High Frequency Trading

Il progresso tecnologico a cui abbiamo assistito negli ultimi anni, nonché l'innovazione finanziaria sempre più pressante e a tratti addirittura "spregiudicata" hanno favorito la creazione e la diffusione di attività di trading basate sull'utilizzo di algoritmi di calcolo. Questi ultimi hanno come base dati, ovvero come input, dati in tempo reale e come risultato decisioni di negoziazione avviate automaticamente attraverso l'immissione, la modifica o la cancellazione di ordini sulle diverse trading venues.

Una categoria di trading algoritmico è rappresentata dall'high-frequency trading (HFT). Insieme alla diffusione dell'HFT sono sorti i primi studi della letteratura economica al 117 Al riguardo si vedo lo studio ESMA/2013/649 del 03/06/2013

118 Regola che proibisce di vendere un’attività se non ad un prezzo superiore a quello dell’ultima transazione, o pari allo stesso nel caso in cui questo sia superiore a quello precedente.

fine di evidenziarne rischi e criticità; è aumentata anche l'attenzione delle autorità di vigilanza che hanno avviato iniziative volte a mitigare i possibili effetti negativi derivanti dall'utilizzo degli algoritmi automatici.

Ad oggi non esiste una definizione precisa di quello che sia il fenomeno dell'high frequency trading, infatti anche la letteratura è ancora in fase di "lavori in corso" proponendo sempre diverse composizioni che tuttavia non riescono a cogliere a pieno la complessità del fenomeno in oggetto. Un punto su cui tutti sono d'accordo è nel considerare l'HFT come una modalità operativa e non una semplice strategia119_{, modalità}

basata sulla velocità di acquisizione ed elaborazione delle informazioni provenienti dal mercato, nonché sulla tempestività di reazione a tali informazioni120_{. Questi soggetti si}

connotano per l'utilizzo di supporti informatici molto sofisticati sia a livello hardware che software al fine di poter effettuare nell'arco di millisecondi calcoli molto complessi con algoritmi automatici e inviare ordini ai mercati. Altra caratteristica che contraddistingue gli high frequency trader è l'elevato numero di ordini inviati in un'unità di tempo (oltre 5.000 ordini al secondo) e l'elevata velocità di esecuzione delle operazioni di immissione, modifica e cancellazione di ordini dettate dai risultati degli algoritmi effettuati in tempo reale sulla base delle informazioni derivanti dal book, tutte al fine di adeguare la giusta strategia ai nuovi scenari proposti dal mercato.

Per quanto riguarda invece la diffusione dell'high frequency trading vediamo che in Europa risulta significativa ma con una certa eterogeneità. Come risulta dall'indagine condotta dall'ESMA relativa alla microstruttura del mercato, nei primi mesi del 2010 l'impatto dei trader ad alta frequenza risulta:

Tabella 04: Impatto dell'HFT nei principali mercati mondiali

119 Le principali strategie messe in pratica sono: 1)Market Making: fornire liquidità agli strumenti negoziati sulle varie piattaforme attraverso la disponibilità continua a negoziare tali strumenti, proponendo prezzi in acquisto e in vendita. Gli HFTr che agiscono da market maker utilizzano gli algoritmi per calcolare prezzi bid e ask tali da conseguire profitti sulla base di arbitraggi. 2)Liquidity Detection: strategie basate sull’osservazione dell’operatività di altri partecipanti al mercato in modo da inferirne le strategie sottostanti e agire di conseguenza. In genere gli HFTr che utilizzano tali metodi si concentrano su ordini consistenti, in grado di avere un impatto sul prezzo dello strumento finanziario per trarre profitto anticipando l’attesa variazione del prezzo. 3)Arbitraggio Statistico: è una strategia di trading che cerca di trarre profitto dall’analisi statistica delle fluttuazioni del prezzo degli strumenti finanziari. Tale strategia discende dalla più semplice strategia del ‘trading di coppia’ (pair trading), nella quale si assumono posizioni di segno opposto su due strumenti finanziari correlati tra loro al fine di sfruttarne la tendenza intrinseca a riallinearsi in seguito ad una momentanea divergenza. 120 Si veda V. Caivano, S. Ciccarelli, G. Di Stefano, M. Fratini, G. Gasparri, M. Giliberti, N. Linciano, I.

