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giovedì 30 aprile 2015

IN QUANTI GUADAGNANO COL FOREX? (DATI USA) Q1 2015

I DATI IN QUESTIONE SONO FORNITI DAGLI STESSI BROKERS E NON RILEVATI DA SOGGETTI TERZI






Cari amici,
con questo post provo -sommessamente- a rispondere ad un quesito che spesso mi ponete su Facebook: in quanti  guadagnano ed in quanti  perdono col Forex? 
Purtroppo, non dispongo -ad oggi- di alcun dato né sull'Italia né sulla Zona Euro; viceversa, dispongo dei dati provenienti dall'industria di brokerage statunitense (comprendente i brokers di maggiori dimensioni), relativi al primo trimestre 2015

Finance Magnates

martedì 28 aprile 2015

IL CASO NAV SARAO. COSA SUCCESSE NEL CORSO DEL FLASH CRASH USA DEL 6 MAGGIO 2010? PT.2

Per la prima parte clicca qui

Crisi di liquidità nell' E-Mini
La pressione esercitata, combinatamente, dalle vendite generate dal Sell Algorithm e dagli altri traders, spinse al ribasso il prezzo degli E-Mini, approssimativamente, del 3% in soli 4 minuti, dalle 2:41 p.m., alle 2:44 p.m. Nella medesima finestra temporale, gli arbitraggisti cross-market che stavano acquistando E-Mini, iniziarono a vendere un ammontare equivalente nei mercati equity, causando la depressione del prezzo dello SPY, di circa il 3%. Continuando a mancare una domanda sufficiente da parte dei fundamental buyers o degli arbitraggisti cross-market, gli HFTs iniziarono -rapidamente- ad acquistare per poi rivendersi reciprocamente gli stessi contratti, generando una patata bollente in termini di volumi, in quanto le medesime posizioni assunte sul mercato continuavano a rimbalzare, ovvero, ad andare avanti ed indietro tra i racks contenenti i servers degli operatori a bassa latenza. Tra le 2:45:13 e le 2:45:27, gli HFTs negoziarono 27.000 contratti circa, rappresentati il 49% -decimale più o meno- del volume trading complessivo, nel mentre acquistarono -effettivamente- soltanto 200 contratti addizionali netti. In quel momento, la profondità della buy-side del mercato E-Mini, si ridusse a circa $58 milioni, pari a meno dell' 1% dei livelli fatti registrare quella stessa mattina. Non appena la liquidità sparì, il prezzo degli E-Mini scivolò di un ulteriore 1,7% in soli 15 secondi, sino a raggiungere il minimo intraday di 1.056. Questo improvviso declino, sia nel prezzo che nella liquidità, può astrattamente (e nel caso di specie anche concretamente) ritenersi sintomatico della circostanza che vede i prezzi muoversi velocemente ed a fronte della quale i fundamental buyers, unitamente agli arbitraggisti cross-market, risultarono -nell' anatomia del flash crash del 6 Maggio- inabili o non disponibili ad offrire liquidità sulla buy side.
Nei 4 minuti e mezzo che vanno dalle 2:41 p.m. sino alle 2:45:27 p.m., i prezzi dell' E-Mini si ridussero di oltre il 5%, mentre quelli dello SPY soffrirono un declino di oltre il 6%. Molte aziende operanti cross-market, in quel lasso temporale, iniziarono ad acquistare E-Mini ed a vendere SPY, baskets di singole azioni ed altri prodotti legati all'indice.
Alle 2:45:28 erano presenti, sulla buy side dell' E-Mini, meno di 1.050 contratti, rappresentati meno dell' 1% della profondità di mercato della stessa side osservata all'inizio di quel giorno; al contempo, gli ordini posizionati sulla buy side dello SPY erano pari a 600.000 quote (equivalenti a 1.200 E- Mini Contracts), rappresentati, approssimativamente, il 25% della profondità fatta segnare all'inizio della giornata.
Tra le 2:32 p.m. e le 2:45 p.m, nel momento in cui i prezzi dell' E-mini si ridussero rapidamente, il Sell Algorithm vendette circa 35.000 E-Mini Contracts (del valore complessivo di circa $ 1,9 miliardi di dollari) dei 75.000 voluti. Nello stesso arco temporale, tutti i fundamental sellers, in combinazione, vendettero più di 80.000 contratti netti, laddove tutti i fundamental buyers ne acquistarono solo 50.000 netti, per uno sbilanciamento netto pari a 30.000 contratti. Il citato livello di vendite nette, praticate dai fundamental sellers fu 15 volte più grande, se comparato allo stesso intervallo di 13 minuti dei precedenti 3 giorni, mentre il riferito livello di acquisti netti ad opera dei fundamental buyers si attestò 10 volte al disopra a quelli registrati nello stesso periodo di tempo dei precedenti 3 giorni.
Alle 2:45:28 p.m, il tranding sull' E-Mini fu mandato in pausa per 5 secondi, allorquando il Chicago Mercantile Exchange Stop Logic Functionality fu innescato al fine di prevenire una cascata di ulteriori riduzioni dei prezzi. In quello stesso breve periodo, la pressione sulla sell-side dell' E-Mini venne parzialmente alleviata dall' uso dell circuit- breaker di cui sopra ed il buy-side interest ricominciò a crescere. Quando il trading riprese, alle ore 2:45:33 p.m, i prezzi si stabilizzarono e subito dopo, l' E-Mini cominciò a recuperare, seguito dallo SPY. Il Sell Algorithm continuò ad eseguire il sell program sino alle 2:51 pm, quando i prezzi stavano -comunque- risalendo rapidamente, tanto sull' E-Mini che sullo SPY.


