Wat zal de adoptie van algoritmisch handelen door particuliere beleggers stimuleren?

Toen handel voor het eerst evolueerde tot een beroep, was het het exclusieve domein van hoogopgeleide professionals, met toegang tot unieke datasets en training bij de meest prestigieuze financiële bedrijven ter wereld.

Met de komst van het internet werd het idee enigszins gedemocratiseerd, en online handelen maakte het veel gemakkelijker voor “normale” mensen om deel te nemen. Maar de technische vereisten en kennis die nodig waren om een succesvolle handelaar te worden, waren over het algemeen nog steeds te hoog voor meer dan een handvol particuliere beleggers.

In parallel werd professioneel handelen steeds meer afhankelijk van geautomatiseerde systemen (“trading bots”) die binnen milliseconden kunnen reageren en complexe prijspatronen kunnen detecteren, volgens steeds arcane wiskundige formules. Als gevolg hiervan wordt geschat dat eenalgoritmisch handelsrekeningen vormen ongeveer 60% tot 80% van het totale aandelenhandelsvolume in de belangrijkste financiële markten.

Een nieuwe revolutie zou binnenkort kunnen plaatsvinden op het gebied van geautomatiseerd handelen, nu het zich buiten institutionele markten beweegt. Hogere toegankelijkheid, AI en de verspreiding van online brokerage onder de bevolking drijven nu de adoptie van algoritmisch handelen door particuliere beleggers.

Een nieuwe studie van Indiase onderzoekers aan de National Forensic Sciences University, de Pandit Deendayal Energy University en het Voorhees College onderzoekt de psychologische drijfveren achter de adoptie van algoritmisch handelen. Ze tonen aan dat vele factoren zoals infrastructuurkwaliteit, transparantie, testomgevingen, risicobeleid en beleggerseducatie bepalen welke platforms de particuliere adoptie zullen veroveren.

Ze publiceerden hun bevindingen in Acta Psychologica¹, onder de titel “Wat drijft de intenties voor algo‑handel? Inzichten uit een stimulus‑organisme responskader en belang‑prestatiemapanalyse”.

Institutionele versus particuliere beleggers

Typisch beschikken institutionele beleggers (banken, verzekeraars, hedgefondsen, enz.) over geavanceerde technologieplatformen, technische expertise en verfijnde systemen voor handel en beleggen.

In tegenstelling hebben particuliere beleggers over het algemeen geen toegang tot de low‑latency uitvoerinfrastructuur, colocatie‑diensten en premium realtime datastromen die institutionele deelnemers routinematig inzetten.

Dit creëert een structureel nadeel voor elke particuliere handelaar (een individu zonder financiële backing en doorgaans lagere totale activa), zelfs zonder rekening te houden met training, beschikbare tijd, ervaring, ondersteunend netwerk & mentorship, educatie, enz.

Bovendien beschikken instellingen over superieure analytische middelen en marktinformatie, wat een aanzienlijke informatie‑asymmetrie creëert.

Maar dit verandert snel dankzij fintech en online brokerage‑diensten, die algoritmisch handelstools steeds toegankelijker hebben gemaakt voor particuliere beleggers.

“De meeste makelaarskantoren hebben nu geautomatiseerde handelsplatformen, application programming interfaces (API’s) en tools voor het bouwen van algoritmen die eenvoudig genoeg zijn om particuliere beleggers te betrekken bij algoritmische handelsactiviteiten.”

Belang van algoritmisch handelen

Algoritmisch handelen maakt gebruik van computerprogramma’s om transacties te plaatsen of te beheren volgens vooraf gedefinieerde instructies met variabelen zoals prijs, timing, volume of marktomstandigheden. Geavanceerdere systemen kunnen bovendien machine learning, kunstmatige intelligentie, natural language processing en grote datasets integreren.

