Commercianti AI di ChatGPT: troppo veloci, troppo furiosi, troppo rischiosi?

Gli strumenti basati sull'intelligenza artificiale, come ChatGPT, hanno il potenziale per rivoluzionare l'efficienza, l'efficacia e la velocità del lavoro svolto dagli esseri umani.

E questo è vero nei mercati finanziari tanto quanto in settori come l'assistenza sanitaria, la produzione e quasi ogni altro aspetto della nostra vita.

Mi occupo di mercati finanziari e trading algoritmico da 14 anni. Sebbene l'intelligenza artificiale offra molti vantaggi, il crescente utilizzo di queste tecnologie nei mercati finanziari indica anche potenziali pericoli.

Uno sguardo agli sforzi passati di Wall Street per accelerare il trading abbracciando computer e intelligenza artificiale offre importanti lezioni sulle implicazioni del loro utilizzo per il processo decisionale.

Il trading di programmi alimenta il Black Monday

All'inizio degli anni '80, alimentati dai progressi tecnologici e dalle innovazioni finanziarie come i derivati, gli investitori istituzionali hanno iniziato a utilizzare programmi per computer per eseguire operazioni basate su regole e algoritmi predefiniti. Ciò li ha aiutati a completare grandi operazioni in modo rapido ed efficiente.

Allora, questi algoritmi erano relativamente semplici e venivano utilizzati principalmente per il cosiddetto arbitraggio sugli indici, che consiste nel cercare di trarre profitto dalle discrepanze tra il prezzo di un indice azionario – come l'S&P 500 – e quello delle azioni che lo compongono.

Con l'avanzare della tecnologia e la disponibilità di più dati, questo tipo di programma di trading è diventato sempre più sofisticato, con algoritmi in grado di analizzare dati di mercato complessi ed eseguire operazioni basate su un'ampia gamma di fattori.

Questi trader di programmi hanno continuato a crescere di numero sulle autostrade commerciali in gran parte non regolamentate, sulle quali ogni giorno passano di mano asset per un valore di oltre un trilione di dollari, causando un aumento drammatico della volatilità del mercato.

Alla fine, ciò ha provocato il massiccio crollo del mercato azionario nel 1987, noto come Black Monday. Il Dow Jones Industrial Average ha subito quello che all'epoca era il più grande calo percentuale della sua storia e il dolore si è diffuso in tutto il mondo.

In risposta, le autorità di regolamentazione hanno implementato una serie di misure per limitare l'uso del trading di programmi, inclusi interruttori automatici che interrompono il trading in caso di oscillazioni significative del mercato e altri limiti.

Ma nonostante queste misure, il trading di programmi ha continuato a crescere in popolarità negli anni successivi al crollo.

HFT: programma di trading con steroidi

Avanti veloce di 15 anni fino al 2002, quando la Borsa di New York ha introdotto un sistema di trading completamente automatizzato. Di conseguenza, i trader di programmi hanno lasciato il posto a un'automazione più sofisticata con una tecnologia molto più avanzata: il trading ad alta frequenza.

HFT utilizza programmi per computer per analizzare i dati di mercato ed eseguire operazioni a velocità estremamente elevate.

A differenza dei trader di programmi che hanno acquistato e venduto panieri di titoli nel tempo per sfruttare un'opportunità di arbitraggio: una differenza nel prezzo di titoli simili che può essere sfruttata a scopo di lucro.

I trader ad alta frequenza utilizzano computer potenti e reti ad alta velocità per analizzare i dati di mercato ed eseguire operazioni a velocità fulminee.

I trader ad alta frequenza possono condurre operazioni in circa un 64 milionesimo di secondo, rispetto ai diversi secondi necessari ai trader negli anni '80.

Queste operazioni sono in genere di natura molto breve e possono comportare l'acquisto e la vendita dello stesso titolo più volte nel giro di nanosecondi.

Gli algoritmi AI analizzano grandi quantità di dati in tempo reale e identificano modelli e tendenze che non sono immediatamente evidenti ai trader umani. Questo aiuta i trader a prendere decisioni migliori ed eseguire operazioni a un ritmo più veloce di quanto sarebbe possibile manualmente.

Un'altra importante applicazione dell'intelligenza artificiale in HFT è l'elaborazione del linguaggio naturale, che comporta l'analisi e l'interpretazione dei dati del linguaggio umano come articoli di notizie e post sui social media.

Analizzando questi dati, i trader possono ottenere preziose informazioni sul sentimento del mercato e adattare di conseguenza le loro strategie di trading.

Vantaggi del trading di IA

Questi trader ad alta frequenza basati sull'intelligenza artificiale operano in modo molto diverso rispetto alle persone.

Il cervello umano è lento, impreciso e smemorato. Non è in grado dell'aritmetica rapida, ad alta precisione e in virgola mobile necessaria per analizzare enormi volumi di dati per identificare i segnali di trading.

I computer sono milioni di volte più veloci, con una memoria essenzialmente infallibile, un'attenzione perfetta e una capacità illimitata di analizzare grandi volumi di dati in frazioni di millisecondo.

E, proprio come la maggior parte delle tecnologie, HFT offre numerosi vantaggi ai mercati azionari.

Questi trader in genere acquistano e vendono attività a prezzi molto vicini al prezzo di mercato, il che significa che non addebitano commissioni elevate agli investitori. Questo aiuta a garantire che sul mercato ci siano sempre acquirenti e venditori, il che a sua volta aiuta a stabilizzare i prezzi e a ridurre il rischio di improvvise oscillazioni dei prezzi.

