9 godzin temu
O oszustwach w tradingu mówi się zwykle z punktu widzenia klienta: fałszywe platformy, klony znanych brokerów, reklamy z deepfake’ami znanych osób. Jest jednak też drugi rodzaj nadużyć, o którym mówi się rzadziej. Dotyczy on samych brokerów i firm prop tradingowych, które tracą pieniądze przez skoordynowane grupy traderów, wielokrotnie zakładane konta i wykorzystywanie opóźnień w kwotowaniach. W obu przypadkach coraz ważniejszą rolę odgrywa sztuczna inteligencja. Najnowszym przykładem jest cAntifraud, narzędzie, które Spotware, twórca platformy cTrader, wprowadził na początku listopada.
Nadużycia, których nie widać z jednej firmy
Spotware opisuje problem tak: podejrzane działania rozkładają się na wiele firm, a każdy dział ryzyka widzi tylko to, co dzieje się u niego. Pavel Demin, szef cAntifraud w Spotware, ujął to w komunikacie prasowym następująco:
„Nadużycia w tradingu nie kończą się na granicach jednej firmy, ale tam często kończy się wiedza zespołu ryzyka. Trudno rozpoznać podejrzane wzorce, gdy widzi się tylko część obrazu.”
Dobrze to ilustruje przypadek z marca 2025 roku. Firma prop PipFarm poinformowała wtedy, iż jej pracownicy weszli do grupy około 800 traderów. Członkowie tej grupy zajmowali przeciwne pozycje w różnych firmach prop, więc niezależnie od kierunku ruchu rynku część kont przechodziła wyzwanie i dostawała wypłaty. Pojedyncza firma widziała tylko zwykłych klientów z przeciętnymi wynikami. Schemat stawał się widoczny dopiero po zestawieniu danych z wielu firm.
Takie nadużycia mogą być bardzo kosztowne. Ruben Abitbol, były szef tradingu i ryzyka w The5ers, mówił, iż mniej niż 1% traderów może doprowadzić do bankructwa firmę prop, która ich nie wykryje. W modelu prop tradingu, który opisujemy w naszym przewodniku po prop tradingu, firma zarabia głównie na opłatach za wyzwania i wypłaca część zysków traderom, którzy je przeszli. Każda nieuzasadniona wypłata od razu obniża wynik firmy.
Przeczytaj koniecznie: TOP 5 – Najpopularniejsze oszustwa na rynku Forex
Katalog nadużyć: od arbitrażu opóźnień do „farmienia” wyzwań
Lista praktyk, które wymienia Spotware, dobrze pokazuje, z czym mierzą się działy ryzyka. U brokerów FX/CFD są to m.in.:
- Nadużycia prowizji IB. Brokerzy wprowadzający generują sztuczny obrót, żeby zwiększyć swoje prowizje.
- Arbitraż opóźnień (latency arbitrage). Trader wykorzystuje to, iż kwotowania u brokera aktualizują się z opóźnieniem względem rynku.
- Wielokrotne zakładanie kont (multi-accounting). Jedna osoba prowadzi wiele kont, żeby obejść limity lub zasady.
- Nadużycia w copy tradingu.
- Hedging między brokerami. Przeciwne pozycje u dwóch brokerów pozwalają czerpać korzyści np. z bonusów.
- Wykorzystywanie bonusów i ochrony przed ujemnym saldem. Trader celowo ryzykuje całym kontem, wiedząc, iż ewentualną stratę poniesie broker.
W firmach prop dochodzą do tego dwie praktyki:
- „Farmienie” wyzwań (challenge farming). Ktoś masowo przechodzi wyzwania na wielu kontach, np. z pomocą botów lub osób trzecich.
- Zewnętrzny hedging. Pozycja na koncie prop jest zabezpieczana przeciwną pozycją u innego brokera lub w innej firmie prop.
Wiele z tych praktyk nie jest przestępstwem w sensie prawnym. Arbitraż opóźnień u detalicznego tradera w większości jurysdykcji jest naruszeniem regulaminu, a nie prawa. Skutki finansowe dla firmy bywają jednak takie same jak przy oszustwie. Dochodzi do tego problem, który trudno wykryć w samych danych: kto naprawdę podejmuje decyzje na koncie, jeżeli konto obsługuje bot, ktoś kopiujący sygnały albo osoba trzecia?
