Durante il 6 maggio 2010, il Dow Jones Industrial Average - il secondo più antico indice del mercato statunitense e uno degli indici più comunemente usati per riflettere lo stato del mercato nel suo complesso - ha visto il suo declino più grande e veloce di sempre.

Alle 2:42 di quel giorno, il Dow aveva perso 300 punti dall'inizio del trading quella mattina. Alle 14:47, appena cinque minuti dopo, erano calati di altri 600 punti. All'improvviso, centinaia di azioni hanno avuto i loro prezzi ridotti quasi a zero. L'incidente ha spazzato via istantaneamente quasi $ 1 miliardo nel valore del titolo.

Anche le maggiori società blue chip non erano al sicuro dai suoi effetti: le azioni Accenture sono diminuite di oltre il 90% da $ 40 a $ 0,01. Ancor più sorprendentemente, solo 20 minuti dopo il mercato era tornato quasi allo stesso livello di prima.

Questa grande oscillazione nei mercati economici globali ha causato ondate di shock in tutto il mondo finanziario, principalmente perché non era del tutto chiaro cosa l'avesse causata. Un anno dopo, e nonostante alcune lunghe indagini condotte dalla Securities and Exchange Commission (SEC) degli Stati Uniti e dalla Commodity Futures Trading Commission (CFTC), non è ancora chiaro, ma un probabile fattore causale è il trading algoritmico automatico ad alta frequenza.

Questo è l'acquisto e la vendita di azioni non da operatori di mercato, ma da software finanziario che analizza automaticamente il mercato finanziario e acquista o vende azioni basate su tali informazioni alla velocità della luce. L'idea di un broker al telefono che urlava "Compra, compra, vendi, vendi!" è ben lontano da come molte persone stanno ora commerciando in borsa.

In alcuni mercati, più della metà del trading è fatto da programmi per computer, che utilizzano algoritmi per decidere se comprare o vendere azioni. Generalmente, questi sono sistemi semplici che sono in grado di generare multipli piccoli profitti facendo trading sistematico sui mercati elettronici in un batter d'occhio. Gli algoritmi sono solitamente scritti da società commerciali proprietarie e venduti ad altri trader.

All'interno dell'algoritmo ci saranno determinati valori che determinano esattamente quando e dove fare trading, compreso il prezzo di un titolo, la dimensione del fondo disponibile, le considerazioni di tempistica come la rapidità con cui un ordine può essere eseguito, il momento migliore per effettuare un ordine da effettuare sicuro che verrà eseguito, quanto è probabile che un ordine venga compilato e il costo complessivo di ogni transazione. In parole povere, se le condizioni dell'algoritmo sono soddisfatte da un particolare scenario di mercato, le azioni vengono scambiate automaticamente in pochi millisecondi (e questa velocità è in continua diminuzione).

Ricorda che questo processo è completamente automatico, senza alcun coinvolgimento umano oltre a quanto previsto dall'algoritmo dal programmatore del software. Alcune persone stanno persino comprando questi programmi senza sapere cosa contengono gli algoritmi, semplicemente fidandosi del fatto che faranno ciò che dicono che faranno.

Questo è noto come black box trading, che si riferisce al fatto che non è possibile guardare nella scatola nera per vedere come funziona. Altre aziende creano i propri algoritmi personalizzati e questi si stanno evolvendo in programmi molto più complessi nel tempo man mano che sempre più informazioni e salvaguardie vengono incorporate nel loro sviluppo.

La vita media di questi algoritmi di negoziazione tende ad essere estremamente breve - a volte solo un paio di giorni. Sono così utili questi algoritmi che stanno diventando di per sé una merce molto preziosa - in realtà, ci sono già state due condanne nei tribunali statunitensi contro persone che hanno rubato il codice proprietario da questi tipi di programmi del valore di milioni di dollari.

L'impatto che questi algoritmi di trading potrebbero avere sulle economie è stato reso preoccupante dal procuratore generale degli Stati Uniti Joseph Facciponti nel descrivere il caso contro l'ex dipendente di Goldman Sachs Sergey Aleynikov, che è stato condannato per un simile furto all'inizio di quest'anno.

"La banca ha sollevato la possibilità che ci sia il pericolo che qualcuno che sapeva come usare questo programma possa usarlo per manipolare i mercati in modo ingiusto", ha detto Facciponti..

