أسياد الخوارزمية في وول ستريت: داخل إمبراطورية بيانات تو سيغما

تو سيغما، وهي قوة في مجال صناديق التحوط في نيويورك، قد بنت ثروتها من خلال تحويل الرياضيات والبرمجة إلى أموال. تأسست في عام 2001 على يد جون أوفرديك وديفيد سيغيل، هؤلاء الأشخاص ليسوا من رجال وول ستريت التقليديين - إنهم مهووسون بالتكنولوجيا الذين اكتشفوا كيفية جني المليارات من خلال السماح للآلات بالتفكير.

لقد شاهدت هؤلاء السحرة الكميين من بعيد، ودعوني أخبركم، إن ما يفعلونه مثير للإعجاب قليلاً ومخيف قليلاً. لقد جمعوا حوالي $58 مليار من الأصول من خلال معاملة السوق كمسألة رياضية عملاقة. تقوم أجهزة الكمبيوتر الخاصة بهم بتحليل أكثر من 10,000 مصدر بيانات - كل شيء من صور الأقمار الصناعية إلى معاملات بطاقات الائتمان - بحثًا عن أنماط قد تفوتها المتداولون البشر.

لقد قلب نهجهم التمويل التقليدي رأسًا على عقب. بينما يعتمد المتداولون التقليديون على الحدس والعلاقات، فإن خوارزميات تو سيغما تتخذ قرارات باردة ومدروسة تستند purely على البيانات. إنها فعالة بلا رحمة، وصراحة، لقد جعلت العديد من المتداولين التقليديين عاطلين عن العمل.

ما يزعجني في شركات مثل تو سيغما هو كيف أنها أنشأت هذه القشرة العلمية حول ما هو في الأساس عملية ضخمة لجني الأموال. إنهم يزينونها بـ "ت democratizing الوصول إلى المعلومات"، لكن لنكن واقعيين - إن مزاياهم التكنولوجية تخلق ساحة لعب غير متكافئة أكثر. المستثمرون العاديون ليس لديهم وصول إلى خوارزمياتهم الملكية أو قدرات معالجة البيانات.

توافق هيئة الأوراق المالية والبورصات بوضوح، حيث فرضت عليهم مؤخرًا غرامة قدرها $90 مليون لد failures الامتثال. اتضح أن عباقرة الرياضيات يمكن أن يخطئوا عندما يتعلق الأمر بحماية مصالح العملاء. ويبدو أن الدراما تتصاعد داخليًا أيضًا - حيث استقال كلا المؤسسين من منصبهما كمديرين تنفيذيين مشاركين في عام 2024 وسط تقارير عن نزاعات.

إن تأثيرهم يمتد إلى ما هو أبعد من منصات التداول الخاصة بهم. لقد أصبحت استراتيجيات التداول الخوارزمية التي ابتكروها معيارًا في جميع مجالات المالية، بما في ذلك أسواق العملات المشفرة. تحاول كل منصة تداول الآن تنفيذ نسخة ما من نهجهم القائم على البيانات، سواء اعترفوا بذلك أم لا.

للأفضل أو الأسوأ، تمثل تو سيغما الاتجاه الذي تسير فيه المالية - عالم يتم فيه أخذ البشر في المقعد الخلفي بشكل متزايد لصالح الآلات. ربما ينبغي علينا أن نسأل ليس فقط عن مدى كفاءة هذه الأنظمة، ولكن ما إذا كنا نريد أن يتم التحكم في الأسواق بواسطة خوارزميات مغلقة لا يستطيع حتى منشئوها أحيانًا شرحها.