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giovedì 31 dicembre 2015

I MUTUI DI RENZI: +97% CON UN SET DI PENTOLE IN OMAGGIO

Ragazzi! Ho provato a resistere ma non ci sono riuscito. 
Renzi ha detto che i mutui sono cresciuti del 97% rispetto al 2014. Nessuno giornalista in conferenza stampa ha osato dir nulla, neanche una pernacchia, uno starnuto di dissenso. Zero. I mutui sono sì aumentati (dando per buoni i dati ABI), ma non del 97%. I conti sono molto facili da fare ed infatti nessun giornalista presente alla conferenza di fine anno li ha fatti; il che fa capire perché li abbiano fatti entrare: per riempire spazi. Dice l' ABI: «Nel periodo gennaio-novembre 2015 l’ammontare delle erogazioni di nuovi mutui è stato pari a 44,340 miliardi di euro rispetto ai 22,465 miliardi (ndr. dato già al netto delle surroghe del 2014) dello stesso periodo del 2014. L’incremento su base annua è, quindi, del 97,4%. L’incidenza delle surroghe sul totale dei nuovi finanziamenti è pari, nei primi 11 mesi del 2015, a circa il 32%.»Ora facciamo due conticini semplici semplici.

  1. Calcoliamo l'ammontare delle surroghe 2015: 14,189
  2. Calcoliamo l'incremento al netto delle surroghe 2015: 30,151
  3. Calcoliamo l'incremento % effettivo al netto delle surroghe 2015: 34,21%.

Quindi, l'incremento effettivo (ovvero al netto delle surroghe) è del 34,21%. Per Renzi è del 97%. Ha sbagliato di poco: del 62,79%.Inoltre, l'aumento va relativizzato considerando che: a novembre 2014 il totale dei prestiti bancari a famiglie ed imprese era pari a 1.550,74 miliardi, mentre a novembre 2015 tale consistenza era diminuita a 1.550,426 miliardi

mercoledì 30 dicembre 2015

SMOG, RISCHI AMBIENTALI E CLIMATICI: MENO AMBIENTALISTI E PIU' FINANZA DI SETTORE. PT.1

Il 40% (punto in più o in meno, a seconda degli studi consultati) delle morti nel mondo, risultano legate o a fattori ambientali o a malattie causate dall'inquinamento. Al di là dei buoni propositi degli ambientalisti idealisti a targhe alterne, le uniche istituzioni in grado di incidere realmente sulla riduzione dell'inquinamento, agendo quali fattori di trasformazione sociale e culturale, non possono che essere i mercati creati a tal fine. Nel caso degli Stati Uniti, i “mercati dell'ambiente” non solo hanno contribuito a salvare centinaia di migliaia di vite, ma hanno altresì assunto il ruolo di drivers economici, di conduttori di un complessivo miglioramento della qualità della vita, di basi per la creazione di nuovi posti di lavoro e di propulsori dell'innovazione tecnologica. 
Intere porzioni di Cina, India, Africa, non hanno la possibilità di accedere né a sorgenti di acqua potabile né ad aria pulita; ciò accade perché tali risorse non hanno alcun proprietario. Infatti, la massimizzazione del profitto aziendale tende a considerare i soli costi operativi e non anche quelli sociali, con la conseguenza che sono prodotti molti più beni e servizi di quanti ne sarebbero realizzati ove l'inquinamento fosse internamente prezzato. Per combattere le esternalità negative, i rimedi messi in campo, sino ad ora, possono essere individuati nelle categorie dei limiti alle emissioni, dell'imposizione di modifiche ai processi produttivi, dell'imposizione di tasse, dell'elargizione di sussidi, delle -numericamente limitate- autorizzazioni “allowances” ad inquinare oltre la soglia massima stabilita ex lege. In particolar modo, l'emissione da parte di enti pubblici o privati di allowances limitate “cap” e trasferibili “trade” ha dato dato luogo al modello cap-and-trade, tramite il quale è stato possibile prezzare il diritto ad inquinare oltre una certa soglia. Tale processo di pricing, a differenza delle manifestazioni ambientaliste di piazza, ha portato alla creazione di un circolo virtuoso; infatti, ove il costo delle allowances fosse più alto di quello della tecnologia richiesta per ridurre o eliminare l'inquinamento, le compagnie si vedrebbero costrette ad installare la tecnologia richiesta; viceversa acquisterebbero le allowances, ripagando (direttamente o indirettamente) la collettività per il disturbo creato nell'inquinare. Quindi, oggi, di fatto, abbiano una nuova asset class: l'ambiente. Ambiente che va ad aggiungersi alle azioni, alle obbligazioni, al Forex ed alle altre commodities.
Pensate alle boiate degli ambientalisti buoni soltanto ad organizzare qualche manifestazione utile a creare disagi al traffico cittadino: ecco, ora pensate a qualcosa di utile, vale a dire alla finanza di settore che permette di combattere -realmente- le emissioni di anidride carbonica, le piogge acide, il riscaldamento globale, che tuteli la potabilità dell'acqua ed il diritto a pescare preservando l'ecosistema marino. Purtroppo, in Italia, siamo indietro anni luce: le espressioni massime del movimento ecologista italiano sono o post sessantottini alla ricerca di una rivoluzione da sognare o parlamentari italiani in cerca di una mazzetta da intascare, quindi parlare di commoditization (ovvero di trasformazione in commodities) dell'aria, dell' acqua delle catastrofi naturali e del rischio climatico, è una vera eresia. La trasformazione in commodities dei capitali sostenibili – le azioni delle società che vengono percepite come conducenti operazioni ambientalmente sicure e sostenibili- per il tramite del loro inserimento in indici appositamente creati, ha fornito agli investitori nuove vie di partecipazione a questi mercati. L'aria, l'acqua, le catastrofi ambientali, i rischi meteorologici e la sostenibilità, in futuro, dovranno essere trasferiti sempre più nelle asset classes del fixed-income, dell'equity, dell'equity-like ed il perché è facilmente intuibile. Soltanto combinando i 4 (e non i 2 tipicamente considerati) capitali esistenti -finanziario, fisico, umano e naturale- gli stati -per il tramite delle unità produttive dislocate sui rispettivi territori-riusciranno a costruire margini competitivi realmente importanti.
Migliorare la qualità dell'aria e dell'acqua è importante, ma spingere i mercati a risparmiare risorse lo è ancor di più. L'efficientamento energetico ed il miglioramento delle tecniche di produzione, espandono i rendimenti, non li riducono (basti vedere le proiezioni aventi ad oggetto l' IRR atteso da alcuni investimenti green). Pensiamo ai nascenti mercati dei “negawatts” e delle “negamiles”, ove l'energia risparmiata e le miglia non percorse, sono negoziate in quanto oggetto di precedenti risparmi tali da rendere i prodotti offerti molto più competitivi nel prezzo, grazie all'applicazione di nuove soluzioni ingegneristiche, logistiche o grazie all' implementazione di “solutions-economy business models” per il tramite dei quali ad essere offerto è il servizio anziché i beni strumentali all'utilità perseguita. I mercati naturali sottostanti a quelli finanziari propriamente detti, sono tanto importanti quanto trascurati. Molte banche, continuano ad impiegare enormi capitali in opere di grandi dimensioni come quelle concernenti il fracking del gas naturale. Questi progetti sono cresciuti e stanno crescendo alla luce di prezzi spot bassi, in realtà non riflettenti né i rischi né l'incertezza propria dell'impiego dei capitali in questo settore, né il valore della volatilità del prezzo del gas. In particolar modo, la volatilità è osservabile dalla attuazione di strategie straddle nel campo delle opzioni ed è probabile che aumenti qualora l'apparente carattere economico del prezzo al pozzo determinasse un incremento delle esportazioni di gas naturale liquefatto, i produttori del petrolchimico virassero su su gas ancora a più buon mercato ed il downstream sperimentasse il più tipico dei “colli di bottiglia”. Computandone la volatilità, il prezzo del gas deve essere considerato almeno pari al suo doppio al fine di poterlo raffrontare con le componenti energetiche carbon-free. Tuttavia (e ci colleghiamo alla tematica tratta qui) molti portafogli sono stati creati ignorando la volatilità della commodity considerata, poiché costruiti guardando agli alti rendimenti dei junk bonds delle società impegnate nel fracking, in un contesto di tassi zero o negativi.
La rivoluzione industriale rese le persone molto più produttive, poiché la relativa scarsità di esseri umani stava limitando lo sfruttamento di una natura senza limiti. Oggi il problema è opposto: troppi esseri umani e poche risorse naturali, ragion per cui gli sforzi dovranno essere concentrati sull'incremento della produttività della natura e non delle persone. Qui entrano in gioco i mercati: vere opportunità tattiche di breve termine nonché potenziali motori di trasformazione a lungo termine.

