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venerdì 28 novembre 2014

HIGH FREQUENCY TRADING: CO -LOCATION, PROXIMITY CENTRAL HOSTING, CENTRAL PROXIMITY HOSTING E LA RICERCA DELLA VELOCITA' SUPREMA. L' ÉLITE FINANZIARIA E' QUI! PT2

Come si fa a stabilire se un operatore sia o meno un HFT? Come spiega la Consob nel suo Discussion Paper del 2012 “Il trading ad alta frequenza”, esisto 3 diverse modalità identificative:
  1. diretta, sulla base delle indicazione fornite dalla piattaforme di negoziazione; si tratta per lo più di soggetti (o sistemi) impegnati nel trading proprietario;
  2. indiretta, sulla base delle caratteristiche operative dei traders esaminati; ad esempio elevato order to trade ratio, elevatissimo numero di operazione giornaliere, conclusione della sessione di trading intraday in posizione flat, margini di profitto per singola operazione molto contenuti, ecc.
  3. basata sulla qualificazione delle strategie utilizzate; il che presupporrebbe l'analisi dei flussi di ordini immessi, modificate e cancellati e le relative frequenze (pratica particolarmente complessa e dispendiosa).
F.J. Fabozzi, S. M. Focardi e C. Jonas (2010) High Frequency Trading: Methodologies and Market
Impact, definiscono l'HFT come: «Una tipologia di trading completamente automatizzato (della famiglia del trading algoritmico) in grado di eseguire una moltitudine di calcoli in pochissimo tempo; dispone d un collegamento con il mercato estremamente rapido, analizza dati tick – by – tick avvalendosi di infrastrutture tecnologiche e informatiche in grado di eseguire operazioni in un arco temporale di pochi millisecondi. Un sistema ad alta frequenza è progettato in modo tale da eseguire le proprie strategie in maniera autonoma, analizzando il mercato e trasmettendo migliaia di messaggi di acquisto e vendita al secondo e inserendo contestualmente ordini di esecuzione, di cancellazione o di sostituzione che si adattano immediatamente al flusso informativo disponibile. L’obiettivo principale di un sistema ad alta frequenza è di identificare e trarre vantaggio da rapidi
sbilanciamenti di liquidità o da inefficienze dei prezzi di brevissima durata; solitamente chiude la
giornata di contrattazioni flat».
Nella Deutsche Bank Research (febbraio 2011), High Frequency Trading, Better than its reputation?, il trading algoritmico è definito come segue: «Un metodo di trading i cui parametri sono determinati da uno specifico set di regole con lo scopo di automatizzare le decisioni di investimento, eliminando la componente emotiva e comportamentale. Gli algoritmi di trading tipicamente specificano timing, prezzo, quantità e ruotine degli ordini, monitorando le condizioni del mercato in maniera continua».
Nel post precedente abbiamo potuto vedere come una delle caratteristiche che differenziano l' HFT dal trading ordinario e da quello meramente algoritmico, sia proprio la bassa latenza (low latency); un altro tratto distintivo è qui individuabile nella co - location. Cerchiamo di capire un po' cosa sia la co-location: sappiamo che la velocità del segnale (inteso proprio quale segnale elettronico trasmesso nella fibra ottica) impiegato nel trading ad alta frequenza, così come la velocità di produzione e trasmissione del segnale di risposta (output), generato dagli elaboratori in reazione agli input provenienti dal mercato e dalla massa di informazioni price sensitive, costituiscono aspetti fondamentali per qualsiasi high frequency trader. Tuttavia, per quanto un pacchetto di dati possa viaggiare alla velocità massima consentita dalla fisica moderna -vale a dire quella della luce- e per quanto sia possibile utilizzare l'hardware più veloce al mondo, il tutto deve fare i conti con una variabile parte integrante dello scenario analizzato: la distanza (ovvero lo spazio). Ciò significa che in un'ipotetica corsa -tra due operatori- all' ottenimento del miglior prezzo di acquisto o vendita, a parità di velocità disponibile in entrata ed in uscita, l'operatore fisicamente più distante dal server della piattaforma di negoziazione prescelta (ipotizzata comune ad entrambi) arriverà secondo, il che può significare che dovrà accontentarsi di un prezzo diverso (e probabilmente meno conveniente) da quello visualizzato qualche millesimo di secondo prima. A questo punto, proviamo a rispondere alla seguente domanda: cosa fanno gli HFT per ridurre il problema delle distanze, intese in senso fisico? Sfruttano il servizio commerciale -cioè a pagamento- di co -location offerto dalle stesse piattaforme di negoziazione (London Stock Exchange, NYSE Euronext, Nasdaq, Dax e così via), le quali danno l'opportunità ai traders ad alta frequenza o ai soggetti interposti (cioè i data vendors) di prendere in locazione spazi detti racks, presso i quali posizionare i propri server, che in tal modo risultano essere molto molto vicini -fisicamente- a quelli delle medesime piattaforme, con conseguente ulteriore contrazione dei tempi di ottenimento degli e di risposta agli input di mercato e ulteriore vantaggio -in termini di sfruttamento di finestre di prezzi visualizzabili per pochi secondi o per pochi millesimi- rispetto a coloro i quali, pur essendo dotati di infrastrutture hardware e software particolarmente veloci, non utilizzino servizi di tale natura. Può un HFT sfruttare contemporaneamente “il fattore vicinanza” su più piattaforme di negoziazione (e quindi trovarsi contemporaneamente nelle prossimità dei server delle stesse?). Sì, attraverso la multiple co – location: i server utilizzati dal trader per il funzionamento degli algoritmi sono posti in prossimità di quelli delle varie piattaforme, anche molto lontane le une dalle altre, potendo la co-location multipla verificarsi al contempo, ad esempio, su Milano e New York, New York e Tokio e così via. Distinto dalla co-location è il fenomeno del “proximity central hosting”: in tal caso i racks non sono offerti dalle piattaforme di negoziazione ma da soggetti terzi i quali dispongono di grandi centri dati realizzati nelle vicinanze dei server delle piattaforme. I traders, quindi, operano sulle piattaforme solo tramite l'interposizione dei centri dati, mentre talvolta si spingo a posizionare i loro server in modo tale che risultino equidistanti dalle piattaforme di più sedi di negoziazione (cd. “central proximity hosting”); anche laddove non fossero offerti servizi aventi le caratteristiche di cui sopra gli HFT tenderebbero ad installare materialmente i propri server nelle vicinanze di quelli dei mercati sui quali si rendono operativi, restando prioritario l'obiettivo di contenimento della latenza.



