Flash crash spiegato: che cos'é, cosa lo causa ed esempi storici

Che cos'è un flash crash?

Un flash crash si verifica quando il prezzo di un asset - che si tratti di una valuta, criptovaluta, obbligazione, future o azione - diminuisce rapidamente in un periodo di tempo molto breve prima di entrare rapidamente in un periodo di recupero.

Anche se alcuni investitori la accolgono più positivamente di altri, l'importanza della volatilità nel trading è indiscutibile. Nell'era digitale, in cui il commercio tra esseri umani è sostituito da computer che fanno trading tramite algoritmi volti a ottenere profitti da milioni di ordini automatici con margini esigui, l'importanza della volatilità sta crescendo. Tuttavia, talvolta la volatilità trasforma quelle che sono considerate normali fluttuazioni del prezzo di un titolo in un improvviso e rapido declino. Un normale flash crash termina prima che la maggior parte di noi abbia notato che sia accaduto, durando solo pochi secondi o minuti (anche se alcuni flash crash sono durati più a lungo).

I titoli che crollano di prezzo a seguito di un flash crash normalmente recuperano la maggior parte del loro valore nel minor tempo possibile, anche se molti di essi non riescono a far registrare un recupero completo. Tenendo presenti la velocità di declino e di recupero, alcuni esperti considerano un flash crash come nient'altro che un'impennata estrema della volatilità. Tuttavia, le cause dei precedenti flash crash e le ingenti somme di denaro degli investitori che sono andate perse durante tali eventi suggeriscono qualcos'altro.

Mentre un flash crash di solito comporta un improvviso calo e l'immediata ripresa dei prezzi, vale la pena notare che la stessa cosa può verificarsi al contrario, con i prezzi che aumentano rapidamente di valore prima di annullare velocemente tutti o la maggior parte di questi guadagni. Questo secondo scenario è meno comune, ma uno dei migliori esempi riguarda le valute: poiché sono negoziate in coppie, se il prezzo di una valuta crolla a causa di un flash crash, allora un'altra valuta aumenterà di prezzo come conseguenza.

Da che cosa è causato il flash crash?

Ci sono diverse ragioni per cui può accadere un flash crash, e sia gli esseri umani che i computer ne sono responsabili.

Come fanno gli esseri umani a causare flash crash?

Talvolta l'errore umano riveste un ruolo rilevante: in passato si sono verificati crash causati da trading accidentale, ovvero quando un trader o un gestore di fondi ha involontariamente aggiunto uno zero in più al proprio ordine o ha immesso un ordine al prezzo sbagliato, spesso indicato come un errore "fat-finger".

Vi sono poi dei tentativi deliberati da parte dei trader di manipolare il mercato attraverso un metodo illegale noto come "spoofing" (a volte noto anche come "dynamic layering"), nel quale qualcuno piazza grandi ordini di vendita a un prezzo lontano dal valore di mercato corrente, per poi annullarli rapidamente prima che il titolo raggiunga quel prezzo. Ciò crea l'illusione che si stia verificando un grande evento di vendita e spinge anche altri operatori a iniziare a vendere per paura che il prezzo diminuisca. Si verifica rapidamente uno squilibrio tra la quantità di ordini da vendere rispetto all'acquisto, il che amplifica il calo del prezzo. La persona che ha piazzato l'ordine di vendita iniziale ha anche ordini di acquistare lo stesso titolo a un valore molto inferiore al valore di mercato, ma annulla l'ordine di vendita prima che il titolo raggiunga il prezzo al quale l’ordine viene eseguito. Questo significa che la persona può quindi acquistare il titolo al prezzo minimo raggiunto in seguito al flash crash e venderlo a un prezzo notevolmente più alto dopo che il titolo ha recuperato terreno, consentendo potenzialmente di realizzare profitti enormi in pochi secondi.

Come fanno i computer a causare flash crash?

Il ruolo crescente svolto dei computer nel trading è anche una delle principali cause dei flash crash. I malfunzionamenti dei software possono causare ritardi nella comunicazione dei dati di mercato tra le borse, il che può comportare che a un titolo vengano applicati prezzi non corretti.

