Commercio quantitativo - pagina 30

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Lezione 8, parte 1: Frammentazione del mercato (microstruttura dei mercati finanziari)

Lezione 8, parte 1: Frammentazione del mercato (microstruttura dei mercati finanziari)

Il docente inizia fornendo una breve rassegna delle lezioni precedenti, sottolineando i modelli e le misure relative ai mercati guidati dagli ordini e al design del mercato che sono stati discussi. Evidenziano i potenziali compromessi e le conseguenze indesiderate dell'attuazione di misure per migliorare la liquidità.

L'attenzione dell'attuale classe è sulla frammentazione del mercato, che si riferisce all'esistenza di più mercati che scambiano la stessa attività. Il docente approfondisce i costi ei benefici associati alla frammentazione del mercato e fornisce un contesto storico e normativo per comprenderne meglio l'impatto.

La conferenza esplora come si è evoluta la microstruttura dei mercati finanziari, portando alla frammentazione del mercato. In passato, le attività venivano scambiate solo sulla borsa in cui erano quotate. Tuttavia, con l'elenco incrociato e l'ammissione alla negoziazione, le attività possono ora essere scambiate su più borse. Il docente spiega i concetti di cross-listing, dove una società soddisfa i requisiti per essere quotata su un'altra borsa, e di essere ammessa alla negoziazione, dove le borse europee consentono alle società di negoziare senza una procedura esplicita. Questo cambiamento ha portato alla negoziazione della maggior parte delle azioni su più borse.

I responsabili politici hanno risposto alla sfida della frammentazione del mercato in modi diversi. Alcuni hanno optato per il consolidamento artificiale, con l'obiettivo di ridurre la frammentazione attraverso mezzi virtuali o stabilire connessioni tra più mercati. Negli Stati Uniti, normative come la protezione degli ordini richiedono che gli ordini a mercato vengano indirizzati automaticamente alla migliore offerta o offerta nazionale, garantendo un portafoglio ordini unificato. D'altra parte, le normative dell'Unione Europea vietano le regole di concentrazione, consentendo alle società nazionali di operare su borse di loro scelta e favorendo la frammentazione. Il docente esamina i potenziali effetti della frammentazione, comprese le violazioni delle regole di priorità nei mercati con ordini limitati, dove possono esistere regole di priorità diverse per ordini all'interno dello stesso prezzo.

La conferenza approfondisce le regole di priorità dell'ordine e il concetto di priorità di visibilità nella microstruttura dei mercati finanziari. La priorità di visibilità si riferisce agli ordini limite nascosti eseguiti prima di quelli visibili, il che può portare a violazioni delle regole di priorità. Inoltre, la frammentazione del mercato può rendere difficile la ricerca del prezzo migliore, con il potenziale risultato di una scoperta del prezzo peggiore poiché le informazioni sul valore fondamentale dell'asset si disperdono in diversi mercati. Questa dispersione porta a costi di negoziazione più elevati e ostacola la scoperta dei prezzi.

Il concetto di frammentazione del mercato viene ulteriormente esplorato in termini di impatto sui costi di negoziazione e sulla liquidità. Sebbene i mercati frammentati possano ridurre la liquidità complessiva, possono anche portare a costi di negoziazione inferiori a causa della maggiore concorrenza tra borse e piattaforme. I trader possono anche beneficiare di una migliore scoperta dei prezzi poiché le informazioni sono distribuite su più mercati. Inoltre, la frammentazione dei mercati può comportare una maggiore liquidità totale poiché partecipano più fornitori di liquidità, attirando potenzialmente più trader. La conferenza fornisce un esempio del mercato azionario olandese prima del 2003, dove l'ingresso di nuovi concorrenti ha portato a costi di negoziazione inferiori per i trader.

Il video sottolinea come la frammentazione del mercato, caratterizzata dalla presenza di più piattaforme di trading per uno stesso strumento, possa influenzare la concorrenza ei prezzi nei mercati finanziari. Il docente cita l'esempio di Euronext, un operatore di mercato dominante nel commercio di azioni olandesi, che deve affrontare la concorrenza della Deutsche Bursa e della Borsa di Londra. In risposta, Euronext ha ridotto le commissioni di immissione ed esecuzione degli ordini, portando a riduzioni di prezzo a vantaggio dei trader. Tuttavia, la frammentazione aumenta anche i costi di ricerca per i trader che devono navigare in vari mercati per trovare il prezzo migliore prima di effettuare gli ordini.

Il docente discute le sfide poste dalla frammentazione del mercato, in particolare la difficoltà nella ricerca del miglior prezzo nei mercati finanziari. Fattori come la profondità dei diversi mercati, gli ordini nascosti e gli oscuri pool di liquidità contribuiscono alla complessità e al costo del processo di ricerca. Inoltre, c'è un disallineamento degli incentivi tra broker e trader e l'implementazione di contratti basati sulle prestazioni diventa difficile. Gli scambi possono anche influenzare gli incentivi del broker offrendo il pagamento per indirizzare il flusso degli ordini a un particolare scambio, dando origine potenzialmente a conflitti di interesse.

Il relatore sottolinea come le regole di protezione dell'ordine possano fallire, portando a problemi di agenzia, e sottolinea il ruolo dei regolamenti nell'affrontare tali problemi. Negli Stati Uniti, le regole di protezione degli ordini richiedono che gli ordini vengano eseguiti al miglior prezzo, ma questo meccanismo funziona efficacemente per i piccoli ordini. Per gli ordini più grandi, le regole di protezione richiedono di scalare il portafoglio ordini o consentire ai broker di instradare gli ordini come meglio credono. Le sfide derivano anche dall'incorporazione di commissioni di cambio e dimensioni di tick diverse tra gli scambi. Il regolamento statunitense impone una dimensione minima del tick di un centesimo per tutti gli scambi che partecipano al sistema di protezione degli ordini, mentre l'Europa impone ai broker regole di esecuzione alle condizioni migliori.

