeling tussen offline en online (Gen) AI-systemen
July 8, 2025

Leave A Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *

Maryayaqin.com by Marya Yaqin