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domenica 28 maggio 2017

TRADING ON MACRO NEWS E LE CAZZATE CHE VI VENDONO I BROKERS PT. 2

TRADING ON MACRO NEWS E LE CAZZATE CHE VI VENDONO I BROKERS PT. 2
Per la prima parte, clicca qui.
In questo post cercheremo di capire le dinamiche della qualità del mercato e del trading algoritmico nell' ambito dell' attività di negozizione on macro news. Vi ricordo che i dati oggetto di questa serie di posts sono riferiti allo strumento finanziario State Street SPDR S&P 500 Exchange Traded Fund (ETF), tradato sul Nasdaq. Si tratta di uno strumento la cui elevata liquidità consente di estendere i risultati delle analisi alle ipotesi di trading on news aventi ad oggetto titoli o strumenti altrettanto liquidi.
L' impatto del trading algoritmico sulla qualità del mercato durante l' arrivo di notizie macro può essere analizzato esaminando tra l'altro:
  • il comportamento degli spreads;
  • la profondità del book di negoziazione;
  • il trading volume;
  • la volatilità realizzata, talvolta detta storica, consistente nel calcolo della deviazione standard dei rendimenti effettivi di una certa attività nell'arco di una data finestra temporale.

A questo punto, qualcuno di voi potrebbe obiettare: «Hai detto che la natura algoritmica del trading condotto in real time difficilmente può essere rilevata, se non utilizzando questa procedura (clicca qui) limitatamente ad alcune strategie degli HFTs : in che modo sarebbe rilevabile dunque l'impatto del trading algoritmico sui mercati?» Come al solito, utilizzando di alcune proxies tra le quali la “message activity totale” (detta anche trading activity) sia le numerose tipologie di “fleeting orders” (i fleeting orders sono quegli ordini inseriti sul book e poi cancellati nell' arco di tempo compreso tra i 50 ed i 100 millisecondi. L' inserimento e la cancellazione degli ordini rappresenta solo una porzione, seppur particolarmente consistente ed in alcuni mercati maggioritaria della message activity complessivamente considerata, nella quale rientrano anche i trades effettivamente eseguiti). Usando l'analisi di regressione, emerge che il trading algoritmico incida, in maniera variabile a seconda della finestra temporale dell' evento e del tipo di algoritmi attivi, sulla qualità del mercato osservata immediatamente dopo la news release

L' attività degli algos, nei primissimi minuti successivi alla release, può estendersi a tutto il book o solo ai primissimi livelli:
  • nel primo caso, gli effetti sulla profondità del book sono eterogenei ma è possibile notare un aumento dei volumi e della volatilità ed una riduzione degli half-spreads;
  • nel secondo caso, half spreads si allargano.
Nei 5 minuti successivi all' evento, un aumento del trading algoritmico (TA) su tutto l'order book non sembra condizionare ulteriormente il trading volume mentre sembra condurre ad una riduzione della volatilità; una maggiore concentrazione dell'attività sui primi livelli, invece, contribuisce ad incrementare sia la volatilità che il trading volume. Il tutto dipende, lo ribadiamo, dal tipo di strategie algoritmiche prevalentemente attive in quel dato momento.
Nei 3 minuti precedenti il rilascio di una macro news rilevante è possibile osservare:
  • una riduzione dello spessore del primo livello del book di riferimento;
  • una riduzione -abbastanza netta- della complessiva profondità del book, tendente a raggiungere -nei 3 minuti seguenti l'annuncio- i livelli pre-release.
Nel corso dell' intero trading day per il quale siano previsti annunci macro è possibile osservare half spreads leggermente più larghi rispetto a quelli osservati nei trading days privi di annunci. L'allargamento si fa consistente nei 3 minuti antecedenti l' annuncio e tende a ridursi nei 3 minuti successivi.
Nel corso dell' intero trading day per il quale siano previsti annunci macro è possibile osservare:

  • realized spreads, una parametro che stima i ricavi dei liquidity providers (quindi anche quelli vostri nel caso in cui proviate a negoziare le macro news a mezzo di limit orders) partendo dall' assunto che questi possano chiudere le rispettive posizioni in “x” secondi, più bassi rispetto a quelli rilevabili nei trading days privi di annunci. Ricordiamo che una riduzione dei realized spreads può anche essere associata ad una riduzione della market power dei market makers.
  • advese selection costs (o price impact), un parametro che stima le perdite dei liquidity providers, più alti rispetto a quelli rilevabili nei trading days privi di annunci;
  • un volume medio, U-shaped con picco in corrispondenza della release, più alto rispetto ai volumi dei giorni privi di macro news rilevanti;
  • una realized volatility ed una bi-power variation, entrambi U-shaped con picchi in corrispondenza della release;
  • un' algorithmic trading activity concentrata sui primissimi livelli del book avente connotazione U- shaped attenuata ma presentante picchi più numerosi e più elevati rispetto rispetto a quelli rilevabili nei trading days privi di macro news particolarmente price sensitive;
  • fleeting orders a 50 ms e somma totale degli ordini decrescenti a partire dai 5 minuti antecedenti la release. Nello specifico, la contrazione maggiore riguarda proprio il totale degli ordini, il che vuol dire che vengono ridotte molte posizioni sul book normalmente prese tramite ordini diversi dai fleeting (ad esempio, da istituzionali non necessariamente operativi tramite tecnologia HFT). 

