Giao dịch điện tử có từ năm 1971 với sự ra đời của sàn NASDAQ  tại Mỹ. Ngày nay, nhiều địa điểm giao dịch điện tử được thành lập (là kết quả từ sự cạnh tranh của sàn giao dịch truyền thống và sàn giao dịch phi truyền thống).

Đồng thời, hoạt động giao dịch tự động và được lập trình theo một thuật toán nhất định đã trở nên phức tạp hơn - điều này giúp cho những cá nhân và tổ chức có thể thực hiện giao dịch với tần suất cao. Kết quả là, số lượng giao dịch đã tăng lên nhanh chóng, từ 37 triệu giao dịch trong tháng 2/2004 lên tới 358 triệu giao dịch trong tháng 2/2014 trên Sở Giao dịch Chứng khoán (SGDCK) New York (NYSE).

Những nhà giao dịch đã đi đầu trong việc sử dụng những tiến bộ công nghệ để thúc đẩy hoạt động giao dịch. Và câu hỏi đặt ra là “Điều này đã tác động như thế nào đến hoạt động giám sát giao dịch và đội ngũ thực thi pháp luật?”.

Hoạt động giao dịch được lập trình (thực hiện rất nhanh bởi hệ thống máy vi tính) ngày càng gia tăng, cùng với sự bùng nổ của những điểm giao dịch và sự tăng trưởng theo cấp số nhân của dữ liệu được cấu trúc và dữ liệu không được cấu trúc, đang đặt ra những thách thức cho hoạt động giám sát giao dịch và các nhà quản lý TTCK phải cải tiến kỹ thuật giám sát giao dịch.

Việc phụ thuộc vào những cảnh báo đơn lẻ đã không còn đáp ứng yêu cầu của hầu hết các công ty. Do vậy, cần phải có phương pháp giám sát giao dịch hoàn toàn mới và mang tính tổng thể.

 “Dữ liệu lớn - Big data” có thể hỗ trợ cơ quan quản lý ngành Chứng khoán nâng cao hiệu quả giám sát hoạt động giao dịch.     

Những thách thức và những thay đổi cơ bản trong hoạt động giao dịch

Trong khi người giao dịch trên TTCK đang dần thích nghi với giao dịch tần suất cao và sổ lệnh cho phép họ truy cập được mức độ thanh khoản giữa những khu vực địa lý khác nhau, thì hoạt động giám sát và đội ngũ cán bộ giám sát dường như chưa thể quan sát kịp thời bởi tần suất và khối lượng giao dịch khổng lồ.

Dưới đây là một số trở ngại mà hoạt động giám sát giao dịch ngày nay phải đối mặt:

Lưu trữ và ghi nhớ từng sự kiện trong vòng đời của một giao dịch. Công ty thực hiện giao dịch cần phải lưu trữ nội dung chi tiết của từng giao dịch. Điều này giúp đội ngũ kiểm soát nội bộ có thể thực hiện những phân tích chuyên sâu nhằm nhận diện bất kỳ vấn đề bất thường nào, giúp công ty thực hiện giao dịch có thể trả lời một cách chính xác với cơ quan quản lý trong trường hợp bị điều tra. Ví dụ dưới đây mô tả cụ thể trường hợp của Mỹ:

- Theo quy định của Đạo luật Dodd - Frank, một công ty thực hiện giao dịch phải cung cấp một cách đầy đủ và chi tiết về tất cả các quy trình, thủ tục để thực hiện 01 giao dịch cụ thể, bao gồm cả thông tin về những thỏa thuận liên quan.

- Theo Quy chế số 5270 của FINRA - Hiệp hội các nhà quản lý tài chính (hiệu lực từ ngày 03/9/2013), thành viên FINRA là nhà môi giới hoặc nhà giao dịch chứng khoán không được thực hiện lệnh mua/bán chứng khoán hoặc công cụ tài chính khác khi đang tiến hành nghiệp vụ môi giới hoặc nhà giao dịch chứng khoán đang nắm những tài liệu, thông tin chưa được công bố liên quan đến việc hạn chế giao dịch sắp được áp dụng đối với chứng khoán đó, và thông tin đó chưa được công bố ra công chúng hoặc đã công bố từ lâu.

