Etichettato: trading algoritmico

Alle origini del trading algoritmico nel mercato valutario


All’inizio, quando ancora il significato della parola algoritmo non presumeva chissà quali esoterismi, gli Execution algorithms che operavano nel mercato valutario (FX) erano poco più che programmini che si limitavano a spezzettare un ordine in un numero x di ordini più piccoli – i cosiddetti “child orders” – che venivano eseguiti a intervalli di tempo che variavano in ragione delle esigenze dei negoziatori, invece che tutti contemporaneamente. Questo ovviamente nell’ipotesi che la strategia di trading non prevedesse, come accade a volte, di impostare contemporaneamente ordini di vendita e di acquisto nel book di negoziazione.

Quel mondo è finito ormai da tempo. La rivoluzione hi tech ha provocato una notevole diffusione di queste tecnologie, che nel frattempo si sono evolute nell’ingegneria e nella capacità di calcolo, pure se, come nota la Bis nel suo rapporto dedicato al tema, “non sono ancora dominanti nel mercato valutario”. Tale progresso è stato guidato dalla progressiva “elettrificazione” degli scambi, iniziata nei mercat dell’equity e da lì transitata verso il mercato FX.

Fra il 2010 e il 2019 gli ordini eseguiti con sistemi elettronici sono passati dal 50 al 70% del totale. Da qui all’uso di algoritmi, grazie anche ai progressi effettuati sul versante della regolazione, il passo è stato brevissimo.

In questi dieci anni, ossia da quando i “child orders” hanno iniziato a girare sui mercati, gli algoritmi sono arrivati a pesare fra il 10-20% delle contrattazioni spot globali, circa 400 miliardi di controvalore al giorno. Ma ciò che conta è che i programmi si sono evoluti. Sono diventati adattativi e hanno imparato a rispondere in tempo reale alle oscillazioni dei mercati, divenendone perciò essi stessi protagonisti. Ed è in questa evoluzione che si annida il rischio.

Il rapporto ne elenca alcuni, ma quello più interessante da sottolineare  è quello inerente alla natura stessa di questi meccanismi: il cosiddetto “self-reinforcing feedback”. La natura pro-ciclica, potremmo dire col linguaggio degli economisti. Oppure, più semplicemente, che tendono a replicare – aggravandola – una tendenza del mercato. Anche in ragione del fatto che chi usa queste strategia di solito è un grosso calibro, del mercato. Non è certo un caso che queste tecnologie si siano diffuse nell’ultimo decennio, connotato da una notevole volatilità nei mercati FX: “il forte aumento dell’utilizzo di algoritmi FX a marzo 2020, quando la volatilità del mercato ha raggiunto massimi pluriennali a causa del Covid-19, suggerisce che gli EA rimangono uno strumento utile per gli utenti anche durante i periodi di aumento della volatilità”, dice la Bis. Ma potremmo anche sospettare che siano questi strumenti a favorire la volatilità.

A tal proposito vale la pena spendere due righe sulle banche centrali, alcune delle quali – cinque sulle quindici monitorate dalla Bis – è risultato facciano uso di questi algoritmi. Ciò per i motivi più svariati che trovate elencati nel grafico sotto.

Una di queste banche centrali – non sappiamo purtroppo quale – ha dichiarato che gli gli algoritmi per quasi il 90% del volume complessivo delle sue operazioni. Due, più moderate, si fermano intorno al 30%, mentre le ultime due si limitano al 10%. Non sappiamo quali siano queste banche, ma solo che operano nei mercati avanzati. Meglio ricordarlo.

(2/fine)

Puntata precedente: La rivoluzione algoritmica investe il mercato valutario

 

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Bitcoin for dummies: C’è Bitcoin e bitcoin


Rivoluzione è la parola parola più utilizzata nell’ampia trattatistica che ha per oggetto la tecnologia bitcoin. Si tratta di libri scritti per lo più da persone che operano con questa innovazione, giovani, fortemente orientate verso le materie matematiche e statistiche e con buoni background informatici, mentre la conoscenza dei fondamenti di economia non supera in gran parte dei casi la manualistica di base. Anche in questo caso, insomma, si replica quanto abbiamo visto a proposito del trading algoritmico: sono i geni del computer i protagonisti di questa sedicente rivoluzione, non gli economisti. Ciò non vuol dire che un pensiero economico non ci sia, anzi è parecchio interessante analizzarlo.

