Lo hanno già ribattezzato il «fat finger» algoritmico. Un algoritmo avrebbe dato l’ordine di vendere Sterline sulle piazze asiatiche dopo avere male interpretato una take di agenzia dell’AFP (Agence France Press) in cui il presidente francese Hollande chiedeva di andare fino in fondo alla Brexit. «Fat finger» perché è come se un dito grasso e un po’ impacciato avesse tastato bottoni a caso. Causando un crollo inatteso.
Questo è quello che è successo. L’algoritmo dà un’ordine di vendita, e il risultato è stato che la Sterlina è crollata del 6,1% in poche ore. Vendite massicce della divisa di sua maestà passata da 1,26 sul dollaro a 1,18 dopo aver sfiorato il record negativo di 1,14. E’ quello che viene chiamato in gergo finanziario un «flash crash», cioè un improvviso e rapido crollo della valutazione di un asset o dei mercati finanziari.
Il primo cortocircuito causato da un algoritmo avvenne nel 2010 a Wall Street. Da allora ad oggi succedono con sempre maggiore frequenza. Un fatto è certo. Gli algoritmi hanno un peso sempre maggiore sull’andamento dei listini. Ne abbiamo parlato con Antonio Simeone, 33 anni, cofounder di Euklid, startup in questi mesi si sta accreditando come tra le più valide idee innovative nel campo dell’algotrading che sta lavorando per diventare una banca completamente guidata da intelligenza artificiale. E completamente trasparente grazie alla blockchain.
Antonio Simeone, cofounder di Euklid
E’ ancora un’ipotesi, ma se confermata, come è stato possibile che un algoritmo abbia potuto leggere, interpretare male e causare il crollo di una moneta in poche ore?
«Pare possa essere stato un algoritmo teso a rilevare il sentiment di mercato. Ci sono degli algoritmi che si basano solo su analisi semantiche, cioè leggono sul web tutte le persone influenti o giornali autorevoli scrivono ad esempio sulla brexit. L’algoritmo in questo caso può aver intuito che le parole di Holland avrebbero avuto un crollo sul mercato della Sterlina, e ha dato indicazione di vendere».
«E il crollo è avvenuto fino al 6,1%, fino a quando ci si è accorti che era un flash crash e hanno cominciato a ricomprare. Quell’algoritmo quindi ha esagerato nell’allarme dato dopo aver letto quelle parole, ma sta di fatto che poi la Sterlina non ha recuperato del tutto, perdendo circa il 3%. In un certo senso possiamo dire che in parte quell’algoritmo c’ha pure azzeccato».
Ma come fa un algoritmo a leggere notizie finanziarie sul web e deciderne l’importanza?
«Legge quelli che vengono chiamati i sentiment indicators. Sono processati in due fasi. Un processo linguistico, volto ad ottenere un set predeterminato di termini prestabiliti (brexit, mercato, lavoro ert… ndr). Queste frasi o parole lette vengono poi messe in relazione a delle regole prestabilite, dove si decide la loro importanza e la loro influenza sui mercati».
L’andamento della Sterlina nelle ultime 24 ore. Il 7 all’una di notte si può vedere il crollo, recuperato nelle ore successive solo in parte
«Di fatto è un’architettura fatta in modo tale che alcune notizie abbiano un peso, altre un altro. Si chiama tf-idf (term frequency–inverse document frequency) e viene adoperata per determinare l’importanza (il peso) dei termini. In questo caso è probabile che il processo di ponderazione linguistica non risultasse particolarmente equilibrato, con conseguente impatto sul mercato in un’ orario già connotato da scarsa liquidità».
Quanto oggi gli algoritmi determinano gli andamenti dei mercati finanziari? Che potere hanno rispetto agli uomini?
«Nell’industria del risparmio gestito c’è un cambio in atto dal discrezionale (il lavoro dei trader umani, ndr) all’ algoritmico come strumento in grado di inglobare in tempo pressoché reale le tutte le variazioni multifattoriali: quelle micro e macro economiche, le notizie che arrivano dal mondo dei media (come nel caso del crollo della sterlina) cioè tutto ciò che può incidere sul prezzo degli asset.
La tua startup, Euklid, propone un diverso modo del loro utilizzo, potrebbe davvero evitare l’IA che succedano questi eventi? Come?
«L’intelligenza artificiale potrebbe aiutare nella gestione del rischio microstrutturale. Ad esempio assegnandogli la supervisione del rispetto di due nuove tipologie di obblighi che dovrebbe essere introdotti sui mercati per attenuare i rischi di flash crashes (un crollo improvviso di un valore, come quello accaduto venerdì 7 alla sterlina)».
«Uno, l’obbligo per i Market Makers di ripristinare la profondità dei libri di negoziazione abbastanza rapidamente. Due, l’introduzione di circuit breakers (degli interruttori di circuito, un po’ come quelli che evitano i sovraccarichi alla rete elettrica, ndr) non solo attinenti al livello dei prezzi, ma anche volti a controllare i break events che possono impattare le contrattazioni».
Arcangelo Rociola
@arcamasilum