Co AI potrafi wykryć
Systemy antyfraudowe oparte na AI analizują przede wszystkim zachowanie klienta. W przypadku cAntifraud ocena ryzyka zaczyna się już przy otwieraniu konta i weryfikacji KYC, a później system na bieżąco obserwuje transakcje. Algorytmy sprawdzają m.in. wzorce handlu, czas realizacji zleceń, powiązania między kontami i oznaki skoordynowanego działania.
To podejście różni się od tradycyjnej kontroli. Dotąd nadużycia wychodziły na jaw najczęściej dopiero przy rozpatrywaniu wypłaty. W tym momencie klient czeka już na pieniądze, więc każde wstrzymanie wypłaty prowadzi do sporów, złych opinii w internecie i obciąża dział obsługi. Przy rosnącej liczbie kont i wypłat manualne sprawdzanie każdego przypadku przestaje być możliwe. Spotware deklaruje, iż system oznacza podejrzaną aktywność w ciągu 15 minut, a poziom nadużyć u klientów utrzymuje się poniżej 0,08% obrotu. Obie liczby podaje producent i nie zostały one zweryfikowane niezależnie.
Przeczytaj koniecznie: TOP 5 – Nieczyste zagrywki brokerów Forex
Dlaczego firmy zaczynają wymieniać się danymi
Najważniejszą częścią takich narzędzi wydaje się sieć wymiany informacji między firmami. Uczestnicy sieci przekazują sobie zaszyfrowane i zanonimizowane sygnały ryzyka. Gdy jedna firma oznaczy tradera jako zagrożenie, pozostałe dostają ostrzeżenie. Każda firma widzi jednak tylko dane własnych klientów. Ten model od lat działa w bankowości i płatnościach, gdzie instytucje wspólnie budują bazy wiedzy o fraudach. W tradingu detalicznym dopiero się pojawia.
Spotware nie jest tu pierwszy. W czerwcu 2025 roku Centroid Solutions uruchomił PropShield, czyli sieć, w której firmy prop wymieniają się zanonimizowanymi danymi o traderach. Różnica polega na tym, iż cAntifraud łączy w jednej sieci zarówno brokerów, jak i firmy prop. Ma to znaczenie, bo granica między tymi branżami się zaciera. Brokerzy uruchamiają własne programy prop, a firmy prop konkurują z brokerami o tego samego klienta, o czym pisaliśmy w tekście o konkurencji brokerów Forex i prop tradingu. Narzędzie działa też z innymi platformami niż cTrader, w tym z MT5, przez uniwersalne API. Według danych FM Intelligence MT5 ma około sześć razy większą publiczność niż cTrader, więc bez takiej integracji sieć objęłaby niewielką część rynku.
Sieci wymiany danych działają tym lepiej, im więcej mają uczestników. Z każdą nową firmą rośnie szansa na wykrycie powtarzających się schematów. Dlatego dostawcy zachęcają firmy niską ceną: cAntifraud ma stałą opłatę miesięczną, obniżoną dla firm, które dołączą przed końcem 2026 roku.
Granice automatyzacji
Ważne jest to, czego te systemy nie robią. Spotware podkreśla, iż cAntifraud nie blokuje traderów automatycznie i nie decyduje, czy wypłata zostanie zatwierdzona. Dostarcza dowody, a decyzję podejmuje dział ryzyka. Podobnie działa system HawkEye w Match-Prime: zamiast zamykać konta, kieruje toksyczny przepływ zleceń do oddzielnych pul płynności.
Są dobre powody, żeby człowiek podejmował ostateczną decyzję. Pierwszy to fałszywe alarmy. Skuteczny trader, który zarabia regularnie, w danych może wyglądać podobnie do kogoś, kto wykorzystuje słabość systemu. Spotware zapewnia, iż sam zysk nie jest powodem do działania. Granicę między dobrym tradingiem a nadużyciem trzeba jednak za każdym razem ocenić. Drugi powód to zaufanie klientów. W branży prop od dawna pojawiają się zarzuty, iż firmy szukają pretekstów, żeby nie wypłacać zysków. jeżeli algorytm pozwoli łatwiej odmawiać wypłat, ten problem się pogłębi. Dlatego duże znaczenie ma przejrzystość: jasne zasady w regulaminie i możliwość odwołania się od decyzji.