Prima però, è opportuno iniziare a schematizzare il percorso di questa ricognizione, individuando i fondamenti del sistema che bitcoin sta in qualche modo questionando, proponendosi come alternativa.

Il cuore della faccenda sta in un semplice gesto che facciamo ogni giorno: il pagamento per avere qualcosa. Questo gesto si esaurisce nel passaggio di moneta da una persona a un’altra, o perché ci ha venduto qualcosa o perché dobbiamo pagare una prestazione, o magari semplicemente le tasse. Questo gesto coinvolge due cose: una moneta, che deve essere scambiata, e una infrastruttura che rende possibile questo scambio di moneta.

Bitcoin si propone come un’alternativa alle tecnologie esistenti proponendo insieme una moneta, che si chiama bitcoin (scritto in minuscolo) e una infrastruttura, che si chiama Bitcoin (scritta in maiuscolo). Questa prima distinzione permette già di fare un primo passo che aiuta a dissipare tanta confusione. Quando si parla di bitcoin, infatti, è sempre opportuno chiarire se ci riferisca alla valuta o all’infrastruttura. Perché le due cose nascono insieme, ma non sono la stessa cosa. Oltre a bitcoin, infatti, possono esistere altre valute crittografiche – si chiamano criptovalute perché usano la crittografica per essere autenticate – che usano sistemi di funzionamento simili a quelli di Bitcoin. Ne trovate un breve elenco qui.

In questa differenza risiede il primo importante discrimine fra la tecnologia tradizionale, nella quale esistono diverse valute che condividono uno o più sistemi di pagamento, e quella “rivoluzionaria” proposta dal misterioso Satoshi Nakamoto, che nel 2008, in piena crisi finanziaria, registrò anonimamente il dominio bitcoin.org lanciando il suo manifesto di cui parleremo più avanti.

Per capire in cosa consista questa “rivoluzione”, di conseguenza, dobbiamo analizzare che tipo di moneta sia il bitcoin e che tipo di sistema di pagamento – ossia l’infrastruttura sui cui si veicolano gli scambi – voglia proporre Bitcoin. Quindi dobbiamo chiederci in cosa sia diversa questa tecnologia rispetto a quella consolidata e quali siano i presupposti economici, politici e persino filosofici sulla base dei quali questa innovazione vuole accreditarsi nei confronti della comunità internazionale.

Magari finiremo per scoprire che è bella, ma non ci piace.

O il contrario.

(2/segue)

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L’instabile liquidità del mercato dei bond


Penserete che la cosa non vi riguardi. Che questa materia è roba da specialisti, come in effetti è. E tuttavia se superate l’apparenza dell’astrusità, dell’esosterismo che circonda tutta la materia, scoprirete che il tema vi interessa eccome. La buona salute dei mercati a reddito fisso, infatti, ha la stessa importanza di quella del cuore per il corpo umano, essendo il mercato dei bond il muscolo principale dell’organismo finanziario, laddove si concentrano infinite fortune misurate dal metro dei fantastiliardi di Zio Paperone.

Il mercato dei reddito fisso, per dirla altrimenti, è uno dei pilastri, se non il più importante, dei Fixed Income commodity currency (FICC), ossia l’infrastruttura dei mercati finanziari che ogni giorno fa circolare migliaia di miliardi di dollari resi liquidi grazie all’alchimia della fiducia, che ci fa credere che in ogni momento la nostra carta troverà un acquirente, e dal lavoro silenzioso e oscuro di chi questi scambi li consente, lucrandoci costantemente. Quello che in gergo si chiamano market-maker. Quindi coloro che – letteralmente – fanno il mercato.

