3. LA NORMATIVA MIFID 2
3.2. L E NOVITÀ DELLA RIFORMA : IL LATO MERCATI
3.2.2. Negoziazione algoritmica, High Frequency Trading e Dark Pools
Le negoziazioni automatizzate tramite algoritmi sono nate negli Stati Uniti, dove secondo un rapporto di JP Morgan rappresentano ormai più del 60% dei volumi scambiati143. Lo
sviluppo poi in pressoché tutti i mercati finanziari avanzati, compresa l’Europa144, ha
posto all’attenzione del legislatore la necessità di regolarle.
La Consob li definisce come “modalità di negoziazione basata sull'utilizzo di algoritmi e programmi informatici, in genere molto complessi, che raccolgono ed elaborano le informazioni e i dati di mercato in tempo reale e avviano in automatico gli ordini (di vendita o di acquisto di strumenti finanziari) sulle diverse piattaforme di negoziazione”145.
Si tratta di un fenomeno molto recente, che è balzato agli onori della cronaca in particolare per la sua estremizzazione, ovvero l’High Frequency Trading146, la negoziazione iper-
veloce, nella quale grandi masse di dati di acquisto e vendita sono processati, senza l’intervento umano, ad una velocità prossima a quella della luce147.
143 Vedi https://www.cnbc.com/2017/06/13/death-of-the-human-investor-just-10-percent-of-
trading-is-regular-stock-picking-jpmorgan-estimates.html. La notizia cita il report di JP Morgan Big Data and AI Strategies Machine Learning and Alternative Data Approach to Investing del maggio 2017.
144 In cui, secondo i dati ESMA 2015 citati nel report Consob L’impatto del trading ad alta frequenza sulla volatilità. Evidenza empirica sul mercato italiano: “il peso degli scambi riconducibili all’HFT è
stimabile in media tra il 24 e il 43 per cento a seconda del metodo utilizzato per identificare il fenomeno” (Caivano, 2015).
145 Fonte http://www.consob.it/web/investor-education/mercati-finanziari#trading.
146 Definito dall’Occasional paper n. 198 High Frequency Trading: una panoramica rilasciato da
Banca d’Italia nel 2013, come: “una tipologia di trading completamente automatizzato (della famiglia del trading algoritmico) in grado di eseguire una moltitudine di calcoli in pochissimo tempo; dispone di un collegamento con il mercato estremamente rapido, analizza dati tick – by – tick avvalendosi di infrastrutture tecnologiche e informatiche in grado di eseguire operazioni in un arco temporale di pochi millisecondi. Un sistema ad alta frequenza è progettato in modo tale da eseguire le proprie strategie in maniera autonoma, analizzando il mercato e trasmettendo migliaia di messaggi di acquisto e vendita al secondo e inserendo contestualmente ordini di esecuzione, di cancellazione o di sostituzione che si adattano immediatamente al flusso informativo disponibile. L’obiettivo principale di un sistema ad alta frequenza è di identificare e trarre vantaggio da rapidi sbilanciamenti di liquidità o da inefficienze dei prezzi di brevissima durata” (Puorro, 2013).
147 “poiché la velocità con la quale vengono gli ordini immessi giungono alla piattaforma di
negoziazione è un fattore di successo importante, gli HFTr fanno ricorso a tecnologie all'avanguardia, tra cui le linee di trasmissione in fibra ottica, che consentono di accedere a velocità prossime a quella della luce. Per ridurre ulteriormente i tempi di trasmissione degli ordini, inoltre, gli HFTr posizionano le proprie apparecchiature elettroniche in locali vicini alle sedi della piattaforma di negoziazione (cosiddetta co-location), in modo da ridurre il percorso che i dati devono compiete lungo la fibra ottica per giungere alla piattaforma elettronica” Consob sezione del sito dedicata all’educazione finanziaria.
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Il 6 maggio del 2010 infatti, l’indice Dow Jones della Borsa di New York ha subito quello che gli analisti chiamano flash crash: in maniera apparentemente immotivata, nel giro di pochi minuti, l’indice ha mostrato una perdita di oltre il 10% del suo valore, per poi risalire in maniera altrettanto rapida, attestandosi vicino ai valori precedenti il crollo. Questo curioso evento, della durata di circa 25 minuti, ha lasciato sgomenti gli operatori, scatenato il panico nelle piazze finanziarie mondiali e aperto gli occhi, soprattutto della SEC, sulle modalità di negoziazione automatica ad alta frequenza. La relazione resa pubblica dall’ente regolatore del mercato borsistico americano dopo un’indagine di 5 mesi, ha infatti evidenziato come i robot addetti alle negoziazioni HTF, abbiano svolto un ruolo di primo piano nella vertiginosa discesa e risalita dell’indice. A fronte di un colossale ordine di vendita nel mercato dei futures (di un valore pari a 4.1 miliardi di dollari) da parte di un trader automatizzato di un fondo mutualistico, liquidato in tempi brevissimi (circa 20 minuti), i robot HTF presenti sul mercato hanno prima cominciato a comprare, poi vista la discesa dei prezzi a liquidare immediatamente le proprie posizioni, aumentando la velocità di vendita delle posizioni del fondo. La crisi di liquidità ha quindi immediatamente contagiato i singoli titoli dell’indice: le vendite automatizzate sono fioccate in tutto il mercato, abbassando drasticamente il valore dei titoli scambiati. È notevole come la situazione sia poi tornata (quasi) alla normalità pressoché senza l’intervento umano, alimentando, oltre la curiosità verso un fenomeno certamente molto complesso148, il sospetto che vi fosse stata una vera e propria manipolazione del mercato,
come poi successivamente in parte appurato149.