Crisi di liquidità nei singoli titoli.
La seconda crisi di liquidità occorse nel mercato azionario, alle 2:45 p.m circa. I sistemi di trading automatico usati da molti liquidity providers, andarono temporaneamente in pausa in reazione all'improvvisa riduzione dei prezzi osservata nell' ambito della primi crisi di liquidità, sopra riferita. Questi sistemi di blocco del trading, sono stati creati al fine di evitare che, i sistemi di contrattazione automatica possano continuare a negoziare quando i prezzi si muovano al disopra o al disotto di parametri predefiniti, in modo tale da consentire ai traders ed ai risk managers di valutare pienamente le condizioni di mercato, prima di riprendere l'attività di negoziazione. Una volta che i sistemi di trading automatico vengono bloccati, i singoli partecipanti al mercato valutano i rischi associati all' eventuale prosecuzione dell'attività. Le valutazioni, includono i seguenti fattori:
  • considerare l'ipotesi che i severi movimenti dei prezzi possano essere frutto di un' erronea rappresentazione dei dati;
  • considerare l'impatto dei movimenti dei prezzi sui limiti di rischio considerati accettabili per ciascuna posizione;
  • considerare l'impatto dei movimenti dei prezzi su profitti e perdite intraday;
  • considerare il rischio che i trades possano essere interrotti a livello micro strutturale, lasciando l'azienda inavvertitamente long o short in uno dei mercati;
  • considerare, a livello infrastrutturale, l'abilità del proprio sistema hardware/software di gestire gli alti volumi operazionali processati;
  • considerare l'uso dei LRPs (clicca qui) da parte del NYSE, per effetto dei quali il trading viene proibito, nel momento in cui le azioni ivi quotate facciano registrare rapidi movimenti dei prezzi;
  • considerare la possibilità che il NASDAQ dichiari il self-help nei confronti del NYSE Arca, a fronte del quale il primo blocchi temporaneamente il dirottamento degli ordini verso il secondo;
  • considerare i possibili ritardi nella diffusione dei dati inerenti i trades e le relative quotazioni, sul Consolidated Quotation System (CQS) e sul Consolidated Tape System (CTS) data feeds.
Basandosi sulle rispettive valutazioni del rischio, alcuni market makers e liquidity providers allargarono lo spread praticato, altri ridussero la liquidità offerta ed altri ancora si ritirarono completamente dal mercato. Qualcuno prese a comandare manualmente le operazioni, con il limite di focalizzarsi soltanto su alcune categorie di titoli poiché non in grado di far fronte a volumi decuplicatisi allorquando i prezzi di molti titoli si ridussero rapidamente.
Gli HFTs, nei mercati equity, i quali normalmente fornisco ed assorbono liquidità nell'attuazione delle loro strategie, all'aumentare dei volumi, reagirono freneticamente ponendosi quali net sellers, in aggiunta agli altri partecipanti, nel corso della veloce contrazione dei prezzi. Alcuni di essi, si riattivarono quando gli indici più rilevanti iniziarono a mostrare segni di recupero ed i singoli titoli a sperimentare numerose discrepanze, presupposto di arbitraggi; altri ancora ridussero o bloccarono totalmente l'operatività.
Molti internalizzatori sistematici, che in condizioni normali avrebbero accettato di porsi come controparti degli ordini ad essi inoltrati dai clienti retail, iniziarono a dirottarne gran parte -se non tutti- verso i mercati regolamentati, dove essi concorrevano, con tutti gli altri, per ottenere un esecuzione immediata, riducendone tuttavia la liquidità.
Anche se dopo le 2:45 p.m. i prezzi dell' E-Mini e dello SPY si avviarono a recuperare dal pesante tonfo di qualche minuto prima, i sell orders piazzati per alcuni singoli titoli ed ETFs (inclusi molti retail stop-loss orders, innescati dalla discesa dei prezzi di quei titoli) si imbatterono nel ridotto buying interest, il quale condusse i prezzi di quelle securities ad un ulteriore declino.
Tra le 2:40 p.m.e le 3:00 p.m., circa 2 miliardi di azioni furono negoziate, con un volume totale eccedente i $56 miliardi di dollari. Oltre il 98% di tutte le azioni furono scambiate a prezzi compresi all'interno del 10% dei rispettivi valori, registrati alle ore 2:40 p.m.- Tuttavia, nel momento in cui la liquidità evaporò completamente con riguardo a numerosi singoli titoli ed ETFs, gli operatori decisero di vendere o acquistare utilizzando market orders, non rinvenendo però un -immediatamente- disponibile buy o sell interest, con con la conseguenza che i loro trades furono eseguiti a prezzi altamente irrazionali, pari ad un centesimo o meno, o a 100.000 dollari o più. Tale circostanza, si verificò per la presenza dei cosiddetti stub quotes, che sono livelli di prezzo generati dai market makers (o dalle piattaforme di negoziazione per conto dei primi) molto distanti da quelli correnti di mercato, per soddisfare la continua -necessaria- quotazione di livelli di prezzo ambo le sides del book, anche nell'ipotesi in cui dovessero determinarsi per una sospensione -temporanea- dell' loro operatività.
Nel momento in cui i partecipanti ebbero il tempo per reagire e verificare l'integrità dei loro dati e dei loro sistemi, l'interesse sulla buy/sell side ritornò ed un ordinato processo di price discovery ricominciò. Approssimativamente dalle 3:00 p.m., molti titoli invertirono il loro andamento, verso prezzi maggiormente conformi all'effettivo consenso del mercato. Nondimeno, durante il periodo di 20 minuti, compreso tra le 2:40 p.m. e le 3:00 p.m., oltre 20.000 trades (molti dei quali basati su ordini retail), interessanti più di 300 singoli titoli, EFTs inclusi, furono eseguiti a prezzi distanti del 60% o più, dai quelli fatti registrare alle ore 2:40 p.m. Dopo la chiusura del mercato, le borse e la FINRA decisero concordemente di cancellare (o interrompere) tutti quelli, giudicati “chiaramente erronei”, in osservanza delle rispettive disposizioni regolamentari.
Da tutto questo groviglio di orari e numeri, a quali conclusioni possiamo giungere?
  1. In un mercato particolarmente stressato, l'esecuzione automatica di grandi sell orders può innescare movimenti di prezzo estremi, specialmente nell'ipotesi in cui, tra le variabili di mercato che gli algoritmi sono chiamati a prendere in considerazione, dovesse mancare il prezzo, in quanto istruiti solo sulle variabili temporali e volumetriche. Inoltre, l'interazione tra programmi di esecuzione automatica ed algos trading strategies, può erodere rapidamente la liquidità, il cui assottigliamento può essere alla base di contrattazioni disordinate. Come gli eventi del 6 Maggio hanno dimostrato, specialmente in fasi di volatilità significativa, un alto volume, non è fattore indicativo affidabile del livello di liquidità del mercato.
  2. Esiste una strettissima connessione tra mercati dei derivati e mercati cash. Infatti, molti grandi operatori erano -in quel giorno- e sono tuttora attivi sia sul mercato dei futures che in quello cash, attenti ai processi di price discovery di prodotti come l' E-Mini e lo SPY. Infatti, già nei giorni precedenti il flash crash, le Autorità USA si erano occupate delle continue convergenze tra i due mercati e del bisogno di elaborare, armonizzandolo, un approccio regolamentare che potesse tenere in considerazione le problematiche trasversale ai diversi bacini di operatività, oltre che della ricalibratura dei circuit breakaers – nessuno dei quali entrò in funzione il 6 Maggio- posti a presidio delle varie trading venues ospitanti azioni e dei mercati futures.
  3. Tutti i partecipanti al mercato, impiegarono versioni personalizzate di trading pauses -sia generali sia riferibili a singoli titoli- basate su differenti combinazioni di segnali provenienti dal mercato. Il fatto che un solo operatore possa -temporaneamente- ritirarsi dal mercato non ha alcun impatto sistemico significativo, ma una crisi di liquidità può ben verificarsi a fronte della contemporanea uscita da parte di più partecipanti al mercato. Questa circostanza, a sua volta, può condurre ad una disordinata conduzione delle contrattazione ed in casi estremi i trades possono essere eseguiti a livelli di prezzo propri delle stub-quotes. Come dimostrato dallo Spot Logic Functionally dello CME, il quale innescò lo stop al trading sull' E-Mini, arrestare il mercato può essere un efficace modo per fornire ai traders il tempo per rivalutare le proprie strategie, agli algos quello necessario per resettare i propri parametri ed al mercato di riprendersi in maniera ordinata. In risposta a questo fenomeno ed al fine di ridurre le possibilità che simili crisi di liquidità possano verificarsi all'interno di fasi connotate da un' estrema volatilità la SEC, unitamente ai mercati ed alla FINRA, cooperarono con l'intento di implementare prontamente un circuit breaker pilot program per il trading concentrato su singoli titoli. I circuit breakers, furono programmati per bloccare -in futuro- il trading sui mercati USA, limitatamente ad un dato titolo, per 5 minuti, qualora lo stesso avesse sperimentato un cambiamento del prezzo del 10% (in realtà esistono soglie diverse parametrate ai prezzi che vedremo in altri post) nei precedenti 5 minuti, in principio con riguardo alle sole azioni quotate sullo S&P 500e poi con riferimento ai titoli quotati sul Russel 1000 Index e ad alcuni ETFs.
  4. Un' altra osservazione elaborabile sul caso del 6 Maggio 2010 è che, l'incertezza dei partecipanti al mercato circa le condizioni in presenza delle quali i trades potrebbero stati bloccati, influenza le loro strategie e la loro disponibilità ad offrire liquidità. All'epoca degli eventi, a conclusione della giornata, molti operatori riferirono del timore che ad essere interrotti o cancellati fossero soltanto gli ordini eseguiti a prezzi distante oltre il 60% del prezzo di riferimento.
  5. Un insegnamento, ricavabile dall'evento del 6 Maggio è -chiaramente- anche quello dell'importanza dei dati nell'attuale mondo -totalmente automatizzato- delle strategie di trading e dei sistemi. Questo aspetto è ulteriormente complicato dalle numerose sorgenti che necessitano di essere aggregate, al fine di formare un' immagine completa dei mercati, sulla quale basare le decisioni negoziali. I numerose criteri di elaborazione, i differenti metodi di comunicazione, il volume degli ordini, dei prezzi e dei trades prodotti ogni secondo ed anche i ritardi temporali legati alle leggi della fisica, aggiungono al quadro maggiore complessità. Che le decisioni operative siano orientate dal giudizio umano o degli algoritmi e che i trades vengano eseguiti una volta al minuto o migliaia di volte al secondo, affinché possa godersi di mercati equi ed ordinati, gli standard richiesti per utilizzare sicuri, accessibili e tempestivi dati di mercato, debbono essere settati ad un livello molto alto, ragion per cui l'integrità e l'affidabilità dei processi aventi ad oggetto le informazioni ricavate dai data centers, specialmente quelli coinvolgenti i trades e le quotazioni confluenti nei data feeds, assumono un ruolo assolutamente centrale, al pari della prevenzione delle condotte in grado di distorcere i processi di price discovery.
Quanto riportato da molti giornali, circa l'esclusiva responsabilità di Nav Sarao nell'innesco del Flash Crash è assolutamente non corretto: sicuramente Nav ha fatto uso di spoofing algos, ma come già dimostrato qui, lo stesso è stato spento prima che la valanga avesse inizio. Inoltre, la SEC, nei mesi successivi all'evento, rilevò la presenza di altri 15 HFTs resisi attivi in data 6 Maggio 2010: Nav Sarao ha potuto contribuire ad esacerbare lo stress presente sui mercati, ma quali sono le responsabilità degli altri 15 HFTs? Chi sono? Quali volumi hanno trattato? Con quali strategie? E sopratutto: perché questi dati mancano? Ve lo dico io perché mancano: la SEC, per mezzo di Greg Berman, in data 14.10.2010, ammise la propria impotenza tecnologica nei confronti delle HFT Firms del tempo, dichiarando: «[...]Fortunatamente, noi non abbiamo bisogno di tale livello di precisione (analisi degli eventi al millisecondo nda) per le nostre analisi (falso!). In genere noi aggreghiamo le informazioni minuto per minuto (un successone in un contesto in cui i trades avvengono su timeframes millesimali!). Perciò, pur avendo mancato di rilevare brevi eventi tenutisi nell'arco temporale di un singolo minuto, quanto visto minuto su minuto è stato più che sufficiente (falso!) a fornire una robusta analisi della liquidità (falso!).