Viene discussa la formulazione dei requisiti di esecuzione del broker, evidenziando come i broker possono considerare fattori oltre il prezzo, come commissioni e tempi di esecuzione. La conferenza rivisita quindi il modello Kyle, che prevede un asset rischioso con una normale distribuzione del valore fondamentale, tre tipi di agenti e un market maker che osserva il flusso aggregato degli ordini e valuta l'asset in base al valore fondamentale atteso.

Il docente spiega che il modello è costituito da due equazioni, una per la tabella dei prezzi e una per la dimensione ottimale dell'ordine del rivenditore. A questo punto, le uniche variabili sconosciute rimaste sono beta e lambda, che possono essere risolte. Ciò porta alla derivazione di una strategia di trading lineare ed esprime beta e lambda in termini di parametri del modello come la varianza di vista di sigma e la varianza di V. Inoltre, è possibile calcolare il profitto dello speculatore e il costo medio di negoziazione. La conferenza afferma che il modello comprende non solo un mercato ma due, che saranno ulteriormente elaborati dopo la pausa.

• 00:00:00 Il docente fornisce un breve riepilogo delle lezioni precedenti, in cui sono stati esaminati vari modelli relativi ai mercati guidati dagli ordini e al design del mercato, insieme alle misure che potrebbero migliorare la liquidità, ma si ritorceranno contro a causa del loro effetto sugli incentivi dei trader . L'attenzione di questa classe è sulla frammentazione del mercato, che si riferisce alla coesistenza di più mercati che commerciano nella stessa attività. La conferenza esplora i potenziali costi e benefici della frammentazione e fornisce anche un contesto storico e normativo. Gli studenti sono invitati a rivisitare alcuni dei modelli discussi in precedenza per comprendere meglio l'impatto della frammentazione.|
  
  
• 00:05:00 Il docente discute le mutevoli dinamiche della microstruttura dei mercati finanziari e come si sta verificando la frammentazione del mercato a causa della disponibilità di negoziare vari asset su più borse. In passato, le attività venivano scambiate solo sulla borsa in cui erano quotate. Tuttavia, l'elenco incrociato e l'ammissione al trading hanno cambiato questa configurazione. Il cross-listing è quando una società soddisfa tutti i requisiti per essere quotata in un'altra borsa, il che può essere una procedura costosa. Ammesso per il trading è quando gli scambi europei consentono alle aziende di negoziare sulla loro piattaforma senza richiedere loro di seguire una procedura esplicita. Questo cambiamento significa che essere quotati su una borsa non è più un requisito per poter fare trading su un'altra. Il docente afferma che al giorno d'oggi la maggior parte delle azioni è scambiata su più borse.
  
  
• 00:10:00 Il docente spiega come i responsabili politici hanno risposto alla sfida della frammentazione del mercato riducendola artificialmente attraverso il consolidamento virtuale o stabilendo connessioni tra più mercati. Ad esempio, la regolamentazione statunitense impone la protezione degli ordini, in cui gli ordini di mercato vengono automaticamente indirizzati alla migliore domanda o offerta nazionale, garantendo che gli investitori agiscano contro un portafoglio ordini unificato. D'altra parte, la regolamentazione dell'UE vieta le regole di concentrazione e richiede che le società nazionali non debbano operare su borse nazionali, favorendo la frammentazione. Il docente esplora i possibili effetti della frammentazione, come la violazione delle regole di priorità stabilite nei mercati con ordini limitati, dove possono esserci diverse regole di priorità per gli ordini all'interno dello stesso prezzo.
  
  
• 00:15:00 La conferenza discute le regole di priorità dell'ordine e il concetto di priorità di visibilità nella microstruttura dei mercati finanziari. La priorità di visibilità si riferisce a quando gli ordini limite nascosti vengono eseguiti prima di quelli visibili e ciò può portare a violazioni delle regole di priorità. Inoltre, la frammentazione del mercato può rendere difficile la ricerca del prezzo migliore e può portare a una scoperta del prezzo peggiore perché le informazioni sul valore fondamentale dell'asset sono disperse tra mercati diversi. Ciò si traduce in costi di negoziazione più elevati per i trader e in una peggiore scoperta dei prezzi.
  
  
• 00:20:00 Il docente discute il concetto di frammentazione del mercato e il suo potenziale impatto sui costi di trading e sulla liquidità. Sebbene la frammentazione dei mercati possa portare a una minore liquidità complessiva, può anche tradursi in costi di negoziazione inferiori a causa dell'aumento della concorrenza tra diverse borse e piattaforme. Inoltre, i trader possono trarre vantaggio da una migliore scoperta dei prezzi poiché le informazioni e i segnali sono dispersi su più mercati. Infine, i mercati frammentati possono portare a una maggiore liquidità totale poiché i fornitori di liquidità sono meno concentrati e possono potenzialmente ottenere profitti più elevati, attirando più trader a diventare fornitori di liquidità. La conferenza fornisce un esempio del mercato azionario olandese prima del 2003, dove un'unica borsa ha dominato il mercato fino a quando non sono emersi nuovi concorrenti, portando a costi di negoziazione inferiori per i trader.
  
  
• 00:25:00 Il video illustra come la frammentazione del mercato, o la presenza di più piattaforme di trading per lo stesso strumento, possa influire sulla concorrenza e sui prezzi nei mercati finanziari. Viene fornito un esempio di Euronext, un conglomerato che deteneva una quota di mercato dominante nel commercio di azioni olandesi fino a quando i concorrenti Deutsche Bursa e London Stock Exchange non hanno lanciato le proprie piattaforme. Per competere, Euronext ha ridotto sostanzialmente le sue commissioni di immissione ed esecuzione degli ordini, il che ha fatto scendere i prezzi e avvantaggiato i trader. Tuttavia, lo svantaggio della frammentazione è che aumenta anche i costi di ricerca per i trader che hanno bisogno di trovare il prezzo migliore su varie borse prima di effettuare i loro ordini.
  
