UNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI PISA
Dipartimento di Economia e Management
Corso di Laurea Magistrale in Banca, Finanza Aziendale e Mercati
finanziari
High Frequency Trading: caratteristiche, rischi e un
confronto con il pensiero economico di Keynes
Candidato:
Relatore:
Simone Gamba
Prof. Fabrizio Bientinesi
3
Indice
INTRODUZIONE ... 6
1 CAPITOLO 1 : ORIGINI E INQUADRAMENTO DEL FENOMENO
DELL’HIGH FREQUENCY TRADING ... 9
1.1 L’evoluzione, in ambito tecnologico e normativo, dell’automazione nei
mercati finanziari ... 9
1.2 Il trading algoritmico ... 13
1.3 Caratteristiche tecniche dell’High Frequency Trading ... 15
1.3.1 La bassa latenza ... 18
1.3.2 La co-location e il proximity central hosting ... 19
1.3.3 Metodi di identificazione ... 22
1.4 Le principali strategie operative ... 24
1.4.1 Arbitraggio da latenza ... 25
1.4.2 Arbitraggio su commissione ... 25
1.4.3 Offerta di liquidità ... 26
1.4.4 Trading on news ... 27
1.4.5 Liquidity detection ... 29
1.4.6 Flash Trading ... 29
1.4.7 Momentum ignition ... 31
1.4.8 Pinging, Layering, Spoofing, Smoking, Quote stuffing ... 32
2 CAPITOLO 2: HFT: BENEFICI, RISCHI E POSSIBILI MISURE DI
INTERVENTO ... 34
2.1 Impatti positivi ... 34
2.2 Rischi per la qualità del mercato ... 39
2.2.1 Price discovery ... 39
2.2.2 Volatilità e liquidità ... 41
2.3 Rischi sistematici ... 43
4
2.3.2 In conclusione ... 47
2.4 Rischi per l’integrità del mercato ... 48
2.4.1 Asimmetria informativa... 48
2.4.2 Selezione avversa ... 49
2.4.3 Front running ... 50
2.4.4 Liquidità ombra (ghost liquidity) ... 51
2.5 Interventi di policy ... 52
2.5.1 Obbligo di notifica degli algoritmi e controllo dei servizi di
co-location/promixity hosting ... 52
2.5.2 Circuit Breakers ... 53
2.5.3 Limiti al tick size minimo e tempo minimo di permanenza sul book ... 54
2.5.4 Regimi commissionali e aste periodiche ... 55
2.5.5 La regolamentazione attuale in ambito europeo ed americano ... 55
2.5.6 Dark pools... 57
3 CAPITOLO 3 : L’HIGH FREQUENCY TRADING ALLA LUCE DEL
PENSIERO ECONOMICO DI KEYNES... 60
3.1 L’attualità del dodicesimo capitolo della General Theory ... 60
3.2 Il predominio della speculazione ... 62
3.3 La costante ricerca della riduzione dell'orizzonte temporale ... 64
3.4 La Tobin Tax, o forse meglio dire “Keynes Tax” ... 66
3.5 Una nuova tipologia di investimento ... 67
3.5.1 Un interessante modello di confronto tra Keynes e Hayek ... 68
3.5.2 Il paradosso dell’High Frequency Trading ... 72
3.5.3 L’analogia delle conclusioni di Sotiropulos con il pensiero keynesiano . 74
3.6 La socializzazione degli investimenti ... 75
CONCLUSIONI ... 77
BIBLIOGRAFIA ... 81
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Introduzione
Per anni le negoziazioni degli strumenti finanziari si sono svolte in luoghi fisici, dove era l’intermediario a centralizzare gli scambi per soddisfare le richieste dei vari partecipanti. Nel 1991 è stato creato il sistema di contrattazione telematico, il quale fu esteso nel 1996 a tutti gli strumenti finanziari quotati. L’automazione, con un processo graduale, ha pian piano
sostituito gli scambi fisici, trovando come suo punto di appoggio l’evoluzione tecnologica. Lo sviluppo della telematica è da ricondurre nei conflitti della Seconda Guerra mondiale, dove
le potenze militari erano già alla costante ricerca di informazioni per sviluppare i propri armamenti, anche sulla base delle migliorie apportate dagli avversari. Ciò spinse quindi ad un’ossessiva ricerca tecnologica, che ha avuto la naturale conseguenza di investire e modificare radicalmente tutti i vari settori.
L’incontro tra progresso tecnologico e mondo della finanza ha portato a un nuovo sistema di scambio, caratterizzato da minori costi di transazione, maggiore liquidità e maggiore velocità
di esecuzione, anche se, di riflesso, ha completamente infranto ogni limite e barriera spazio-temporale. L’automazione e la telematizzazione dei mercati hanno favorito la
diffusione di attività di trading basate sull’utilizzo di algoritmi. In questo nuovo contesto è nata e si è sviluppata una nuova pratica di mercato, estremamente complessa ed eterogenea, che prende il nome di trading ad alta frequenza o meglio ancora High Frequency Trading. Gli High Frequency Trading sono algoritmi di compravendita che si poggiano su computer ultraveloci e che eseguono, in millisecondi, un gran numero di ordinativi al verificarsi di prestabilite condizioni di mercato. Le decisioni sono quindi automatiche e l’intervento umano si limita solamente alla fase di programmazione e controllo. Le informazioni, un po' come nella fase bellica, divengono essenziali per battere la concorrenza, aumentando però considerevolmente anche le possibili manipolazioni. Non a caso, molte negoziazioni vengono effettuate su piattaforme oscure, dove i dati delle proposte vengono tenuti nascosti e resi noti al pubblico solo dopo l’esecuzione dell’ordine. I legislatori nazionali ed internazionali, al fine di garantire la stabilità e l’efficienza del mercato, stanno sempre più cercando di indagare ed intervenire sul fenomeno, anche se si è ancora lontani da una regolamentazione in grado di tutelare i vari partecipanti al mercato e punire chi utilizza impropriamente le informazioni in suo possesso.
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Nella ricerca degli strumenti elaborativi più veloci ed efficienti, vi è anche l’esigenza di ridurre al minimo il tempo di latenza, ricercando una posizione dei propri hardware e software tale da permettere vantaggi competitivi di millisecondi nell’esecuzione degli ordini inseriti. Questa nuova gara alla concentrazione è, però, limitata solamente ai grandi investitori istituzionali, in quanto sono gli unici in grado di riuscire a sostenere gli elevatissimi costi richiesti non solo per accedere, ma soprattutto per aggiornare continuamente i propri sistemi al fine di renderli sempre più performanti. I margini di profitto sono infatti esigui e perciò il modello di business dell’industria del trading ad alta frequenza è paragonabile a quello della grande distribuzione organizzata.
La costante ricerca di nuove soluzioni ha spinto inoltre gli operatori a ricercare nuovi mercati e nuove tipologie di strumenti finanziari. Come conseguenza si è avuta una vera e propria colonizzazione verso tutti gli asset class quotati1, oltre che un’espansione di tale pratica in
tutte le piattaforme di negoziazione più importanti. Negli Stati Uniti, gli High Frequency
Traders sono oggi divenuti gli attori principali, con quote rilevanti, in termini di volumi
scambiati, anche in Europa e nell’Asia. 2 Il mercato dell’alta frequenza ha assunto quindi le
caratteristiche tipiche di un oligopolio e rappresenta oggi un nuovo sipario della speculazione, con una nuova concezione del tempo e dell’investimento.
L’obiettivo di questa tesi di laurea è quello di fornire una descrizione del fenomeno dell’High Frequency Trading focalizzando l’attenzione, in primis, sugli elementi utili per la sua definizione e sugli studi che ne evidenziano le caratteristiche, le strategie e gli effetti che essi generano sui mercati finanziari. In riguardo a quest’ultimi, vedremo che attualmente vi sono due filoni di ricerca con differenti opinioni, a causa della mancanza di una visione chiara ed
univoca del fenomeno. Nel secondo capitolo evidenzieremo come alcuni autori sono
sostenitori di importanti impatti positivi portati dal trading ad alta frequenza, mentre altri ne esaltano i rischi e gli effetti distorsivi. Di riflesso, vedremo anche che questa mancanza di linearità e chiarezza porta anche a una scarsa regolamentazione in materia.
