1. Manipulacje na rynku finansowym
Manipulacje, do jakich dochodzi na rynku finansowym, obok wykorzystywania informacji poufnych (ang. insider trading), należy uznać za najgroźniejszą kategorię nadużyć, które prowadzą do ponoszenia przez inwestorów strat finansowych, a przez to również do utraty zaufania do rynku1. Zgodnie ze słownikowym brzmieniem, termin »manipulacja« oznacza wykorzystywanie jakichś okoliczności, naginanie lub przeinaczanie faktów w celu udowodnienia swoich racji lub wpływania na cudze poglądy i zachowania2. W literaturze pojęcie manipulacji instrumentami finansowymi nie zostało dotąd zdefiniowane jednolicie, ponieważ trudno określić je tak, aby w sposób jednoznaczny i wyczerpujący opisać wszystkie rodzaje zachowań tego typu występujące na rynku3. Możemy jednak przyjąć umownie, że manipulacja kursem instrumentu finansowego polega na stosowaniu różnych nieuczciwych środków w celu wpływania na jego cenę dla osiągania zysku4.
W literaturze przyjmuje się podział na manipulacje transakcyjne i informacyjne. Manipulacja transakcyjna polega na podejmowaniu takich decyzji handlowych, które wprowadzą w błąd pozostałych uczestników rynku co do popytu, podaży bądź ceny danego instrumentu finansowego. Z manipulacją informacyjną mamy natomiast do czynienia wówczas, gdy inwestorzy zostają wprowadzeni w błąd co do popytu, podaży bądź ceny w wyniku szerzenia nieprawdziwych informacji. Często manipulacja informacyjna prowadzi do utrzymania na nienaturalnym bądź sztucznym poziomie ceny danego instrumentu finansowego. Nieprawdziwe informacje mogą dotyczyć zarówno instrumentu finansowego, jak i emitenta5.
Rozporządzenie Parlamentu Europejskiego i Rady (EU) nr 596/2014 z 16 kwietnia 2014 r. w sprawie nadużyć na rynku (dalej jako Rozporządzenie MAR) reguluje, jakie działania mogą zostać uznane za manipulację na rynku oraz co należy uznać za taką manipulację. W tym Rozporządzeniu wymienia się dwa działania, które mogą zostać uznane za manipulację transakcyjną oraz dwa, które mogą zostać uznane za manipulację informacyjną6.
Pierwsze dwa działania o charakterze manipulacji transakcyjnych, uregulowane w art. 12 ust. 1 lit. a i b Rozporządzenia MAR, dotyczą:
a) zawierania transakcji, składania zleceń lub innych zachowań, które:
1. dają lub mogłyby dawać fałszywe lub wprowadzające w błąd sygnały co do podaży lub popytu na instrument finansowy, powiązany kontrakt towarowy na rynku kasowym lub sprzedawany na aukcji produkt oparty na uprawnieniach do emisji, lub co do ich ceny; lub
2. utrzymują albo mogą utrzymywać cenę jednego lub kilku instrumentów finansowych, powiązanego kontraktu towarowego na rynku kasowym lub sprzedawanego na aukcji produktu opartego na uprawnieniach do emisji na nienaturalnym lub sztucznym poziomie; chyba że osoba zawierająca transakcję, składająca zlecenie transakcji lub podejmująca każde inne zachowanie dowiedzie, iż dana transakcja, zlecenie lub zachowanie nastąpiły z zasadnych powodów i są zgodne z przyjętymi praktykami rynkowymi ustanowionymi w myśl art. 13 Rozporządzenia MAR;
b) zawierania transakcji, składania zleceń lub innych działań lub zachowań wpływających albo mogących wpływać na cenę jednego lub kilku instrumentów finansowych, powiązanego kontraktu towarowego na rynku kasowym lub sprzedawanego na aukcji produktu opartego na uprawnieniach do emisji, związanych z użyciem fikcyjnych narzędzi lub innych form wprowadzania w błąd lub podstępu.
Prawodawca unijny przewiduje, że do oceny transakcji lub zleceń inwestorów, pod względem wystąpienia manipulacji, należy uwzględnić katalog okoliczności wskazujących na zachowania manipulacyjne, wymienionych w załączniku I lit. A do Rozporządzenia MAR oraz w załączniku II sekcja 1 do Rozporządzenia 2016/5227.
