QUEI COMPUTER CHE RENDONO FOLLE LA BORSA

finanziarie nel mondo sono automatizzate, realizzate da macchine adatte

a eseguire parecchie migliaia di operazioni al secondo. Ancor più

dei traders è l’intelligenza artificiale che specula più

70% delle transazioni del mercato americano, il 50% di quelle nelle

borse e già più del 40% nel mercato europeo. Sono capaci

di imparare, di reagire in un nanosecondo per acquistare o vendere e

anche di giocare d’astuzia per far sbagliare le macchine dei concorrenti.

Queste intelligenze artificiali rappresentano un investimento enorme

e solo i grandi gruppi ne traggono profitto, in quello che viene definito

trading alta frequenza (HFT). La velocità è il cardine

di questa assurdità galoppante. Le grandi banche tentano di affittare

gli edifici sempre più vicino alle piattaforme borsiste per collocare

giocano d’astuzia e si attaccano tra loro. Nel microsecondo successivo,

viene così annullate tra il 90 e il 99% delle transazioni effettuate.

Lo scopo: rallentare le macchine della concorrenza che analizzano tutto

ciò che accade prima di decidere le loro proprie iniziative. In concreto,

tutto ciò può portare a grosse assurdità, come quello che venne chiamato

il “flash crack” di Wall Street che giunse come

una valanga alle 14 e 42 del 6 maggio 2010. Secondo Nanex (1), una macchina

più potente delle altre aveva passato più di 2000 ordini di vendita

o di acquisto in meno di 100 millisecondi, annullandoli ancora più

rapidamente, ma creando movimenti nelle altre reti di neuroni (27.000

operazioni nei 14 secondi successivi), provocando un mini-crollo di

borsa. Tutto questo senza ragione alcuna, giusto per “intrappolare”

la concorrenza automatizzata, farla saturare temporaneamente per poter

sfruttare un anticipo in seguito. Si può paragonare a una forma di

macchine le hanno concepite in gran parte sul modello dell’intelligenza

umana, ispirandosi alla teoria dell’evoluzione: ci sono reti di neuroni

e di algoritmi genetici. Queste intelligenze artificiali integrano in

primo luogo vaste banche-dati, che sono capaci di attualizzare quasi

in tempo reale. Conoscono così i tassi di disoccupazione di ogni paese,

l’evoluzione dei prezzi delle obbligazioni, l’inflazione, i corsi di

ogni piattaforma borsista, così come i PIL dei paesi, il peso dei debiti,

acquistare o vendere una qualche azione o materia prima. E ciò crea

una reazione. Secondo questa reazione (guadagnare o perdere X denaro)

e l’evoluzione del contesto (inflazione, caduta di una moneta…) osservati,

l’intelligenza artificiale pondera la sua azione. che osserva, l’intelligenza

artificiale pondera il suo stimolo. Apprende così, in tempo reale.

In principio, il processo è abbastanza lungo e richieda molte risorse,

ma una volta appreso e adattati i parametri, il robot può lanciarsi

va detto che, a parte le grandi istituzioni speculative che hanno i

mezzi di investire nella tecnica e negli stipendi dei programmatori

di algoritmi – , tutti gli altri sono contro. Senza per questo che nessuno

si arrischi di fare un qualcosa che possa far crollare il sistema. Perché

si può ritenere l’HFT una concorrenza sleale: in questo gioco,

i piccoli partecipanti perdono per forza. Detto in altro modo, guadagnare

in borsa costa sempre più caro. Già oggi c’è una quantità di quotazioni

(stima del valore di un’azione) prima di un’avvenuta transazione dieci

volte superiore rispetto a quattro anni fa. E quando una macchina realizza

folli, surrealistici e disumani, ma portano sempre meno denaro a un

numero sempre minore di persone. E se i computer stessero uccidendo

la finanza? Questa è la tesi di Paul Jorion che, in un articolo

recente, ha riportato: “Alla Borsa di New York, in questi giorni,

americana davvero capace di studiare il funzionamento dei mercati, visto

che ha sviluppato un programma che le consente di analizzare fino a

8 miliardi di operazioni di Borsa ogni giorno. I loro studi permettono

che si trovano sui mercati: gli algoritmi genetici e le reti di neuroni.

Queste ultime sono più semplici da comprendere, ma anche più

rigide. Il loro scopo è quello di trovare le migliori soluzioni per

sopravvivere ai guadagni di denaro. Richiedono regolarmente l’intervento

autonomi ed evoluti. Come per Darwin, queste intelligenze decidono le

proprie azioni (stimoli) più o meno a caso, permettendo di fare evolvere

in tempo reale i propri parametri. Quelli che producono buoni risultati

sopravvivono, si riproducono e mutano per quanto sia necessario. Gli