Parliamo molto di come le macchine vengano utilizzate sempre di più nella finanza. Questo è particolarmente importante in Trading ad alta frequenza (HFT) e Trading algoritmico o algo-trading (AT). Semplicemente non c'è modo per gli umani di competere a questi livelli, poiché pochi millisecondi fanno la differenza tra fare soldi e perderli. Questi tempi sono più brevi di quelli necessari per pronunciare una parola intera, e quindi non è il posto per i broker urlanti.

Bene, non c'è davvero più posto per i broker urlanti, perché non solo i computer dominano la scena del trading super corto, ma sono apparsi nella scena del trading diretto dall'uomo molto prima. Diamo un'occhiata a una brevissima storia del passaggio dai broker ai computer, quindi esaminiamo le conseguenze. Alcuni sono carini, altri meno.

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Storia del cambiamento

C'era una volta, i broker affollavano il pavimento del NYSE per fare scambi con segnali manuali e chiamate ad alta voce. Hanno anche usato i telefoni per parlare tra loro e comprare e vendere. Che idea antiquata, no?

I primi movimenti del commercio elettronico furono nel 1971, quando fu istituito il Nasdaq. Non era un sistema completo e utilizzava una bacheca elettronica, non i comandi del computer. Il CME ha istituito il suo sistema Globex, un sistema molto più diffuso, nel 1987 e ha implementato completamente la piattaforma nel 1992. Materie prime, buoni del tesoro e FX erano tra le classi di attività negoziate su di esso.

Come consueto motore dell'innovazione e dell'adozione della tecnologia, i prezzi più bassi e i tempi di esecuzione più rapidi hanno spinto più scambi a diventare elettronici. Oggi non esiste uno scambio importante che utilizzi i box e le proteste aperte per commerciare. Questa elettronizzazione ha reso molto più economico e veloce il commercio, il che ha permesso a tutti noi (cioè persone senza legami istituzionali) di commerciare.

Per non restare indietro, le grandi banche e gli hedge fund usano tutti commercio elettronico, anche. Tuttavia, ci sono alcune aziende che utilizzano operazioni fulminee per conquistare il mercato. Questi sono gli HFT e gli algo-trader. Sono programmatori e matematici e raramente svolgono il duro lavoro di trading.

 

Che cos'è l'HFT? Quanto è frequente? E perché gli algoritmi sono così importanti?

La caratteristica fondamentale dell'HFT sono i tempi di attesa molto brevi (quindi alta frequenza e non semplicemente alta velocità). Le negoziazioni vengono inserite e chiuse rapidamente, anche scendendo fino a microsecondi. Questa non è una speculazione, ma un numero riportato direttamente dalla Banca d'Inghilterra. Se detenere un bene per un millesimo di secondo sia davvero considerato possederlo è una questione filosofica. Per motivi di lavoro, non importa. L'hai comprato al prezzo 1, venduto al prezzo 2 e la differenza è il tuo profitto o perdita che devi registrare.

Questo non è davvero possibile eseguire tramite una mano umana premendo i pulsanti. I neuroni semplicemente non muovono i segnali intorno al tuo corpo abbastanza velocemente per fare questi scambi, figuriamoci elaborare le informazioni in arrivo e prendere una decisione. Quindi, algo-trading e HFT generalmente vanno di pari passo. L'algo-trading (AT), nel senso più elementare, potrebbe anche essere applicato a qualsiasi tipo di trading che utilizza un algoritmo (che sia umano o computerizzato è irrilevante). Ciò include investimenti a lungo termine e decisioni che durano giorni. Tuttavia, l'HFT viene sempre eseguito con algoritmi a causa delle scale temporali.

Mentre l'elaborazione sequenziale (fase uno, fase due, fase tre) ha lanciato l'industria AT, è probabile che le reti neurali e il calcolo parallelo prendano il futuro. L'apprendimento automatico utilizza molti input, li elabora allo stesso modo attraverso molti nodi e fornisce alcuni output. Questo tipo di rete è assolutamente adatto all'elaborazione parallela, quindi sembra che il futuro AT sarà probabilmente parallelo anziché sequenziale.

