SEBI เปิดตัวกรอบการเทรดเชิงอัลกอริทึมสำหรับรายย่อยในเดือนกุมภาพันธ์ 2025

คณะกรรมการกำกับหลักทรัพย์และตลาดหลักทรัพย์ของอินเดีย (SEBI) ได้เปิดตัวกรอบกำกับดูแลสำหรับการเทรดอัลกอริทึมสำหรับรายย่อยในเดือนกุมภาพันธ์ 2025 กฎดังกล่าวกำหนดให้มีระบบการจดทะเบียน การระบุตัวตน และการกำกับดูแลสำหรับกลยุทธ์อัตโนมัติที่นักลงทุนรายย่อยใช้ หน่วยงานกำกับได้นำมาตรการเหล่านี้มาใช้เพราะการเทรดอัตโนมัติได้แพร่หลายอย่างเพียงพอในหมู่ผู้เข้าร่วมรายย่อยแล้ว จนจำเป็นต้องมีการกำกับดูแลอย่างเป็นทางการ กรอบดังกล่าวสะท้อนความจริงที่กว้างกว่าในตลาดการเงิน: การเทรดด้วยอัลกอริทึมครองการเงินเชิงสถาบันมาหลายปีแล้ว และเฟสถัดไปคือการขยายความสามารถลักษณะเดียวกันไปยังนักลงทุนรายย่อยนับล้านคนผ่านตัวแทนที่ขับเคลื่อนด้วย AI

ตลาดเชิงสถาบันดำเนินการผ่านระบบอัลกอริทึมอยู่แล้ว

คอมพิวเตอร์สร้างสัดส่วนที่มีนัยสำคัญของกิจกรรมการเทรดในตลาดทั่วโลกอยู่แล้ว นักลงทุนเชิงสถาบันมักใช้อัลกอริทึมการประมวลผลคำสั่ง (execution algorithms) เพื่อแยกคำสั่งขนาดใหญ่ให้เป็นธุรกรรมย่อยๆ ผู้ให้สภาพคล่อง (market makers) ปรับราคาเสนอซื้อเสนอขายอย่างต่อเนื่องผ่านระบบอัตโนมัติ บริษัทเทรดความถี่สูง (high-frequency trading) แข่งขันกันที่ความเร็ว โครงสร้างพื้นฐาน และประสิทธิภาพการประมวลผลคำสั่ง มากกว่าการตัดสินใจของมนุษย์

การศึกษาที่ SEBI อ้างถึงพบว่า การเทรดด้วยอัลกอริทึมคิดเป็น 97% ของกำไรที่นักลงทุนต่างชาติทำได้ และ 96% ของกำไรที่เทรดเดอร์เพื่อบัญชีบริษัท (proprietary traders) ทำได้ในตลาดฟิวเจอร์สและออปชันของอินเดียในช่วงปีงบประมาณ 2024 ตัวเลขเหล่านี้สะท้อนให้เห็นว่าการทำงานอัตโนมัติได้แทรกซึมลึกแค่ไหนในปฏิบัติการการเทรดระดับมืออาชีพ

การศึกษาโดย SEBI ชี้การเทรดอัลกอริทึมครองตลาดอนุพันธ์ของอินเดีย

การศึกษาที่ SEBI อ้างถึงได้ตรวจสอบการกระจายกำไรในตลาดฟิวเจอร์สและออปชันของอินเดียในช่วงปีงบประมาณ 2024 การเทรดด้วยอัลกอริทึมคิดเป็น 97% ของกำไรที่นักลงทุนต่างชาติทำได้ในส่วนตลาดนี้ เทรดเดอร์เพื่อบัญชีบริษัทสร้าง 96% ของกำไรผ่านการเทรดด้วยอัลกอริทึมในช่วงเวลาเดียวกัน

ผลการศึกษาชี้ให้เห็นถึงขอบเขตที่ผู้เข้าร่วมตลาดระดับมืออาชีพพึ่งพาระบบอัตโนมัติ สำหรับช่วงเวลาเกือบ 2 ทศวรรษที่ผ่านมา เทคโนโลยีการเทรดที่ซับซ้อนมักยังคงกระจุกตัวอยู่ในองค์กรระดับมืออาชีพ กองทุนเฮดจ์ฟันด์ใช้โมเดลเชิงปริมาณ ธนาคารสร้างระบบการประมวลผลคำสั่งด้วยอัลกอริทึม บริษัทเทรดเพื่อบัญชีบริษัทลงทุนในโครงสร้างพื้นฐานและทีมวิทยาศาสตร์ข้อมูล