Działania o charakterze manipulacji informacyjnych zostały uregulowane w art. 12 ust. 1 lit. c i d Rozporządzenia MAR w następujący sposób:
c) rozpowszechnianie za pośrednictwem mediów, w tym internetu, lub przy użyciu innych środków, informacji, które dają lub mogłyby dawać fałszywe lub wprowadzające w błąd sygnały co do podaży lub popytu na instrument finansowy, powiązany kontrakt towarowy na rynku kasowym lub sprzedawany na aukcji produkt oparty na uprawnieniach do emisji, lub co do ich ceny, lub zapewniają utrzymanie się lub mogą zapewnić utrzymanie się ceny jednego lub kilku instrumentów finansowych, powiązanego kontraktu towarowego na rynku kasowym lub sprzedawanego na aukcji produktu opartego na uprawnieniach do emisji na nienaturalnym lub sztucznym poziomie, w tym rozpowszechnianie plotek, w przypadku gdy osoba rozpowszechniająca te informacje wiedziała lub powinna była wiedzieć, że informacje te były fałszywe lub wprowadzające w błąd;
d) przekazywanie fałszywych lub wprowadzających w błąd informacji, lub dostarczanie fałszywych lub wprowadzających w błąd danych dotyczących wskaźnika referencyjnego, jeżeli osoba przekazująca informacje lub dostarczająca dane wiedziała lub powinna była wiedzieć, że są one fałszywe lub wprowadzające w błąd, lub każde inne zachowanie stanowiące manipulowanie obliczaniem wskaźnika referencyjnego8.
Rozporządzenie MAR przewiduje również katalog zachowań, które należy uznać za manipulację na rynku. Zgodnie z art. 12 ust 2 MAR uznaje się za nią m.in. następujące zachowania:
a) postępowanie osoby lub osób działających wspólnie, mające na celu utrzymanie dominującej pozycji w zakresie podaży lub popytu na instrument finansowy, powiązane kontrakty towarowe na rynku kasowym lub sprzedawane na aukcji produkty oparte na uprawnieniach do emisji, które skutkuje albo może skutkować, bezpośrednio lub pośrednio, ustaleniem poziomu cen sprzedaży lub kupna lub stwarza albo może stwarzać nieuczciwe warunki transakcji;
b) nabywanie lub zbywanie instrumentów finansowych na otwarciu lub zamknięciu rynku, które skutkuje albo może skutkować wprowadzeniem w błąd inwestorów kierujących się cenami podanymi do wiadomości publicznej, w tym cenami otwarcia i zamknięcia;
c) składanie zleceń w systemie obrotu, w tym ich anulowanie lub zmiana, za pomocą wszelkich dostępnych metod handlu, w tym środków elektronicznych,
takich jak strategie handlu algorytmicznego i handlu wysokiej częstotliwości, i które wywołuje jeden ze skutków, o których mowa w ust. 1 lit. a) lub b) poprzez:
1. zakłócenia lub opóźnienia w funkcjonowaniu transakcji w danym systemie obrotu albo prawdopodobieństwo ich spowodowania;
2. utrudnianie innym osobom identyfikacji prawdziwych zleceń w danym systemie obrotu lub prawdopodobieństwo utrudniania tej identyfikacji, w szczególności poprzez składanie zleceń, które skutkują przepełnieniem lub destabilizacją arkusza zleceń; lub
3. tworzenie lub prawdopodobieństwo stworzenia fałszywego lub wprowadzającego w błąd sygnału w zakresie podaży lub popytu na instrument finansowy lub jego ceny, w szczególności poprzez składanie zleceń w celu zapoczątkowania lub nasilenia danego trendu;
d) wykorzystywanie okazjonalnego lub regularnego dostępu do mediów tradycyjnych lub elektronicznych do wygłaszania opinii na temat instrumentu finansowego, powiązanego kontraktu towarowego na rynku kasowym lub sprzedawanego na aukcji produktu opartego na uprawnieniach do emisji (lub pośrednio na temat jego emitenta) po uprzednim zajęciu pozycji na danym instrumencie finansowym, powiązanym kontrakcie towarowym na rynku kasowym lub sprzedawanym na aukcji produkcie opartym na uprawnieniach do emisji, a następnie czerpanie zysku ze skutków opinii wygłaszanych na temat ceny tego instrumentu, powiązanego kontraktu towarowego na rynku kasowym lub sprzedawanego na aukcji produktu opartego na uprawnieniach do emisji, bez jednoczesnego podania do publicznej wiadomości istniejącego konfliktu interesów w sposób odpowiedni i skuteczny;
e) nabywanie lub zbywanie na rynku wtórnym uprawnień do emisji lub powiązanych instrumentów pochodnych przed aukcją zorganizowaną zgodnie z rozporządzeniem (UE) nr 1031/2010, ze skutkiem ustalenia rozliczeniowej ceny aukcyjnej sprzedawanych na aukcji produktów na nienaturalnym lub sztucznym poziomie lub wprowadzenie w błąd oferentów składających oferty na aukcjach9.