Il trading ad alta frequenza può anche aiutare a ridurre l'impatto delle inefficienze del mercato identificando e sfruttando rapidamente i prezzi errati nel mercato.

Ad esempio, gli algoritmi HFT possono rilevare quando un determinato titolo è sottovalutato o sopravvalutato ed eseguire operazioni per sfruttare queste discrepanze. In tal modo, questo tipo di negoziazione può aiutare a correggere le inefficienze del mercato e garantire che le attività siano prezzate in modo più accurato.

I lati negativi

Ma anche la velocità e l'efficienza possono causare danni. Gli algoritmi HFT possono reagire così rapidamente agli eventi di notizie e ad altri segnali di mercato che possono causare improvvisi picchi o cali dei prezzi delle attività.

Inoltre, le società finanziarie HFT sono in grado di utilizzare la loro velocità e tecnologia per ottenere un vantaggio sleale rispetto ad altri trader, distorcendo ulteriormente i segnali di mercato.

La volatilità creata da queste sofisticate bestie commerciali alimentate dall'intelligenza artificiale ha portato al cosiddetto flash crash nel maggio 2010, quando le azioni sono crollate e poi si sono riprese in pochi minuti, cancellando e poi ripristinando circa $ 1 trilione di valore di mercato.

Da allora, i mercati volatili sono diventati la nuova normalità. Nella ricerca del 2016, due coautori e io abbiamo scoperto che la volatilità - una misura di quanto rapidamente e imprevedibilmente i prezzi si muovono su e giù - è aumentata in modo significativo dopo l'introduzione di HFT.

La velocità e l'efficienza con cui i trader ad alta frequenza analizzano i dati significano che anche un piccolo cambiamento nelle condizioni di mercato può innescare molti scambi, portando a improvvise oscillazioni dei prezzi e aumento della volatilità.

Inoltre, la ricerca che ho pubblicato con molti altri colleghi nel 2021 mostra che la maggior parte dei trader ad alta frequenza utilizza algoritmi simili, il che aumenta il rischio di fallimento del mercato.

Questo perché con l'aumentare del numero di questi trader sul mercato, la somiglianza in questi algoritmi può portare a decisioni di trading simili.

Ciò significa che tutti i trader ad alta frequenza potrebbero negoziare sullo stesso lato del mercato se i loro algoritmi rilasciano segnali di trading simili.

Cioè, tutti potrebbero provare a vendere in caso di notizie negative o acquistare in caso di notizie positive. Se non c'è nessuno a prendere l'altro lato del commercio, i mercati possono fallire.

Entra in ChatGPT

Questo ci porta in un nuovo mondo di algoritmi di trading basati su ChatGPT e programmi simili. Potrebbero prendere il problema di troppi trader dalla stessa parte di un accordo e peggiorare le cose.

In generale, gli esseri umani lasciati a se stessi tenderanno a prendere una vasta gamma di decisioni. Ma se tutti prendono le proprie decisioni da un'intelligenza artificiale simile, questo può limitare la diversità di opinioni.

Considera una situazione estrema e non finanziaria in cui tutti dipendono da ChatGPT per decidere il miglior computer da acquistare. I consumatori sono già molto inclini al comportamento da pastore, in cui tendono ad acquistare gli stessi prodotti e modelli.

Ad esempio, le recensioni su Yelp, Amazon e così via motivano i consumatori a scegliere tra alcune delle migliori scelte.

Poiché le decisioni prese dal chatbot generativo basato sull'intelligenza artificiale si basano su dati di addestramento passati, ci sarebbe una somiglianza nelle decisioni suggerite dal chatbot. ChatGPT suggerirebbe probabilmente la stessa marca e modello a tutti.

Ciò potrebbe portare la pastorizia a un livello completamente nuovo e potrebbe portare a carenze di determinati prodotti e servizi, nonché a forti picchi di prezzo. Ciò diventa più problematico quando l'IA che prende le decisioni è informata da informazioni distorte e errate.

Gli algoritmi di intelligenza artificiale possono rafforzare i pregiudizi esistenti quando i sistemi vengono addestrati su set di dati distorti, vecchi o limitati. E ChatGPT e strumenti simili sono stati criticati per aver commesso errori fattuali.

Inoltre, poiché i crolli del mercato sono relativamente rari, non ci sono molti dati su di essi. Poiché le IA generative dipendono dall'addestramento dei dati per l'apprendimento, la loro mancanza di conoscenza su di esse potrebbe aumentare le probabilità che si verifichino.

Per ora, almeno, sembra che la maggior parte delle banche non consentirà ai propri dipendenti di sfruttare ChatGPT e strumenti simili. Citigroup, Bank of America, Goldman Sachs e molti altri istituti di credito ne hanno già vietato l'uso nelle sale di negoziazione, citando problemi di privacy.

Ma sono fermamente convinto che le banche alla fine abbracceranno l'IA generativa una volta risolte le preoccupazioni che hanno al riguardo. I guadagni potenziali sono troppo significativi per ignorarli e c'è il rischio di essere lasciati indietro dai rivali.

Ma anche i rischi per i mercati finanziari, l'economia globale e tutti sono grandi, quindi spero che procedano con cautela.

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Nota del redattore: questo articolo è stato scritto da Pawan Jain, Assistant Professor of Finance presso la West Virginia University, e ripubblicato da The Conversation con una licenza Creative Commons. Leggi l'articolo originale.