In passato, anche l'aumento del trading algoritmico e ad alta frequenza ha esacerbato i flash crash. Si tratta di computer superveloci che operano a velocità fulminee e si basano su algoritmi pre-programmati. Ad esempio, un titolo è scambiato a £1 e un sistema di trading ad alta frequenza dispone di un algoritmo per vendere automaticamente quel titolo se il prezzo raggiunge 95p (per ridurre al minimo le perdite potenziali) o se raggiunge 105p (per realizzare un profitto). Questo significa che se il prezzo del titolo subisce un crollo deciso fino al livello di 95p, anche se brevemente, possono essere attivate intere serie di ordini di vendita automatici, che a loro volta spingono il prezzo più in basso e continuano ad attivare mediante trigger altri algoritmi man mano che i prezzi scendono.

Che cosa si deve sapere sul trading ad alta frequenza?

È interessante notare che questi stessi sistemi di trading sono in gran parte responsabili anche del successivo recupero che fa seguito a un flash crash. Ad esempio, altri algoritmi hanno ordinato ai loro sistemi di acquistare il titolo se scende al di sotto di 90p (perché è considerato a buon mercato), così quando gli algoritmi che ordinano l'acquisto delle azioni iniziano a essere attivati mediante trigger, lo squilibrio ricomincia a compensarsi e il tutto si inverte. Il prezzo scende così in basso che gli acquirenti cominciano a superare i venditori e il prezzo recupera.

Anche se in passato i flash crash hanno avuto diverse cause, la maggior parte dei casi sono stati accomunati da alcune somiglianze. Ad esempio, molti flash crash si verificano quando ci sono volumi di trading ridotti perché la bassa liquidità comporta che gli ordini di grandi dimensioni possono quindi esacerbare i movimenti dei prezzi.

Esempi di flash crash

Di seguito sono riportati diversi di esempi che dimostrano come i flash crash possono avere un impatto sui diversi titoli e mostrano come spesso sono causati da diversi fattori.

Flash crash del 2010: Dow Jones

Il flash crash del Dow Jones Industrial Average (DJIA) del maggio 2010 ha visto l'indice scendere di oltre 1000 punti in soli 10 minuti, per ciò che rappresentò il più grande calo di questo genere registrato fino a quel momento. Mentre gli indici statunitensi subirono un calo massimo del 10%, alcuni singoli titoli crollarono nettamente. Nel complesso, si ritiene che il flash crash abbia bruciato mille miliardi di dollari in titoli azionari e, mentre il DJIA fece registrare una ripresa, fu in grado di a recuperare solo il 70% circa del valore perso entro la fine della giornata, dimostrando così il grave impatto che possono avere questi eventi.

La scintilla di questo particolare incidente è stata ricondotta a un trader britannico di nome Navinder Singh Sarao. Soprannominato il "mastino di Hounslow" e il "Trader del flash crash", Sarao fu condannato dopo essersi dichiarato colpevole di spoofing e manipolazione del mercato nel 2016. La Securities and Exchange Commission (SEC) degli USA dichiarò che il flash crash fu causato dal fatto che Sarao eseguì rapidamente grandi ordini di vendita di contratti future E-mini S&P 500 attraverso il Chicago Mercantile Exchange. Gli strascichi di questo processo continuano a ripercuotersi anche oggi.

E, pur non essendo responsabile delle turbolenze iniziali, il rapido calo dei prezzi fece sì che un gran numero di negoziazioni automatiche venisse attivato tramite trigger quando i prezzi superarono le soglie prestabilite. Poiché la maggior parte del trading viene effettuata attraverso programmi automatici, gran parte dei trader ad alta frequenza finisce per fare trading con altri trader ad alta frequenza, anch'essi vincolati a ordini e limiti propri. Ciò significa che quando questi ordini di trading ad alta frequenza vennero attivati dagli ordini di vendita fraudolenti di Sarao, attivarono tramite trigger gli ordini di altri trader, causando una rovinosa spirale discendente.

Nonostante le autorità di regolamentazione avessero già stabilito la necessità di fissare limiti a quanto un titolo possa scendere per un certo periodo di tempo prima di dover intervenire (ad esempio con la sospensione della negoziazione di un titolo), solo dopo il flash crash del 2010 - nel quale, oltre a registrare il crollo di molti titoli si vide l'aumento di altri titoli a livelli incredibili - sono state introdotte nuove regole per stabilire fino a che punto un titolo può aumentare in un breve periodo di tempo.