In secondis, invece, ci chiederemo e analizzeremo se questa finanziarizzazione e meccanizzazione degli investimenti non sia da annoverare oggi come una causa
1 Non solo più azioni, ma anche strumenti derivati, opzioni, obbligazioni e valute.
2 Come riportato da La Repubblica, negli Stati Uniti si ritiene che il 70% circa dei volumi giornalieri delle borse sia
attribuibile all’High Frequency Trading, mentre in Europa il suo peso è stimato tra il 24 e il 43% dei volumi totali scambiati.
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destabilizzante degli investimenti, descrivendo ed analizzando quanto già Keynes aveva esposto e pubblicato ai suoi tempi. L’instabilità e l’incertezza dell’economia sembrano quindi derivare anche dall’eccessiva finanziarizzazione che hanno assunto i mercati odierni, i quali si muovono a velocità impensabili e convogliano al loro interno scambi giornalieri che muovono controvalori di miliardi di dollari, con quantità tali da generare ricchezze e disastri incalcolabili.
Il tentativo è quello di proporre spunti di riflessione in merito alle annose questioni sviluppatesi nel corso degli ultimi anni: lo sfruttamento delle pratiche ad alta frequenza può accrescere l’instabilità del sistema, comportando un disinteresse verso l’investimento produttivo a lungo termine a discapito di quello speculativo considerato più remunerativo?
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CAPITOLO 1
1 ORIGINI E INQUADRAMENTO DEL FENOMENO
DELL’HIGH FREQUENCY TRADING
1.1 L’evoluzione, in ambito tecnologico e normativo, dell’automazione nei
mercati finanziari
I progressi nella tecnologia informatica e le evoluzioni delle normative vigenti sui mercati sono da considerarsi come i driver principali che hanno facilitato l’emersione del fenomeno dell’High Frequency Trading (di seguito HFT).
Già a partire dagli anni ’70 negli Stati Uniti3 e successivamente negli anni ’80 in Europa, sono
nati i primi sistemi di scambio elettronico, tuttavia gli alti costi e i bassi volumi ne hanno ritardo notevolmente l’evoluzione. Il nuovo millennio è da considerarsi come il vero e proprio
pioniere del boom di quello che oggi viene definito come trading online4: secondo una stima
condotta dal Boston-based Aite Group5, l’adozione degli scambi finanziari basati sul
commercio elettronico è passata dal 25% del 2001 all’85% del 2008. Oggi la completa automazione dei mercati, assieme alle normative approvate dalle autorità di vigilanza per tutelare gli investitori e garantire la trasparenza delle operazioni, hanno riordinato e trasformato totalmente i mercati finanziari, permettendo agli operatori di inviare telematicamente qualsiasi ordine da qualsiasi terminale.
Un precursore della nascita dell’HFT è da ricercarsi agli inizi degli anni ’90, quando la
Security and Exchange Commission (SEC)6 “ha permesso l’utilizzo degli Electronic
3 Nel 1971 la National Association of Securities Dealers (NASD) diede vita al primo sistema di quotazioni
computerizzato, creando l’Automated Quotation (AQ) e quello che a giorni nostri conosciamo come NASDAQ.
4 Espressione anglosassone, indica la compravendita telematica degli strumenti finanziari.
5 Società indipendente di ricerca e consulenza focalizzata su questioni di business, tecnologia e regolamentazione e sul
loro impatto sull’industria dei servizi finanziari.
6 Fondata nel 1934, è l’ente governativo statunitense investito dei poteri di vigilanza all’interno dei mercati di scambio
10
Communications Networks come sistemi di trading alternativi rispetto ai mercati regolamentati”. 7
Mediante un ECN si poteva quindi incrociare telematicamente le proposte in acquisto e in vendita con la finalità di eseguirli bypassando i servizi offerti dai broker/dealer8.
Originariamente, però, tra i mercati regolamentati e le ECNs non vi era alcuna relazione, con il risultato che la pratica della best execution9 veniva spesso disattesa, ai danni soprattutto dei piccoli risparmiatori. Nel nostro caso è però importante focalizzarsi sul fatto che questa mancanza di scambio informativo aveva, come principale conseguenza, vista la crescente frammentazione e avanguardia dei mercati, l’ampliamento delle possibilità di arbitraggio: se infatti la medesima attività finanziaria avesse avuto due quotazioni differenti tra le due
venues10, gli operatori più veloci potevano ad esempio comprare (o vendere) un determinato strumento quotato in un ECN per poi successivamente rivenderlo (o comprarlo) ad un prezzo migliore presente su un mercato regolamentato.
Nel 2005 la SEC decise allora di approvare una disciplina, definita Regulation National
Market, avente lo scopo di risolvere le incertezze interpretative della best execution e delle
pratiche di front running11. Tuttavia, tale disciplina fu una gentile spinta allo sviluppo
dell’HFT.
Le due novità normative più importanti, nel nostro quadro di analisi, risultano essere: • Sub Penny Rule (Rule 612);
• Order Protection Rule (Rule 611).
Con l’introduzione della Sub Penny Rule, la SEC ha stabilito che l’incremento minimo di prezzo per le azioni con quotazioni superiori a 1 dollaro deve essere pari a 1 centesimo di
7 A. Puorro, High Frequency Trading: una panoramica, in Questioni di economia e finanza n. 198, Banca D’Italia, p.6. 8 Sono entrambi intermediari che intervengono nella compravendita di attività finanziarie. I primi si occupano
esclusivamente di curare l’ordine del cliente affinché vada a buon fine, mentre i secondi si pongono in contropartita diretta nelle transazioni, in base a obiettivi di profitto rappresentati dallo spread tra denaro e lettera e ai titoli detenuti.
9 Rappresenta l’obbligo in capo agli intermediari di eseguire l’ordine ricevuto alle migliori condizioni possibili.
10 Con tale accezione si intende una sede di negoziazione, dove quindi si incontrano gli interessi multipli di diversi
operatori sia in acquisto che in vendita.
11 È una pratica illegale che consente a un intermediario di sfruttare la conoscenza dell’arrivo sul mercato di un ordine di
grandi dimensioni in grado di muovere il prezzo, prendendo posizione un istante prima, per conto proprio, nella direzione in cui si muoveranno le quotazioni per trarre profitto dall’oscillazione dei prezzi che si genererà.
11
dollaro (0,01$). L’autorità di vigilanza americana ha così introdotto il sistema decimale, rendendo uniforme la minima oscillazione possibile consentita al prezzo di un’azione. Se naturalmente da un lato questo provvedimento ha permesso la riduzione dello spread fra denaro e lettera presente nel book di negoziazione12, dall’altro ha stimolato gli operatori a
sviluppare nuovi e potenti software per trarre il massimo rendimento dalla diminuzione della rischiosità delle operazioni.
Con l’Order Protection Rule, invece, si è costretto le diverse trading venues ad eseguire l’ordine inserito al National Best Bid Offer (NBBO)13, con l’obbligo, in caso di impossibilità
di esecuzione presso la propria piattaforma, di trasferirlo al mercato regolamentato o all’ECN in cui vige il miglior prezzo negoziabile per la tipologia di proposta inserita.
Pur se l’intento del regolatore era quello di garantire con tale normativa l’integrità del NBBO, andando oltre al “Limit Order Display”14 introdotto dalla SEC nel 1997, le evidenze mostrano
che gli operatori ad alta frequenza hanno colto l’occasione per perfezionare maggiormente i propri algoritmi di trading, raggirando la regola attraverso il ricorso a dark pools15 e algoritmi
interni sempre più performanti.16 Neanche infrastrutture come lo Smart Order Reuting (SOR),
sistema in grado di esaminare in ogni istante le quotazioni e gli ordinativi delle varie attività finanziarie su tutte le piattaforme di negoziazione per garantire l’esecuzione ai prezzi più vantaggiosi offerti dal mercato, riescono ad arginare la problematica esposta.