venerdì 25 dicembre 2015

CENTO DI QUESTE PERDITE

All'improvviso, dopo aver investito i risparmi di una vita in titoli che ritenevano essere oro (obbligazioni subordinate) e dopo aver trovato sotto l'albero un bel pacco di merda, gli italiani hanno scoperto quanto faccia schifo il rapporto banche “del paesello”- politica.
La prima reazione dei 4 Gordon Gekko di campagna è stata quella di gridare alla truffa la cui eventuale sussistenza dovrà essere accertata caso per caso dalle autorità preposte. Tra l'altro, gridare alla truffa, in Italia, non serve a nulla perché tali condotte, nel Bel Paese, integrano al limite reati da colletti bianchi per i quali il carcere resta una mera proiezione della rabbia dei 4 ignoranti che hanno sottoscritto -senza alcuna previa lettura- moduli contenenti l'informativa sui rischi. In tal senso la perdita patita reca con sé almeno due elementi di giustizia, ovvero:
  1. sanzione dell'ignoranza;
  2. sanzione politica.
Sub a). Chiunque si rechi in banca e firmi senza leggere quanto d'interesse merita queste perdite. Chiunque acquisti prodotti finanziari senza prima domandarsi -intimamente- cosa stia facendo, a chi vadano i suoi soldi, perché la banca gli chieda in prestito i suoi soldi, cosa significhi subordinate, per quali motivi i tassi delle subordinate siano -in media- più elevati rispetto a quelli offerti da altri prodotti, merita queste perdite. E vi prego: non rompete i coglioni con la storia della fiducia tradita, perché altrimenti devo proprio ritenere che la perdita sia meritata anche sotto questo aspetto. Non è concepibile che prima di cambiare operatore telefonico -quindi risparmiare qualche euro all' anno- si consultino decine di siti ma non ci si informi preventivamente in caso di investimento mobiliare. Non è possibile che prima di acquistare uno smartphone la gente ne studi le caratteristiche a mo' di ingegnere informatico ma non si informi -con lo stesso livello di dettaglio- in caso di investimento mobiliare. Non è immaginabile che per risparmiare 4 centesimi sul prezzo di una mozzarella (acquistando poi merda d'importazione) la gente consulti 100 volantini, visiti 200 supermercati e non si prodighi nel cercare informazioni in caso di rapporti col mondo finanziario.
Inutile toglier fuori la solita frase che si ripete identica a sé stessa negli anni ad ogni bancarotta, circa il fatto dell'essersi fidati del direttore di banca e/o dello sportellista del reparto titoli. In finanza, nel mondo dei soldi, la fiducia incondizionata è una colpa: la peggiore delle colpe. Nessuno è lì per rendervi ricchi in cambio di un grazie. Nessuno è lì per gonfiare il vostro portafogli in cambio dell'umana riconoscenza. La finanza è un allevamento intensivo di predatori il cui unico intento è quello di mangiare il più possibile e non di certo curare i miseri interessi di qualche sognatore rincoglionito, riscopertosi speculatore. Gli squali cureranno i vostri interessi solo quando questi coincideranno con i loro: un po' come accade tra gli squali veri ed il naucrates ductor. Tuttavia, nel caso delle 4 banche del paesello, l'interesse primario di chi ha venduto titoli era quello di raccattare qualche spicciolo per rimpinguare le casse esangui di istituti falliti; quindi, figuriamoci quanto potessero tenere agli interessi dei 4 ignoranti ai quali hanno venduto spazzatura.
Sub b). La sanzione politica è stata un grande godimento. Gli italiani hanno appreso (ed il caso Boschi rappresenta solo la punta dell'iceberg) quanto stretto -quindi dannoso- sia il rapporto tra politica e banche di paese. Come accade in qualsiasi altro settore in cui la melma politica italiana -eletta anche e soprattutto con il contributo della categoria dei pensionati- metta il becco anche quello bancario, oggetto di riferimento in questo post, ha prodotto una sola cosa: merda! Merda che, in osservanza della dantesca regola del contrappasso, si è riversata sulla categoria che, non paga di aver contribuito ad eleggere gli amici degli amici che li hanno solati, si è recata col cappello in mano a piangere miseria presso i banchetti locali del PD. In pratica, una miseria doppia.
Tra l'altro i politici ed i giornalisti camerieri dei primi quanto dei banchieri bancarottieri, hanno ribadito il ritornello secondo il quale tutti gli obbligazionisti subordinati rimasti col cerino in mano, siano poveri pensionati, con la prostata ingrossata ed il cervello in frantumi, il che è falso. Ci sono decine di speculatori professionisti che hanno perso rischiando e che vantano, rispetto ai pensionati piagnoni, un livello di dignità di gran lunga superiore perché hanno accettato la perdita in silenzio, com'è giusto che sia (clicca qui e qui).
Ma non temete: il governo starebbe pensando ad una Commissione di inchiesta. Ora, ognuno di voi sa, che nella storia repubblicana, le commissioni di inchiesta parlamentari non hanno mai accertato un cazzo di nulla. Zero. Mai nulla di rilevante in nessuna vicenda. Anzi, a volte son servite a depistare le indagini della magistratura ordinaria e ad far sparire qualche documento. 
Le banche pappone hanno fatto prestiti folli agli amici dei politici ed ora si mandano i politici ad indagare sul perché i banchieri abbiano fatto prestiti folli ai loro amici, salvo poi spingere sui reparti titoli per raccattare qualche euro vendendo assets rischiosi ai retail?? Giusto allo stesso archetipo di essere umano fottuto dalle banche è possibile rivendere questa merda.
Ma vorrei porvi anche una domanda: qualora in futuro Fra Cazzo da Velletri dovesse patire perdite sul segmento HY o sull'azionario, chi lo rimborserà? Pensionati? Cassaintegrati? Famiglie con sfratti esecutivi? Studenti? Ricercatori? Speriamo, serve una lezione per gli italiani beoti. Nel mio piccolo, dissi (con tanto di screenshot su Facebook) di non acquistare le subordinate per l'elevato e contingente rischio di perdite. Quindi, se alla verità mi ero avvicinato io -che esperto non sono- tutti avrebbero potuto farlo con un minimo di buona volontà.
Può darsi che io, scrivendo quanto sopra, abbia detto un sacco di cazzate e che abbiano ragione loro:
Il risultato, però, non cambia cari speculatori piagnoni: pagate! Pagate il prezzo dei vostri errori. In silenzio, possibilmente. Anche perché resta sempre valido quel che diceva Goebbels prima della resa tedesca, in risposta ad un ufficiale che gli chiedeva di non mandare al macello la Milizia Civile, non adatta ai combattimenti: «Non ne provo alcuna compassione. Glielo ripeto: non ne provo alcuna compassione! Il popolo ha scelto da solo il suo destino, potrà anche sembrare sorprendente, ma consideri la realtà per quella che è: non abbiamo forzato il popolo tedesco [italiano ndr], ci ha detto sì senza condizioni. Adesso deve offrirsi al taglio della gola».

giovedì 24 dicembre 2015

LA STORIELLA DEL CET 1 RATIO VENDUTA DAI GIORNALISTI AI RISPARMIATORI ITALIANI.