W ustawie z 29 lipca 2005 r. o obrocie instrumentami finansowymi10 (dalej jako u.o.i.f.) przewiduje się odpowiedzialność karną za dokonywanie/usiłowanie dokonania manipulacji na rynku. Zgodnie z art. 183 u.o.i.f. osoba, która wbrew zakazowi, o którym mowa w art. 15 Rozporządzenia MAR, dokonuje manipulacji, o której mowa w art. 12 Rozporządzenia MAR, podlega grzywnie do 5 000 000 zł albo karze pozbawienia wolności od 3 miesięcy do lat 5, albo obu tym karom łącznie, natomiast osoba, która wchodzi w porozumienie z inną osobą, mające na celu manipulację, podlega grzywnie do 2 000 000 zł.
2. Handel algorytmiczny
Termin handel algorytmiczny (zwany również algo tradingiem) został zdefiniowany zarówno w prawie polskim, jak i wspólnotowym. Zgodnie z art. 3 pkt 2b u.o.i.f. przez ten termin należy rozumieć nabywanie lub zbywanie instrumentów finansowych przy pomocy algorytmu komputerowego automatycznie ustalającego indywidualne parametry zleceń nabycia lub zbycia tych instrumentów, w tym moment złożenia zlecenia, termin jego ważności, cenę lub liczbę instrumentów będących przedmiotem zlecenia lub sposób zarządzania zleceniem po jego złożeniu, przy czym następuje to bez udziału człowieka lub przy ograniczonym udziale człowieka w rozumieniu art. 18 rozporządzenia 2017/56511, z zastrzeżeniem, że nie stanowi handlu algorytmicznego stosowanie automatycznych systemów wykorzystywanych wyłącznie w celu przekierowywania zleceń pomiędzy systemami obrotu instrumentami finansowymi, przetwarzania zleceń nieobejmującego określania jakichkolwiek parametrów transakcji, potwierdzania zleceń lub przetwarzania potransakcyjnego zawartych transakcji.
Handel algorytmiczny odbywa się przy użyciu wysokich technologii. Jego zaletą jest wyeliminowanie czynnika ludzkiego (błędu) w czasie dokonywania transakcji oraz możliwość działania przez 24 godziny na dobę. Handel algorytmiczny dokonuje transakcji w oparciu o przyjętą strategię działania. Instytucje wykorzystujące algo trading zatrudniają sztab profesjonalistów również z dziedziny matematyki i inżynierii. Celem takich zespołów jest opracowanie jak najskuteczniejszej strategii. Należy także wspomnieć o roli tak zwanych algorytmów samouczących (machine learning/uczenie maszynowe) wykorzystywanych do algo tradingu. Wikipedia charakteryzuje uczenie maszynowe jako obszar sztucznej inteligencji poświęcony algorytmom, które poprawiają się automatycznie poprzez doświadczenie, czyli ekspozycję na dane. Handel algorytmiczny wykorzystujący uczenie maszynowe zbiera dane dotyczące zawieranych transakcji, następnie na bieżąco je analizuje wyciągając wnioski i w ten sposób podejmuje najkorzystniejszą decyzję transakcyjną.
3. Handel wysokiej częstotliwości/ High-Frequency Trading (HFT)
Jak informuje się w preambule do Dyrektywy MIFID, szczególną podgrupę handlu algorytmicznego stanowi handel algorytmiczny o wysokiej częstotliwości, w ramach którego system transakcyjny błyskawicznie analizuje dane lub sygnały pochodzące z rynku, a następnie w bardzo krótkim czasie wysyła lub aktualizuje dużą liczbę zleceń w odpowiedzi na wyniki tej analizy. W szczególności handel algorytmiczny o wysokiej częstotliwości może obejmować takie elementy jak uruchomienie zlecenia, jego generowanie, przekierowanie i wykonanie, które są określane przez system bez udziału człowieka dla każdej indywidualnej transakcji lub zlecenia, charakteryzują się krótkim terminem na ustalenie i upłynnienie pozycji, wysokim dziennym obrotem portfela, wysokim stosunkiem zamówień do transakcji, śróddziennym i na koniec dnia, równym lub bliskim pozycji płaskiej12.