Inoltre, il progresso nelle possibilità di ingresso ai mercati ha contribuito in maniera rilevante a una riduzione dei costi e a una crescita della trasparenza, della liquidità e della velocità di esecuzione degli ordini. Due di queste meritano rilievo: lo Sponsored Access (SA) e il Direct
Access Market (DMA), entrambe forme di accesso diretto al mercato. Tale struttura, definita
12 È un prospetto video dove sono riportate continuamente le proposte di scambio, avente alla propria sinistra le proposte
in acquisto e alla propria destra quelle in vendita.
13 È la terminologia utilizzata dalla SEC per indicare il miglior prezzo disponibile al momento dell'acquisto di titoli e il
miglior prezzo di offerta disponibile per la vendita di titoli, a cui i broker devono eseguire gli ordini ricevuti dal cliente.
14 Regola che obbligava i market maker a esibire la miglior quotazione in vendita e in acquisto presente sull’interno
mercato.
15 Si tratta di borse elettroniche o private, alternative rispetto ai mercati regolamentati, che permettono agli investitori
istituzionali di acquistare o vendere grandi quantitativi di titoli in modo anonimo. Il vantaggio che conseguono è quello di evitare l’impatto dell’ordine sul mercato fin tanto che non avviene l’esecuzione, poiché appunto né i prezzi e né i quantitativi non sono resi pubblici fino a quando non sono scambiati.
16 Per una trattazione più dettagliata si veda il capitolo riguardante le strategie utilizzate dagli HFTs, con attenzione
12
in gergo tecnico Direct Elecrtonic Access (DEA), ha la peculiarità di offrire ai partecipanti la conservazione dell’anonimato sul mercato e la gestione dell’interazione con la piattaforma di negoziazione in maniera indipendente rispetto all’apparato di scambio dell’operatore membro del mercato, sia esso o meno un intermediario. Entrando maggiormente nel dettaglio, con il Direct Access Market “i soggetti, intermediari e non, possono accedere al mercato senza
diventare membri dello stesso, utilizzando le infrastrutture e i sistemi messi a disposizione da un partecipante al mercato e il codice identificativo di quest’ultimo”. 17 Gli operatori
mantengono perciò il controllo e la gestione della transazione.
Analogo è il concetto dello Sponsored Access, con la sola differenza, per gli operatori, di dover utilizzare il codice identificativo dell’intermediario per trasmettere gli ordini alle piattaforme di negoziazione, senza dover obbligatoriamente utilizzare l’infrastruttura del membro del mercato. È necessario tuttavia che il soggetto che intenda operare utilizzando il codice identificativo dell’intermediario si sottoponga ai suoi controlli pre-negoziazione, poiché altrimenti la pratica è considerata illecita sia in Europa che negli Stati Uniti.
Da un punto di vista operativo, una sorta di predecessore dell’High Frequency Trader (di seguito HFTr) potrebbe esser visto nei banditi del SOES. Il SOES (Small Order Execution
System) consentiva l’esecuzione automatizzata di ordini, pur se modesti, in grado di sfruttare
le minimi variazioni dei prezzi, anche a causa dei ritardi di aggiornamento di quest’ultimi da parte dei market makers18 presenti nel mercato azionario del NASDAQ. I trader19, definiti
appunto banditi del SOES, effettuavano così in media una centinaia di operazioni al giorno per ottimizzare tale tecnica. L’evoluzione tecnologia ha accentuato questo fenomeno, spostando però il vantaggio competitivo sulla possibilità di connettere tra di loro tutti i principali mercati nel minore lasso temporale possibile, al fine di ricavare sempre più opportunità di arbitraggio. Il concetto chiave della competizione era quindi divenuto la velocità: per far questo, oltre a dotarsi di idonei dispositivi hardware, era allora necessario sviluppare nuovi e potenti algoritmi in grado di ridurre la latenza al mercato.
17 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, Consob, 2012, p. 11.
18 Simile al dealer, si differenzia in quanto è obbligato a proporre in via continuativa proposte in acquisto e in vendita, al
fine di garantire la liquidità e la negoziabilità di specifici titoli finanziari.
13
1.2 Il trading algoritmico
Il trading algoritmico, definito in gergo inglese Algorithmic Trading (AT), può essere definito come “un insieme di regole operative che un software elabora, su una serie storica e anche
in tempo reale, dando autonomamente le indicazioni di acquisto o di vendita”.20 Nella ricerca
di una sempre più rapida velocità di esecuzione degli ordini per sfruttare le nuove opportunità offerte dall’evoluzione dei mercati finanziari, questa tipologia di trading è considerata il promotore della nascita dell’HFT. Visto i brevissimi lassi temporali, misurabili oggi in millisecondi, con cui iniziavano a mutare le condizioni dei mercati, fu necessario sempre più adattarsi a questi cambiamenti con software in grado di processare autonomamente i dati rilevati e scegliere, sulla base delle regole inserite, il frazionamento, l’esecuzione, la gestione o la cancellazione degli ordini.
La programmazione di software ad hoc per soddisfare le richieste sopra scritte, ha avuto inoltre, come evoluzione, l’implementazione di nuove strategie di trading. I traders potevano sempre più affidarsi ai sofisticati calcoli dei propri algoritmi sia per evitare errori matematici e sia per evitare errori dettati dall’emotività e della frenesia. Tutto a vantaggio di una maggiore velocità di esecuzione, non solo telematica ma anche decisionale: l’operatore non è quindi più portato personalmente ad analizzare tutte le componenti di scelta, ma bensì può programmare il software ad eseguire, secondo le proprie regole di calcolo, tutte le valutazioni in esame scegliendo autonomamente, sulla base dei risultati ottenuti, l’operazione da effettuare. In altre parole, l’algoritmo può sostituirsi a tutti gli effetti alla persona e niente viene più lasciato alla discrezionalità.
I benchmarks principali presi come riferimento continuamente dagli algoritmi sono essenzialmente due: i prezzi e il volume, con quest’ultimo identificabile anche come liquidità. Tuttavia, la natura degli algoritmi è piuttosto vasta21 e ciò porta ad un difficile inquadramento
del fenomeno. L’evidenza dell’evoluzione della generazione degli algoritmi ha mostrato, tuttavia, un focus sempre più incentrato sui prezzi e sui costi di transazione: l’operare
20 Fonte Traderpedia.
21 Alcune sono fossilizzate su strategie a lungo periodo per ampi movimenti di prezzo, altre hanno archi temporali ristretti
per ricercare opportunità di arbitraggio, talune invece possono ricercare di eseguire grossi quantitativi di ordini al minimo costo oppure fornire uno screening dei risultati ottenuti dai calcoli del software sia per permettere all’operatore di individuare determinate occasioni di trading sia per gestire al meglio una posizione già aperta.
14
velocemente permette di impattare sulle quotazioni e diminuire i rischi connessi alle dinamiche del mercato.
Con l’aumento del livello qualitativo e quantitativo dei dati analizzabili, gli algoritmi hanno mutato sempre più intorno al concetto di liquidità, attraverso un costante e reiterato monitoraggio dei books delle varie piattaforme, per comprendere quale fosse la venues ottimale in cui eseguire l’ordine. Le dark pools hanno aggiunto, visto il loro occultamento del volume degli ordini transitanti, un ulteriore elemento di complessità che ha portato ad un nuovo livello di sofisticatezza della programmazione in tema di ricerca di liquidità.22 Il segnale elettronico ha preso così il sopravvento sul tradizionale mercato fisico, oramai quasi definitivamente scomparso23 come la negoziazione alle grida24.
Le possibilità oggi di disporre di dispositivi hardware e software in grado di elaborare una mole quantitativa di dati immensa in pochi secondi, ha dato vita alla nascita del trading ad alta frequenza. Ne consegue quindi che l’HFT rappresenta lo stadio finale dello sviluppo del trading algoritmico. Non si può quindi confondere con quest’ultimo, in quanto ne è un suo sottogruppo: in altre parole, si può ricavare che il trading ad alta frequenza è un sottoinsieme del trading algoritmico, ma non tutti gli Alghoritmic Trading sono anche High Frequency Trading.
Pur perseguendo lo stesso fine, il prossimo paragrafo scenderà nel dettaglio delle caratteristiche e delle tecniche dell’HFT, in maniera tale da comprendere tutte le specificità e differenze rispetto alle altre tipologie di trading effettuate sui mercati.
22 M. Pellegrini, “Trading Algoritmico ed Elettronico pt.2”, 2015, Blogger, Reperito su
https://traglisqualidiwallstreet.blogspot.it/.
