Le criticità del binomio interconnessione-automazione: Flash

Il 6 maggio 2010, tra le 14:42 e le 15:07, la Borsa valori di New York assiste a un improvviso e inaspettato crollo dell'indice Dow Jones. La rovinosa caduta, successivamente indicata con il termine

Flash Crash, venne innescata da una singola transazione di grandi

dimensioni, che ingenerò una incredibile volatilità e un effetto a catena che portò alla polverizzazione di circa un triliardo di dollari.

All’esito di tali accadimenti, la Commodity Futures Trading Commission (CFTC) e la Security Exchange Commission (SEC)

pubblicarono un documento congiunto sulle cause del Flash Crash62. Come si evince dal documento, il crollo venne determinato da un

ordine di vendita di 75.000 contratti future E-Mini sull’indice S&P 500 (per un valore complessivo di 4.1 miliardi di dollari) da parte del fondo comune di investimento Waddel & Reed. Il fondo eseguì l’ordine alle 14.32 per il tramite di un algoritmo di HFT, che era stato impostato per continuare a vendere senza limiti di prezzo e di tempo. L’ordine fu interamente assorbito nell’arco di appena venti minuti da altri HFTs e intermediari63, i quali parallelamente liquidarono altri strumenti (prevalentemente SPY o titoli azionari) sull’indice S&P 500. In un secondo momento, tra le 14.41 e le 14.44, per ridurre le posizioni long temporaneamente aperte, gli HFTs procederono a vendere aggressivamente all’incirca 2.000 contratti E-Mini64. Si ingenerò così una doppia crisi di liquidità sul mercato dei future E-Mini e su quello dei titoli azionari, da cui derivò la repentina correzione di prezzo.

62 US COMMODITY FUTURES TRADING COMMISSION & US SECURITIES EXCHANGE COMMISSION, Findings Regarding the Market Events of May 6, 2010. Report of the Staffs of the CFTC and SEC to the joint Advisory Committee on Emerging Regulatory Issues, September 30, 2010.

63 CFTC & SEC, Findings, cit, supra, p. 2, dove si evidenzia come, in passato, un ordine di siffatta entità sarebbe stato finalizzato in diverse ore o giorni.

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In quell’occasione, la CGTC e la SEC non individuarono la causa degli accadimenti in una condotta manipolativa del mercato, rilevando solamente come gli HFTs avessero giocato un ruolo centrale nell’ingenerare l’incredibile volatilità nei due mercati65. Eppure, tale conclusione fu smentita qualche anni dopo. Nell’aprile 2015, a cinque anni dagli eventi del 2010, Navinder Singh Sarao fu arrestato a Londra, venendo individuato come il responsabile degli eventi del 201066. Il Dipartimento di Giustizia incriminò Sarao per frode e manipolazione di mercato attraverso spoofing67, avendo usato un algoritmo di HFT, per falsare il prezzo dei future, al fine di realizzare ingenti profitti, che furono poi stimati in oltre quaranta milioni di dollari68. Nello specifico, Sarao aveva inondato il Chicago Mercantile Exchange con elevati volumi di ordini di contratti E-Mini, poi cancellati in una frazione di secondo dopo aver fatto lievitare il prezzo del titolo.

Il Flash Crash di maggio 2010 non è stato un evento isolato. Negli anni successivi, si sono susseguiti una serie di altri crash, alcuni talmente frequenti da potersi dire quasi fisiologici, altri più rari e certamente patologici. In relazione ai primi, si parla generalmente di

mini flash crash, ossia correzioni di prezzo istantanee dovute

all’attività degli HFT e causati da una serie di fattori, tra i quali la presenza di una liquidità non bilanciata, l’eccessiva intensificazione degli investimenti, la diffusione di ordini di massa e la presenza di condotte manipolatorie della più disparata specie69. Quanto ai secondi, dopo il menzionato Flash Crash e il meno noto flash crash della borsa

