Introduzione
Quando si sente parlare di trading automatico spesso lo si associa a qualcosa di estremamente inaffidabile e lontano dal trading professionale, a causa delle campagne marketing sempre più aggressive che per anni hanno promesso rendite passive senza nessuna interazione umana. Non tutti sanno che i grandi player dei mercati finanziari, come le banche di investimento,hedge fund o trader professionisti (coloro che muovono i prezzi in buona sostanza) utilizzano principalmente il trading algoritmico per piazzare ordini di acquisto e vendita. Per dare una misura di quanto l’andamento di mercato è impattato dal trading algoritmico degli istituzionali basti pensare che circa l’80% del mercato americano azionario è ormai in pilota automatico. Numeri alla mano, analizzando i volumi inerenti al trading automatico degli dagli investitori istituzionali vediamo come gli investimenti passivi – come gli ETF o gli Index Funds – controllano circa il 60% del mercato azionario americano mentre i Fondi Quantitativi, ovvero quei fondi che operano seguendo dei modelli di trend-following influenzano circa il 20% del volume del mercato, (dati stimati da JP Morgan risalenti al 2019).
La diffusione del trading automatico a Wall Street
I grandi fondi di investimento istituzionali hanno iniziato ad utilizzare intelligenza artificiale per le loro operazioni di trading e investimento già a partire dagli anni 90, ma il vero salto in avanti si è avuto a seguito della crisi finanziaria del 2008, quando gli algoritmi di trading hanno iniziato a utilizzare non solo dati quantitativi ma anche a tener conto anche delle dichiarazioni delle Banche Centrali.
Nel periodo più recente il Trading Automatico è cresciuto durante la Pandemia Covid-19 a seguito dell’elevata volatilità dei mercati, elevati volumi di trading e il bisogno di una transizione digitale portata dal lavoro da remoto che permettesse di automatizzare gli ordini e mantenere livelli alti di liquidità sui mercati.
Sempre durante la pandemia molti sostengono che il trading automatico degli istituzionali ha sostenuto il rimbalzo di marzo 2020, tramite ordini di acquisto eseguiti in automatico dopo il crollo avvenuto lo stesso mese. Diversi analisti finanziari sono certi nell’affermare che l’impulso rialzista di Bitcoin del +20% nell’Aprile 2019 derivi dal trading algoritmico. Questi dati danno la misura di quanto l’adozione del trading automatico su larga scala abbia influito sull’andamento dei mercati finanziari nel recente passato, e non solo su mercati tradizionali come quello azionario o del Forex ma anche su mercati giovani come quello delle criptovalute.
I vantaggi del trading algoritmico degli istituzionali
La sempre più crescente adozione del trading algoritmico da parte dei grandi istituti finanziari è dovuta principalmente a regole governative più accomodanti su questo tipo di operatività, ma soprattutto a una più rapida ed efficiente esecuzione degli ordini, che rendono più semplice il monitoraggio da parte degli organi di Security, e a una riduzione dei costi di transazione legati agli ordini stessi. Da questi fattori ne deriva che i grandi istituti finanziari automatizzano le proprie operazioni anche per ridurre i costi legati alle loro operazioni di bulk trading, proprio perché ordini di larghe dimensioni beneficiano molto dal trading algoritmico.
L’utilizzo dei sistemi di trading automatico tra le grandi banche centrali globali ha poi permesso di mantenere grandi volumi di liquidità in maniera costante grazie agli ordini di acquisto e vendita che
vengono piazzati automaticamente senza la necessità dell’interazione umana. L’utilizzo di questi software permette alle cosiddette “balene” di eseguire degli ordini di volumi importanti con un’esecuzione ad alta frequenza, cosa non sempre fattibile. Infatti,tramite il trading algoritmico è possibile dividere una grande somma in tanti piccoli ordini da eseguire a mercato secondo delle strategie e dei time frame predeterminati che permettono anche di generare profitti dall’esecuzione di questi tanti piccoli ordini. Per esempio, invece di effettuare un acquisto di 100.000 azioni con una singola operazione, un software di trading può automatizzare l’acquisto di 1000 azioni ogni 10 secondi nel corso della giornata.