23 Il New York Stock Exchange (NYSE) è tuttavia ancor oggi anche un luogo fisico di scambio di strumenti finanziari. 24 Un tempo, in determinati luoghi detti corbeilles, sia gli intermediari che gli operatori tradizionali effettuavano le proprie
15
1.3 Caratteristiche tecniche dell’High Frequency Trading
Già nel precedente paragrafo si sono esposte alcune caratteristiche del fenomeno dell’High Frequency Trading. Si approfondiranno adesso le peculiarità di questa modalità di intervento sui mercati, analizzando anche alcuni driver che hanno favorito la diffusione del fenomeno. Essendo un fenomeno piuttosto recente e su cui ancora si stanno svolgendo diverse ricerche empiriche, non vi è una definizione chiara ed univoca del termine. Vi è tuttavia “un consenso
generale nel considerare l’HFT una modalità operativa e non una strategia a sé stante, centrata sulla velocità di acquisizione ed elaborazione delle informazioni di mercato e di reazione a tali informazioni”.25
Gli HFT si caratterizzano, in primo luogo, per l’utilizzo di avanzati supporti di memoria, sia in termini di hardware che software, tramite i quali riescono, nell’arco di piccolissime frazioni di secondo, ad effettuare complessi calcoli algoritmici e inviare ordini alle piattaforme di
mercato. Difatti, “gli HFTs fondano la propria esistenza su un vantaggio competitivo di tipo
tecnologico-logistico dove la principale caratteristica di tali sistemi ad alta frequenza è la velocità di immissione, cancellazione, esecuzione e modifica degli ordini inviati al mercato”.26
A sostegno di quanto scritto, si può citare l’elenco delle caratteristiche funzionali comuni individuate dall’autorità di vigilanza del mercato americano, la Securities Exchange Commission.27 Nello specifico esse sono:
• utilizzo di algoritmi automatici, basati su software estremamente sofisticati, per l'implementazione di strategie proprietarie di negoziazione: il mercato viene inondato da un elevatissimo numero di ordini ad altissima velocità per l’inizializzazione, generalizzazione, trasmissione o esecuzione degli stessi;
• utilizzo dei servizi di co-locazione e flussi di dati individuali offerti dalle piattaforme di negoziazione per ridurre al minimo la latenza al mercato;
25 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, Consob, 2012, p. 7.
26 A. Puorro, High Frequency Trading: una panoramica, in Questioni di economia e finanza n. 198, Banca D’Italia, p.10. 27 Per l’elencazione sotto riportata si veda What is High Frequency Trading?, Committee on Capital Markets Regulation,
16
• creazione e liquidazione di posizioni a brevissimo termine;
• sottoscrizione di numerosi ordini, dei quali però solo pochi giungono a conclusione con la conseguenza che la maggior parte di essi vengono cancellati poco dopo la loro immissione;
• le posizioni sono in genere chiuse al termine della sessione borsistica, ossia nessuna significativa posizione viene portata in overnight28.
Si tratta di una tipologia di trading di tipo proprietario, ovvero sia si utilizza esclusivamente il capitale proprio come fonte per svolgere l’attività. Occorre invece precisare che per quanto concerne i software utilizzati per operare sui mercati finanziari, si possono riscontrare sostanzialmente tre situazioni:
• in-house, dove i programmi utilizzati presentano strategie uniche e flessibili protette da terzi, dove è la specifica HFT firm29, con propri cospicui investimenti in capitale
umano e tecnologico, a sviluppare il software specifico di cui ha bisogno;
• tailor-made, si differenzia per il fatto che i programmi sono sviluppati da terzi programmatori, pur se rispondono specificatamente alle richieste ed esigenze dell’azienda HF. Presenta il vantaggio di essere una soluzione meno dispendiosa, con il conseguente però handicap della non esclusività del software;
• out of the box, si tratta di programmi commercializzati da terzi disponibili già sul mercato che possono essere immediatamente utilizzati per la propria attività. Pur se meno costosi delle altre due tipologie viste sopra, non permettono all’HFT firm di modificarli a proprio piacimento in quanto non è possibile una loro riscrittura.
Da quanto scritto, emerge chiaramente come la grande peculiarità del trading ad alta frequenza sia il numero30 e la velocità di gestione degli ordini inviati alle piattaforme di
mercato. Ciò ha come conseguenza il fatto che gli High Frequency Traders (di seguito HFTs) negoziano prevalentemente nei mercati finanziari caratterizzati da strumenti altamente
28 Si utilizza questa terminologia tecnica per indicare la situazione in cui si mantengono posizioni aperte anche dopo la
chiusura giornaliera del mercato.
29 Con tale termine si intende riferirsi a quelle imprese che presentano un’unità al loro interno con cui utilizzano
ripetutamente strategie di HFT. Tuttavia, teniamo a sottolineare che vi sono differenti aziende attive nel commercio ad alta frequenza e la loro identificazione precisa rimane una sfida, anche alla luce del materiale pubblicato dalle autorità di controllo per la loro identificazione.
17
liquidi, con quindi un’elevata presenza di proposte in acquisto e in vendita. Poiché inoltre ogni singola transazione determina un gain31 abbastanza esiguo, l’utilizzo di strumenti liquidi
permette di commerciare numerosi ordini al secondo, grazie a un mercato in grado di assorbire e soddisfare gli importi significativi richiesti, con la conseguenza finale che il guadagno totale dell’HFTr sull’operazione complessiva risulterà essere cospicuo.
Inoltre, i portafogli di strumenti cash e derivati detenuti dagli HFTs sono di solito delta
neutral, vale a dire che una precisa variazione nel valore della posizione sull'attività
sottostante viene perfettamente compensata da una variazione di pari entità, ma di segno contrario, nel valore della posizione in derivati. Poiché questa condizione di neutralità si mantiene per un periodo relativamente breve, gli HFTs utilizzano anche strategie di hedging dinamico, dove l’attività di copertura del portafoglio prevede un ribilanciamento periodico dello stesso.
L’estrema velocità su cui gli HFTs fondano la propria esistenza, conferisce loro il vantaggio di poter sfruttare le inefficienze e opportunità che altrimenti non sarebbero nemmeno riconoscibili. La figura sotto illustra graficamente le caratteristiche che permettono ai traders ad alta velocità di raccogliere tale vantaggio competitivo di tipo tecnologico-logistico.
Figura 1.1, HFT caratteristiche di latenza e durata delle operazioni. 32
31 Si intende un guadagno in conto capitale.
32 Fonte A. Puorro, High Frequency Trading: una panoramica, in Questioni di economia e finanza n. 198, Banca D’Italia,
18
Dalla figura precedentemente riportata, si nota come la tendenza delle attività dell’HFT, indicata dalle frecce nere della figura, richieda tre requisiti fondamentali:
• bassa latenza (low latency);
• co-location e/o proximity central hosting;
• periodo medio di durata delle operazioni estremamente breve.
1.3.1 La bassa latenza
Con il termine latenza, “s’intende il tempo necessario all’implementazione della serie di
operazioni necessarie a tramutare una decisione economica in un’effettiva contrattazione (esecuzione)”.33 Minimizzare il tempo di latenza è oggi considerato un aspetto prioritario, il
quale ha indotto le HFT firm a spendere cifre esorbitanti sulle tecnologie in grado di garantire una bassa latenza (low latency) ai propri data centers. Si possono identificare una serie di motivazioni, a volte coincidenti, del perché la capacità di sfruttare una bassa latenza possa essere utile per un investitore. Sostanzialmente, se il trader non è in grado di aggiornare tempestivamente i suoi ordini in risposta alle nuove informazioni, avrà come conseguenza il risultato di concludere le proprie negoziazioni a quantità inappropriate o a prezzi svantaggiosi. Solo quindi attraverso una low latency ben strutturata sarà possibile sfruttare le proprie strategie per realizzare le discrepanze individuate prima che la correzione dei prezzi avvenga. Anche perché, oramai, nei moderni mercati finanziari vige la regola della priorità temporale
degli ordini, secondo cui quest’ultimi vengono negoziati secondo il criterio del "first
come - first served ". Godere quindi di un vantaggio temporale rispetto ai propri competitors,
permette di avere una quasi certa probabilità di esecuzione dei prezzi al livello desiderato, non dovendo quindi preoccuparsi di eventuali pratiche di selezione avversa.34 Un piccolo
miglioramento nello stato di latenza può quindi provocare una significativa differenza nella priorità di esecuzione degli ordini, soprattutto quando nuove ed immediate informazioni
33 A. Puorro, High Frequency Trading: una panoramica, in Questioni di economia e finanza n. 198, Banca D’Italia, p.11. 34 Per una maggiore trattazione dell’argomento, si veda il capitolo 2 al paragrafo 2.4 riguardante i rischi dell’HFT.