Post scritto ascoltando


venerdì 26 maggio 2017

L' HARD LANDING DELLO SHADOW BANKING CINESE E' QUESTIONE DI “QUANDO” NON DI “SE” PT. 12

Per l' undicesima parte, clicca qui.
In questo post, vorrei aggiungere qualche considerazione a quelle espresse nei post precedenti.
Con riguardo al sistema economico cinese sappiamo che:
  • le industrie della plastica, del cemento, del ferro, del vetro, sono tutte credit risk receivers;
  • le industrie dei macchinari, dell' alluminio, dell' energia elettrica ed il real estate, sono tutte sorgenti di rischio credito
Più nello specifico, il settore immobiliare e dei macchinari risultano essere quelli destinati a contagiare -in termini di rischio di credito- il più alto numero di settori produttivi. Il real estate potrebbe diffondere il rischio di credito, direttamente, a ben altri quattro settori produttivi ed indirettamente a nove; il settore dei macchinari, direttamente ad altri cinque segmenti industriali. Ad esempio, i rischi creditizi legati al settore immobiliare potrebbero essere trasmessi direttamente al settore della chimica e del ferro i quali, a loro volta, potrebbero trasmetterli al settore del cemento, del carbone, delle costruzioni, dell' IT, della plastica.
I rischi creditizi del settore dei macchinari, invece, potrebbero essere trasmessi direttamente al settore dell' automotive, del cemento, della cantieristica navale, del ferro, del vetro. L' automotive è strettamente connesso al settore chimico, il quale è legato a quello dell' IT, del carbone e del cemento. L' IT è connesso al settore della plastica, il carbone a quello delle costruzioni, le costruzioni al cemento, la cantieristica navale al ferro, il ferro alla plastica ecc.
Consideriamo che un aumento dell' 1% delle probabilità di default nel settore dei macchinari comporta un aumento dello 0,87% e dello 0,63% delle medesime probabilità, rispettivamente nel settore della cantieristica navale ed automobilistico. Il settore immobiliare ha un effetto marginale medio più elevato in termini di incremento delle probabilità di default, rispetto a quello dei macchinari, su tutti i settori ad eccezione proprio dei due appena citati.
https://wallpaperscraft.com
Quanto detto in questa serie di post, dimostra la grande importanza del settore immobiliare cinese per l' intera economia. Un rapido rallentamento del real estate innescherà con ogni probabilità una severa instabilità finanziaria ed economica. Partendo dal presupposto che il rischio sistemico è bidimensionale, ovvero, cross sectional e procyclical, con riguardo alla prima, sono chiare le correlazioni in termini di incremento delle probabilità di default tra i vari settori dell'economia cinese; nel secondo caso, bisogna ricordare che una delle cause della prociclicità del rischio sistemico risiede proprio nella tendenza ad indebitarsi sino al collo in tempi di boom, quando i prezzi del real estate -usato come collaterale- salgono e finire schiantati quando scendono. Non a caso i settori delle costruzioni, del ferro, del carbone, delle autovetture, della chimica, del cemento, dell' energia elettrica, tutti strettamente connessi all' immobiliare, siano stati quelli ad indebitarsi di più negli ultimi anni. Inoltre, i settori del cemento, del vetro, delle costruzioni in genere, del carbone sono strettamente connessi anche agli investimenti in infrastrutture pubbliche; per sostenere il costo del debito fatto per investire in infrastrutture pubbliche, i governi locali vendono ai costruttori grandi lotti di terreno. E' ovvio che qualora dovessero scenderei i prezzi degli immobili, qualora dovesse calare la domanda di immobili, calerebbe anche la domanda di appezzamenti di terreno e quindi gli introiti degli enti pubblici, con la conseguenza che i predetti settori risulteranno esposti ad un doppio rischio di turbolenze finanziarie: uno direttamente proveniente dal settore immobiliare e l'altro associato alle minori entrate degli enti locali ed in definitiva alla minore sostenibilità del debito pubblico locale.