L'alba dell'automazione

Chiaramente, questi algoritmi hanno il potere di influenzare i mercati finanziari, ma dovremmo essere preoccupati per loro? Non forniscono semplicemente un altro livello di automazione per rendere più facile la vita dei trader? Sicuramente non stanno effettivamente causando problemi ai mercati finanziari da soli?

Andy Haldane, direttore esecutivo della Banca d'Inghilterra responsabile della stabilità finanziaria, non è così sicuro. Come ha detto in un discorso del giugno 2011 a Pechino,

"Spinto da un potente cocktail di tecnologia e regolamentazione, il trading nei mercati finanziari si è evoluto drammaticamente nel corso di questo secolo.Le piattaforme per il trading di titoli azionari sono proliferate e frammentate e il limite di velocità per il trading è passato attraverso il tetto. di trading solleva alcune grandi domande per la gestione del rischio: ci sono buone ragioni, teoricamente ed empiricamente, per ritenere che, sebbene questa evoluzione nel trading possa aver portato benefici come una riduzione dei costi di transazione, potrebbe anche aver aumentato le anormalità nella distribuzione del rischio e ritorno nel sistema finanziario.Queste anomalie hanno contrassegnato il Flash Crash. "

Quindi quale effetto sente che il trading algoritmico ad alta frequenza abbia avuto?

"Il trading ad alta frequenza (HFT) ha avuto tre effetti chiave sui mercati", spiega Haldane. "In primo luogo, ha significato che volumi sempre più grandi di trading sono stati compressi in porzioni di tempo sempre più piccole, in secondo luogo, ha significato un comportamento strategico tra i commercianti che si verifica a frequenze sempre più alte, in terzo luogo, non è solo la velocità della strategia l'interazione è cambiata, ma anche la sua natura: ieri l'interazione è stata da uomo a uomo, oggi è machine-to-machine, dall'algoritmo all'algoritmo, per gli algoritmi con la vita di una coccinella, questo rende possibile un rapido adattamento evolutivo ".

Quando Haldane parla di un enorme cambiamento nel modo in cui i mercati finanziari sono gestiti, non sta scherzando. C'è stato davvero un cambiamento causato dall'aumento della velocità di ciò che è possibile - ed è arrivato velocemente. Certamente troppo veloce perché tutte le implicazioni possano essere pienamente realizzate, come spiega Haldane:

"La velocità media di esecuzione degli ordini sulla Borsa di New York degli Stati Uniti è diminuita da circa 20 secondi un decennio fa a circa un secondo oggi". E questa è solo la media. Con l'aumentare del commercio ad alta frequenza, la media diminuirà considerevolmente.

Come spiega Haldane, il trading elettronico si sta rapidamente avvicinando alla velocità della luce - il limite di velocità dell'universo.

"Un decennio fa, i tempi di esecuzione su alcune piattaforme di trading elettroniche sono diminuiti decisamente al di sotto della barriera di un secondo. Fino a pochi anni fa, i tempi di esecuzione degli scambi hanno raggiunto la" velocità di battito "- veloce come un battito di ciglia. , che sembrava incredibile da circa 300-400 millisecondi, o meno di un terzo di secondo, ma più recentemente il limite di velocità si è spostato da millisecondi a microsecondi - milionesimi di secondo.Molte piattaforme di trading ora offrono un'esecuzione commerciale misurata in microsecondi.

"Ad oggi, il limite inferiore per l'esecuzione commerciale sembra essere di circa 10 microsecondi, il che significa che, in linea di principio, sarebbe possibile eseguire circa 40.000 operazioni back-to-back in un batter d'occhio. programmi di trading, la famiglia media potrebbe completare i suoi acquisti per tutta la vita in meno di un secondo.

L'ascesa di HFT

Ovviamente, il fatto che HFT ti permetta di fare molte operazioni rapidamente non è necessariamente un problema, ma dobbiamo considerare quanta negoziazione viene fatta automaticamente, senza l'intervento umano. Il timore è che presto le basi dei mercati finanziari possano cambiare.

Se gli investitori iniziano a credere che le azioni non sono valutate sui guadagni futuri attesi della società, ma in realtà ottengono il loro valore dai computer che si scambiano contro altri computer per velocità e vantaggio, allora i mercati finanziari sembreranno una scommessa troppo alta su cui investire. Quindi, quanto il commercio al giorno d'oggi viene fatto esclusivamente dai computer?