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giungono al mercato. Basti pensare che è stato dichiarato che un vantaggio di 1 millisecondo può valere fino a 100 milioni di dollari.35
Per quanto riguarda il procedimento di contrattazione in cui la latenza viene presa in osservazione, questo prevede in primo luogo la velocità con cui i trader acquisiscono le informazioni dal mercato e le processano, tramutandole poi in strategie e scelte di investimento. Il dato elaborato verrà così trasmesso al proprio intermediario, il quale a sua volta lo invierà alla piattaforma di negoziazione. I sistemi informatici dell’intermediario dovranno riconoscere la tipologia di ordine ricevuto, sia per quanto concerne la quantità che per quanto riguarda le caratteristiche tecniche dei titoli finanziari oggetto di transazione. Infine, è importante considerare anche il lasso temporale che il mercato stesso adopera per informare gli altri partecipanti di tutte le proprietà dell’ordine inserito. Appare chiaro, quindi, che l’HFTr debba dotarsi anche di un intermediatore dotato della tecnologia necessaria a minimizzare la latenza nei processi di sua attinenza, cercando di eseguire gli step descritti nel minor arco temporale possibile. Gli strumenti che i mercati offrono ai partecipanti al mercato per ridurre la latenza sono i servizi di co-location e proximity central hosting.
1.3.2 La co-location e il proximity central hosting
Per co-location, “si intende il servizio commerciale, offerto dalle piattaforme di negoziazione,
che consente ai partecipanti al mercato e ad altri soggetti interessati di prendere in locazione degli spazi, definiti in gergo inglese racks, in prossimità delle piattaforme del mercato, al fine di collocarvi i propri dispositivi (cioè i server) e quindi minimizzare il tempo di applicazione di una proposta in acquisto o in vendita presente sul book di negoziazione (latency)”.36 È
quindi evidente che per quanto un blocco dati possa muoversi alla velocità massima consentita è necessario che vi sia un’altra componente integrante per raggiungere il risultato della low latency: la distanza, ovvero lo spazio. L’operatore quindi fisicamente più vicino al server della piattaforma di mercato prescelta godrà dei vantaggi indiscussi della priorità temporale sopra
esposti. Proprio per questo gli HFTs utilizzano il servizio commerciale a pagamento della
35 C.C. Moallemi, M. Saglam, The Cost of Latency in High-Frequency Trading, Operation Research vol.61, no. 5,
pp. 1070–1086, 2013.
36 V. Caivano, S. Ciccarelli, G, Di Stefano, M. Fratini, G. Gasparri, M. Giliberti, N. Linciano, I. Tarola, Il trading ad alta
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co-location offerto dalle stesse Borse Valori (NYSE, NASDAQ, London Stock Exchange ecc.), le quali richiedono cifre milionarie per far sì che l’HFTr possa garantirsi una riduzione della latenza.37
Un ulteriore perfezionamento di tale servizio consiste nell’utilizzare contemporaneamente
questo fattore di vicinanza su più piattaforme di negoziazione, la cosiddetta multiple
co-location. In questo caso, infatti, i server utilizzati per il funzionamento degli algoritmi sono
posizionati in più località, ciascuna delle quali in prossimità di una piattaforma e con quindi la possibilità di trovarsi contemporaneamente nei pressi dei server delle stesse.
Per quanto riguarda invece il proximity central hosting, “si distingue dalla co-location poiché
la locazione degli spazi è fornita da soggetti terzi rispetto alla piattaforma di negoziazione”.38
I server delle strategie di trading del cliente vengono quindi ospitati negli spazi proprietari dell’azienda che fornisce tale servizio, la quale è un vero e proprio provider multi-membro per l’accesso alle piattaforme di negoziazione e dati di mercato.
I traders talvolta si spingono a collocare i loro server in maniera tale che risultino equidistanti dalle piattaforme di più sedi di negoziazione, adoperando quello che viene definito come
central proximity hosting.
La ricerca della massima velocità per ridurre i ritardi e la mancanza di posizioni portate in overnight, hanno infine come conseguenza che l’intervallo temporale caratterizzante le strategie degli HFTs ha, in generale, una durata di frazioni di secondo. L’holding period delle posizioni è perciò brevissimo, proprio per lucrare su margini esegui tramite un numero elevatissimo di operazioni.
37 È stato stimato che un ordine di mercato, con il nuovo sistema a fibra ottica costato 300 milioni di dollari, impiegherà
solamente 8,5ms per compiere i 1270 chilometri che dividono Chicago da New York (fonte Jean-Philipe Serbera, Pascal Paumard, The fall of high frequenty trading: A survey of competition and profits, Research in International Business and Finance, 2014, pp. 25-276).
38 V. Caivano, S. Ciccarelli, G, Di Stefano, M. Fratini, G. Gasparri, M. Giliberti, N. Linciano, I. Tarola, Il trading ad alta
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Figura 1.2., Holding period qualificabile come HFT, Fonte FINalternatives Hedge Fund Technology & Trading Survey.
La figura sopra riporta un sondaggio condotto da FINalternatives su quale sia il periodo di mantenimento qualificabile come trading ad alta frequenza. Come si nota dai risultati, la stragrande maggioranza degli operatori intervistati, circa l’86%, ritiene che l’HFT si riferisca a periodi di detenzioni inferiori a un giorno. Più precisamente, la maggioranza prevede che tali operazioni abbiano una durata compresa tra il secondo e i dieci minuti.
A riguardo di ciò, è interessante citare un passo del libro Dark Pools, scritto dal giornalista Scott Patterson del Wall Street Journal. Secondo la stima del professor Michael Hudson39, si
è passati da un periodo medio di detenzione dei titoli in portafoglio di 4 anni, fine Seconda Guerra Mondiale, ad un intervallo medio di detenzione degli stessi di soli 22 secondi nel 2011. Anche se il lavoro del professor Hudson non è stato pubblicato e quindi non è possibile verificarlo, è plausibile presuppore che, a causa delle oramai innumerevoli operazioni effettuate in millisecondi dagli algoritmi di trading, sia avvenuta una drastica caduta dell’holding period dei titoli finanziari.
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1.3.3 Metodi di identificazione
Il difficile inquadramento del fenomeno dell’HFT a causa della sua non linearità, rende difficile anche l’identificazione degli stessi.
Lo studio accademico della Consob40 ha individuato tre principali approcci per poter
identificare la fattispecie dell’HFT: • Metodo diretto;
• Metodo indiretto;
• Identificazione delle strategie utilizzate.
Con il primo criterio si identificano i cosiddetti HFT “puri”, ossia quegli operatori aventi come core business il trading ad alta frequenza. Vengono individuati sulla base delle informazioni fornite dalle piattaforme di negoziazione. Con tale approccio sono così direttamente esclusi quegli operatori che non compiono tali operazioni in via primaria. Tuttavia, questo metodo risulta essere solo parziale per l’inquadramento del fenomeno. Il secondo criterio, quello indiretto, ha come parametro principale di riferimento il rapporto tra gli ordini inseriti sul mercato e quelli realmente negoziati: la cosiddetta order-to-trade
ratio. È bene, però, subito sottolineare come alla fine gli HFTs concludano solo una parte
ridotta degli ordini inseriti. Altri parametri di riferimento risultano essere le transazioni esclusivamente di tipo proprietario, l’evitare di portare posizioni in overnight o l’effettuazione di numerose negoziazioni di importo generale limitato. Tale approccio riconosce gli HTFs in base alle caratteristiche operative, avendo però il limite nella disomogeneità dei criteri utilizzati.
