Hva vil drive adopsjonen av algoritmisk handel blant detaljinvestorer?

Da handel først utviklet seg til et yrke, var det et eksklusivt domene for høyt utdannede fagfolk, med tilgang til unike datasett og opplæring ved de mest prestisjefylte finansfirmaene i verden.

Med Internettets ankomst ble ideen noe demokratisert, og nettbasert handel gjorde det mye enklere for «vanlige» mennesker å delta. Men de tekniske kravene og kunnskapen som kreves for å bli en vellykket trader var fortsatt for høye for mer enn noen få detaljinvestorer.

Parallelt ble profesjonell handel stadig mer avhengig av automatiserte systemer («handels‑botter») som kan reagere på millisekunder og oppdage komplekse prismønstre, ved hjelp av stadig mer kryptiske matematiske formler. Som et resultat anslås det at algoritmisk handel står for omtrent 60% til 80% av total aksjehandelsvolum i de store finansmarkedene.

En ny revolusjon kan snart skje innen automatisert handel, ettersom den beveger seg utover institusjonsmarkedene. Økt tilgjengelighet, kunstig intelligens og den brede bruken av nettbaserte meglerhus blant befolkningen driver nå adopsjonen av algoritmisk handel blant detaljinvestorer.

En ny studie av indiske forskere ved National Forensic Sciences University, Pandit Deendayal Energy University og Voorhees College undersøker de psykologiske driverne bak adopsjon av algoritmisk handel. De viser at mange faktorer som infrastrukturkvalitet, åpenhet, testmiljøer, risikodisclosure og investoropplæring vil avgjøre hvilke plattformer som får detaljhandlens adopsjon.

De publiserte sine funn i Acta Psychologica¹, under tittelen «What drives algo trading intentions? Insights from a stimulus organism response framework and importance performance map analysis».

Institusjonelle vs. detaljinvestorer

Typisk har institusjonelle investorer (banker, forsikringsselskaper, hedgefond osv.) toppmoderne teknologiplattformer, teknisk ekspertise og sofistikerte systemer for handel og investering.

I motsetning har detaljinvestorer for det meste ikke tilgang til lavlatens utførelsesinfrastruktur, kolokasjons­tjenester og premium sanntidsdatafeeder som institusjonelle deltakere rutinemessig bruker.

Dette skaper en strukturell ulempe for enhver detaljhandels‑trader (en person uten finansiell backing og generelt lavere totale eiendeler), selv uten å ta hensyn til opplæring, tilgjengelig tid, erfaring, støttenettverk og mentorordninger, utdanning osv.

I tillegg har institusjoner overlegne analytiske ressurser og markedsinformasjon, noe som skaper en betydelig informasjonsasymmetri.

Men dette endrer seg raskt med hjelp fra fintech‑ og nettbaserte megler‑tjenester, som har gjort algoritmiske handelsverktøy stadig mer tilgjengelige for detaljinvestorer.

«De fleste meglerhus har nå automatiserte handelsplattformer, programmeringsgrensesnitt (API‑er) og verktøy for å bygge algoritmer som er enkle nok til å engasjere detaljinvestorer gjennom algoritmiske handelsaktiviteter.»

Viktigheten av algoritmisk handel

Algoritmisk handel bruker dataprogrammer for å plassere eller administrere handler i henhold til forhåndsdefinerte instruksjoner som involverer variabler som pris, tidspunkt, volum eller markedsforhold. Mer avanserte systemer kan også innlemme maskinlæring, kunstig intelligens, naturlig språkbehandling og store datasett.

I dag suppleres tekniske data av naturlig språkbehandling, som gjør at algoritmene kan trekke ut sentiment fra nyheter og sosiale medier for å forbedre markedsanalyse.

Som nevnt utgjør denne typen handel nå det store flertallet av volumet i finansmarkedene. Et potensielt problem med slike algoritmer er at de tar handelen bort fra den investerende offentligheten og flytter den inn i institusjoner.

Den økende innflytelsen fra algoritmer kan forbedre utførelseshastighet og markedslikviditet, men den introduserer også bekymringer knyttet til systemfeil, markedstabilitet, cybersikkerhet og ulik tilgang til sofistikert infrastruktur. Å utvide detaljhandlens tilgang kan redusere en del av den teknologiske kløften, selv om tilgang alene ikke eliminerer de informasjons‑ og finansielle fordelene institusjonene har.

Så i teorien kan adopsjon av algoritmisk handel blant detaljinvestorer være en netto positiv effekt fra et sosialt perspektiv. Men dette betyr også at det er viktig å forstå faktorene som fremmer eller hemmer adopsjonen blant detaljinvestorer.

