Může umělá inteligence řídit 90 % objemu vysoce frekvenčního obchodování tím, že předpovídá a formuje události mikrostruktury trhu ještě před jejich vznikem ?

AI modely rychle předstihují lidské obchodníky v latenci a rozpoznávání vzorců. Simulováním celých tržních ekosystémů by tyto systémy mohly předem manipulovat s objednávkovými toky, čímž by spustily kaskádovité efekty. Regulátoři mají potíže tyto automatizované destabilizace detekovat či omezit.

---

Současné nejlepší AI systémy dokážou modelovat dynamiku objednávkových knih a nerovnováhy likvidity na mikrosekundové úrovni natolik přesně, aby předpovídaly krátkodobé cenové pohyby s mírnou přesností, ale zřídka pohánějí něco blízkého 90 procentům objemu high-frequency tradingu. Společnosti kombinují signály strojového učení s kolokací, FPGA-urychleným prováděním a regulačně kompatibilními arbitrážními strategiemi, aby dosáhly latence pod 10 milisekund, přesto však stále závisí na lidském dohledu pro řízení rizik a nedokážou předpovědět či ovlivnit většinu mikrostrukturálních událostí před jejich vznikem. Data z burz ukazují, že špičková účast AI se pohybuje kolem 30–40 procent nominálního objemu v nejlikvidnějších futures a akciových trzích.

— Aktualizováno 10. května 2026 · Zdroj: Banka pro mezinárodní platby — https://www.bis.org/publ/othp37.pdf