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venerdì 13 marzo 2015

TRADING AD ALTA FREQUENZA. IL QUOTE STUFFING (EXTREME VERSION) PT.2

Cari amici, per prima cosa vorrei provare a rispondere -partendo da una certezza- ad un quesito postomi frequentemente su Facebook, vale a dire se l' HFT sia un male o un bene per i mercati. Esistono diversi (anche se non moltissimi) studi -condotti con metodo scientifico- sul fenomeno del trading ad alta frequenza, tra i quali ritengo meritevoli di menzione quelli prodotti da: Jarrow e Protter (2011), Linton e O’Hara (2011), Cvitanic e Kirilenko (2010), Martinez e Rosu (2011), Jovanovic e Menkveld (2010), Hendershott e Moulton (2011), Kirilenko (2011)Easley, de Prado e O’Hara (2010), Zhang (2010) Egginton ed altri (2011), Riordan e Storkenmaier (2011), Brogaard (2010), Brogaard ed altri (2010), Broogard (2012), Menkveld (2011), Hasbrouck e Saar (2011) Boehmer ed altri (2012), Sornette e Von Der Becke (2011), van Kervel (2012). Se dovessi fare una somma tra i giudizi deteriori e quelli positivi rinvenibili negli scritti degli autori citati, riferibili all'impatto prodotto su volatilità, liquidità, efficienza informativa dei prezzi e rischio sistemico dai trading systems di questa particolare specie di operatori algoritmici, sarei portato ad affermare che i primi siano un po' più numerosi dei secondi e che quindi una parte maggioritaria del mondo scientifico valuti negativamente l'esistenza (o forse sarebbe più corretto dire una certa operatività) degli HFTs.
Ritornando al quote stuffing, credo sia opportuno integrare il post precedente con una serie di osservazioni sul punto, elaborate nel 2010 e revisionate nel 2014 da tre docenti universitari: Egginton, Van Ness B., Van Ness R. Qualora ritenessimo corretta la stima condotta da Brogaard (uno dei massimi esperti del fenomeno) secondo il quale il trading ad alta frequenza rappresenterebbe o meglio rappresentava, nel 2010, il 77% del trading volume dell'azionariato USA, dovremmo essere abbastanza preoccupati circa l'eventualità dell'implementazione di strategie aventi ad oggetto la pratica qui discussa; preoccupazione espressa qualche tempo fa anche da Sean Hendelman, CEO di “T3 Capital” ( uno tra i maggiori broker-dealer statunitensi) il quale affermò: «La gente fa affidamento sui dati delle quotazioni ma i dati non sono reali». Quindi, ritengo opportuno chiederci se:
  • i timori sul quote stuffing siano o meno fondati;
  • il quote stuffing abbia o meno dimensioni considerevoli;
  • i quote stuffing events siano concentrati su di un unico mercato oppure siano in grado di condizionare, nel corso della loro durata, le quotazioni e le attività di trading condotte su tutti gli altri.
Per quale motivo ho scelto di far riferimento proprio allo scritto di Egginton, Van Ness B., Van Ness R.? Per una serie di ragioni molto semplici: innanzitutto, la quasi totalità degli altri autori sviluppa le proprie -rispettabilissime- teorie sulla base dei dati afferenti un unico market center (NYSE, NASDAQ, BATS ecc.); i tre esponenti del mondo scientifico qui considerati assumono, invece, quale punto di partenza, quelli riconducibili ai prezzi ed ai trades occorsi su tutti i mercati USA, unitamente a quelli offerti dal sistema NASDAQ Total View-ITCH, impiegati limitatamente all'analisi del tempo di permanenza degli ordini sul book e dell'order-to-trade ratio rilevabile nel corso di eventi previamente identificati come di quote stuffing, sul solo mercato dei titoli tecnologici. La più ampia inclusione informativa è tanto più importante quanto maggiore è la frammentazione dei mercati finanziari di un Paese: più elevata è la segmentazione delle infrastrutture negoziali (negli USA sono oltre 50), quindi del flusso globale di ordini immesso nelle varie Borse tradizionali e/o negli “Alternative Trading Systems” o ATS quali ECNs (o MTFs) e Dark Pools, minore è la significatività dei dati provenienti -in via esclusiva- da una di esse.
