ALGOTRADING, LA FINANZA SENZA UMANI di Raffaele MAURO

Le transazioni finanziarie ad alta velocità, regolate automaticamente in base ad algoritmi, stanno diventando sempre più rilevanti. Opportunità, rischi di manipolazione dei mercati e scenari distopici. Ipossibili riflessi geopolitici.

1. O ^ L - ^ A FINANZA È IL SISTEMA NERVOSO DEL

capitalismo. Una struttura estesa, astratta e dinamica che accompagna il funzio­namento di un'economia mondiale sempre più interconnessa. Una rete di reti la cui complessità trascende le tradizionali chiavi di lettura dei fenomeni economici. Sulla stampa popolare si trovano in misura crescente termini tecnici - credit de­fault swap, spread, futures eccetera - che fino a poco tempo sembravano segreti per specialisti (pedi glossarietto in appendice). Si discute sul peso che dovrebbe avere la finanza nelle priorità di un'economia moderna, sulla struttura delle retri­buzioni, sull'eventuale consistenza deontologica degli attori in gioco. In questo contesto carico di considerazioni politiche, è utile un esercizio di distacco, per capire come funziona realmente il sistema e come si sta sviluppando.

Nonostante la grande attenzione dedicata al settore, nel dibattito in corso non sono messi in luce alcuni elementi fondamentali che ne stanno guidando l'e­voluzione. Oltre ai fattori ben noti che hanno determinato la configurazione at­tuale dei mercati finanziari - deregolazione, globalizzazione, innovazione finan­ziaria - anche la tecnologia ha svolto un ruolo essenziale. Storicamente ciò è sta­to fondamentale per la struttura dei mercati: le tecnologie di informazione e co­municazione permettono infatti di rendere più veloci ed efficienti le operazioni. Ma c'è un altro trend tecnologico che, nonostante la scarsa copertura mediatica, sta assumendo un ruolo rilevante. Oggi le tecnologie informatiche non hanno soltanto una valenza infrastrutturale, di supporto all'esecuzione delle decisioni di investimento, ma sono al centro della dinamica del settore. Algoritmi e agenti vir­tuali sono coinvolti nel trading, producendo ed eseguendo in modo autonomo importanti movimenti di titoli e di capitali.

Il trading algoritmico o algotrading è l'uso evoluto di programmi e sistemi automatici per la definizione del prezzo, della quantità e del timing degli ordini.

In misura crescente accade che tali operazioni siano svolte senza l'intervento umano, che spesso si riduce alla gestione delle emergenze e al potere di veto sulle posizioni più rischiose.

Un caso di successo esemplare è quello di Renaissance Technologies, il fondo creato dal leggendario Jim Simons, che, con 23 miliardi di dollari di as-sets under management, ossia di fondi affidati da terzi, è uno dei principali hedge funds al mondo. Strutture come Renaissance Technologies non assomi­gliano tanto alle tradizionali istituzioni finanziarie quanto a centri di ricerca: una porzione significativa dei dipendenti è costituita da quants, persone con una formazione avanzata in matematica, fisica e metodi quantitativi che hanno l'obiettivo di costruire modelli e algoritmi sempre più avanzati, affrontando le tematiche finanziarie con modalità simili a quelle con cui si svolgono ricerche nell'ambito delle scienze naturali.

2. Negli ultimi anni ha assunto una particolare rilevanza Phigh frequency tra­ding, la negoziazione di operazioni ad alta frequenza, una forma particolare di trading algoritmico, legata alla capacità dei programmi automatizzati di produrre ed eseguire decisioni di investimento a un ritmo molto superiore a quello uma­no. L'impatto di queste tecnologie è già molto importante: soltanto dal 2005 al 2009, l'incidenza dell1'high frequency trading mi mercati azionari è cresciuta del 164%. Negli Stati Uniti questa forma di gestione delle operazioni governa oltre il 70% delle transazioni. Secondo delle stime recenti P high frequency trading nel 2010 ha mosso il 56% del valore delle negoziazioni di titoli azionari negli Usa Uniti, il 38% in Europa e dal 10 al 30% in Asia 1. Singole aziende come Getco, fondata poco più di dieci anni fa, ora possono arrivare a gestire il 10% delle tran­sazioni su alcune piazze.