L’ultimo metodo, anch’esso di tipo indiretto, risulta essere invece molto oneroso in termini di dati, tempistiche e costi, in quanto si basa sull’individuazione delle strategie concretamente utilizzate dai traders ad alta frequenza. Risulta perciò estremamente complesso analizzare dettagliatamente tutti i dati riguardanti le varie strategie operative messe in atto, con il rischio di includere erroneamente nella categoria operatori che non sono tali.
Nel corso del tempo i sistemi di trading ad alta frequenza si sono sviluppati esponenzialmente. Da uno studio condotto da Credit Suisse, che ha citato i dati del gruppo TABB, il trading ad
40 Si veda V. Caivano, S. Ciccarelli, G, Di Stefano, M. Fratini, G. Gasparri, M. Giliberti, N. Linciano, I. Tarola, Il trading
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alta frequenza rappresentava poco meno della metà di tutto il commercio azionario americano nel 2016, un tasso che era approssimativamente il medesimo nei tre anni precedenti. Come si nota dalla figura sotto, questo tasso è più che doppio della quota di mercato che l’HFT aveva nel 2006, quando rappresentava poco più del 20% di tutto il commercio azionario. Dal 2009, anno in cui è stato raggiunto il picco superando il 60%, questa tipologia di trading ha visto un rallentamento e normalizzazione della sua crescita, rimanendo però la tipologia prevalente di operatività sul mercato.
Figura 1.3, Percentuale di High Frequency Trading sul totale degli scambi azionari del mercato USA, fonte
TABB Group.
Nonostante il leggero declino nell’azione degli HFT dal 2009, i volumi totali di scambio negli Stati Uniti sono in crescente aumento negli ultimi anni e risultano essere il doppio di quelli pre-crisi mutui subprime, causa da attribuire principalmente, sempre secondo il report di Credit Suisse, alle innumerevoli strategie di trading effettuate dagli HFTs.
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Figura 1.4, Volume degli scambi nel mercato americano suddividendo tra strategie attive, passive e di HFT, fonte Credit Suisse Trading Strategy.
1.4 Le principali strategie operative
Nel presente paragrafo verranno trattate brevemente le principali e più conosciute strategie di High Frequency Trading. La nostra attenzione si concentrerà su quelle tecniche riscontrabili quotidianamente sui mercati, senza comunque escludere la possibilità di strategie ibride costruite ad hoc da ciascuna HFT firm, indipendentemente dal fatto che il trading ad alta frequenza rappresenti il loro nucleo o tecnologia aggiuntiva tramite la quale operano sul mercato.
Per quanto detto, è importante assumere una prospettiva funzionale piuttosto che istituzionale.
Pur se le tecniche evidenziate non necessariamente sono da considerarsi come nuove per i mercati, il focus dovrà essere incentrato sullo sfruttamento delle tecniche possibili grazie ai sofisticati e innovativi sistemi tecnologici e algoritmici.
Le strategie adoperate dagli HFTs si possono suddividere in due differenti categorie: quelle passive e quelle aggressive. Tra le passive si annoverano i cosiddetti Arbitraggi da latenza, l’Arbitraggio su commissioni di negoziazione, il Trading on news ed infine l’Offerta di liquidità al mercato. Per quanto concerne invece quelle aggressive troviamo la Ricerca di
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liquidità, il Flash Trading, il Momentum Ignition, il Pinging, il Layering, lo Spoofing, lo Smooking e il Quote Stuffing. Ed è proprio su queste ultime, considerate le più veementi, che si è concentrata l’attenzione dei regolatori, specialmente da parte della SEC.
1.4.1 Arbitraggio da latenza
Per arbitraggio si intende “un'operazione che consente di ottenere un profitto certo senza che
il soggetto che la pone in essere corra alcun rischio”. 41 Si ottiene un profitto grazie alle
differenze di prezzo tra una stessa attività contrattata su due diverse venues, oppure anche nel caso di due attività perfettamente sostituibili tra loro ma con medesimo payout42.
Il sistema ad alta frequenza individua, grazie alle sue proprietà di calcolo, la finestra dell’arbitraggio ancor prima che i trader tradizionali ne vedano la sua presenza. Quest’ultimi vengono così battuti sul tempo e gli HFTs, grazie all’immediata immissione degli ordini nel book di negoziazione, sono in grado di sfruttare completamente l’ampiezza dell’arbitraggio. L’estrema frammentazione di cui si avvalgono i mercati finanziari odierni, ha inevitabilmente aumentano l’opportunità di usare tale strategia.
1.4.2 Arbitraggio su commissione
Si tratta di una modalità operativa che ha come scopo lo sfruttamento delle nuove strutture commissionali degli ECN. Gli ECN hanno ultimamente adoperato una strategia di ribasso delle commissioni, talvolta addirittura negative, per quegli operatori in grado di fornire liquidità e profondità al book degli ordini. Tale struttura commissionale è basata su sconti (definiti in gergo rebates) che scattano ogni qual volta l’operatore HF si pone sul mercato come liquidity provider, assordendo gli ordini dei price takers43.
Per gli ECN la possibilità di irrobustire il proprio book con maggiori proposte in acquisto e in vendita, soprattutto in situazioni di anomali flussi di liquidità o grossi quantitativi, rappresenta un considerevole vantaggio competitivo. Tale richiesta ben si sposa quindi con le
41 Fonte Borsa Italiana.
42 Si pensi a un titolo derivato e al prezzo del relativo sottostante.
43 Si intende un operatore di mercato di piccole dimensioni che non è in grado di influenzare il prezzo di un determinato
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peculiarità degli HFTs, i quali godono così della possibilità di minimizzare i rischi e massimizzare i ritorni con l’estrema rapidità di ritirare o cancellare le proposte nel book di negoziazione.
1.4.3 Offerta di liquidità
Assimilabile alla funzione del market maker, questa strategia, come si evince dal nome, permette di agire come fornitori di liquidità al mercato senza tuttavia sottoporsi agli obblighi continui di quotazione previsti dai regolatori.
La peculiarità dell’HFTr nell’adottare tale tecnica consiste nel fatto che ha il privilegio di decidere se, come e in quale misura operare, scegliendo esso stesso liberamente su quale ordine porsi come controparte. Possono quindi, grazie all’elevata velocità di cancellazione degli ordini di cui dispongono, abbandonare il book in situazioni potenzialmente avverse (ad esempio riunioni di banche centrali, rilascio di importanti dati macroeconomici) o molto volatili, valutando in ogni specifica situazione il rapporto rischio-rendimento, senza doversi preoccupare di poter incorrere in eventuali sanzioni.
Il profitto che essi ricavano da tale strategia è dato dalla differenza (spread) tra il prezzo
bid (in caso quindi di acquisto di uno strumento finanziario) e il prezzo ask (in caso di vendita
di uno strumento finanziario) del book di negoziazione, ponendo quindi le proprie proposte sui primi livelli in lettera e in denaro e attendendo che tali ordini vengano incrociati dagli altri operatori presenti sul mercato. Proprio per quanto scritto, l’HFTr tende ad operare in fasi di direzionalità del mercato (trend ascendente o trend discendente), con un’altissima probabilità che la liquidità inserita in acquisto e in vendita venga scambiata dagli altri traders generando profitti dal bid-ask spread.
Infine, come abbiamo visto sopra parlando dell’arbitraggio su commissione, un’altra fonte di guadagno risulta dal trarre giovamento dagli incentivi offerti dalle sedi di negoziazione a quei soggetti che, grazie all’azione di liquidity provider, aumentano la qualità e l’attrazione del mercato.
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1.4.4 Trading on news
La causa di improvvisi e repentini crolli o rialzi delle quotazioni degli strumenti finanziari, è da attribuirsi principalmente all’effetto che le notizie e i dati macroeconomici generano sul mercato. Queste news e questi dati, definiti in letteratura market mover44, sono innumerevoli
e frequenti.
Gli HFTs sfruttano questa relazione tra notizie macroeconomiche e quotazioni delle attività finanziarie come strategia di trading, grazie all’utilizzo di un software in grado sia di riconoscere velocemente un set di parole chiave all’interno della news sia di valutare un eventuale impatto positivo o negativo della notizia sui prezzi degli strumenti finanziari. Per ogni set di parole individuate viene impostata una determinata strategia operativa, con appunto lo scopo di trarre profitto dai repentini e violenti movimenti che i prezzi manifestano a seguito dei fenomeni citati.