Tegenwoordig worden technische gegevens aangevuld met natural language processing, waardoor de algoritmen sentiment uit nieuws en sociale media kunnen extraheren om marktanalyses te verbeteren.

Zoals vermeld, vormt dit type handel nu de overgrote meerderheid van het volume op de financiële markten. Een potentieel probleem met dergelijke algoritmen is dat ze handel wegnemen van het publiek en naar instellingen verplaatsen.

De groeiende invloed van algoritmen kan de uitvoersnelheid en marktliquiditeit verbeteren, maar brengt ook zorgen met zich mee over systeemstoringen, marktinstabiliteit, cyberbeveiliging en ongelijke toegang tot geavanceerde infrastructuur. Het uitbreiden van de toegang voor particulieren kan een deel van de technologische kloof verkleinen, hoewel toegang alleen de informatie‑ en financiële voordelen van instellingen niet wegneemt.

In theorie kan de adoptie van algoritmisch handelen door particuliere beleggers dus een netto positief effect hebben vanuit sociaal oogpunt. Maar dit betekent ook dat het belangrijk is de factoren te begrijpen die de adoptie door particuliere beleggers bevorderen of ontmoedigen.

Algoritmisch handelen & particuliere beleggers

Belangrijkste factoren voor adoptie van algoritmen

De percepties en houdingen van individuen ten opzichte van technologie worden gevormd door sociale normen en collectieve overtuigingen. Ze fungeren dus als een sleutel sociaal mechanisme dat de perceptie van technologie, risico‑evaluatie en vertrouwensvorming in adoptiebeslissingen beïnvloedt.

De onderzoekers analyseerden de verschillende sociale factoren die de adoptie van algoritmisch handelen beïnvloeden:

• Waargenomen bruikbaarheid​: hoe het de handelsresultaten kan verbeteren en risico’s kan verminderen.
• Waargenomen gebruiksgemak​: hoe gemakkelijk het te leren en te gebruiken is, dankzij intuïtieve interfaces, automatiseringsfuncties, geautomatiseerde handelstools en aparte strategie‑bouwtools.
• Risicoperceptie​: het risico van onverwachte financiële verliezen, waarbij de afwezigheid van mensen in de beslissingslus onzekerheid veroorzaakt tijdens volatiele omgevingen. Cyberbeveiligingsrisico’s vormen een ander onderdeel van deze factor.
• Vertrouwen in technologie​: het niveau van vertrouwen, betrouwbaarheid en begrip van de technologie, of het belang van consistente prestaties van algoritmen onder diverse marktomstandigheden.

Ten slotte is de technologische infrastructuur die algoritmisch handelen ondersteunt (software, API’s, online toegang, enz.) ook een belangrijke factor.

Elk van deze factoren interacteert met de anderen en vormt zowel de sociale perceptie van algoritmisch handelen als de waarschijnlijkheid van adoptie door particuliere beleggers.

Bron: Acta Psychologica

Meten van adoptie van algoritmisch handelen

De onderzoekers gebruikten een gestructureerde vragenlijst met drie afzonderlijke secties:

• Basisdemografische gegevens.
• Factoren die de adoptie van algoritmisch handelen beïnvloeden.
• De intentie om algoritmisch handelen te gebruiken.

De uiteindelijke populatiegrootte bestond uit 382 personen, 75 % mannelijk en 25 % vrouwelijk, waarbij de meeste respondenten 26–35 jaar oud waren (27 %), 36–45 jaar (25 %) en 46–55 jaar (23 %). 31 % waren bachelorstudenten, 54 % afgestudeerden en 15 % postdoctorale studenten.

Het eerste inzicht was dat wanneer algoritmisch handelen wordt gebruikt of goedgekeurd door anderen, namelijk collega’s, branche‑experts of gevestigde instellingen, potentiële gebruikers een lager waargenomen risico hebben bij het adopteren van deze nieuwe technologie. Maar de onderzoekers merkten ook op dat dit tot nu toe de minst actieve factor is bij het bepalen van adoptie, wat aantoont dat dit een belangrijke onderbenutte vector is om de adoptie van algoritmisch handelen te verhogen.