mercoledì 24 maggio 2017

TRADING ON MACRO NEWS E LE CAZZATE CHE VI VENDONO I BROKERS PT. 1

Clicca qui per la serie di post dedicati alla lettura delle news da parte degli algos.
Avete mai sentito parlare di trading on news? Certo che sì. Consiste nel prendere posizione sui mercati in attesa -quindi prima- che escano news macro (normalmente calendarizzate) oppure nel prendere posizione nel momento esatto in cui venga rilasciata, su qualsiasi medium, una qualsiasi notizia reputata price sensitive rispetto ad un qualsiasi asset (per comprendere come questo avvenga, leggi la serie di post linkata sopra).
Molti di voi si saranno imbattuti nella pubblicità dei brokers i quali assoldano presunti analisti tecnici che, nei vari webinars, vi spiegano come fare soldi inserendo un buy limit order ed un sell limit order su di un cross valutario, sull' oro, su di un indice, in modo da sfruttare la volatilità post annuncio macro (gli annunci macro sono una specie del più ampio genere “trading on news”; l'unica particolarità è la previa calendarizzazione dell' evento della release). Il trading on news, in ambito accademico, è altresì conosciuto come trading event-based.
Per poter provare ad intraprendere una discussione seria, mi servirò di un paper accademico-scientifico, già segnalatovi qualche settimana fa sulla bacheca di Facebook, dal titolo “Speed, algorithmic trading, and market quality around macroeconomic news announcements”, scritto da Martin Scholtus, Dick van Dijk, Bart Frijns. Quale sarebbe l' umile intento di questa serie di post? Lo scopo è quello di provare ad allargare gli orizzonti della conoscenza, in modo tale che ognuno di voi possa farsi un' idea sulle reali possibilità di implementare i trading systems -tra i quali quelli del trading on news- venduti/suggeriti dai vari affiliati alla sell side italiana. Nello specifico, questa serie di post nasce dalla lettura di diversi commenti pubblicati sulla mia pagina Facebook da alcuni sedicenti traders, per i quali -cito testualmente- «Basta mettere due ordini per fare profitti certi: uno in vendita ed uno in acquisto. Eseguito l'uno, si cancella l'altro». Poiché queste asserzioni si sentono anche nei webinars venduti da gente che non sapendo tirare su un gain -paga del broker a parte- si cimentano nell' indicare le vie del successo agli altri, ho deciso che fosse il caso di approfondire un po' la questione.
Le rilevazioni quantitative e le valutazioni degli autori del paper riguardano il NASDAQ e più nello specifico l' altamente liquido State Street SPDR S&P 500 Exchange Traded Fund (ETF), negoziato appunto sul medesimo mercato. Tuttavia, quanto riferito con riguardo all' ETF tradato da operatori istituzionali sul NASDAQ può essere esteso -a maggior ragione- al trading fatto tramite brokers dai trader retail. Questi, per definizione privi di DMA o di SA (clicca qui, qui, qui, qui,), in caso di ordini piazzati sul book ed in attesa di essere eseguiti risultano essere totalmente dipendenti dalle latenze proprie degli intermediari, nonché vincolati anche dai limiti degli elaboratori /connessione internet ad essi in uso in caso di market orders inseriti manualmente.

Hasbrouck and Saar (2013) and Scholtus and van Dijk (2012) hanno dimostrato che i traders più veloci riescono a prendere posizione entro 5 millisecondi, calcolati dal momento esatto in cui la notizia giunge al mercato (o meglio nei news feeds) individuato sulla base delle rilevazioni del SIRCA Global News Database; quelli meno veloci riescono invece a prendere posizione in un lasso compreso tra i 50 ed i 150 millisecondi. Sempre Scholtus and van Dijk (2012) hanno poi dimostrato come la trading speed condizioni fortemente l'efficacia delle trading rules componenti il trading system, specie nel caso in cui il trader risulti essere più lento di 200 millisecondi, rispetto all' optimum rappresentato dalla possibilità di eseguire istantaneamente l'ordine di acquisto o di vendita.
Bene. Primo quesito: quando inserisci i limit buy/sell orders, ti sei mai chiesto quanto tempo trascorra tra il raggiungimento del prezzo -da te impostato come trigger- da parte del mercato e l'effettiva esecuzione del tuo ordine? Non l' hai fatto? Credo tu debba chiederlo al tuo broker. Sopra i 150 millisecondi di ritardo probabilmente il tuo trading system inizierà ad imbarcare acqua in uno contesto di news release.
Gli autori, poi, ci dicono alcune cose molto interessanti in relazione alle macro news statunitensi (ma il discorso vale per tutte le macro news). Nello specifico, salvi gli approfondimenti futuri, ci rendono edotti di due aspetti, a dire il vero strettamente correlati. In sede di trading on news è estremante importante la precisione di esecuzione in ragione del fatto che l'aggressività operativa-in termini di maggior presenza di liquidity takers rispetto ai makers-  cresce man mano che ci si avvicina al momento esatto della release, rendendo importante ogni singolo millisecondo di ritardo. In che senso? Nel seno che laddove i takers siano molti ed makers pochi, i primi ad ottenere il matching degli ordini si accaparrerebbero tutta la liquidità presente sui primissimi livelli dei books, lasciando agli altri o un discreto slippage o un ineseguito o un eseguito in fase di pull-back.
La velocità di esecuzione è quindi importantissima, sia in termini economici che statistici, quando si tenta di tradare le news. Avendo come target un succes ratio (vale a dire la percentuale di operazioni in gain sul totale delle operazioni effettuate) pari o superiore al 60% bisogna considerare che, ogni ritardo di esecuzione compreso tra i 10 millisecondi ed il secondo, incide in maniera consistente e negativamente sulla performance. Questo ci fa capire perché molte equity lines vengano costantemente presentate, da sedicenti algo traders on news, non solo in rialzo ma anche con gain pari al tremila e passa %. Sono equity lines da backtesting, che ignorano totalmente cosa accadrebbe ai loro trading systems qualora fossero chiamati a confrontarsi con le reali condizioni di mercato in termini di velocità operativa, liquidità esistente e quindi spessore e profondità dei books. Considerate che la significatività economica della velocità cresce al crescere della capacità del trading system di predire con successo la direzione del trade. I traders in grado di predire la giusta direzione del mercato -successivamente alla news release- in almeno il 70% dei casi, perdono -sempre con riguardo all' ETF oggetto di studio (ma il concetto può essere esteso alle varie asset classes)- tra i 0,33 ed i 0,62 punti base per evento nel caso in cui i loro trades subiscano un ritardo esecutivo compreso tra 300 millisecondi ed 1 secondo, rispetto all' optimum dell' esecuzione istantanea. La perdita annua corrispondente -ad evento- è dello 0,80% in caso di ritardo pari a 300 millisecondi ed all' 1,48% in caso di ritardo di un secondo. Un trader con un success rate del 100% patisce una perdita compresa tra 0,81 ed 1,62 punti base per evento, o compresa tra l' 1,94% ed il 3,90% per anno, ad evento, in caso di ritardi compresi tra 300 millisecondi ed un 1 secondo.
In termini relativi, vale a dire con riguardo al rendimento totale della strategia, le perdite conseguenti a ritardi compresi tra 300 millisecondi ed 1 secondo, per una strategia con un success ratio del 70%, sono pari al 10,85% ed al 20,05%.
I brokers attivi in Italia, con infrastrutture hardware e software pari -in media- all'unghia destra del più scarso degli HFTs americani, invece, vi dicono per bocca dei loro chartisti (non tutti ovviamente) che per tradare le news basterebbe inserire 2 ordini limit ed il gioco sarebbe fatto. Fossi in voi chiederei loro conto dei tempi di esecuzione, posto che un secondo di ritardo arriva a costare, per chi trada sistematicamente le macro news in relazione all' ETF sopra considerato (ma i dati relativi allo strumento in oggetto possono essere considerate proxies di un'intera filosofia operativa) , circa il 20,05% all' anno di rendimento. 