Flash crash del 2014: obbligazioni USA

Il flash crash dei titoli del Tesoro americani - noto come "Great Treasury Flash Crash" - si è verificato nell'ottobre 2014 e il dibattito sulla causa primaria è quantomai acceso ancora oggi. In soli 12 minuti, il rendimento delle obbligazioni decennali del Tesoro USA riuscì a perdere e poi successivamente a recuperare l'1,6%, per quello che fu il più grande calo registrato in un solo giorno dal 2009.

Le autorità di regolamentazione statunitensi pubblicarono un rapporto superficiale sull'incidente meno di un anno dopo, che, per la frustrazione di alcuni, fornì solo alcune risposte senza però riuscire ad attribuire l'evento a un'unica causa. Alcuni sottolineano il fatto che il volume degli scambi sia stato il doppio del solito, in combinazione con una liquidità più ristretta, dato che le obbligazioni in vendita erano molto meno numerose del solito.

Tuttavia, gran parte della colpa è stata attribuita ai trader ad alta frequenza. Il prezzo delle obbligazioni stava registrando un normale aumento a causa del fatto che la domanda stesse avendo la meglio sull'offerta prima del flash crash. Tale aumento del prezzo minacciava di innescare il trigger degli ordini predeterminati dei trader ad alta frequenza che avevano dato istruzioni per vendere automaticamente le loro obbligazioni quando il prezzo fosse abbastanza alto da realizzare un buon profitto. E, anche se molti di questi ordini non sono stati attivati, hanno comunque cominciato a diventare visibili agli altri trader, fotografando una realtà in cui vi era un numero crescente di persone desiderose di vendere le proprie obbligazioni, per poi iniziare a invertire la tendenza dei prezzi spingendoli nuovamente verso il basso. Questo, a sua volta, ha fatto sì che la stessa cosa si ripetesse ancora una volta, con gli ordini algoritmici che entravano in gioco mentre il prezzo si abbassava progressivamente.

"The Great Treasury Flash Crash" mostra che il trading ad alta frequenza e algoritmico si basa sulla caccia all'impeto del momento. Il rapporto ha rilevato che molte delle operazioni completate durante il flash crash sono avvenute tra un trader ad alta frequenza e un altro, e persino che alcuni trader eseguivano operazioni con se stessi. La volatilità dei prezzi ha fatto scattare i trigger sia degli ordini di acquisto che di vendita e, in una situazione dettata dall'informatica piuttosto che dal buon senso, ciò significava che i trader ad alta frequenza erano responsabili di una grande quantità di vendite quando il prezzo scendeva e di acquisti quando il prezzo ricominciava a salire. Di particolare interesse è il fatto che i regolatori hanno ritenuto che il flash crash si sia in gran parte risolto da solo, suggerendo che il tumulto causato dal trading algoritmico si sia concluso autonomamente.

Flash crash del 2015: FTSE 100

L'indice FTSE 100 ha subito un flash crash nel settembre 2015, quando ha fatto registrare un improvviso calo di oltre l'1%. Nonostante il rapido recupero, il forte calo dei prezzi, con perdite per circa 15 miliardi di sterline, ha causato la sospensione automatica delle negoziazioni di almeno nove componenti principali dell'indice, tra cui HSBC e Royal Dutch Shell.

Ancora una volta, non è stata identificata alcuna causa certa, ma è ampiamente accettato che questo flash crash sia stato causato da un errore "fat finger" (digitazione errata) in combinazione con una liquidità limitata.

Flash crash del 2015: Dow Jones

Il DJIA ha subito un altro flash crash nell'agosto 2015, quando il Dow è precipitato di circa 1100 punti nei primi cinque minuti della giornata di trading. Ciò ha di nuovo innescato sospensioni a causa dell'eccessiva volatilità dei corsi azionari, che a sua volta ha reso difficile per le borse prezzare gli indici a cui appartenevano le azioni in questione. L'S&P 500 è sceso del 5% in pochi minuti dall'apertura, ma è riuscito a recuperare gran parte delle sue perdite entro la metà della giornata. I problemi sono stati in gran parte limitati alle azioni statunitensi quotate sulla Borsa di New York (NYSE).