โดยทั่วไปแล้ว เทรดเดอร์รายย่อยดำเนินการต่างออกไป พวกเขาวิเคราะห์กราฟ อ่านข่าว ติดตามนักวิเคราะห์ และวางคำสั่งซื้อขายด้วยตนเองผ่านแพลตฟอร์มโบรกเกอร์ แม้จะใช้ระบบอัตโนมัติ แต่โดยมากจะเป็นสคริปต์ที่กำหนดไว้ล่วงหน้าหรือหุ่นยนต์เทรดที่ค่อนข้างง่าย

อุตสาหกรรมโบรกเกอร์มอง AI เป็นวาระแห่งกลยุทธ์ในแบบสำรวจปี 2025

แบบสำรวจ e-Trading ปี 2025 ของ J.P. Morgan พบว่า 43% ของผู้ตอบแบบสอบถามมองว่า AI เชิงกำเนิดเป็นเทคโนโลยีที่มีอิทธิพลมากที่สุดต่อการเทรดในอีก 3 ปีข้างหน้า แบบสำรวจดังกล่าวมีผู้เข้าร่วมซึ่งเป็นผู้เล่นตลาดเชิงสถาบันมากกว่า 4,200 ราย ผลการสำรวจจัดอันดับ AI เชิงกำเนิดอยู่ในตำแหน่งนำหน้าทั้งแมชชีนเลิร์นนิงและการประมวลผลภาษาธรรมชาติอย่างชัดเจน

ผลการสำรวจบ่งชี้ว่า สถาบันการเงินมองว่า AI เป็นเรื่องที่มีความสำคัญเชิงยุทธศาสตร์อย่างมาก นัยเชิงโบรกเกอร์ไม่ได้อยู่ที่ว่า AI ทำอะไรได้ แต่คือวิธีที่เอเจนต์ AI มีพฤติกรรมแตกต่างจากเทรดเดอร์มนุษย์ ลูกค้ารายย่อยโดยทั่วไปอาจล็อกอินเข้าแพลตฟอร์มเพียงไม่กี่ครั้งต่อสัปดาห์ ตรวจสอบสถานะ (positions) และทำธุรกรรมเป็นครั้งคราว ระบบที่ขับเคลื่อนด้วย AI สามารถเฝ้าติดตามตลาดได้ตลอดเวลา ตอบสนองทันทีต่อข้อมูลใหม่ ปรับสถานะโดยอัตโนมัติ และจัดการเป้าหมายหลายอย่างพร้อมกัน

สำหรับโบรกเกอร์ รูปแบบการทำงานเช่นนี้หมายถึงคำสั่งซื้อขายไหลเข้ามามากขึ้น การใช้งาน API เพิ่มขึ้น และความต้องการโครงสร้างพื้นฐานสำหรับการประมวลผลคำสั่งมากขึ้น ผลกระทบอาจคล้ายกับการเปลี่ยนผ่านก่อนหน้า เช่น copy trading, social trading และ mobile trading ซึ่งต่างก็เพิ่มการมีส่วนร่วมของตลาดโดยลดแรงเสียดทานระหว่างแนวคิดและการลงมือปฏิบัติ

ตลาดคริปโตเอื้อต่อการโต้ตอบโดยตรงกับเอเจนต์ AI

ตลาดคริปโตมีคุณลักษณะหลายอย่างที่เอื้อต่อการทำให้งานเป็นอัตโนมัติ ตลาดเปิดทำการ 24 ชั่วโมงต่อวัน มี API ให้ใช้งานอย่างแพร่หลาย หลายแพลตฟอร์มรองรับการโต้ตอบแบบอัตโนมัติอยู่แล้ว โปรโตคอลการเงินแบบกระจายอำนาจ (decentralized finance) ช่วยให้ซอฟต์แวร์โต้ตอบกับโครงสร้างพื้นฐานทางการเงินได้โดยตรง โดยไม่ต้องพึ่งพากระบวนการโบรกเกอร์แบบดั้งเดิม

เอเจนต์ AI สามารถเฝ้าติดตามพอร์ตโฟลิโอ ย้ายสินทรัพย์ระหว่างโปรโตคอล ดำเนินกลยุทธ์อาร์บิทราจ และบริหารจัดการสถานะที่สร้างผลตอบแทนในตลาดคริปโต กิจกรรมจำนวนมากยังคงค่อนข้างง่าย แต่สิ่งเหล่านี้แสดงให้เห็นว่าเอเจนต์ซอฟต์แวร์สามารถมีส่วนร่วมในการตัดสินใจทางการเงินได้ โดยไม่ต้องมีการกำกับดูแลจากมนุษย์ตลอดเวลา