lunedì 22 maggio 2017

UNIVERSO CFD, MERCATO FOREX. IL CASO DEL BROKER FXCM USA PT. 4

Per la terza parte, clicca qui.
In connessione con l' indagine condotta dalla National Futures Association (NFA) sulla FXCM, in data 24.10.2013, lo staff dell' organo di controllo incontrò i dirigenti del broker a Chicago. In risposta ad un quesito formulato dalla NFA circa la relazione intercorrente con l' HFT Co., Niv (clicca qui per capire chi fosse) rispose omettendo tutte le informazioni di dettaglio riportante nei post precedenti. Inoltre, il dirigente mentì affermando di avere soltanto una relazione lavorativa con la HFT Co. e con il suo proprietario, l' HFT, sorta allorquando questo operava quale trader alle dipendenze di altri liquidity providers.
Anche i membri della compliance della FXCM fornirono false informazioni alla NFA. In data 22.10.2013, due giorni prima che la FXCM incontrasse i rappresentati della NFA, un dipendente del dipartimento della compliance dichiarò alla NFA – a mezzo e-mail- quanto segue: « FXCM LLC non ha alcun interesse proprietario diretto o indiretto o rapporti di controllo con le entità fornenti liquidità ai clienti retail». Visto, tra le altre cose, l' interesse della FXCM nell' HFT Co., l' asserzione di cui sopra poteva essere considerata falsa. Dopo che la NFA cercò di ottenere chiarimenti in ordine all' affermazione prodotta dalla FXCM via e-mail, chiedendo al broker di «Fornire prove di quanto riferito in relazione ai proprietari, associated persons, impiegati e controllate della FXCM», un altro addetto alla compliance aggravò, in data 24.03.2014, le precedenti falsità inviando alla NFA una mail nella quale dichiarava: «Per quanto di mia conoscenza, non esistono attualmente né sono esistiti in passato proprietari, associated persons o impiegati di controllate aventi interessi proprietari o relazioni societarie con le entità fornenti liquidità ai clienti retail sul nostro No Dealing Desk Model». Quanto affermato non era vero, in quanto l'addetto alla compliance sapeva che l' HFT, in precedenza dipendente della FXCM, fosse il titolare del 100% delle quote della HFT Co., la quale era il liquidity provider primario con riguardo ai clienti retail della piattaforma No Dealing Desk.
In data 04.04.2014, in risposta ad ulteriori tentativi esperiti dalla NAF al fine di chiarire gli aspetti della relazione intercorrente tra la FXCM e l' HFT Co., un dipendente della FXCM affermava in una mail: «L' HFT ha collaborato in qualità di consulente per la FXCM dall' Ottobre del 2009 all' Aprile  del 2010. L' HFT lavorò principalmente nell' ambito del software coding». Ancora una volta, un responsabile del dipartimento della compliance rese false dichiarazioni alla NFA. L' HFT, infatti, non era un semplice consulente della FXCM ma un dirigente della stessa con un contratto di lavoro subordinato e, alla luce dell'indagine condotta dalla NFA sui rapporti intercorrenti tra la FXCM e l' HFT Co., era da considerare assolutamente ingannevole il tentativo di rappresentare il lavoro svolto dall' HFT presso FXCM, vale a dire la creazione di algoritmi utilizzati poi dalla HFT Co. per tradare contro i clienti della FXCM d'intesa con questa, quale mera attività di software coding.  
Vi ricordo che, in virtù di tali condotte, la CFTC ha sanzionato la FXCM imponendo -tra le altre cose- il pagamento di una multa di 7 milioni di dollari ed il divieto di accettare nuovi clienti per sempre. 
Post scritto ascoltando 