Se non ci fossero i market-maker, che poi sono banche o intermediari finanziari, semplicemente non ci sarebbe il mercato, perché sarebbe impossibile per un venditore individuare un compratore. I market-maker, quindi, sono coloro che rendono liquida – ossia vendibile – la carta della finanza. E per farlo devono a loro volta investire risorse, che però sono sempre più restii a investire.

Tale situazione rende la gestione della liquidità – ossia la capacità del mercato di funzionare – assai più difficile di quanto non fosse fino a pochi anni fa. E se considerate che queste tensioni adesso stanno emergendo nel mercato dei reddito fisso, ossia delle obbligazioni degli stati come delle banche, capirete perché questa cosa ci riguardi tutti, anche se non ce lo dice nessuno.

Ciò non vuol dire che non se ne parli. Al contrario. I regolatori sono sempre più ossessionati dal monitoraggio delle condizioni di liquidità nei FICC, e in particolare nel mercato dei bond. Anche perché, non bastasse la riluttanza dei market-maker a investire nella loro attività, nell’ultimo decennio si è conosciuta una notevole evoluzione nell’infrastruttura tecnica che ha condotto alla crescita esponenziale del trading algoritmico. Pratica ancora poco conosciuta, ma che già ha sollevato parecchi interrogativi fra gli osservatori per alcuni flash crash che si sono verificati proprio nel mercato dei bond, e segnatamente in quello Usa, il più pericoloso di tutti. E non solo perché i Treasury Usa sono quasi moneta. Ma perché la gestione ordinata dei bond sovrani nei mercati è fondamentale perché la politica monetaria delle banche abbia un senso. Come dice il chairman del comitato William Dudley, casualmente anche presidente della Fed di New York, che “il mercato dei reddito fisso gioca un ruolo cruciale nella condotta della politica monetaria”.

Questa lunga introduzione, che riepiloga brevemente temi che ho trattato più ampiamente altrove, mi sembrava necessaria per spiegare come mai mi sia inflitto la lettura dell’ultima rilevazione del Committee on the Global Financial System (CGFS), che opera nel seno della Bis uscito pochi giorni fa, (Fixed income market liquidity). Questo documento aggiorna un rapporto presentato nel novembre 2014, dove già si evidenziavano alcune tendenze di fondo dei mercati a reddito fisso e che il tempo da allora trascorso non ha mutato, ma semmai approfondito.

La prima di queste tendenze è che si sta allargando la biforcazione fra l’offerta di liquidità e la sua domanda. “I dealer – spiga il rapporto – hanno continuato ad abbassare la loro capacità e volontà di market-making in molte giurisdizioni, concentrandosi su attività che richiedono meno capitale”. Al contrario “la domanda di market-making continua a crescere data l’espansione del mercato primario dei bond e la crescita del possesso di bond fra gli operatori di mercato” che contano “sull’immediatezza dei servizi dei dealers”. Detta più semplicemente, l’aumento costante di emissioni di debito, che gli asset manager sono chiamati a gestire, richiede che questi soggetti siano in gradi di poter contare su una gestione sempre più efficiente della liquidità – ossia che possano vendere quando gli serve – che però confligge con la diminuita disponibilità di chi questa liquidità deve garantirla, che trova troppo oneroso impegnare capitale nel market-making quando può guadagnare di più facendo altro.

Ciò ci porta alla seconda questione che poi è una domanda: la liquidità sta evaporando? “Alcuni segnali individuano una crescente fragilità della liquidità – dice il rapporto – e alcuni episodi di stress sui mercati suggeriscono che la crescita del trading algoritmico possa aver avuto impatto sulla liquidità”. E così arriviamo alla terza questione: queste tensioni possono aver impatti sul costo del trading che poi significa costi maggiori per chi vuole finanziarsi. E più si chiedono soldi al mercato e più è difficile trovarli, visto che i market-maker devono immobilizzare risorse in maniera proporzionale ai volumi che sono chiamati a intermediare e sono sempre meno disposti a sopportare questo rischio  (il cosidetto wharehouse risk). Questo anche grazie al paradosso che “requisiti normativi più stringenti per contenere i rischi sistemici nel sistema finanziario, a loro volta, hanno frenato capacità dei rivenditori di assumersi rischi”, che mi sembra la meravigliosa nemesi di un mondo che vuole tutto (più regolazione per avere meno rischi) e il suo contrario (più libertaà di capitali per avere più profitti da capitale).

