Research ProposalPDF Available

Psihologia folosirii algoritmilor pentru automatizarea deciziilor în sistemele informaționale financiare.

Authors:
  • Algorithm Invest

Abstract

Este binecunoscut faptul că recepționarea informației de către orice persoană suferă transformări, modificări și distorsiuni în funcție de personalitatea, experiența, nivelul de educație și cultură și de obișnuința fiecăruia. În activitatea de promovare și vânzare a unui serviciu informatic destinat investitorilor, se constată existența mai mjultor tipare comportamentale. Astfel, dacă pentru unii clienți prezentarea unui grafic de evoluție a capitalului este un factor deciziv, alți investitori pot consolida o decizie numai după analiza cifrelor din planul de investiție, iar alții numai după ce audiază o prezentare verbală a serviciului respectiv. După un număr semnificativ de observații în acest domeniu, am putut elabora o colecție a tiparelor comportamentale ale investitorilor. Lucrarea de față prezintă toate aceste tipuri psihologice de comportament, în context investițional, însoțite de observații privind particularitățile fiecărui tipar, modalitatea de identificare, modalitatea potrivită de transmitere a informațiilor și, probabil cel mai important, elementele care pot influența pozitiv decizia investitorului, în funcție de tipologia din care acesta face parte. Fiind vorba de o activitate investițională, care desigur presupune asumarea unui risc, fricile cu care se confruntă investitorul reprezintă un subiect aparte. Slab tratate în literatura de specialitate, fricile investitorului reprezintă subiectul celei de a doua părți a prezentei lucrări. Vor fi evidențiate diferitele tipuri de frici cu care se confruntă investitorii, modalitățile prin care acestea pot fi identificate și mai ales acțiunile prin care aceste frici pot fi eliminate sau controlate, în sensul ca acestea să nu producă emoții negative pe durata investiției. Lucrarea de față acoperă două subiecte importante aproape neabordate în literatura de specialitate. Articolul se adresează în egală măsură atât celor care activează în domeniul marketingului și a promovării de servicii destinate investitorilor, cât și investitorilor propriu-ziși, care se pot identifica în diferitele tipologii și își pot astfel explica reacțiile și mai ales fricile cu care se confruntă. Aceștia pot de asemenea identifica diferitele modalități prin care procesul investițional poate să devină unul lipsit de stres.
PSIHOLOGIA FOLOSIRII ALGORITMILOR PENTRU AUTOMATIZAREA
DECIZIILOR ȊN SISTEMELE INFORMAȚIONALE FINANCIARE
CRISTIAN PĂUNA1
Academia de Studii Economice, București
Înainte de abstract
Această lucrare este rezultatul unei activități îndelungate în domeniul dezvoltării de algoritmi
automați de decizie și a vânzării serviciilor generate de aceștia investitorilor care doresc -și
automatizeze investițiile. Lucrarea este scrisă în timpul unei activități de cercetare doctorală în
domeniul informaticii economice. Fiind de profesie inginer, economist și informatician, nu am o
calitate oficială de psiholog. Din acest motiv lucrarea a fost respinsă de la publicare de mai multe
reviste de psihologie. Fiind conștinet de utilitatea articolului și fără a avea vreo dorință explicită
de afirmare, am ales ca aceasta să fie publicată în mediul online, pentru a putea fi accesată de cei care
o vor găsi folositoare.
Abstract
In the early years of the current century important changes have taken place in the field of
information systems in general and financial trading systems in particular. As a result of computer
development, after the global implementation of electronic trading, buying and selling decisions and
orders are automatically built and sent by computers using advanced mathematical algorithms. The
fast price changes require that these processes to be automated in order to capture and speculate price
differences to make profit. The usage of algorithms for decision-making and decision transformation
into results brings new psychological aspects in the design, implementation and usage of the
information systems. Once the automated system has been started, the human factor is partially or
totally excluded from the decision chain, the human remaining only the beneficiary of the results.
Some particular fears and emotions related with this new approach are born. This article aims to
capture and explain all these aspects in order to highlight the changes. New aspects related to the
evolution of algorithms in the decision chain, changes in the dynamic of the information systems and
new hypotheses related to the psychology of using automated decision systems will be presented. The
article also proposes new additions to the fundamental definition of the information systems to
include the new development trends presented. As conclusion, decision-making automation pushes to
new levels of development and knowledge into information systems and changes the psychological
conditions that have to be known, respected and fulfilled by users and beneficiaries of these systems.
Cuvinte cheie: comportament uman, fricile omului în procesul de tranzacționare, emoții
legate de folosirea algoritmilor
Keywords: human behaviour, trading fears, emotions using algorithms
1. Introducere.
În contextul răspândirii în masă a calculatoarelor și aplicațiilor electronice, o serie întreagă de
activități au suferit schimbări semnificative în primii ani ai secolului curent. “Economia digitală se
caracterizează printr-o creștere rapidă a cunoștințelor privind noile produse și servicii, sporind
importanța învățării și inovării, precum și dezvoltarea durabilă” (Dănăiață, Margea, Hurbean și
Artene, 2014). Schimbări importante au survenit în domeniul sistemelor informaționale în general și a
celor informatice în special.
Unul dintre domeniile reorganizate din temelii este cel al tranzacțiilor financiare. Introducerea
pe scară largă a tranzacționării electronice constituie un pas definitoriu în acest domeniu.