domenica 21 maggio 2017

UNIVERSO CFD, MERCATO FOREX. IL CASO DEL BROKER FXCM USA PT. 3

Per la seconda parte, clicca qui.
Nell' Ottobre 2010, il sito web della FXCM garantiva «L' assenza di conflitto d'interesse tra il broker ed il trader» e che «Il dealer non interviene nell'esecuzione dei trades», affermando che «Ogni singolo trade è eseguito back to back con singole banche o istituti finanziari scelti tra i più importanti al mondo, i quali competono reciprocamente nell' offrire a FXCM i bid/ask prices».
Tuttavia, FXCM non rivelò che il suo market maker, ovvero la HFT Co., fosse una start up scorporata proprio da FXCM. Per esempio, il sito del broker statunitense lasciava intendere che i market makers di cui si serviva fossero operatori tutti privi di legami con la FXCM: «Noi teniamo strette relazioni bancarie con alcuni dei più grandi e più competitivi price providers». Il sito riportava poi: «FXCM non assume posizioni di mercato, eliminando in tal modo il maggior conflitto di interessi. Un broker dealing desk, operando in qualità di market maker, potrebbe tradare contro la tua posizione. Tuttavia, tramite la nostra esecuzione No Dealing Desk, noi eseguiamo i tuoi ordini ai migliori prezzi tra quelli resi a noi disponibili dalle banche».
Nel 2011, FXCM pubblicò un diagramma volto ad indicare le banche che -asseritamente- operavano in qualità di market makers per il broker nonché la «percentuale di volume per ogni liquidity provider»: BNP (13,5%), Citi (8.0%), Deutsche Bank (3,5%), Dresdner (13,3%), Goldman (14,4%), Jp Morgan (3,6%), Morgan Stanley (8,0%) e «Citi-Prime Brokers (Tutti gli altri operatori)» (35,8%).
L' HFT Co., la quale rappresentava il liquidity provider più importante in termini di volumi, non era invece identificata in maniera specifica bensì inserita nella dicitura generica «Citi-Prime Broker (All Others)». Quando nella prima metà del 2010 circolò internamente alla FXCM una lista di top liquidity providers, nell' ambito della quale l' HFT Co. veniva indicata quale fornitrice di circa il 17% del volume complessivamente eseguito dalla FXCM, un dipendente del broker statunitense chiese se quel riferimento dovesse essere o meno «oscurato». Un altro dipendente rispose: «Ottima osservazione, mettili come HFT 1».
Nel Settembre 2011, un amministratore della FXCM manifestò ai -membri del “Compliance Department”- alcune preoccupazioni aventi ad oggetto gli ordini in attesa di esecuzione (quindi quelli che non venivano eseguiti o eseguiti con ritardo rispetto al momento della loro immissione, cosiddetti hanging orders) da parte dell' HFT Co., preoccupazioni nascenti dal fatto che «l'adattore in uso all' HFT Co., è tecnologicamente diverso rispetto agli adapters in uso alle banche». Un responsabile della compliance della FXCM rispose: «Data la sensibilità della controparte coinvolta vorremo evitare che si verifichino casi di hanging orders in modo da non attirare attenzioni indesiderate».

La FXCM non dichiarò al proprio pubblico di retail l'esistenza dell' HFT Co. sino al 2012. Anche all' epoca, però, in risposta ad un post avente ad oggetto la presunta esistenza dell' HFT Co., pubblicato su di un bollettino on-line denominato “Forex Factory”, FXCM occultò le relazioni intercorrenti con la predetta.
Il post pubblicato su Forex Factory, anonimamente scritto da un sedicente «Fx insider» riportava: «Sono venuto a sapere qualcosa di interessante da un amico circa il “no dealing desk” della FXCM. Apparentemente, il loro più grande fornitore di liquidità è una piccola azienda denominata HFT Co., di proprietà della stessa FXCM e costituita esclusivamente per operare quale controparte dei clienti della FXCM. L' HFT Co. viene collocata al primo posto all'interno della liquidity pool della FXCM disponendo altresì del last look in modo tale che, per ogni singolo trade immesso su FXCM, possa scegliere se eseguirlo o passarlo ai normali liquidity providers. Qualcuno può confermare quanto detto?»
Due giorni più tardi, FXCM postò la sua risposta su Forex Factory, affermando: «FXCM possiede un liquidity provider, il cui nome è Lucid Market. Lucid Market è un liquidity provider di livello istituzionale all'interno del mercato del Forex e, ad oggi, non ha mai fornito liquidità in relazione all'esecuzione retail no dealing desk della FXCM». FXCM, inoltre, lasciò intendere che le fosse contrattualmente inibita la possibilità di rendere noto al pubblico l' esistenza dell' HFT Co. avente il ruolo di market makers «Gli accordi di riservatezza implicano che, normalmente, non comunichiamo i nominativi dei 17 liquidity providers che fornisco i prezzi sul nostro No Dealing Desk feed». In realtà, non esisteva alcun accordo di riservatezza tra la FXCM e l' HFT Co. e, come notato sopra, FXCM aveva in precedenza reso pubblici i nominativi di altri 10 market makers.
Infine, la risposta al post fornita dalla FXCM lasciava intendere anche che l' HFT Co. non disponesse, a differenza di quanto affermato dal “Fx insider”, dell' abilità di scegliere se eseguire o meno il trade sottopostole per l'esecuzione e che FXCM non avesse alcun rapporto proprietario con la predetta: «Mentre la maggior parte dei liquidity providers in questa lista sono banche, risultano esserci anche alcuni hedge funds ed altre istituzioni finanziarie, tra le quali l' HFT Co. Tuttavia, né queste risultano essere di proprietà di FXCM né hanno il controllo su quali ordini -tra quelli ad essi sottoposti per l' esecuzione- possano essere girati agli altri liquidity providers». Al contrario, poiché l' HFT Co. disponeva sia della lettura in real time del book degli altri market makers serventi la FXCM sia dell'abilità di aggiudicarsi l'esecuzione dei trades a parità d'offerta, risultava corretta l'asserzione formulata da “Fx Insider” secondo cui l' HFT Co avesse la possibilità di decidere di eseguire solo i trades di suo gradimento.

