È interessante vedere come i mercati finanziari siano cambiati con l'aumento dell'uso di algoritmi e dell'intelligenza artificiale. La meccanizzazione e l'automatizzazione dei processi di trading, attraverso il cosiddetto algo-trading o trading algoritmico, ha reso i mercati più rapidi, ma come facilmente riscontrabile dall'analisi tecnica classica, può anche portarli a comportarsi in modo meno "umano".
Uno degli aspetti più discussi è che gli algoritmi spesso seguono logiche di momentum, cioè comprano quando i prezzi salgono e vendono quando scendono, alimentando movimenti di prezzo unidirezionali (esempio in foto) e creando la possibilità di bolle o crash più violenti quando il trend si inverte improvvisamente. Questo può contribuire a una volatilità che sembra calma in superficie, ma potenzialmente molto rischiosa sotto certi scenari.
In foto un esempio di apertura del future Dax in cui al livello 19550 era un importante punto tecnico nonchè punto pivot R1, bucato come il burro a bassissimi volumi nonostante questo sia accaduto nei primissimi minuti di apertura del mercato quando la numerosità degli ordini è generalmente alta.
Nel caso in esame è possibile vedere come il comportamento dell'algoritmo approfitti della bassissima presenza di operatori e prosegua in un trend ininterrotto se non per pochissimi punti di storno, in un up-trend che ha fruttato 100 punti dal pivot R1.
A proposito invece dei repentini sell-off, possiamo velocemente andare a vedere gli ultimi 3 giorni di contrattazione di luglio scorso; basterà una rapida occhiata all'immagine per comprendere come in sole 3 sedute l'indice sia stato in grado di perdere 1400 punti!
Il rischio di una ridotta partecipazione di investitori umani nel breve termine, visto che le macchine possono fare trading in microsecondi, reagendo a notizie o eventi prima che un trader umano possa farlo, può generare questo tipo di movimenti bruschi.
In questo contesto, l'aspetto dell'overfitting degli algoritmi, ossia quando sono troppo tarati sui dati storici, potrebbe rappresentare un problema in caso di shock non previsti o di cambiamenti strutturali nell'economia.
Il futuro dei mercati finanziari sotto il controllo di algoritmi e intelligenza artificiale porterà sicuramente a dinamiche complesse, come notato. La storia ci dirà se queste innovazioni avranno effetti di lungo termine positivi o se condurranno a disastri finanziari. L'algoritmo, pur essendo efficace nel riconoscere schemi e trend basati su dati storici, può mancare di sensibilità verso eventi inattesi o cambiamenti drastici nelle condizioni economiche reali. Questo significa che un crollo improvviso potrebbe amplificarsi proprio a causa delle stesse tecnologie che hanno facilitato la crescita.
Il rischio maggiore, come accennato, è che un "crollo sistemico" possa distruggere una quantità significativa di capitale che è stato accumulato durante anni di stabilità, proprio perché i mercati attuali sembrano essere spinti dall'ottimismo o dalla fiducia cieca in un trend senza precedenti. E quando si parla di bolle speculative, sappiamo che spesso il ciclo si chiude in modo brusco e imprevedibile.
L'uso degli algoritmi nel trading ha trasformato il mercato in modi significativi. Molti esperti notano che la bassa partecipazione umana può portare a movimenti di mercato più rapidi e meno prevedibili. Gli algoritmi sono in grado di analizzare enormi quantità di dati in tempo reale e di reagire a notizie o tendenze molto più velocemente rispetto agli esseri umani. Questo può creare una situazione in cui i mercati sembrano seguire un comportamento meccanico.
Inoltre, l'uso diffuso di strategie automatizzate può ridurre la volatilità, ma può anche portare a situazioni di liquidità ridotta, specialmente in momenti di stress di mercato, dove un crollo improvviso potrebbe verificarsi se molti algoritmi iniziano a vendere contemporaneamente.
Il dibattito è aperto su quanto questo approccio sia sostenibile e su come influenzi le decisioni degli investitori. Alcuni sostengono che questo porti a una maggiore efficienza, mentre altri avvertono che potrebbe generare bolle e crolli imprevisti. È interessante come l'innovazione tecnologica continui a cambiare le dinamiche del trading.
Informazioni dettagliate possono essere carpite nella documentazione pubblicata dall'Autorità Europea degli Strumenti e dei Mercati, o ESMA. Essi infatti hanno avviato una consultazione per raccogliere input da parte degli operatori di mercato riguardo agli effetti delle norme MiFID II/MiFIR sul trading algoritmico, inclusi aspetti come l'autorizzazione, i requisiti per i trader algoritmici e le questioni contemporanee come i circuit breaker.
Per ulteriori dettagli, si può consultare il documento direttamente sul sito di ESMA, che è accessibile qui: ESMA Consults On The Impact of Algorithmic Trading.
In conclusione, l'uso dell'intelligenza artificiale nel trading sta rivoluzionando il modo in cui gli investitori operano nei mercati finanziari. Grazie alla sua capacità di elaborare grandi volumi di dati, riconoscere pattern e prendere decisioni in tempo reale, l'AI può migliorare significativamente le strategie di trading, riducendo l'emotività e massimizzando le opportunità. Tuttavia, non è una soluzione priva di rischi: la gestione dei dati, la qualità degli algoritmi e la supervisione umana rimangono cruciali per evitare errori e garantire che queste tecnologie vengano utilizzate in modo responsabile ed efficace.
L'equilibrio tra l'automazione e il controllo umano sarà determinante per il successo dell'AI nel trading nei prossimi anni, e coloro che sapranno sfruttare al meglio queste risorse potrebbero ottenere un vantaggio competitivo duraturo.
(L'autore del presente articolo non è iscritto all'ordine dei giornalisti e potrebbe detenere i titoli oggetto dei suoi articoli)