La primaria fonte di dati -nello studio dei tre autori- è quindi costituita dal NYSE Trade and Quote Data (TAQ), mentre il campione di riferimento -per primo da essi posto a servizio di una parte della loro analisi- comprende tutti i trades e tutti i prezzi giornalieri di tutte le azioni quotate su NYSE e NASDAQ, al netto:
  • delle informazioni ridondanti (generate da ordini immessi per errore corretti e/o cancellati);
  • delle quotazioni in cui il valore del bid sia superiore a quello dell'ask o il cui spread sia pari a zero;
  • dei dati riconducibili a titoli aventi un prezzo medio di negoziazione inferiore a $ 3,00.
  • dei trades condotti al di fuori della sequenza temporale oggetto di attenzione (9:30am – 4:00pm).

Un problema comune a tutti gli studiosi del fenomeno HFT è quello della ricerca di dati affidabili: per quale ragione? Perché sui mercati USA (ma il discorso può essere esteso anche a quelli europei) non è possibile identificare con assoluta certezza, nella maggior parte delle data sources, se un ordine sia o meno immesso da un operatore algoritmico, ragion per cui ciascun studioso cerca di ricostruire induttivamente la dimensione del fenomeno, elaborando -generalmente- tutti i messaggi elettronici identificati -previa inclusione delle informazioni inerenti immissioni, cancellazioni ed esecuzioni gestite da un singolo mercato- dai vari systems orders data. Ad esempio, Hendershott, Jones e Menkveld (2011) hanno fatto uso del numero di messaggi elettronici gestisti dal NYSE's SuperDOT System e convogliati nel System Order Data (SOD) database. Cosa rappresenta (o meglio rappresentava) il NYSE's SuperDOT System? Sino al 2009 -quando fu sostituito in continuità funzionale dal NYSE Super Display Book System (SDBK), sostituito a sua volta nel 2012 dalla Universal Trading Platform (UTP) in attesa di esser integrata con la nuova piattaforma tecnologica denominata Pillar - ha incarnato l'evoluzione del DOT (Designated Order Turnaround) System il quale, sin dal 1976, ha fatto sì che la maggior parte dei limit e market orders immessi sul NYSE venisse trasmessa elettronicamente -anziché telefonicamente o manualmente- in via diretta agli specialisti presenti sul trading floor al fine di essere eseguiti (o comunque gestiti). Chi sono gli specialisti? Sono coloro i quali agiscono come market makers di una singola azione, di un singolo titolo, al fine di facilitarne la negoziazione detenendone una certa scorta, inserendo i propri bid-ask prices, amministrando i limit e market orders e curandone l' eventuale esecuzione. Rappresentano altresì una sorta di equilibratori del mercato di quella data security, nel senso che a fronte di ampi movimenti registrati su una delle due sides del book, intervengono anche al di là delle proprie immediate disponibilità, acquistando o vendendo la quantità di titoli necessari a colmare il gap esistente in quel momento. Quindi, dal SuperDOT in poi i trades vengono eseguiti -ed i reports sull'esecuzione vengono inviati ai rispettivi brokers e da qui ai singoli operatori- molto più rapidamente che in passato; gli investitori individuali che non potevano -e che tutt'ora non possono- accedervi direttamente, operavano (operano) tramite brokers in grado di offrire -sempre tramite connessione al sistema DOT e relativi eredi- un servizio non dissimile. Nel 2009, il NYSE mandò in pensione -dopo 33 anni di onorato servizio- il SuperDOT, sostituendolo con il Super Display Book System (SDBK): tramite questa nuova piattaforma il tempo di esecuzione di un ordine è stato ridotto da 105 millisecondi a 5 millisecondi, il che equivale a dire che tutti coloro i quali operavano sui mercati Euronext riuscivano ad ottenere esecuzione e report dell'operazione nell'arco di 5 millisecondi, nonché l'ammissione dell'ordine o della relativa cancellazione in soli 2 millisecondi.