Pezzo scritto ascoltando

lunedì 15 maggio 2017

UNIVERSO CFD, MERCATO FOREX. IL CASO DEL BROKER FXCM USA PT. 2

Per la prima parte, clicca qui.
In osservanza del contratto di servizio stipulato in data 01.05.2010, FXCM inviò all' HFT Co. alcune fatture mensili che questa avrebbe dovuto onorare proprio nei confronti della FXCM Holdings. Sino ad Agosto 2011, l' HFT Co. pagò 21 dollari per ogni milione di dollari di volume negoziato sulla retail forex platform della FXCM; da Settembre 2011 a Luglio 2014, pagò invece 16 dollari per ogni milione di dollari di volume negoziato sulla medesima piattaforma. Dal 2010 al 2014, nessun altro market makers al di fuori della HFT Co. pagò FXCM per l' order flow.
Nonostante la documentazione ufficiale riportasse quale causale dei i pagamenti mensili, eseguiti da HFT Co., l'erogazione della commissione fissa pari a 21 dollari per «volume aggregato delle transazioni eseguite», in realtà, i pagamenti risultavano essere espressione dell' accordo intercorrente tra l' HFT Co. e la FXCM avente ad oggetto la condivisione dei profitti derivanti dal trading condotto dalla prima contro i clienti retail della seconda. FXCM considerava propri i profitti e le perdite derivanti dall' attività di trading condotta dall' HFT Co., al netto del 30% (dei profitti) che questa avrebbe potuto trattenere per sé. Nel momento in cui gli spreads iniziarono a restringersi in conseguenza di più ampi cambiamenti microstrutturali riguardanti il mercato FOREX nel suo insieme, i profitti registrati dall' HFT Co. subirono una notevole contrazione, scivolando ben al di sotto di 30 dollari per milione di dollari negoziato, costringendo FXCM e l' HFT Co a modificare il contratto al fine di ridurre i pagamenti dovuti dalla seconda alla prima per milione di dollari negoziato.

HFT Co. comunicava i suoi Profts&Losses su base settimanale alla FXCM; questa, a sua volta, inviava le fatture alla prima chiedendo il pagamento dei «Rebates for Fx Trades» che altro non riflettevano se non i profitti e le perdite fatte dall' HFT per conto della FXCM negoziando contro i suoi clienti . In cambio dei pagamenti ricevuti dall' HFT Co, FXCM garantì alla predetta che sarebbe stata favorita rispetto agli altri market makers nell' ambito del routing degli ordini inoltrati dai clienti retail. Infatti, FXCM consentì alla HFT Co., di battere sistematicamente -nel periodo di tempo considerato- gli altri market makers: in che modo? Innanzitutto, fornendogli una view in real time dei prezzi quotati (cioè offerti in acquisto ed in vendita) dagli altri market makers; secondariamente, aggiungendo ai prezzi offerti dall' HFT Co. markups più ridotti rispetto a quelli applicati sui prezzi degli altri market makers.
Il giorno in cui l' HFT si dimise da FXCM, il programma di trading algoritmico da lui creato fu utilizzato in una «full-scale trading session» per la prima volta. Con riguardo a quel trading day, FXCM anticipò all HFT Co., che avrebbe catturato circa il 25-30% del volume complessivamente tradato sulla No Dealing Desk Platform offerta ai clienti dal broker. Inoltre, al fine di avvantaggiare ulteriormente l' HFT Co., rispetto agli altri market makers, all' HFT Co. fu consentito -dalla FXCM- di far uso di un “hold timer”, ovvero, di uno strumento che permetteva all' HFT Co. di eseguire un trade all' inizio o alla fine di un hold timer period, a seconda che ritenesse maggiormente conveniente il prezzo fatto segnare dallo strumento tradato in corrispondenza dell' uno o dell'altro . Nel 2011 e nel 2012, l' HFT Co. continuò a far uso dell' hold timer al fine di decidere se accettare o rifiutare l'esecuzione del trade avente quale prezzo quello segnato in corrispondenza della fine del hold timer period (una sorta di variante del #Lastlook della Barclays, analizzato qui). L' HFT Co. fece altresì uso della pratica nota col nome di “previous quote”,in virtù della quale proponeva un prezzo di esecuzione alla FXCM la quale, a sua volta, rispondeva con una richiesta di esecuzione basata sui limiti di prezzo ricompresi nel limit order del cliente e non sulla quotazione precedentemente offerta da FXCM e visualizzata sul proprio schermo dal cliente. Tra il 2010 ed il 2014, HFT Co. versò, complessivamente, 77 milioni di dollari derivanti dall' attività di trading condotta avendo quali controparti, ignare di tutto, i clienti della FXCM.