Khi cơ quan quản lý yêu cầu, công ty phải nhanh chóng cung cấp và mô tả lại một cách đầy đủ và chi tiết về giao dịch bị hạn chế. Điều này có thể trở nên rất phức tạp, một lệnh bị hạn chế giao dịch đã được chuyển đi thông qua máy tính có thể bị chia nhỏ thành rất nhiều lệnh và có thể đã đi tới nhiều điểm xử lý giao dịch trong nhiều giờ, nhiều ngày và thậm chí nhiều tuần.

Theo nhà cung cấp phần mềm và dịch vụ tài chính Sungard, việc thu thập thông tin liên quan đến giao dịch chứng khoán một cách nhanh chóng và hoàn chỉnh cần một số điều kiện sau:

Thứ nhất, dữ liệu liên quan đến một giao dịch cụ thể cần được truy xuất từ hệ thống giao dịch chính và những hệ thống giao dịch phụ có liên quan.

Thứ hai, các dữ liệu khác lấy từ phần mềm nhắn tin, email, bản ghi nội dung cuộc gọi.

Thứ ba, dữ liệu từ mạng xã hội, trang cá nhân như Facebook, Twitter…

Công ty cũng phải kết hợp giữa dữ liệu được sắp xếp và chưa được sắp xếp. Bằng cách này, họ có thể tái tạo từng thông tin chi tiết của một giao dịch và thu thập những thông tin từ thị trường và bất kỳ những thông tin nào khác có thể tác động đến nhà giao dịch.

Hạn chế thao túng thị trường trong giao dịch tần suất cao

Những kỹ thuật thao túng thị trường như “nhồi lệnh”, “chiếm quyền sử dụng hệ thống mạng”, “đẩy giá chứng khoán lên cao sau đó bán ra kiếm lời” cần phải được  quan tâm hàng đầu trong hoạt động giám sát.

Các công ty sử dụng giao dịch tần suất cao để nắm bắt sự phức tạp trong cấu trúc thị trường, nhưng những nhà đầu tư tổ chức mới là người sử dụng kỹ thuật giao dịch tần suất cao nhiều hơn cả. Nhà báo Michael Lewis đã chỉ ra một số đặc điểm của giao dịch tần suất cao trong cuốn sách “Flash Boys: Cuộc nổi dậy ở Phố Wall” như sau:

- Chèn lệnh bằng máy tính. Điều này liên quan đến việc sử dụng máy tính có tốc độ xử lý rất cao có thể phát hiện những lệnh trên thị trường và đặt lệnh với mức giá tốt hơn những lệnh đã có. Kết quả là những người đặt lệnh ban đầu có thể phải mua với giá cao hơn giá họ đã đặt trước đó.

- Giảm khả năng kinh doanh chênh lệch giá. Khi giá cổ phiếu thay đổi trên một sàn giao dịch, giao dịch tần suất cao có thể so khớp những lệnh sẵn có trên những sàn khác khiến việc kinh doanh chênh lệch không còn nhiều cơ hội.

Ngày nay, chưa có quy định ngăn chặn giao dịch tần suất cao sử dụng những kỹ thuật “Chèn lệnh”, “Giảm khả năng kinh doanh chênh lệch giá”. Lý do là trước khi có giao dịch tần suất cao xuất hiện và trở nên phổ biến, không ai đề cập đến những vấn đề kể trên trên. Rõ ràng, giao dịch tần suất cao đã tạo nên những kẽ hở trong hệ thống luật pháp – mang lại lợi ích đáng kể cho những người sử dụng.

Tháng 9/2013, Ủy ban Giao dịch hàng hóa tương lai (The Commodity Futures Trading Commission – CFTC) thông báo những kế hoạch xây dựng quy định điều chỉnh hoạt động giao dịch HĐTL tần suất cao.