Nei giorni in cui diversi tonni hanno compreso di essere finiti nelle reti delle banche del paesello, molti esperti del giorno dopo (su Facebook, il sottoscritto sconsigliò -vivamente e con tanto di screenshot della chat pubblicato sulla bacheca- ad un utente di acquistare subordinate delle predette in ragione dell' elevato e contingente rischio di haircut) hanno iniziato non solo a pubblicare le solite guide al risparmio (e guide per comprendere le guide) ma a confrontare la solidità delle banche basandosi sull' indicatore noto come CET 1 Ratio. A parte l'ovvietà dell'auspicabile presenza di valori elevati inerenti il parametro richiamato ritengo, sommessamente, che il problema dei rischi e delle connesse potenziali perdite bancarie sia un po' più complesso e dunque e meno visibile di quanto sembri.
Non è corretto, a mio modo di vedere, ritenere il CET 1 Ratio&C., di per sé, espressione ultima e massima della solidità di una banca; più che valutazione di solidità, messo così, il processo si accosta alla pratica adolescenziale del confronto delle lunghezze dei piselli, volto a certificare il rispettivo grado di virilità dei partecipanti al contest.
Prima di domandarci se e quanto sia solida una banca (o l'intero sistema bancario), prima di eccitarci per un CET 1 Ratio elevato, prima di ponderare gli attivi per il rischio e di rapportarli al capitale proprio, bisognerebbe provare a capire se la definizione del fattore ponderale “rischio” costituisca o meno la derivata di un processo corretto, logico, plausibile oppure quella di uno condotto un po' ad minchiam (vedi crisi subprime related).
Da un punto di vista della mera gestione quantitativa del rischio, le sole informazioni di carattere probabilistico servono a poco, trattandosi di dati dal valore meramente descrittivo e non esplicativo.
Il problema di base, ignorato da gestori del rischio bancario e regolatori, è che senza un modello causale interpretativo della realtà e quindi dei rischi latenti, anche le più raffinate elaborazioni probabilistiche (congiunte, condizionate, soggettive, frequentiste, ecc.) interessanti la materializzazione di eventi avversi, continueranno a non dirci nulla su “cosa causi cosa”, perché correlazione (associazione), di per sé, non significa causazione.
Sono i modelli causali a consentire ai banchieri di interagire con la realtà, dunque con il rischio ed a dir loro quali tra le associazioni osservate nel passato siano, nel presente, divenute o meno prive di significatività informativa. L'approccio prevalente nella gestione quantitativa del rischio continua ad essere -quasi esclusivamente- basata su di una visione associativa dei problemi, la cui superficialità consta dei seguenti passaggi:
  • raccolta di più quanti dati possibili;
  • costruzione dei fattori rischio;
  • focalizzazione dell'attenzione sulla coda;
  • ottenimento di tutte le risposte cercate.
Questo modo di affrontare i problemi, tipico dei banchieri a noi contemporanei, porta loro a ritenere che tutto ciò di cui abbiano bisogno, al fine di gestire i rischi, sia da rintracciare nell' associazione di eventi rilevata dai dati.
Ma le associazioni, tra gli eventi, sono instabili ed anche qualora i fenomeni osservati fossero temporalmente omogenei (e non lo sono) e le associazioni sottostanti invariabili (e non lo sono), la mera analisi associativa non ci porterebbe molto lontano. Senza un modello di analisi causale, per quanto imperfetto o approssimativo questo possa essere, il risk manager è -fondamentalmente- privo della capacità di prevedere l'incidenza della variazione degli eventi sulle associazioni di natura strettamente probabilistica.
Le banche -anche italiane- adottano modelli di gestione quantitativa del rischio focalizzati -quasi unicamente- sulla distribuzione delle perdite e sull' osservazione di alti percentili, non poggiando su alcun modello di comprensione causale dei fenomeni letti con lenti statistiche. Forse solo l'Econophysics ha provato, negli ultimi anni, ad offrire un approccio meno stilizzato e compassato, ferma restando la necessità di colmare il vuoto esistente tra la raccolta di informazioni risk sensitive e la necessità di una loro spiegazione utile ai fini della gestione delle componenti dei rischi medesimi. Il fatto che nel passato alcuni cigni neri si siano materializzati, non ci dice nulla sul presente. Una distribuzione fat-tailed può dirci come un certo fenomeno si sia atteggiato in passato, ma non ci dirà perché lo abbia fatto proprio in quel modo.
Partendo dal presupposto in base al quale  non sia possibile proteggersi contro tutti i rischi per tutto il tempo, si dovrebbe accettare, per provare (almeno provare) a comprendere il funzionamento degli eventi, quindi la genesi e l'evoluzione quali-quantitativa dei rischi, l' insufficienza dei soli processi probabilistici di tipo associativo; c'è bisogno di modelli che facciano emergere i nessi causali tra eventi osservati in un' ottica probabilistica. Le banche hanno bisogno di modelli in cui una variabile “causi” un'altra variabile e non di modelli in cui le variabili vengano messe in fila a seguito della loro osservazione quantitativa.
Noi sappiamo che il vento causa il movimento delle foglie e che non sono le foglie a causare il vento: nel momento in cui ci soffermiamo unicamente sul versante associativo della gestione quantitativa del rischio, ignoriamo questa semplice verità e le grosse perdite arrivano poco dopo.
Quindi, se ad essere fortemente fallaci sono i modelli che tendono a stimare i rischi, il CET RATIO 1 lo sarà di conseguenza, al pari della capacità di far fronte ad eccezionali ma plausibili shocks di mercato ed eventi rari.

venerdì 18 dicembre 2015

CHI E PERCHE' TEME LA DIFFUSIONE -PRESSO AUTORITA' ED ACCADEMICI INDIPENDENTI- DELLE INFORMAZIONI INERENTI I TRADES, SETTATE SU SCALA TEMPORALE MILLESIMALE PT.3. COSA CONTENEVANO I MILIARDI DI DATI DELLA GOLDMAN SACHS SPARITI ED “ERRATI” ?