Formułując to prościej, handel algorytmiczny o wysokiej częstotliwości pozwala, przy użyciu programu komputerowego, zawrzeć dużą ilość transakcji w ciągu mikrosekund13. Daje to przewagę nad innymi uczestnikami rynku, którym w sprzyjających warunkach udaje się zawrzeć od kilku do kilkunastu transakcji w ciągu minuty. W większości zysk z jednej transakcji HFT wynosi ułamek grosza, jednak biorąc pod uwagę dużą ilość zawieranych transakcji w ciągu jednej sekundy, w skali jednej godziny mogą to być już kwoty znaczne14.
Jednym z przykładów wykorzystania HFT jest zastosowanie tak zwanej strategii arbitrażowej. Polega ona na wykorzystaniu różnicy cen danego instrumentu finansowego występującego na dwóch bądź więcej rynkach. Dzięki tej strategii algorytm wychwytuje różnicę w cenie, która zazwyczaj trwa do kilku sekund, a następnie dokonuje korzystnej transakcji. Szybkość, z jaką działa algorytm pozwala mu wykorzystać swoiste „okno pogodowe”, które zasadniczo nie jest dostępne dla tradycyjnych traderów. Siłą algorytmów HFT jest ich szybkość działania, znacznie wykraczająca poza ludzkie możliwości.
Ciekawą formą strategii HFT jest strategia zwana News read algoritms. Algorytmy te, stosując metody statystyczne oraz techniki text miningu15 oszacowują, jaki wpływ na rynek będą miały nadchodzące wiadomości. W tej strategii algorytm wykorzystuje dostępne publikacje dotyczące danych makroekonomicznych czy też informacje napływające z portali społecznościowych (Twitter, Linkedin, Facebook). Taki algorytm po otrzymaniu sygnału wykorzystuje swoją naturalną przewagę, jaką jest szybkość działania, która pozwala mu zawrzeć w ciągu kilku sekund od opublikowania informacji najkorzystniejszą cenowo transakcję. Pozostali uczestnicy rynku, nie korzystający z algorytmów HFT, zawierają te transakcje z opóźnieniem (w stosunku do HFT), zazwyczaj już wtedy, gdy cena danego instrumentu uległa zmianie.
Postęp techniczny umożliwił transakcje o wysokiej częstotliwości oraz ewolucję modeli biznesowych. Wykonywaniu transakcji o wysokiej częstotliwości sprzyja umiejscowienie siedzib uczestników rynku w niewielkiej odległości od systemów zestawiania zleceń w systemach obrotu. Transakcje algorytmiczne lub techniki handlu algorytmicznego o wysokiej częstotliwości mogą, podobnie jak każda inna forma transakcji, być podatne na pewne formy zachowań zabronione na mocy Rozporządzenia MAR16.
Do strategii handlu o wysokiej częstotliwości, które mogą stanowić manipulacje na rynku finansowym, należy zaliczyć między innymi:
1) quote stuffing – polega na wielokrotnym szybkim wprowadzaniu i wycofywaniu dużej liczby zamówień w celu „zalania” nimi rynku. W ten sposób cena danego instrumentu, w krótkich odstępach czasu, ulega naprzemiennie niewielkiemu wzrostowi i spadkowi.
Celem takiej strategii jest opóźnienie podjęcia decyzji przez inne podmioty wykorzystujące algorytmy. W ten sposób podmiot HFT, wykorzystując opóźnienie, może wprowadzić większą i bardziej znaczącą strategię17;
2) layering and spoofing – to algorytmy, przy użyciu których rynek zostaje „zalany” zleceniami kupna i sprzedaży, co powoduje przesunięcie zleceń innych uczestników rynku. Algorytm ten zawiera transakcje w kierunku przeciwnym od pierwotnego zlecenia, co pozwala mu uzyskać lepszą cenę. W przypadku użycia tej strategii może wystąpić zjawisko szybkiego załamania cen na rynkach, czyli tak zwanego Flash Crash18.
Obie te strategie, choć dość do siebie podobne, wymierzone są w innych uczestników rynku. Strategia quote stuffing wymierzona jest wyłącznie w podmioty stosujące algorytmy, natomiast layering and spoofing – w podmioty nie stosujące algorytmów19.
4. Podsumowanie
W Polsce rośnie popularność handlu HFT, ale daleko nam jest jeszcze pod tym względem do Stanów Zjednoczonych czy krajów zachodnich Unii Europejskiej. Postęp technologiczny, szybkość łączy internetowych, jak również cyfryzacja i automatyzacja sprzyjają rozwojowi handlu algorytmicznego.