Daarentegen was de huidige dominante kracht in adoptie de technologische infrastructuur, aangezien deze een voorwaarde is voor adoptie.

“Als toegang, latentie en betrouwbaarheid slecht zijn, hebben beleggers geen basis om te weten of de technologie in de eerste plaats nuttig of gemakkelijk te gebruiken is.”

Waargenomen bruikbaarheid beïnvloedde de adoptie‑intenties positief, maar was niet de dominante factor. Technologische infrastructuur had de grootste algehele belangrijkheid omdat deze ook vormde of beleggers algoritmisch handelen als nuttig, toegankelijk, betrouwbaar en voldoende veilig beschouwden.

Wat gebruiksgemak betreft, verbeteren bruikbaarheid en een goede interface ook de adoptie aanzienlijk.

Risicoperceptie was de sterkste directe afschrikker voor adoptie‑intenties, met een padcoëfficiënt van -0.380. Het wordt gedreven door complexiteit, het feit dat gebruikers niet kunnen zien hoe het systeem tot zijn beslissingen komt, of directe cyberbeveiligingszorgen. Risicoperceptie had een aanzienlijke invloed op adoptie‑intenties. Beleggers die algoritmisch handelen financieel, technisch of operationeel riskant vonden, waren aanzienlijk minder bereid het te gebruiken. Dit ondersteunt het idee dat verliesaversie de waargenomen gemak van automatisering kan overtreffen.

Vertrouwen in technologie is geen zeer sterke voorspeller van adoptie, maar vooral omdat beleggers de technologie al vertrouwen om consistent te functioneren.

In combinatie met het resultaat over risicoperceptie en gebruiksgemak toont dit aan dat de adoptie van algo‑handel door particuliere beleggers voornamelijk wordt beperkt door hun angst om persoonlijk niet in staat te zijn het te gebruiken, en niet door wantrouwen in de technologie zelf.

Belangrijkste inzichten voor beleggers

Hoewel de adoptie van algo‑handel door particuliere beleggers waarschijnlijk een duurzame verschuiving is die alleen maar zal versnellen, wordt deze voornamelijk gedreven door technologische verbetering en betere communicatie.

“De studie toont aan dat drie zaken samenwerken om te bepalen of iemand deze tools wil gebruiken, namelijk of de infrastructuur klaar is, hoe de gebruiker denkt en voelt, en welke signalen hij of zij oppikt van de mensen om zich heen.”

Momenteel is technologische infrastructuur rond algoritmen de drijvende kracht achter adoptie en vormt het een eerste belangrijke concurrentievoordeel tussen aanbieders van handelstools, met name makelaarsfirma’s.

Het verminderen van het risico op technische problemen die financiële verliezen voor de handelaar kunnen veroorzaken, zo dicht mogelijk bij nul, is eveneens cruciaal.

“Beveiligingscertificering door derden, transparante prestatierapportage, responsieve klantenondersteuning, geschillenoplossing en regelmatige communicatie over systeemupdates kunnen het vertrouwen van gebruikers in algoritmische handelsplatformen ondersteunen en deze op de lange termijn behouden.”

Later kunnen we verwachten dat een duurzaam concurrentievoordeel kan voortkomen uit sociale goedkeuring van vertrouwde instellingen en individuen, aangezien dit tot nu toe een onderontwikkelde vector is om de adoptie van algoritmisch handelen door particuliere beleggers te stimuleren.

“Vertrouwen wordt opgebouwd door transparante platformoperaties, goede serviceprestaties, sociale versterking en institutionele geloofwaardigheid. Daarom zouden fintech‑bedrijven vertrouwenontwikkeling moeten zien als een langetermijnstrategisch doel en niet als een eenmalig project.”