Trovate qui la prima parte e qui la seconda.
Tra il 14 Luglio 2006 ed il 30 Luglio 2013, Goldman Sachs omise di trasmettere circa 6.342.481.250 ROEs all' Order Audit Trail System (trasmissione dovuta con riguardo all' attività dell' ATS), comprensivi di 6.2 miliardi di ROEs non trasmessi tra il 17 Ottobre 2011 ed il 12 Luglio 2013 e riguardanti i Customer Initiated Cancel (“Customer CL”). Questi 6.3 miliardi circa di ROEs, rappresentavano il 6.10% di tutti i ROEs (approssimativamente pari 103.9 miliardi) che l'azienda era tenuta a trasmettere all' OATS nel corso del periodo considerato e rappresentavano il 19,26% di tutti i ROEs da riportare in relazione all' ATS (cioè, circa 32.9 miliardi). Ricordiamo che per ATS, ovvero (Alternative Trading System) si fa riferimento alla dark pool gestita da Goldman.
Quanto detto integra due distinte violazioni: della NASD RULE 6955, per la condotta tenuta anteriormente al 15 Dicembre 2008; della FINRA RULE 7450, per la condotta occorsa a partire dal 15 Dicembre 2008.
Tra il 14 Luglio 2006 ed il 9 Marzo 2015, Goldman trasmise all' OATS, cira 42.189.531.270 di dati inaccurati e/o incompleti parti dei ROEs. Più nello specifico, la banca:
  • assegnò erroneamente, in circa 28.2 miliardi di casi, le Order Cancellation Flags nel senso che, dall' 1 Gennaio 2013 a 3 Gennaio 2014, indicò gli ordini da essa cancellati come cancellati da un suo cliente oppure indicò quelli cancellati da un suo cliente come eliminati dalla banca;
  • assegnò inaccurati Order Origination Codes, indicando che gli ordini fossero stati ricevuti da un cliente o originati dall'interno della banca invece di indicare che gli ordini fossero stati ricevuti da un altro broker- dealer, il tutto dal 17 Ottobre 2011 al 20 Febbraio 2015 (quindi, approssimativamente in circa 11.3 miliardi di casi);
  • omise di comunicare in maniera corretta gli Special Handling Codes per gli ordini ricevuti dai clienti brokers-dealers della Goldman, utilizzanti i suoi Market Participant Identifiers con riguardo a quelli nuovi ed a quelli cancellati/rimpiazzati, il tutto tra il 29 Marzo 2010 ed il 14 Marzo 2014 (quindi, approssimativamente in circa 2 miliardi di casi);
  • presentò -in maniera erronea- il Time in Force Values of “Day”degli ordini, anziché il  loro Good-Til-Time (“GIT”), tra il 12 Aprile 2007 ed il 17 Luglio 2013 (quindi, in circa 211.8 milioni di casi);
  • presentò in maniera non corretta gli Execution Type Indicators, indicando un' esecuzione parziale di ordini invece di rappresentare che gli stessi ordini fossero stati eseguiti in pieno, tra il 14 Luglio 2006 ed il 3 Ottobre 2014 (quindi, in circa 165 milioni di casi);
  • comunicò in maniera errata all' OATS gli eventi “New Order and Route”, tra il 6 Agosto 2010 ed il 3 Dicembre 2013 (quindi, in circa 420.767 di casi);
  • omise di comunicare in maniera corretta le Order Event Time Stamps, tra il 17 Ottobre 2011 ed il 9 Marzo 2015 (quindi, in circa 212 milioni di casi).
Questi 42.1 miliardi di dati inaccurati parte dei ROEs, rappresentavano il 20.53% di tutti i reports (cioè 205.4 miliardi) che la Goldman trasmise all' OATS tra il 14 Luglio 2016 ed il 9 Marzo 2015, integrative di due distinte violazioni della NASD Rule 6954 (per la condotta tenute prima del 15 Dicembre 2008) e della FINRA Rule 7440 (per la condotta tenuta a partire dal 15 Dicembre 2008).
Tra il 7 Aprile 2014 ed il 13 February 2015, la Goldman trasmise circa 15.094.339.331 ROEs all' OATS riconducibili all' ATS della banca, contenenti dati incompleti, inaccurati o impropriamente formattati. Specificatamente, il SOMA inoltrò all' OATS ordini carenti delle stampe temporali espresse in millisecondi nonostante il suo ATS fosse temporalmente settato su base millesimale. Questi 15 miliardi di ROEs rappresentavano il 100% di tutti i ROEs che Goldman era obbligata a trasmettere all' OATS nel periodo di tempo considerato, integrando violazioni separate e distinte della FINRA Rule 7450.
Tra il 10 Novembre 2014 ed il 13 Febbraio 2015, la Goldman presento circa 38.684.488 trade reports alla FINRA/NYSE TRF attribuibili all' ATS, contenenti dati inaccurati, incompleti o impropri. Specificatamente, il SOMA presentò trade reports al TFR privi dell'indicazione delle marche temporali di esecuzione espresse in millisecondi, nonostante l' ATS di Goldman fosse settata su base temporale millesimale. Questi 38.6 milioni di reports rappresentavano il 100% di tutti i trade reports che Goldman era obbligata a trasmettere alla TRF nel periodo considerato. La condotta appena descritta, integra separate e distinte violazioni della FINRA Rule 6386B (c)(5).
Durante tutti i periodi sopra considerati, il sistema di supervisione della Goldman non eseguì i controlli ragionevolmente richiesti al fine di garantire la compliance con le NASD Rules 6954, 6955 e con le FINRA Rules 7440, 7450 e 6380 B(c)(5) con riguardo alle carenze sin qui descritte, integrando perciò la violazione delle NASD Rule 3010 (per la condotta occorsa prima dell' 1 Dicembre 2014) della FINRA Rule 3110 (per la condotta occorsa a partire dall' 1 Dicembre 2014) , della NASD Rule 2110 (per la condotta occorsa prima del 15 Dicembre 2008) e della FINRA Rule 2010 (per la condotta tenuta a parire dal 15 Dicembre 2008)
Come detto anche negli altri posts, le omissioni della Goldman possono aver condizionato la capacità della FINRA di rilevare condotte potenzialmente lesive e/o aver creato alerts falsi positivi richiedenti la spendita di risorse altrimenti non necessarie.

martedì 15 dicembre 2015

IL QE CONTRIBUISCE A DISTORCERE I PREZZI DEI DERIVATI SUL REDDITO FISSO

Allora, che succede? Succede che negli ultimi 3 mesi, i differenziali degli swap in dollari USA (ossia la differenza tra il tasso della componente fissa dello swap e il corrispondente rendimento del titolo del Tesoro) sono divenuti negativi e quelli in euro maggiormente positivi.
Chi sono le controparti nei mercati dei derivati? Le banche d'affari che, essendo meno affidabili degli stati, offrono tassi swap più alti dei rendimenti dei titoli di stato corrispondenti. Perché? Perché essere meno affidabili significa essere più rischiosi e quindi dover offrire un premio aggiuntivo per il maggior rischio. Se i tassi swap sono maggiori di quelli dei titoli di stato, lo spread è positivo. Invece, negli USA è sceso in territorio negativo.
Perché è sceso in territorio negativo? Vediamo quali potrebbero essere i fattori potenzialmente causa di swap più bassi.
  • Miglioramento del rating delle banche.
  • Aumento della domanda di copertura sul rischio di tasso da parte degli emittenti di debito corporate.
  • Ricerca di durations più lunghe a cui associare tassi fissi da parte degli investitori (fondi pensione, assicurazioni)
Vediamo ora quali potrebbero essere i fattori potenzialmente causa di rendimenti obbligazionari più alti.
  • Sell-off dei titoli USA da parte dei Paesi Emergenti.
I dealers potrebbero non averli assorbiti sul secondario e per tutta risposta i rendimenti hanno assunto un valore maggiore ai corrispondenti (per scadenza) tassi swap.
  • I vincoli di bilancio delle banche hanno impedito l'arbitraggio speculativo.
Per porre in essere pratiche di arbitraggio speculativo, utili a ripristinare swap spreads positivi, è necessario usare la leva. Per fare cosa? Per finanziare nei mercati pronti contro termine le posizioni lunghe in titoli del Tesoro.
Veniamo all' area Euro
In corrispondenza dell' abbandono del peg con l'euro da parte della Banca Nazionale Svizzera, gli swap spreads a 10 anni hanno cominciato ad ampliarsi. 
Perché? Perché gli investitori (assicurazioni e fondi pensioni) hanno cominciato a coprire il rischio tassi. Nel frattempo i tassi swap sono scesi ma, quelli dei titoli di stato (mercato a pronti), di più e quindi gli spreads si sono allargati. E' probabile che fondi pensione ed assicurazione abbiano allungato la duration dell' attivo, acquistando obbligazioni a più lunga scadenza, forse abbassando i rendimenti di mercato al di sotto dei tassi swap.
Per coprirsi dal rischio di rendimenti ridicoli (generati dal QE), gli operatori di cui sopra possono altresì:
  • stipulare swaps di tassi di interesse per ricevere un tasso fisso;
  • acquistare swaptions di opzioni conferenti il diritto di stipulare un contratto swap a una data futura;
Di conseguenza, le swaptions tendono a divenire più costose nelle fasi di tensione e quando gli investitori si affrettano a cercare protezione dal rischio di duration.
Vista la contrazione dei tassi swap decennali, il costo delle swaptions, quindi della copertura, cresce e quando cresce troppo c'è un maggior rischio di sell-off sull'obbligazionario. Gli effetti del sell-off così innescato da dinamiche attinenti al mercato dei derivati, a lorovolta, vengono amplificati sul mercato a pronti a causa di una scarsa profondità dello stesso ovvero della sua liquidità che, a dirla tutta, non gode di ottima salute (specie quella del bund).