E questo ci porta alla domanda finale: bisogna supportare la liquidità pure al rischio di aumentarne la fragilità? Domanda che riporta all’evidente connessione fra politica monetaria e condizioni della liquidità. Le politiche monetarie non convenzionali hanno supportato la valutazione dei bond e ridotto la volatilità in molti mercati a reddito fisso e quindi sono state percepite come facilitatrici della liquidità di mercato. Ma al tempo stesso ” ci sono preoccupazioni” che tali politiche abbiano alimentato un trading troppo aggressivo e troppo basato sulle aspettative di policy piuttosto che sui fondamentali “facendo sorgere la domanda di come le condizioni di liquidità si aggiusteranno una volta che la politica monetaria sarà normalizzata”. Sempre che si arrivi a normalizzarla, ovviamente.

Sicché sembra al momento sembra ci sia un trade off fra la resilienza dei market maker e quella della liquidità, nel senso che se i primi stanno meglio, la seconda sta peggio, e viceversa. Ciò significa che rischiare di meno ci fa rischiare di più.

L’ennesimo paradosso di un tempo confuso e impaurito.

 

L’alba di Skynet sui mercati finanziari: l’uomo (economico) dietro (e dentro) il computer


Giunti a questo punto mi faccio una semplice domanda: chi manovra le macchine che ormai giocano un ruolo così importante nel definire la salute dei nostri mercati finanziari?

La risposta più ovvia è: le persone.

Già, ma che persone? E soprattutto, come lavorano queste persone? Quali sono i principi che mettono alla base del loro operare?

La domanda, come vedete, ne nasconde tante altre le cui risposte finiscono col delineare una fisionomia che, essendo praticamente dominante sui mercati, può dirci molto sull’esito di questa inusitata rivoluzione nella quale la matematica ha di fatto surclassato la teoria economica. Chi pensa che i trader si basino sulla macro o micro economia per le loro scelte è legato a una visione tradizionale ormai in via di superamento.

Decido perciò di conoscere meglio queste persone, usando il metodo che ormai usiamo tutti quando vogliamo conoscere meglio qualcosa (e questo già dovrebbe farci pensare): la rete.

Girovago un po’ a caso e mi imbatto in una testimonianza che inizia a darmi alcuni indizi. Si tratta di una giovane con cinque anni di esperienza alla Getco, una delle tante compagnie di HFT che adesso ha cambiato nome, sulla quale non mi dilungo perché somiglia ai vari Terminator che abbiamo già conosciuto.

Più interessante leggere cosa scrive la nostra testimone. Racconta di essere stata reclutata dal MIT e di essersi trovata immersa in un ambiente di poche persone, ma enormemente soddisfacente, dove le difficoltà intellettuali erano compensate dalla soddisfazione nel risolverle. Dove c’era “molta matematica, teoria dei giochi, economia, tecnologia, scienza del computer e ingegneria”. La tecnologia usata è “cutting edge”, che potremmo tradurre come estrema o di avanguardia. L’HFT viene considerato come il driver di molti progressi tecnologici, fonte e utilizzatore di grandi quantità di dati”.

Il lavoro, spiega, somiglia a quello che fa Google Search: “Trovare segnali utili a prevedere ciò che altri users (non persone, ndr) stanno cercando è simile a cercare segnali per prevedere dove vadano i mercati”. Quindi il trader analizza segnali, non quantità economiche strictu sensu, un po’ come facevano gli uomini radar negli anni ’50, ai tempi della guerra fredda. Ed è fortemente influenzato dal comportamento altrui, cercando con l’analisi di prevederlo e quindi anticiparlo. Un comportamento tipico della teoria dei giochi, che, non a caso, è la seconda risorsa in ordine di importanza fra quelle citate dopo la matematica e prima dell’economia.