Quest'ultimo trend sta modificando la configurazione dei mercati, causando mutamenti le cui conseguenze non sono ancora pienamente comprensibili. Ad esempio ci sono stati alcuni episodi, come il flash crash del 6 maggio 2010 - il più elevato crollo intra-day dell'indice Dow Jones mai verificatosi - nel corso del quale si è manifestata una discesa di 900 punti recuperata dopo pochi minuti. L'interpretazione di questo evento è tuttora controversa. Un'indagine della Secu-rities and Exchange Commission e della Commodity Futures Trading Commission ha affermato alcune responsabilità degli attori legati zi]!high frequency trading nell'aumentare la volatilità. Numerosi studi empirici sono giunti a conclusioni di­verse: ad esempio il paper della Kauffman Foundation2 ha attribuito la responsa­bilità agli exchange tradedfunds. Alcuni sostengono anche che Y high frequency trading abbia un ruolo principalmente sano dentro i mercati, dato che gli attori

1. Dati della società Tabb Group riportati in J. GRANT, «High-frequency trading: Up against a band-saw», Financial Times, 2/9/2010. 2. H. BRADLEY, R.E. LITAN, Chocking the Recovery: Why New Growth Companies Aren't Going Public and Unrecognized Risks of Future Market Disruptions, Ewing Marion-Kauffman Foundation, 2010.

che utilizzano queste tecniche aggiungono liquidità e rendono più efficiente la struttura dei prezzi.

Un altro caso rilevante è stato quello del cambio dollaro/yen del 17 marzo 2011: nel corso della giornata il tasso di cambio cadde in pochi minuti a circa 76,5 ¥, toccando il livello più basso mai raggiunto dalla seconda guerra mondiale per poi tornare ai livelli normali. L'evento è stato caratterizzato dalla carenza di liquidità ed è accaduto in una fase della giornata di attività finanziaria nella qua­le, per ragioni tecniche, non si dava la piena partecipazione degli operatori3. Il dibattito è ancora aperto e, con il diffondersi di queste tecnologie, probabilmente si acuirà in futuro.

C'è chi pensa che con il trading ad alta frequenza si possa fornire nuovo ter­reno e nuovi spazi per la manipolazione dei mercati, tanto che Gnosis, la rivista italiana di intelligence, ha dedicato un articolo a questo tema 4. In tal senso un caso interessante è accaduto il 3 luglio 2009, quando Sergej Aleynikov, un pro­grammatore di origine russa che lavorava per la banca d'investimento Goldman Sachs, è stato arrestato all'aeroporto di Newark con l'accusa di aver copiato ille­galmente gli algoritmi e i metodi matematici segreti che la banca ha utilizzato per effettuare numerose operazioni di successo. Aleynikov aveva da poco lasciato la banca d'investimento, dove era pagato 400 mila dollari l'anno, per lavorare in Te-za Technologies, che lo avrebbe pagato più di un milione di dollari. Secondo Jo­seph Facciponti, vice ministro della Giustizia Usa, ci sarebbe stato un rischio di manipolazione del mercato legato all'appropriazione dei codici riservati. Dopo la prima condanna a otto anni di carcere, Aleynikov è stato scagionato in appello, ma la vicenda resta molto discussa.

Oltre ai mercati azionari, il trading algoritmico e Y high frequency trading so­no operanti anche su altre classi di attivo, anche se in misura minore. Per quanto riguarda i mercati obbligazionari, l'impatto è ancora limitato, ma si tratta di un'al­tra area da osservare con attenzione dato che, come si è visto con grande eviden­za nel corso della crisi del debito europeo, la dinamica del mercato dei bond ha un impatto significativo sulle politiche nazionali e lo spostamento delle decisioni di investimento su algoritmi può avere delle implicazioni altrettanto significative.