Un esempio ampiamente riportato in letteratura per illustrare tale strategia è quello avvenuto in data 23 aprile 2013 alle ore 13:07 americane. L’account twitter di Associated Press45 diramò una notizia riguardante delle esplosioni avvenute all’interno della Casa Bianca con il probabile ferimento dell’allora presidente degli Stati Uniti d’America Barack Obama.
44 Ad esempio: report riguardanti i profitti societari, annunci di eventuali cambiamenti nel management, fusioni, decisioni
di politiche monetarie delle banche centrali, oppure alcuni dati macroeconomici come il Prodotto Interno Lordo o l’Indice dei prezzi al consumo.
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Figura 1.5, eMini Dow Jones Depth of Book (profondità del mercato) 23 aprile 2013, fonte Nanex.net.
La figura sopra inserita mostra graficamente cosa accadde all’indice Dow Jones. Precedentemente al rilascio della notizia, il mercato mostrava condizioni normali di liquidità senza alcun presagio di rischio. Il rilascio della notizia, tuttavia, ha comportato un ritiro delle proposte degli HFTs, i quali hanno immesso rapidamente ordini di vendita che hanno trovato come controparte quei trader che non avevano ancora reagito all’impatto della notizia. La conseguenza che si è generata, come si può vedere, è stata l’innescarsi di un repentino trend ribassista alimentato dai numerosi stop-loss46 saltati. La liquidità presente, sezione B del
grafico, si è assottigliata e la minore capacità del denaro di assorbire tali ordini ha contribuito a fomentare la discesa dell’indice.
Quando poi la notizia si è rilevata infondata, esattamente alle ore 13.10 americane, gli HFTs
hanno ricoperto le posizioni short47 aperte in precedenza, trovando come controparte quegli
operatori che stavano vendendo cercando di sfruttare il trend ribassista in atto. Il valore
46 Tecnicamente è un ordine inserito che chiude automaticamente la posizione in essere ad un determinato livello di prezzo
scelto dall’operatore, rappresentante la massima perdita che intende subire.
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dell’indice è tornato così alla quotazione presente prima della notizia, grazie agli acquisti dei trader che stavano sfruttando il mini-trend rialzista e le coperture in perdita degli operatori entrati in ritardo al ribasso. Pian piano, anche la situazione di liquidità ha iniziato a normalizzarsi e ritornare ai valori ante notizia.
1.4.5 Liquidity detection
È una strategia che consiste nel far scattare limit order48, testando livelli chiave dove sono
presenti stop-loss e take profit49. Per prevedere la presenza di tali ordini condizionati, gli HFTs
si basano sull’analisi tecnica50 e sull’analisi comportamentale degli altri partecipanti al
mercato effettuata dai propri algoritmi, tramite i quali sono appunto in grado di prevedere dove sono localizzati i punti strategici di prezzo da testare.
Gli HFTs, quindi, spingono le quotazioni delle attività finanziarie verso quei valori che attivano automaticamente questi ordini, rilasciando sul mercato forte liquidità. Spesso i movimenti che si generano sono repentini, con escursioni molto forti che avvengono in archi temporali ridotti, su cui i trader ad alta frequenza canalizzano questa strategia e i loro profitti.
1.4.6 Flash Trading
Rappresenta una delle strategie più aggressive e dibattute usate dagli HFTs, fonte di diverse critiche sia da parte della ricerca accademica che dei regolatori del mercato.
Essenzialmente, rappresenta una specie di prelazione sugli ordini che giungono sul mercato e che non possono essere realizzati. Per poter attuare tale tecnica, gli HFTs devono in primo luogo trovare un ECN disposto ad offrire il servizio di creazione e visualizzazione degli ordini flash. Infatti, nell’istante in cui una sede di negoziazione o un ECN ottiene un ordine diverso dal National Best Bid Offer, questi lo offrono in visibilità. 51
48 Ordini che vengono eseguiti appunto quando il prezzo raggiunge determinati livelli prefissati.
49 Al contrario dello stop loss, è un ordine che chiude la posizione in automatico se il prezzo raggiunge un livello tale da
rappresentarne il massimo guadagno che l’operatore intende realizzare.
50 Studia, tramite l’utilizzo dei grafici e delle statistiche, le probabili tendenze future dei prezzi dei titoli.
51 La durata è tale da permettere agli algoritmi dei trader ad alta frequenza di processare le informazioni ottenute ed
analizzare la condizione di liquidità presente sul mercato, scegliendo se attuare o meno la strategia in base alla sua profittabilità.
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Al fine di render chiaro quanto scritto sopra, si presenta il seguente esempio tratto dal documento di BankItalia52, dove però è stata fatta una rivisitazione dei numeri e delle quantità.
Supponiamo che un investitore tradizionale invii un ordine limite di acquisto sul NASDAQ ad un prezzo pari a 100,05$ (verrà eseguito solo quando la quotazione è pari a quella inserita oppure più bassa), per 3000 azioni della società Gamma. Sulla piattaforma sono però solamente presenti 1000 azioni al prezzo di 100,00$ che costituisce il NBBO.
Perciò il NASDAQ, secondo la normativa, deve inoltrare l’ordine delle restanti 2000 azioni su un altro mercato su cui sia vigente il NBBO. Per esempio, ipotizziamo che vi siano 2000 azioni alla quotazione di 100,03$ sul BATS53 . Il NASDAQ, tuttavia, prima di inviare al
BATS l’ordine, produce un flash order ad un prezzo migliore di quest’ultimo per il valore minimo di scostamento del prezzo (nel caso specifico a 100,02$) e lo rende visibile agli operatori HF.
Un HFTr che lo nota, decide di porsi come controparte in vendita al prezzo di 100,02$; così l’ordine di acquisto inviato dall’investitore viene completamente realizzato sul NASDAQ, ad un prezzo medio ponderato pari al NBBO.
I vantaggi riscontrabili sono molteplici. In primo luogo, l’acquirente ha speso per il suo ordine: 1000 azioni a 100,00$ + 2000 a 100,02$ per un totale esatto di 300.004,00$. Tale cifra è inferiore rispetto a quella in assenza del servizio di flash trading, la quale sarebbe stata: 100 azioni a 100,00$ e 2000 azioni a 100,03$ per un totale di 300.060,04$. Il singolo risparmio ottenuto è stato quindi pari a 56$.
In secondo luogo, anche il NASDAQ ha potuto negoziare il quantitativo di 2000 azioni che altrimenti avrebbe dovuto riversare nella sede di negoziazione che garantiva il NBBO. Infine, l’HFT che si è posto come controparte, se in posizione lunga, può chiudere il proprio ordine sfruttando la conoscenza della proposta di acquisto delle 2000 azioni oppure, se in posizione corta, chiuderla prima degli altri trader. Se fosse invece flat 54 può sfruttare la situazione o per trarre profitto da un’occasione di arbitraggio o per ritirare le proprie quantità in vendita sugli altri ECN, per evitare la forte pressione sul lato acquisti.
52 Si veda A. Puorro, High Frequency Trading: una panoramica, in Questioni di economia e finanza n. 198, Banca
D’Italia.
53 Piattaforma di scambio con base a Londra.
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Possiamo quindi concludere dicendo che questa tecnica può essere paragonata ad un caso estremo di arbitraggio da latenza, dove appunto si cerca di applicare tale tipologia di trading ad alta frequenza sul maggior numero possibile di mercati, al fine di incrementare i guadagni con grandi quantitativi di ordini per compensare i singoli esigui profitti ricavabili dalla sola singola operazione.
1.4.7 Momentum ignition
Si tratta di una tecnica che sfrutta movimenti di mercato caratterizzati da bassa volatilità e bassi volumi di contrattazione, dove gli HFTs intervengono piazzando un grande quantitativo di ordini a cui segue una forte oscillazione dei prezzi. Questo movimento trae in inganno gli altri operatori, i quali entrano in posizione nella direzione in cui si sono mosse le quotazioni con l’aspettativa della partenza di una forte fase di direzionalità del mercato. Tuttavia, il
momentum trader sfrutta proprio questa occasione per chiudere velocemente le proprie
posizioni precedente aperte con un’operazione opposta a quella iniziale, trovando come controparte gli ordini aperti dagli operatori partecipanti.