“Tranzacționarea electronică este metoda care folosește tehnologia informației pentru a aduce
împreună cumpărători și vânzători într-o piață virtuală folosind o platformă de tranzacționare
electronică și o rețea care lege toți acești participanți” (Păuna, 2018). Cu aceasta, prețul bunurilor
este calculat și transmis electornic, cu viteze foarte mari, tuturor celor implicați, iar deciziile și
ordinele de cumpărare și de vânzare sunt realizate rapid și comunicate automat de calculatoare care
1 Inginer, Economist, Student doctorand la Școala Doctorală de Informatică Economică, Academia de Studii
Economice București. Email: cristian.pauna@ie.ase.ro
folosesc algoritmi matematici evoluați. Modificările rapide de preț impun automatizarea acestor
procese pentru a putea surprinde și specula cât mai bine diferențele de pr cu scopul realizării de
profit.
Utilizarea algoritmilor în studiile de piață nu este ceva nou. Încă de la începuturile burselor au
fost dezvoltate metode mai mult sau mai puțin empirice de analiză a evoluției prețului și de predicție a
acestuia. Odată cu tranzacționarea electronică, noutatea constă în faptul că deciziile de vânzare și
cumpărare se pot automatiza. Respectând regulile apriori programate, algoritmi specializați hotărăsc
ce, când și cât anume să cumpere și transmit automat aceste ordine burselor electronice. De asemenea
automat sunt realizate și transmise ordinele de închidere a tranzacțiilor în funcție de criterii de
profitabilitate sau pe baza unor algoritmi de protecție a capitalului. Toți acești algoritmi fac obiectul
unor studii complexe ce sunt astăzi de mare actualitate dar care nu constituie subiectul prezentei
lucrări. Acest articol se va apleca asupra modificărilor și implicațiilor psihologice survenite ca urmare
a automatizării deciziilor în sistemele informaționale.
Automatizarea deciziilor atrage după sine noi aspecte psihologice în organizarea,
implementarea și utilizarea sistemelor informatice, întrucât odată pornit sistemul automat, factorul
uman este parțial sau total exclus din lanțul decizional. Omul rămâne doar utilizatorul sistemului sau,
mai bine spus, beneficiarul rezultatelor algoritmilor apriori programați, fapt care schimbă unele
aspecte de relaționare după cum se va vedea. O serie întreagă de frici și emoții se nasc în legătură cu
folosirea algoritmilor automați deoarece acțiunea și influența umană se exercită doar în etapa de
proiectare, testare și implementare a sistemului autmoat de decizie, utilizatorul neavând posibilitatea
să intervină în lanțul decizional. Acest articol își porpune să surprindă și să explice toate aceste
schimbări cu scopul de a evidenția și conștientiza diferențele. Se vor prezenta aspecte noi legate de
evoluția algoritmilor în lanțul decizional, modificările aduse în dinamica sistemelor informaționale și
noi aspecte legate de psihologia organizării activităților care folosesc algoritmi și sisteme automate de
decizie. Neparticiparea activă a beneficiarului în lanțul decizional crează după sine anumite
psihologice cel puțin până la cunoașterea mai amănunțită a sistemului.
2. Psihologia algoritmilor.
Una dintre definițiile generale ale algoritmului este: “succesiune de operații necesare în
rezolvarea unei probleme oarecare” (DEX, 2016). Termenul de algoritm provine “din numele lui
Mahammad ben Musa al-Horezmi, matematician arab din secolul al IX-lea care a introdus numerația
decimală în Europa” (Şchiopu, 1997). Este bine cunoscut faptul că folosirea algoritmilor în studiile de
piață este o activitate consacrată încă dinainte de apariția calculatorului. După introducerea pe scară
largă a sistemelor de calcul în activitatea bursieră, utilizarea algoritmilor a devenit o necesitate.
Variațiile de preț în unitatea de timp au devenit extrem de rapide, iar pentru a surprinde și utiliza
optim diferențele de preț este nevoie de un calcul rapid al deciziilor de vânzare/cumpărare și totodată
de transmiterea lor cât mai rapidă spre execuție. Termenul consacrat pentru caracterizarea acestor
sisteme în limba engleză este “low-latency” care denotă necesitatea unei întârzieri reduse de răspuns a
algoritmilor folosiți pentru aceste aplicații specializate.
Pentru a înțelege importanța acestui aspect trebuie spus prelucrarea informațiilor
referitoare la evoluția curentă a prețului și transmiterea ordinelor de tranzacționare este astăzi un
proces care durează în mod normal între 10 și 100 de milisecunde. Procese mai evoluate pot să ajungâ
până la 300-500 milisecunde însă acestea sunt deja considerate a avea “întârziere”. Așadar nu este
timp pentru o analiză îndelungată. Perioada în care evoluția prețului este analizată de către un factor
uman a apus de mult. Astfel de procese se mai folosesc astăzi în activitățile de investiții pe termen
lung, dar și aici algoritmi automați au preluat controlul pentru optimizarea investiției ca urmare a unui
volum foarte mare de calcul.
Omul ca factor decizional este un element lent. Deoarece timpul de răspuns trebuie să fie
foarte scurt, factorul uman este exclus din acest proces. Se stabilește un set de reguli stricte care este
inclus într-un program informatic specializat. Aceasta este singura etapă în care omul intervine în
lanțul decizional și în logica acestor sisteme. Pe baza acestui algoritm un computer de proces
analizează automat variațiile de preț, asamblează deciziile de cumpărare și de vânzare și le transmite
în bursă pentru a fi executate. Omul deține rolul determinant în realizarea algoritmului ce stă la baza
întregului proces dar devine un simplu spectator în faza de desfășurare și funcționare a sistemului.