3. In futuro ci sarà probabilmente un'estensione ulteriore dell'uso di agenti virtuali, algoritmi e varie forme di intelligenza artificiale nel trading e nella gestio­ne dei patrimoni. Una fetta importante dei mercati è già mossa da sistemi auto­matizzati ed è ragionevole ipotizzare che, se non si imporranno forme di sovrare-golazione a questo settore, la disponibilità crescente di potenza computazionale e l'evoluzione dei software disponibili supporteranno in maniera crescente - e in

3. Uno studio interessante, che affronta molti dei temi controversi relativi alla volatilità, è stato pro­dotto dalla Banca dei regolamenti internazionali: AA.VV., Hìgh-Freqaency Trading in the Foreign Ex­change Market, Bank for International Settiements, 2011, www.bis.org/publ/mktc05.htm 4. AA.VV., «La nuova era delia manipolazione delle Borse», Gnosis - Rivista Italiana di Intelligence, n. 3, 2009. www.sisde.it/Gnosis/Rivista20.nsf/Sei-vNavig/17POpenDocument

alcuni casi supereranno nettamente - l'operato di agenti umani nei mercati finan­ziari. Alcuni di questi sviluppi spesso non sono monitorati in modo efficace dai mezzi di comunicazione tradizionali, ma hanno ricevuto una copertura maggiore dall'informazione finanziaria indipendente5, talvolta da blog come ZeroHedge6 o da blog specializzati correlati a testate di successo, dotati di maggiore libertà ri­spetto alla struttura di origine, come Ft Alphaville 7 del Financial Times.

Merita un approfondimento il tema dell'intelligenza artificiale. La creazione di sistemi di ragionamento automatizzati in passato ha generato eccessivi entusia­smi, in particolare negli anni Ottanta, e la delusione delle aspettative ha ridotto l'attenzione in materia. La realtà è che ora il settore, anche se in modo silente, sta evolvendo rapidamente. Ormai le applicazioni sono molteplici, dall'ambito mili­tare - come l'impiego di droni automatizzati per le operazioni di sorveglianza e di attacco - a quello civile, dalle smart grids alla diagnosi medica. L'evoluzione dei sistemi di intelligenza artificiale sta diventando centrale per alcuni grandi at­tori dell'economia digitale. Si pensi alla release dell'assistente virtuale Siri da par­te della Apple o al fatto che Google abbia nominato come direttore della ricerca aziendale Peter Norving, l'autore del testo universitario più famoso sul tema del­l'intelligenza artificiale.

Infine è da sottolineare come si sia modificata sostanzialmente la direzione di sviluppo delle ricerche di intelligenza artificiale: i paradigmi che enfatizzano l'aspetto evoluzionistico e la flessibilità, come il machine learning e le reti neura-li, hanno oggi la meglio, in particolare se si tratta di identificare schemi sulla base di grandi quantità di dati con l'obiettivo di effettuare previsioni. L'impatto sulla fi­nanza è evidente, dato che si tratta di un settore dove i big data sono pervasivi e dove è fondamentale la capacità di elaborare grandi volumi di dati quantitativi. Inoltre i sistemi automatizzati sono per natura immuni alle distorsioni cognitive che sono state messe in luce dalle recenti ricerche nelle neuroscienze e nell'eco­nomia sperimentale, che mostrano come anche attori dotati di esperienza tendo­no, in aggregato, ad avere distorsioni sistematiche nella razionalità dei giudizi.

Il quoziente intellettivo degli algoritmi che governano i mercati finanziari sta aumentando. Forse non ci troveremo davanti al fenomeno di intelligence explo-sion di cui parla Ray Kurzweil, ma certamente questo processo ha delle implica­zioni significative. In particolare, esso comporta che le basi fondanti di una quota importante - probabilmente maggioritaria - delle transazioni sui mercati finanzia­ri potrebbero trascendere la capacità di comprensione di parte degli analisti, per non parlare del grande pubblico. Rischia quindi di acuirsi un problema già evi­dente al momento attuale, legato al fatto che l'accresciuta importanza e comples-