  
• 00:30:00 Il docente discute le sfide della frammentazione del mercato e la difficoltà nella ricerca del miglior prezzo nei mercati finanziari. La profondità dei diversi mercati, gli ordini nascosti e le pozze oscure di liquidità rendono la ricerca difficile e costosa. C'è anche un disallineamento degli incentivi tra broker e trader e i contratti basati sulle prestazioni sono difficili da implementare. Inoltre, gli scambi possono distorcere gli incentivi per i broker pagandoli per dirigere il flusso degli ordini verso un particolare scambio, il che può portare a conflitti di interesse.
  
  
• 00:35:00 Il relatore discute di come le regole di protezione dell'ordine possono infrangere e portare a problemi di agenzia e come questi problemi possono essere risolti attraverso i regolamenti. Gli Stati Uniti hanno in vigore regole di protezione degli ordini che richiedono che gli ordini vengano eseguiti al miglior prezzo, ma questo funziona solo per piccoli ordini poiché gli ordini più grandi richiedono che le regole di protezione risalgano il book o vengano instradati in qualsiasi modo il broker desideri. Ci sono anche problemi con la mancata integrazione delle commissioni di cambio e le diverse dimensioni del tick tra gli scambi. Il regolamento statunitense impone che tutti gli scambi che partecipano al sistema di protezione degli ordini debbano avere una dimensione del tick di almeno un centesimo, mentre l'Europa ha regole di esecuzione migliori imposte ai broker.
  
  
• 00:40:00 Il relatore discute la formulazione dei requisiti di esecuzione del broker e il modo in cui consentono ai broker di tenere conto di altri fattori oltre al semplice prezzo, come commissioni e tempi di esecuzione. Passano quindi alla discussione dei costi di negoziazione e di come siano difficili da confrontare in astratto a causa delle diverse circostanze di mercato. La lezione passa quindi a un aggiornamento sul modello Kyle, che include un asset rischioso con una distribuzione normale del valore fondamentale, tre tipi di agenti e un market maker che osserva il flusso degli ordini aggregato e valuta l'asset in base al valore fondamentale atteso.
  
  
• 00:45:00 L'oratore spiega che il modello menzionato in precedenza ha due equazioni: una per la tabella dei prezzi e una per la dimensione ottimale dell'ordine del rivenditore. Le uniche variabili sconosciute rimaste a questo punto sono beta e lambda, entrambe risolvibili. Ciò porta alla derivazione di una strategia di trading lineare ed esprime beta e lambda in termini di parametri del modello come la varianza di vista di sigma e la varianza di V. Inoltre, è possibile calcolare anche il profitto dello speculatore e il costo medio di negoziazione. L'oratore menziona anche che nel modello non c'è solo un mercato ma due mercati in cui avviene il trading, cosa che verrà ulteriormente spiegata dopo l'interruzione.

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Lezione 8, parte 2: Frammentazione del mercato (microstruttura dei mercati finanziari)

Lezione 8, parte 2: Frammentazione del mercato (microstruttura dei mercati finanziari)

Torniamo al nostro modello chirale, ma questa volta con mercati frammentati. Invece di un mercato unico, ora abbiamo due mercati. Ogni mercato ha un rivenditore competitivo, oltre a un insider che conosce con precisione il valore dell'asset. I noise trader sono divisi in due gruppi, U1 e U2, e si presume che siano indipendenti. L'idea è di confrontare il caso di due mercati frammentati con il caso in cui tutti partecipano allo stesso mercato o solo i noise trader partecipano allo stesso mercato.

Per risolvere questo nuovo modello, seguiamo lo stesso approccio di prima, ma con alcune modifiche. La differenza principale è che ora abbiamo volatilità (Sigma UI) in ogni mercato. Possiamo calcolare i prezzi che risulterebbero in ciascun mercato utilizzando un'espressione simile al caso di mercato consolidato, ad eccezione di un termine aggiuntivo.

Se prendiamo il valore atteso del prezzo, l'ultimo termine si annulla perché l'aspettativa di U è zero. Quindi, i prezzi medi saranno gli stessi in entrambi i mercati, proprio come nel mercato consolidato. Tuttavia, nel breve periodo, i prezzi potrebbero differire a causa di questo termine aggiuntivo.

Quando si considera la varianza dei prezzi (P), troviamo che la varianza di ciascun prezzo nei mercati frammentati sarà la stessa della varianza nel mercato consolidato. Questo perché il termine Sigma UI si annulla con la varianza di U.

Passando agli aspetti più interessanti, esploriamo l'impatto della frammentazione sui volumi di trading e sui profitti. I volumi scambiati da trader informati in ciascun mercato seguono strategie lineari, con valori beta dati dal rapporto delle volatilità (Sigma UI / Sigma V). Se sommiamo i volumi totali di scambio nei due mercati, otteniamo un'espressione che può essere confrontata con la dimensione dell'ordine nel mercato consolidato. Il confronto rivela che il volume totale degli scambi nei mercati frammentati è superiore a quello del mercato consolidato.

Tuttavia, quando calcoliamo i profitti dei trader informati, che sono uguali alla perdita attesa dei trader disinformati, troviamo che la perdita attesa nel mercato frammentato è maggiore che nel mercato consolidato. Ciò implica che i noise trader subiscono una perdita maggiore in mercati frammentati e questo può portare a un minor numero di noise trader che partecipano a lungo termine.

D'altra parte, i trader informati prosperano in mercati frammentati, poiché i loro profitti aumentano. Questo potrebbe non essere auspicabile, poiché distorce i prezzi di mercato, ma contribuisce alla scoperta dei prezzi. Quindi, mentre ci sono pro e contro nei mercati frammentati per quanto riguarda il trading informato, è fondamentale considerare l'impatto sulle perdite dei noise trader e sulla liquidità complessiva del mercato.