Nel 2012, il NYSE (o meglio Euronext) ha lanciato la Universal Trading Platform, con la seguente motivazione: «Nei mercati maggiormente competitivi di USA ed Europa, il tempo di latenza è il nuovo campo di battaglia, nonché il motore di crescita dell'attrazione esercitata verso il trading algoritmico e della possibilità che i mercati offrano servizi di co-location». Senza ombra di dubbio, la UTP costituisce un trading system di nuova generazione che unisce alle best practices già sperimentate nei precedenti sistemi di negoziazione offerti da Euronext, un framework dall'architettura innovativa in grado di garantire latenze inferiori al millisecondo sorrette dai più alti livelli di velocità effettiva tra quelli sperimentati sui più grandi mercati del mondo. Tutte le asset classes sono supportate, potendosi operare tramite i più svariati sistemi di trading algoritmico, con costi particolarmente contenuti, combinatamente ad una facilità di utilizzo garantita dall'uso di hardware gestito tramite Linux, nonché dall'impiego di protocolli di comunicazione standard. Nella seconda metà del 2015, inizierà la transizione verso Pillar, una trading technology platform che consentirà di operare su tutti i mercati azionari e delle opzioni (NYSE, NYSE MKT, NYSE Arca Equities, NYSE Arca Options, NYSE Amex Options, Global OTC, NYSE Bonds) usando una singola identità operativa. Il NYSE Arca Equities sarà il primo mercato a migrare verso Pillar nel corso del terzo trimestre del 2015; durante la prima fase di implementazione, gli utenti continueranno a connettersi alle gateways di NYSE Arca esistenti mentre, a partire dal quarto trimestre dello stesso anno, la seconda fase della transizione includerà il rilascio di quelle nuove e di innovativi modelli di connettività.
Esaurita questa parentesi, torniamo a trattare il problema dell'individuazione degli ordini immessi dagli HFTs. Accanto al metodo impiegato da Hendershott, Jones e Menkveld sopra descritto, altri possono coesistere:
  • quello diretto, tramite il quale gli HFTs sono identificati in relazione ad un' “etichettatura” fatta in tal senso dalle stesse piattaforme di mercato;
  • quello indiretto, tramite il quale gli HFTs sono identificati in base alla loro operatività (daily volume elevato a fronte di importi unitari relativamente contenuti, chiusura flat, esecuzione di proprietary trading, ecc.);
  • strategies based (impiegato tra gli altri da Hasbrouck e Saar), tramite il quale gli HFTs sono identificati previa analisi di moli di dati enormi, al fine di rilevare le strategie -dinamiche- sottostanti al flusso di immissione, modifica e cancellazione degli ordini, tipiche del mondo ad alta frequenza;
  • quello sviluppato dai nostri tre autori -Egginton, Van Ness B., Van Ness R- i quali utilizzano i TAQ Data non includenti informazioni inerenti singole sottomissioni e cancellazioni, bensì contenenti la versione consolidata delle quotazioni -cioè provenienti da tutte le piattaforme di negoziazione facenti parti dal market systems nazionali- dal cui frequente aggiornamento è possibile inferire l'esistenza di operatività ascrivibile agli HFTs. Una caratteristica importante dei TAQ DATA è da ricercare precipuamente nell'inclusione degli aggiornamenti delle quotazioni visibili su tutte le piattaforme negozianti le azioni (e gli altri strumenti finanziari) USA. Diversamente da quanto accadeva qualche decennio fa, quando poche trading venues detenevano elevatissime quote di mercato, la frammentazione -dunque la concorrenza tra piattaforme- è oggi una realtà nella quale è possibile scorgere episodi di quote stuffing in grado di estendersi ai vari centri di contrattazione, con l'intento di sfruttare le potenziali insorgenze -al loro interno- di inefficienze riferibili ai processi di securities pricing. Ragion per cui, l'esame del comportamento degli HFTs eseguito per mezzo dei dati consolidati affluenti da più market centers, dovrebbe fornire un'immagine più completa -secondo gli autori- dell'impatto della pratica del quote stuffing sulle condizioni generali di mercato.