Tarola, Il trading ad alta frequenza, caratteristiche, effetti, questioni di policy, Discussion Papers Consob, 05/12/2012, pag 7.

Mercati Quote di mercato

Borsa Italiana 20,00%

Chi-X 40,00%

Deutsche Boerse 35-40%

London Stock Exchange 33,00%

Nasdaq OMX 13,00%

NYSE Euronext 23,00%

Turquoise (LSE) 21,00%

Fonte: Call for Evidence dell'ESMA, dati riferiti ai primi 5 mesi del 2010.

In questo caso si tratta di dati sottostimati in quanto abbiamo detto non esiste ancora un metodo univoco e certo per identificare un HFT.

Un indicatore che viene usato per valutare la diffusione del trading ad alta frequenza è l'order to trade ratio (OTR, definito come totale ordini ricevuti / totale ordini eseguiti) che risulta particolarmente utile nella rappresentazione del fenomeno in aggregato. La figura seguente mostra l’evoluzione dell’OTR con riferimento al mercato statunitense. I dati utilizzati si riferiscono al periodo compreso tra il 01/01/2007 e il 16/08/2011, corrispondente a 1.152 giornate di negoziazione nel corso delle quali sono stati registrati 513 miliardi di ordini e 34 miliardi di negoziazioni. Il metodo di rappresentazione si basa sui colori: ogni giornata di negoziazione è rappresentata da colori differenti, con le date più remote associate alle diverse gradazioni del viola e del blu e le date più recenti associate alle gradazioni del giallo e del rosso. Il grafico evidenzia che l’OTR è costantemente cresciuto negli ultimi anni, passando da un valore medio pari a circa 6 nel 2007 a un valore medio superiore a 50 nel 2011.

Fonte: www.nanex.net

Il prossimo grafico mostra invece la percentuale di titoli con un bid\ask spread stabile nell'arco di un secondo per i primi 19 secondi di negoziazione. Il periodo di tempo considerato va dal 1/1/2006 al 30/1/2012 e i dati riguardano 650 miliardi di quotazioni per un totale di 1.516 giornate di mercato (sempre su titoli USA). Come possiamo ben vedere la percentuale di titoli che mostrano un bid/ask spread stabile (nell'arco di un secondo di negoziazione) passa da oltre il 90% del 2006 a meno del 35% del 2012.

Grafico 10: Percentuale di titoli con bid\ask spread stabile in un secondo per i primi 19 secondi di negoziazione.

Fonte: www.nanex.net

Per quanto riguarda la situazione italiana invece, emerge che nel periodo compreso tra gennaio 2011 e agosto 2012 la quota di mercato attribuibile ai trader ad alta frequenza era superiore al 10% (dati sottostimati) con una grande concentrazione in capo a pochi soggetti121_.

La diffusione sempre più veloce e marcata nel corso degli ultimi anni ha fatto sì di attirare l'attenzione delle autorità di vigilanza riguardo ai possibili rischi per quanto riguarda la qualità del mercato. Oltre alle autorità di vigilanza anche l'attenzione degli economisti in generale è stata catturata, tant'è che anche gli studi a riguardo (la maggior parte dei quali sono ancora dei work in progress) cominciano a delinearsi pian piano fornendo analisi e spunti di riflessione sempre più frequentemente. Questi studi122

tendono a delineare gli effetti che l'incremento della velocità portata dagli HFT hanno sui partecipanti al mercato; i punti salienti riguardano:

• Rischio sistemico: possiamo vedere fenomeni di repentina destabilizzazione dei mercati che possono essere dovuti semplicemente ad uno shock di un singolo 121 Si veda V. Caivano, S. Ciccarelli, G. Di Stefano, M. Fratini, G. Gasparri, M. Giliberti, N. Linciano, I.