martedì 8 dicembre 2015

PER SPECULARE BENE SUL RILASCIO DI NEWS O SI E' OPERATORI EVENT DRIVEN O SI E' TRA COLORO I QUALI, DAL 1994 ALMENO, VENGONO A CONOSCENZA DEL CONTENUTO -UFFICIALMENTE SECRETATO- DEI VERBALI DEL FOMC ANCOR PRIMA DELLA DISCLOSURE PT.1

Lo so: voi umani siete così prevedibili che è uno spasso osservarvi. Quindi, se siete qui per il solo fatto del FOMC, scorrete sino a fine pagina.
***
Prima di leggere, bontà vostra, il contenuto del post trattante l'argomento di cui al titolo, mi permetto di segnalarvi gli 8 posts in cui ho provato a trattare brevemente la tematica inerente la lettura delle news da parte degli algoritmi (clicca qui, qui, qui, qui, qui, qui, qui, qui).
Il trading, si sa, è dispensatore di adrenalina ed una delle situazioni maggiormente eccitanti non solo per gli operatori ma anche per i semplici appassionati o i curiosi spettatori, non può che essere l'osservazione del ciclo vitale del momentum, tanto rialzista quanto ribassista, innescato -con riguardo ai vari assets- dal rilascio di notizie price sensitive specifiche e/o macroeconomiche e/o geopolitiche.
Negli istanti immediatamente precedenti e successivi alla disclosure di dati e di notizie importanti (soprattutto se programmata rigidamente o comunque attesa nella componente temporale) si riscontra: i) un aumento del bid – ask spread dell'assets; ii) una maggiore volatilità di brevissimo periodo; iii) una minore liquidità presente sui books di negoziazione.
Come potete notare, poco prima e poco dopo della release della BCE del 3 Dicembre scorso, la liquidità sul Future Eur/USD trattato sul CME si volatilizza per poi riapparire con gradualità

Grafico offerto da NANEX 
L'aumento della volatilità di brevissimo periodo, conseguenza della minore liquidità presente sui books di negoziazione, trova appunto espressione:
  • numericamente, nell'allargamento del bid-ask spread dell'asset trattato;
  • graficamente, nella formazione di candele long white (green) o long black (red) osservabili sui timeframes da 1 a 3 minuti (nell'ipotesi di utilizzo delle piattaforme retail; gli istituzionali usano scale temporali minori), prodotti ultimi di tantissimi movimenti non unidirezionali (spesso, nel processo di formazione delle candele si notano rapidi movimenti di segno opposto che lasciano poi spazio a quello temporalmente prevalente).
La maggior parte dei gains ottenibili tradando le news va a coloro i quali riescano a leggere la notizia, posizionandosi di conseguenza sulla market side corretta, prima del resto del mercato; il resto va ai traders (anche algoritmici ma non a bassa latenza) che si accodano cercando di sfruttare il movimento residuale. Questi, tuttavia, accettano il rischio (dimensionalmente maggiore rispetto a quello assunto dagli algoritmici ad alta frequenza) di rimanere nel mezzo dei non insoliti pull-backs che inframezzano la definitiva stabilizzazione del prezzo o, nel caso di posizioni assunte sul finire del momentum, nelle correzioni -in genere non inficianti il trend principale disegnato dalla news- seguenti alle brusche salite o discese. Detto rischio è ovviamente cospicuo per i traders discrezionali aventi come unico punto di riferimento i grafici settati su timeframes molto bassi, dunque scarsamente indicativi e come unico limite (autoimposto) alla loro emotività, il take profit e/o lo stop-loss previamente stabilito. I traders non discrezionali (anche non a bassa latenza) tendono ad eseguire per via informatica e con condizionalità di tipo algoritmica, valutazioni che guardano oltre le barre (o le candele) di brevissimo termine, elaborando dati su base quantitativa il cui output è idoneo a rivelare con maggior accuratezza -rispetto alla percezione visiva propria dell'analisi tecnica impiegata dagli operatori discrezionali- il momento opportuno per abbandonare la posizione, ovvero, prima che si manifestino eventuali inversioni giudicate significative.
La strategia event (news)-driven poggia su alcuni punti chiave:
  1. lettura ultra rapida delle news d'interesse;
  2. analisi del relativo impatto sul mercato;
  3. ingresso nel mercato, con direzionalità coerente con quanto determinato al punto sub 2), prima che il mercato sia influenzato dalla news medesime.
Esempio semplice semplice: nel caso in cui il Paese maggior produttore di cacao dovesse essere colpito da estrema siccità e/o le relative piante da un brutta epidemia tu, elaboratore, entra immediatamente long sulla commodity ed esci non appena il prezzo inizi a dare segni di stabilizzazione.
Appare superfluo sottolineare l'indispensabilità di un'elevata potenza di calcolo e ove possibile (ma qui entriamo in un segmento popolato da operatori molto sofisticati) di un servizio di “multiple co-location”.
Qualsiasi strategia operativa event-driven, includerà due componenti: uno spider ed un analiyst.
Lo strategy spider è utilizzato per setacciare internet (in aggiunta ai dati acquisiti tramite data feed offerto in genere dalla Reuters o da Bloomberg) rapidamente e nel rispetto dei filtri preimpostati. Tuttavia, gli spiders in uso nel campo dell' algo trading sono molti diversi da quelli impiegati nella costruzione dei search engines. Infatti, nel caso in cui questi riuscissero ad analizzare in circa mezz'ora tutte -ma proprio tutte- le fonti di internet esistenti al mondo ed indicizzate, il risultato non potrà che dirsi soddisfacente; viceversa, un lasso di tempo di tale ampiezza non è accettabile né nel trading algoritmico non a bassa latenza né -con tutta evidenza- in quello ad alta frequenza. La dimensione del problema temporale è, però, portato a ridursi ove si consideri che nel caso di strategie operative event-driven, gli spiders non sono settati per analizzare l'intera rete web ma solo alcuni nodi d'interesse, tra i quali:
  • siti ufficiali istituzionali, sui quali vengono pubblicati periodicamente e non dei reports;
  • siti ufficiali governativi, sui quali vengono pubblicati periodicamente e non reports ed annunci;
  • siti ufficiali aziendali, sui quali vengono pubblocati periodicamente e non reports finanziari;
  • siti d'informazione di fama mondiale;
  • siti orientati al rilascio rapido di news, come Twitter e simili.
A questi, deve ovviamente aggiungersi -come detto- il o i data feed/s acquistati da Bloomberg o Reuters, incorporanti informazioni recapitate ed interpretate dal trader con le modalità descritte negli 8 posts di cui sopra.
Il problema maggiore derivante dall' uso di fonti di informazioni a rilascio rapido è ovviamente quello rappresentato dall'accuratezza delle informazioni, potenzialmente risolvibile attraverso l'utilizzo di multiple fonti di convalida delle singole news, con conseguente -inevitabile- perdita di tempo.
Una volta ricevute, le informazioni devono essere filtrate, impiegando tecnologie in grado di comprendere il senso di messaggi non strutturati, gli idiomi locali nonché i patterns relativi ai dati economici, ai disastri ambientali, ai disastri umani, alle catastrofi naturali, agli eventi politici ecc.
Raccolti, previo filtraggio, i dati d'interesse sarà necessario effettuare una previsione: c'è bisogno di uno strategy analyst. Lo strategy analyst potrà pre-settare manualmente le istruzioni che l'elaboratore dovrà eseguire in presenza di alcuni dati anziché di altri oppure, nel definire la scelta da attuare sul mercato, potrà affidarsi ad un' intelligenza artificiale istruita utilizzando le tecniche proprie della machine learning technology. Anche in tal caso, però, non tutto è rose e fiori: un'intelligenza artificiale funziona nella misura in cui esista un dominio di dati sufficientemente ampio sulla base del quale determinare un set di scelte, il che rappresenta un problema nel caso in cui si volesse ad essa affidare la scelta speculativa avente ad oggetto un disastro. Intendo dire: i dati di potenziale interesse per speculare su catastrofi e disastri sono, allo stato, troppo esigui per per poter istruire accuratamente un'intelligenza artificiale. Chi mai avrebbe pensato ad un crollo del prezzo della gomma in corrispondenza del terremoto Giapponese nel 2011? Nessuno. La gomma crollò perché il terremoto danneggiò la capacità produttiva delle industrie automobilistiche. 
Come dicevo negli 8 posts di cui sopra, resta poi da affrontare il problema degli idiomi locali e della loro influenza nel processo di produzione dell' output da parte dell 'algoritmo impiegato; anche la definizione di templates standard con annesse porzioni di vocabolari contenenti alcune parole chiavi i riferimento, non dà alcuna certezza circa la stabilità dei modelli operativi scelti, perché astrattamente mutevoli nel corso del tempo anche in ragione di una semplice alterazione dei criteri editoriali o linguistici di una delle fonti di informazioni di riferimento. Il risultato netto di quanto detto è che i profitti generati da questa strategia sono connotati da una forte volatilità nel tempo, ma con picchi singoli piuttosto elevati: in alcuni casi davvero molto elevati.
Poi, nel caso in cui voleste ridurre del tutti i rischi, non vi resterebbe che stringere amicizia con uno dei pochi fortunati che -ad esempio- dal 1994 riescono a conoscere in anticipo il contenuto secretato dei verbali del FOMC. Come faccio ad affermare questo? Esiste uno studio recentissimo di un'importantissima e notissima università americana che ha dimostrato come, dal 1994, negli USA come nel resto del mondo, l'equity premium inteso quale rendimento azionario in eccesso rispetto all'attività priva di rischio rappresentata dai Treasury Bills, sia stato interamente guadagnato in corrispondenza di alcuni eventi ben precisi, riguardanti la Banca Centrale a stelle e strisce.
 Ne parleremo nei prossimi posts, grazie.