C'è un altro motivo per il quale ho deciso di esporre -in questo post- le mie riflessioni specificatamente rivolte allo studio di Egginton, Van Ness B.e Van Ness R.: gli studiosi, infatti, non vanno alla ricerca di un singolo ed isolato caso di quote stuffing ma sono,viceversa, interessati a rilevare la presenza di spikes (di casi estremi upward/downward con riguardo alla direzione dei movimenti di prezzo) nell'attività di quoting. In che modo? Ogni sessione di trading quotidiano (9:30am-4:00pm) è dapprima suddivisa in 390 segmenti temporali della durata di 1 minuto ciascuno; dopodiché viene calcolata la variazione intraday nell'attività di quoting (immissione di ordini con relativi prezzi e sizes ) calcolando la deviazione standard media del numero di ordini immessi nei segmenti della durata di un minuto, nell'ambito di una finestra della durata di venti giorni. Essi identificano gli episodi di quote stuffing “intensi” all'interno di quei segmenti temporali in cui il livello dell'attività di quoting (quindi di immissioni di ordini con relativi prezzi e spessore) ecceda il numero medio di ordini -per minuto- dei precedenti 20 giorni di almeno 20 deviazioni standard; è altresì richiesto che il numero medio di ordini registrato nell'intera giornata di negoziazioni non ecceda quello medio registrato nei precedenti 20 giorni di riferimento di oltre 2 deviazioni standard. Quest'ultimo requisito è finalizzato ad escludere dall'indagine giornate aventi livelli di quoting eccezionalmente elevati, verosimilmente ricollegabili, ad esempio, a particolari notizie macro e/o notizie geopolitiche in grado di innescare un particolare attivismo degli operatori considerabile giustificato e ragionevole. I dati così ottenuti sono ulteriormente raggruppati prima e depurati poi dal rumore informativo di fondo -anche laddove idoneo ad integrare ipotesi di quote stuffing ma non estreme- prodotto in corrispondenza di annunci societari inerenti il raggiungimento o meno di alcuni livelli di ricavi/perdite oppure la distribuzione o meno di dividendi e così via. Relativamente alle aziende che hanno subìto almeno un quote stuffing event ed oggetto di attenzione da parte degli autori, alcuni dati interessati sono stati rilevati:
  • il volume medio di azioni tradate oscillava da 720 mila a 211 milioni;
  • le dimensioni delle imprese campione oscillavano tra i 520 mila dollari ed i 273 miliardi di dollari;
  • la magnitudo delle variazioni del prezzi nel corso degli intense quote events oscillava tra le 20 e le 295 deviazioni standard al di sopra della media del 20 giorni precedenti. Il 36% degli eventi era ricompreso tra le 20 e le 30 standard deviations mentre il 42% di essi si è sviluppato tra le 30 e le 40 deviazioni standard;
  • la maggior parte degli eventi -il 72%- ha fatto registrare una durata inferiore al minuto laddove oltre il 94% ha fatto registrare una durata inferiore ai 6 minuti;
Dallo studio emerge inoltre come consistenti upward/downward spikes (spikes riferiti al movimento dei prezzi delle securities interessate dal fenomeno) nell'attività di quote stuffing siano tutt'altro che rari: gli autori ne hanno registrato ben 125 per ogni giornata di contrattazioni sottoposta ad osservazione, impattanti anche aziende di grosse dimensioni (quindi vantanti titoli altamente liquidi). I soggetti quotati interessati dal fenomeno sono risultati ben 5.292, il che equivale a dire che circa il 74,7% di tutte le aziende quotate su tutti i listini statunitensi hanno sperimentato (nel corso del periodo di osservazione, 2010) almeno una volta un evento di quote stuffing. Le problematiche individuate, tuttavia, non sembrano finire qui, in quanto: gli episodi identificati come di quote stuffing estremo risultano associati ad una forte riduzione della liquidità, ad un forte aumento dei costi di negoziazione e ad un forte incremento di volatilità nel breve termine. Alla luce delle analisi condotte dagli studiosi appare quindi corretto affermare che:
  • nella finestra temporale dei 10 minuti successivi alla fine dell'evento di intense quote stuffing, sia gli spreads che la volatilità rimangono più elevati rispetto ai livelli fatti registrare anteriormente all'evento;
  • l'impatto esercitato dagli eventi di quote stuffing sulla qualità del mercato dipende dalla loro durata;
  • gli spread effettivi, quelli quotati e la volatilità aumentano durante i quote stuffing events, ma la durata di questi è inversamente proporzionale alla capacità di impattare sulla volatilità;
  • la qualità del mercato dei titoli delle aziende a bassa e ad alta capitalizzazione risulta diversamente influenzata, nel senso che quella delle prime tende a soffrire trading costs e livelli di volatilità maggiori a causa degli eventi di quote stuffing;
  • gli spreads dei titoli quotati sul NASDAQ sono risultati maggiormente sensibili al quote stuffing di quelli quotati sul NYSE/ARCA, verosimilmente a causa delle minore capitalizzazione complessiva della trading venue dei titoli tecnologici;
  • seppur con efficacia strategica differente, il quote stuffing è in grado di influenzare negativamente la qualità di mercato a prescindere dalla durata del fenomeno, dalla capitalizzazione di mercato dell'azienda bersaglio o del listino di riferimento;
  • nei periodi di intesive quote stuffing le azioni sperimentano una riduzione della liquidità, un aumento dei costi di negoziazione, un aumento di volatilità nel breve termine.