Sarebbe fuori luogo qui approfondire la teoria dei giochi. Ricordo solo che fu sviluppata sempre negli anni ’50, in piena guerra fredda, al fine di prevedere e anticipare il comportamento di un qualunque avversario, nella fattispecie erano i russi, basandosi su un semplice gioco mentale: ossia che i giocatori siano egualmente spietati e motivati nel raggiungere la vittoria e quindi disposti a qualunque calcolo e comportamento capace di soddisfare il presupposto della razionalità: la massimizzazione del profitto. Ossia la vittoria al gioco.

L’eco dell’uomo economico ottocentesco risuona forte, in questa teoria. E trova conferma in quel che racconta la nostra testimone: “E’ tutta una questione di risultati”. Non importa come ti comporti, né se segui il galateo aziendale. Nessuno ti dice ciò che devi fare purché rispondi all’obiettivo: make money trading. Se le tue idee funzionano fai soldi. Se non fai soldi non importa il tuo grado di seniority, né tutto il resto”. Con la sottolineatura che “l’HFT dà a tutti le stesse opportunità di diventare un top trader”. Sempre che tu sia un genio della matematica, della teoria dei giochi, eccetera.

Ed ecco un altro affastellato del nostro uomo economico contemporaneo: la capacità di far soldi diventa l’unico metro di misura della tua efficienza e quindi un derivato del tuo merito. Il mito della meritocrazia rivive nell’empireo del cloud, esattamente come l’uomo economico che lo sostiene.

Il trading, poi, “è una sfida costante” assai stimolante per le personalità che, come la nostra testimone, tendono ad “annoiarsi facilmente” e che amano essere “quantitativi e tecnici”. I quants, come li ha soprannominati un celebre libro di qualche tempo fa, amano anche distinguersi dagli altri traders, sentendosi come “una banda a parte” che fa parte di un’industria “cut-throat”, che mi piace tradurre con tagliagola, anche se risulta un po’ estremo, perché ha a che fare con “grandi quantità di denaro, la cultura del segreto e la competizione”. In pratica che amano partecipare alla grande guerra che si combatte per il conquistare il denaro.

La nostra testimone spiega che l’HFT ha una brutta reputazione sui media perché “le notizie sono finanziariamente incentivate a disinformare, generare controversie e provocare”. Ne deduco che, sicuramente a ragione, abbia una pessima opinione dell’informazione e fatico a darle torto. Ma pure che i trader algoritmici vivano con sofferenza l’essere considerati con nefandezza dall’opinione pubblica, che però perdonano in quanto vittima della loro ignoranza. Mi risultano alquanto aristocratici. Consapevoli però che “quando inizi a lavorare in finanza devi imparare a non curarti troppo di quello che pensa la gente”.

Ma la domanda migliore è questa: “Perché si dovrebbe persistere a costringere un uomo a fare ciò che gli esseri umani non sono i migliori a fare, cioè calcoli veloci e complessi, aggregare e analizzare terabyte di dati, presentare ed elaborare numerosi feed di dati contemporaneamente?”

Già, perché? L’incarnazione dell’uomo economico in una macchina che esalta la sua capacità di calcolo potenziandola infinitamente mi sembra l’esito ovvio di questa tecnologia.

Fra i vari commenti che leggo all’articolo ne trovo di entusiastici (“L’HFT è la cosa migliore che mi sia capitata”) che fra le varie ragioni di questo entusiasmo adducono la circostanza che sia “tutto scientifico” e che “le sfide in questo gioco siano immense” o che “il professional quant tranding è una stupefacente combinazione di matematica, psicologia, teoria dei giochi, teoria dell’informazione, delle probabilità, dell’entropia, vita, gioco d’azzardo, epistemologia e tecnologia”. Di economia non fa menzione nessuno. L’uomo economico contemporaneo, che vive dietro e dentro un computer, non sente di averne più bisogno e se la lascia alle spalle come fa un bimbo diventato grande, che misura la sua efficienza in termini di risposte al nanosecondo.