Wraz z postępem technologicznym pojawią się również nowe sposoby manipulacji na ryku kapitałowym, wykorzystujące nowe technologie. Unia Europejska próbuje walczyć z negatywnymi następstwami takich praktyk, jednak wydaje się, że działalność prawodawcza UE jest jedynie spóźnioną reakcją.
_______________________________________
1 J. Kwieciński, Przestępstwo manipulacji na rynku kapitałowym w świetle ustawy o obrocie instrumentami finansowymi i prawa wspólnotowego, Studia i Prace Kolegium Zarządzania i Finansów, zeszyt naukowy 174, 174/2019, s. 10.
2 https://sjp.pwn.pl/sjp/manipulacja;2481186.
3 J. Kwieciński, Przestępstwo…, op. cit. s. 18.
4 C. B. Martysz, 2. Istota manipulacji instrumentami finansowymi [w:] Manipulacje instrumentami finansowymi i insider trading, Warszawa 2015.
5 A. Stokłosa, S. Syp, MAR Rozporządzenie Parlamentu Europejskiego i Rady w sprawie nadużyć na rynku. Komentarz, Wolters Kluwers, Warszawa 2017, s. 26.
6 J. Kwieciński, Przestępstwo…, op. cit., s. 18.
7 Rozporządzenie delegowane Komisji (UE) 2016/522 z 17 grudnia 2015 r. uzupełniające rozporządzenie Parlamentu Europejskiego i Rady (UE) nr 596/2014 w kwestiach dotyczących wyłączenia niektórych organów publicznych i banków centralnych państw trzecich, okoliczności wskazujących na manipulację na rynku, progów powodujących powstanie obowiązku podania informacji do wiadomości publicznej, właściwych organów do celów powiadomień o opóźnieniach, zgody na obrót w okresach zamkniętych oraz rodzajów transakcji wykonywanych przez osoby pełniące obowiązki zarządcze, podlegających obowiązkowi powiadomienia.
8 Art. 12 ust. 1 Rozporządzenia MAR.
9 Art. 12 ust. 2 Rozporządzenia MAR.
10 T.j. Dz.U. 2020 poz. 89.
11 Do celów bardziej szczegółowego określenia definicji handlu algorytmicznego, o którym mowa w art. 4 ust. 1 pkt 39 Dyrektywy Parlamentu Europejskiego i Rady 2014/65/UE z 15 maja 2014 r. w sprawie rynków instrumentów finansowych oraz zmieniającej Dyrektywę 2002/92/WE i Dyrektywę 2011/61/UE (dalej jako MIFID), system uznaje się za działający przy ograniczonym lub zerowym udziale człowieka, jeżeli w odniesieniu do każdego procesu zlecenia lub opracowania wyceny lub każdego procesu służącego optymalizacji wykonywania zleceń zautomatyzowany system podejmuje decyzje na dowolnym z etapów generowania, tworzenia, przekierowywania lub wykonywania zleceń lub wycen, zgodnie z wcześniej określonymi parametrami.
12 Motyw 61 preambuły do Dyrektywy Parlamentu Europejskiego i Rady 2014/65/UE z 15 maja 2014 r. w sprawie rynków instrumentów finansowych oraz zmieniającej Dyrektywę 2002/92/WE i Dyrektywę 2011/61/UE (dalej jako MIFID).
13 Mikrosekunda to jedna milionowa sekundy.
14 T. Hendershott, C.M. James, A. Menkveld, Does Algorithmic Trading Improve Liquidity?, „Journal of Finance” 2010, No. 1.
15 Ogólna nazwa metod eksploracji danych służących do wydobywania informacji z tekstu i ich późniejszej obróbki. Text mining może polegać na znalezieniu kluczowych fraz, zdań, które zostają następnie zakodowane pod postacią zmiennych numerycznych. Później stosuje się metody statystyki i eksploracji danych w celu odkrycia zależności pomiędzy zmiennymi. Ze względu na to, że powstające zmienne są zwykle nominalne, szczególnie użyteczna jest analiza koszykowa (źródło: https://pl.wikipedia.org/wiki/Text_mining).
16 Motyw 62 preambuły do Dyrektywy MIFID.
17 C.J. Lewaczewski Martins, Zastosowanie drapieżnych strategii w handlu o wysokiej częstotliwości [w:] Annales Universitatis Mariae Curie-Skłodowska Lublin – Polonia, 2017 r., s. 212.
18 M. Hudak, High Frequency Trading, International Markets, and Regulation, Carnegie Mellon University 2015, s. 1-42.
19 Ibidem.