lunedì 27 aprile 2015

LA MANO INVISIBILE (?) NEL MERCATO

Flash post...

Abbiamo questo.... del CME Group.  Programma di incentivazione terminato il 31/12//2014



...poi abbiamo questo


...e poi abbiamo soprattutto questo.
Chi sta comprando??


domenica 26 aprile 2015

IL CASO NAV SARAO. COSA SUCCESSE NEL CORSO DEL FLASH CRASH USA DEL 6 MAGGIO 2010? PT.1

Cari amici, come forse ben saprete (clicca qui), il giovane trader Nav Sarao, qualche giorno fa, è stato arrestato in Inghilterra con l'accusa di aver causato il Flash Crash occorso sui mercati USA in data 6 Maggio 2010. Non appena letta la notizia, ho espresso -nel link di cui sopra- le mie perplessità (non tanto sulla consumazione di ipotetiche pratiche sleali, quanto sul fatto che fosse stato proprio lui ad aver dato il via alla valanga) legate ad una serie di ragioni: trattavasi di operatore -all'epoca dei fatti- fortemente sotto capitalizzato per le dimensioni del “game” di cui è oggi accusato; risultava essere sfornito di co-location (clicca qui) e quindi sostanzialmente ad alta latenza se paragonato ai mostri sacri dell' HFT come Virtu (clicca qui e qui) e Citadel (clicca qui, qui, e qui) o anche ad altre HFT firms più ordinarie; non utilizzava -per quanto è dato sapere- algoritmi orientati alla liquidity detection tra le pieghe di un mercato finanziario sempre più frammentato; non usava laser o microonde e così via. Tra le altre cose, proprio ieri, è emerso che Nav avesse lestamente fornito spiegazioni alla FSA (Financial Security Authority), in data 29 Maggio 2014, circa il proprio trading system, specificando addirittura quali funzioni informatiche -poi tradotte in ordini inviati al mercato- stesse utilizzando. In particolar modo, nell' e-mail inviata all'autorità di vigilanza, ne menzionava 3: Join, Snap ed Ice (quest'ultima una versione riveduta e corretta rispetto a quella offerta dal CME), tutte finalizzate a garantire che gli ordini da esso immessi non fossero più oggetto di front-running (e dunque di movimento avverso dei prezzi) ad opera degli HFTs, poiché -specificava Nav nella sua e-mail- sia che inserisse lotti dalla size contenuta, sia che inserisse lotti dal volume consistente, i traders a bassa latenza (o ad alta frequenza che dir si voglia) riuscivano sempre e comunque a capire, presso quali livelli di profondità del mercato, fosse posizionato il 100% dei suoi ordini. A fronte di tutto ciò, Nav decise di adottare -tramite le 3 funzioni sopra citate- una nuova ratio operativa (la cui formalizzazione in linee di codice venne commissionata alla Edge Financial), tanto geniale quanto semplice: ritenne che, l'unico modo per poter sfuggire alle pratiche di front-running, fosse quello di mascherare -in maniera inedita- l'esistenza degli ordini che inseriva. Per fare ciò, decise che il momento ottimale per la loro immissione fosse quello in cui il prezzo, fatto segnare dal mercato per gli E-mini S&P 500, negoziati sul CME, cambiasse (al rialzo o al ribasso), in modo tale che, quegli ordini, non potessero essere visti dagli HFTs, nell' ambito del “caos” di dati e di istruzioni logiche che i sistemi algoritmici vivono ad ogni mutamento del prezzo (anche di un solo tick) dell' asset target. In altri termini: ha cercato di operare sfruttando questo punto debole, presente negli algos in uso agli HFTs; è riuscito a batterli al gioco da essi ideato, il front running, per di più scendendo in campo con dotazioni hardware/software assolutamente impari (o perlomeno è quello che lui dichiarava in tempi non sospetti).
Senonché, questo ragazzo è accusato, come accennato prima, di aver innescato il Flash Crash dello S&P 500: sarà vero? Ognuno di noi è libero di pensare ciò che più desideri, purché le idee siano fondate su fatti e quindi su dati, ragion per cui vorrei provare -visto che sul web italico non ho trovato nulla del genere- a raccontare un po' cosa successe quel giorno, in quei turbolenti minuti. Poiché il complottismo mi sa di malattia psichiatrica, i dati che citerò sono quelli diffusi -qualche mese dopo l' evento- dai canali mainstream e dalle autorità locali, le stesse che oggi imputano a Nav di aver fatto schiantare -in pochi secondi- uno dei mercati più liquidi al mondo. In futuro (perché adesso non vorrei influenzare la vostra libertà di pensiero) tempo libero permettendo, vi racconterò una versione dei fatti alternativa, circolante sui canali eterodossi dell' informazione finanziaria (deep web); inoltre, non essendomi possibile esaurire l'argomento in un solo contributo vi anticipo che, a questo ne seguiranno altri non particolarmente prolissi, in modo tale che possiate fissare bene alcuni concetti, nonché l'evoluzione temporale dei fatti.
Il 6 Maggio 2010, il prezzo di molti prodotti finanziari statunitensi equity based sperimentò un declino ed un recupero straordinariamente rapidi. Quel pomeriggio, i maggiori indici dei mercati azionari cash e futures, già sotto del 4% rispetto ai valori di chiusura del giorno precedente, improvvisamente, scivolarono di un ulteriore 5-6% nell'arco di qualche minuto, per poi rimbalzare altrettanto velocemente. Molti dei circa 8.000 titoli azionari ed exchange traded funds (ETFs) negoziati, soffrirono una riduzione del prezzo simile, con successiva inversione all'interno di un periodo di tempo molto contenuto, scendendo del 5%, del 10% anche del 15%, prima di recuperare gran parte (se non la totalità) del terreno perduto. Tuttavia, alcune azioni sperimentarono movimenti dei prezzi anche più severi, al rialzo ed al ribasso. Oltre 20.000 trades inerenti 300 titoli furono eseguiti a prezzi distanti di circa il 60% dai valori fatti registrare qualche momento prima; inoltre molti di essi vennero scambiati ad un centesimo di dollaro o meno od a valori molto più alti, addirittura pari a $ 100.000, prima che le loro quotazioni ritornassero ai rispettivi livelli “pre-crash”. Al termine delle giornata di negoziazioni, i principali indici di futures ed azionario recuperarono, per chiudere con una perdita di circa il 3% rispetto al giorno precedente.