sabato 5 dicembre 2015

UNA SETTIMANA TRA I MERCANTI 30 NOVEMBRE- 4 DICEMBRE 2015

  • La settimana dei cacciatori d'affari è iniziata in chiaroscuro: apprendono, infatti, che il Fondo Pensioni della Norvegia -parte del più ampio fondo sovrano nazionale- ed il Fondo Pensioni del Giappone (il più grande al mondo), nel terzo trimestre, hanno perso -in termini di controvalore- rispettivamente 32 e 64 miliardi di dollari.
  • A Novembre, in Arabia Saudita, il Saudi Interbank Offered Rate a 3 mesi aumenta di 16 pb, toccando nuovi massimi rispetto a quelli fatti registrare nel 2009. Ad Ottobre, i depositi bancari calano del 4,7% rappresentando -in termini assoluti- la maggiore contrazione fatta registrare dagli anni '90.
  • In Russia, il procuratore della federazione (quindi Putin) dichiara le due fondazioni di George Soros, vale a dire l' Open Society Institute e l' Open Society Institute Assistance Foundation «Minaccie all' ordine costituzionale ed alla sicurezza nazionale della Russia», vietando a tutti i cittadini di partecipare a qualsiasi attività o progetto promosso od organizzato dalle predette.
  • Poi gli USA. Gli USA, secondo la vulgata comune, sono in ripresa, fortissimi e bellissimi come sempre. Infatti, il Dallas Fed Manufacturing di Novembre segna un -4,9 (facendo meglio delle aspettative date a -10 ed in rialzo dal -12,7 segnato ad Ottobre). Si tratta dell' undicesima contrazione mensile consecutiva: un tipico segno di ripresa.
  • Le Pending Home Sales USA, ad Ottobre, crescono del 2,1% Y/Y (facendo peggio delle aspettative, date a 4,3% ed anche del dato di Settembre, pari a 3,2%).
  • Larry Lindsey, ex membro FED ed ex Direttore del Consiglio Nazionale Economico Nazionale, esprime il suo pensiero sullo stato attuale dell' economia: «L'idea di lasciar correre una bolla è una delle cose più folli che una banca centrale possa fare. Le bolle finiscono sempre male. La FED è a corto di munizioni dopo averne usate troppe per troppo tempo». Pensiero che, molto più sommessamente, avevo espresso qualche mese fa qui e qui.
  • Il Chicago PMI di Novembre si attesta a 48,7 a fronte di un consenso stimato di 54.
L' 1 dicembre è stata una giornata da +700%. Meet Acorn International, quotata sul NYSE, ha recuperato il -23% del giorno prima (con intraday del -45%) facendo segnare -intraday- un + 700%.
  1. La giornata è proseguita con JPMorgan che consiglia di ridurre l'esposizione sull'equity USA, poiché: «Il lungo periodo caratterizzato da acquisti indiscriminati sui ribassi, potrebbe essere giunto al termine». La banca, si dice poi preoccupata della crescente differenza tra organic cash (in)flow ed outflow per dividendi e buybacks. Il che, a mio modesto parere, va letto unitamente ad un altro dato che vede il 55% delle società USA distanti almeno il 10% dalla media a 200 giorni dei rispettivi massimi. Anche perché, l'inflazione prodotta sui prezzi degli assets finanziari, potrebbe subire una leggera riduzione ove la crescita della base monetaria M2 continuasse a rallentare come accaduto Y/Y a Novembre (minor aumento dal 2008).
  • Una proposta di Scott Sumner mi ha incuriosito: la creazione di un mercato dei futures aventi come “sottostante” il PIL. A dire il vero, anche il dato secondo cui solo le più micro delle micro caps, tra tutte le 4.888 società quotate negli USA, risultino essere a buon mercato, assumendo quale parametro la media di lungo termine dei P/E pari a 15x, ha carpito la mia curiosità.
  • Lo Yuan entra nel paniere di valute alla base degli SDR dell'FMI, con un peso maggiore dello Yen e della Sterlina.
  • Il ferro minerale scende sotto i $ 40 per tonnellata, facendo segnare un -40% da inizio anno ed un -80% dai massimi del 2011-2012.
La Morgan Stanley pubblica 3 scenari sullo S&P 500 per il 2016:
  • scenario base, S&P500 2016 a 2175 (60% di probabilità)
  • scenario toro, S&P500 2016 a 2425 (20% di probabilità)
  • scenario orso, S&P500 2016 a 1600 (20% di probabilità)
  • La stessa Morgan Stanley comunica una contrazione dei ricavi del segmento fixed-income del 42%, posti a giustificazione del futuro licenziamento del 25% di addetti del relativo settore.
  • Sempre in data 1.12.2015, la paper diluition dell'oro toccato quota 294x a fronte di nuovi minimi assoluti della quantità di oro fisico registrata presso il Comex.
  • Porto Rico evita il default sulla quota di debito pubblico “GO Debt” per 273 milioni di dollari, ripagati utilizzando parte delle somme destinate ai servizi pubblici essenziali.
  • L'iperinflazione imperversa in Kazakistan.
  • Il PIL Canadese, subisce la maggior contrazione mensile dal 2009.
  • BlueCrest Capital, il terzo hedge fund più grande d'Europa, nei prossimi mesi restituirà ai propri clienti 7 degli 8 miliardi di euro gestiti. In pratica cambia business model e non gestirà più denaro per gli investitori ma solo per i propri managers e per i propri partners privati.
  • L'Hedge Fund “Trafigura” chiude il proprio fondo “Galena Metal Fund”: continuano i problemi legati alle materie prime.
  • Il PIL reale de Brasile cala dell' 1,7% T/T, del 4,5% A/A, mentre quello del secondo trimestre viene rivisto da -1,9% a -2,1%.
  • Il Business Roundtable CEO Economic Outlook Index passa dai 74,1 punti del terzo trimestre ai 67.5 del quarto.
  • L'indice Invertories-to-Sales cinese del settore automobilistico raggiunge il massimo di sempre in un periodo di non recessione (cioè aumentano le scorte), mentre l'indice “Plans To Buy an auto” tocca i minimi da Gennaio 2013. Il China November Vehicle Inventory Alert Index sale, a Novembre, al 61,8% dal 54,1% di Ottobre.
  • La Shanghai Gold Exchange, a fine Novembre 2015, ha consegnato 54.063 tonnellate di oro; nuovo record.
  • La Cina, a Novembre, ha aggiunto 14 tonnellate di oro alle proprie riserve nazionali.
  • Il South African Rand (ZAR) raggiunge i minimi di sempre contro il Dollaro Usa.
  • Il Debito Pubblico USA, a Novembre, aumenta di 674 miliardi di dollari.
Il 2 dicembre, si apre con il WTI Crude sotto il supporto dei $40 a barile, mentre Credite Suisse dice di vedere lo S&P 500 a 2,150 punti a fine 2016.
  • Lo US Index Dollar, tocca i massimi a 12 anni.
  • Gli ordini industriali USA crescono M/M dell' 1,5 ma le variazioni mensili Y/Y sono negative da 12 mesi di fila.
  • Lockhart (membro FED) dice che gli obiettivi occupazionali della FED possono considerarsi raggiunti
Il 3 Dicembre, si apre con il Bloomberg Consumer Comfort ai minimi da 13 mesi e prosegue con Draghi che scontenta tutti per un easing troppo leggero. L' Eur/Usd vola ad 1,09.
Traders con posizioni short sull' Eur/Usd, colti nel mentre guardavano la conferenza stampa di Draghi
  • La vendita di abitazioni ad Hong Kong cala del 14,4% rispetto ad Ottobre e del 41,7% rispetto al Novembre dello scorso anno.
  • Goldman Sachs fa pubblica ammenda per aver previsto un discesa di 2-300 pips sul cambio Eur/Usd.
  • Il DAX vive il maggior ribasso dal 24 Agosto scorso.
  • Il 4 Dicembre, si apre con Draghi che rassicura i mercati dicendo che farà di più se necessario perché il bilancio della BCE non ha limiti prestabiliti.
  • I NFP USA, mostrano una crescita mensile di 211 mila unità. Battute le aspettative di 200 mila unità. Da Gennaio 2015, il numero netto di addetti al settore manifatturiero è cresciuto di 0 unità, mentre è cresciuto di 294.000 unità quello di camerieri e baristi. Il numero di cittadini USA, nati in USA, che ha perso il lavoro a Novembre è pari a 326.000 unità. Gli stranieri che hanno trovato lavoro in USA a Novembre è pari a 375.000 unità.
  • Gli Involuntary Part-Time Workers USA, a Novembre, aumentano di 319.000 unità, raggiungendo quota 6.1 milioni: maggior aumento da Settembre 2012.