Tarola, Il trading ad alta frequenza, caratteristiche, effetti, questioni di policy, Discussion Papers Consob, 05/12/2012, pagg. 42-54.

122 Si veda V. Caivano, S. Ciccarelli, G. Di Stefano, M. Fratini, G. Gasparri, M. Giliberti, N. Linciano, I. Tarola, Il trading ad alta frequenza, caratteristiche, effetti, questioni di policy, Discussion Papers Consob, 05/12/2012, pagg 16-29.

HFTr come ad esempio un danno all'hardware o al software che può innescare un meccanismo a catena anche negli altri investitori algoritmici (il 1° agosto 2012 un server di Knight Capital, uno dei maggiori HFTr statunitensi ha perso 440 milioni di dollari, pari a 4 volte il proprio utile netto, in 45 minuti di negoziazione a causa di un'errore nell'algoritmo di negoziazione usato123_{). Un}

altro caso di impatto sul rischio sistemico si è riscontrato il 06/05/2010 quando i mercati azionari statunitensi hanno perso più del 10% in pochi minuti per poi recuperare rapidamente sempre nell'arco della stessa giornata. Questo porta a concludere che in condizioni incerte di mercato il trading algoritmico può portare ad amplificare le pressioni ribassiste fino a generare situazioni di disordine degli scambi.

Grafico 11: Il flash crash del 06/05/2010

Fonte: Grafico preso dal sito www.cnbc.com

In questa occasione i trader ad alta frequenza hanno amplificato e alimentato il movimento in discesa dei prezzi senza però rappresentarne la causa. Dopo questo evento la SEC ha condotto un'indagine facendo una ricostruzione degli 123 Si veda A. Longo, Quando l'algoritmo impazzisce: le soluzioni allo studio contro l'eccesso di

eventi avvenuti quel giorno, arrivando così a concludere che gli ordini di vendita di alcuni HFTr hanno fatto scattare gli algoritmi di altri HFTr che hanno cominciato a vendere a loro volta, creando una spirale ribassista dove le controparti erano entrambe HFTr.

• Rischi per la qualità del mercato: possiamo distinguere tra rischi che impattano sulla qualità del mercato in termini di:

◦ Efficienza informativa: gli ordini che sono immessi e quindi in qualche modo "pensati" da un elaboratore meccanico non forniscono nessun contributo riguardo i fondamentali del titolo stesso, in quanto si basano esclusivamente sui prezzi e sui volumi osservati in un istante di mercato. Questo, a lungo andare, potrebbe determinare un allontanamento dei prezzi di mercato dai fondamentali economici riducendone pertanto il valore segnaletico.

◦ Volatilità, vediamo due tipi di effetti: da un lato l'high frequency trading è ovviamente più profittevole in contesti di elevata volatilità, dall'altro la presenza di più soggetti che svolgono questo tipo di attività può incidere sulla volatilità dei mercati, come ad esempio il flash crash del 06/05/2010. Si può quindi dedurre che l'HFT è attratto da contesti di elevata volatilità e al tempo stesso può diventare creatore di volatilità.

◦ Liquidità: con l'aumentare dei trader algoritmici si è notato un restringimento del bid/ask spread, con conseguenti effetti positivi sulla liquidità. Ciò nonostante, nella pratica si vede che la liquidità offerta dagli HFT è una ghost liquidity, ovvero una liquidità apparente poichè scompare in pochissimo tempo, spesso tra l'altro in contesti di tensione dove la necessità di liquidità aumenta rispetto alla norma124_.

• Rischi per l'integrità e per l'equo accesso al mercato: la ghost liquidity può creare una rappresentazione poco veritiera della profondità del mercato, così come altre 124 Un esempio a riguardo si ha quando gli HFTr inseriscono gli ordini su più piattaforme di negoziazione al fine di aumentare le probabilità di riuscita di quella operazione, cosicchè nel momento in cui un ordine viene eseguito tutti gli altri vengono immediatamente cancellati facendo così diminuire la liquidità su quello strumento.

strategie effettuate dagli HFT che possono aprire la strada a manipolazioni125_.