Il 6 Maggio 2010, iniziò come un giorno inusualmente turbolento per i mercati finanziari; infatti gli scambi presero il via in un contesto connotato dalle notizie inerenti la crisi del debito sovrano europeo, a fronte del quale i CDS schizzarono alle stelle. All' 1:00 p.m. circa, l'Euro iniziò a perdere - rapidamente- terreno sia nei confronti del Dollaro che nei confronti dello Yen; contemporaneamente un sentiment di mercato ampiamente negativo, stava già causando un incremento nella volatilità dei prezzi di alcuni titoli azionari. In quel momento, il numero delle pause di volatilità, conosciuto anche come Liquidity Replenishment Points -LRPs- (che potremmo considerare un circuit-breaker, un moderatore della volatilità, che si innesca quando questa supera un valore di guardia impostato dalla piattaforma di negoziazione, a fronte del quale viene stoppato il trading elettronico che va il slow mode, per consentire ai market makers fisicamente presenti sul floor di posizionarsi sull'altra side dell'ordine ad un prezzo “pensato” ed quindi oggetto di valutazione più approfondita) innescate sul NYSE (New York Stock Exchange) con riguardo a singoli titoli ivi listati e negoziati, iniziarono a portarsi -in maniera sostanziale- al di sopra dei livelli medi.
Dalle 2:30 p.m in poi, lo S&P 500 volatitlity index (“VIX”) si trovava di circa il 22,5% al disopra del livello di apertura; il rendimento fatto segnare dai Treausiries a 10 anni crollò, a fronte del “flight to quality” che vedeva impegnati gli investitori, mentre per effetto della pressione delle vendite, il DJIA (Dow Jones Industrial Average) perdeva, in quel momento, il 2,5%.
Inoltre, la liquidità della buy-side dell' E-Mini S&P500 Futures Contracts (E-Mini), così come quella dell' S&P 500 SPDR Exchange Traded Fund (SPY), i due indici inerenti strumenti azionari maggiormente oggetto di negoziazione nell'ambito dei mercati equity e futures, segnò una riduzione -con riguardo al primo- dai circa 6 miliardi di dollari, fatti segnare nella prima mattinata ai 2,65 miliardi fatti segnare in quel momento (rappresentando un declino del 55%) e -con riguardo al secondo- dai circa $275 milioni ai $220 milioni (rappresentando una riduzione del 20%). Alcuni singoli titoli soffrirono, parimenti, di un declino nei rispettivi livelli di liquidità. Apro una breve parentesi sulla liquidità. Detto termine sarà utilizzato in questo e nei successivi posts, se non diversamente specificato, con riferimento alla profondità del mercato tanto della buy quanto della sell side, comprendente gli ordini in attesa di esecuzione che i partecipanti al mercato inseriscono segnalando la loro disponibilità ad acquistare o vendere a prezzi pari al o maggiore o minore di quello correntemente fatto segnare dal mercato. Per lo SPY e per le altre equity securities oggetto qui e/o in futuro di trattazione, la profondità di mercato include soltanto gli ordini restanti compresi all' interno dei 500 punti base del prezzo medio, nonostante la presenza di ulteriori ordini presenti su livelli di prezzo differenti.
Alle 2:32 p.m., a fronte di quell'insolito aumento della volatilità, combinato ad un assottigliamento della liquidità, un grande fundamental trader (ovvero un partecipante al mercato che opera per accumulare o ridurre la sua posizione netta, long o short che sia) un fondo comune nel caso di specie, intraprese una sessione di negoziazioni volta a vendere un totale di 75,000 E-Mini Contracts (aventi un valore pari a circa 4,1 miliardi di dollari) al fine di operare in copertura di un' esistenze posizione detenuta in azioni.
Generalmente, un operatore ha una serie di alternative circa le modalità di esecuzione di ordini dalla size elevata:
  1. può scegliere un intermediario il quale, a sua volta, potrebbe eseguire un block trade (clicca qui) oppure gestire la posizione;
  2. può scegliere di inserire manualmente gli ordini nel mercato;
  3. potrebbe eseguire il trade tramite un algoritmo di esecuzione automatico, in grado di soddisfare le necessità del trader di prendere in considerazione, per le proprie decisioni di mercato, parametri quali i prezzi, il tempo, i volumi.
Effettivamente, un operatore deve necessariamente ponderare il peso del fattore umano nel processo conducente all'esecuzione di un trade. Nel caso in esame, il nostro fundamental trader, scelse di eseguire il proprio programma di vendite, attraverso un algoritmo di esecuzione automatico (Sell Algorithm) programmato al fine di far affluire i propri ordini nel “June 2010 E- Mini” ed avente come obiettivo un tasso di esecuzione settato al 9% del trading volume calcolato sui precedenti minuti, senza riguardo per il prezzo e/o il tempo di esecuzione (clicca qui ). L'esecuzione di questo sell program, rappresentò il più ampio cambio netto in una posizione daily, tra tutti quelli fatti segnare da qualsiasi altro trader nell' E-Mini dall'inizio dell' anno (dall' 1 Gennaio 2010 al 6 Maggio 2010). Solo in 2 singole giornate, sell programs di pari o più larga size -una dei quali fu implementato da parte dello stesso large fundamental trader- furono eseguiti nell' E-Mini, nei 12 mesi antecedenti il 6 Maggio. Nel portare a termine quello precedente, il nostro hedge fund utilizzò una combinazione tra, trading manuale intrapreso più volte nel corso delle giornata e numerosi algoritmi di esecuzione automatica condizionati -a livello parametrico- da prezzo, tempo, volume. In quell'occasione, il large trader impiegò circa 5 ore per terminare il processo di vendita interessante i primi 75.000 contratti, per poi chiudere -successivamente- la posizione corta così assunta, in una singola giornata di contrattazioni. Tuttavia, il 6 Maggio, allorquando il mercato versava in condizioni di particolare stress, il Sell Algorithm programmato dal large trader per prendere in considerazione solo i livelli di volume e non anche di prezzo e/o tempo, eseguì il sell program in maniera estremamente rapida, tanto da concludere le operazioni in soli 20 minuti.
La pressione generata dalle vendite fu inizialmente assorbita dagli:
  • HFTs ed altri intermediari presenti nel mercato dei futures;
  • Fundamental Buyers presenti nel mercato del futures;
  • Arbitraggisti cross-market che la trasferirono al mercato azionario, acquistando opportunisticamente contratti E-Mini, vendendo al contempo prodotti come lo SPY o singole azioni comprese nello S&P500 Index.
Gli HFTs e gli intermediari rappresentarono i probabili acquirenti della prima infornata di ordini immessi dal Sell Algorithm, finendo per costruire posizioni long temporanee. Specificatamente, i primi accumularono una posizione netta long di circa 3.300 contratti; tuttavia, tra le 2:41 p.m e le 2:44 p.m., gli operatori ad alta frequenza vendettero, aggressivamente, circa 2.000 E-Mini contracts al fine di ridurre le loro -temporanee- posizioni long. Nello stesso istante, gli HFTs negoziarono circa 140.000 E-Mini contracts, rappresentanti oltre il 33% circa del totale trading volume: questa circostanza è coerente con la pratica tipica di questi operatori, sì disposti a negoziare un numero molto alto di contratti, ma non ad accumulare una dotazione aggregata che superi i 2-3 mila contratti per ciascuna delle direzioni. Il Sell Algorithm in uso al “nostro” large trader, rispose agli HFTs incrementando il volume, previo innalzamento il tasso al quale esso stava facendo confluire gli ordini nel mercato, anche se quelli precedentemente inviati non fossero stati -palesemente- ancora del tutto assorbiti dai fundamental buyers o dagli arbitraggisti cross-markek. Infatti, specialmente in tempi di significativa volatilità, gli alti volumi negoziati non sono -necessariamente- indicatori affidabili del livello della liquidità del mercato.
L' accusa mossagli dal Dipartimento di Giustizia americano e dall' FBI è molto semplice: il suo computer -secondo gli investigatori- inviò una serie di sell orders aventi ad oggetto l' E-Mini Futures. Poi, nel momento in cui i prezzi si muovevano, il suo elaboratore li cambiava o rimpiazzava in rapida successione -circa 19.000 volte in meno di 2 ore e mezzo- prima di cancellarli del tutto. Il numero di offerte di vendita erano così numerose tanto da rappresentare -ad un certo punto- almeno 1/5 di tutti gli ordini di vendita di E-Mini Futures, provenienti da tutto il mondo.
Larry Tabb, CEO of financial markets consultancy TABB Group, ha dichiarato: «Credo che se quanto realizzato da Nav, fosse successo in una normale giornata di contrattazioni, non avrebbe avuto alcun impatto sui mercati».
Un grafico di Nanex sembra confermare l'ipotesi di contribuzione al ma non di responsabilità esclusiva dell'innesco del Flash Crash (che in quella giornata fruttò al trader inglese $880.000), risultando spento lo spoofing algo (clicca qui) di Nav ancor prima dell' ignition momentum (clicca qui).