L’episodio, unito a svariati altri150, ha dimostrato come le HFT possano rappresentare una
fonte di instabilità e insicurezza sui mercati. Per regolare questo fenomeno, per il quale
148 “La presenza di sistemi capaci di effettuare operazioni ad altissima velocità ha sicuramente
esacerbato la fase di discesa dei prezzi, ma, nel momento in cui il trend si è interrotto, gli stessi sistemi hanno permesso il vigoroso recupero dei successivi 10 minuti. Si tenga presente che dopo il famoso crollo azionario del 1987, l’indice Dow Jones impiegò più di un anno per recuperare una percentuale di perdita paragonabile a quella recuperata in soli 10 minuti nel 2010. La semplice constatazione degli effetti contrastanti che i sistemi ad alta frequenza possono aver causato in un episodio della durata di meno di un’ora è un segnale della complessità dell’argomento” (Puorro, 2013).
149 Per truffa e manipolazione del mercato, relativi a quel giorno e in misura minore a molti altri,
è stato arrestato nel 2015 il trader britannico di origini indiane Navinder Singh Sarao. Vedi http://www.repubblica.it/economia/finanza/2015/04/22/news/trader_wall_street_scotland_y ard-112580512/.
150 Altri variazioni improvvise nei prezzi dei titoli dovuti alle negoziazioni algoritmiche sono stati
numerosi. Tra quelli più curiosi, il crollo causato da un finto tweet dell’Associated Press lanciato da un hacker che dava il presidente Obama ferito da un’esplosione, e la fake news dell’acquisto di
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ha mostrato una certa inquietudine anche il Financial Stability Board151, il legislatore
europeo ha predisposto alcune norme contenute nella direttiva MiFID 2152, che saranno
riprese anche nel nuovo Regolamento Mercati della Consob in fase di post consultazione. Le imprese che utilizzano negoziazioni tramite algoritmi dovranno effettuare “controlli dei sistemi e del rischio efficaci e idonei per l’attività esercitata, volti a garantire che i propri sistemi di negoziazione siano resilienti e dispongano di sufficiente capacità, siano soggetti a soglie e limiti di negoziazione appropriati e impediscano l’invio di ordini erronei o comunque un funzionamento dei sistemi tale da creare un mercato disordinato o contribuirvi” (art. 17 c. 1 MiFID 2).
I successivi commi descrivono poi gli obblighi di comunicazione dell’utilizzo di robot algoritmici all’autorità di vigilanza, la quale, a sua discrezione, potrà richiedere informazioni circa le strategie, i parametri e i limiti di negoziazione.
Sempre nell’ottica di regolare i luoghi di negoziazione, la MiFID 2 legifera anche sulle c.d. Dark Pools. Questi sono mercati multilaterali (MTF), la cui particolarità sta nel consentire agli investitori istituzionali di acquistare o vendere grandi quantità di azioni, senza comunicare i dettagli dell’ordine al mercato. Sono nate per rispondere all’esigenza dei grandi investitori di concludere accordi, senza innescare un movimento avverso di
Apple da parte di Google per 9 miliardi nell’ottobre 2017. In questo caso la notizia, trasmessa per errore durante un test del servizio di notizie Dow Jones Newswire, era facilmente identificabile come falsa da qualsiasi addetto umano (l’insensatezza di detta operazione è immediatamente ricavabile dal prezzo di vendita: Apple vale circa 100 volte tanto!), ma ha fatto partire numerosi ordini di compravendita da parte dei robot algoritmici, turbando il prezzo delle azioni Apple. Per altri episodi più gravi vedi gli articoli del Sole24.com: Cellino M. “Non solo sterlina: ecco i 6 “flash
crash” più clamorosi nella storia recente” e Marro E. “Quando i computer fecero a pezzi le borse. E perché potrebbe ancora succedere”.
151 Preoccupazione dimostrata nel report: “Artificial intelligence and machine learning in financial services. Market developments and financial stability implications” del novembre 2017: “It is
important that progress in AI and machine learning applications is accompanied with further progress in the interpretation of algorithms’ outputs and decisions. Increased complexities of models may strain the abilities of developers and users to fully explain, and/or, in some instances, understand how they work. Efforts to improve the interpretability of AI and machine learning may be important conditions not only for risk management as noted above, but also for greater trust from the general public as well as regulators and supervisors in critical financial services” (Financial Stability Board, 2017, p. 34).
152 Considerando n. 59 MiFID 2: “La tecnologia di negoziazione ha subito una profonda evoluzione
nell’ultimo decennio ed è ora ampiamente utilizzata dai partecipanti al mercato. Attualmente numerosi partecipanti al mercato utilizzano la negoziazione algoritmica, in cui un algoritmo informatizzato determina automaticamente taluni aspetti di un ordine con intervento umano minimo o nullo. I rischi derivanti dalla negoziazione algoritmica dovrebbero essere regolamentati”.
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prezzo153, ma sono estremamente utilizzate anche per operazioni speculative di HFT. In
esse, secondo le stime, passa in Europa circa l’8% delle negoziazioni giornaliere.
La normativa europea pone dei limiti154 alle negoziazioni in questi mercati, e incarica
l’ESMA di vigilare sul fenomeno, redigendo anche report periodici sui volumi degli scambi in queste sedi di per sé opache.
Le norme di sopra descritte sono sottese ad una maggiore controllo degli scambi, a tutela dell’efficienza e la liquidità dei mercati anche se il rischio che corre il legislatore è che le richieste di trasparenza potrebbero indurre alcuni operatori a spostare parte degli scambi nei mercati extra-comunitari o OTC155. Ad oggi in realtà non si conosce la reale portata del
recepimento delle norme, che, e questo è certo, per essere a pieno regime impiegheranno alcuni mesi156.