Sistema de software detesta información privilegiada

Investigadores están desarrollando un programa de software que correlacionará los movimientos de los precios de las acciones con los titulares de las noticias como una forma de detectar el uso indebido de información privilegiada.

El sistema recibe el sobrenombre de Cassandra, o Análisis computarizado de acciones y acciones para la detección de novedad de actividades radicales. Está siendo diseñado por la Universidad de Sunderland en el noreste de Inglaterra.

El proyecto recibió recientemente £ 90,000 ($ 135,000) de una empresa de capital de riesgo del Reino Unido, NorthStar Equity Investors, que permitirá que la investigación continúe hasta fines de este año, dijo Dale Addison, gerente de proyecto y parte de la facultad de informática de la universidad de Sunderland.

Hay una variedad de sistemas de software ofrecidos por compañías privadas que los reguladores usan para tratar de detectar comercios sospechosos, pero ninguno mira los titulares de las noticias, que a menudo mueve los mercados, dijo Addison. Sin embargo, los falsos positivos siguen siendo un problema, ya que el software cree que se encontraron indicadores de uso de información privilegiada cuando no los hay, dijo.

El intercambio de información privilegiada se define como la negociación de acciones en información que no es de dominio público. Los indicadores pueden ser cuando un accionista mayoritario de una empresa vende o compra acciones fuera de contexto o desproporcionadas a la forma en que las acciones de la empresa normalmente se negocian o no están sincronizadas con noticias.

Cassandra observará una "serie temporal" o una compilación de eventos para una compañía en particular, como cambios internos o cambios regulatorios, dijo Addison. También buscará compartir datos junto con los titulares de noticias publicados por servicios de cable como Bloomberg, Reuters y Associated Press.

La fortaleza de Cassandra será su capacidad para digerir grandes cantidades de datos y luego detectar cosas que parecen extrañas para un análisis posterior.

"Si no encontramos noticias significativas para explicar el cambio en la serie cronológica, la conclusión es que alguien podría estar utilizando información privilegiada", dijo Addison.

Addison dijo que los investigadores son aproximadamente un tercio de los camino a través del proyecto y han pasado mucho tiempo averiguando qué necesitaría el mercado financiero de dicho sistema. Para junio, esperan tener un prototipo funcional que se centre en datos y análisis de titulares.

"Lo mantenemos lo más directo posible en este momento porque tenemos una cantidad limitada de tiempo y un presupuesto pequeño, "Addison dijo.

Cassandra utilizará técnicas de modelado para averiguar qué es la actividad normal de una empresa en particular. También utilizará algoritmos de aprendizaje adaptativo que pueden aprender acerca de una serie temporal y luego hacer generalizaciones de lo que debería suceder cuando se introducen nuevos datos. Los algoritmos también recordarán con el tiempo lo que han aprendido antes, dijo Addison.

No quiere revelar demasiados detalles sobre Cassandra, ya que hay muchos programadores informáticos talentosos en el campo de las finanzas que pueden tratar de pensar en ellos. contramedidas para ocultar su actividad.

Cassandra tiene que tener tres características: ser simple de usar, barata de comprar y ofrecer un buen soporte técnico, dijo Addison. Cassandra podría tomar un par de formas. Uno sería como una DLL (Dynamic Link Library) que las empresas podrían integrar en sus herramientas de software de análisis financiero existentes, dijo Addison. Cassandra también podría funcionar bien como un servicio web de suscripción, dijo.

El trabajo ahora se centrará en el prototipo, y una vez que se ilustre que el concepto funciona, Addison dijo que buscarán más fondos. Los planes también requieren continuar haciendo más estudios de mercado y hablar con grupos de clientes interesados.

Una vez que se consolida la necesidad del mercado, se puede emprender un proyecto de desarrollo más sofisticado, dijo Addison. Sin embargo, podría pasar de tres a cinco años para desarrollar completamente el sistema.