Il trading algoritmico (o trading "algo") si riferisce all'uso di algoritmi informatici (fondamentalmente un insieme di regole o istruzioni per far svolgere un determinato compito a un computer) per la negoziazione di grandi blocchi di azioni o altre attività finanziarie minimizzando l'impatto sul mercato di tale mestieri. Il trading algoritmico implica l'inserimento di negoziazioni sulla base di criteri definiti e la suddivisione di operazioni in lotti più piccoli in modo che il prezzo del titolo o dell'attività non venga influenzato in modo significativo.
I vantaggi del trading algoritmico sono evidenti: assicura la "migliore esecuzione" degli scambi perché riduce al minimo l'elemento umano e può essere utilizzato per negoziare più mercati e attività in modo molto più efficiente di quanto un commerciante in carne e ossa possa sperare di fare. (Per ulteriori informazioni, leggi: Nozioni di base sul trading algoritmico: concetti ed esempi ).
Che cos'è il trading algoritmico ad alta frequenza?
Il trading ad alta frequenza (HFT) porta il trading algoritmico a un livello completamente diverso: pensalo come trading algo sugli steroidi. Come suggerisce il termine, il trading ad alta frequenza implica l'immissione di migliaia di ordini a velocità incredibilmente elevate. L'obiettivo è realizzare piccoli profitti su ogni operazione, spesso capitalizzando le discrepanze di prezzo per lo stesso titolo o attività in mercati diversi. L'HFT è diametralmente opposto rispetto agli investimenti tradizionali a lungo termine, buy-and-hold, poiché le attività di arbitraggio e di mercato che sono il pane e il burro di HFT si svolgono generalmente in una finestra temporale molto piccola, prima che scompaiano le discrepanze o le discrepanze tra i prezzi.
Il trading algoritmico e l'HFT sono diventati parte integrante dei mercati finanziari a causa della convergenza di diversi fattori. Questi includono il ruolo crescente della tecnologia nei mercati attuali, la crescente complessità di strumenti e prodotti finanziari e la spinta incessante verso una maggiore efficienza nell'esecuzione degli scambi e costi di transazione inferiori. Mentre il trading algoritmico e l'HFT hanno probabilmente migliorato la liquidità del mercato e la coerenza dei prezzi delle attività, il loro uso crescente ha anche provocato alcuni rischi che non possono essere ignorati, come discusso di seguito.
Il rischio più grande: amplificazione del rischio sistemico
Uno dei maggiori rischi dell'HFT algoritmico è quello che pone al sistema finanziario. Un rapporto del luglio 2011 del Comitato tecnico IOSCO (International Organization of Securities Commissions) rilevava che, a causa delle forti interconnessioni tra i mercati finanziari, come quelli negli Stati Uniti, gli algoritmi che operano attraverso i mercati possono trasmettere rapidamente shock da un mercato all'altro, amplificando così il rischio sistemico. Il rapporto indicava il Flash Crash del maggio 2010 come un esempio lampante di questo rischio.
Il Flash Crash si riferisce al calo e al rimbalzo del 5% -6% nei principali indici azionari statunitensi nell'arco di pochi minuti nel pomeriggio del 6 maggio 2010. Il Dow Jones ha immerso quasi 1.000 punti su base intraday, che a quel punto il tempo è stato il suo più grande calo dei punti registrati. Come rileva il rapporto IOSCO, numerose azioni e fondi negoziati in borsa (ETF) sono andati in tilt quel giorno, precipitando tra il 5% e il 15% prima di recuperare la maggior parte delle loro perdite. Oltre 20.000 operazioni su 300 titoli sono state fatte a prezzi fino al 60% di distanza dai loro valori pochi istanti prima, con alcune operazioni eseguite a prezzi assurdi, da un centesimo o fino a $ 100.000. Questa azione di trading insolitamente irregolare ha sconvolto gli investitori, soprattutto perché si è verificata poco più di un anno dopo che i mercati erano rimbalzati dalle loro maggiori flessioni in oltre sei decenni.
Lo "spoofing" ha contribuito al crash di Flash?
Cosa ha causato questo bizzarro comportamento? In un rapporto congiunto pubblicato nel settembre 2010, la SEC e la Commodity Futures Trading Commission hanno attribuito la colpa a un singolo programma di scambio di $ 4, 1 miliardi da parte di un operatore presso una società di fondi comuni con sede nel Kansas. Ma nell'aprile 2015, le autorità statunitensi hanno accusato un commerciante diurno di Londra, Navinder Singh Sarao, di manipolazione del mercato che ha contribuito al crollo. Le accuse hanno portato all'arresto di Sarao e alla possibile estradizione negli Stati Uniti
Sarao avrebbe usato una tattica chiamata "spoofing", che prevede di collocare grandi quantità di ordini falsi in un'attività o in un derivato (Sarao ha utilizzato il contratto E-mini S&P 500 il giorno del Flash Crash) che vengono annullati prima che vengano riempiti. Quando tali ordini fasulli su larga scala compaiono nel book degli ordini, danno agli altri trader l'impressione che ci sia un interesse di acquisto o di vendita maggiore di quello che c'è nella realtà, il che potrebbe influenzare le loro decisioni di trading.
