lunedì 6 maggio 2013

Un tweet falso fa tremare Wall Street. Un altro Flash Crash come il 6 maggio 2010

Il 23 aprile scorso un tweet falso ha fatto tremare i mercati azionari americani. Wall Street ha temuto, a pochi giorni dalla bomba alla maratona di Boston, un altro attentato. Un hacker è riuscito ad entrare dentro l'account twitter di Associated Press e scrivere il seguente messaggio: "Breaking: Two Explosions in the White House and Barack Obama is injured".
In pochi istanti sono piovute sul mercato ondate di vendite ma fortunatamente la corrispondente alla Casa Bianca di AP, Julie Pace, è riuscita subito a smentire.

A me questo improvviso e velocissimo calo, amplificato dai sistemi di trading automatici, ha ricordato il Flash Crash di tre anni fa. Proprio in maggio.

Il 6 maggio 2010 i mercati azionari americani – sia a pronti che a termine – hanno registrato una giornata particolare, con oscillazioni così forti e anomale da indurre la SECSecurities and Exchange Commission - e la CFTCCommodity Futures Trading Commission – a ricercare le cause del pesante calo segnato dai mercati tra le 14.40 e le 15.00 – report “Findings regarding market events of May 6 2010”.
Il 6 maggio 2010 è ormai definito il giorno del Flash-Crash: un forte calo dei mercati durato solo alcuni minuti. L’indice Dow Jones – che riflette l’andamento dei 30 titoli più importanti del listino americano – perse 600 punti (circa il 6%) in soli cinque minuti, per poi recuperare.

I primi soggetti indicati come possibili colpevoli del Flash-Crash furono i traders, in particolare gli high frequency traders (HFT), e gli hedge funds, ambedue poi scagionati alla luce dei risultati evidenziati nel report.

Ma chi sono gli high frequency traders? High-frequency trading is the execution of computerized trading strategies characterized by extremely short position-holding periods. In high-frequency trading, programs running on high-speed computers analyze market data, using algorithms to utilize trading opportunities that may open up for only a fraction of a second to several hours. High-frequency trading, often abbreviated HFT, uses quantitative investment computer programs to hold short-term positions in equities, options, futures, ETFs, currencies, and all other financial instruments that possess electronic trading capability. High frequency traders compete on a basis of speed with other high frequency traders, not long term investors (who typically look for opportunities over a period of weeks, months, or years), and compete with each other for very small, and very consistent profits.

Peraltro attenzione a non confondere l’HFT con l’algorithmic trading: Algorithmic trading refers to any computerized trading strategy and can include the holding of assets for long periods, whereas high frequency trading is a sub class that aims for very short holding periods. Algorithmic trading, including high frequency trading, has been shown to substantially improve market liquidity among other benefits.

Per quanto questi sistemi di trading sembrino “forzare” il mercato nel senso tradizionale del termine, il crash (contrariamente a quanto ipotizzato inizialmente) non è stato causato da niente di tutto ciò. Il colpevole è, invece, un tradizionale gestore di fondi, un investitore istituzionale: Waddell & Reed con sede nel Kansas, che con leggerezza di un ippopotamo ha deciso di passare un ordine di vendita – con finalità di copertura (hedging) di una posizione long – senza porre un limite di prezzo.

Chiariamo. Un investitore istituzionale è long – ha posizioni rialziste – per definizione. Infatti ha ricevuto il mandato dai suoi clienti di investire e quindi compra tipicamente azioni e obbligazioni. Per ridurre il rischio, ha in modo autonomo deciso di coprirsi, ossia immunizzare il portafoglio da eventuali cali di mercato attraverso la tecnica di portfolio insurance, ossia le vendita a termine di futures sull’indice più noto al mondo, l’indice Standard & Poors 500, alias S&P 500, al cui interno sono presenti – pesate secondo la capitalizzazione – i maggiori 500 titoli azionari quotati.

L’ordine di vendita non era leggero. Si trattava di 75.000 contratti sull’indice future S&P 500 (detto E-Mini) per un controvalore complessivo di 4,1 miliardi di dollari!

Dave Cummings ha saggiamento commentato:  “Wow! Who puts in a $4.1 billion order without a limit price? The trader at Waddell & Reed showed historic incompetence".

Nel report congiunto SEC/CFTC si legge: “However, on May 6, when markets were already under stress, the Sell Algorithm chosen by the large trader to only target trading volume, and neither price nor time, executed the sell program extremely rapidly in just 20 minutes….The execution of this sell program resulted in the largest net change in daily position of any trader in the E-Mini since the beginning of the year”.

Si è trattato chiaramente di un errore umano. Molti di noi si ricordano di HAL 9000 - il computer di bordo della nave spaziale del film 2001: Odissea nello spazio di Stanley Kubrick - che - leggendo nelle labbra gli astronauti - li sbatte fuori dalla navicella spaziale. E se al cinema i computer sono pericolosi quando pensano, nella vita reale sembrerebbero temibili per la ragione opposta. Ma come suggerisce Cummings “The trader could have easily put a price limit on the order, but recklessly chose not to. The Sell Algorithm performed exactly as it was designed. It angers me when people blame technology for what are clearly lapses in human judgment”.

Facciamo un passo indietro per cercare di chiarire meglio il punto.

In generale, un investitore professionale che voglia operare una vendita o un acquisto importante in termini quantitativi ha tre alternative, da scegliere a seconda dell’importanza che si vuole dare al giudizio soggettivo – human judgement:

1. passare l’ordine a un intermediario che
a. esegue l’ordine con un block trade – operazione Over The Counter (OTC) con una grossa controparte che compra il tutto;
b. oppure gestisce l’ordine discrezionalmente;

2. inserire manualmente l’ordine sul mercato;

3. far eseguire l’ordine attraverso un algoritmo di esecuzione automatica, che prende in considerazione le variabili chiave (scelte dal cliente) quali prezzo, tempo (di esecuzione) e volumi.

Il 6 maggio 2010, Waddell & Reed decise – opzione n. 3 - di passare al broker l’ordine di vendita per 4,1 miliardi di $, invitandolo a usare un algoritmo di esecuzione di vendita automatica, in gergo Sell Algorithm. L’unico vincolo prefissato – limite di volume – si esauriva nel divieto di superare il 9% dei volumi complessivi (calcolati sul minuto precedente). L’ordine, come abbiamo visto, venne eseguito in soli 20 minuti. Per procedere all’operazione inversa – il riacquisto dei 75.000 contratti, in gergo ricopertura – si resero necessarie ben 6 ore.

Affaticati? Facciamo una pausa di riflessione. Nei prossimi giorni la seconda parte. Vi aspetto.

2 commenti:

  1. Incredibile!

    Lucia

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  2. Giusto per contestualizzare, con le regole che in Italia sono presenti dal 1993 (forse dal 1991, ma non sono sicuro che ci fossero già con l'avvio degli scambi telematici per i primi gruppi di azioni), l'esecuzione di quegli ordini avrebbe determinato la sospensione (temporanea, per pochi minuti) delle negoziazioni al superamento della soglia di oscillazione dei prezzi fissata dall'Organo di Controllo (Consob, poi Consiglio di Borsa, dal 1998 Borsa Italiana).
    Tecnicamente, il problema è la volontà (o meno) di fissare soglie statiche (basate sul prezzo di riferimento del giorno precedente o sul prezzo di apertura) e non solo dinamiche (basate sul prezzo di pochi minuti prima).

    Luca Filippa

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