Post scritto ascoltando


 

venerdì 24 aprile 2015

DARK POOLS PT. 4. IT' S ALL ABOUT LIQUIDITY

La Crew Sharks' Creed esprime tutta la sua solidarietà al trader Nav Sarao (clicca quiaccusato -a nostro modo di vedere- ingiustamente del Flash Crash, occorso sullo S&P 500, in data 6 Maggio 2010.
Ai contributi provenienti dal Deep Web e da NANEX, presto, aggiungeremo i nostri in lit and dark reality. 
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Oggi proveremo a parlare un po' di liquidità.
Un mercato è tale, riuscendo dunque ad intermediare capitali, solo se liquido; la liquidità è strettamente connessa al concetto di volume: maggiore è il numero di strumenti finanziari offerti in vendita ed in acquisto su più livelli di prezzo, maggiore sarà la liquidità e dunque l'efficienza funzionale del mercato di riferimento. All'aumentare della liquidità, diminuisce il rischio di entrata e di uscita da un mercato; all'aumentare della liquidità si riduce il bid/ask spread, rappresentante il costo che noi tutti paghiamo per l'esecuzione immediata degli ordini di acquisto e di vendita, ragion per cui minore è lo spread minore sono i costi operativi.
La liquidità può essere fantasma: ne abbiamo già parlato in tema di HFT e ne parleremo più diffusamente quando analizzeremo le versioni-ufficiali e non- inerenti il flash crash che interessò lo S&P 500, in data 6 Maggio 2010. In particolar modo, abbiamo trattato della questione con riguardo allo spoofing (clicca qui), di cui è accusato costui (clicca qui); quando guardiamo il book di negoziazione, riscontrando numerose proposte di acquisto e di vendita, pensiamo correttamente -in condizioni fisiologiche- che il mercato sia liquido. Tuttavia, non possiamo sapere ex ante se quegli ordini di acquisto/vendita siano stati o meno inseriti dagli HFTs; infatti, spesso accade che, tra il momento in cui clicchiamo sul mouse per mandare a mercato il nostro ordine e l'arrivo di questo presso il nostro broker che, a sua volta, lo invierà a mercato, i traders a bassa latenza ritirino la liquidità che abbiamo visto sino a qualche millisecondo prima: in altri termini, possono cancellare i loro ordini, facendo scomparire la liquidità che rappresentano, quasi fosse un fantasma (abbiamo analizzato questo fenomeno anche con riguardo al quote stuffing clicca qui). Se la liquidità scompare, il mercato perde spessore e l’ordine rischia di essere eseguito ad un prezzo medio peggiore di quanto razionalmente atteso nel momento iniziale dell’operazione. Tra l'altro, come osservato da Kervel in uno studio del 2012, la presenza di HFTs nel mercato, può portare a sovrastimare la liquidità effettiva dello stesso, determinando il fenomeno di cui sopra. I traders ad alta frequenza infatti, per incrementare le probabilità di esecuzione del proprio ordine,tendono ad immetterlo -contemporaneamente- su diverse piattaforme. L’esecuzione dell’ordine in una trading venue, porta così alla cancellazione di tutti i ‘gemelli’ presenti nelle altre piattaforme. L’impatto di tali cancellazioni sul mercato, in termini di riduzione della liquidità, è tanto più rilevante quanto maggiore è l’operatività degli HFTs, nella stessa finestra temporale, sullo stesso strumento, sugli stessi livelli di prezzo, su più piattaforme di negoziazione. Dicevamo poco sopra che, liquidità fa rima con volume o meglio con profondità e spessore: maggiori sono le offerte di acquisto e di vendita su livelli di prezzo differenti, maggiore è la liquidità dello strumento; maggiore è il numero di prodotti offerti in vendita ed in acquisto su livelli di prezzo differenti maggiore è lo spessore del mercato di un dato prodotto finanziario; maggiore è la liquidità di uno strumento finanziario in un dato momento, minore è la capacità di un singolo ordine di impattarne il prezzo (al rialzo o al ribasso). La liquidità del mercato è altresì parametro di riferimento per le dark pools, le quali, come abbiamo visto nei posts precedentemente dedicati all'argomento, tendono ad eseguire gli ordini al midpoint del best bid/ask price disponibile sui “lit markets” nell'ipotesi migliore oppure al best bid/ask price in quella peggiore. Non tutta la liquidità è sempre visibile sui mercati lit: detta situazione è in parte dovuta alla presenza della unseen liquidity, in parte all'esistenza di veri e propri hidden orders ed in parte in ragione del fatto che alcuni ordini di acquisto e/o vendita vengano inseriti direttamente off market.
Partiamo dalla unseen liquidity. Immaginiamo che un operatore intenda acquistare 100.000 azioni: molto probabilmente (come abbiamo già visto qui e qui) il trader non invierà a mercato l'intera size, ma la scomporrà in tanti piccoli ordini aventi un volume -ad esempio- pari a 2.000 unità. Sul book di negoziazione non verrà visualizzato l'ordine avente come size 100.000 unità, bensì quello con dimensione pari a 2.000; non appena l'ordine sarà eseguito, altre 2.000 unità in acquisto compariranno in sostituzione delle precedenti e così via, sino all'esaurimento dell'intero lotto. Quindi, la unseen liquidity, pur non facendo capolino sul book è comunque presente -seppur in maniera celata- nel mercato. Dei vari tipi di hidden orders -come quelli asteriscati detti anche iceberg- parleremo più diffusamente in futuro; per ora è sufficiente sapere che rappresentano istruzioni volte a celare le reali intenzioni volumetriche del trader. La liquidità off-market costituisce -semplicemente- tutta quella non immessa sui mercati regolamenti: viceversa, è rappresentata dagli ordini inviati alle dark pools, sui mercati OTC o assegnati ai brokers (intesi quali persone fisiche) deputati a cercare un compratore/venditore al di fuori del mercato. Maggiore è il livello di liquidità off-market, minore è la significatività dei prezzi visualizzati sui mercati. Sempre in base a quanto già detto qui e qui, le dark pools non mostrano i volumi disponibili sulle sides del book (altrimenti non sarebbero dark, no?) Non mostrare i volumi, significa non indicare il livello di liquidità ivi presente; come fa un trader a capire ove, tra le numerose dark pools risulti essere collocata gran parte della stessa? Usando degli algos aventi un funzionamento non molto diverso da quelli in uso agli HFTs intenti a praticare il pinging (clicca qui), ovvero: vengono inviati piccoli pacchetti di ordini che, se incrociati con quantitativi di segno opposto, trasmettono la duplice informazione della certa esistenza di un volume di size pari a quella dell'ordine appena soddisfatto e quella della potenziale presenza di liquidità ulteriore. Al contrario, se l'ordine dovesse tornare indietro cancellato, fornirà l'informazione dell'inesistenza di liquidità in quella specifica dark pool, per quel dato strumento, su quel/o livello/i di prezzo/i. Con riguardo a questo ultimo aspetto, vorrei proprio mettere in evidenza alcuni profili dell'unico studio realizzato al mondo sino ad oggi -ad opera di Kratzy e Schöneborn- sull'operatività ottimale, in presenza di alcune condizioni, facendo uso delle vasche oscure. Cosa dicono i due autori? Dicono alcune cose, che proverò a sintetizzare.