Non sorprende che, con il vantaggio che offre agli altri trader in termini di velocità e persino di conoscenza, è in costante aumento. Ad esempio, come spiega Haldane, "In Europa, dal 2005, HFT è passato da una piccola quota a rappresentare oltre il 35% del mercato azionario, mentre in Asia e nei mercati emergenti sta crescendo rapidamente da una base più bassa. i paesi è anche vero in tutti i mercati.

"L'HFT sta assumendo un ruolo sempre crescente nei mercati del debito e dei cambi: in alcuni mercati a termine rappresenta già quasi la metà del giro d'affari, in pochi anni HFT è passato dall'oscurità relativa all'egemonia assoluta, almeno in alcuni mercati. "

Modifica del piano di gioco

Non è tutto ciò che ha fatto il trading algoritmico, ma ha anche cambiato il modo in cui viene giocato il gioco finanziario. In passato - solo una decina di anni fa, prima dell'automazione dei computer - i commercianti e le grandi istituzioni finanziarie guadagnavano facendo trading in strumenti ragionevolmente semplici: obbligazioni, azioni e cambi.

Con l'avvento dell'automazione, i margini di profitto su questi scambi sono stati successivamente ridotti. Questo ha avuto l'effetto di incoraggiare le aziende a ridurre i propri costi e trovare un vantaggio competitivo automatizzando il maggior numero possibile di operazioni semplici..

Mentre in passato ci sarebbero centinaia di commercianti che comprano o vendono piccole quantità di azioni per non ribaltare la concorrenza su ciò che stavano facendo, ora potrebbero essere gestiti dai computer, acquistando o vendendo gradualmente un piccolo numero di azioni periodi di tempo controllati.

Il massiccio aumento della velocità fornito da questi processi automatici ha anche permesso alle grandi case finanziarie di vedere altri luoghi in cui gli algoritmi potrebbero essere impiegati per generare ricchezza, luoghi in cui il secondo tempo parziale potrebbe consentire di sfruttare le inefficienze nei rendiconti finanziari.

Un esempio sono le opportunità di arbitraggio. Qui, le attività che sono sostanzialmente identiche vengono acquistate e vendute allo stesso tempo per ottenere un profitto da una differenza di prezzo tra le due attività. Quindi se lo stesso titolo è quotato a £ 20 sulla Borsa di New York e £ 19,95 sulla Borsa di Filadelfia, puoi garantirti un profitto acquistando titoli sulla borsa di Philadelphia e vendendoli immediatamente sul New York Stock Scambio (a condizione che la differenza compensi eventuali costi di negoziazione).

Con il trading algoritmico, anche se queste differenze appaiono solo per una frazione di secondo, le case finanziarie possono agire su di esse. È questa forma di negoziazione algoritmica che preoccupa alcuni regolatori - pensano che quando cercano i mercati volatili da sfruttare, queste forme di scambi potrebbero aggiungere alla volatilità complessiva del mercato stesso. Nella ricerca attiva di queste imperfezioni, esacerbano il loro effetto sui mercati.

Questa è la notizia

Un altro trucco utile che la negoziazione algoritmica può impiegare è la scansione automatica dei feed di notizie finanziarie in arrivo per parole o frasi come "aumento del tasso di interesse", per esempio. Quando i computer li individuano, possono immediatamente attivare le stesse strategie di contrattazione impiegate quando una situazione simile si è verificata in passato.

Questa reazione immediata consente alle aziende di ottenere il ribasso sui loro concorrenti e può rivelarsi molto redditizia. Questo sta diventando molto popolare con le grandi aziende e i fornitori di news feed hanno persino cambiato la struttura dei loro feed in modo che possano essere letti più facilmente dai computer.

Il problema qui è che se molti programmi per computer reagiscono in modo molto simile non appena vengono prodotte le notizie, ciò può causare una reazione negativa sui mercati, specialmente se questo innesca ulteriori cicli di trading automatico basati sul trading automatico precedente. Questo è un importante cambiamento nel modo in cui funziona il mondo finanziario.

All'improvviso, non è l'uomo ad assorbire le notizie e ad agire basandosi sull'esperienza. Invece, è solo un computer che passa attraverso un processo predefinito automaticamente. Chiaramente, se questa forma di negoziazione algoritmica diventa endemica, il futuro di alcuni titoli e azioni non dipenderà dal modo in cui le società si stanno comportando, ma dal modo in cui tale performance viene riportata nelle notizie.