ในอดีต นวัตกรรมอย่าง copy trading, social trading และการลงทุนแบบเน้นมือถือ (mobile-first) เคยได้รับแรงส่งในส่วนตลาดทางเลือก ก่อนจะขยายไปสู่กระแสหลักอย่างกว้างขวางขึ้น

กรอบกำกับดูแลตอบคำถามเรื่องความรับผิดชอบ (accountability)

กรอบกำกับดูแลของ SEBI สำหรับการเทรดอัลกอริทึมของรายย่อยกำหนดให้มีระบบการจดทะเบียน การระบุตัวตน และการกำกับดูแล แทนที่จะห้ามการเทรดอัลกอริทึมของรายย่อย หน่วยงานกำกับเลือกใช้แนวทางที่เน้นการตรวจสอบย้อนกลับ การจดทะเบียน และการกำกับดูแล วิธีการนี้สะท้อนว่าผู้กำกับดูแลตระหนักถึงแนวโน้มว่า การทำงานอัตโนมัติจะยังขยายตัวต่อไป ขณะเดียวกันก็พยายามรักษาความรับผิดชอบ

ความสัมพันธ์ด้านการเทรดแบบดั้งเดิมค่อนข้างตรงไปตรงมา นักลงทุนตัดสินใจ โบรกเกอร์เป็นผู้ประมวลผลคำสั่ง และโดยทั่วไป ผู้กำกับดูแลสามารถระบุได้ว่าใครเป็นผู้รับผิดชอบหากเกิดปัญหา เอเจนต์ AI ทำให้โครงสร้างดังกล่าวซับซ้อนขึ้น หากเอเจนต์ตีความคำสั่งผิด ดำเนินการเทรดที่ไม่เหมาะสม หรือสร้างความสูญเสียอย่างมีนัยสำคัญ ความรับผิดชอบก็จะไม่ชัดเจนเท่าเดิม ลูกค้าคือผู้เลือกซอฟต์แวร์ ผู้ให้บริการซอฟต์แวร์เป็นผู้สร้างเอเจนต์ และโบรกเกอร์เป็นผู้ดำเนินการธุรกรรม

เขตอำนาจศาลอื่นมีแนวโน้มที่จะเผชิญคำถามลักษณะคล้ายกันเช่นกัน ขณะที่เครื่องมือเทรดที่ขับเคลื่อนด้วย AI กลายเป็นเข้าถึงได้มากขึ้น อุปสรรคที่ใหญ่ที่สุดต่อการนำไปใช้อย่างแพร่หลายอาจเป็นเรื่องความรับผิดชอบ มากกว่าตัวเทคโนโลยี

FAQ

SEBI เปิดตัวกรอบกำกับดูแลอะไรในเดือนกุมภาพันธ์ 2025?

คณะกรรมการกำกับหลักทรัพย์และตลาดหลักทรัพย์ของอินเดีย (SEBI) ได้เปิดตัวกรอบกำกับดูแลสำหรับการเทรดอัลกอริทึมสำหรับรายย่อยในเดือนกุมภาพันธ์ 2025 กฎดังกล่าวกำหนดให้มีระบบการจดทะเบียน การระบุตัวตน และการกำกับดูแลสำหรับกลยุทธ์อัตโนมัติที่นักลงทุนรายย่อยใช้

การศึกษาที่ SEBI อ้างถึงพบอะไรเกี่ยวกับการเทรดอัลกอริทึมในตลาดอนุพันธ์ของอินเดีย?

การศึกษาที่ SEBI อ้างถึงพบว่า การเทรดอัลกอริทึมคิดเป็น 97% ของกำไรที่นักลงทุนต่างชาติทำได้ และ 96% ของกำไรที่เทรดเดอร์เพื่อบัญชีบริษัททำได้ในตลาดฟิวเจอร์สและออปชันของอินเดียในช่วงปีงบประมาณ 2024

แบบสำรวจ e-Trading ปี 2025 ของ J.P. Morgan เปิดเผยอะไรเกี่ยวกับ AI ในการเทรด?

แบบสำรวจ e-Trading ปี 2025 ของ J.P. Morgan พบว่า 43% ของผู้เข้าร่วมซึ่งเป็นผู้เล่นตลาดเชิงสถาบันมากกว่า 4,200 รายมองว่า AI เชิงกำเนิดเป็นเทคโนโลยีที่มีอิทธิพลมากที่สุดต่อการเทรดในอีก 3 ปีข้างหน้า โดยจัดอันดับ AI เชิงกำเนิดนำหน้าทั้งแมชชีนเลิร์นนิงและการประมวลผลภาษาธรรมชาติอย่างชัดเจน