Un altro sviluppo recente sono i Big Data. Più dati possono essere raccolti, più informazioni ci sono per decidere se un'operazione è una buona idea o meno. Con più dati, potrebbero sorgere mercati più efficienti. Niente è più logico ed efficiente dei computer che prendono decisioni sulla base di grandi quantità di dati.

Con questo in mente, sembra che HFT e AT siano maturi per l'IA e l'automazione. In effetti, è già per lo più automatizzato, perché non è possibile per gli esseri umani eseguire operazioni così velocemente. Quindi, i computer commerciali devono essere già ampiamente autonomi. Ci sono alcune aziende completamente automatizzate, tuttavia, il che è una vera impresa: sistemi che prendono decisioni leggendo notizie e dati e non hanno elementi umani.

Quindi, fino a che punto possono muoversi i prezzi in queste minuscole frazioni di secondo? Bene, frazioni di centesimi (o pence, o qualunque sia l'unità di base nella valuta scambiata). Spesso i trader ad alta frequenza (HFTR) cercano movimenti dell'ordine di decimi di centesimi perché hanno bisogno solo di pochi centesimi per ogni operazione. Se guadagni una media di € 0,005 su un'operazione, ma fai 100.000 operazioni in un giorno, puoi comunque realizzare un buon profitto abbastanza velocemente da considerarlo persino un profitto.

In due parole, l'algo-trading è "commercio di computer". Come con qualsiasi altra cosa, ci sono vantaggi e svantaggi.

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I vantaggi e gli svantaggi di HFT

Il primo vantaggio è per gli stessi HFTR. Guadagnano soldi e lo fanno grazie al rumore del mercato. Lo svantaggio sono le grandi perdite fuori controllo dovute a bug nell'algoritmo. Dal momento che probabilmente non sei un HFTR, però, diamo un'occhiata alle conseguenze per l'investitore al dettaglio.

Per noi, il vantaggio principale è l'aumento della liquidità e la riduzione degli spread. Con così tanti scambi in corso, c'è molta liquidità per gli investitori al dettaglio. Gli HFTR stanno uscendo dalle negoziazioni abbastanza velocemente da consentire agli investitori al dettaglio di ottenere rapidamente abbastanza per eseguire completamente la loro operazione. Inoltre, fa sì che lo spread bid-ask sia inferiore. Di norma, liquidità e spread hanno una relazione inversa.

Se tutti gli algoritmi sono corretti, può anche aumentare l'efficienza del mercato, almeno in termini di analisi tecnica. Con così tanti acquisti e vendite, è più probabile che il prezzo si avvicini al mercato richiesto dal mercato generale. I problemi sorgono, tuttavia, quando tali algoritmi hanno problemi.

Uno dei maggiori svantaggi è la possibilità di oscillazioni rapide o ampie del prezzo delle azioni. Un ottimo esempio è il Flash Crash del 6 maggio 2010. Dopo un'indagine, si è scoperto che l'HFT non era la causa iniziale, ma aggravava il problema.

La vendita fuori controllo ha portato al ritiro dal mercato di molti sistemi informatici (per evitare ulteriori perdite), e questo ha causato un ampliamento massiccio dello spread. Era tutto finito in 36 minuti. Oltre un trilione di dollari sono stati persi e recuperati in quel lasso di tempo solo sul DJIA. Ciò sicuramente non riflette i sottostanti, e quindi è indicativo di un altro problema: il disaccoppiamento del prezzo delle azioni dalla società che rappresenta. Questo è per un altro articolo, però.

