Consob ha pubblicato il 29 febbraio 2024 un nuovo quaderno Fintech, che espande la ricerca avviata dalla Consob, in collaborazione con la Scuola Normale Superiore di Pisa, sulle soluzioni che le nuove tecnologie, basate su applicazioni di IA, possono offrire a supporto della vigilanza sui mercati.
La ricerca contribuisce significativamente all’efficacia della vigilanza, fornendo un approccio innovativo per identificare potenziali casi di insider trading attraverso l’analisi delle transazioni degli investitori in relazione agli eventi price sensitive.
Lo studio relativo all’uso delle applicazioni di IA per la vigilanza sui mercati, in particolare, si concentra sull’identificazione degli abusi di mercato, in particolare sull’insider trading, utilizzando un metodo di apprendimento automatico non supervisionato per il rilevamento di anomalie contestuali.
Il metodo, più nel dettaglio, impiega la decomposizione e ricostruzione di serie temporali di dati attraverso la Principal Component Analysis (PCA) e l’uso di autoencoder, focalizzandosi sulle posizioni di gruppi di investitori in prossimità di eventi price sensitive (PSE).
L’input del metodo è la posizione di trading di ciascun investitore attivo sull’asset coinvolto nel PSE; successivamente, vengono analizzati gli errori di ricostruzione dei profili di trading e imposte condizioni per identificare investitori con comportamenti sospetti di insider trading.
La procedura si basa sulla considerazione della posizione media ricostruita attraverso la tecnica PCA come rappresentativa di un’operatività normale: qualsiasi scostamento significativo nell’operatività di un investitore rispetto al comportamento medio ricostruito, viene segnalato come anomalo dall’algoritmo, indicando la necessità di ulteriori approfondimenti tramite tecniche di indagine tradizionali.
