Crisi dopo crisi, la borsa ha perso molto appeal presso i piccoli risparmiatori. E dietro la ritirata di chi scommetteva i risparmi di una vita con metodi da cartomante sono dilagati nuovi protagonisti: algoritmi e supercomputer.
Scriveva il grande matematico Mandelbrot Leggi la voce Wiki , diversi anni prima dell’ultima grande crisi: «Wall Street, che è da tempo il cliente più importante dell’industria dei computer, libera sul mercato “algoritmi genetici”, “reti neurali” e altre tecniche computazionali nella speranza che un’intelligenza di silicio sappia individuare configurazioni lucrose là dove le forme di vita basate sul carbonio non ci riescono. Questa finanza “postmoderna” deve ancora produrre un vero e proprio successo. Il colpo grosso non l’ha ancora fatto nessuno»[1].
Mandelbrot scrisse queste parole nel 2004, in un lavoro che servì a dimostrare l’arretratezza scientifica e metodologica di gran parte dell’ingegneria finanziaria.

In ogni caso, il trading algoritmico è ormai un sistema strutturato e integrato al flusso di compravendita dei titoli di Borsa. Migliaia di computer ad altissima capacità di calcolo e reti di server monitorano gli indici e realizzano acquisti e vendite a velocità impossibili per i “vecchi” trader umani. I quali, negli anni ’80, hanno dovuto prima abbandonare la cavea dove sudavano e strillavano gli ordini, per sedersi come ordinari agenti impiegatizi di fronte a file di terminali. Poi, col nuovo millennio, hanno visto sparire molti colleghi di fianco mentre super computer, resi imbattibili da modelli di calcolo sempre più sofisticati, hanno cominciato a operare in maniera autonoma. L’alba dei supercomputer è stata fissata nel 1998, quando la Securities and Exchange Commission (Sec, la Consob statunitense) autorizzò l’utilizzo di programmi d’automazione negli scambi elettronici.

Dal 1999, l’ascesa è stata inarrestabile e un indicatore di quest’evidenza è la crescita dei volumi transati dall’indice Dow Jones: in un giorno del dicembre 1999 si negoziavano 748 milioni di azioni; lo stesso giorno del 2011 gli scambi sono saliti a 3,7 miliardi.
Insomma, ciò che è accaduto agli operai con l’avanzata dei robot nelle fabbriche sta accadendo ai trader strapagati della finanza.
I modelli di transazione computerizzata al momento utilizzati sono due:

• software gestiti da operatori umani per acquisti ad altissima frequenza (in linguaggio tecnico High-frequency tradingLeggi la voce Wiki );

• software automatizzati che, analizzando le informazioni di mercato, decidono quali titoli acquistare o vendere (tecnicamente prop, da proprietary, dato che ogni società di trading ne costruisce di specifici a seconda delle esigenze di mercato)

I software ad altissima frequenza sono in grado di processare migliaia di richieste di vendita e di acquisto in frazioni di secondo. Sono costruiti per massimizzare sui micro scostamenti di prezzo e quindi guadagnare attraverso enormi volumi di transazioni anche a fronte di pochi centesimi di variazione[2]. A volte commettono degli errori, dovuti sia a input errati di operatori maldestri sia a bug di sistema.

Gli esempi di errori sono diversi e, spesso, con effetti paralizzanti per le stesse piattaforme borsistiche costrette a black out anche di ore. Questi cortocircuiti delle borse sono chiamati in gergo flash crash e possono riguardare sia i listini azionari che di derivati, future e titoli di debito.

Forse, il più rappresentativo di questi crolli immediati e vertiginosi è avvenuto il 6 maggio 2010[3]. Quel giorno il Dow Jones era già sotto pressione per la crisi europea del debito (-276 punti). La Waddell & Reed, trader di future, utilizzando un nuovo tipo di algoritmo, realizzò 75 mila operazioni di vendita in 20 minuti, quando all’epoca erano necessarie almeno cinque ore per eseguire la medesima quantità. In scia, gli altri trader presero a vendere future della stessa società e realizzarono 27 mila contratti di vendita in 14 secondi.

Scattò l’effetto “hot potato”, vale a dire che ciascun operatore, per non rimanere con la patata bollente, vendette, sperando di essere più rapido degli altri. In pochi secondi il mercato crollò e il Dow Jones, con un’apertura a 10.862 punti, concluse la giornata a 9.869, la caduta giornaliera più pesante mai registrata dal Dow Jones con circa mille miliardi di dollari volatilizzati[4].
Queste fluttuazioni sono ormai abbastanza ricorrenti anche se con impatti nettamente inferiori al passato, perché le istituzioni che governano le borse hanno avviato una serie di contromisure, in primis, sistemi che regolano il flusso dei dati come valvole idrauliche: nel momento in cui gli ordini tendono ad aumentare a velocità superiori alla media sia in termini di quantità sia di volumi, scattano allarmi fino a bloccare l’accesso ai server coinvolti. Gli eventi del 6 maggio hanno fatto prendere pubblicamente coscienza sulla reale estensione del fenomeno e di conseguenza adottare contromisure da parte della Sec[5].
Ovviamente, la dinamica evolutiva dei software per l’acquisto e il controllo rende le piazze borsistiche territori sempre più digitalizzati e automatizzati, con sistemi in grado di adattarsi automaticamente. Operatori digitali, che per velocità e capacità di calcolo, hanno letteralmente cacciato i vecchi trader umani. Negli Stati Uniti, sono almeno 20 mila le società che operano come trading e soltanto il 2% fa diretto utilizzo di algoritmi[6]: eppure, attraverso queste, nel 2010 è passato circa il 73% degli ordini in termini di volume. In Europa si stima il 40% mentre in Asia un più modesto 5-10%. Invece a valore, l’incidenza scende al 56% per gli Usa e il 39% per l’Europa[7].