Una vita stressante, senza dubbio. Esplorando forum e commenti leggo di persone che lavorano fino a 18 ore al giorno, consapevoli di quanto sia dura. L’HFT “richiede ogni oncia della mia attenzione”, scrive un tale. Leggo anche di una compagnia che offre 136 mila dollari l’anno per un analista quantitivo, e poi, ormai immerso nella corrente delle chiacchiere, mi trovo quasi a invidiarli, questi super cervelloni che fanno soldi non per la passione dei soldi, ma della matematica che ci sta dietro, ossia del pensiero astratto. Alcuni dicono che lavorare per l’HFT “è gratificante dal punto di vista morale” e se molti non lo capiscono è solo perché “non trovano intuitivo il concetto di trasferimento del rischio”.

Altri, meno entusiasti, scrivono, dopo aver lavorato per anni nell’HFT di averlo odiato. “Praticamente ho fatto da baby sitter a un computer”, osservano. Ed è proprio questa immagine che mi lascia la seduzione più grande. Stiamo allevando computer, tenuti a bada da persone, uomini economici inconsapevoli, che si sforzano di diventare come loro, mentre maneggiano algoritmi scritti in logica di guerra.

Sta davvero sorgendo l’alba di Skynet sui mercati finanziari.

E non solo. Leggo un commento che mi apre un’altra finestra. Un tale consiglia ai trader HFT di abbandonare la finanza e usare i loro molti talenti per aprire una compagnia specializzata in diagnosi precoci. Gli algoritmi predittivi possono diventare una miniera d’oro in un mondo ossessionato dalla paura della morte. In fondo non c’è nessuna differenza ormai fra la durata di una vita e quella di un’obbligazione.

Almeno non ce n’è per l’uomo economico dietro al computer.

(4/fine)

Puntate precedenti: I, II, III

Trading ad alta frequenza: da Skynet a Terminator


Qualcuno scrisse tanto tempo fa che la prima macchina intelligente sarà l’ultima cosa costruita dall’uomo. Nel senso che qualunque macchina intelligente troverebbe del tutto logico sbarazzarsi del proprio creatore, caotico e imperfetto.

Questo pensiero millenaristico ha accompagnato generazioni intere di scrittori di genere che sull’equazione intelligenza artificiale=fine dell’umanità hanno costruito storie fortunatissime. Terminator, per esempio, l’androide spedito nel passato dalla perfida intelligenza artificiale Skynet per uccidere ancora bambino il suo più fiero oppositore del futuro. Skynet, lo ricorderete, era una macchina diventata improvvisamente consapevole di se, la cui prima pulsione fu lo sterminio degli umani. La distruzione sistemica.

Skynet m’è tornata in mente qualche giorno fa mentre leggevo un paper della Consob sul tradig ad alta frequenza, ossia la pratica orma sempre più diffusa nelle borse di lasciar fare a sofisticatissimi algoritmi il lavoro degli uomini, essendo i primi (gli algoritmi) notoriamente più affidabili, veloci, e, soprattutto, non soggetti al fastidioso obbligo di doverci parlare.

Il trading ad alta frequenza high-frequency trading è un sottoinsieme del trading algoritmico su cui di recente si è concentrata l’attenzione degli studiosi per metterne in luce i rischi di potenziali crash sistemici, visto che elaborano i dati del mercato in tempo reale e generano montagne di ordini, fino a 5.000 al secondo, capaci di amplificare i trend al rialzo o al ribasso. Non sarà l’intelligenza artificiale della quale si  vagheggia, ma è comunque una sua buona approssimazione. L’attività di questi robot telematici raramente supera l’intraday e, dal punto di vista operativo, si accontenta di rosicchiare esigui margini di profitto per ogni singola operazione, potendo contare sul loro numero rilevante.