Post scritto ascoltando

martedì 9 maggio 2017

UNIVERSO CFD, MERCATO FOREX. IL CASO DEL BROKER FXCM USA PT. 1

Facciamo le dovute nonché rituali premesse, altrimenti quelli dell'industria italiana dei cfd vengono a piangere in chat su Facebook. Quanto leggerete riguarda solo ed esclusivamente FXCM USA (sino a qualche tempo fa primo broker USA per i forex cfd), in relazione alle condotte tenute dal 4 Settembre 2009 ad -almeno- il 2014. Tutti gli altri brokers sono corretti sino a prova contraria o, se volete, sino a quando il sottoscritto non venga a sapere qualcosa.
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Di seguito, un' anticipazione di quanto verrà approfondito nei posts futuri.
Il broker FXCM, fondato nel 1999 e registrato presso la Futures Commission Merchant nel 2001, fornisce alla platea dei retail l' accesso al mercato Forex OTC per il tramite di una piattaforma tecnologica proprietaria, agendo come controparte dei suoi clienti nelle transazioni in cui questi possono comprare una valuta venendone, simultaneamente, un'altra. Al 31 Luglio 2016, FXCM USA vantava oltre 20.000 clienti con accounts accreditati per un valore complessivo di oltre 170 milioni di dollari. Sino al 2007 circa, il broker ha fornito liquidità ai propri clienti primariamente tramite un dealing desk interno, vale a dire tramite una sua divisione deputata a determinare i prezzi loro offerti e ad assumere posizioni opposte a quelle prese dagli stessi clienti. Dal 2007 in poi, FXCM decise di modificare la propria operatività con riguardo alla maggior parte dei suoi clienti, passando dall' impiego del dealing desk all' impiego di un modello che definì “agency”, connotato dall' essere “No Dealing Desk” (quello implicante l' uso del Dealing Desk veniva invece identificato come “principal”).
All'epoca FXCM affermava che, mentre un broker dealing desk «agisce come market maker» e «potrebbe tradare contro la tua posizione» (queste le affermazioni presenti nel materiale di marketing del broker) il suo modello “agency” sarebbe stato in grado di «eliminare il maggior conflitto d'interessi intercorrente tra broker e cliente retail». Infatti, il broker sosteneva che nel model agency, i prezzi offerti non fossero forniti dal suo dealing desk bensì da banche o da market makers terzi, talvolta definiti «liquidity providers» o «Lps». Più precisamente, FXCM illustrava ai propri clienti il model agency, usando le seguenti parole: «Quando un nostro cliente esegue un trade al miglior prezzo offerto dai nostri forex market makers, noi agiamo in qualità di intermediari creditizi senza alcun rischio per il nostro capitale, in quanto apriamo contemporaneamente posizioni compensative sia con il nostro cliente che con il market maker». Il broker statunitense asseriva che il trading sviluppato in base al suo model agency fosse differente da quello offerto in qualità di intermediario dealing desk, in ragione del fatto che: «Noi traiamo guadagno dalle trading fees e dalle altre commissioni, aggiungendo un markup al prezzo offerto dai noi market makers e generando i nostri ricavi legati al trading in ragione del volume delle transazioni e non in base ai profitti ed alle perdite derivanti dalle operazioni di acquisto/vendita».
Nel 2009, Drov Niv (conosciuto anche come Drew Niv, socio fondatore della FXCM, nonché suo CEO dal 4 Settembre 2009 al 20 Maggio 2014), William Ahdout (socio fondatore della FXCM, nonché suo Manager Director dal 4 Settembre 2009) ed altri dipendenti, idearono un progetto volto a creare un sistema di trading algoritmico, vale a dire, un programma che avrebbe potuto guidare l'attività propria di un market maker nei confronti dei clienti del broker americano. In tal modo, l'algo era in grado di sostituirsi ai e/o competere con i market makers indipendenti di cui si serviva la piattaforma No Dealing Desk della FXCM.
Niv e Ahdout, assunsero dunque un high-frequency trader (HFT) in qualità di Managing Director della FXCM. L'accordo concluso con l' HFT, sottoscritto da questo e da Ahdout, prevedeva che il broker avrebbe corrisposto al primo un salario base più un bonus pari al 30% dei profitti generati dal sistema di negoziazione algoritmica creato dal trader, mentre il restante 70% sarebbe stato intascato dal broker. L' HFT iniziò a lavorare per FXCM in data 5 Ottobre 2009, sviluppando l'algoritmo richiestogli.
All'inizio del 2010, allorquando l' HFT stava per completare la messa a punto dell'algo, il Compliance Department della FXCM manifestò qualche preoccupazione circa il fatto che, qualora fosse stata svolta at attività di trading contro i propri clienti retail, la stessa avrebbe potuto contraddire l' affermazione riportata nel materiale pubblicitario della FXCM relativamente all' operatività del No Dealing Desk Model. Avranno dunque abbandonato il progetto i nostri amici della FXCM? La risposta è no. Infatti, la FXCM impose all' HFT di costituire una sua società al fine di operare quale fornitore “esterno” (al broker) di liquidità.
In data 23 Marzo 2010, l' HFT costituì la sua nuova società (HFT Co). FXCM, dal canto suo, desiderava che l' HFT, tramite la sua HFT Co, usasse l'algo commissionatogli pochi mesi prima al fine di operare sulla sua piattaforma No Dealing Desk.
In data 14 Aprile 2010, l' HFT si dimise dalla FXCM; tuttavia, concordò con la stessa che le dimissioni non avrebbero modificato le condizioni economiche del loro accordo precedente (ripartizione dei profitti da trading 30%-70%). A tal fine, in data 1 Marzo 2010, venne stipulato un contratto di servizio tra l' HFT Co. ed FXCM, poi modificato in data 1 Maggio 2010. Detto contratto prevedeva che l' HFT versasse a FXCM, con cadenza mensile, $21 dollari per ogni milione di dollari di volume tradato dall' HFT Co. Tale quota (21 $) veniva considerata dai contraenti prossima al 70% del totale dei profitti generati dal trading condotto dall' HFT Co. sulla piattaforma retail della FXCM e destinati contrattualmente al broker (il 30% lo avrebbe intascato l' HFT).
Al fine di aiutare il lancio delle operazioni dell' HFT Co., FXCM elargì alla predetta un prestito di 2 miloni di dollari a tasso zero, autorizzandola ad utilizzare le proprie strutture di brokerage attraverso l'attivazione di un “prime of a prime” account. Nonostante l' HFT si fosse dimesso da FXCM, continuò a lavorare negli uffici del broker senza pagare alcun affitto. Di fatto, HFT Co. stabilì la propria sede negli uffici della FXCM presenti a New York City, sino ad Aprile 2011, ovvero, sino quando l' HFT Co. non traslocò nei propri uffici in Jersey City (nel New Jersey). Inoltre, al fine di condurre il proprio trading, l' HFT Co. continuava ad utilizzare l'algo sviluppato dal suo titolare (l' High Frequency Trader inteso quale persona fisica) per il broker che ne vantava la proprietà intellettuale. Per un certo periodo di tempo, l' HFT CO. utilizzò i servers della FXCM ed altri apparati tecnologici, tra i quali i sistemi di posta elettronica. Più precisamente, il trader utilizzò attivamente l'indirizzo email di FXCM sino ad almeno Settembre 2011 ed il suo account continuò a ricevere posta elettronica sino al 2014. Due dipendenti della FXCM, chiamati a collaborare con l' HFT Co., ricevettero bonus supplementari da parte del broker, poi rimborsati dalla stessa HFT Co. Uno dei dipendenti spese – tra il 2011 ed il 2014- circa l' 80% delle sue giornate lavorative presso gli uffici dell' HFT Co. I rapporti intercorrenti tra FXCM e l' HFT Co., sembrano dunque piuttosto evidenti e consolidati.
Post scritto ascoltando 