Việc phát hiện những kỹ thuật thao túng thị trường cần giám sát theo thời gian thực. Tuy nhiên, rất nhiều giao dịch được xử lý bởi con người lẫn máy tính tại nhiều địa điểm khác nhau trên thế giới khiến cho việc giám sát theo thời gian thực trở nên khó khả thi. Ví dụ: một nhà giao dịch làm việc ở nhiều nơi, có thể triển khai hệ thống giao dịch tần suất cao xử lý giao dịch với tốc độ cực nhanh, khiến giám sát giao dịch khó nắm bắt nếu như không có công nghệ thích hợp.

Kết hợp bức tranh lớn hơn nhằm giám sát hoạt động giao dịch giữa các loại tài sản và giữa các thị trường một cách hiệu quả hơn

Tại những doanh nghiệp lớn, nhà giao dịch có thể truy cập tới nhiều địa điểm giao dịch khác nhau, họ có thể nắm bắt được tính thanh khoản của tất cả các thị trường. Họ có một sổ lệnh tổng hợp và có thể truy cập đầy đủ thông tin giữa những loại tài sản khác nhau và những địa điểm giao dịch khác nhau.

Vấn đề đặt ra là công nghệ giám sát giao dịch đã có cách tiếp cận phù hợp hay chưa?  Một ứng dụng giám sát giao dịch thông thường có thể giám sát việc xử lý giao dịch nhưng nó không thể tiếp cận được sổ lệnh là tài liệu mà nhà giao dịch có thể truy cập được, hoặc ứng dụng đó cũng không thể quan sát được những giao dịch được thực hiện bởi những thành viên khác trên thị trường tại những địa điểm giao dịch khác nhau trên thế giới.

Ứng dụng giám sát giao dịch không thể theo dõi diễn biến giá cổ phiếu và khối lượng giao dịch được thực hiện tại từng địa điểm giao dịch cụ thể, hoặc là nó không thể so sánh những hành động của nhà giao dịch với những vị thế liên quan đến HĐTL.

Dựa vài tài liệu báo cáo, đội ngũ giám sát giao dịch không thể so sánh giá chào mua được đặt trên một hệ thống máy tính với giá chào mua/chào bán tốt nhất; Không thể phát hiện việc chiếm quyền sử dụng hệ thống mạng nếu nhà giao dịch đang giao dịch tại nhiều địa điểm có múi giờ khác nhau và với những đồng tiền khác nhau.

Tóm lại, hoạt động giám sát giao dịch thông thường không thể có được bức tranh đầy đủ về thị trường. Cán bộ giám sát không thể thực hiện bất kỳ phân tích nào liên quan đến những thị trường khác nhau dựa trên những dữ liệu báo cáo.

Liên quan đến một lượng lớn dữ liệu được tập hợp từ nhiều địa điểm giao dịch trên thế giới và sự gia tăng tốc độ giao dịch, đơn giản là với một người bình thường thì không thể phát hiện tất cả những trường hợp vi phạm trên thị trường. Do đó, cần phải có những công cụ giám sát được lập trình nhằm phát hiện bất kỳ những hành động khả nghi nào, lưu trữ một khối lượng cực kỳ lớn dữ liệu, và phân tích dữ liệu theo thời gian thực.

Sơ đồ và quy định nhằm vượt qua những trở ngại trong hoạt động giám sát giao dịch

Sự tăng trưởng nhanh chóng của dữ liệu trong những năm gần đây đã khiến các công ty hoạt động trên thị trường tài chính phải đầu tư những khoản tiền lớn vào hạ tầng công nghệ. May mắn là những công nghệ mới có thể giúp các công ty quản lý hiệu quả hơn và thúc đẩy khối lượng dữ liệu được lưu trữ đạt đến mức độ lớn hơn bao giờ hết.