Un altro aspetto da esaminare è la profondità del mercato. Nei mercati frammentati, la profondità di ciascun mercato è inferiore a quella del mercato consolidato. Tuttavia, se si considera la profondità aggregata in entrambi i mercati, il mercato frammentato può essere più profondo in termini di profondità totale.

Per quanto riguarda la scoperta dei prezzi, il trading informato è spesso considerato un proxy per la scoperta dei prezzi. Più si verifica un trading informato, maggiore è la scoperta dei prezzi. La forma lineare dell'equazione dei prezzi vale anche considerando la distribuzione del valore fondamentale (V) condizionata alle informazioni rivelate in entrambi i mercati. Queste informazioni possono essere osservate attraverso le quantità commerciali oi prezzi risultanti.

o, abbiamo un trader che può fare trading in entrambi i mercati, fungendo da dispositivo assicurativo per i dealer. La frammentazione non influisce su questo meccanismo assicurativo. Tuttavia, è importante notare che i dealer possono ancora commerciare e assicurarsi reciprocamente anche in mercati frammentati, quindi il motivo della condivisione del rischio non è un motivo valido per il consolidamento.

Ora, discutiamo brevemente il modello di Clausten dei mercati con limiti o guidati dagli ordini. In questo modello, troviamo che la profondità aggregata del mercato frammentato è maggiore della profondità del mercato consolidato. Questa conclusione è in linea con il modello di Kyle, sebbene le ragioni sottostanti siano diverse.

Passando alle caratteristiche specifiche del modello di Clausten, assumiamo due mercati asimmetrici: un mercato incumbent (I) e un mercato dei nuovi ingressi (II). I partecipanti al mercato si comportano in modo simile a prima, con gli ordini di mercato suddivisi tra i due mercati in base a determinate probabilità.

Il modello rivela che la profondità totale nel mercato frammentato (barra Y) è maggiore della profondità in un mercato consolidato. Questo perché la frammentazione consente ai trader di aggirare la priorità del prezzo, portando a profondità maggiori. L'intuizione qui è simile al concetto di allocazione proporzionale rispetto alla priorità temporale, in cui l'allocazione proporzionale può portare a mercati più profondi. Inoltre, esiste un valore critico di sofisticazione dei trader (gamma) al di sotto del quale il mercato di ingresso non può sopravvivere, evidenziando l'importanza di attrarre una massa critica di trader per la redditività del mercato.

Vale la pena ricordare che il modello presuppone una dimensione del tick positiva, a differenza del mondo reale in cui spesso abbiamo costi di visualizzazione negativi per gli ordini limite. Infine, riconosciamo che la frammentazione del mercato presenta sia vantaggi che costi, incidendo sui costi di negoziazione e sulla profondità del mercato.

Per riassumere, i mercati frammentati hanno implicazioni per i volumi di trading, i profitti, la profondità del mercato e la scoperta dei prezzi. I trader informati tendono a trarre vantaggio dalla frammentazione dei mercati, mentre i trader rumorosi subiscono maggiori perdite. La profondità del mercato può diminuire nei singoli mercati ma può aumentare complessivamente. La scoperta del prezzo è influenzata dal livello di trading informato in entrambi i mercati.

A questo punto, concludo il discorso sulla frammentazione del mercato. Raccomando di risolvere l'esercizio tre nel capitolo sette sui broker che ricevono i pagamenti del flusso degli ordini per esplorare come questi pagamenti influenzano i risultati del mercato. Caricherò anche un paio di articoli correlati su epsilon per ulteriori letture. Grazie per oggi e mi scuso per aver esagerato nel tempo. Ricorda, non ci saranno lezioni questo venerdì, ma ci incontreremo la prossima settimana su Twitch. Sentiti libero di fare qualsiasi domanda prima di concludere. Arrivederci e abbi cura di te!

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Lezione 9, parte 1: Trasparenza del mercato (microstruttura dei mercati finanziari)

Lezione 9, parte 1: Trasparenza del mercato (microstruttura dei mercati finanziari)

La lezione inizia ripassando la discussione della sessione precedente sulla frammentazione del mercato ei suoi costi e benefici. L'obiettivo dell'attuale lezione è la trasparenza del mercato e il suo impatto sui risultati di mercato. Sebbene i mercati finanziari siano generalmente considerati trasparenti a causa della disponibilità di prezzi storici e dati commerciali, esistono ancora importanti asimmetrie informative. Mercati diversi hanno diversi livelli di trasparenza e il tipo di trasparenza può avere effetti diversi sul mercato.

Il docente spiega che la trasparenza del mercato significa che tutti i partecipanti osservano lo stesso tipo di informazioni, eliminando il problema della frammentazione. La trasparenza può essere classificata in tre tipi: informazioni pre-negoziazione, informazioni disponibili durante la negoziazione e informazioni post-negoziazione. Gli scambi traggono profitto dalla vendita di questi dati, ma mirano a trovare un equilibrio tra il rilascio di informazioni sufficienti per fissare un prezzo ragionevole e il non dare dati gratuitamente o aiutare i loro concorrenti. È importante notare che diversi trader possiedono diverse informazioni, portando a informazioni asimmetriche nel mercato, che possono provocare frizioni di mercato.

I regolamenti svolgono un ruolo cruciale nel garantire la trasparenza del mercato nei mercati finanziari. Il docente discute di come le leggi e le regole in Europa e negli Stati Uniti regolano la trasparenza del mercato. L'obiettivo di questi regolamenti è garantire che vengano rilasciate informazioni sufficienti prima della negoziazione e le imprese sono tenute a divulgare le informazioni pertinenti per ridurre il grado di asimmetria informativa tra operatori informati e meno informati. Negli Stati Uniti, un sistema centralizzato chiamato National Marketplace System (NMS) raccoglie informazioni su tutte le negoziazioni di attività finanziarie, promuovendo la trasparenza.