Un altro svantaggio per gli investitori al dettaglio è semplicemente l'inaccessibilità della tecnologia. Non è possibile per gli investitori al dettaglio fare trading come gli HFTR, perché le persone non hanno l'infrastruttura a casa loro. Questo non è molto diverso dal fatto che la maggior parte delle persone è stata esclusa dal trading prima dell'avvento dei broker online, ma mostra che il campo di gioco è stato livellato solo per un po'. Le aziende specializzate (e ovviamente Wall Street) si sono assicurate di trarre vantaggio dall'HFT a scapito degli investitori al dettaglio.

Un problema molto interessante è essenzialmente l'inganno. Gli HFTR inviano molte migliaia di ordini per acquistare o vendere un asset. Poiché il trading è in gran parte disaccoppiato dall'asset sottostante, la finanza psicologica prende il sopravvento. Il flusso di ordini sembra indicare un cambiamento nel sentimento o nella direzione e le negoziazioni algoritmiche, che possono adattarsi rapidamente, possono elaborare i cambiamenti più velocemente degli umani. Quando gli esseri umani comprendono la dinamica del mercato, gli HFTR sono già fuori mercato con i loro profitti prevedibili (cioè creati). Vedere riempimento di citazioni, spoofing, e stratificazione per ulteriori informazioni (ce ne sono molte su Internet, ma esulano dallo scopo di questo articolo). Questi sono tutti illegali ora.

La pubblicazione che ha acceso i riflettori su queste pratiche è stata Flash Boys: una rivolta di Wall Street dello stesso autore che ha scritto Il grande corto. Il libro è un'ottima introduzione a come HFT ha alterato per sempre il panorama di Wall Street e descrive in dettaglio l'inganno che può verificarsi quando le tendenze del mercato prevalenti cambiano più velocemente di quanto gli umani possano pensare.

 

Come influisce sugli investitori al dettaglio e sui trader

Chiaramente, qualcosa come il riempimento delle quotazioni influenzerà tutti noi, ma colpisce particolarmente duramente i trader al dettaglio a breve termine. Anche gli investitori a lungo termine, tuttavia, possono incorrere in perdite se hanno impostato degli stop che non controllano spesso. Poiché HFT si concentra sul rumore del mercato, le strategie a lungo termine sono in qualche modo isolate dagli effetti. Tuttavia, potrebbe influire sulle persone che hanno fissato stop o sono soggetti a leva, perché potrebbe attivare richieste di margine e ordini di vendita. Come disse Keynes, "I mercati possono rimanere irrazionali più a lungo di quanto tu possa rimanere solvibile". Anche per le persone che cercano investimenti pluriennali, HFT potrebbe comunque causare delle perdite.

Ciò riguarda solo le pratiche ingannevoli menzionate in precedenza. In quali altri modi l'HFT e l'algo-trading influenzano gli investitori al dettaglio?

Uno è l'incapacità degli esseri umani, in particolare i singoli commercianti, di elaborare le informazioni rapidamente come un computer. Questo è vero in tutte le aree in cui i computer sono diventati dominanti. La sua conseguenza nella finanza è che gli esseri umani non possono entrare in un commercio basato su notizie o tendenze prima di un computer. Può trattarsi di notizie sugli utili, annunci di disastri, fallimenti o cambiamenti di gestione. Significa anche che gli algo-trader (ATR) possono entrare in operazioni basate su notizie che hanno un impatto a lungo termine prima che i trader al dettaglio possano mai farlo.

Questo problema si estende al front-running. L'esempio più comune sono i trader che acquistano azioni di una società che verrà presto aggiunta a un indice. I fondi indicizzati devono seguire l'indice, il che significa che devono acquistare le azioni che compaiono su di esso. Ma l'annuncio di solito viene prima dell'aggiunta effettiva e gli HFTR possono individuare l'annuncio prima di chiunque altro. Quando il fondo indicizzato può aggiornarsi, il prezzo si è già apprezzato. Ciò implica mercati efficienti, ma è giusto? Dal momento che molti investitori non impegnati (ad esempio, il tuo uomo o donna comune che investe per il proprio futuro) utilizzano fondi indicizzati, ciò colpisce molte più persone rispetto a coloro che investono attivamente.