lunedì 1 maggio 2017

BREVI CONSIDERAZIONI SULL' OBBLIGAZIONARIO, IN RELAZIONE AL RISCHIO DI VOLATILITA' E REINVESTIMENTO PT.2

Aggiungiamo qualche considerazione a quanto scritto qui

Nel caso di titolo senza cedola (tipo CTZ):
  • il rischio di volatilità (legato alla variazione dei tassi), a parità di altre condizioni, è maggiore per i titoli senza cedola rispetto a quelli con cedola, sia essa fissa o variabile, in ragione del fatto che il rendimento dei primi è interamente concentrato e determinato dalla e nella componente del capitale con conseguente maggior sbalzo dei prezzi (rispetto ai titoli con cedola) al variare dei tassi. 
  • a parità di altre caratteristiche, sempre in relazione al rischio di volatilità, le obbligazioni senza cedola risultano essere più rischiose rispetto a quelle con cedola fissa, a loro volta più rischiose rispetto a quelle con cedola variabile;
  • posto che il rischio di volatilità si sconta sia al ribasso (sui prezzi) sia al rialzo (sui prezzi), a parità di altre condizioni, verranno preferiti i titoli a cedola variabile rispetto a quelli a cedola fissa, nei confronti dei titoli senza cedola qualora le aspettative sui tassi risultassero orientate al rialzo; in caso contrario, varranno valutazioni del tutto opposte.