martedì 1 dicembre 2015

LA FINE DEGLI ORDINI STOP-LOSS SUL NYSE E L'IMPATTO SUI TRADERS RETAIL PT.2

In questa seconda parte, proporrò dei brevi commenti su alcuni degli aspetti trattati nella prima (clicca qui). 
Innanzitutto, vorrei che vi soffermaste sul quesito principale al quale ho provato -anche tramite i tanti posts scritti in passato- a dare risposta: se gli ordini retail non finiscono sul NYSE, alla fine, dove vanno?
Vanno verso le piattaforme che offrono di più ai brokers, affinché questi instradino verso quei lidi gli ordini dei retail. Gli wholesalers (o internalizers) come Citadel e Knight pagano i retail brokers al fine di ottenere il loro flusso di ordini. Avevo già parlato del modello di business all'interno del quale i retail vengono costretti: potete trovare qui e qui i posts di riferimento; vi invito a leggerli con molta attenzione al fine di evitare che tutto il discorso fatto sino ad ora possa restare totalmente monco.
Come avrete modo di notare dalla lettura dei contributi di cui sopra, gli internalizzatori vendono ai e comprano dai retail ad un prezzo già vecchio, vale a dire quello fatto segnare dal SIP, nel mentre comprano e vendono per conto loro (in conto capitale direbbero i dotti) conoscendo prima dei retail i prezzi “nuovi”, appresi grazie all'utilizzo dei “direct data feeds” provenienti dal mercato di riferimento. Il risultato netto, consiste nell' intascare -a discapito dei retail in termini di mancato maggior risparmio- la discrepanza tra prezzi vecchi (SIP) e nuovi “Data Feeds”. Trovate tutto nei due links sopra riportati, dai quali potrete ben comprendere -almeno spero- come il modello sì strutturato riesca a contemperare l'esigenza di un formale rispetto delle norme poste -almeno astrattamente- a tutela degli investitori e dell'integrità dei mercati. Il percorso seguito dai protagonisti della parte di industria finanziaria descritta è molto semplice:
  • I brokers devono garantire ai loro clienti (trader retail) che il prezzo di esecuzione sia, per quel prodotto, in quel momento, il migliore disponibile tra tutti quelli fatti segnare, per quel dato asset, dalle varie piattaforme di negoziazione.
  • Il NYSE (ma un discorso analogo può essere astrattamente fatto per altri mercati con riguardo agli assets ivi listati) per i titoli su di esso quotati offre, in oltre il 60% dei casi (si raggiungono picchi pari ad oltre l'80%) il NBBO, vale a dire il miglior prezzo di acquisto o vendita per quel titolo.
  • I brokers, anziché instradare l'ordine sul NYSE, lo instradano verso un wholesaler che paga loro un compenso per ogni azione componente la size dell'ordine retail ricevuto e destinato ad essere eseguito.
  • Al contempo, i brokers riescono a garantire ai propri clienti retail il rispetto del NBBO. Intendo dire che i brokers riescono a giustificare, dinanzi ai propri clienti, la scelta di non aver inoltrato l'ordine lì dove era presente il NBBO, quindi il miglior prezzo disponibile in quel dato istante. In che modo? Grazie all' wholesaler, il quale pratica un miglioramento -economicamente insignificante per il retail- sul miglior prezzo del titolo pubblicamente osservabile da tutti gli altri investitori privi di direct data feed, ovvero, su quello generato dal SIP in un dato istante. La grandezza del miglioramento è, normalmente, pari ad $ 0,0001 per azione. Per quale ragione l'wholesaler (o internalizer che dir si voglia) risulta in grado di praticare questo miglioramento del prezzo? Lo abbiamo già detto: perché vede “prima di tutti gli altri” i nuovi prezzi in denaro e lettera battuti per quel dato titolo, grazie alle informazioni che riceve dal mercato -su cui nel frattempo (millisecondi) opera in copertura- tramite direct feed, potendo intascare la differenza. Il fatto che l'wholesaler sia in grado di vedere i nuovi prezzi prima del trader retail, garantisce al primo un profitto, per ogni ordine ricevuto, connotato da certezza matematica. Detto volgarmente, l'internalizer fa la cresta sui prezzi praticati al trader retail, utilizzando il proprio vantaggio tecnologico rappresentato dall' accesso al data feed direttamente proveniente dal mercato, sfruttato grazie alla co-location dei propri servers ed all'infrastruttura hardware e software tipicamente in uso agli operatori ad alta frequenza.
  • L'obiezione che qualcuno potrebbe fare è la seguente: «il price improvement pari a $ 0,0001 per azione, nel caso di azioni presentanti un bid-ask spread di un centesimo e di un ordine con size pari a 2.000, garantirebbe al retail un risparmio totale di 20 centesimi. Non sarà molto, ma sicuramente non viene danneggiato». Nell'esempio numerico qui riportato, vi ho dimostrato che non è così. Qualora anche i retail avessero accesso a “nuovi” prezzi fatti segnare dal mercato e visti dall' wholesaler con anticipo (millesimale ovviamente) tramite data feed, il risparmio conseguito dal retail sarebbe superiore di ben 100 volte a quello conseguito tramite internalizzazione dell'ordine. Nell' esempio numerico riportato al link di cui sopra, il retail andrebbe a risparmiare $ 20 a fronte dei $ 0,20 non pagati passando, suo malgrado, dall' internalizzatore. Inoltre, dobbiamo considerare il fatto che in presenza di azioni con un bid-ask spread superiore rispetto a quello oggetto di esempio, il profitto dell' internalizzatore può essere ben maggiore senza garanzia alcuna circa un l'applicazione di un price improvement (quindi di un risparmio) più consistente per i retail.