Ad esempio, uno spoofer può offrire di vendere un gran numero di azioni in stock ABC a un prezzo leggermente inferiore al prezzo corrente. Quando altri venditori entrano in azione e il prezzo scende, lo spoofer annulla rapidamente i suoi ordini di vendita in ABC e acquista invece lo stock. Quindi lo spoofer inserisce un gran numero di ordini di acquisto per aumentare il prezzo di ABC. E dopo ciò si verifica, lo spoofer vende le sue partecipazioni di ABC, intascando un profitto ordinato e annulla gli ordini di acquisto spuri. Risciacqua e ripeti.
Molti osservatori del mercato sono stati scettici sull'affermazione secondo cui un giorno il trader avrebbe potuto causare da solo un incidente che si è esaurito in pochi minuti vicino a un trilione di dollari di valore di mercato per le azioni statunitensi. Ma se l'azione di Sarao abbia effettivamente causato il Flash Crash è un argomento per un altro giorno. Nel frattempo, ci sono alcuni motivi validi per cui la HFT algoritmica aumenta i rischi sistemici.
Perché l'algoritmo HFT amplifica il rischio sistemico?
L'algoritmo HFT amplifica il rischio sistemico per una serie di motivi.
- Volatilità intensiva: in primo luogo, poiché esiste una grande quantità di attività algoritmica HFT nei mercati attuali, il tentativo di superare la concorrenza è un tratto integrato della maggior parte degli algoritmi. Gli algoritmi possono reagire istantaneamente alle condizioni di mercato. Di conseguenza, durante i mercati tumultuosi, gli algoritmi possono ampliare notevolmente gli spread bid-ask (per evitare di essere costretti ad assumere posizioni di trading) o interrompere temporaneamente il trading, il che riduce la liquidità e aggrava la volatilità. Effetti a catena: dato il crescente grado di integrazione tra i mercati e le classi di attività nell'economia globale, un crollo in un mercato principale o in una classe di attività spesso si increspa in altri mercati e classi di attività in una reazione a catena. Ad esempio, il crollo del mercato immobiliare statunitense ha causato una recessione globale e una crisi del debito perché consistenti partecipazioni di titoli statunitensi subprime non erano detenute solo da banche statunitensi, ma anche da istituti finanziari europei e di altro tipo. Un altro esempio di tali effetti a catena è l'impatto dannoso del crollo del mercato azionario cinese, nonché il crollo dei prezzi del greggio, sui titoli azionari globali da agosto 2015 a gennaio 2016. Incertezza: l'algoritmo HFT è un contributo notevole all'esagerata volatilità del mercato, che può alimentare l'incertezza degli investitori a breve termine e influire sulla fiducia dei consumatori a lungo termine. Quando un mercato crolla improvvisamente, gli investitori restano a chiedersi quali siano le ragioni di una mossa così drammatica. Durante il vuoto di notizie che spesso esiste in tali periodi, i grandi trader (comprese le società HFT) ridurranno le loro posizioni di negoziazione per ridurre i rischi, esercitando una maggiore pressione al ribasso sui mercati. Man mano che i mercati si abbassano, vengono attivati più stop-loss e questo circuito di feedback negativo crea una spirale discendente. Se un mercato ribassista si sviluppa a causa di tale attività, la fiducia dei consumatori è scossa dall'erosione della ricchezza del mercato azionario e dai segnali di recessione provenienti da un grave crollo del mercato.