Aceasta este de fapt noutatea impusă de noile condiții de dezvoltare din domeniu. De aici se distinge
primul factor psihologic și anume faptul că beneficiarul rezultatelor trebuie să aibă încredere în
algoritmul folosit. El va urmări rezultatele obținute și le va compara cu o listă de așteptări. Pentru
aceasta o serie întreagă de teste sunt realizate înainte ca sistemul funcționeze în timp real și
producă efecte ce implică sume reale de capital. Odată efectuate aceste teste, se pot măsura parametrii
funcționali ai sistemului și se poate prevedea măsura în care sistemul răspunde necesităților
utilizatorului. Nevoia ca așteptările beneficiarilor să fie unele realiste este foarte mare, de la acest fapt
putând să provină o serie întreagă de consecințe psihologice cu implicații în însăsi eficiența sistemului
după cum se va vedea.
Odată testat sistemul care are la bază un algoritm automat, funcționarea sa va decurge
conform regulilor programate, așteptarea fiind ca rezultatele să aibă repetabilitate. Prin definiție
algoritmul are un caracter bine determinat și complet definit. “Se știe pentru a deveni eficient, un
algoritm trebuie îndeplinească o serie întreagă de cerințe logice: organizarea coerentă și rațională,
subordonarea unei finități de operații și masivitatea“ (Şchiopu, 1997). Prima cerină se referă la
asigurarea continuității fluxurilor de operații prin înlăturarea operațiilor inutile sau a întreruperilor de
orice fel. Organizarea unei succesiuni stricte de operații va conduce la obținerea unui rezultat pentru
fiecare caz analizat. A doua proprietate presupune că aplicarea algoritmului la mulțimea de probleme
pentru care a fost elaborat conduce în mod sigur la obținerea rezultatului optim, sau cel puțin al unui
rezultat acceptabil în mulțimea așteptărilor utilizatorului. Masivitatea algoritmului se referă la
proprietatea acestuia de a îngloba o gamă cât mai variată de situații particulare ce pot apărea în
activitatea pentru care acesta este proiectat. Toate acestea reprezintă practic criterii de proiectare,
optimizare și testare a algoritmilor automați de decizie și sunt temele prin care factorul uman
definește, dezvoltă, influențează și controlează funcționarea algoritmului. De remarcat faptul că toate
acestea se realizează în etapa de proiectare și testare a sistemului automat. Odată pornit, acesta va
produce efecte conform instrucțiunilor gata programate, factorul uman fiind total exclus din lanțul
decizional în momentul funcționării. Toate deciziile omului sunt deja înglobate în algoritm. Singurul
lucru ce rămâne la latitudinea utilizatorului este să pornească, să urmărească și să oprească sistemul.
Utilizarea pe scară lară a algoritmilor în sistemele decizionale se impune nu doar din
considerente de viteză sau volum de calcul, ci și datorită unor factori psihologici. Algoritmii se
dovedesc mai eficienți decât procesele care implică factor uman. Este vorba în primul rând despre
emoții, care sunt excluse complet în cazul deciziilor automate. Un algoritm odată programat va realiza
în mod repetat și continuu aceleași sarcini, fără a fi influențat în vreun fel de emoții, frici sau
sentimente. Acest fapt însă nu exclude emoțiile și fricile utilizatorului, efecte ce vor fi prezentate mai
pe larg în capitolul 4. În plus un sistem de calcul poate lucra neîntrerupt fără să obosească, fapt care
duce implicit la creșterea randamentului general al sistemului. Acest aspect este foarte important în
sistemele de tranzacționare automată întrucât acestea au o funcționare continuă care ar fi greu și mult
mai costisitor de acoperit cu factori umani.
Folosirea algoritmilor automați implică mai multe abilități din partea utilizatorilor sau
beneficiarilor. În primul rând un algoritm va face de fiecare dată același lucru chiar dacă cerințele sau
așteptările beneficiarilor se pot modifica în timp. De asemenea cerințele se pot modifica de la o
persoană la alta, în timp ce algoritmul este programat funcționeze independent de factorul uman,
deci va oferi mereu aceleași rezultate. Pornind de aici, implementarea unui algoritm automat poate
căpăta aspecte particulare. Succesul unui sistem apriori porgramat depinde de rezonanța dintre
așteptările utilizatorilor și rezultatele obținute.
“Algoritmizarea este un procedeu implicat în operații complexe legate de un proces de
acțiune, pe baza stabilirii riguroase de succesiuni a elementelor componente, după identificarea lor
corectă, după determinarea lor corectă și după definirea lor” (Şchiopu, 1997). Această acțiune exprimă
“modelarea desfășurării unui proces pe baza desfășurării procedeelor” (Şchiopu, 1997) componente.
În sistemele de tranzacționare moderne, aceasta este etapa în care intervine factorul uman. Toate
deciziile sunt apriori găndite, stabilite și modelate matematic în funcție de evoluția prețului și a
datelor referitoare la capital. Odată realizat algoritmul automat, deciziile sunt luate în directă
concordanță cu evoluția prețului și vor fi efectuate automat de către sistem și transformate în rezultate,
în cazul de față în profit. Beneficiarii rezultatelor algoritmului, de regulă alte persoane decât cele ce
au realizat sistemul, vor culege și analiza rezultatele, având la îndemână doar decizia întreruperii
funcționării algoritmului în cazul în care randamentul nu este cel preconizat. De aceea orice sistem
automat trebuie însoțit de instrucțiuni precise care pregătească beneficiarii cu privire la specificul
funcționării sale și la tipologia rezultatelor obținute pentru a crea o imagine realistă a așteptărilor.