5. Nel corso della crisi globale è stato importante il contributo di analisti e commentatori sui blog e su Twitter. Grazie a questi mezzi è stato possibile veicolare interpretazioni di qualità con un ap­proccio divulgativo. Troviamo, tra gli italiani, giornalisti professionisti, come Fabrizio Goria, https://twitter.eom/#l/FGoria o personaggi che scrivono post ironici e intelligenti sotto pseudonimo, come Bimbo Alieno, bimboalieno.altervista.org 6. www.zerohedge.com 7. ftalphaville.ft.com

sita delle istituzioni e dei mercati finanziari è inversamente proporzionale alla comprensione che la popolazione ha di essi. Già oggi strumenti relativamente complessi come i titoli derivati rappresentano una parte significativa dei contratti finanziari. Solo nei primi sei mesi del 2011, secondo i dati della Banca dei regola­menti internazionali, il volume dei derivati over the counter scambiato global­mente è passato da circa 600 a 700 trilioni di dollari, aumentando dell'equivalen­te di quasi due pil mondiali rispetto al semestre precedente.

Tra le istituzioni che mostrano maggiore attrazione per gli approcci quantita­tivi e algoritmici notiamo gli hedgefunds, i fondi che investono con maggiore li­bertà e con meno vincoli di regolazione nei mercati globali8. Si tratta di investi­tori che hanno particolare libertà nella selezione delle strategie di investimento e che, a differenza dei tradizionali veicoli per la gestione del patrimonio, sono alla ricerca costante dell' alpha, vale a dire l'extraprofitto che va oltre quello che in gergo tecnico viene chiamato il beta, il rendimento generato dall'andamento ge­nerale del mercato. Anche in questo caso, la necessità degli hedgefunds di esse­re sempre un passo avanti spinge alcuni di essi ad investire in modo significativo nello sviluppo di tecnologie di trading algoritmico. Inoltre, il settore può convo­gliare una dinamica di distruzione creativa, può contribuire all'abbattimento di al­cune barriere consolidate e alla costruzione di nuove. Alcuni operatori tradizio­nali potrebbero perdere terreno a favore dei nuovi entranti: in modo aneddotico si può sostenere, secondo l'espressione di Fabrizio Goria, che «Rete e regole» stanno spiazzando molti degli attori di lungo corso9.

Un'altra questione importante è la connessione con i mercati digitali: oltre al­le fonti ufficiali, un volume di informazioni sempre maggiore è disponibile su In­ternet tramite i social network e i vari strumenti di condivisione delle informazio­ni. Sono già nati, ad esempio, degli hedgefunds che scandagliano in modo auto­matizzato i flussi di notizie su Twitter con l'obiettivo di cogliere i sentimenti di mercato e quindi prendere decisioni di investimento conseguenti.

C'è poi il «lato umano» dell'intelligenza artificiale. Probabilmente è il talento, la combinazione di capacità cognitive, competenze scientifiche e attitudini im­prenditoriali che consente l'emergere dei processi di innovazione. La complessità crescente delle strategie, delle tecnologie e delle innovazioni operative nella fi­nanza ha richiesto negli anni l'acquisizione di capitale umano di qualità sempre più elevata. Questo sia alzando i parametri qualitativi per chi proveniva da per­corsi tradizionali, come banche di investimento o programmi Mba di prestigio, sia assorbendo una parte dei talenti dedicati ad altri ambiti, come fisica teorica e ricerca matematica. Gli individui inseriti negli hedgefunds e nei veicoli di investi­mento sono oggi remunerati in modo più che proporzionale rispetto ad altre professioni con pari livello di qualificazione. Nel settore, compensi base di centi-

8. Per una prospettiva approfondita sulle strutture dell'industria degli hedgefunds, consultare A. Lo, Hedge Funds: An Analytic Perspective, Princeton University Press, 2008. 9. F. GORIA, «Rete e regole: il nuovo mondo non fa per Soros», Linkiesta, 26/7/2011, www.linkiesta.-it/rete-e-regole-il-nuovo-mondo-non-fa-soros

naia di migliaia di dollari si possono spesso combinare a bonus altrettanto gene­rosi. Si tratta di un processo che accomuna altri ambiti dell'economia della cono­scenza. Ad esempio, i giovani ingegneri che lavorano in aziende come Facebook e Google sono pagati assai bene, anche perché la particolare natura del business - con metriche di performance evidenti e forte velocità nel generare cassa - per­mette di identificare i migliori e remunerarli in modo conseguente. Per rimanere sul mercato è necessario acquisire capacità cognitive elevate, dotarsi di persone la cui intelligenza sia alcune deviazioni standard sopra la media. I principali hed-gefunds si contendono i migliori studenti di università come Harvard o Stanford e gli ammessi alle associazioni studentesche di élite come la Phi Beta Kappa.

