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 le loro macchine e per poter avere il più breve tempo di latenza possibile.
Perché queste intelligenze artificiali giocano d’astuzia e si attaccano tra loro.
Nel microsecondo successivo, viengono 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 spam massiccio per saturare una casella email, o di un denial of service, due cose comunque illegali.
L’intelligenza artificiale dietro tutto
Gli ingegneri che hanno ideato queste 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, i tassi di prestiti…Da qui proviene lo stimolo.
Ad esempio, 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 in parecchie migliaia di operazioni al secondo.
La lotta di classe in Borsa
Riguardo al trading alta frequenza, 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 10.000 quotazioni al secondo, l’umanità è perdente.
I mercati diventano sempre più 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, la caduta tendenziale del saggio di profitto di cui parlava Karl Marx è in piena azione. Bisogna chiudere la Borsa? Non vale la pena di grattarsi la testa: i computer stanno sistemando la faccenda, e velocissimamente!”
(1) Nanex è una società 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 di rendersi conto dell’influenza dei computer nel gioco finanziario.
Ci sono due tipi di intelligenze artificiali 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 degli analisti, principalmente per adattare le loro funzioni predittive.
Gli algoritmi genetici sono più complessi, 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 altri spariscono.
Fonte: Ces ordinateurs qui rendent fous la Bourse
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 le loro macchine e per poter avere il più breve tempo di latenza possibile.
Perché queste intelligenze artificiali giocano d’astuzia e si attaccano tra loro.
Nel microsecondo successivo, viengono 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 spam massiccio per saturare una casella email, o di un denial of service, due cose comunque illegali.
L’intelligenza artificiale dietro tutto
Gli ingegneri che hanno ideato queste 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, i tassi di prestiti…Da qui proviene lo stimolo.
Ad esempio, 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 in parecchie migliaia di operazioni al secondo.
La lotta di classe in Borsa
Riguardo al trading alta frequenza, 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 10.000 quotazioni al secondo, l’umanità è perdente.
I mercati diventano sempre più 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, la caduta tendenziale del saggio di profitto di cui parlava Karl Marx è in piena azione. Bisogna chiudere la Borsa? Non vale la pena di grattarsi la testa: i computer stanno sistemando la faccenda, e velocissimamente!”
(1) Nanex è una società 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 di rendersi conto dell’influenza dei computer nel gioco finanziario.
Ci sono due tipi di intelligenze artificiali 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 degli analisti, principalmente per adattare le loro funzioni predittive.
Gli algoritmi genetici sono più complessi, 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 altri spariscono.
Fonte: Ces ordinateurs qui rendent fous la Bourse
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