  • La liquidità disponibile sulle dark pools non è nota, circostanza questa che rende l'esecuzione incerta e non prevedibile.
  • Le vasche oscure non determinano alcun prezzo; viceversa monitorano quelli mostrati sui mercati regolamentati, eseguendo i trades al loro interno solo se possibile incrociarli a quei prezzi o, al meglio, within the spread. Ne consegue che, le operazioni compiute nelle dark pools hanno un impatto pari a zero sul prezzo degli strumenti finanziari negoziati -in contemporanea- sui mercati “illuminati”.
  • Il modello da essi elaborato, parte dal presupposto della possibilità di operare su di un dato strumento sia sui mercati tradizionali che su quelli oscuri e nello specifico considera l'ipotesi di una vendita o meglio della liquidazione di una posizione originariamente long.
  • L'esecuzione di un sell order può avvenire vendendo in maniera aggressiva, condotta questa che comporta costi di esecuzione più elevati, in ragione del maggior impatto della stessa sui prezzi. Partendo dal presupposto che una dark pool offra un livello di liquidità limitato e non preventivamente conosciuto, la stessa è ipotizzata comunque idonea ad essere impiegata per l'operazione voluta, senza che produca movimenti avversi dei prezzi. I trades, quindi, saranno ivi eseguiti sino a quando la liquidità offerta sarà terminata, non essendo -di conseguenza- possibile eseguirne altri aventi ad oggetto ordini dalla size maggiore. La scelta di collocare un trade su di un mercato lit o su di uno dark è funzione del trade-off tra incertezza della esecuzione e rischio di un impatto negativo dello stesso sui prezzi. Mentre non c'è alcun effetto generato dalle attività nella dark pool sui prezzi dei mercati regolamenti, le due piattaforme di negoziazione possono tuttavia dirsi estremamente connesse, poiché la liquidità presente in quelle dark nonché i prezzi di esecuzione, dipendono anche da ciò che accade sui mercati tradizionali. Per esempio, la liquidità sulla bid side della dark pool potrebbe essere inusualmente elevata, proprio quando i prezzi salgono, ragion per cui è sempre necessario prendere in considerazione il rischio di selezione avversa di cui abbiamo parlato qui.
  • Il modello dei due autori, tenta dunque di provare l'esistenza e l'unicità di una strategia di esecuzione ottimale, in presenza di negoziazioni condotte contemporaneamente su mercati lit and dark, in un cotesto mono/multi assets e presupponendo un impatto sul prezzo di tipo lineare temporaneo. Cosa vuol dire impatto sul prezzo di tipo lineare temporaneo? Vuol dire che l'impatto è funzione esclusivamente di un dato trade, eseguito in un dato momento e non anche di quelli eseguiti precedentemente, in un orizzonte temporale tipico della liquidazione di un portafoglio, quale è quello compreso tra le e poche ore e qualche giorno.
  • Allorquando viene liquidata la posizione assunta con riguardo ad un singolo asset, la stessa -secondo il modello- viene costantemente offerta nella dark pool, nel mentre è liquidata sui mercati regolamentati. L'opportunità di negoziare in una vasca oscura, rallenta il processo di liquidazione (vendita) sui mercati primari, in una misura maggiore rispetto a quanto sarebbe possibile osservare ove non esistessero le o non si facesse uso delle dark pools.
  • I traders, quindi, necessitano di modificare gli algoritmi di esecuzione nel momento in cui, nell'ambito delle loro strategie operative, vengano contemplate le dark pools. Tuttavia, tale aggiustamento non può essere fatto semplicemente aggiungendo nel vecchio algoritmo ottimale per l'esecuzione sui mercati lit, linee di codice funzionali a far dirottare gli ordini verso quelli dark; viceversa l'aggiustamento -automatico- deve avvenire durante l'intero intervallo di tempo in cui si sviluppa l'esecuzione dei trades.
  • Consideriamo un attimo la selezione avversa: ne abbiamo già parlato con riguardo al pingin ma è opportuno ribadirne gli aspetti essenziali. La selezione avversa è la naturale conseguenza della combinazione tra la scelta strategica di un HFT di operare come marke maker “a convenienza” (ne abbiamo parlato qui) e l'attuazione della pratica del pinging unitamente a quella della liquidity detection; questa combinazione ha come bersagli predestinati i traders tradizionali e quelli algoritmici meno evoluti. Come già detto negli altri post, l'HFT scandaglia il mercato -anche- alla ricerca di operatori tradizionali o algoritmici meno competitivi intenzionati a seguire microtrends di mercato. Che cosa signfica seguire i microtrends di mercato? Vuol dire che detti operatori -nel breve- prendono posizione in base a ciò che vedono sul book di negoziazione. Una volta rilevata la presenza di tale tipologia di traders, l'HFT inizia a dare una nuova e diversa rappresentazione della sua presenza sul mercato, modificando le sizes degli ordini inseriti sul book, ad esempio simulando una diminuzione delle quantità messe sul “denaro” (o bid).
  • Quando lo spessore della bid side diminuisce, generalmente, aumentano le possibilità di discesa del prezzo, ragion per cui il trader non ad alta frequenza è spinto a vendere. Infatti, in una fase di discesa dei prezzi, i compratori tendono a togliere i propri ordini di acquisto; togliendoli (quindi riducendo lo spessore) il “denaro” ha meno capacità di resistere -in equilibrio- a grossi ordini di vendita venendosi a creare una situazione in cui le probabilità di un ulteriore discesa del prezzo crescono esponenzialmente. Tramite le strategie viste (pinging tra tutte) il trader ad alta frequenza può simulare lo svuotamento della bid side, facendo credere al trader tradizionale che il mercato stia prendendo una piega ribassista; il malcapitato inizia a vendere e subito l'HFT si pone come controparte dei suoi ordini di vendita, acquistando ad un prezzo -ovviamente- più conveniente. Dopo aver finito la fase di accumulo, l' HFT inizia a simulare uno svuotamento dell' ask side ed un riempimento della bid side (denaro), al fine di rappresentare un mutamento del microtrend precedente, da ribassista a rialzista. Il trader tradizionale che in virtù della prima rappresentazione si era posizionato short, ora vede andare il mercato long e se qualcun altro -anche solo per caso- ha svuotato l'ask per riempire la bid side, il malcapitato non potrà che scontare una perdita. In altri termini , l'HTF sta inducendo il trader tradizionale (o la sua piattaforma di trading) ad inviare ordini a mercato, espressione dell'attivazione dello stop loss (in questo caso ordini di acquisto, visto che la posizione originariamente presa dal trader non ad alta frequenza era short). Attivandosi, lo stop loss invia ordini di acquisto, che saranno soddisfatti proprio dall' HFT, il quale chiuderà in profitto a differenza del trander tradizionale. Ricapitolando:
  1. l'HFT “spinge” il trader tradizionale ad andare short (la posizione corta è qui usata a puro scopo esemplificativo) simulando lo svuotamento della bid side;
  2. il trader tradizionale vende mentre l'HFT si pone come sua controparte acquistando ad un prezzo più conveniente (accumula);
  3. l'HFT, a questo punto, svuota l'ask side e riempie la bid, segnalando un inversione del trend da ribassista a rialzista;
  4. qualche altro trader -anche per puro caso- segue il nuovo microtrend, innescando un aumento dei prezzi;