Altri rischi di Algorithmic HFT
- Algoritmi erranti: la velocità abbagliante alla quale si svolge la maggior parte degli scambi algoritmici di HFT significa che un algoritmo errato o difettoso può accumulare milioni di perdite in un periodo molto breve. Un esempio infame del danno che un algoritmo errato può causare è quello di Knight Capital, un market maker che ha perso $ 440 milioni in un periodo di 45 minuti il 1 ° agosto 2012. Un nuovo algoritmo di trading a Knight ha fatto milioni di transazioni errate in circa 150 azioni, acquistandole al prezzo "ask" più alto e vendendole all'istante al prezzo "bid" più basso. (Si noti che i market maker acquistano titoli dagli investitori al prezzo di offerta e li vendono al prezzo di offerta, lo spread è il loro profitto commerciale. Per di più, leggi: Le basi dello spread Bid-Ask ). Sfortunatamente, l'iperefficienza dell'algoritmo HFT - in cui gli algoritmi monitorano costantemente i mercati proprio per questo tipo di discrepanza nei prezzi - ha fatto sì che i commercianti rivali si avventassero e sfruttassero il dilemma di Knight mentre i dipendenti Knight cercavano freneticamente di isolare la fonte del problema. Quando lo fecero, Knight era stato avvicinato al fallimento, il che portò alla sua acquisizione da parte di Getco LLC. Enormi perdite per gli investitori: gli sbalzi di volatilità aggravati dall'HFT algoritmica possono compensare gli investitori con enormi perdite. Molti investitori effettuano abitualmente ordini stop-loss sulle loro azioni a livelli distanti del 5% dagli attuali prezzi di negoziazione. Se i mercati si allargassero senza una ragione apparente (o anche per una ragione molto valida), questi stop-loss sarebbero innescati. Per aggiungere la beffa al pregiudizio, se le azioni successivamente rimbalzassero in breve tempo, gli investitori avrebbero inutilmente subito perdite commerciali e perso le loro partecipazioni. Mentre alcune operazioni sono state annullate o annullate durante insoliti periodi di volatilità del mercato come Flash Crash e il fiasco Knight, la maggior parte delle operazioni non lo erano. Ad esempio, la maggior parte dei quasi due miliardi di azioni scambiate durante il Flash Crash erano a prezzi entro il 10% della loro chiusura alle 14:40 (il momento in cui il Flash Crash è iniziato il 6 maggio 2010), e queste negoziazioni sono rimaste. Solo circa 20.000 operazioni, per un totale di 5, 5 milioni di azioni eseguite a prezzi superiori di oltre il 60% al prezzo di 14:40, sono state successivamente annullate. Quindi un investitore con un portafoglio azionario di $ 500.000 di blue chip statunitensi che aveva stop-loss del 5% sulle sue posizioni durante il Flash Crash sarebbe molto probabilmente uscito di $ 25.000. Il 1 ° agosto 2012, il NYSE ha annullato le negoziazioni di sei titoli verificatisi quando l'algoritmo Knight era impazzito perché venivano eseguiti a prezzi superiori del 30% rispetto al prezzo di apertura di quel giorno. La regola "Esecuzione chiaramente errata" del NYSE stabilisce le linee guida numeriche per la revisione di tali operazioni. (Vedi: i pericoli del trading di programmi ). Perdita di fiducia nell'integrità del mercato: gli investitori commerciano nei mercati finanziari perché hanno piena fiducia e fiducia nella loro integrità. Tuttavia, episodi ripetuti di insolita volatilità del mercato come Flash Crash potrebbero scuotere questa fiducia e indurre alcuni investitori conservatori ad abbandonare del tutto i mercati. Nel maggio 2012, l'IPO di Facebook ha avuto numerosi problemi tecnologici e ha ritardato le conferme, mentre il 22 agosto 2013, Nasdaq ha smesso di commerciare per tre ore a causa di un problema con il suo software. Nell'aprile 2014, circa 20.000 operazioni errate hanno dovuto essere annullate a causa di un malfunzionamento del computer nei due scambi di opzioni statunitensi del Gruppo IntercontinentalExchange. Un altro grande scoppio come Flash Crash potrebbe scuotere notevolmente la fiducia degli investitori nell'integrità dei mercati.
Misure per combattere i rischi HFT
Con il Flash Crash e il Knight Trading "Knightmare" che evidenzia i rischi dell'algoritmo HFT, gli scambi e i regolatori hanno implementato misure di protezione. Nel 2014, il gruppo OMX di Nasdaq ha introdotto un "kill switch" per le sue aziende associate che avrebbe interrotto le negoziazioni una volta violato un livello di esposizione al rischio prestabilito. Mentre molte aziende HFT hanno già switch "kill" che possono interrompere tutte le attività di trading in determinate circostanze, lo switch Nasdaq offre un ulteriore livello di sicurezza per contrastare gli algoritmi canaglia.
Gli interruttori sono stati introdotti dopo il "Black Monday" nell'ottobre 1987 e vengono utilizzati per reprimere il panico del mercato in caso di grande svendita. Nel 2012 la SEC ha approvato le norme rivedute che consentono agli interruttori di intervenire se l'indice S&P 500 crolla del 7% (dal livello di chiusura del giorno precedente) prima delle 15:25 EST, il che arresterebbe la negoziazione in tutto il mercato per 15 minuti. Un tuffo del 13% prima delle 15:25 farebbe scattare un'altra pausa di 15 minuti nell'intero mercato, mentre un'immersione del 20% chiuderebbe il mercato azionario per il resto della giornata.
Nel novembre 2014, la Commodity Futures Trading Commission ha proposto regolamenti per le imprese che utilizzano la negoziazione algoritmica in derivati. Tali regolamenti richiederebbero a tali imprese di avere controlli di rischio pre-negoziazione, mentre una disposizione controversa richiederebbe loro di rendere disponibile il codice sorgente dei loro programmi al governo, se richiesto.
La linea di fondo
L'algoritmo HFT presenta una serie di rischi, il più grande dei quali è il suo potenziale per amplificare il rischio sistemico. La sua propensione ad intensificare la volatilità del mercato può diffondersi in altri mercati e alimentare l'incertezza degli investitori. Ripetuti attacchi di insolita volatilità del mercato potrebbero finire per erodere la fiducia di molti investitori nell'integrità del mercato.