Algoritmisk handel og detaljhandel

Nøkkelfaktorer for algoritmeadopsjon

Individers oppfatninger og holdninger til teknologi formes av sosiale normer og kollektive oppfatninger. Dermed fungerer de som en nøkkel‑sosial mekanisme som påvirker teknologiperspektiver, risikovurdering og tillitsdannelse i beslutninger om teknologiadopsjon.

Forskerne analyserte de ulike sosiale faktorene som påvirker adopsjon av algoritmisk handel:

• Oppfattet nytteverdi: hvordan den kan forbedre handelsytelse og redusere risiko.
• Oppfattet brukervennlighet: hvor enkelt det er å lære og bruke, takket være intuitive grensesnitt, automatiseringsfunksjoner, automatiserte handelsverktøy og distinkte strategi‑byggingsverktøy.
• Risikopersepsjon: risikoen for uforutsette økonomiske tap, med fraværet av mennesker i beslutningsløkken som øker usikkerheten i volatile miljøer. Cybersikkerhetsrisiko er en annen komponent av denne faktoren.
• Tillit til teknologi: nivået av tillit, pålitelighet og forståelse av teknologien, eller viktigheten av konsistent ytelse fra algoritmer på tvers av ulike markedsforhold.

Til slutt er den teknologiske infrastrukturen som støtter algoritmisk handel (programvare, API‑er, nettbasert tilgang osv.) også en viktig faktor.

Hver av disse faktorene samhandler med de andre, og både former og reagerer på den sosiale oppfatningen av algoritmisk handel og sannsynligheten for at detaljinvestorer adopterer den.

Kilde: Acta Psychologica

Måling av algoritmisk handelsadopsjon

Forskerne brukte et strukturert spørreskjema med tre separate seksjoner:

• Grunnleggende demografiske data.
• Faktorer som påvirker adopsjon av algoritmisk handel.
• Intensjonen om å bruke algoritmisk handel.

Den endelige populasjonsprøven besto av 382 personer, fordelt på 75 % menn og 25 % kvinner, med de fleste respondentene i alderen 26–35 år (27 %), 36–45 år (25 %) og 46–55 år (23 %). 31 % var bachelorstudenter, 54 % var masterstudenter, og 15 % var doktorgradsstudenter.

Den første innsikten var at når algoritmisk handel brukes eller støttes av andre, nemlig kolleger, bransjeeksperter eller etablerte institusjoner, har potensielle brukere lavere oppfattet risiko ved å adoptere denne nye teknologien. Men forskerne la også merke til at dette så langt er den minst aktive faktoren i å bestemme adopsjon, noe som viser at dette er en viktig underutnyttet vektor for å øke adopsjonen av algoritmisk handel.

I kontrast var den nåværende dominerende kraften i adopsjon den teknologiske infrastrukturen, da den utgjør en forutsetning for adopsjon.

«Hvis tilgang, latens og pålitelighet er dårlig, har investorer egentlig ingen grunnlag for å vite om teknologien er nyttig eller enkel å bruke i utgangspunktet.»

Oppfattet nytteverdi påvirket adopsjonsintensjonene positivt, men var ikke den dominerende faktoren. Teknologisk infrastruktur hadde den største samlede betydningen fordi den også formet om investorer så på algoritmisk handel som nyttig, tilgjengelig, pålitelig og tilstrekkelig sikker.

Når det gjelder brukervennlighet, er forbedret brukervennlighet og et godt grensesnitt også kraftige hjelpemidler for å øke adopsjonen.

Risikopersepsjon var den sterkeste direkte avskrekkende faktoren for adopsjonsintensjoner, med en bane‑koeffisient på -0,380. Den drives av kompleksitet, faktumet at brukere ikke kan se hvordan systemet når sine beslutninger, eller direkte cybersikkerhetsbekymringer. Risikopersepsjon hadde en betydelig innvirkning på adopsjonsintensjoner. Investorer som anså algoritmisk handel som finansiell, teknisk eller operasjonell risikabel, var betydelig mindre villige til å bruke den. Dette støtter ideen om at tapsaversjon kan veie tyngre enn den oppfattede bekvemmeligheten ved automatisering.

Tillit til teknologi er ikke en særlig sterk prediktor for adopsjon, men hovedsakelig fordi investorer allerede har tillit til at teknologien fungerer konsistent.

Kombinert med resultatet om risikopersepsjon og brukervennlighet viser det at adopsjon av algoritmisk handel blant detaljinvestorer i hovedsak begrenses av deres frykt for personlig ikke å klare å bruke den, ikke av mistillit til teknologien i seg selv.

Viktige punkter for investorer

Mens adopsjonen av algoritmisk handel blant detaljinvestorer sannsynligvis er et varig skifte som kun vil akselerere, drives den hovedsakelig av teknologisk forbedring og bedre kommunikasjon.