A differenza dei precedenti flash crash, questo sembra avere avuto un inizio più “innocente”. C'era già stata una svendita di azioni il giovedì e il venerdì prima del flash crash del lunedì, il che, come alcuni sostengono, potrebbe avere causato la diffidenza degli investitori nei confronti del mercato nel fine settimana. Inoltre, i mercati asiatici, che aprono prima di quelli USA, sono crollati all'apertura delle contrattazioni il lunedì, e gli investitori statunitensi hanno seguito l'esempio nel corso della giornata. In definitiva, la situazione è culminata in un grande squilibrio, poiché gli ordini di vendita hanno superato quelli di acquisto, spingendo i prezzi verso il basso. La mancanza di offerte e la forte volatilità ha comportato la sospensione della negoziazione di molti titoli, il che a sua volta ha reso difficile giudicare il fair value di qualsiasi indice o ETFche includesse tali titoli.

Flash crash del 2016: GBP/USD

Nell'ottobre 2016 la sterlina è scesa di uno sbalorditivo 6% contro il dollaro durante il trading notturno (così lo era almeno per gli investitori londinesi) da oltre $1,26 a $1,14, prima di recuperare e stabilizzarsi a circa $1,24 nel giro di poche ore, dimostrando ancora una volta che molti titoli non riescono a recuperare immediatamente le perdite in seguito a un flash crash. Anche in questo caso non è stata individuata un'unica causa. Alcuni ritengono che si sia trattato un errore "fat-finger" (di digitazione), ma altri sostengono una teoria molto più interessante, che attribuisce la colpa al trading algoritmico. È interessante notare la teoria che attribuisce la colpa a un algoritmo più nuovo, più sperimentale (e meno preciso) che agisce in base ai titoli dei giornali ed ai social media.

Il vantaggio principale dato dall'uso dei computer per fare trading è la velocità con cui riescono a svolgere questa attività e il fatto che possono fare trading senza il timore di cadere preda dei sentimenti o delle emozioni umane. Tuttavia, il sospetto che alcuni algoritmi agiscano in base a dati meno univoci rispetto ai numeri che usano abitualmente per operare significa che questi computer cercano di fare trading in base a emozioni umane che non possiedono. In questo caso, una possibile spiegazione indica che un algoritmo "canaglia" abbia reagito ai commenti dell'allora presidente francese François Hollande sul concedere al primo ministro britannico Theresa May una hard Brexit, causando un ordine di vendita di grandi dimensioni che ha spinto il prezzo abbastanza verso il basso da far scattare il trigger di ulteriori ordini di vendita predeterminati da altri computer.

Una delle ragioni per cui un algoritmo è stato additato come principale colpevole è il fatto che il flash crash si è verificato durante la notte, quando erano aperti solo i mercati in Asia, Australia e Nuova Zelanda, piuttosto che i principali hub del Regno Unito o degli Stati Uniti. Inoltre, questo significa che la liquidità disponibile in GBP/USD era inferiore al solito, il che ha esacerbato i movimenti dei prezzi.

Flash crash del 2017: ethereum

Chi si è affacciato sul mondo delle criptovalute non sarà estraneo alla volatilità estrema, quindi non sorprende che alcune di esse abbiano già subito dei flash crash durante la loro vita relativamente breve. A metà del 2017, il prezzo di ethereum sulla borsa, ormai dismessa, GDAX è riuscito a precipitare da $319 a soli 10 centesimi nel giro di pochi secondi. A differenza di quanto accade a molti titoli dopo un flash crash, ethereum è riuscito a recuperare tutte quelle perdite e molto di più durante la stessa giornata.

All'epoca, GDAX attribuì il flash crash a un ordine di vendita per diversi milioni di dollari che aveva spinto il prezzo verso il basso, innescando anche in quel caso centinaia di altri ordini di vendita, sufficienti a cancellare quasi completamente il valore della criptovaluta.

Flash crash del 2017: future su metalli preziosi

I futures dell'argento hanno subito un flash crash nel luglio 2017, quando il prezzo dei contratti in scadenza a settembre è sceso dell'11% circa, passando da circa $16,15 a $14,35 per oncia troy. Ciò si è verificato quando il mercato statunitense e quello europeo erano chiusi, per cui si è puntato il dito sul basso volume di scambi dell'Asia, indicato da più parti come responsabile di aver confuso gli algoritmi di trading.

I futures dell'argento hanno poi recuperato la maggior parte del valore perso nel giro di qualche ora. Il CME Group, che gestisce la borsa Nymex su cui vengono scambiati i future, ha affermato che i suoi mercati hanno "funzionato come previsto", in quanto l'evento ha attivato la sua "logica di velocità", che ha sospeso il trading sul mercato per 10 secondi per consentire un recupero di liquidità sul mercato.