Questa pratica è completamente legale (l'etica è un'altra questione) perché tutte le informazioni sono pubbliche. Dovrebbe essere? Mantiene i mercati equi se gli ATR possono entrare e far salire il prezzo prima che gli investitori al dettaglio umani possano anche solo leggere la prima parola della notizia?

Altre forme di front-running, come i broker che acquistano azioni prima di inserire un grosso ordine di un cliente, sono un problema indipendentemente da HFT e AT. Queste pratiche palesemente immorali, tuttavia, sono già illegali.

Poiché la velocità è così importante, molte aziende HFT acquisteranno dati a un prezzo premium per averli in anticipo (o addirittura raccoglierli da soli). Ma molti investitori al dettaglio non possono permettersi il proprio terminale Bloomberg personale e quindi sono esclusi dalle informazioni cruciali. Se sei un investitore a lungo termine, potresti perdere gli unici guadagni che le tue azioni vedranno per un po'. Anche il divario in termini di velocità e informazioni sta crescendo, man mano che l'IA diventa sempre più coinvolta nella finanza.

Esiste persino concorrenza tra le aziende HFT per costruire reti che consentano una quotazione più rapida e la conferma dell'esecuzione. Con le negoziazioni eseguite a intervalli di millisecondi e l'elaborazione fulminea dei dati, più lento è il collegamento agli scambi centrali, maggiore è il rischio presente nella detenzione a breve termine.

Poiché gli HFTR possono adattarsi così rapidamente, pochi millisecondi possono fare la differenza tra una decisione di acquisto e una di vendita. Quindi molti HFTR si iscrivono a "feed diretti" (DF), ovvero linee di comunicazione aperte direttamente con gli scambi. È necessario che gli scambi forniscano i dati sia al "Securities Information Processor" (SIP), che è probabilmente il luogo in cui si ottengono le quotazioni "in tempo reale", sia agli abbonati DF contemporaneamente. Tuttavia, a causa delle distanze e della larghezza di banda, alcuni abbonati DF possono ottenere i dati prima. Quindi la quotazione è ritardata per gli investitori al dettaglio. Inoltre, poiché il SIP ristamperà i dati, non è rilevabile che le informazioni siano leggermente ritardate.

Sebbene ciò non influisca molto sugli investitori al dettaglio, poiché è in gran parte preoccupato per il rumore del mercato ed è improbabile che qualsiasi investitore a lungo termine sia preoccupato per i cambiamenti di una frazione di secondo, dimostra quanto sia importante la velocità per gli HFTR e gli ATR . Tuttavia, è diventato un problema durante il Flash Crash.

 

Fondi speculativi AI

Gli hedge fund sono spesso sotto attacco per le loro pratiche. La popolazione generale non si fida molto di loro e la mancanza di fiducia è comprensibile. Sono spesso aziende private con poca supervisione pubblica, ma fanno notizia per il controllo delle risorse militari di nazioni sovrane (come l'Argentina). Tuttavia, sono loro i pionieri di alcune FinTech che un giorno potrebbero interessarti. Un hedge fund completamente autonomo è attualmente ancora una rarità, ma esistono.

Questo è uno sviluppo importante perché i sistemi che dipendono interamente dalle macchine potrebbero fornire un mercato veramente efficiente. L'intelligenza artificiale che può riscrivere se stessa sarà in grado di migliorare la sua strategia di trading nel tempo. Questo potrebbe essere ottimo per gli investitori a lungo termine che cercano di condividere i profitti delle società nel tempo. Gli indicatori fondamentali sarebbero come le leggi della fisica classica e i sistemi di intelligenza artificiale sarebbero come le fluttuazioni quantistiche sottostanti: per noi le previsioni classiche sono abbastanza buone. D'altra parte, i sistemi di intelligenza artificiale completi sono una notizia terribile per l'investitore di valore, poiché non ci saranno più azioni sottovalutate. A meno che, ovviamente, l'implementazione dell'IA non sia sbagliata. Quindi potrebbe fornire enormi opportunità in quanto una singola voce contrarian potrebbe realizzare un enorme profitto.