Thông qua việc xây dựng cấu trúc dữ liệu lớn, những tổ chức công nghệ thông tin (IT) có thể lưu trữ cả những dữ liệu đã được sắp xếp và chưa được sắp xếp vào cùng một nơi và tiến hành xử lý những thông tin quan trọng trong khoảng thời gian nhất định. Điều này giúp phát hiện những thông tin giá trị trong một lượng lớn thông tin thu thập được.

Phân tích dữ liệu lớn liên quan đến việc thu thập, phân loại và phân tích một lượng lớn dữ liệu nhằm tìm ra những thông tin hữu ích, nó trở thành mô hình phục vụ cho việc ra quyết định kinh doanh (xem Hình 1).

Để giữ cho việc xử lý dữ liệu kéo dài trong khoảng thời gian chấp nhận được, trước những thử thách liên quan đến dữ liệu lớn, nhiều cơ quan đang tính đến việc sử dụng công nghệ mã nguồn mở mới như NoSQL và những hệ thống lưu trữ dữ liệu như Apache Hadoop, Cassandra và Accumulo.

Sự mở rộng ngày càng cao của bộ nhớ dữ liệu có thể được sử dụng để lưu trữ dữ liệu và những sự kiện quan trọng. Giám sát theo thời gian thực có thể được thực hiện bằng những công cụ phân tích mã nguồn mở tốc độ cao như hệ thống xử lý sự kiện phức hợp (complex event processing - CEP).

Công nghệ xử lý sự kiện phức hợp như Apache Spark, Shark và Mesos giúp phân tích dữ liệu lớn theo thời gian thực, cùng với những sự kiện bất thường khác. Những sự kiện quan trọng có thể được nhận diện và đánh dấu theo thời gian thực.

Dưới đây là một số lưu ý quan trọng có thể giúp các công ty tính toán chiến lược sử dụng dữ liệu lớn nhằm giám sát và tuân thủ quy định trong hoạt động giao dịch:

Một là, tập trung vào quản lý cấp cao. Những nhà làm luật và đội ngũ giám sát tuân thủ đã thấy được những thuận lợi của việc sử dụng dữ liệu lớn. Tuy nhiên, giải pháp dữ liệu lớn không thể được thực hiện bởi một hay hai nhóm trong một tổ chức.

Sự tập trung, những cam kết thực hiện và chỉ đạo từ những nhà quản lý cấp cao là những yếu tố cần thiết nhằm nâng cao hiệu quả việc sử dụng dữ liệu lớn. Những nhà quản lý cấp cao cũng phải chia sẻ tầm nhìn của họ với toàn thể công ty. Những cuộc đối thoại mở rộng nói về mục tiêu của công ty có thể giúp đội ngũ giám sát làm việc hiệu quả hơn.

Hai là, nhận diện vấn đề và thực hiện từng bước nhỏ. Rõ ràng, việc nhận diện vấn đề là việc mà những tổ chức hướng đến khi làm việc với dữ liệu lớn, thu thập một vài vấn đề là bước đầu tiên khi thực hiện phân tích dữ liệu lớn.

Ba là, lên kế hoạch. Phát triển chiến lược và giải pháp, đánh giá điểm mạnh và hạn chế của doanh nghiệp. Tập trung vào 3 nhân tố sau của dữ liệu lớn để có thể áp dụng vào tổ chức:

+ Tốc độ: Tốc độ thu thập và lưu trữ dữ liệu.

+ Phân loại: Các hình thức của dữ liệu được sắp xếp và không được sắp xếp.

+ Khối lượng: Độ lớn của dữ liệu và có thể chia thành nhiều petabyte.

Bốn là, phát triển vòng lặp. Phát triển giải pháp cho những vấn đề ưu tiên cho thời kỳ đầu. Điều này giúp các tổ chức tạo ra những kỹ thuật nhằm giải quyết những thách thức phải đối mặt. Những giải pháp có thể đưa vào nhận diện những vấn đề khác khi thực hiện xử lý dữ liệu.