Per illustrare l'impatto della trasparenza del mercato, la conferenza fornisce un esempio reale che coinvolge il tentativo del rapper Jay-Z di riacquistare il servizio di streaming Tidal. Il prezzo delle azioni di Tidal è salito a un livello senza precedenti prima che il trading venisse interrotto, lasciando alcuni trader ad acquistare azioni a 11 corone che in seguito avrebbero dovuto vendere a una corona. Questo esempio evidenzia che la trasparenza non riguarda solo la disponibilità delle informazioni, ma anche il fatto che siano facilmente accessibili, convenienti e comprensibili.

Il docente introduce il concetto di trasparenza del mercato in relazione al Diamond Chain Store Paradox. Il paradosso afferma che in un mercato in cui i consumatori cercano in sequenza il prezzo migliore, tutte le imprese devono fissare lo stesso prezzo per rimanere competitive. Tuttavia, così facendo, ciascuna impresa ottiene potere di mercato e può applicare un prezzo superiore a quello di equilibrio. Nei mercati finanziari, ciò si traduce in operatori che addebitano quotazioni bid e ask che massimizzano il profitto, eliminando la consueta sottoquotazione guidata dalla concorrenza. I trader sono quindi tenuti ad avvicinarsi a più rivenditori per ottenere il prezzo migliore, con conseguenti spread di prezzo più ampi. La soluzione a questo problema è la trasparenza del mercato, in cui i rivenditori possono pubblicare pubblicamente i loro prezzi affinché tutti possano vederli.

Il docente approfondisce l'impatto della trasparenza del mercato sui costi di ricerca nei mercati finanziari. I costi di ricerca influenzano il potere di mercato di rivenditori e commercianti. I rivenditori, che hanno più potere di mercato a causa della minore visibilità, preferirebbero una mancanza di trasparenza. Al contrario, i trader affrontano costi di ricerca più elevati e soffrono di spread più ampi quando la trasparenza è assente. La mancanza di trasparenza riduce l'efficienza del mercato a causa dell'aumento dei costi di transazione. Le autorità di regolamentazione impongono la trasparenza per costringere i rivenditori e i market maker a fornire efficienza richiedendo loro di pubblicare quotazioni. Mentre i migliori prezzi denaro e lettera sono disponibili sul mercato, valutare la profondità del mercato e la sua risposta ai cambiamenti nella dimensione dell'ordine diventa difficile.

La conferenza introduce un modello di Kyle in forma ridotta per discutere gli effetti dell'incertezza di profondità sui mercati finanziari. Il modello presuppone che la profondità, rappresentata da lambda, determini la regola del prezzo per i market maker. Tuttavia, i trader sono incerti sul valore di lambda, che influisce sul loro comportamento commerciale. Nei mercati trasparenti, i commercianti possono osservare lambda, mentre nei mercati opachi non possono. La dimensione ottimale del trade è inversamente proporzionale a 1/lambda in un mercato trasparente e 1/lambda attesa in un mercato opaco. La lezione introduce anche la disuguaglianza di Jensen, che afferma che il valore atteso di una funzione convessa è maggiore o uguale alla funzione convessa del valore atteso.

Il docente spiega in che modo la trasparenza del mercato influisce sul volume degli scambi. Nei mercati trasparenti, il volume di trading previsto è superiore rispetto ai mercati opachi a causa dell'avversione al rischio tra i trader informati. La conferenza utilizza un grafico per dimostrare la relazione tra i profitti del trader e la dimensione dell'ordine per diversi valori lambda, mostrando come l'incertezza sul lambda influenzi il comportamento di trading. Quando i trader informali sono incerti sulla profondità del mercato, negoziano in base al valore atteso di X, con conseguente volume di trading inferiore rispetto ai mercati trasparenti.

Il relatore sottolinea l'importanza di lambda, il coefficiente di impatto del prezzo, nel diminuire il livello medio di X e il suo effetto sulla trasparenza del mercato. In situazioni in cui lambda è alto, anche una leggera diminuzione di X porta a un effetto prezzo più forte. Al contrario, se il lambda è basso, una piccola diminuzione del prezzo ha un impatto limitato. I commercianti sono più preoccupati che il lambda sia alto piuttosto che basso. La conferenza si conclude accennando alla sezione successiva, che si concentrerà sulla trasparenza del flusso degli ordini e sul dibattito sull'opportunità di rendere disponibili queste informazioni a tutti i rivenditori.

Nella prossima sezione della conferenza, il relatore approfondisce il concetto di trasparenza del flusso degli ordini e il dibattito in corso sulla sua disponibilità per tutti i rivenditori sul mercato. La trasparenza del flusso degli ordini si riferisce alla visibilità delle informazioni relative al flusso degli ordini, comprese le identità di acquirenti e venditori, la quantità di ordini e la tempistica delle negoziazioni.

Il docente riconosce che ci sono opinioni divergenti sul fatto che la trasparenza del flusso degli ordini debba essere universalmente accessibile. I fautori sostengono che una maggiore trasparenza consente un mercato più efficiente riducendo l'asimmetria informativa e facilitando la scoperta di prezzi più equi. Ritengono che rendere disponibili le informazioni sul flusso degli ordini a tutti i partecipanti al mercato promuova una concorrenza sana e migliori i risultati complessivi del mercato.

Tuttavia, gli oppositori sostengono che l'accesso illimitato alle informazioni sul flusso degli ordini può portare a conseguenze negative. Affermano che i grandi investitori istituzionali, come i market maker o i trader ad alta frequenza, possono sfruttare questo vantaggio informativo a proprio vantaggio, potenzialmente danneggiando i piccoli investitori o i trader al dettaglio. Inoltre, le preoccupazioni per il front-running, in cui i trader con accesso alle informazioni sul flusso degli ordini possono sfruttarle per guadagno personale, alimentano ulteriormente il dibattito.

