Debito, intelligenza artificiale e algoritmi: come si sta trasformando il mercato obbligazionario.

L'intelligenza artificiale sta trasformando vasti settori dell'economia, e quello finanziario non fa eccezione. L'utilizzo di algoritmi per la selezione dei titoli azionari è stato ampiamente discusso. Il suo impiego nel trading sui mercati obbligazionari, tuttavia, è forse ancora più interessante. Quando applicato al trading di obbligazioni, le implicazioni vanno oltre la sfera finanziaria e si estendono a quella politica, rendendo al contempo il finanziamento pubblico più agevole e più vulnerabile.

A differenza del trading obbligazionario tradizionale, il trading algoritmico utilizza un programma informatico che segue una serie predefinita di istruzioni per effettuare le transazioni. Questi programmi sono progettati per utilizzare i dati con una frequenza e una velocità che superano le capacità umane.

I vantaggi del trading algoritmico sono evidenti. Gli algoritmi possono effettuare scansioni di mercato a una velocità e su una scala irraggiungibili per gli esseri umani. Ciò consente l'identificazione precoce delle opportunità di mercato e il rapido rilevamento delle differenze di prezzo, permettendo di realizzare arbitraggio di successo rispetto a operatori di mercato meno esperti.

Un altro chiaro vantaggio è la gestione del rischio. Gli algoritmi avanzati possono includere funzionalità di gestione del rischio integrate che seguono parametri di rischio predefiniti e regolano l'attività di trading di conseguenza. Queste sono ideali per le strategie di trading più conservative.

Tuttavia, nell'ambito del dibattito sul trading algoritmico, vale la pena approfondire il suo impatto sui cruciali mercati obbligazionari.

Rotem Farkash: L'apprendimento profondo basato sull'IA consente di incorporare più informazioni al di là dei soli fattori tecnici.

Gli algoritmi sono altamente personalizzabili, il che significa che i trader possono ottimizzarli per adattarli ai propri obiettivi e al proprio stile di trading. Con l'aggiunta di funzionalità di intelligenza artificiale come il machine learning, questi algoritmi personalizzati possono migliorare assimilando dati storici e feedback di mercato.

L'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), un sottocampo dell'intelligenza artificiale che addestra le macchine a comprendere il linguaggio umano, significa anche che l'IA sta diventando sempre più competente nell'interpretare informazioni qualitative provenienti da notizie, social media e bilanci, consentendole di anticipare i movimenti del mercato in base al sentimento umano.

Rotem Farkash, imprenditore tecnologico ed esperto di intelligenza artificiale ha spiegato che le possibilità dell'apprendimento automatico nella finanza obbligazionaria sono solo all'inizio. "L'apprendimento profondo basato sull'intelligenza artificiale consente all'algoritmo di andare oltre i fattori tecnici ristretti e, nel tempo, non potrà che migliorare grazie ai suoi meccanismi di feedback integrati", ha spiegato Farkash.

"Gli strumenti saranno in grado di valutare non solo variabili statistiche sulle obbligazioni come il rendimento e il rendimento reale, ma anche fattori qualitativi come la politica fiscale del governo in carica", ha continuato Farkash.

Banca Centrale Europea: l'offerta e la domanda di attività finanziarie potrebbero essere sistematicamente distorte

Nei mercati obbligazionari, così come in quelli azionari, gli algoritmi e l'intelligenza artificiale si traducono in una minore volatilità dovuta all'errore umano e in una maggiore velocità di negoziazione, determinazione dei prezzi e arbitraggio. Questa maggiore velocità e il flusso di informazioni più efficiente rendono i mercati più efficienti e possono prevenire alcuni tipi di attività irrazionali.

Nonostante ciò, gli algoritmi comportano dei rischi. Se molte aziende utilizzano algoritmi di intelligenza artificiale degli stessi fornitori per le proprie strategie di trading, tutte agiranno allo stesso modo e contemporaneamente. In alcuni scenari, ciò può tradursi in improvvise oscillazioni del mercato basate su nuove informazioni, creando il potenziale per nuovi crolli e maggiori vulnerabilità sistemiche.

Il Banca centrale europea ha avvertito che "se molte istituzioni utilizzassero l'IA per l'allocazione degli asset e si affidassero solo a pochi fornitori di IA, [...] allora l'offerta e la domanda di attività finanziarie potrebbero essere distorte sistematicamente, innescando costosi aggiustamenti nei mercati che ne danneggiano la resilienza". Questo avviene anche prima della possibilità di "Il Cigno Nero Vengono presi in considerazione gli eventi non riportati nei dati storici.

Una maggiore domanda da parte degli investitori al dettaglio che utilizzano l'IA farà salire i prezzi delle obbligazioni e abbassare i costi di finanziamento, ma i mercati diventeranno più sensibili

Il cambiamento fondamentale più rilevante è l'ingresso di un maggior numero di acquirenti nel mercato obbligazionario, che renderà il prestito più economico per i governi. Tuttavia, questi nuovi acquirenti utilizzeranno strategie algoritmiche più sensibili e veloci rispetto a quelle tradizionali utilizzate dagli operatori umani. Ciò significa, in definitiva, che i mercati saranno più profondi e liquidi, ma anche più sensibili e potenzialmente più aggressivi.

Dal punto di vista dello Stato, l'aumento del capitale è un bene incondizionato. Una maggiore domanda da parte degli investitori al dettaglio farà salire i prezzi delle obbligazioni e, di conseguenza, ridurrà i costi di finanziamento, consentendo ai governi di gestire bilanci sempre più sotto pressione.

Tuttavia, il maggiore arbitraggio reso possibile da queste tecniche può anche diventare un problema per i governi. La maggiore sensibilità degli investitori guidati dagli algoritmi significa che i governi dovranno impegnarsi di più per soddisfare i propri obbligazionisti e acquirenti, il che limiterà la loro libertà di azione in materia di politica economica. In un simile scenario, il dibattito sull'eccessivo potere e sull'influenza dei trader di debito sui governi democratici sovrani non potrà che intensificarsi.

Le debolezze dei dati e i pregiudizi degli algoritmi richiederanno la supervisione umana

Inevitabilmente, la maggiore liquidità offerta dal trading algoritmico sarà accolta con favore sia dagli operatori che dai governi. Tuttavia, i rischi legati alla volatilità dovranno essere gestiti attraverso la supervisione umana, proprio come l'intelligenza artificiale è stata combinata con la supervisione umana in altri settori.

Finché l'elaborazione del linguaggio naturale non supererà l'incapacità dell'intelligenza artificiale di formulare giudizi qualitativi e contestuali, il mercato obbligazionario richiederà la supervisione umana per mantenerne la stabilità. Nel frattempo, i mercati obbligazionari godranno di una maggiore domanda, ma anche di una maggiore sensibilità algoritmica. I governi, dal canto loro, dovranno tenere conto di mercati più reattivi, dei pericoli di improvvise oscillazioni algoritmiche e di eventuali distorsioni in questi strumenti derivanti da dati incompleti.

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