Năm là, chất lượng dữ liệu rất quan trọng. Những tổ chức IT phải tập trung vào việc phân loại dữ liệu nhằm đảm bảo dữ liệu có chất lượng tốt nhất, từ đó giúp việc phân tích dữ liệu có ý nghĩa thực tiễn hơn.

Theo những chuyên gia trong ngành, thế hệ tiếp theo của hệ thống giám sát nên bao gồm những nhân tố sau:

- Những dạng dữ liệu mới nên bao gồm cả những thông tin sao cho có thể nhận diện được bức tranh toàn cảnh. Thông tin theo thời gian thực và dữ liệu từ mạng xã hội có thể hữu ích cho việc đánh giá những tình huống trong đó giao dịch đã được thực hiện.

- Hợp nhất dữ liệu theo dòng thời gian. Dữ liệu quá khứ, dữ liệu mới và dữ liệu theo thời gian thực phải được kết hợp cùng nhau nhằm mang lại cái nhìn toàn cảnh về hoạt động thị trường, quan điểm và hành vi giao dịch.

- Đặt hành động vào bối cảnh cụ thể. Khi đã chấp nhận dữ liệu lịch sử, một sự nghi ngờ có thể dẫn đến một sự sai lệch trong hoạt động phân tích dữ liệu lớn. Hệ thống dữ liệu NoSQL được sử dụng nhằm mục đích xử lý sự gia tăng nhanh chóng của dữ liệu.

- Phân tích theo thời gian thực phải được thực hiện. Dữ liệu thị trường phải được phân tích với tốc độ nhanh chóng. Công nghệ xử lý sự kiện phức hợp có thể thực hiện phân tích theo thời gian thực rất cần thiết cho hệ thống giám sát hiện đại.

Triển vọng từ giao dịch tần suất cao

Những công ty hoạt động trên thị trường vốn cần xây dựng đội ngũ giám sát giao dịch, trang bị các công cụ và công nghệ để theo kịp tốc độ phát triển của hoạt động giao dịch tự động với tần suất cao. Có khả năng quản lý một lượng dữ liệu lớn với nhiều hình thức khác nhau đến từ nhiều địa điểm giao dịch và phương tiện thông tin đại chúng nhằm phát hiện và thực hiện những giải pháp phù hợp.

Sử dụng giải pháp dữ liệu lớn, các công ty hoạt động trên thị trường vốn có thể có cái nhìn hoàn chỉnh về những hành động trong quá khứ của những nhà giao dịch; Nhanh chóng xem lại và phân tích một khối lượng lớn dữ liệu từ hệ thống giao dịch.

Điều này cung cấp một cái nhìn toàn diện về hoạt động giao dịch trên thị trường nhằm phát hiện những bất thường; Sử dụng công nghệ xử lý sự kiện phức hợp nhằm phát hiện những bất thường trên thị trường mà trước đây khó bị phát hiện; Được xem như một thành viên năng động theo quan điểm của cơ quan quản lý, thị trường và khách hàng.

Hiện nay, nhiều ngân hàng có trụ sở tại Mỹ đã sẵn sàng gỡ bỏ những trở ngại bằng cách áp dụng việc phân tích dữ liệu lớn. Thực hiện kết hợp phân tích dữ liệu lớn và công nghệ xử lý sự kiện phức hợp cho phép họ lấy dữ liệu và đánh giá những tín hiệu theo thời gian thực.

Hơn nữa, họ đang tạo ra mô hình kinh doanh thông minh hơn bằng cách kết hợp những dòng tin tức thị trường, thông tin từ mạng xã hội, dữ liệu trên sở giao dịch, thống kê lệnh mua/bán trên thị trường và họ có cái nhìn sâu sắc hơn về thị trường từ việc xử lý giao dịch theo thời gian thực.

Thông qua việc sử dụng những công cụ mới và những dòng dữ liệu mới, đội ngũ giám sát giao dịch có thể nâng cao hiệu quả trong việc phát hiện những bất thường trên thị trường và đưa ra những cảnh báo có thể giúp phát hiện cả giao dịch nội gián.