Il docente procede ad esplorare i diversi approcci adottati dalle autorità di regolamentazione in materia di trasparenza del flusso degli ordini. In alcune giurisdizioni, le normative impongono la divulgazione delle informazioni sul flusso degli ordini per garantire condizioni di parità per tutti i partecipanti al mercato. Questo tipo di trasparenza mira a prevenire vantaggi sleali e promuovere l'integrità del mercato.

Tuttavia, ci sono anche approcci alternativi. Ad esempio, alcuni regolatori optano per una diffusione più controllata delle informazioni sul flusso degli ordini. Possono limitare l'accesso a questi dati o introdurre rapporti ritardati per mitigare i potenziali impatti negativi.

Il docente sottolinea che raggiungere il giusto equilibrio tra trasparenza del flusso degli ordini ed efficienza del mercato è un compito complesso. Le autorità di regolamentazione devono considerare vari fattori, tra cui le dimensioni e la struttura del mercato, la natura dei partecipanti e i potenziali rischi associati all'accesso illimitato alle informazioni sul flusso degli ordini.

Per illustrare le implicazioni pratiche della trasparenza del flusso degli ordini, il docente fornisce un esempio reale. Discutono di uno scenario ipotetico in cui un mercato con piena trasparenza del flusso degli ordini sperimenta una maggiore attività di negoziazione, spread denaro-lettera ridotti e una migliore liquidità. In questo caso, i partecipanti al mercato hanno accesso a informazioni complete sul flusso degli ordini, consentendo loro di prendere decisioni di trading più informate.

D'altra parte, il docente evidenzia anche potenziali inconvenienti. Spiegano come alcuni partecipanti al mercato, come gli investitori istituzionali, possono strategicamente trattenere le informazioni sul flusso degli ordini per mantenere un vantaggio competitivo. Questo comportamento può ostacolare la trasparenza e portare a risultati di mercato distorti.

La conferenza si conclude con il docente che pone domande stimolanti per incoraggiare ulteriori riflessioni e discussioni. Incoraggiano il pubblico a contemplare i compromessi associati alla trasparenza del flusso degli ordini, il potenziale impatto sui diversi partecipanti al mercato e il ruolo delle normative nel trovare il giusto equilibrio.

Esaminando le sfumature e le implicazioni della trasparenza del flusso degli ordini, la conferenza fornisce preziose informazioni sul dibattito in corso su questo argomento e spinge il pubblico a valutare criticamente il significato della trasparenza nei mercati finanziari.

Dopo la discussione sulla trasparenza del flusso degli ordini, il docente sposta l'attenzione sul concetto più ampio di trasparenza del mercato e sul suo impatto sui risultati di mercato. La trasparenza del mercato si riferisce alla disponibilità e all'accessibilità delle informazioni all'interno dei mercati finanziari, che svolgono un ruolo cruciale nel plasmare le dinamiche di mercato e il comportamento dei partecipanti.

Il docente spiega che mentre i mercati finanziari sono generalmente considerati trasparenti a causa dell'abbondanza di prezzi storici e dati commerciali, è importante riconoscere che non tutte le informazioni rilevanti sono ugualmente accessibili. Mercati diversi possono variare in termini di tipo e portata delle informazioni che rendono osservabili o prontamente disponibili per i partecipanti al mercato.

Per esplorare ulteriormente gli effetti della trasparenza del mercato, il docente distingue tre categorie di informazioni: informazioni pre-negoziazione, informazioni disponibili durante la negoziazione e informazioni post-negoziazione. Le informazioni pre-negoziazione comprendono dati sullo spread denaro-lettera, profondità del portafoglio ordini e ordini pendenti, che possono influenzare le decisioni di negoziazione e la formazione dei prezzi. Le informazioni disponibili durante la negoziazione si riferiscono ad aggiornamenti in tempo reale sulle negoziazioni in esecuzione, mentre le informazioni post-negoziazione includono dettagli sulle transazioni completate, come prezzi e volumi.

Il docente sottolinea che la trasparenza del mercato non è un concetto valido per tutti. Diversi tipi di trasparenza possono avere effetti diversi sui risultati di mercato. Ad esempio, una maggiore trasparenza pre-negoziazione può migliorare l'efficienza dei prezzi e ridurre l'asimmetria informativa tra i partecipanti al mercato, portando a prezzi più accurati. D'altra parte, un'eccessiva trasparenza durante la negoziazione può potenzialmente esporre le intenzioni e le strategie dei trader, incidendo negativamente sulla loro capacità di eseguire operazioni a prezzi favorevoli.

Il docente riconosce anche che gli scambi traggono profitti dalla vendita di dati di mercato. Mentre gli scambi mirano a trovare un equilibrio tra il rilascio di informazioni sufficienti per stabilire prezzi equi e l'evitare di fornire dati gratuitamente o aiutare i loro concorrenti, possono sorgere conflitti di interesse. Il docente spiega che questa dinamica contribuisce alla presenza di informazioni asimmetriche nel mercato, che possono creare attriti e influire sul comportamento di trading.

Per affrontare le sfide associate alla trasparenza del mercato, il docente evidenzia il quadro normativo implementato sia in Europa che negli Stati Uniti. Questi regolamenti mirano a garantire che le informazioni pertinenti siano divulgate prima che si verifichino negoziazioni, riducendo il grado di asimmetria informativa tra operatori informati e meno informati. Negli Stati Uniti, il National Marketplace System (NMS) funge da sistema centralizzato che raccoglie informazioni sugli scambi tra varie attività finanziarie, promuovendo la trasparenza e migliorando l'integrità del mercato.