3. Dinamica sistemelor informaționale.
“Sistemul informațional poate fi definit ca un ansamblu tehnico-organizatoric de proceduri de
constatare, consemnare, culegere, verificare, transmitere, stocare și prelucrare a datelor, în scopul
satisfacerii cerințelor informaționale necesare conducerii în procesul fundamentării și elaborării
deciziilor” (Lungu, 2005). “Sistemul informațional este reprezentat de totalitatea informațiilor și
fluxurilor informaționale, proceselor de prelucrare a informațiilor, a tehnicilor și instrumentelor
utilizate în prelucrarea datelor pentru conceperea și obținerea informațiilor necesare procesului
decizional” (Lungu Şi Bâră, 2007). Aceastea sunt, după o reală documentare, cele mai complete și
consacrate definiții ale sistemului informațional. Dar în condițiile noilor evoluții ale sistemelor
automate de decizie, partea de automatizare, transmitere și transformare a deciziei în rezultate nu este
luată în considerare în definiția sistemului informațional.
Ne-am obișnuit ca informațiile să fie culese, stocate, prelucrate și prezentate utilizatorului
pentru a facilita procesul uman decizional. Realitatea curentă însă ne arată sistemul informațional
poate include procese de automatizare a deciziei în locul omului și de transmitere a deciziei către
factorii executivi care vor prelucra informația și o vor transforma direct în rezultate, în cazul nostru în
profit. În astfel de sisteme fluxul informațional crează un flux decizional care, odată executat, produce
efecte în spațiul rezultatelor așteptate de către beneficiarul final al sistemului. Din aceste motive
propunem o definiție ceva mai completă a sistemului infomațional care includă și procesele de
automatizare a deciziilor: sistemul informațional reprezintă totalitatea fluxurilor de informații și a
proceselor și tehnicilor de culegere, stocare și prelucrare a acestora pentru elaborarea deciziilor,
transmiterea și transformarea acestora în rezultate.
Dinamica sistemelor informaționale are consecințe sociale dintre cele mai interesante. Odată
automatizată decizia, persoanele ce ocupau posturi cheie cu această sarcină devin dintr-o dată inutile,
de vreme ce calculatoare de proces realizează toate aceste sarcini în locul lor. De aceea se poate
constata o reticență importantă din partea unor factori de decizie atunci când este vorba de
implementarea unor sisteme expert de automatizare a deciziei. În mod sistematic, algoritmii
inteligenți se dovedesc mai eficienți decât structuri umane ce îndeplineau aceste funcții. Răspunsul
primit de la factorii decizionali cu inerție în aplicarea noilor tehnologii vine de regulă sub formă de
întrebări de genul: “să avem mai multă încredere într-o mașină decât într-o echipă de oameni cu
experiență de ani de zile?” Răspunsul este “DA”, un sistem automat va efectua aceeași muncă, de un
milion de ori mai repede și mult mai ieftin decât o armată de oameni. Va obține un profit considerabil
mai mare și va exclude o serie întreagă de neajunsuri ce depind de facotul uman. Aceasta este
realitatea zilei de astăzi, într-o societate dinamică; este una dintre consecințele evoluției umane și va
trebui să învățăm să trăim cu ea.
“Sistemul informatic este un ansamblu structurat de elemente interconectate funcțional
necesare asigurării automatizării procesului de obținere a informațiilor și pentru fundamentarea
deciziilor” (Lungu, 2005). Din nou definiția trebuie completată să răspundă și sistemelor automate de
procesare și transmitere a deciziilor și de tranformare a fluxurilor informaționale în rezultate finale.
“Cerintele de realizare a sistemelor informatice executive necesită modele de analiză și proiectare
diferite, abordări specifice ale ciclului de dezvoltare care să se concentreze pe cerintele de afaceri ale
sistemului de realizat” (Lungu și Bâră, 2007). Iată deci cum însăși existența sistemului informațional
produce schimbări ce duc la modificarea acestuia. “Sistemul informatic este un ansamblu structurat de
elemente interconectate functional, necesar asigurarii automatizarii procesului de obtinere a
informatiilor si pentru fundamentarea deciziilor” (Lungu, Bâră, Bodea, Botha, Diaconiță, Florea și
Velicanu, 2011). Odată ce lanțul decizional poate fi automatizat, iar deciziile în mod implicit
transformate în rezultate de însuși sistemul informațional, aspecte psihologice legate de excluderea
factorului uman devin consecințe ale dezvoltării societății umane și trebuiesc conștientizate.
4.Psihologia utilizării sistemelor automate.
Odată elaborat algoritmul automat de tranzacționare și integrat într-un sistem informatic,
acesta va fi utilizat de persoane care de regulă nu au luat parte la procesul de proiectare, realizare și
testare a acelui program. Integrarea cu succes a unui astfel de sistem depinde de mai mulți factori cu
caracter uman. Psihologia procesului de integrare trebuie să țină cont de cine sunt beneficiarii
sistemului și de așteptările acestora. Este important dacă beneficiarul rezultatelor algoritmilor este
compania în sine sau clienții acesteia. Există cazuri în care beneficiarii pot să fie de ambele părți.
Pentru cazul în care însăși compania este beneficiarul rezultatelor, așteptările și cerințele sistemului
pot fie bine definite prin analiza fluxului informațional din cadrul firmei. În plus firma se poate
adapta în timp astfel încât integrarea sistemului automat să fie una oportună. În cazul în care
rezultatele algoritmului sunt destinate clienților companiei, lucrurile pot căpăta diferite conotații. În
momentul în care firma dorește să vândă rezultatele sistemului sub formă de servicii, o multitudine de
probleme pot apărea datorită diferențelor dintre cerințele reale ale clienților și cerințele inițiale pentru
care a fost proiectat sistemul.
Nevoile și mai ales așteptările oamenilor se pot modifica de la o perioadă de timp la alta, în
condițiile în care funcționalitatea algoritmului rămâne constantă. Integrarea sistemului trebuie țină
cont de toate aceste diferențe, cu atât mai mult cu cât deciziile sistemului sunt automat transformate în
rezultate care de regulă nu suportă porcese inverse de transformare dacă rezultatele nu sunt conforme
așteptărilor. În plus, costurile aferente funcționării sistemului cât și cele de corecție ale eventualelor
rezultate neconforme pot fi importante, greu de neglijat și adesea imposibil de evitat. Este sarcina
deținătorului sistemului de a armoniza rezultatele algoritmului automat cu așteptările beneficiarilor.