E' lo stesso NYSE a dirci che gli internalizzatori riescono a vedere, prima dei retail, i prezzi fatti segnare dal mercato. Più precisamente, ci dice che il flusso di ordini retail viene gestito dagli internalizzatori i quali, da una parte dispongono di proprietary feeds grazie ai quali vedono i prezzi per primi e dall'altra eseguono gli ordini dei clienti, non sulla base dei prezzi “aggiornati” visibili tramite data feed, bensì a quelli già vecchi visualizzabili dal retail tramite consolidated feed. Ancora una volta, vi invito a leggere questi due links (clicca qui e qui), indispensabili per la complessiva comprensione della tematica oggetto di trattazione.
Relativamente alla questione degli stop-loss, possiamo affermare quanto segue, partendo da un'ovvietà. Nel caso in cui qualche retail intendesse far uso di stop-loss orders, quale istruzione parte di un directed order, saprebbe già, essendo stato reso edotto dal NYSE sul punto che, dal 2016 in poi, non sarà più possibile. Viceversa, in caso di non-directed order potrà continuare a farne tranquillamente uso a condizione che il proprio broker li supporti tecnicamente (ed in genere tale supporto è garantito da tutti). In tale ipotesi, dal punto di vista tecnico, potrà verificarsi che: il broker gestisca -proprio da un punto di vista infrastrutturale- gli stop loss i quali saranno inviati all'internalizzatore al verificarsi della condizione impostata dal retail; il broker ceda -dietro compenso ovviamente- l'intero flusso di stop-loss orders all' internalizzatore stesso che provvederà a gestirlo. Tale ultima soluzione, da un lato abbatte la latenza osservabile tra l'innesco dello stop-loss order, l'inoltro dal broker all'internalizzatore e l'esecuzione da parte di questo, contenendo i rischi di slippage più o meno consistenti per la sola porzione (del rischio) dipendente dalla sola variabile della latenza; dall'altro -pur dovendo sussistere il muro informativo tra settore dell' internalizzatore riguardante il trading proprietario e quello inerente la gestione degli ordini dei clienti, cosa che spesso non accade come testimoniato in diversi posts di questo blog, esiste un elevatissimo rischio che l'internalizzatore vada a vedere il posizionamento degli stop loss dei retail. Ovviamente, dire che un solo internalizzatore sia in grado di innescare gli stop loss posizionati su di un dato livello di prezzo, magari determinato sulla base di un processo inferenziale poggiante sull'analisi comportamentale dei traders retail, allorquando il mercato viaggi abbastanza distante dallo stesso, è una scemenza. Attenzione: non è astrattamente impossibile che ciò possa accadere, visto che alcuni degli internalizzatori sono rappresentanti dagli hedge funds e dalle banche più importanti al mondo (e chi legge questo blog conosce bene la potenza di fuoco degli HFTs -clicca qui), ma ritengo altamente improbabile che, ove il prezzo battuto dal mercato disti in maniera rilevante dal punto di innesco degli stop loss, un singolo internalizzatore tenti di dirigere il mercato su quel livello di prezzi, accettando di attivarsi in un contesto operativo connotato da un rapporto rischio/rendimento presentate un numeratore dal valore assoluto certamente elevato ed un denominatore connotato da incertezza tanto nella dimensione totale quanto nel suo conseguimento. Viceversa, allorquando il prezzo fatto segnare dal mercato fosse in prossimità di approcciare un livello individuato, per via inferenziale o visiva, come punto d'innesco degli stop-loss orders, potrebbe considerarsi probabile che anche un singolo internalizzatore di grandi dimensioni -sfruttando il bias favorevole di altri operatori involontariamente cooperativi- decida di attivarsi al fine di accelerare la direzionalità per trarne profitto. In tal caso, il rapporto rischio/rendimento dell'operazione è più equilibrato poiché la valutazione microstrutturale delle condizioni concernenti la liquidità, presupposto decisionale della scelta concernente l'incremento della selling o della buying pressure volta ad innescare gli stop-loss, risulta condotta su di un orizzonte temporale -quello necessario a far muovere i prezzi di pochi centesimi- più contenuto e quindi in grado di restituire risultati connotati da un'incertezza minore (maggiore è il lasso temporale considerato per l'elaborazione previsionale dell' atteggiarsi della liquidità su di un dato asset, maggiore è l'incertezza circa la significatività del risultato ottenuto, quindi maggiore è il rischio connotante la scelta di operare per muovere i prezzi verso il punto d'innesco degli stop orders).
Come avrete potuto capire, la tecnologia usata dal trader non centra nulla a differenza di quello che afferma un noto trader italiano che dice di creare sistemi per gli hedge funds e che pubblica libri per una nota casa editrice.

 La differenza, nell'utilizzabilità degli stop-loss orders propriamente detti, risiede tutta nella distinzione tra directed orders e non-directed orders.