  5. il trader che era andato short, vede il mercato andare long, è quindi in perdita;
  6. si attiva lo stop loss che rilascia ordini di acquisto volti a chiudere proprio la sua posizione short;
  7. gli ordini di acquisto rilasciati una volta innescato lo stop loss, saranno soddisfatti proprio dall' HFT che venderà allo stesso malcapitato, ad un prezzo più alto, i titoli acquisitati proprio da lui – ad un prezzo più basso- durante la fase di accumulazione -di cui al punto 2.
  • Dunque, al fine di rendere le proprie trading venues appetibili, le dark pools devono bilanciare l'attrazione della liquidità (HFTs operanti come market makers) limitando i fenomeni di selezione avversa.
  • Mentre la regolamentazione -a mercato- dell'intera posizione di un singolo asset è in genere eseguita con collocamento dell'ordine sulla sola dark pool, questo non si verifica nel caso in cui si abbia la necessità di liquidare (quindi vendere) un portafoglio multiassets. Infatti, se il portafoglio è bilanciato e dunque esposto ad un piccolo rischio di mercato, una completa liquidazione istantanea della posizione detenuta in uno degli assets non sarebbe particolarmente sensata, derivandone che solo una frazione dell'intero portafoglio dovrebbe essere piazzato in vendita sulla dark pool. Quanto detto, sottolinea ancora una volta che i semplici aggiustamenti -apportati una tantum- agli algoritmi di esecuzione, espongono gli stessi a potenziali errori ed insidie.
  • Per le dark pools, la riluttanza dei traders ad ivi piazzare gli ordini inerenti un portafoglio bilanciato rappresenta un incentivo ad offrire le migliori esecuzioni possibili al fine di attrarre maggiore liquidità, in assenza della quale le vasche oscure -come del resto ogni altra trading venue- sarebbero destinate a chiudere.
  • Con riguardo all'ipotesi di liquidazione di un singolo asset, abbiamo detto che: allorquando viene liquidità la posizione assunta, la stessa -secondo il modello- viene costantemente offerta nella dark pool nel mentre è liquidata sui mercati regolamentati. Gli autori considerano sempre ottimale piazzare la parte rimanente di ordini (al netto di quelli eseguiti sui mercati lit), in una dark pool poiché ivi il trader non sosterrà alcun costo da impatto sul prezzo; posta tale condizione, il processo di liquidazione terminerà quanto più velocemente gli ordini saranno eseguiti in seno al mercato dark. In particolar modo, il trader dovrebbe rallentare il processo di liquidazione sul mercato regolamentato ed accelerare quella sulla dark al fine di poterlo concludere entro l'orizzonte temporale prefissato. Ne consegue che, rallentando il più possibile sui mercati regolamentati il processo di vendita, lo stesso terminerà quanto più veloce sarà la liquidazione sulla dark pool. In presenza di questa, l'evoluzione del portafoglio diviene stocastica nonché dipendente della liquidità in essa rinvenuta.
  • I costi legati da un'ammissibile strategia di liquidazione, sono costituiti da: quelli di impatto sul prezzo, derivante dall'esecuzione sui mercati lit; quelli da rischio. L'uso di una dark pool riduce i costi globali; tuttavia, questo non significa necessariamente una contrazione di entrambe le componenti. E' possibile che le vasche oscure ne riducano una sola, mentre l'altra aumenti. In generale, non è vero che i costi da rischio (da rischio di mercato legati alla lentezza dell'esecuzione nonché alla scarsa diversificazione del portafoglio) siano minori per effetto dell'uso di una dark pool. Ad ogni modo, è provato che la riduzione dei costi da impatto superi l'incremento dei costi da rischio ove manifestatosi.
  • Ricordiamoci che la strategia si assume essere ottimale, ovvero in grado di minimizzare i costi di esecuzione, il che equivale a dire che deve mirare a massimizzare l'utilità per l'investitore con una constante ed assoluta avversione al rischio; teniamo in considerazione che l'esecuzione di un ordine su di un mercato regolamentato è garantito ma incorpora il rischio di movimento avverso del prezzo, laddove l'esecuzione sulla dark pool non è garantita ma ove andasse a buon fine non sconterebbe rischi di tale natura (ma per l'appunto esclusivamente quelli di lenta o mancata esecuzione).
Ipotesi di portafoglio composto da 2 o più assets.
  • Se l'investitore avverso al rischio dovesse liquidare un portafoglio di assets multipli, la correlazione tra questi entrerebbe in gioco. Potrebbe non essere più ottimale piazzare -sempre- sulla dark pool la quota di portafoglio non liquidato, nell'orizzonte temporale prescelto, sul mercato regolamentato. Per esempio, un trader chiamato a liquidare un portafoglio ben diversificato consistente di 2 diverse categorie di azioni, molto probabilmente, non desidererà perdere la sua posizione bilanciata eseguendo il selling solo su una delle due asset classes.
  • Possiamo attenderci che, il piazzamento ottimale dell'ordine possa dipendere dalla correlazione tra il numero di assets compresi nel portafoglio. Qualora il portafoglio fosse ben diversificato ab origine, gli ordini nella dark pool dovrebbero essere frazione del corrente portafoglio, in quanto il trader non vorrebbe rischiare di entrare una posizione non diversificata. La velocità operativa nel mercato regolamentato dovrebbe essere abbastanza costante, giacché la posizione del portafoglio sopporta un rischio contenuto ed in modo tale che una costante velocità negoziale sia tale da poter minimizzare il costo da impatto sul prezzo. Qualora il portafoglio fosse scarsamente diversificato, gli ordini dovrebbero -inizialmente- essere comparativamente ampi tanto nel mercato regolamento quanto nella dark pool. E' necessario premettere che, il modello elaborato dai due autori assume -in un contesto multi assets, composto da 2 insieme di azioni più precisamente, che il “secondo” sia più liquido, quindi in grado di subire un impatto sul prezzo minore e godente di una più alta probabilità di vedere gli ordini che lo incorporano, eseguiti in una dark pool.
  • Per il portafoglio non ben diversificato (ovvero composto da posizioni long nel primo e nel secondo asset), il trader è portato a migliorare la propria posizione di rischio, negoziando il secondo: per questo titolo, il trading sul mercato lit è meno costo e le probabilità di andare a buon fine sulle dark pool maggiore. Qualora il trader usasse una dark pool, il processo di liquidazione sarebbe in media più rapido rispetto all'ipotesi in cui non ne facesse uso.
  • Per quello ben diversificato (contemplante una posizione long sul primo asset e short sul secondo), la posizione del portafoglio si ridurrebbe in maniera abbastanza lineare nell'orizzonte temporale di riferimento, in tutti i casi. Potremmo aspettarci che, negoziando tramite mercati dark il processo possa impiegare un tempo leggermente minore.
  • In aggiunta, gli ordini veicolati verso i mercati dark sono molto più larghi per i portafogli scarsamente diversificati e comparativamente più contenuti per quelli ben diversificati. Ciò accade perché, con riguardo al primo, il rischio relativamente largo è ridotto in maniera significativa da una grande esecuzione nella dark pool. Viceversa, con riguardo al secondo l'esecuzione in una dark pool aumenta il rischio, poiché questa consente sì di risparmiare i costi da impatto ma incrementa potenzialmente i rischi di costo.
In conclusione.