Il grafico sotto illustra un esempio della strategia.
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Come si nota, nella fase di distribuzione55, l’HFTr invia al mercato un ordine rappresentato
da forti volumi a cui segue una forte discesa dei prezzi. Esso sfrutta poi l’ingresso degli altri partecipanti per ricoprire la posizione aperta, come mostra la retta verde crescente, con la conseguenza che le quotazioni ritracciano sui livelli di partenza a causa delle chiusure in perdita dei traders ingannati dal falso movimento del mercato.
1.4.8 Pinging, Layering, Spoofing, Smoking, Quote stuffing
Come riportato da Banca D’Italia, queste strategie differiscono solo in alcuni minimi aspetti operativi. Gli HFTs, inondando il book di negoziazione con limit order, modificandoli e cancellandoli continuamente, simulano situazioni di mercato al solo scopo di indurre i trader tradizionali o i trader algoritmici ad effettuare operazioni sbagliate come reazioni a tali stimoli non reali.
In sostanza quindi creano una sorta di illusione di mercato, utilizzando la liquidità offerta dagli altri operatori di mercato sia per aprire che per chiudere in profitto le proprie posizioni. Queste pratiche sono ritenute illegali dai regolatori di mercato in quanto simulano situazioni fittizie per spingere ed ingannare gli operatori ad entrare sul mercato, generando poi profitti sulle perdite dei retail trader e degli algoritmi meno evoluti.
Le strategie che fanno parte di questa categoria sono innumerevoli e diverse, anche se, come già scritto, presentano sostanzialmente minime differenze operative. Ci limiteremo ad elencare brevemente le tecniche che maggiormente si riscontrano sui mercati, sia perché quanto già esposto in modo generale è sufficiente e sia perché molte sono le analogie operative con le strategie esposte nei paragrafi precedenti.
Le strategie quindi più comuni e che meritano attenzione risultano essere:
• il Pinging, strategia con la quale vengono inviano piccoli ordini per capire se dall’altra parte del book di negoziazione sia presente o meno un operatore di grosse dimensioni; • il Layering, tecnica tramite la quale si inserisce nel book un ordine di acquisto nascosto
e uno di vendita ben visibile;
55 Area dove vengono gradualmente, soprattutto da parte degli operatori istituzionali o più informati, alleggerite le
posizioni in acquisto prese in precedenza, nella consapevolezza che il rialzo è finito e probabilmente inizierà una tendenza ribassista.
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• lo Spoofing, strategia con la quale si immettono o cancellano gli ordini, con l’obiettivo di fuorviare gli operatori a pensare che sia iniziata una fase di direzionalità del mercato; • lo Smoking, tecnica che consiste nell’immissione di ordini allettanti con l’obiettivo di
invogliare i retail trader ad entrare, salvo poi modificare velocemente, senza dar possibilità agli altri operatori di accorgersene, le proposte con l’inserimento di condizioni meno favorevoli;
• il Quote stuffing, strategia che ha come obiettivo quella di aumentare le opportunità di arbitraggio da latenza, cercando di crearne volutamente le condizioni.
Sfruttando quindi l’accesso alle dark pools, estrapolano in millesimi di secondo, con i loro evoluti e sofisticati algoritmi, le informazioni price sensitive al fine di individuare grossi operatori, inserire offerte flash immediatamente ritirate, ingolfare di dati e di ordini le sedi di negoziazioni per meglio sfruttare i vantaggi di latenza, utilizzando tutto ciò per posizionarsi di conseguenza a quanto rilevato e utilizzare al meglio le strategie sopra evidenziate.
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CAPITOLO 2
2 HFT: BENEFICI, RISCHI E POSSIBILI MISURE DI
INTERVENTO
La crescente diffusione del trading ad alta frequenza ha portato sia gli studiosi che le autorità di controllo a domandarsi se tale fenomeno, ormai pienamente radicato all’interno dei mercati finanziari, sia o meno dannoso per l’economia. In particolare, è lecito chiedersi se l’aumento della velocità operativa degli agenti comporti dei veri e propri rischi per la qualità e l’integrità del mercato.
I contributi teorici ed empirici non giungono a risultati univoci ma bensì contrastanti. Questo è dovuto al fatto che la letteratura rimane da un lato ancora limitata, visto il gran numero di contributi ancora nella forma di working paper, e dall’altro incompleta, in quanto i risultati divergono in base alle assunzioni che vengono scelte per condurre le analisi. Sarà quindi necessario domandarsi se le strategie utilizzate dagli HFTs abbiano o meno un utilizzo predatorio mirato a sfruttare i vantaggi tecnologici e sistematici di cui godono rispetto ai trader tradizionali.
Il presente capitolo ha come obiettivo quello di analizzare l’impatto che l’HFT ha sul mercato, evidenziandone sia gli effetti positivi che può produrre, in termini di efficienza informativa sui prezzi, costi e liquidità, sia quelli negativi, con riguardo anche ai possibili rischi sistematici che possono coinvolgere le diverse trading venues. Proprio a causa della forte integrazione odierna dei mercati finanziari, anche gli interventi di policy delle autorità hanno assunto un ruolo fondamentale per mitigare gli eventuali effetti avversi e realizzare un coordinamento tra le diverse sedi finanziarie. Si elencheranno, seppur brevemente, anche le più importanti e significative proposte e misure di intervento attuate dalle autorità di vigilanza.
2.1 Impatti positivi
I duplici effetti che la ricerca accademica ha riscontrato sull’impatto dell’HFT sul mercato, portano necessariamente a focalizzarsi su quei riscontri empirici che quasi indubbiamente hanno permesso di trarre beneficio dall’azione dei sofisticati algoritmi di cui dispongono gli operatori ad alta frequenza.
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La maggioranza dei contributi56 appare concorde nel reputare i seguenti elementi come effetti
positivi derivanti dalla presenza dell’HFT:
a) incremento della liquidità a disposizione degli operatori presenti sul mercato; b) riduzione del bid-ask spread medio;
c) aumento dell’efficienza informativa dei prezzi; d) riduzione dei costi di transazione;
e) incremento dei collegamenti intermarket.
Scendendo maggiormente nel dettaglio ed analizzando singolarmente i benefici sopra esposti, la peculiarità principale apportata dagli HFTs, da cui poi si sono conseguentemente sviluppati tutti gli altri effetti positivi, riguarda l’incremento di liquidità di cui hanno potuto usufruire i mercati.
a) Oggi sono proprio le HFT firm a fornire la maggior parte della liquidità ai mercati finanziari, in misura addirittura maggiore a quella dei tradizionali market maker. La liquidità rappresenta una componente fondamentale per i partecipanti al mercato; grazie ad essa, il book di negoziazione ha una profondità maggiore per assorbire eventuali grossi quantitativi di ordini e soddisfare così gli agenti in un arco temporale ristretto e con eseguiti che si discostano minimamente dal prezzo battuto. Ne consegue che tutto ciò ispira fiducia agli operatori dello stesso, contribuendo anche a migliorare l’efficienza del mercato visto il veloce adattamento di quest’ultimo alle nuove informazioni che sopraggiungono.
È interessante citare a riguardo i risultati provenienti dal modello57 proposto da Y.Ait-Sahalia
e M.Saglam (2017), relativo ai cambiamenti ed alle implicazioni della liquidità sui mercati in un contesto ottimizzato dinamicamente da un market maker con caratteristiche di alta frequenza. Il paper fornisce diverse conclusioni. In primo luogo, utilizzando varie metriche di liquidità, gli autori ritengono che un market maker più veloce sia in grado di fornire una maggiore disponibilità di liquidità; questo è in accordo con l’opinione generale della letteratura accademica secondo cui, come già scritto poc’anzi, gli HFTs migliorano la qualità
56 A. Puorro (2013). A tal proposito il trading algoritmico e il trading ad alta frequenza sono stati considerati
complessivamente come singolo oggetto di analisi.
57 Per un’analisi più dettagliata ed esaustiva anche da un punto di vista matematico-statistico, si veda Y. Ait-Sahalia,
