Wanneer wordt het gebruik van Alternative Data handel met voorkennis?

Ruim tien jaar geleden was er in de beurswereld opeens aandacht voor High Frequency Trading: rond verschillende aandelenbeurzen in de wereld werden supersnelle kabels getrokken, waarmee sommige partijen een fractie sneller konden handelen op de beurs dan anderen. De vraag kwam al snel op of dat eerlijk was.

Nu komt die vraag weer op, maar bij een heel ander, nieuw fenomeen: 'alternative data'. Grote beleggers zoals hedgefunds kopen grote hoeveelheden data op, waaruit ze zeer waardevolle informatie kunnen destilleren over beursgenoteerde bedrijven, voordat de rest van de beleggers daar zicht op hebben.

Of het nu gaat over de verkoopcijfers van Tesla, of de omzet van McDonalds, veel grote beleggers wachten niet meer op de kwartaalcijfers, maar weten door slim gebruik te maken van data allang hoe het ervoor staat. Maar is dat wel eerlijk, of is het een vorm van handelen met voorkennis?

Het gebruik van ‘alternative data’, externe datasets die heel veel informatie prijsgeven over beursgenoteerde ondernemingen, heeft de afgelopen jaren een enorme vlucht genomen in de Verenigde Staten en Groot-Brittannië. Maar ook steeds meer grote Europese beleggers zoals hedgefunds gebruiken grote hoeveelheden data, van creditcardtransacties tot lokatiegegevens van mobiele telefoons, om investeringsbeslissingen op te baseren. Want data die niet uit een beursgenoteerd bedrijf zelf komen, kan soms zeer waardevolle informatie bevatten over of de koers van een aandeel zal stijgen of dalen.

Zo kan uit grote hoeveelheden betaalgegevens bijvoorbeeld worden afgeleid wat de omzet is van een bedrijf als Netflix, terwijl medewerkers van dat bedrijf deze informatie niet mogen delen omdat het koersgevoelig kan zijn. Staat het gebruik van dergelijke ‘alternative data’ daarmee ook gelijk aan verboden handel met voorkennis?

In een aantal gevallen komt het er volgens Arnoud Pijls, universitair docent Ondernemingsrecht & Kapitaalmarkten aan de Erasmus School of Law, wel heel dicht in de buurt.

'Het is een innovatie op de financiële markten die me erg fascineert. Maar ik dacht ook meteen aan het eerlijke speelveld dat de aandelenbeurs hoort te zijn. Alle deelnemers op de aandelenbeurs, van grote hedgdefunds tot particuliere beleggers, horen dezelfde informatie op hetzelfde moment tot hun beschikking te hebben. Als dat niet zo is, kan het vertrouwen in de beurs achteruit gaan, en zal de beurs op lange termijn slechter functioneren omdat minder mensen geneigd zijn via de beurs te handelen.'

Lang niet alle handel in ‘alternative data’ brengt het risico van handel met voorkennis met zich mee. Bedrijven die slim data verzamelen van bijvoorbeeld Twitter, of vacaturesites afstruinen om te zien of een beursgenoteerde onderneming op het punt staat veel nieuwe mensen aan te nemen, gebruiken openbare bronnen en zullen zich niet schuldig maken aan marktmisbruik.

Maar Arnoud Pijls ziet de handel in en het gebruik van sommige datasets wel als problematisch: 'Het voorbeeld van Netflix waarbij uit een grote dataset creditcard-transactiegegevens de omzet kan worden afgeleid, dat is echt anders. Als een belegger een grote dataset in handen heeft waarmee over langere periode een accurate conclusie valt te trekken over informatie die koersgevoelig is, zoals de omzetcijfers, dan gaat dat zeker richting voorwetenschap.'

Onder 'alternative data' valt eigenlijk alle data die niet uit een bedrijf zelf komt, maar wel iets kan zeggen over hoe het gaat met een bepaald beursgenoteerd bedrijf. Van analyses van Twitterdata, die iets kunnen zeggen over hoe het publiek denkt over een bepaald merk, tot aan datasets van autoverzekeraars, die een heel precies beeld kunnen geven over hoeveel Tesla’s of Volkswagens er in een periode zijn verkocht, voordat verkoopcijfers zijn gepubliceerd.

In Amerika is er al jaren een levendige handel in dergelijke datasets, maar ook in Europa zijn er steeds meer grote beleggers die op zoek gaan naar datasets waar ze bruikbare informatie uit kunnen halen. En alhoewel lang niet alle datasets als voorwetenschap kunnen worden aangemerkt, ziet Arnoud Pijls wel degelijk een aanleiding voor nader onderzoek.

'De Amerikaanse toezichthouder SEC en de Engelse toezichthouder FCA hebben beide aangekondigd onderzoek te doen naar 'alternative data’. Maar bij de Nederlandse toezichthouder AFM is het nog stil. Het lijkt me hoog tijd dat zij ook van zich laten horen.'

Maar de AFM ziet voorlopig geen reden zich uitgebreid in het verschijnsel ‘alternative data’ te verdiepen. Woordvoerder Maarten Dijksma: 'Een vergelijkbaar verkennend onderzoek zoals in het Verenigd Koninkrijk en de VS naar het gebruik van ‘alternative data’ in Nederland behoort tot de mogelijkheden, maar is momenteel niet aan de orde.'

Het gebruik van ‘alternative data’ zal, ook als de toezichthouder wel aandacht zou besteden aan deze datahandel, niet meteen verboden worden, denkt Pijls. 'Het is enigszins te vergelijken met High Frequency Trading, waarbij sommige partijen op de markt sneller toegang hebben dan anderen. Ook daar spelen vragen rond een eerlijk speelveld. Daar is de toezichthouder wel actief mee bezig, en daar is op het gebied van regulering al het nodige gebeurd. Maar ook daar gaan de ontwikkelingen snel, en loopt de wetgever steeds iets achter.'

Pijls laat erbij aantekenen dat regulering rond het gebruik van ‘alternative data’ het gebruik ervan niet helemaal zou moeten blokkeren: 'Het gebruik van dit soort datasets zorgt er ook voor dat de markt transparanter wordt, en efficiënter, omdat belangrijke informatie over een beursgenoteerd bedrijf eerder in de koers wordt verwerkt. Te strenge regulering kan ervoor zorgen dat innovatie wordt afgeremd, en dat is ook niet de bedoeling.'