Modificări la nivelul nevoilor beneficiarilor se pot transforma în solicitări de modificare a algoritmilor
care însă pot implica întreruperi și costuri deloc de neglijat.
Din punctul de vedere al celui care utilizează algoritmul, în cazul în care acesta nu este parte
din echipa care a proiectat sistemul, principala emoție cu care se confruntă este frica. Ca emoție
primară, frica este “provocată de o subită lipsă de suport” (Sartre, 1997) în momentul în care
utilizatorul nu cunoaște logica și principiile pe baza cărora este construit algoritmul. În plus, când este
vorba despre bani, principala frică a omului este aceea de a nu-i pierde. De aici se naște o barieră
emoțională importantă a utilizatorului de algoritmi automați în domeniul tranzacțiilor bursiere.
Contradicția provine din faptul omul dorește folosească sistemul, este conștient de avantajele
sale, de faptul execuția umană este aproape imposibilă pentru obținerea unor randamente
superioare, dar, cum totul este automat și informația deja programată în sistem nu este cunoscută, frica
utilizatorului de a pierde bani rezidă în indecizii și întârzieri în implementarea sistemului. Omul
dorește să fie sigur că sistemul este bun. Cum ar putea decât urmărind dacă sistemul funcționează bine
pe parcursul unei perioade de timp. Aceasta este mai ales situația utilizatorilor neinstruiți, fără
tangență cu domeniul tehnologiei informației, cei care nu înțeleg că un algoritm poate fi testat în
câteva minute prin simpla execuție a sa pe o serie de prețuri istorice care poate să includă un număr
semnificativ de ani de evoluție a prețului. Frica unora merge până acolo unde întrebarea “dar de unde
știu eu că testul este bun” rămâne fără răspuns.
Vis-a-vis de frica de a pierde bani, sistemele de tranzacționare automată sunt înzestrate cu
proceduri automate de protecție a capitalului și a riscului asumat. Astfel utilizatorul poate stabili
apriori riscul maxim alocat în tranzacții, astfel încât în cazul în care apare o deficiență de funcționare
sau prețul de pe piață evoluează într-o situație fără precedent, pierderea maximă a beneficiarului să nu
depășească o anumită valoare care este impusă chiar de către acesta. Frica utilizatorului însă poate
merge până la reacția “de unde știu că acea procedură funcționează?”
În ceea ce privește frica utilizatorului datorită faptului că nu cunoaște sau nu înțelege
principiile pe baza cărora este creat algoritmul de tranzacționare, aceasta se manifestă în moduri
diferite. Majoritatea beneficiarilor acceptă să folosească algoritmul cu un risc foarte redus la început,
urmărind la tot pasul tranzacțiile pe care programul le realizează și încercând să înțeleagă logica
sistemului. La scurt timp descifrarea logicii de tranzacționare se dovedește o sarcină imposibilă pentru
cineva care nu face parte din echipa de proiectanți. Pentru a înțelege, trebuie spus programele de
tranzacționare includ foarte multe cazuri și funcții care participă la proces. Pentru exemplificare,
TheDaxTrader (Păuna, 2010), un sistem automat de tranzacționare pentru indicele bursier al bursei de
la Frankfurt (Börse, 2018), folosește un număr de șaizeci de strategii de tranzacționare, algoritmi în
funcție de care se decide intrarea pe piață și alte cinci strategii de ieșire de pe piață. Fiecare dintre
acestea se poate afla în două cazuri diferite în funcție de creșterea sau scăderea prețului, caz care
determină cumpărarea sau vânzarea. Toate aceste cazuri sunt înmulțite cu alte trei situații existente
pentru ținta de profit, una pentru termen scurt de tranzacționare, alta pentru termen mediu iar alta
variabilă, în funcție de volatilitatea prezentă pe piață. Sunt în total 1.800 de cazuri de funcționare
prevăzute de algoritm. Tot pentru înțelegere trebuie spus sursa de cod a programului amintit are
peste două zeci de mii de linii. Este clar logica funcționării acestui program nu poate fi intuită și
tradusă urmărind doar rezultatele. Soluția rezolvării fricilor beneficiarului este folosirea unui risc mic,
pe care acesta este dispus să-l piardă, chiar și după ce obține încredere în sistem.
O serie întreagă de factori decurg din aspecte legate de cine anume gestionează resursele
sistemului, cum, când și în ce condiții se intervine asupra funcționalității algoritmului automat. În
sistemele automate de decizie, întreruperi aleatoare sau intenționate pot scădea semnificativ
randamentul. Acest fapt este cu atât mai elocvent cu cât rezultatele și eficiența sistemului depind de o
funcționare îndelungată și continuă a algoritmului, cum este cazul programelor automate de
tranzacționare. Un alt aspect important este cel legat de faptul că anumiți algoritmi odată programați
presupun costuri suplimentare pentru optimizare, modificare sau adaptare la schimbările cerințelor
utilizatorilor, de multe ori costuri ce pot depăși însăși costurile inițiale de proiectare și implementare.
De regulă, odată obținut un sistem decizional automat, se preferă selectarea și împărțirea utilizatorilor
pe clase care să corespundă diferitelor funcții ale algoritmului. Modificări fundamentale ale sistemului
informațional pot conduce la schimbări costisitoare ale celui infomatic care necesită costuri pe
măsură, întreruperi totale sau parțiale de funcționare și, adesea, schimbări fundamentale în
organizarea activității.