Per illustrare le implicazioni pratiche della trasparenza del mercato, il docente presenta un esempio reale riguardante l'acquisizione di un servizio musicale da parte di un esecutore musicale. Le conseguenze della trasparenza, in particolare per quanto riguarda il riacquisto di azioni da parte dell'esecutore, dimostrano come l'accesso alle informazioni da parte dei partecipanti al mercato possa plasmare il loro processo decisionale e i conseguenti risultati di mercato.

Esaminando le sfumature della trasparenza del mercato e della sua regolamentazione, la conferenza fornisce una comprensione completa del suo impatto sui mercati finanziari. Sottolinea l'importanza di trovare un equilibrio tra trasparenza ed efficienza del mercato, nonché il ruolo delle normative nell'assicurare pratiche di mercato eque e trasparenti.

Al termine della conferenza, il pubblico è incoraggiato a valutare criticamente i vantaggi e le sfide associate alla trasparenza del mercato. Il docente sottolinea la natura dinamica della trasparenza del mercato e la continua necessità per le autorità di regolamentazione, i partecipanti al mercato e gli studiosi di adattarsi e affrontare le questioni emergenti al fine di promuovere mercati finanziari trasparenti ed efficienti.

• 00:00:00 In questa sezione della conferenza sulla microstruttura dei mercati finanziari, il focus è sulla trasparenza del mercato. Il docente inizia con un rapido ripasso della lezione precedente che parlava dei costi e dei benefici della frammentazione del mercato. La conferenza di oggi esplorerà un argomento correlato, la trasparenza del mercato, e il modo in cui influisce sui risultati del mercato. Sebbene i mercati finanziari siano generalmente considerati trasparenti a causa della disponibilità di prezzi storici e dati commerciali, alcune informazioni importanti non sono disponibili. I mercati differiscono in termini di ciò che rendono osservabile o accessibile. Diversi tipi di trasparenza possono anche avere effetti diversi sul mercato.
  
  
• 00:05:00 Il docente discute la trasparenza del mercato nella microstruttura dei mercati finanziari. Viene spiegato che la trasparenza del mercato significa che tutti i partecipanti al mercato osservano lo stesso tipo di informazioni, annullando il problema della frammentazione. Le tre categorie di trasparenza sono le informazioni pre-negoziazione, durante la negoziazione e le informazioni post-negoziazione. Il docente sottolinea che gli scambi traggono profitto dalla vendita di questi dati, ma mirano a bilanciare il rilascio di informazioni sufficienti per fissare un prezzo ragionevole senza fornire dati gratuitamente o aiutare i loro concorrenti. Il docente spiega che diversi trader avranno informazioni diverse, portando a informazioni asimmetriche nel mercato, che possono portare a frizioni.
  
  
• 00:10:00 Il docente discute il concetto di trasparenza del mercato e come è regolato nei mercati finanziari attraverso leggi e regole sia in Europa che negli Stati Uniti. L'obiettivo di questi regolamenti è garantire che vengano rilasciate informazioni sufficienti prima della negoziazione e che le imprese debbano divulgare le informazioni pertinenti per ridurre il grado di asimmetria delle informazioni nel mercato tra operatori informati e meno informati. La conferenza menziona un sistema centralizzato negli Stati Uniti chiamato National Marketplace System (NMS) che raccoglie informazioni su tutte le negoziazioni che sono avvenute in attività finanziarie. La sezione si conclude con un esempio reale di come un esecutore musicale ha acquisito un servizio musicale e le conseguenze della trasparenza rispetto al riacquisto di azioni da parte dell'esecutore.
  
  
• 00:15:00 L'oratore discute un esempio di trasparenza del mercato, o mancanza di trasparenza, relativo al tentativo del rapper Jay-Z di riacquistare il servizio di streaming Tidal. Il prezzo delle azioni è salito a un livello senza precedenti prima che il trading venisse interrotto, lasciando alcuni trader ad acquistare azioni a 11 corone che avrebbero dovuto vendere a una corona. Il relatore osserva che la trasparenza non riguarda solo la disponibilità delle informazioni, ma anche che devono essere accessibili, economiche e digeribili. La conferenza approfondisce quindi tre tipi di trasparenza e come variano tra i mercati. In alcuni mercati le quotazioni sono prontamente disponibili, mentre in altri, come i mercati OTC, è necessario contattare attivamente i rivenditori per chiedere informazioni sui prezzi.
  
  
• 00:20:00 Il docente discute il paradosso della catena di negozi di diamanti e come si applica alla microstruttura dei mercati finanziari. Il paradosso afferma che in un mercato in cui i consumatori cercano in sequenza il prezzo migliore, tutte le imprese devono fissare lo stesso prezzo per rimanere competitive, ma così facendo ciascuna impresa ha potere di mercato e può applicare un prezzo superiore a quello di equilibrio. Nel caso dei mercati finanziari, ciò significa che gli operatori addebitano quotazioni denaro e lettera che massimizzano il profitto e la sottoquotazione che di solito porta alla concorrenza non si applica più. I commercianti devono rivolgersi a più rivenditori per ottenere il prezzo migliore, portando a un'ampia diffusione dei prezzi. La soluzione è la trasparenza del mercato, in cui i rivenditori possono pubblicare i loro prezzi affinché tutti possano vederli.
  
  
• 00:25:00 L'istruttore discute la trasparenza del mercato nella microstruttura. Viene introdotto il concetto di costo di ricerca nei mercati finanziari e viene spiegato come influisce sul potere di mercato di dealer e trader. I dealer, che hanno più potere di mercato a causa della minore visibilità, sarebbero felici se il mercato non fosse trasparente, mentre i trader affrontano un costo di ricerca maggiore e soffrono a causa di spread più ampi in assenza di trasparenza. L'efficienza del mercato sarà inferiore a causa dei costi di transazione in questo tipo di situazione. Per costringere i rivenditori e i market maker a fornire efficienza, le autorità di regolamentazione impongono la trasparenza e richiedono loro di pubblicare le quotazioni. Sebbene sul mercato siano disponibili i migliori prezzi bid e ask, è difficile valutare la profondità del mercato e la sua reazione a un cambiamento nella dimensione dell'ordine.
  