Over het geheel genomen zal het belang van cyberbeveiliging van technologische platformen en sociale validatie ten goede komen aan makelaarsplatformen die deze factoren bieden, en de bijbehorende groeiende adoptie van algo‑handel door gebruikers van deze makelaarsplatformen zal hun aandeelhouders ten goede komen.

Investeren in algoritmisch handelen

Interactive Brokers Group

IBKR Prijsgrafiek

Met de “nieuwe frontier” van algoritmisch handelen en de adoptie ervan door particuliere beleggers, is de beste manier om in dit veld te investeren waarschijnlijk het kopen van aandelen in bedrijven die al door particuliere beleggers worden vertrouwd.

Een van de grootste online makelaarsbedrijven is Interactive Brokers (IBKR ), een bedrijf dat zijn wortels terugvoert tot market makers in de jaren zeventig. Het bedrijf was een van de pioniers in het gebruiken van handelsdata zo dicht mogelijk bij realtime, en in het omarmen van het gebruik van computers in de handel.

Tegenwoordig bedient Interactive Brokers 4,8 miljoen klantaccounts, met een klantvermogen van maar liefst $789,4 miljard, een stijging van 38 % jaar‑op‑jaar.

Bron: Interactive Brokers

Het opereert in 40 landen en 29 valuta’s, en helpt zijn gebruikers aandelen, opties, futures, valuta’s, obligaties, fondsen, crypto, enz. te verhandelen. Het groeiende succes van het bedrijf heeft zich vertaald in groeiende inkomsten, die in vier jaar meer dan verdubbeld zijn, naast een vergelijkbare prestatie van de winst per aandeel.

Bron: Interactive Brokers

Een belangrijk concurrentievoordeel van het bedrijf is de combinatie van een bekroond handelsplatform, intern ontworpen en gebouwd, met een enorme breedte aan wereldwijde producten, die alle soorten financiële activa, geografische regio’s, beurzen en jurisdicties dekken.

Dit stelde Interactive Brokers in staat om zijn geautomatiseerde processen tegen zeer lage kosten aan te bieden, waardoor schaalvoordelen werden gecreëerd, de marges werden verhoogd en nog lagere prijzen aan zijn gebruikers konden worden geboden.

De structuur van de producten van het bedrijf creëert ook een natuurlijke leercurve, waarbij beleggers met weinig ervaring worden geïntroduceerd, en hen in staat stelt te leren tot het punt waarop ze mogelijk de API’s van het bedrijf voor algoritmisch handelen gaan gebruiken. Ervaring met het creëren van gebruiksvriendelijke interfaces en sterke cyberbeveiliging zal helpen het benodigde vertrouwen op te bouwen.

Bron: Interactive Brokers

Dus het potentiële succes van Interactive Brokers in het verkopen van algoritmische handelstools zal niet gebaseerd zijn op superieure resultaten, maar op het vermogen van het bedrijf om miljoenen actieve beleggers te bereiken en de eerste keus te zijn wanneer zij op zoek zijn naar een aanbieder van complexe en potentieel intimiderende handelsoplossingen.

Dit maakt Interactive Brokers een uitstekende “picks and shovels”-aandeel om te wedden op de verspreiding van algo‑handel naar particuliere beleggers, en over het algemeen het algemene thema van grotere deelname aan steeds complexere vormen van handel door de particuliere massa (OTC‑aandelen, opties, futures, forex, cryptos, enz.).

Laatste nieuws en ontwikkelingen over Interactive Brokers Group (IBKR) aandelen

Bestudeerde studie

^{1. Heena Joshi, Narayan Baser, and Hepzibah Sinthiya. Wat drijft de intenties voor algo‑handel? Inzichten uit een stimulus‑organisme responskader en belang‑prestatiemapanalyse. Acta Psychologica. oktober 2026. Article: 107680. Volume 270. 10.1016/j.actpsy.2026.107680}