Inoltre, la maggior velocità che contraddistingue gli HFT può portare a disparità tra i partecipanti al mercato, in quanto la low latency non risulta accessibile a tutti a causa delle infrastrutture tecnologiche e informatiche richieste e degli investimenti necessari. Tutto questo può sfociare anche, nei casi più estremi, in perdite di fiducia degli investitori che tenderanno ad allontanarsi dal mercato. Altri studi tendono a trovare delle adeguate policy informative e misure tali da contenere la diffusione del trading algoritmico al fine di mitigarne i possibili effetti negativi. Si tratta di interventi che riguardano sia le informazioni da fornire alle autorità sia le caratteristiche della microstruttura dei mercati. Occorre sempre ricordare che in contesti del genere, affetti da fenomeni globali, un elevato grado di coordinamento tra le diverse trading venues e tra le diverse autorità di vigilanza dovrebbe essere indispensabile al fine di evitare la creazione di spazi per arbitraggi.

L'ESMA ha emanato nel 2010 un documento con lo scopo di raccogliere informazioni riguardo alle tematiche dell'HFT. Successivamente nuovi studi hanno portato l'ESMA a pubblicare, nel 2011, un documento denominato "Guidelines on systems and controls in a highly automated trading environment for trading platforms investment firms and competent authorites" (orientamenti e controlli in sistemi di trading altamente automatizzati) al fine di istituire presidi di vigilanza uniformi, efficienti ed efficaci e di assicurare l'applicazione comune, uniforme e coerente del diritto dell'Unione Europea. La Consob per quanto riguarda la situazione italiana ha deciso di conformarsi agli orientamenti dettati dall'ESMA, che sono entrati in vigore il 01/05/2012. Inoltre anche tutti gli altri Stati UE hanno espresso la volontà di aderire a pieno titolo agli orientamenti ESMA.

Gli orientamenti non vogliono introdurre dei nuovi obblighi nel quadro della normativa Mifid ma esclusivamente una specificazione di regole126 _{che sono già inserite nel}

contesto normativo attuale al fine di tenere particolarmente sotto controllo quelle situazioni di negoziazione altamente automatizzate.

125 Classici esempi sono lo "stuffing" che consiste nell'immissione di molti ordini al mercato, il che può creare fenomeni di congestione e compromettere l'accesso al mercato dei piccoli trader che non riescono a capire ciò che sta avvenendo su quel mercato. Altra strategia è lo "smoking" che consiste nell'immissione di ordini molto allettanti sul mercato al fine di attirare piccoli trader per poi cancellarli rapidamente ancor prima che le stesse controparti possano capire che lo scenario è mutato. 126 Cfr www.consob.it, Comunicazione Consob n. DME/12027074 del 4/4/2012.

Gli obiettivi prefissati da questa normativa sono:

1. mantenimento di un equo e ordinato svolgimento delle negoziazioni, al fine di garantire un efficiente processo di formazione del prezzo e la parità di trattamento degli operatori;

2. integrità dei mercati, tramite la prevenzione, la rilevazione e il sanzionamento dei comportamenti che ne minano la stabilità.

Spostando adesso l'ottica su quello che è successo in Usa, dove il fenomeno dell'high frequency trading è più rilevante, si nota che non esiste una normativa diretta a regolamentarlo. Con riferimento a quanto visto in precedenza (il flash crash del 06/05/2010) la SEC ha presentato una relazione denominata "Findings Regarding the market Events of May 6, 2010" dove descrive quale è stata la catena di eventi che ha portato il Dow Jones a perdere il 10% e recuperarlo in circa 40 minuti. Dalla sintesi mostrata dalla SEC emerge come gli HFTr riescano ad amplificare la volatilità del mercato in condizioni di stress.

Le autorità di vigilanza internazionali non si sono limitate ad osservare e a studiare tale fenomeno, ma hanno cominciato ad agire e sanzionare gli HFT. Ad esempio a Londra le autorità hanno multato per 8 milioni di sterline la Swift Trade (società di trading canadese) in quanto ha usato una tecnica chiamata layering127_{. Oltre a Londra, anche a}

New York la FINRA (Financial Industry Regulatory Authority) ha sanzionato la Trillium Brokerage Services per 2,3 milioni di dollari sempre per layering128_.