Flash crash del 2019: USD/JPY e AUD/USD

Uno degli ultimi flash crash si è verificato nel gennaio 2019 e ha avuto un impatto sui mercati dei cambi. Si ritiene che l'evento sia stato innescato da una dichiarazione di Apple che indicava un indebolimento dell'economia cinese, il che ha spinto i trader a vendere le valute più rischiose, come quelle dei mercati emergenti e il dollaro australiano. La Cina è un partner commerciale fondamentale per i paesi come l'Australia, per cui ogni deterioramento in questo paese è spesso percepito rapidamente dagli altri. L'AUD beneficia di buone notizie provenienti dalla Cina, ma quando gli investitori iniziano ad avere dubbi circa il futuro dell'economia cinese, spesso si rifugiano in quello che viene considerato il porto sicuro in Asia: lo yen (JPY). Mentre gli investitori riversavano i loro soldi nel JPY, questa situazione ha comportato lo sgonfiarsi del fenomeno del carry trade con il JPY.

La conseguenza di ciò è stato un drastico calo del cambio AUD/JPY, che è sceso del 7% nel giro di qualche minutoe, data la natura del mercato dei cambi, ha causato un effetto a catena. Ciò ha anche comportato il rafforzamento del JPY nei confronti di altre valute, compreso il dollaro.

Ancora una volta, il flash crash si è verificato quando la maggior parte dei mercati erano chiusi e la liquidità era limitata. I bassi volumi di scambio sono stati ulteriormente esacerbati dal fatto che il fenomeno si sia verificato quando in Giappone vigeva un giorno festivo.

Flash crash sulle valute

Come si possono prevenire i flash crash?

I flash crash sono un fenomeno non completamente compreso. Sebbene sia chiaro che l'errore umano può creare la scintilla necessaria a scatenarli, è l'uso sempre più massiccio di sistemi computerizzati per negoziare titoli a favorire i flash crash. Una delle caratteristiche del flash crash è il verificarsi di un brusco movimento di prezzo quando non vi è una ragione fondamentale per una estrema volatilità. Inoltre, la velocità praticamente istantanea a cui può verificarsi un flash crash dimostra che questo fenomeno ( e spesso il successivo recupero) è causato da trader ad alta frequenza che utilizzano algoritmi.

Sembra inoltre evidente che la mancanza di partecipazione umana, quando i principali mercati sono chiusi e la liquidità è bassa, aumenta il ruolo dei trader algoritmici. Il fatto che la maggior parte di questi computer eseguano trading tra loro (e se stessi) significa che un errore di digitazione o un errore di programmazione in un algoritmo spesso inneschi un altro algoritmo, che a sua volta ne innesca un altro e così via.

La mancanza di una vera comprensione dei flash crash significa che siamo ben lungi dal trovare una soluzione che possa eliminarli del tutto, come dimostra il fatto che continuano ad accadere indipendentemente dalle misure introdotte dalle borse e da altre istituzioni. La reazione del Gruppo CME a seguito del flash crash dei futures dell'argento suggerisce due spunti interessanti. In primo luogo, sono necessari algoritmi di salvaguardia per contrastare gli algoritmi di trading, il che significa più computer per gestire i computer che eseguono trading. In secondo luogo, se i sistemi hanno fatto il loro lavoro ma il flash crash si è comunque verificato, questo dimostra che le misure di sicurezza messe in atto sono solo in grado di reagire ai flash crash (e di ridurre i danni da essi causati), piuttosto che prevenirli. Una delle misure più popolari introdotte da borse come la NYSE sono i "circuit breaker", o meccanismi di interruzione, che bloccano il trading quando i sistemi automatici riconoscono il verificaarsi di un flash crash fino a quando gli ordini di acquisto e vendita possono essere abbinati in modo uniforme e il trading può riprendere nel modo consueto.

Il problema si riduce alla struttura del mercato. La dinamica del trading tra due esseri umani è molto diversa da quella del trading tra due sistemi informatici, poiché il primo è guidato dall'emozione e dal sentimento ed è in grado di funzionare solo per un determinato numero di ore al giorno, mentre il secondo è guidato da forze tecniche in grado di operare fintanto che un mercato è aperto. Spesso vi è l'errore umano alla base di un flash crash ma sono i computer che lo rendono possibile, il che implica un difetto nel rapporto nel trading tra uomo e macchina. Eppure, sono solo gli esseri umani a pagarne il prezzo.

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