Trzecia kwestia to prywatność. Wymiana danych o klientach między firmami w UE wymaga zgodności z RODO. Dostawcy odpowiadają na to szyfrowaniem i anonimizacją. W przypadku sieci budowanych przez prywatne firmy trzeba jednak pytać, kto naprawdę kontroluje dane, na jakiej podstawie prawnej trader zostaje oznaczony i czy może się o tym dowiedzieć. Unijny AI Act nie zalicza systemów do wykrywania fraudów finansowych do kategorii wysokiego ryzyka. W załączniku III zostały one wprost wyłączone z punktu dotyczącego oceny zdolności kredytowej. Nie zwalnia to jednak firm z obowiązków wynikających z RODO ani z obowiązku uczciwego traktowania klientów.
Ta sama technologia po stronie oszustów
Firmy wykorzystują AI do wykrywania nadużyć, ale oszuści korzystają z tej samej technologii przeciwko inwestorom detalicznym. Według danych brytyjskiego Report Fraud, opublikowanych przez City of London Police, od stycznia do sierpnia 2026 roku przestępcy wyłudzili w Wielkiej Brytanii 24,3 mln funtów przez fałszywe inwestycje, w których AI, w tym deepfake’i, uwiarygadniała ofertę. Zgłoszeń było ponad 1300, a prawie 80% z nich pochodziło od osób w wieku 60 lat i więcej.
Te oszustwa przebiegają zwykle według podobnego schematu. Najpierw ofiara widzi reklamę lub fałszywy artykuł z wygenerowanym poparciem znanej osoby albo instytucji. Potem dzwoni do niej rzekomy doradca. Po pierwszej wpłacie ofiara widzi na profesjonalnie wyglądającej platformie rosnące „zyski” i jest namawiana do wpłacania kolejnych kwot. Gdy próbuje wypłacić pieniądze, dowiaduje się o kolejnych „opłatach”. Taka platforma przypomina z wyglądu prawdziwe narzędzia tradingowe, ale kurs i zyski są tylko wyświetlane i nie mają związku z żadnym rynkiem.
„Taktyki stosowane przez przestępców w oszustwach inwestycyjnych są coraz bardziej wyrafinowane. Coraz częściej widzimy, jak różne formy AI, w tym deepfake’i, są wykorzystywane do uwiarygodnienia fałszywych inwestycji” – mówi komandor Ollie Shaw z City of London Police.
Regulatorzy również odpowiadają na wspólne zagrożenie wspólnymi bazami danych. IOSCO rozwija globalny system ostrzeżeń I-SCAN, który zawiera już blisko 42 tys. wpisów o nielicencjonowanych podmiotach, i opublikowała zestaw narzędzi nadzorczych dotyczących AI na rynkach kapitałowych. Szczegółowo opisywaliśmy to w artykule o działaniach IOSCO przeciwko oszustwom inwestycyjnym.
Wspólne dane, ale bez automatycznych wyroków
Po obu stronach rynku działa ten sam mechanizm. Oszuści i grupy nadużywające regulaminów rozkładają działania na wiele podmiotów, kont i krajów, a pojedyncza firma lub pojedynczy regulator widzi tylko ich część. Dlatego zarówno regulatorzy, jak i firmy z branży przechodzą od pracy na własnych danych do wspólnych sieci informacji. AI jest tu potrzebna przede wszystkim do przetworzenia tak dużych ilości danych. Pozwala wychwycić nietypowe wzorce, zanim pieniądze zostaną wypłacone.
Skuteczność takich narzędzi zależy w dużej mierze od tego, ile firm do nich dołączy, i od tego, czy zasady oceny traderów będą przejrzyste. Rynek, na którym większość brokerów i firm prop wymienia się sygnałami ryzyka, będzie trudniejszy dla zorganizowanych grup. Taki system musi jednak pozostawić ostateczną decyzję człowiekowi, inaczej zaszkodzi także uczciwym traderom. Spotware zachował tę zasadę w swoim narzędziu i inne firmy z branży powinny ją przyjąć.
