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Cavalcare la turbolenza dei listini italiani. Una mossa che gli algoritmi non si sono lasciati scappare. Vediamo come. L’occasione
è stata fornita dalla prima notizia sul rapporto tra Deficit e Pil previsto nella Nota di aggiornamento del documento di
Economia e Finanza (Nadef) per il 2018.
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L’indicatore, come è noto, è stato fissato al 2,4%. Si tratta, a ben vedere, di una percentuale ben maggiore rispetto a
quelle che circolavano prima della indicazione e che lo stesso Ministro dell’ Economia Giovanni Tria aveva caldeggiato.
Lo spread sulla curva dei rendimenti
In un simile contesto i robot trader, sfruttando anche e soprattutto l’effetto “novità” del dato, hanno accelerato su diverse
strategie: dagli arbitraggi con le azioni fino allo spread tra BTp e Bund e i differenziali lungo la curva italiana dei rendimenti.
Proprio su quest’ultimo fronte gli algoritmi si sono dati non poco da fare. Il loro ragionamento base è stato il seguente:
gli operatori, temendo difficoltà più sul breve periodo, iniziano a vendere i titoli a minore durata e a mantenere quelli
con una duration maggiore. Di conseguenza la differenza tra i BTp, ad esempio, a 3 anni e quello a 10 anni diminuisce. A
fronte di ciò i software, in automatico, avviano l’operatività: vendere il triennale e comprare quello a 10 anni.
La strategia implica 4 operazioni in contemporanea. Il robot invia il “sell” sul BTP a 3 anni e acquista il decennale. Poi
da un lato, dando in prestito il BTp a 10 anni, incassa la liquidità per effettuare lo shopping del medesimo; e, dall’altro,
con la somma acquisita dalla vendita del BTp a 3 anni, prende in prestito lo stesso per coprirne la cessione. «Quattro mosse
– spiega Tullio Grilli, responsabile del brokerage elettronico di Banca Akros – che una persona fisica, simultaneamente, ha
grandi difficoltà nel gestire». Di qui l’utilizzo del robot. Certo: con maggiore calma la strategia l’imposta anche l’uomo.
Inoltre la differenza tra i rendimenti non è poi cambiata tantissimo. Vero! E tuttavia proprio quest’ultima condizione ha
agevolato l’operatività dei robot. I software realizzano infinite operazioni in pochissimo tempo, sfruttando minimi scostamenti
dei prezzi. Un'attività impossibile per una persona. Con il che l’algoritmo si prende i suoi spazi.
Gli arbitraggi
Ma non è solo questione di spread sui governativi. Altro fronte dei software sono le azioni (i robot, vale al pena ricordarlo,
gestiscono il 66% dei volumi globali). Queste, con il superamento della “concentrazione degli scambi” stabilito dalla Mifid,
in Europa da tempo vengono scambiate su diverse piattaforme elettroniche. Orbene: gli High frequency trader (Hft), nel momento
in cui la volatilità sulle società italiane è balzata all’insù, hanno sfruttato i disallineamenti (anche minimi) dei prezzi
tra le diverse sedi di esecuzione. A ben vedere, per alcuni operatori, quest’attività è finanche “benefica”. Gli Hft, infatti,
conferiscono liquidità al sistema e riallineano le quotazioni. Al di là di ciò i flash boys traggono vantaggio dalle turbolenze
legate allo scontro tra Bruxelles e Roma sulla “Manovra del Popolo”.
I sistemi statistici
Fin qui alcune considerazioni riguardo gli operatori ultraveloci. Ci sono però anche trader automatici più lenti. «In questo
caso – sottolinea Enrico Malverti analista quantitativo di Fintech4i – la finalità è diversa. Si tratta infatti di bypassare
l’emotività umana. Soprattutto in situazioni come l’attuale dove l’istinto gioca brutti scherzi». Questi robot, basandosi
su analisi statistiche e serie storiche di almeno 10 anni, da un lato hanno intercettato l’andamento di fondo di un asset
come il BTp a 10 anni. E, dall'altro, sono riusciti ad individuare livelli di prezzo sensibili dove, ad esempio, i venditori
tornano regolarmente con forza. Quando il software, valutando anche la velocità con cui aumentano i contratti, rileva che
a quel prezzo i volumi in vendita sono superiori alla media allora fa scattare i “sell”. Non solo. Altri algoritmi, analizzando
la stessa strategia di fondo ma con correlazioni tra asset differenti, monitorano costantemente l’impostazione sul decennale.
Nel caso questa risultasse non più adeguata viene sostituita con un’altra maggiormente efficiente. Insomma: l’algo trader,
seppure con diverse finalità e differenti strategie, sfrutta e gestisce il rischio Italia.
I social network
Già, il rischio Italia. Gli investitori tradizionali in questi giorni lo affrontano analizzando molteplici numeri e variabili.
Tutti (più o meno) direttamente riconducibili alla dinamica dei listini. C’è invece chi guarda anche da altre parti: verso
Internet e i social network. Molti algoritmi, soprattutto negli Usa, sono in grado di fare analisi semantica, prendendo come
base di partenza il flusso di notizie che gira in rete. Fantafinanza? Assolutamente no, come dimostra una ricerca della Scuola
Normale Superiore di Pisa condotta insieme all’Imt di Lucca e QuantLab. Gli esperti, osservando le 100 azioni a maggiore capitalizzazione
di Wall Street nel periodo 2012-2013, hanno svolto un’analisi articolata. Dapprima, sfruttando le informazioni fornite dal
portale Yahoo!finance, hanno definito il sentiment delle medesime. Gli algoritmi, peraltro ormai piuttosto comuni, sono stati
messi in moto per quantificare, ad esempio, la presenza di una determinata parola negativa (o positiva) nel testo. Compiuto
il procedimento il risultato finale, insieme a quello di altre analisi testuali, è stato buttato nel calcolatore. Questo,
alla fine, ha definito per l’appunto la maggiore o minore positività della notizia. Il risultato, così ottenuto, non ha mostrato
un grande legame con la dinamica futura dell’asset. Aggiungendo, però, un’altra variabile (il numero dei click, fornito dal
portale stesso, alla notizia interessata) la situazione è cambiata. il carattere “predittivo”è aumentato di parecchio.
Insomma: il mondo della rete, con i suoi big data non “strutturati” è una miniera d’oro. Da sfruttare. Così non sorprende
che diversi investitori automatici sfruttino, tra le altre cose, Twitter. Ai loro programmatori basta scegliere un argomento
(ad esempio #ManovraDelPopolo), poi i temi correlati (gruppi di discussione collegati al tema principale) e impostare il comportamento
del computer-trader: in base al flusso di notizie, l’algoritmo può dare il suo contributo alla strategia. «Nell’attuale situazione
che riguarda l’Italia – afferma Fabrizio Lillo, docente di finanza quantitativa all’Università di Bologna- è scontato pensare
che diversi fondi, soprattutto europei, inseriscano il sentiment dei social nelle loro strategie». Le piattaforme come Twitter
o Facebook, va ricordato, sono utilizzate a piene mani da politici, economisti e investitori del BelPaese. In particolare
dai movimenti che, puntando sulla disintermediazione dei corpi sociali, considerano Internet un canale privilegiato per comunicare
con il popolo. Si crea così un “news flow”, cui contribuiscono le stesse affermazioni provenienti da Bruxelles, che è una
vera e propria miniera d’oro, indipendente dai fondamentali, per individuare segnali operativi (seppure di breve periodo).
Inutile dire che i robot trader, sentitamente, ringraziano.
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