Il paper della Consob contiene alcuni dati utili a comprendere la rilevanza del fenomeno nel nostro tempo. La commissione calcola che il ricorso al trading ad alta frequenza coinvolge una percentuale che oscilla fra il 10 e il 40% del totale degli scambi, a seconda dei paesi. In particolare, nella borsa italiana si calcola che il 20% degli scambi sul mercato azionario siano da attribuirsi a questi algoritmi. Una percentuale che arriva al 35-40% di tutti gli scambi nella Deutsche Boerse e al 40% di quelli della piattaforma Chi-X. Il mercato di Londra, il London Stock Exchange, quota un 33% di scambi automatici, mentre le borse americane ne fanno un uso più moderato. I particolare il Nasdaq di ferma al 13% e il Nyse al 23%. Sulla piattaforma Turquoise gli scambi robotizzati sono intorno al 21%. Dati, avverte la Consob “la cui affidabilità è compromessa dalle citate notevoli problematiche connesse alla identificazione degli HFTr”.

Di fatto non conosciamo l’esatta quantità di denaro che questa “intelligenza” artificiale fa circolare ogni giorno sui mercati. Sappiamo però che il segreto dei codici di questi algoritmi è uno dei meglio custoditi dagli operatori finanziari che ne fanno uso e che questa pratica di negoziazione è cresciuta esponenzialmente fra il 2007 e il 2011, ed è quindi destinata a crescere ancora. La Consob rileva che l’incremento maggiore in questi ultimi anni si è registrato negli Stati Uniti.

Ciò non vuol dire che sia destinata a crescere la trasparenza che circonda questo tipo di operazioni. Solo pochi paesi hanno adottato misure per identificare con certezza chi fa uso di trading algoritmico. In Europa, ad esempio, Francia, Italia e Portogallo non hanno al momento nessuna capacità di riconoscerli, al contrario di Danimarca, Irlanda, Finlandia e Svezia. Piccoli mercati, specie in confronto a quello londinese, che finora si è dimostrato possibilista, ma non ha ancora preso posizione.

Quello che però si può conoscere con ragionevole certezza è l’impatto che tali sistemi di negoziazione hanno sui mercati. “La diffusione dell’HFT – scrive la Consob – e, più in generale, del trading algoritmico può avere impatti di carattere sistemico nella misura in cui le strategie utilizzate dai trader che si basano su algoritmi risultano maggiormente correlate rispetto a quelle utilizzate dai normali trader. Si possono verificare, infatti, fenomeni di profonda e repentina destabilizzazione di uno o più mercati innescati da uno shock che colpisce un singolo algorithmic trader (AT) o HFTr: ad esempio un danno operativo (come il malfunzionamento dell’hardware) che a sua volta, influenzando le strategie degli altri AT/HFTr, può avere ripercussioni sull’intero mercato fino ad interessare
anche altre trading venue, data l’intensa operatività cross market di tali operatori”. Chi ricorda il crash americano del 1987, ricorderà anche che si disse che era stato provocato proprio dalla prima messa in opera di automatizzazioni degli scambi. “In condizioni di mercato estremamente incerte – sottolinea ancora la Consob – la diffusione del
trading ad alta frequenza può portare ad amplificare le pressioni ribassiste fino a generare situazioni di estremo disordine negli scambi”. E come esempio cita il “flash crash” del 6 maggio 2010, quando i mercati azionari Usa hanno perso il 10% in pochi minuti per poi recuperare in giornata. “In quella circostanza – scrive la Consob – gli HFTr hanno avuto un ruolo decisivo nell’amplificare tale movimento, pur non avendone rappresentato la causa scatenante”.

In generale, la letteratura sul fenomeno sottolinea come dall’uso di tali strumenti provengano più ombre che luci. Il trading ad alta frequenza ha effetti potenzialmente negativi sull’efficienza, sulla liquidità, sull’accesso ai mercati, e sulla trasparenza. Il rischio che gli HFTr possano manipolare i mercati è molto alto.

Chiaro che gli enti regolatori si diano un gran daffare per emanare direttive e regolamenti che aiutino a prevenire i disastri. Ma, come sempre accade nella finanza, l’innovazione è sempre più veloce della burocrazia. Negli Stati Uniti, per dire, il fenomeno non ha ancora ricevuto nessuna regolamentazione. Ciò malgrado il crash del 2010, che ha prodotto corpose relazioni, ma nessun provvedimento.

Skynet ormai si evolve senza limiti. Chissà se i mercati conosceranno il loro Terminator.