4. È invece difficile stabilire le implicazioni geopolitiche di questi processi. È in atto un ribilanciamento dell'equilibrio di potere globale, nel corso del quale i paesi emergenti stanno guadagnando fette sempre più importanti di peso econo­mico e geopolitico. Nel corso di tale processo si stanno creando nuovi hub che accentrano capitali, talenti e istituzioni finanziarie. Se questi nuovi centri prende­ranno piede, l'articolazione delle geofinanza vivrà un mutamento sostanziale.

Perché ciò accada è necessario che nei paesi emergenti e in particolare in Asia siano sviluppati i processi di microinnovazione legati alla dinamica impren­ditoriale e non alle grandi organizzazioni - ossia quelli che finora sono stati il fulcro degli sviluppi tecnologici nel mondo occidentale. Non è detto che questo passaggio si verificherà altrove con le stesse modalità sperimentate nei paesi oc­cidentali e non è detto che la finanza nei paesi emergenti possa assumere tutte le forme di innovazione che stanno caratterizzando i veicoli di investimento di maggiore successo 10. Ci sono alcuni presupposti, come la disponibilità di una quota di capitale umano ad alta qualificazione nelle discipline quantitative, ma la transizione non sarà automatica. Sicché lo scenario geofinanziario rimane aperto. Anche il processo di globalizzazione e apertura dei mercati può produrre diversi scenari, alcuni dei quali possono portare alla ri-regionalizzazione dei sistemi eco­nomici, frenando la liberalizzazione degli scambi di capitali. Uno studio del World Economie Forum sull'evoluzione dell'architettura geopolitica del sistema fi­nanziario internazionale n mostra quattro scenari potenziali:

A) Un contesto di «nuovo regionalismo», dove dopo la crisi mondiale le nuo­ve forme di regolazione e di tensione commerciale creeranno un numero limita­to di blocchi geoeconomici.

B) Uno scenario di «ristrutturazione centralizzata sull'Occidente», dove gli Sta­ti Uniti e l'Europa manterranno l'egemonia nonostante la necessità di riformare la governance globale per gestire il maggior peso dei Brics e dei nuovi mercati.

10. Per un approfondimento è possibile consultare AA.VV., The Financial Deuelopment Report 2071, World Economie Forum, 2011, www.weforum.org/issues/financial-development 11. AA.VV., The Future ofthe Global Financial System: A Near-Term Outlook and Long-Term Scena­rio, World Economie Forum, 2009, https://members.weforum.org/pdf/scenarios/TheFutureoftheGlo-baiFinancialSystem. pdf

C) Un'ipotesi pessimista secondo la quale prenderanno il sopravvento in modo incontrollato la frammentazione e il protezionismo, sicché i conflitti eco­nomici si tradurranno anche in nuove tensioni geopolitiche, invertendo netta­mente il processo di globalizzazione.

D) Uno scenario basato su un nuovo multilateralismo, che assicuri il prolun­gamento del benessere nei paesi occidentali insieme all'ascesa armonica e pacifi­ca dei paesi emergenti, come Cina, India e Brasile.

5. Infine c'è il tema della regolazione, il centro del dibattito attuale. Anche in questo caso, l'aspetto tecnologico è spesso sottovalutato. Negli anni passati, in al­cuni casi l'attività legislativa e giudiziaria non è stata in grado di tenere il passo con l'avanzamento tecnologico: ora più che mai, visto che gli algoritmi stanno col­locandosi al centro dei processi decisionali in ambito finanziario e non si limitano ad agire solo nei processi di supporto, sarebbe utile una riflessione al riguardo.