Per ora, però, gli stessi problemi sorgono dall'IA come da HFT e AT. Gli esseri umani non possono adattare le loro strategie abbastanza velocemente per competere, ma quelli a lungo termine non dovrebbero preoccuparsi troppo. Se non hai bisogno di profitti immediati, puoi stare tranquillo, la tua strategia è probabilmente ancora sicura.

 

Il futuro

Come per molte previsioni che coinvolgono l'intelligenza artificiale, esiste la reale possibilità di un risultato desolante per gli umani. Man mano che l'intelligenza artificiale si sviluppa, potrebbe spingere fuori dal mercato la maggior parte dei trader e persino la maggior parte dei fornitori di servizi finanziari. Non c'è bisogno di un broker o di un consulente quando i computer possono fare tutto più velocemente, in modo più accurato e più economico.

Esistono già i cosiddetti robo-advisor e generano strategie di investimento interamente senza intervento umano. Esistono servizi che personalizzano i loro feed di dati per gli investitori senza alcun intervento umano. Questi potrebbero minacciare i servizi di dati curati dall'uomo che attualmente dominano il mercato.

Investitori come Warren Buffett, che sono tenuti in grande considerazione, potrebbero essere analizzati e replicati dall'IA. Ci sono certamente variabili nascoste e confuse nelle strategie di Buffett, e gli algoritmi di intelligenza artificiale e deep learning potrebbero essere in grado di fiutarle, anche se lo stesso Buffett non ne è consapevole. Questo significa la fine dei vantaggi competitivi umani? Se il meglio del meglio può essere replicato in pochi secondi con una macchina, c'è qualche motivo per non aspettarsi mercati, strategie completamente automatizzati e l'evaporazione delle opportunità per gli esseri umani di realizzare profitti a breve termine?

Naturalmente, come accennato in precedenza, ciò potrebbe semplicemente portare a mercati estremamente efficienti e all'ascesa dell'investitore a lungo termine. I mercati altamente efficienti vedranno le strategie a lungo termine diventare dominanti, perché le aziende continueranno a generare entrate da trasferire agli investitori e il mondo continuerà a svilupparsi economicamente.

 

In sintesi

HFT è una minaccia per l'investitore al dettaglio? Probabilmente no. Può effettivamente fornire vantaggi agli investitori al dettaglio perché aumenta la liquidità e riduce gli spread. Per i commercianti al dettaglio, tuttavia, potrebbe diventare più un problema, perché non c'è modo per il commerciante al dettaglio da casa di competere su scale temporali di millisecondi.

Alcuni degli svantaggi, come Flash Crash, sono possibili e, a causa delle loro grandi oscillazioni di prezzo, potrebbero influenzare gli investitori a lungo termine che hanno piazzato ordini stop o hanno posizioni con leva finanziaria. Per gli investitori a lungo termine che fanno trading manualmente, tali arresti anomali possono fornire una scarica di adrenalina, ma probabilmente non influiranno sul rendimento.

Il front-running e il riempimento delle citazioni, ovviamente, sono problematici, ma sono illegali a causa dei vantaggi sleali offerti agli HFTR. Se ritieni che l'elaborazione istantanea di grandi set di dati possa essere interpretata come front-running è una questione filosofica lasciata a te.

Nel complesso, sembra che HFT e AT non influenzino molto gli investitori al dettaglio. Finché i mercati rimangono fedeli alle tendenze dell'analisi fondamentale e il prezzo di un titolo non si dissocia dal sottostante a lungo termine, il rischio per gli investitori al dettaglio di HFT e AT è minimo. In effetti, alcuni investitori al dettaglio potrebbero trarre vantaggio da un po' di AT, perché può aiutare a smistare le montagne di dati disponibili. Se puoi, perché non approfittare di tutti quei dati? Tutti gli altri lo fanno.

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