Unul dintre factorii cei mai complecși ce trebuiesc integrați în cazul unui sistem automat
decizional este cel legat de criteriile de optimizare a sistemului. Elaborarea acestor criterii este mai de
grabă o sarcină psihologică decât una matematică. Sistemul trebuie răspundă cerințelor
beneficiarilor dar în egală măsură trebuie se supună limitărilor tehnice existente. Sunt nenumărate
cazuri în care solicitările beneficiarilor depășesc posibilitățile tehnice, lucru ce nu este de fiecare dată
evident atunci când se începe proiectarea unui sistem. Un exemplu este cel al unui sistem de
tranzacționare care a fost comandat de către beneficiar pentru a realiza tranzacții care nu dureze
mai mult de o zi. Prin filtrarea strategiilor de tranzacționare pentru a satisface această cerință s-a
obținut un algoritm care produce a un profit de o sută de ori mai mic decât omologul său care realiza
tranzacții de zece ori mai lungi. Desigur la final s-a preferat programul care aduce un profit de o
sută de ori mai mare chiar dacă capitalul este blocat în tranzacții un timp suplimentar. Un alt caz ce
implică emoție și răbdare din partea beneficiarilor este cel al programelor automate de investiții.
Acestea realizează un număr mic de operații de vânzare/cumpărare având însă proprietatea că ține
deschise aceste tranzacții un timp îndelungat astfel încât profitul realizat de fiecare tranzacție fie
unul considerabil. Durata tranzacțiilor poate ajungă chiar la câteva luni. În mare parte a acestui
interval se poate întâmpla ca soldul operației să fie negativ, profitul fiind realizat mai ales în ultima
parte a timpului alocat tranzacției respective. În aceste cazuri este posibil ca utilizatorul pună la
îndoială logica programului, mulți dintre aceștia, mai ales cei mai puțin inițiați au pretenții nerealiste
privind intrarea pe piață sau timpul alocat unei investiții.
Un aspect important din care pot rezulta consecințe psihologice este acela al testării
algoritmului. Includerea condițiilor reale de funcționare în testele efectuate este un deziderat major. În
cazul în care testarea sistemului se realizează în condiții rupte de realitate, fără legătură cu starea reală
a lucrurilor și cu cerințele reale și realiste ale beneficiarilor, rezultatele algoritmului nu vor satisface
sau vor satisface parțial așteptările. Un parametru important în procesul de testare este probabilitatea
de eroare a testelor și precizia procedurilor de optimizare a parametrilor funcționali ai algoritmului. În
cazul în care aceastea nu se poat calcula sau sunt estimate eronat, pot rezulta grave diferențe între
funcționarea algoritmului și așteptările beneficiarilor, iar o parte importantă a acestora devin evidente
după un timp relativ considerabil de utilizare a sistemului respectiv.
Chiar dacă algoritmii folosiți în sistemele informatice sunt determinați, având un set de
rezultate pentru orice caz de date de intrare, pot exista cazuri în care rezultatul obținut nu fie cel
așteptat de către beneficiar. O insuficientă informare sau imposibilitatea beneficiarilor de a înțelege
complexitatea cazurilor în care rezultatele algoritmului se pot afla, poate conduce la nemulțumiti și
anxietate. În cazul unui sistem automat de tranzacționare, beneficiarul a fost informat de faptul
sistemul produce profit, i s-au arătat rezultate și a participat la o sesiune de teste în timp real, dar nu a
priceput profitul rezultă din diferența dintre tranzacțiile pozitive și cele negative. Așteptările sale
erau pentru a vedea doar tranzacții pozitive. Apariția de tranzacții cu pierdere a creat panică și frică,
utilizatorul având tendința de a închide sistemul în loc să-l lase să funcționeze un timp mai îndelungat
pentru a obține profit. Un alt exemplu de diferențe între starea de funcționare a sistemului și
așteptările utilizatorilor este acela în care un număr relativ mare de tranzacții devin profitabile în
ultimele minute sau secunde, adesea cu foarte puțin timp înainte de a fi închise de către sistem. In rest,
pe parcursul desfășurării procesului, acestea pot afișa pierdere, în contradicție totală cu așteptările
unor utilizatori nerealiști care doresc să vadă doar tranzacții pozitive și care nu sunt pregătiți din punct
de vedere psihologic asiste la pierderi. Nu trebuie uitat că în acest domeniu “pierderea face parte
din activitate” (Ward, 2009) și este tratată ca atare de sistemul automat pentru a fi limitată și apoi
recuperată.
Trebuie avut în vedere însă faptul fenomenele de frică și anxietate “nu au în mod necesar
un efect disfuncțional, ci dinpotrivă pot influența pozitiv motivația” (Feldman, 1993) atunci când
acestea sunt cunoscute, luate în considerare, explicate, discutate și tratate. Odată propuse soluții
pentru estimarea riscurilor și pentru rezolvarea diferențelor dintre așteptările utilizatorului și realitatea
de fapt a algoritmului, toate aceste fenomene pot constituie o bază bine orientată pentru
implementarea sistemului informațional. Cunoașterea sistemului este un deziderat, de vreme ce
utilizatorii, ca factori purtători de emoții psihilogice “percep mediul înconjurător ca fiind amenințător
și anxiogen, anxietatea devenind un răspuns logic la o interpretare distorsionată a realității” (Chelcea
și Iluț, 2003). Odată informați despre starea de fapt și odată implementate soluțiile tehnice de protecție
care rezolve fricile beneficiarilor lucrurile pot intra în normal, utilizatorul căpătând încredere în
sistem. Un factor interesant este acela că, în cazul sistemelor automate de tranzacționare, frica
utilizatorului de a pierde bani se manifestă de regulă în prima parte a activității, până când profitul
realizat depășește nivelul de risc alocat. Spre exemplu dacă expunerea totală de capital acceptată de
către utilizator este de 10% din capitalul de lucru, anxietatea acestuia se va manifesta atâta vreme cât
profitul net realizat va fi sub limita de 10%. Utilizatorul știe după această valoare, expunerea de
capital este alocată practic din profitul realizat, capitalul inițial fiind astfel protejat și conservat. Din
acest moment atenția sse va concentra spre noi idei, cum ar fi căutarea de soluții pentru majorarea
expunerii de capital pentru creșterea profitului obținut în unitatea de timp.