Nel loro studio, Kratz e Schönebornz, hanno cercato di modellare l'esecuzione -definibile ottimale- di un trade all'interno di una dark pool. Hanno assunto la posizione di un singolo trader con avversione al rischio, chiamato a liquidare un portafoglio di n assets all'interno di un orizzonte temporale finito. Hanno assunto che il trader possa inserire gli ordini in frazioni temporali fisse, sia sui tradizionali mercati che nelle dark pools, dovendo valutare il compromesso tra costi da impatto sul prezzo nei primi e prospettiva di un' esecuzione incerta nelle seconde. L'impatto sul prezzo è considerato temporale e lineare rispetto all'order size, laddove gli ordini veicolati verso i mercati dark sono considerati o eseguiti tutti o non eseguiti affatto. Nella regolamentazione della posizione contemplante un solo asset, gli autori, affermano essere sempre ottimale la scelta di piazzarla totalmente in una dark pool, rallentando il ritmo delle negoziazioni condotte sul mercato tradizionale. Detta proposizione non risulta più essere vera qualora il trader intendesse liquidare un portafoglio (e non più un singolo asset). Qualora il portafoglio fosse bilanciato (nell'accezione sopra illustrata) e dunque esposto ad un limitato rischio di mercato, la liquidazione completa della posizione assunta in una degli assets non è da considerare favorevolmente, ragion per cui solo una frazione dell'intero portafoglio è negoziato nella dark pool. Qualora il portafoglio fosse sbilanciato (nell'accezione sopra illustrata) potrebbe essere ottimale inserire nelle dark pools, ordini più ampi. Nella pratica, la selezione avversa (quella generata dalle pratiche degli HFTs) può influenzare fortemente l'uso delle dark pools: l'esecuzione di ordini nelle vasche oscure potrebbero segnalare ai primi favorevoli movimenti dei prezzi sui mercati regolamentati. La selezione avversa, incide sul concetto stesso di strategia ottimale di liquidazione, in quanto potrebbe non essere più ottimale usare le vasche in maniera residuale; anzi potrebbe essere opportuno non usarle proprio. La selezione incrementa altresì la velocità esecutiva sui mercati primari nonché i costi di esecuzione attesi. Cosa abbiamo detto sopra? Abbiamo detto che un alta probabilità di esecuzione nella dark pool rallenta il trading nel mercato regolamentato; viceversa, la selezione avversa che si può subire nelle vasche dovrebbe avere l'effetto opposto. Una più alta selezione avversa, infatti, aumenta la velocità degli scambi sui mercati tradizionali, risultando quelli nella dark pool, a quel punto, relativamente più costosi ed in grado di rendere l'attesa per l'esecuzione meno attraente. In altri termini, un'ampia selezione avversa,incrementa la velocità delle negoziazioni sui mercati tradizionali, riducendo al contempo la dimensione ottimale degli ordini eseguibili nelle vasche. Al contrario, un'elevata probabilità di esecuzione nelle dark pools, rallenta le negoziazioni sui mercati tradizionali, incrementando al contempo la dimensione ottimale degli ordini eseguibili su dark pool. La sensibilità delle vasche oscure alla selezione avversa, implica che le stesse debbano assicurare la minimizzazione della selezione avversa, anche controllando il tipo di trader che vi abbia accesso nonché prevenendo la pratica del pinging. Infine, in relazione alle potenziali condotte manipolatorie aventi ad oggetto i prezzi delle azioni -come la pratica pump and dump- , dato che ciò che gonfia artificialmente non può essere venduto sullo stesso mercato tradizionale alla luce del fatto che i prezzi si muoverebbero contro lo stesso manipolare, questo, tendenzialmente cerca la sponda delle dark pools, nelle quali può teoricamente piazzare un grosso ordine senza impatto alcun sul prezzo degli strumenti manipolati. Affermano i due autori, che tale sponda potrebbe venir meno esclusivamente contenendo il livello di liquidità presente nella vasche, in modo tale da ridurre le possibilità di vedervi eseguito l' ordine fraudolento, in modo tale da costringere il frodatore a liquidare la posizione sul mercato lit, in modo tale da rendere -in definitiva- l'operazione non più profittevole. 

NAV SARAO DON'T GIVE UP!