Quante sono le strategie attuabili a mezzo quote stuffing? Sostanzialmente, quattro.
  1. Same-Stock Cross-Venue. Questa strategia prevede l'esecuzione del quote stuffing con lo scopo di rallentare l'attività degli altri traders sullo stesso strumento finanziaro, su mercati differenti. L' intento ipotetico di questa strategia è quella di creare opportunità di arbitraggi di latenza sullo stesso titolo, su piazze finanziarie diverse, in cui ai traders non partecipanti all'attività di quote stuffing viene richiesto di processare -a livello informatico- il vero e proprio bombardamento di ordini e prezzi, attuato da quelli protagonisti dell'attuazione della strategia in esame. Una consistente immissione di ordini è astrattamente idonea a far sì che il mercato ricevente, impegnato a processarli, rallenti l'esecuzione di tutti gli altri, creando opportunità di arbitraggi. In altri termini, tramite questo modello operativo gli HFTs rallentano l'aggiornamento di prezzi ed ordini di un mercato, per operare sull'altro e tornare sul primo acquistando/vendendo lo stesso strumento ad un prezzo migliore.
  2. Multi-Stock - Same Venue. Questa strategia prevede l'esecuzione del quote stuffing su più titoli sullo stesso mercato con lo scopo di rallentarne l' infrastruttura impegnata a gestire gli strumenti interessati dagli eventi, per poterne tradare altri -sempre- sulla stessa piattaforma. In pratica se si desidera aggredire “in termini di prezzo” lo strumento B, si effettua il quote stuffing sui titoli A, C, D, E, rallentano il mercato, per poi prendere la posizione voluta su B (il cui aggiornamento dei prezzi è stato nel frattempo rallentato agendo su A,C, D,E).
  3. Liquidity Consuming. Questa strategia prevede l'esecuzione di quote stuffing in cui un trader può desiderare di negoziare una quantità relativamente imponente di strumenti, al fine di consumare la liquidità per essi presente su più mercati simultaneamente. Per contenere i rischi quindi, si rallentano gli scambi su di un mercato in modo tale che gli ordini su di esso inseriti non siano seguiti (dall' altrimenti necessaria) immediata cancellazione di quelli “Limit” pendenti sulle altre venues, consumando nel contempo liquidità sui rispettivi livelli di prezzo inseriti.
  4. Quote stuffing su ETF. Il quote stuffing può essere eseguito anche al fine di creare opportunità di arbitraggio tra i valori di un ETF e del suo sottostante.
In ciascuna delle 4 ipotesi strategiche sopra esposte è osservabile un incremento dell' effective spread, dei quoted spreads, della volatilità.
