Analisi Tecnica sull’Influenza del Trading Algoritmico
Negli ultimi anni, i mercati finanziari hanno vissuto episodi di alta volatilità caratterizzati da fluttuazioni improvvise e significative dei prezzi, note come “flash crash”.
Nel 2018 si è verificato uno strano fenomeno sullo Shanghai Stock Exchange, dove un'azienda ha subito una perdita di 42 miliardi di dollari in pochi secondi, per poi recuperare completamente il suo valore.
Cerchiamo di analizzare le cause di tali fenomeni, con un focus particolare sul ruolo del trading ad alta frequenza (HFT) e delle piattaforme algoritmiche.
Origini del Flash Crash: Una Breve Cronistoria
Il concetto di flash crash è relativamente recente, essendo emerso per la prima volta nel 2010.
Il 6 maggio di quell'anno, il Dow Jones ha subito una caduta repentina di quasi 1.000 punti in pochi minuti, per poi rimbalzare rapidamente.
Prima di questo evento, episodi simili non erano mai stati documentati.
Dopo il 2010, altri flash crash hanno scosso i mercati globali: uno dei più significativi si è verificato nel 2013, seguito da eventi simili nel 2015 e due episodi nel 2018.
Il Ruolo del Trading ad Alta Frequenza
Il responsabile principale di questi improvvisi crolli di mercato è spesso identificato nel trading ad alta frequenza (HFT).
L’HFT utilizza algoritmi avanzati per eseguire migliaia di transazioni al secondo, sfruttando la capacità di calcolo dei supercomputer e connessioni ultra-rapide.
Le aziende in grado di operare a questo livello sono generalmente grandi banche d’investimento o hedge fund di dimensioni significative, dotati di risorse tecnologiche superiori.
Due elementi chiave permettono alle entità che praticano HFT di mantenere un vantaggio competitivo:
Supercomputer personalizzati: Dotati di chip FPGA (Field-Programmable Gate Array), questi computer possono eseguire operazioni fino a 1.000 volte più velocemente rispetto ai processori tradizionali utilizzati dagli investitori retail.
Connessioni dedicate: Le grandi banche e i fondi speculativi si avvalgono di linee dati private che consentono una latenza misurata in microsecondi tra le loro infrastrutture e le principali borse valori.
Questo permette loro di ricevere i dati di mercato e inviare ordini con una velocità irraggiungibile per i trader al dettaglio.
Meccanismi di Manipolazione del Mercato: Il Caso dello Spoofing
Una delle pratiche più controverse associate al trading algoritmico è lo “spoofing”.
Questa tecnica consiste nell’immettere grandi quantità di ordini di acquisto o vendita con l’unico scopo di influenzare la percezione del mercato, senza l’intenzione di eseguirli.
Supponiamo che un titolo quotato a 100 dollari veda l’immissione di numerosi ordini a 105 dollari. Gli altri trader interpretano questi ordini come un segnale di forte domanda e iniziano ad acquistare il titolo.
Gli ordini iniziali però vengono ritirati in microsecondi, lasciando il mercato in una situazione in cui i nuovi compratori hanno aumentato il prezzo senza che gli ordini originari venissero eseguiti.
Gli operatori HFT, avendo già acquistato il titolo a prezzi inferiori, traggono profitto dalla manipolazione del mercato attraverso questa tecnica.
Lo spoofing, pur essendo vietato dalle normative di molti paesi, risulta difficile da monitorare e sanzionare a causa della velocità e della complessità delle operazioni algoritmiche.
L’Impatto sull’Investitore Retail
Questi flash crash e le strategie avanzate di trading hanno un impatto diretto sugli investitori retail e, in misura minore, su altri attori istituzionali.
Gli investitori con minore accesso a tecnologie avanzate e connessioni rapide non possono competere con gli operatori HFT.
Un esempio paradigmatico è rappresentato dal caso dell’azienda Jardine Matheson, che ha visto il proprio valore crollare di 42 miliardi di dollari in pochi istanti prima di un rimbalzo completo.
Durante questo intervallo, molti investitori sono stati colpiti dalle oscillazioni improvvise dei prezzi, subendo perdite molto importanti.
La Falsa Promessa di Maggiore Liquidità
Uno degli argomenti utilizzati per giustificare la presenza dell’HFT nel mercato è l’aumento della liquidità nei mercati, sembrerebbe a primo impatto che gli HTF possano portare liquidità aprendo e chiudendo posizioni di continuo.
Questa affermazione però non è del tutto corretta.
L’HFT tende a operare su mercati già liquidi, come quelli delle grandi capitalizzazioni, e non contribuisce a migliorare la liquidità dei titoli meno scambiati.
Infatti, quando le condizioni di mercato non sono più favorevoli, i sistemi HFT possono rapidamente ritirarsi chiudendo posizioni o annullando ordini pendenti, riducendo così la liquidità e aumentando la volatilità.
Problemi di Regolamentazione
La regolamentazione del trading ad alta frequenza si è dimostrata complessa.
L'Unione Europea ha tentato di introdurre normative che limitassero la velocità delle operazioni, imponendo un tempo minimo di mantenimento per gli ordini.
Ad esempio, era stata proposta una regola che richiedeva che ogni ordine rimanesse aperto per almeno 500 millisecondi.
Tuttavia, queste misure sono state spesso ostacolate da lobby potenti e non sono riuscite a essere implementate in modo efficace.
Le proposte per migliorare la regolamentazione includono l’introduzione di:
Tassazione delle transazioni ad alta frequenza: Un'imposta che colpisca le operazioni effettuate entro un breve lasso di tempo potrebbe disincentivare pratiche di arbitraggio eccessivamente speculative.
Audit algoritmici: L’obbligo per le aziende che utilizzano algoritmi complessi di fornire dettagli sulle loro strategie e la loro conformità alle normative.
Sistemi di “kill switch”: Dispositivi di sicurezza che sospendano le operazioni di HFT in caso di comportamenti anomali del mercato.
Il trading ad alta frequenza rappresenta un paradosso per i mercati finanziari moderni: offre vantaggi in termini di efficienza e velocità, ma introduce rischi significativi, tra cui i flash crash.
Questi eventi evidenziano la necessità di una regolamentazione più efficace per proteggere la stabilità dei mercati e garantire una competizione equa tra tutti gli operatori.
Mentre le istituzioni finanziarie continuano a investire in supercomputer e connessioni dedicate, il divario tra investitori istituzionali e retail rischia di ampliarsi ulteriormente.
Per ridurre l'impatto potenziale di future crisi dovute al trading algoritmico, è cruciale che i regolatori internazionali collaborino per implementare politiche che bilancino innovazione tecnologica e stabilità di mercato.