Factorii externi pot influența în mare măsură rezultatele algoritmului, fără a modifica în vreun
fel funcționalitatea acestuia. În cazul sistemelor automate de tranzacționare, randamentul se poate
măsura într-o perioadă determinată de timp, care se referă la un timp trecut. Știm exact ce profit și în
ce condiții a funcționat algoritmul în ultimii trei ani spre exemplu. Nimic din trecut însă nu ne
garantează că prețul pe piața financiară va evolua cu aceeași intensitate și în viitor. Nici limitele
maxime și minime ale prețului sau volatilitatea acestuia nu pot fi garantate de cineva. Acestea pot fi
măsurate și gestionate de către algoritm prin metode specifice pentru a asigura profitabilitatea. Dar în
cazul în care prețul nu se modifică semnificativ pentru o perioadă mai mare de timp, profitul obținut
de acel algoritm va fi semnificativ redus deoarece profitul provine din diferențele de preț, care în
cazurilor intervalelor de stagnare sunt reduse. Acesta este unul dintre cazurile în care așteptările
beneficiarilor sunt contrazise de rezultate. Iată cum un factor extern care nu depinde de sistemul în
sine poate influența rezultatele algoritmului și poate genera consecințe psihologice care trebuiesc
prevăzute și explicate.
Un alt capitol în care intervine factorul uman este cel al administrării sistemului infomatic.
Structura informațională de drepturi de acces și nivele de restricții este și va rămâne un capitol în
strânsă dependență cu factorul uman. Chiar dacă decizia executivă este automatizată și inclusă în
algoritm, pornirea și oprirea sistemului rămâne o sarcină umană care poate crea consecințe în ceea ce
privește eficiența obținută de sistem. De asemenea nivelul de expunere a capitalului este un parametru
stabilit de utilizator. Toate acestea trebuiesc gestionate în completă concordanță cu specificul
funcțional al algoritmului. Un sistem de tranzacționare care va fi oprit des va avea cu siguranță o
eficiență mai redusă față de cel care funcționează neîntrerupt și pentru care update-urile sau
reconfigurările se realizează spre exemplu doar în weekend. Un alt factor important este cel referitor
la securitatea algoritmului, un factor care are de regulă puternice implicații emoționale în legătură cu
încrederea utilizatorului.
nu uităm de stres. Suntem stresați în fiecare zi atunci cand nu putem munci așa cum ne
dorim. Suntem frustrați cand punem mai multa presiune pe noi înșine, iar aceasta se întâmplă din ce în
ce mai mult. Simțim frica de esec atunci când lucrurile nu merg așa cum ne-am dori. Folosind
algoritmi ne putem relaxa în timp ce culegem beneficiile.
5. Discuții și concluzii.
Prin excluderea factorului uman din lanțul decizional o serie întreagă de fenomene
psihologice participă la procesul de implementare a unui sistem informațional. În cazul unui sistem
automat de tranzacționare financiară, consecințe psihologice pornite de la fricile omului sunt prezente
și îngreunează procesul de implementare. Înțelegerea, explicarea și testarea sistemului pot rezolva o
parte dintre necunoscute. Odată înțelese aceste frici, chiar dacă utilizatorul refuză să folosească partea
intuitivă pentru a-și explica unele dintre temeri, se pot găsi metode practice prin care beneficiarul
poată obține încredere în sistem, soluții care însă necesită timp, efort și resurse ce trebuiesc estimate.
Deși dezvoltarea algoritmilor automați permite obținerea de randamente mult superioare celor
realizate cu factori umani. Proiectarea și testarea unor astfel de sisteme este relativ îndelungată.
Implementarea acestora este încă lentă datorită etapelor lungi de construire a încrederii în sistem. Cu
toate acestea, un sistem automat odată implementat și pornit, oferă omului o serie întreagă de
avantaje, nu doar de natură financiară, unele dintre ele chiar de natură psihologică, cum este de
exemplu reducerea stresului și modificarea parametrilor legați de timpul disponibil al utilizatorului.
Folosirea sistemelor automate de decizie este o etapă încă nouă în cadrul dezvoltării sistemelor
informaționale în general, etapă în care se deschid noi dimensiuni de cunoaștere și progres.
Bibliografie
1. Börse, Frankfurt Stock Exchange Deutsche Aktienindex DAX30 Components, 2018. Available at
http://www. boerse-frankfurt.de/index/dax
2. Chelcea, S., Iluț, P., Enciclopedie de psihologie, Editura Economică, București, 2003. ISBN: 973-
590-834-4
3. Dănăiață, D., Margea, C., Hurbean, L., Artene, A.S., Electronic services for business environment,
Procedia - Social and Behavioral Sciences 124, Published by Elsevier Ltd., 2014, pp. 351-360.
ISSN: 1877-0428.