Il caso più interessante riguarda proprio i software prop, poiché per essi è stata creata una specifica agenzia di stampa dalla Dow Jones, l’editrice dell’omonimo indice e del Wall Street Journal. Il servizio si chiama Lexicon e aggrega in maniera automatica tutte le notizie finanziarie per professionisti, estraendole dal mare magnum dell’informazione. Impacchettando i dati in maniera sistematica e continua, li invia ai software prop che li gerarchizzano e li utilizzano per sviluppare le decisioni di acquisto o vendita. Nell’intero processo, l’intervento umano è pari a zero.

Verso la fine degli anni dieci del nuovo millennio, ha fatto la comparsa un terzo modello chiamato The Hunt for Red October, dal romanzo Caccia a ottobre rosso. In questo caso, l’approccio degli algoritmi è di natura predatoria, perché monitorano l’attività dei software tradizionali e nel momento in cui intercettano movimentazioni straordinarie nel vasto fondo del trading quotidiano, agiscono di risulta.
Perciò, all’ampliarsi dell’ecosistema, oltre agli errori d’imputazione o di calcolo, è sorto un ulteriore problema: si tratta degli effetti di ridondanza tra software, ovvero nel momento in cui degli ordini si concentrano su certi titoli, gli algoritmi avversari, come ciechi diretti verso una fossa, seguono la traccia cumulando a loro volta ordini fino a cortocircuitare il sistema.

Ciò accade perché la competizione tra le diverse piattaforme si consuma brutalmente in base alla velocità e al parallelismo delle transazioni, che dai millisecondi sono passate ai micro-secondi già nel 2010, grazie all’introduzione da parte del London Stock Exchange (proprietario della Borsa Italiana) della «Millennium Exchange platform». Per sostenere questo sforzo muscolare, le società di Wall Street sono diventate clienti dei grandi mainframe sviluppati da IBM, tra cui quelli celebri per aver battuto lo scacchista Kasparov e aver vinto il gioco televisivo americano Jeopardy.
I punti di vista su questo progressivo sviluppo cibernetico che tende a escludere la presenza umana sono diversi e in parte contrastanti. Per quanto riguarda gli operatori, volenti o nolenti devono adeguarsi con infrastrutture sempre aggiornate, con investimenti diretti oppure affidandosi a società specializzate. Del resto, come per qualsiasi discontinuità tecnologica, non possono prescindere se si vuole operare in un contesto che ormai viaggia a velocità inferiori al millesimo di secondo.

A favore dei sistemi automatizzati vi sono l’efficienza gestionale anche su prodotti e mercati finanziari diversi; il risparmio dei costi di transazione; ma soprattutto l’efficacia nell’allocare la liquidità. Ad esempio, è convinzione diffusa che nella contrattazione del debito l’utilizzo di software ha permesso un’efficienza tale da contenere i tumultuosi andamenti di spread del 2011, andamenti che altrimenti sarebbero risultati impossibili da sostenere se ci fossero stati ancora i lenti e inefficienti esseri umani[8].
Al contempo, s’individuano alcuni aspetti critici che stanno agendo in maniera dirompente e irreversibile sulle piazze di scambio[9]:

• Gestione della liquidità concentrata in un piccolo numero di aziende altamente specializzate
• Riduzione della partecipazione di piccoli investitori a causa della maggior tossicità del flusso speculativo generato dai principali attori di mercato
• Alta sensibilità dei fornitori di liquidità alle perdite giornaliere, risultato della bassa capitalizzazione degli operatori
• Alto turn-over degli scambi causato della competizione su vasta scala e sugli obiettivi di piccolo profitto (strategia a volumi)

Dunque, l’evoluzione cibernetica delle piazze d’affari sta allontanando il piccolo risparmiatore, che correttamente dovrà tenersi lontano per non essere sbriciolato da sistemi che operano su variabili di natura completamente diversa dall’investimento di lungo periodo o anche sulla speculazione di medio periodo basata su aspettative pubblicamente condivise.
Ma se si tiene conto anche del mercato del debito, fondamentale sia per depositare i risparmi dei cittadini sia per gli Stati, dovendosi approvvigionare di liquidità in un’epoca di crisi e volatilità, il dominio delle piattaforme High Frequency potrebbe rappresentare davvero una minaccia. Questo perché possono operare anche a fronte di un basso livello di liquidità, proprio perché l’ampiezza e la velocità delle operazioni consentono di giocare allo scoperto oppure sulle micro fasi di ritardo del mercato. E ciò risulta fondamentale ai fini speculativi, essendo diventato il denaro liquido un bene scarsissimo.

A prescindere dagli errori, dai flash crash, dall’impossibilità di approcciare il mercato azionario in un’ottica d’investimento confidando sui valori industriali delle aziende, ciò che sta emergendo è un nuovo strumento di guerra per le società finanziare. Pur mancando la necessaria liquidità, esse possono sopraffare con la capacità di calcolo anche nazioni di una certa stazza. Un tempo, era necessario mettere in campo un’enorme disponibilità di denaro per realizzare speculazioni monetarie o sul debito o sulle materie prime: adesso è sufficiente liberare i software automatizzati, per piegare la politica economica dei governi.

Almeno i piccoli risparmiatori dovranno imparare una lezione: non basterà più il fiuto o l’intuizione per imbroccare l’azione giusta. E forse sarà meglio per loro preservare i risparmi in qualche valuta forte deposita banconota su banconota, al sicuro di qualche caveau. Meglio non partecipare alla battaglia dei titani.

[1]

http://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=1686004