I casi di conflittualità ipotizzabili sono molteplici. Ad esempio, è ragionevo­le immaginare che operazioni sempre più ingenti e complesse verranno prese da agenti non-umani e non sarà scontato definire chi sarà il responsabile (la proprietà, i comitati di garanzia, i responsabili del risk management, gli svilup­patori, i gestori delle operazioni eccetera) in caso di crisi. C'è anche chi immagi­na scenari distopici dove gli algoritmi andranno fuori controllo, come ha fatto Robert Harris nel romanzo The Fear Index, dedicato agli hedge funds basati sulT] algotrading12, ma il quadro è probabilmente più roseo. Le nuove forme di regolazione, sia per i microattori sia per l'ambito macroeconomico, possono of­frire soluzioni capaci di inglobare gli sviluppi della crescente integrazione tra es­seri umani e algoritmi nella costruzione delle decisioni che orienteranno la dina­mica dei mercati finanziari.

Sarebbe fuorviante considerare il trading algoritmico o Vhigh frequency tra­ding intrinsecamente giusti o sbagliati da un punto di vista etico o giuridico. L'o­biettivo è che nello spazio cognitivo dei regolatori sia viva la consapevolezza degli sviluppi in corso 13. In parte sta già avvenendo: in ambito europeo, nell'ot­tobre 2011, la Commissione europea ha proposto delle modifiche alla direttiva Mifid (Markets in Financial Instruments Directive) per intervenire su questo te­ma. Nel caso italiano, nel novembre 2011 ha destato attenzione la lettera della Consob indirizzata a Borsa italiana per porre una penale oltre determinate so­glie limite di ordini non eseguiti, con l'obiettivo di ridurre la volatilità generata dall:'high frequency trading.

II futuro della finanza è quindi meno prevedibile di quanto si pensi: l'impat­to del trading algoritmico e dell'high frequency trading è visibile solo da pochi anni e le traiettorie di evoluzione sono molteplici. Se vogliamo governare, invece

12. R. HARRIS, The Fear Index, London 2011, Hutchinson. 13- Una riflessione utile sulle prospettive di governo della complessità politica ed economica è re­peribile in J. COOPER RAMO, TheAge of Unthinkable, New York 2009, Hachette Book Group.

che subire, i mutamenti legati alla crisi mondiale, è utile affrontare in modo con­sapevole l'interazione del sistema finanziario globale con la tecnologia.

Glossarietto delValgotrading

Algoritmo. Il termine deriva dal nome del matematico persiano Muhammad ibn Musa al-Khwarizmi. Esso si riferisce a una procedura che con un numero di passi fi­niti e distinti permette di risolvere una classe di problemi.

Algotrading (o trading algoritmico). L'uso di programmi e procedure automatiz­zate per la formulazione e l'esecuzione di decisioni di investimento nei mercati fi­nanziari.

High Frequency Trading (Hft). È la negoziazione di operazioni finanziarie ad al­tissima frequenza tramite la guida di algoritmi matematici.

Hedgefund. I fondi hedge sono strutture di investimento, dotate di meno vincoli rispetto agli investitori istituzionali tradizionali, che possono operare su una moltepli­cità di mercati e di classi di attivo assumendo posizioni dotate di un elevato livello di potenziale rischio e di potenziali rendimenti.

Intelligence Explosion. La diffusione di tecnologie intelligenti di capacità sempre più elevata e di costo sempre minore con un impatto crescente sulla società e sull'e­conomia.

Intelligenza artificiale. Nel settore delle tecnologie informatiche è lo studio e la progettazione di agenti intelligenti capaci di analizzare il proprio ambiente, effettuare ragionamenti e produrre decisioni efficienti.

Machine Learning È la capacità degli algoritmi di apprendere in modo evoluti­vo grazie a basi di dati messe a disposizione, estraendone i patterns e le strutture si­gnificative.

Potenza computazionale. È la capacità di un sistema di elaborazione di effettua­re le operazioni a un determinato livello di velocità e di efficienza.

Quants. Sono gli analisti e i ricercatori che studiano la dinamica dei mercati fi­nanziari e le strategie di investimento tramite sofisticate tecniche matematiche e stati­stiche.

Securities and Exchange Commission. Ente governativo degli Stati Uniti dedicato alla vigilanza e alla regolazione dei mercati azionari.