Quando nella primavera del 2007 il fenomeno del trading ad alta frequenza cominciò a dar segni di vita, molti dei traders istituzionali che non ne conoscevano l'esistenza o che non ne comprendevano il funzionamento, si trovarono in grosse difficoltà. Perché? Praticamente che cosa accadeva? Ciò che appariva sullo schermo in termini di quantità acquista/venduta, prezzo di acquisto/vendita, spariva semplicemente nel millesimo di secondo posteriore all'atto di immissione dell'ordine, che restava dunque non eseguito: può sembrare banale, ma per chi sta seduto al trading desk di un qualsiasi operatore di mercato, questo evento può rappresentare -potenzialmente- un grosso problema, specie se si è un market maker che offre liquidità al mercato, subordinando -com'è ovvio che sia- tale decisione alla possibilità di prezzare con certezza lo strumento finanziario in relazione al quale detta liquidità fornisce. Proviamo a fare un esempio: sappiamo che il market maker si interpone tra chi vuole acquistare e vendere grossi quantitativi di titoli ed i mercati presentanti volumi molto più ridotti; immaginiamo che un soggetto intenda vendere 2 milioni di azioni della Coca Cola laddove i mercati mostrino una domanda per sole 500.000 azioni; il market maker acquisterebbe (come di solito fa) tutti e 2 i milioni di titoli in vendita,venderebbe  immediatamente le 500.000 azioni richieste in quel momento sui mercati e lavorerebbe artatamente per vendere il milione e mezzo di titoli restanti, nelle ore successive. Nel momento in cui i prezzi di acquisto/vendita sparivano all'atto di immissione dell'ordine, il market maker non era in grado di prezzare il blocco di titoli più grande, riducendo la sua disponibilità ad offrire liquidità in condizioni di bassi volumi, non potendo stabilire i costi potenziali – e dunque i rischi-di tale modalità operativa. Facciamo un passo indietro: sino al 2002, limitatamente al mercato americano, l'85% circa degli scambi sull'azionario era rappresentato dalle negoziazioni condotte sul New York Stock Exchange, dove gli ordini erano processati da veri e propri esseri umani. Le azioni che non erano ivi negoziate, lo erano sul Nasdaq; nessuna lo era -contemporaneamente- su entrambi i listini. Nel 2005 la SEC diede il via libera alla concorrenza tra le piattaforme di negoziazione, sia esistenti sia in procinto di nascere in virtù di detta novità regolamentare. Virtualmente, ogni azione poteva essere negoziata su tutti questi nuovi “mercati”: in altri termini, sarebbe stato possibile acquistare un'azione della Microsoft sul New York Stock Exchange, sul Nasdaq, sul Nasdaq BX, sul BATS e così via. Nello stesso momento in cui la concorrenza ebbe inizio, la figura dell'essere umano sul trading floor cominciò ad essere fortemente ridimensionata, in quanto divenuta sostanzialmente inutile. Lo scambio, le negoziazioni sul Nasdaq o su qualsiasi altra piattaforma, avveniva per il tramite di un insieme di server sui quali girava il programma noto col nome di Matching Engine. Chiunque avesse voluto vendere o acquistare non avrebbe dovuto e potuto più dialogare con l'uomo, bensì con la macchina: avrebbe dovuto limitarsi ad introdurre un ordine sul proprio pc ed inviarlo al Matching Engine. Unitamente all'evoluzione tecnologica, sì è potuta osservare quella del modello di business delle varie piattaforme. Infatti, sino al 2007 i mercati regolamentati facevano pagare -ad ogni broker di Wall Street che avesse immesso un ordine di acquisto/vendita- la stessa commissione fissa per singola azione negoziata. Dopo aver rimpiazzato l'uomo con la macchina, molte cose divennero più complicate; questa complicazione ha il nome di maket-taker model.
Ipotizziamo che un investitore intenda acquistare delle azioni Microsoft, quotate 100,00 – 100,05 (bid/ask). Egli ha due opzioni: entrare subito nel mercato e comprarle a 100,05, dando luogo al fenomeno noto come “crossing the spread” o “ attraversamento dello spread (bid/ask)” oppure non acquistarle subito e aspettare che qualcuno gliele offra a 100,00. Nel primo caso assume il ruolo di taker, nel secondo di maker. In generale, i mercati fanno pagare un tot per azione ai takers, mentre remunerano con qualcosa in meno i makers, intascandosi la differenza tra quanto ricevuto dai primi e pagato ai secondi, sulla base della controversa teoria che vede questi offrire una sorta di servizio al mercato tutto, decidendo di non attraversare lo spread. Tuttavia, sussistono delle eccezioni: il BATS EXCHANGE, ad esempio, faceva pagare i makers e remunerava i takers. 
Foto tratta da:  motherboard.vice.com