La nuova era della manipolazione delle Borse (parte 1/4)
I “sistemi di trading automatico ad alta frequenza” (high-frequency trading) consentono l’esecuzione, automatizzata ed in microsecondi, di milioni di ordini di compravendita (mediante algoritmi matematici) in contemporanea sui diversi mercati finanziari (azioni, obbligazioni, derivati, materie prime).
Le società che operano “scambi in alta frequenza” possono raccogliere informazioni “privilegiate” sulle strategie degli investitori, causare aumenti ingiustificati dei prezzi dei titoli scambiati, influenzare la volatilità dei mercati, inviare segnali alterati all’economia. Lo strumento apre ad un’era di “insider trading automatico” con ordini di acquisto generati automaticamente dal software di high-frequency trading e cancellati simultaneamente (c.d. “ordini flash”), utili a confondere gli investitori istituzionali, nonché qualsiasi programma che osservi i movimenti dei principali attori del mercato (tipo quelli delle Autorità di vigilanza).
Oltre agli aspetti di incremento della volatilità e di potenziale manipolazione dei mercati borsistici, l’effetto pro-ciclico dell’high-frequency trading tende ad amplificare ogni eccesso (di domanda o di offerta) del ciclo economico.
In particolare, in una logica ribassista delle Borse, una caduta causata da oscillazioni prodotte dal trading automatico potrebbe suscitare conseguenze avverse sul ciclo economico-finanziario sia del Paese la cui Borsa è stata colpita dai ribassi (amplificati dall’high-frequency trading), sia di tutti i Paesi stranieri dove risiedono le società quotate nella Borsa colpita, le cui capitalizzazioni sono state deteriorate.
Il 3 luglio scorso le principali agenzie di stampa internazionale hanno diffuso la notizia dell’arresto di un immigrato di origini russe, Sergey Aleynikov, di ritorno da Chicago, da parte dell’FBI statunitense all’aereoporto di Newark (New Jersey), con l’accusa di aver rubato 32MegaByte di codici sorgenti (1) del sistema di trading automatico della banca d’affari statunitense Goldman Sachs.
L’anomalia della vicenda ha causato un aumento considerevole del livello di attenzione delle Autorità di controllo delle Borse dei principali Paesi (Stati Uniti, in particolare), nonché dell’opinione pubblica internazionale, specializzata e non.
Aleynikov, 39 anni, doppia nazionalità russa e statunitense, infatti, è un ex programmatore di Goldman Sachs, dimessosi dalla quale era stato assunto dalla Teza Technologies LLC, con sede a Springfield (Illinois). I codici segreti, trovati in suo possesso, consentivano l’accesso alla piattaforma utilizzata da Goldman Sachs per operazioni di negoziazione (trading) su mercati azionari e delle materie prime. Aleynikov, peraltro, prima di essere arrestato, era riuscito a caricarli su un server (2) tedesco.
Ma chi è Sergey Aleynikov? Un suo profilo presente sul sito internet LinkedIn (3) è inquietante.
In Goldman Sachs, infatti, Sergey (o Serge) Aleynikov ricopriva l’incarico di Vice Presidente per il settore equity strategy con responsabilità in termini di sviluppo di:
– piattaforme di scambi ad alta frequenza (high frequency trading, ossia scambi in microsecondi) effettuati su mercati telematici statunitensi (quali il NASDAQ (4) , il NYSE e il CME -Chicago Mercantile Exchange-);
– soluzioni informatiche per il monitoraggio in tempo reale di decisioni di trading mediante combinazioni di tecnologie (SNMP, Erlang/OTP, Boost, ACE, TibcoRV, RDRD -Real-time Distributed Replicated Database-).
