Una domanda ricorrente del nostro tempo è come regolare l’intelligenza artificiale. Tra coloro che lo chiedono c’è la Commissione Europea, che questa settimana è stata segnalata lavorando sui tecnicismi di come rendere sicuri i veicoli a guida autonoma. Nel Regno Unito, di recente sono stati necessari preparativi per la legalizzazione dei veicoli autonomi un aggiornamento del Codice della Strada.

Questo è tutto territorio familiare per i regolatori finanziari, che da oltre mezzo secolo stanno cercando di capire come controllare le macchine che fingono di essere esseri umani.

Per lo più, la loro regolamentazione si basa su due semplici principi: quasi tutti i compiti che possono essere delegati a un computer saranno considerati di importanza critica; e nulla che il computer faccia mai sarà veramente autonomo. In combinazione, questi principi consentono di affidare denaro agli algoritmi ma, se fanno qualcosa di offensivo o stupido, un essere umano sarà sempre ritenuto responsabile. Il dollaro non si ferma mai con il laptop.

Tuttavia, i principi generali non corrisponderanno all’esperienza di trader e market maker. Per loro, il disordine generato dalle macchine rimane un evento quotidiano che sembra non essere controllato.

Occasionalmente l’effetto può essere evidente, come a maggio, quando un trader Citigroup avrebbe aggiunto uno zero extra a un trade di programma e ha avviato un flash crash a livello europeo. Più spesso il disordine è una parte di routine del loro lavoro, ad esempio quando tattiche commerciali abusive, come l’inserimento e l’annullamento immediato di ordini fasulli, distorcono un portafoglio ordini.

Il monitoraggio da parte della Financial Conduct Authority e di altri dovrebbe essere il rilevamento e l’indagine sugli incidenti più gravi, ma questi controlli possono fare solo così tanto. Circa il 65-75% dei volumi complessivi di scambi di azioni avviene attraverso il trading algoritmico, secondo un 2018 Seleziona studio USAmentre sui mercati valutari le stime lo sono 90 per cento in più.

Tale prevalenza comporta un rischio elevato di rumore di fondo persistente generato dalla macchina. Nessuno sa con certezza quanto i prezzi siano leggermente distorti da bot di trading dannosi o programmati in modo errato, in particolare quando funzionano di concerto. Un fallimento evidente come il flash crash di maggio è un guasto isolato o ha amplificato distorsioni che in un giorno normale sono troppo piccole per essere rilevate (ma comunque abbastanza grandi da far guadagnare qualcuno)? Come possiamo essere sicuri che le macchine siano adatte allo scopo?

Secondo la legge europea, gli algoritmi di trading devono essere testati in modo completo prima dell’implementazione. Le aziende devono certificare che la loro flotta di bot non contribuirà al disordine e continuerà a lavorare efficacemente “in condizioni di mercato stressate”.

E mentre il dollaro si fermerà sempre con gli umani, i robot possono essere tenuti a standard di condotta più elevati. Non c’è responsabilità ridotta quando un bot agisce impulsivamente né bluffa con successo. Qualsiasi trader il cui algoritmo si comporta male quando si confronta con una strategia di trading manipolativa o errata sta commettendo anche abusi di mercato.

Le sedi di negoziazione europee hanno l’onere di garantire che i partecipanti rispettino il gold standard, ovvero dimostrare che i bot non contribuiscono al disordine del mercato, e sono le sedi di negoziazione che possono essere ritenute responsabili in primo luogo di eventuali fallimenti.

Ma la governance si basa sull’autocertificazione e non esiste un regolamento generale che definisca cosa dovrebbe essere testato e con quale meccanismo. Di conseguenza, la conformità appare molto bassa: il consulente del settore TraderServe stima che meno della metà delle aziende ha sottoposto a stress test le proprie strategie secondo gli standard richiesti.

E finora l’Europa non ha avuto un’azione legale per il trading algoritmico per rivaleggiare con gli Stati Uniti, dove JPMorgan Chase ha concordato un accordo di 920 milioni di dollari nel 2020 per lo spoofing dei mercati dei metalli. La FCA in particolare sembra favorire un approccio nudge, rilevando nel suo Bollettino Market Watch di maggio 2021 che “a seguito delle nostre indagini”, un modulo di trading algoritmico aveva cambiato la sua formula per evitare di “avere un’influenza indebita sul mercato”.

In sintesi, le normative europee Mifid II sono un tentativo ad ampio raggio di controllare l’intelligenza algoritmica applicata alla finanza, che è probabilmente l’industria più microregolata al mondo. E, più di tre anni dopo che Mifid II è diventata legge, il suo principio fondamentale di salvaguardia della società sembra rimanere ampiamente ignorato. Buona fortuna con quelle auto a guida autonoma.