Spostando nuovamente il punto di vista geografico, si passa ad osservare come il fenomeno del trading algoritmico colpisce il mercato italiano. L'analisi della diffusione del trading ad alta frequenza non può essere precisa, in quanto non esiste la possibilità di individuare con certezza gli HFT e di conseguenza le loro operazioni. Lo studio è stato diretto dalla Consob nel documento "High frequency trading, Definition, effects,policy issues" del 5 dicembre 2012 ed è basato su 10 operatori individuati e classificati come HFTr in base alle operazioni che hanno effettuato. Quindi è doveroso ribadire ancora una volta che i risultati di tale analisi non possono che essere sottostimati rispetto alla realtà dei fatti.

127 Con la tecnica del layering gli HFT cancellano i migliaia di ordini immessi poco prima che vengano eseguiti e inseriscono altre transazioni per lucrare sui movimenti dei prezzi che essi stessi hanno innescato. Potrebbe essere definito come un aggiotaggio molto sofisticato, che non sarebbe però possibile senza la tecnologia e le lacune delle normative.

L'obiettivo è capire l'evoluzione della quota di mercato dei 10 trader scelti tra gennaio 2011 e agosto 2012. Nella figura successiva si può vedere quale è stata la quota di mercato degli high frequency trader nell'arco di tempo considerato:

Grafico 12: Quota di mercato degli HFTr (01/2011-08/2012)

Fonte: Elaborazione personale dei dati tratti da www.borsaitaliana.it

Vediamo subito che la quota di mercato resta stabilmente sopra il 10% dei controvalori scambiati registrando valori in crescita nel periodo di maggior turbolenza dei mercati legata alla crisi del debito sovrano. Il calo repentino intorno a settembre 2011 è probabilmente dovuto all'introduzione delle regole in materia di posizioni nette corte da parte della Consob che prevedeva un limite all'operatività short su azioni del settore finanziario. Questo potrebbe aver fatto allontanare gli HFT in quanto i titoli oggetto di tale limitazione sono quelli più congeniali all'attività frenetica che li contraddistingue: i titoli finanziari sono quelli più liquidi e che vengono maggiormente scambiati anche sulle altre trading venues. Si osserva inoltre una riduzione della quota durante agosto 2012 in corrispondenza all'aumento della volatilità del mercato e l'insidiarsi della crisi nell'area euro, nonchè del divieto di vendite allo scoperto entrato in vigore il 23 luglio 2012.

Venendo a date più recenti non possiamo non citare il 15 gennaio 2014, data in cui

ge n- 11 fe b- 11 m ar -1 1 ap r- 11 m ag -1 1 gi u- 11 lu g- 11 ag o- 11 se t- 11 ot t- 11 no v- 11 di c- 11 ge n- 12 fe b- 12 m ar -1 2 ap r- 12 m ag -1 2 gi u- 12 lu g- 12 ag o- 12 0,00% 2,00% 4,00% 6,00% 8,00% 10,00% 12,00% 14,00% 16,00% 18,00% 20,00%

l'Unione Europea ha definito un aggiornamento sostanziale della MiFid129_{, che ora viene}

estesa anche all'HFT, alle operazioni speculative sulle materie prime e agli scambi su piazze non regolamentate, le cosiddette dark pools. Queste normative dovrebbero entrare in vigore a partire dal 2016 e prevedono, oltre alle limitazioni alle speculazioni finanziarie sul cibo, di consentire ai regulator di testare i programmi di HFT prima di autorizzarli, imponendo inoltre alle società di trading di registrare e conservare le informazioni sugli scambi; è prevista anche l'introduzione di un limite di velocità che garantisce un intervallo minimo di mezzo secondo tra i singoli ordini, cosa che permetterà alle ADV un adeguato monitoraggio delle operazioni ad alta frequenza.