Il caso di spionaggio finanziario-informatico ha visto il suo culmine allorquando, all’indomani del furto del codice, e del conseguente arresto, Goldman Sachs è stata costretta -per giustificare la gravità della denuncia contro Aleynikov- a dichiarare la pericolosità dei codici sottratti. In questa direzione, un’inchiesta di Bloomberg ha riportato le dichiarazioni del Procuratore Generale Joseph Facciponti (“…la banca ha avanzato la possibilità che ci sia il pericolo che qualcuno che conosceva questo programma abbia potuto usarlo per manipolare i mercati…”). In sostanza, Goldman Sachs ha considerato pubblicamente il codice per operazioni di high frequency trading, una pericolosa arma “se usata dalle mani sbagliate”.
Goldman Sachs (così come le principali società operanti nel trading elettronico, quali Renaissance Technolo-gies, Citadel Investment Group, Jane Street Capital, Hudson River Trading, Wolverine Trading, Jump Trading e Getco) ha sempre rifiutato l’interpretazione che l’utilizzo di questi software si possa tradurre in un comportamento sleale nei confronti del mercato. La stessa banca statunitense non ha potuto, però, rinnegare l’impatto significativo delle operazioni di high frequency trading sui propri conti.
I dati, infatti, sono inequivocabili.
A fine luglio 2009, uno dei maggiori indici azionari statunitensi, lo S&P500 (5) , ha registrato una crescita del 44% rispetto ai minimi toccati nel marzo precedente. L’incremento, estremamente rilevante, ha beneficiato di utili record (rispetto a quelli annunciati per il secondo trimestre 2009) di Goldman Sachs e JP Morgan, due fra le più importanti istituzioni finanziarie statunitensi. I risultati operativi, che hanno ampiamente battuto le attese degli analisti, sono stati determinati da un aumento dei ricavi, rispettivamente, del 65% e del 39%, rispetto allo stesso trimestre del 2008, generati per la maggior parte dall’attività di investment banking (6) , piuttosto che dall’aumento degli impieghi (prestiti alle imprese, mutui al settore familiare).
La singolarità del volume di crescita dei conti economici delle due banche statunitensi, generata perlopiù dal comparto relativo alla compravendita di strumenti finanziari, ha sollevato interrogativi circa la matrice di tali guadagni, ottenuti nel momento immediatamente successivo al punto più basso della crisi finanziaria mondiale che ha investito proprio il settore dell’investment banking. In tal senso, ha preso corpo l’ipotesi che l’espansione dei ricavi delle banche potesse essere dovuta più a sistemi di tecnologia informatica applicata alla finanza, che ad un reale stato di salute determinato da solidi fondamentali di bilancio delle stesse banche.
(2) Un server è un computer ad elevata prestazione, localizzato in una rete, il cui accesso è consentito ad utenti multipli. Il server raccoglie e mette a disposizione programmi e dati, conservandoli residenti in memoria, accettando connessioni da altri elaboratori (client), in quanto autorizzati.
(3) LinkedIn (www.linkedin.com) è una rete sociale (social network) di professionisti in tutto il mondo, presenti in 170 industrie e 200 paesi.
(4) Il NASDAQ è la borsa elettronica per eccellenza. Fondata l’8 febbraio del 1971 a New York, è il risultato di una decisione della National Association of Securities Dealers (NASD), da cui il nome di NASDAQ, acronimo di National Association of Securities Dealers Automated Quotation. La borsa è di proprietà della NASDAQ Stock Market. Nonostante sia nota come la Borsa dei titoli tecnologici, in realtà nel NASDAQ sono quotate circa 3.200 società operanti in molteplici settori. Nell’ottobre 1987, in piena crisi di borsa, la Small Order Execution System (SOES) impose l’utilizzo di un metodo elettronico per far sì che gli utenti potessero in ogni momento inoltrare le loro richieste.
(5) L’indice Standard&Poor’s (S&P) 500 è rappresentativo delle 500 maggiori società quotate statunitensi in ordine alla capitalizzazione di mercato.
(6) Il business dell’investment banking è orientato ai ricavi derivanti dalla compravendita di strumenti finanziari quotati, attraverso sistemi di trading elettronico.