Inoltre, immagina i problemi che potrebbero verificarsi se il giornalista ha sbagliato. Nel frenetico mondo delle notizie finanziarie, non è inimmaginabile che si possa commettere un errore, se un tale errore potrebbe ora creare automaticamente un enorme buco nero finanziario, non sorprende che ci siano richieste di regolamento su come trading algoritmico può essere usato.

Correre per stare fermi

Il trading automatico ha avuto un altro effetto sul mercato - è aumentato il suo carico (il numero di operazioni che vengono fatte quotidianamente). La dimensione media degli scambi sui mercati azionari nel 1996 era di oltre 1.600 azioni, nell'ultimo decennio è scesa a sole 400 azioni per operazione. Ciò significa che ci sono quattro volte più operazioni necessarie per fornire lo stesso volume di 10 anni fa.

Questo aumento quadruplicato dei dati commerciali significa che quando qualcosa va storto è molto più difficile districare ciò che ha causato cosa quando, soprattutto perché questi scambi sono molto difficili da rintracciare a particolari società. Questo è il motivo per cui è così difficile dare la colpa al Flash Crash del 2010 a qualsiasi porta in particolare - non c'è solo la traccia cartacea necessaria per capire cosa è successo.

È probabile che si possa introdurre qualche regolamento, permettendo di vedere chiaramente la pista di controllo, ma nonostante i rumori incoraggianti dei regolatori, non sembra che stia succedendo presto.

Questo carico extra ha un'altra conseguenza molto importante: la riduzione della gestione del rischio. Oggigiorno la gestione del rischio sta prendendo una posizione di secondo piano in quanto è quasi impossibile consolidare la quantità di dati generati dal trading ad alta frequenza. La gestione dei numeri non riesce a tenere il passo con l'automazione incontrollata, il che significa che è sempre più difficile valutare il rischio di un'azione sui mercati.

Trading nascosto?

Non è solo confusione sul rischio - il fatto che la maggior parte delle persone non riesca a vedere quali fattori contengono gli algoritmi utilizzati per il trading ha, alcuni sostengono, portato a una mancanza di trasparenza nei mercati.

Ovviamente, le persone che creano gli algoritmi devono proteggere la loro proprietà intellettuale e quindi fornire sistemi chiusi agli acquirenti del programma, ma questo significa che alcuni trader più piccoli che utilizzano HFT non sono nemmeno sicuri di cosa contengono gli algoritmi utilizzati per il trading. Ciò significa anche che i regolatori governativi non possono vedere cosa sta accadendo all'interno di queste scatole nere.

Alcuni dicono che questo permette ai trader di nascondere attività abusive e dovrebbero mostrare quello che stanno facendo ai regolatori. I commercianti sottolineano che questi algoritmi stanno diventando sempre più la loro linfa vitale e condividere i segreti del proprio codice proprietario darebbe agli altri un vantaggio ingiusto.

Ovviamente, questo significa che questo tipo di trading della scatola nera incide su uno dei più grandi regolatori di faccette che desiderano avere sul mercato - visibilità. Ciò è aggravato dal fatto che quei trader ad alta frequenza con gli algoritmi migliori hanno accesso a informazioni migliori rispetto ad altri trader, e possono fare il deal in microsecondi prima di chiunque altro. Dove si inseriscono questi enormi vantaggi offerti dagli ultimi algoritmi, se i mercati sono destinati a essere campi di gioco uniformi?

Una delle maggiori domande sul trading algoritmico è quanto sia redditizio. Ci sono sicuramente grandi guadagni generati da aziende affermate, ma che dire dei nuovi arrivati ​​che stanno cercando di approfittare di questo nuovo tipo di trading?

Alcuni esperti del settore stanno già ipotizzando che i proficui giorni del trading algoritmico siano già passati (sebbene ciò significhi profitti solo di milioni rispetto a miliardi). Sembra che l'aumento della concorrenza nel mondo degli scambi ad alta frequenza significhi che sta diventando sempre più difficile trovare quelle piccole incongruenze che hanno fornito così tanto profitto all'introduzione di questo nuovo modo di negoziazione.

I volumi di trading da allora sono crollati, così come la volatilità, il che significa che il trading algoritmico non ha nulla da sfruttare. Ovviamente la velocità è un fattore molto utile offerto dal trading automatico, ma ora sembra che sia necessario fare trading algoritmico solo per stare al passo con il resto del campo.