65 CFTC & SEC, Findings, cit, p. 79.

66 BLOOMBERG, Guy Trading at Home Caused the Flash Crash, 22 aprile 2015.

67 Vedi, capitolo IV, sez. 3, § 3.

68 Per un inquadramento del caso, vedi Ex Parte Motion, CFTC v. Nav Sarao Futures Ltd. PLC, No. 15-cv-3398, 2015 WL 2456322 (N.D. Ill. Apr. 17, 2015); Consent Order, CFTC v. Nav Sarao Futures Ltd. PLC, No. 15-cv-3398, 2016 WL 8257513 (N.D. Ill. Nov. 14, 2016); Complaint, CFTC v. Nav Sarao Futures Ltd. PLC, No. 15-cv-3398, 2015 WL 1843321 (N.D. Ill. Apr. 17, 2015). Vedi, anche, DEPARTMENT OF JUSTICE, Futures Trader Charged with Illegaly Manipulating Stock Market, Contributing to the May 2010 Market ‘Flash Crash’, April 21, 2015.

69 Per un inquadramento in tema, vedi G. CESPA-T. FOUCAULT, Illiquidity contagion and liquidity crashes, in The Review of Financial Studies, 2014, pp. 1615-1660; D. EASLEY-M.M.L. DE PRADO-M. O’HARA, The microstructure of the “flash crash”: Flow toxicity, liquidity crashes, and the probability of informed trading, in The Journal of Portfolio Management, 2011, pp. 118-128.

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di Singapore70, può rammentarsi un evento, che, in ragione dell’entità e delle cause scatenanti, ricevette una significativa attenzione mediatica. Nel 2013, un tweet dell’Associated Press, una delle maggiori agenzie di stampa statunitensi, rappresentava la notizia falsa di un attacco alla Casa Bianca: in pochi secondi, il Dow Jones perdeva più di 100 punti per poi recuperare in pochi secondi. L’account Twitter dell’agenzia era stato oggetto di un attacco hacker e la notizia venne immediatamente smentita ma taluni investitori subirono ingenti danni71.

La casistica sopra menzionata mette in luce le principali criticità sollevate dall’HFT e che hanno costituito la premessa dei primi interventi regolamentari in materia. Si tratta di episodi le cui cause scatenanti, per quanto diverse tra loro, possono ricondursi tutte alla medesima miscela esplosiva ottenuta dall’incontro tra automazione e interconnessione degli agenti algoritmici e dei mercati.

Il problema è chiaramente illustrato da Christopher Steiner con un calzante parallelismo72: nel 2011, un giovane ricercatore di biologia, che voleva acquistare su Amazon un libro di biologia evoluzionistica, The Making of a Fly, si imbatteva in quindici copie del libro offerte a un prezzo ragionevole e due copie offerte per la modica cifra di oltre un milione e mezzo di dollari ciascuna. La spiegazione di tale accadimento venne successivamente identificata nell’incontro tra due algoritmi programmati per lo stesso scopo e incidenti sui prezzi di mercato: l’algoritmo di un fornitore era programmato per fissare il prezzo di vendita facendo la media di tutti i prezzi disponibili sul mercato per quel bene; l’algoritmo di un altro fornitore era programmato per fissare il prezzo di 1.2 volte superiore al primo. Così, in poco tempo i prezzi dei due libri lievitarono a dismisura senza controllo. La moderna finanza computazionale appare sempre più dominata dal medesimo problema: quando due o più HFTs si incontrano, le azioni istantanee conducono a un generalizzato appiattimento delle strategie di investimento su parametri spesso

70 BLOOMBERG, A $41 Billion Flash Crash in Singapore Gives Traders, 24 gennaio 2019.

71 Per un inquadramento del caso, si veda REUTERS, Analysis: False White House tweet exposes instant trading dangers, April 23, 2017; BLOOMBERG, A fake AP Tweet Sinks the Down for an Instant, 24 aprile 2013.

72 C. STEINER, Automate This: How Algorithms Came to Rule Our World, pp. 7, 8. Vedi, anche, FINANCIAL TIMES, Don’t Judge a book by its cover price, August 10, 2012.

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falsati (e.g. la liquidità) e possono ingenerare effetti a cascata dalle dimensioni non quantificabili. Alcuni hanno descritto tale vulnerabilità del moderno sistema finanziario coniando la duplice espressione di «too fast to fail»73 e «too linked to fail»74, dove velocità, automazione e interconnessione costituiscono le principali cause di una endemica fragilità della moderna finanza computazionale.