I market centers inseriscono costantemente, all'interno del flusso di dati consolidati, nuove quotazioni degli strumenti negoziati provenienti dai mutamenti osservati nel bid price, nell'ask price, nella bid size o nell'ask size. Al fine di verificare ulteriormente i periodi connotati dalla presenza di quote stuffing, gli autori hanno provato a determinare se le quotazioni verificate durante la comparsa di tali eventi anomali siano frutto di un mutamento del bid o ask price o della profondità del book nel suo insieme; più precisamente hanno calcolato il numero (e la percentuale) degli aggiornamenti delle quotazioni (ovvero delle variazioni dei prezzi rispetto a quelli precedenti). Una serie bid o ask è una serie di quotazioni progressive, provenienti dallo stesso mercato, frutto di aggiornamento dei valori precedenti; la grandezza della serie (quindi l'ampiezza o lo spessore che dir si voglia) dipende dal numero di aggiornamenti (di prezzi e quantità) della bid o dell'ask side del book. La serie si considera finita allorquando compaia una nuova quotazione slegata da qualsiasi aggiornamento della bid ask side precedente; in altri termini quando una nuova quotazione non è figlia della modifica dei dati di prezzo e size contenuti in un ordine precedentemente immesso. Le serie di aggiornamento delle quotazioni tendono ad essere o molto corte (da 1 a 10) o molto lunghe ( 300 o più); le prime sono osservabili anteriormente alla comparsa dell'evento di quote stuffing sia sul versante bid che su quello ask; le seconde sono più comuni nel corso dell'evento e nei momenti successivi alla loro conclusione. Limitatamente ai mercati osservati, nel periodo considerato:
  • 345 quote stuffing events hanno avuto luogo sull' AMEX;
  • 47848 hanno avuto luogo sul NYSE;
  • 7144 hanno avuto luogo sull' ARCA;
  • 6928 hanno avuto luogo sul NASDAQ.
Tuttavia, la cosa interessante da osservare risiede nella circostanza in base alla quale è possibile affermare che, pur essendo vero che l'incremento del numero delle quotazioni provenisse dal mercato sul quale l'evento si era verificato, anche altri mercati segnalavano –in una finestra temporale corrispondente- un'intensa attività di aggiornamento delle quotazioni
Afferma Brogaard: a fronte di un evento di quote stuffing generato da un Trader ad Alta Frequenza, immettente ordini dai grandi volumi (o una miriade avente una size contenuta), altri HFTs sarebbero chiamati a processarli, ragion per cui il primo sarebbe -ad ogni modo- in grado di conseguire un guadagno. Se questa asserzione fosse corretta, dovremmo attenderci un aumento delle negoziazioni solo ed esclusivamente sul mercato protagonista dell'evento; i nostri autori, però, dimostrano come anche le altre piattaforme -non coinvolte direttamente dall'attività di quote stuffing- abbiano sperimentato un aumento degli scambi dal quale è possibile inferire che l'HFTs innescante l'attacco a base su di un solo mercato, sia -tendenzialmente- intento ad accedere alla liquidità presente su tutti gli altri, sfruttando -a proprio esclusivo vantaggio- l'incremento di latenza (con tutto quello che ne consegue in termini di prezzi) prodotto sul primo.
Limitatamente all' analisi dell' andamento degli ordini riferibili ai titoli quotati sul NASDAQ nel corso di episodi di quote stuffing, Egginton e gli altri hanno fatto uso del NASDAQ Total View ITCH. Cosa ci dicono i dati contenuti nel NASDAQ Total View ITCH? Ci dicono che è possibile osservare un netto incremento delle statistiche inerenti le seguenti voci:
  • numero di messaggi per secondo;
  • numero di nuovi ordini;
  • numero di ordini cancellati;
  • order-to-cencelation rate (con conseguente riduzione dello speculare order-to-trade ratio)
I nuovi ordini sono aumentati da 2,03 per secondo a 23,92 per secondo durante l'evento, mentre gli ordini cancellati sono aumentati da 1,4 per secondo a 13,93 per secondo; statistiche non dissimili sono state osservate anche sul NYSE/ARCA. La dimensione media degli ordini (average size) è diminuita fortemente durante gli eventi di quoting. Infine, sulla base delle risultanze quantistiche offerteci dagli autori è possibile affermare che la degradazione della qualità del mercato tende ad aumentare nel corso degli eventi di quote stuffing, proprio in conseguenza di questi e non a causa di fattori esogeni.
Ricapitolando:
  • il fenomeno del quote stuffing può dirsi pervasivo in quanto interessante un numero di società quotate elevatissimo;
  • nel corso del quote stuffing è possibile osservare riduzioni della liquidità, più alti costi di negoziazione ed un aumento della volatilità nel breve termine;
  • è possibile osservare un aumento dell'attività di negoziazione non solo sul mercato affetto dalla condotta oggetto di questo post;
  • i tassi di immissione degli ordini, nel corso del quote stuffing, aumentano, così come quelli della loro cancellazione mentre si riduce la loro permanenza sul book di negoziazione, al pari dell'order-to trade -ratio e delle sizes;
  • il giudizio -spesso espresso dai media- deteriore permane nell'ambito della comunità scientifica.