Infine,gli investitori istituzionali generano profitto tramite sistemi di trading automatico che operano secondo la strategia dell’arbitraggio, e riescono a ottenere tanti piccoli profitti dalle discrepanze di prezzo di mercato minimali che, per chi opera con capitali importanti, possono costituire profitti significativi.
Intelligenza artificiale al comando o al servizio degli Istituti Finanziari?
Molti Hedge funds utilizzano l’intelligenza artificiale per elaborare enormi quantità di dati e poi lasciare la decisione finale all’Hedge Fund Manager. In questi casi parliamo per lo più di Fondi Quantitativi, ovvero quei fondi dove l’intelligenza artificiale analizza enormi quantità di dati in maniera veloce ed efficiente, rilevando così dei pattern e dei segnali per prevedere la tendenza del mercato e suggerire delle strategie al Fund Manager che deciderà se implementarle o meno.
Poi ci sono i fondi unicamente gestiti dai Bot, ovvero dove il fattore umano non ha nessuno ruolo di decision-making. In questi Hedge Fund i software utilizzati si aggiornano automaticamente sulla base dei dati raccolti, ad esempio oltre ai dati numerici raccolti analizzeranno anche dati provenienti dai Social Media e le parole chiave usate dai motori di ricerca per capire il sentimento di mercato che in ultimo impatta il trend di mercato.
Sebbene il modello che include la supervisione umana e l’utilizzo dell’Intelligenza Artificiale come assistente possa suonare più sicuro,in realtà i dati mostrano il contrario: sotto vediamo le performance degli Hedge Funds Pure AI (dove il bot di trading è al comando) contro quelle di tutti gli Hedge Fund (dove l’intelligenza artificiale svolge un ruolo ausiliario).
Vediamo come specialmente nell’ultimo periodo i fondi AI (Artificial Intelligence) hanno
sovraperformato gli hedge fund normali per poi concludere con una crescita ancora maggiore pari al
34% in più considerando il periodo compreso tra 2017 e 2020.
Controversie
La sempre più crescente diffusione del trading algoritmico ad alta frequenza tra i Player Istituzionali non è stata priva di controversie. Infatti, da quando questa modalità di trading è diventata prassi diffusa molti flash crash sono stati addebitati all’utilizzo di questi algoritmi.
Per fare un esempio concreto, pensiamo al flash crash dei maggiori indici americani del 6 Maggio 2010 che causò una perdita di un trilione di dollari in valore di mercato. Per capire l’entità dell’evento basti pensare che in circa 10 minuti Dow Jones perse 1000 punti, nonostante nei 30 minuti successivi ne recuperò 600.
A seguito di un’investigazione della SEC Americana si appurò che il brusco movimento di mercato fu causato da un enorme ordine di vendita di E-Mini S&P che azionò una serie di ordini in vendita eseguiti da algoritmi ad alta frequenza (alcuni algoritmi sono impostati per vendere automaticamente una volta che vengono rilevati grossi volumi in vendita su uno o più asset) e questo scatenò una reazione a catena che porto altissima volatilità.
Eventi come questo hanno spinto Leon Cooperman (fondatore di Omega Advisor) ad appellarsi al SEC per lanciare un’investigazione in merito, in quanto, secondo lui il massiccio utilizzo di trading algoritmico da parte di questi grandi fondi ha creato un vero e proprio west selvaggio all’interno dei mercati azionari globali.
Conclusioni
Che piaccia o meno, il trading algoritmico è una realtà ormai diffusa non soltanto tra i trader individuali ma soprattutto tra i grandi istituti finanziari che operano con capitali più importanti e che quindi hanno un maggiore impatto sui trend di mercato.
Nonostante gli algoritmi a servizio di queste entità sono elaborati in funzione dell’enorme potere di acquisto delle stesse, è importante capire come il trading ad alta frequenza su grandi volumi può determinare dei pattern specifici (ovvero quelle oscillazioni di prezzo che vengono studiate dall’Analisi Tecnica) e che hanno una loro ricorrenza. Capire l’impatto che il trading algoritmico ha sui mercati ci permette di capire meglio cosa porta a una continuazione o una inversione di trend e può fornire spunti di posizionamento.