«Studien viser at tre ting virker sammen for å avgjøre om noen i det hele tatt ønsker å ta i bruk disse verktøyene, nemlig om infrastrukturen er klar, hvordan brukeren tenker og føler, og hvilke signaler de tar fra menneskene rundt seg.»

For øyeblikket er teknologisk infrastruktur rundt algoritmer den drivende kraften i adopsjon og utgjør et første viktig konkurransefortrinn mellom leverandører av handelsverktøy, spesielt meglerhus.

Å redusere risikoen for tekniske problemer som kan forårsake økonomisk tap for traderen, så nært null som mulig, er også avgjørende.

«Sikkerhetssertifisering fra tredjepart, transparent resultatrapportering, responsiv kundestøtte, håndtering av klager og jevnlig kommunikasjon knyttet til systemoppdateringer kan støtte brukernes tillit til algoritmiske handelsplattformer og opprettholde den over tid.»

Senere kan vi forvente at et varig konkurransefortrinn kan komme fra sosial godkjenning fra pålitelige institusjoner og individer, ettersom dette så langt er en underutviklet vektor for å drive adopsjon av algoritmisk handel blant detaljinvestorer.

«Tillit bygges gjennom transparente plattformoperasjoner, god tjenesteytelse, sosial forsterkning og institusjonell troverdighet. Derfor bør fintech‑selskaper se tillitsutvikling som et langsiktig strategisk mål og ikke som et engangsprosjekt.»

Samlet sett bør viktigheten av cybersikkerhet på teknologiske plattformer og sosial validering komme til nytte for meglerplattformer som leverer disse faktorene, og den tilsvarende økende adopsjonen av algoritmisk handel blant brukere av disse meglerplattformene bør komme aksjonærene til gode.

Investering i algoritmisk handel

Interactive Brokers Group

IBKR Prisdiagram

Med den «nye fronten» innen algoritmisk handel og dens adopsjon av detaljinvestorer, er den beste måten å investere i feltet sannsynligvis å kjøpe aksjer i selskaper som allerede er betrodd av detaljinvestorer.

En av de største nettbaserte meglerbedriftene er Interactive Brokers (IBKR ), et selskap som sporer sine røtter til market makers på 1970‑tallet. Selskapet var en av pionerene i å bruke handelsdata så nær sanntid som mulig, og i å omfavne bruken av datamaskiner i handel.

I dag betjener Interactive Brokers 4,8 millioner klientkontoer, med en klientkapital på opptil $789,4 milliarder, opp 38 % år‑til‑år.

Kilde: Interactive Brokers

Den opererer i 40 land og 29 valutaer, og hjelper brukerne sine med å handle aksjer, opsjoner, futures, valutaer, obligasjoner, fond, krypto osv. Selskapets voksende suksess har oversatt seg til økende inntekter, som har mer enn doblet seg på 4 år, sammen med lignende utvikling i resultat per aksje.

Kilde: Interactive Brokers

Et viktig konkurransefortrinn for selskapet har vært kombinasjonen av en prisvinnende handelsplattform, designet og bygget internt, med et enormt bredt spekter av globale produkter som dekker alle typer finansielle eiendeler, geografiske regioner, børser og jurisdiksjoner.

Dette gjorde det mulig for Interactive Brokers å tilby sine automatiserte prosesser til svært lave kostnader, skape stordriftsfordeler, bidra til økte marginer, og tilby enda lavere priser til sine brukere.

Strukturen i selskapets produkter skaper også en naturlig læringskurve, som introduserer investorer med liten erfaring, og lar dem lære til de eventuelt kan bruke selskapets API‑er for algoritmisk handel. Erfaring med å lage brukervennlige grensesnitt og sterk cybersikkerhet vil bidra til å bygge den nødvendige tilliten.

Kilde: Interactive Brokers

Dermed vil Interactive Brokers’ potensielle suksess i å selge algoritmiske handelsverktøy ikke baseres på overlegne resultater, men på selskapets evne til å nå millioner av aktive investorer og være det første valget i deres bevissthet når de leter etter en leverandør av komplekse og potensielt skremmende handelsløsninger.

Dette gjør Interactive Brokers til en utmerket «picks and shovels»-aksje for å satse på spredningen av algoritmisk handel til detaljinvestorer, og generelt er det en overordnet trend med økt deltakelse i stadig mer komplekse former for handel fra detaljhandelen (OTC‑aksjer, opsjoner, futures, forex, kryptovalutaer osv.).

Siste nyheter og utviklinger for Interactive Brokers Group (IBKR) aksje

Studie referert

^{1. Heena Joshi, Narayan Baser, and Hepzibah Sinthiya. Hva driver intensjoner for algoritmisk handel? Innsikter fra et stimulus‑organisme‑respons‑rammeverk og viktighets‑ytelses‑kartanalyse. Acta Psychologica. oktober 2026. Artikkel: 107680. Volum 270. 10.1016/j.actpsy.2026.107680}