4. DEX, Dicționar explicativ al limbii române, Institutul de lingvistică a Academiei Române,
București, 2016. ISBN: 9786068358208
5. Feldman, R., Understanding Psuchology, McGraw-Hill Inc, New York, 1993. ISBN: 978-
1259330353
6. Lungu, I., Metode de dezvoltare a sistemelor informatice, Editura Universitas, Petroșani, 2005.
ISBN: 973-8260-97-3
7. Lungu, I., Bâră, A., Sisteme Informatice Executive, Editura ASE, București, 2007. ISBN: 978-973-
594-690-6
8. Lungu I., Bâră A., Bodea, C., Botha, I., Diaconiță V., Florea A., Velicanu, A., Tratat de baze de
date. Organizare Proiectare Implementare, Editura ASE, București, 2011. ISBN: 978-606-505-
472-1
9. Păuna, C., TheDaxTrader, online software presentation, 2010. Available at:
https://pauna.bis/thedaxtrader
10. Păuna, C., Automated Trading Software. Design and Integration in Business Intelligence Systems,
Database Systems Journal, IX, 2018. ISSN: 2069 3230.
11. Sartre, J.P., Psihologia emoției, traducere de Gavriliu, L. Editura IRI, București, 1997, ISBN: 973-
97627-2-7
12. Şchiopu. U., Dicționar de Psihologie, Editura Babel, București, 1997. ISBN: 973-48-1027-8
13. Ward, S., High performance trading, Harriman House, 2009, ISBN 978-1-905641-61- 1
Rezumat
Ca urmare a dezvoltării societății umane și a implementării la nivel global a tranzacționării
electronice, deciziile și ordinele de cumpărare și de vânzare sunt realizate și transmise automat de
calculatoare ce folosesc algoritmi matematici. Modificările rapide de preț impun automatizarea
acestor procese pentru a realiza profit. Dezvoltarea algoritmilor de decizie și transformarea automată a
deciziilor în rezultate face parte din dinamica actuală a sistemelor informaționale. Utilizarea acestor
tipuri de algoritmi atrage după sine noi aspecte psihologice în utilizarea sistemelor informaționale.
Odată pornit sistemul automat, factorul uman este parțial sau total exclus din lanțul decizional.
Acțiunea umană se rezumă în momentul proiectării și implementării sistemului informatic.
Consecințele psihologice ce decurg din toate acestea trebuiesc cunoscute și explicate.
Titlu limba engleză:
The psychology of the automated decision-making algorithms usage in the financial
information systems.
Titlu limba franceză:
La psychologie de l’utilisation d’algorithmes pour l’automatisation décisions dans les
systèmes d’information financiers.
Titlu limba germană:
Die Psychologie der Verwendung von Algorithmen für die Automatisierung
Entscheidungen in den finanzinformationssystemen.
ResearchGate has not been able to resolve any citations for this publication.
Article
Full-text available
After the introduction of the electronic execution systems in all main stock exchanges in the world, the role of the automated trading software in the business intelligence systems of any financial or investment company became significant. Designing of reliable trading software to build and send automated orders based on quantitative mathematical models applied in the historical and real-time price data is a challenge for nowadays. Algorithmic trading and high-frequency trading engines become today a relevant part of any trading system and their specific characteristics related with the fast execution trading process and capital management involves specific measures to be used. Smart integration of the trading software in the business intelligence systems is also a sensitive theme for any financial and investment activity, a plenty of functional, control and execution issues being subjects of researches for future improvements. This paper wants to gather together more particular aspects on this subject, based on the experience of last years, opening the way for future topics.
Article
Full-text available
According to the EU definition, e-government implies smaller but smarter back-office and bigger and better front-office. Enhanced, cost-effective and efficient delivery of information and services is the e-government substance, when it is perceived by citizens and organizations. There has been a significant demonstration effect of the productive difference that e-government has made in developed economies in the delivery of services, provision of information and internal efficiency of the public administration. In developing countries, including Romania, governance reform agendas have included e-government projects that aim to reduce corruption, increase transparency and quality of service. Still, lot of initiatives happen at the local level of administration – in Romania we witnessed a competition between counties in moving forward in e-government implementation.
Frankfurt Stock Exchange Deutsche Aktienindex DAX30 Components
  • Börse
Börse, Frankfurt Stock Exchange Deutsche Aktienindex DAX30 Components, 2018. Available at http://www. boerse-frankfurt.de/index/dax
Enciclopedie de psihologie
  • S Chelcea
  • P Iluț
Chelcea, S., Iluț, P., Enciclopedie de psihologie, Editura Economică, București, 2003. ISBN: 973-590-834-4
  • Dicționar Dex
DEX, Dicționar explicativ al limbii române, Institutul de lingvistică a Academiei Române, București, 2016. ISBN: 9786068358208
Metode de dezvoltare a sistemelor informatice
  • I Lungu
Lungu, I., Metode de dezvoltare a sistemelor informatice, Editura Universitas, Petroșani, 2005. ISBN: 973-8260-97-3
Sisteme Informatice Executive
  • I Lungu
  • A Bâră
Lungu, I., Bâră, A., Sisteme Informatice Executive, Editura ASE, București, 2007. ISBN: 978-973-594-690-6
Tratat de baze de date
  • I Lungu
  • A Bâră
  • C Bodea
  • I Botha
  • V Diaconiță
  • A Florea
  • A Velicanu
Lungu I., Bâră A., Bodea, C., Botha, I., Diaconiță V., Florea A., Velicanu, A., Tratat de baze de date. Organizare Proiectare Implementare, Editura ASE, București, 2011. ISBN: 978-606-505-472-1
TheDaxTrader, online software presentation
  • C Păuna
Păuna, C., TheDaxTrader, online software presentation, 2010. Available at: https://pauna.bis/thedaxtrader
Dicționar de Psihologie
  • U Şchiopu
Şchiopu. U., Dicționar de Psihologie, Editura Babel, București, 1997. ISBN: 973-48-1027-8