  
• 00:30:00 Il relatore discute gli effetti della profonda incertezza nei mercati finanziari utilizzando un modello di Kyle in forma ridotta. Il modello presuppone che la profondità lambda rappresenti la regola del prezzo per i market maker, ma i trader sono incerti sul valore di lambda, che influisce sul loro comportamento commerciale. Nei mercati trasparenti, i trader possono osservare il lambda, ma in quelli opachi no. La dimensione ottimale del trade è inversamente proporzionale a 1/lambda in un mercato trasparente e 1/lambda atteso in uno opaco. Viene inoltre introdotto l'uso della disuguaglianza di Jensen, che afferma che il valore atteso di una funzione convessa è maggiore o uguale alla funzione convessa del valore atteso.
  
  
• 00:35:00 Il docente spiega come la trasparenza del mercato influisce sul volume degli scambi. Il volume di scambi previsto in un mercato trasparente è maggiore che in uno opaco a causa dell'avversione al rischio tra gli operatori informali. Il docente utilizza un grafico per illustrare la relazione tra i profitti del trader e la dimensione dell'ordine per diversi valori di lambda e come l'incertezza su lambda influisce sul comportamento di trading. Se un trader informale non è sicuro della profondità del mercato, scambierà il valore atteso di X, il che si traduce in un volume di scambi inferiore rispetto a un mercato trasparente.
  
  
• 00:40:00 L'oratore discute l'impatto di lambda, o coefficiente di impatto del prezzo, sulla diminuzione del livello medio di X e come influisce sulla trasparenza del mercato. Spiega che negli scenari in cui lambda è alto, la diminuzione di X anche leggermente si tradurrà in un effetto prezzo più forte. D'altra parte, se il lambda è basso, la riduzione del prezzo di una piccola quantità non avrà un impatto significativo. L'oratore sottolinea che i trader sono più preoccupati che il lambda sia alto piuttosto che basso. Inoltre, l'oratore prende in giro la sezione successiva, che si concentrerà sulla trasparenza del flusso degli ordini e se queste informazioni debbano essere rese disponibili o meno a tutti i rivenditori.

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Lezione 9, parte 2: Trasparenza del mercato (microstruttura dei mercati finanziari)

Lezione 9, parte 2: Trasparenza del mercato (microstruttura dei mercati finanziari)

Per comprendere le conseguenze della trasparenza dei flussi, il docente introduce un semplice modello. Il modello presuppone l'esistenza di un asset con un valore fondamentale che può essere alto o basso con uguale probabilità. Inoltre, ci sono almeno due operatori sul mercato e due operatori che inviano ordini. I trader possono essere entrambi informati o entrambi disinformati. Sulla base di questo modello, il docente trae conclusioni sulla correlazione tra il flusso degli ordini e il comportamento dei trader di liquidità.

Il docente spiega che quando i trader saranno informati, ci sarà una maggiore correlazione del flusso degli ordini. Ciò significa che gli ordini inviati dai trader informati saranno più simili tra loro. D'altra parte, gli ordini provenienti dai trader di liquidità, tipicamente disinformati, saranno meno correlati tra loro.

Andando avanti, il docente discute due scenari: l'opacità del mercato e la trasparenza del mercato. In un mercato opaco, i rivenditori quotano i prezzi senza avere piena visibilità dell'intero flusso degli ordini di mercato. Si basano su una probabilità per ottenere il prezzo di offerta. Al contrario, in un mercato trasparente, i dealer possono vedere entrambi gli ordini e basare le loro quotazioni sul flusso totale degli ordini. Ciò porta a una migliore scoperta dei prezzi e a un mercato più disperso.

Il docente sottolinea che correlazioni accidentali nel mercato possono portare a versioni meno drastiche di queste conclusioni. Tuttavia, il tema generale rimane lo stesso: la trasparenza promuove una migliore scoperta dei prezzi e l'efficienza del mercato.

Inoltre, il docente spiega come la trasparenza del mercato può influenzare diversi tipi di trader. Nei mercati trasparenti, i trader disinformati stanno meglio perché sono facilmente identificabili come tali. Di conseguenza, non devono pagare premi di selezione avversa e devono affrontare uno spread pari a zero. D'altra parte, i trader informati stanno peggio nei mercati trasparenti perché possono essere identificati più facilmente e, di conseguenza, pagano spread più ampi.

Il docente osserva che la trasparenza del flusso degli ordini può fungere da sostituto della trasparenza dell'identificazione del trader. Tuttavia, potrebbe esserci una riduzione del flusso di ordini informato in mercati trasparenti. È un delicato equilibrio tra la promozione della trasparenza e il mantenimento di un livello sufficiente di attività di trading informata.

Spostando l'attenzione sul comportamento dei rivenditori, il docente analizza la redditività dei rivenditori nei mercati in cui le informazioni non sono trasparenti. In tali scenari, i rivenditori possono realizzare profitti nonostante quotando il prezzo più alto. Il profitto medio del trader disinformato sarebbe pari a zero. Questo modello dimostra come attrarre il flusso degli ordini offra ai rivenditori un vantaggio informativo, portando alla loro redditività. Lo spread, ovvero la differenza tra i prezzi bid e ask, sarebbe inferiore a quello del modello di ordine limite statico.

Il docente sottolinea che questa situazione è osservabile nella realtà, dove i dealer spesso forniscono spread negativi ai grandi trader in cambio di scambi futuri. Questa pratica sottolinea l'importanza strategica di attirare il flusso di ordini.

Inoltre, il docente discute gli effetti della trasparenza del mercato sul comportamento dei rivenditori. I tentativi di attirare il flusso di ordini possono costringere i rivenditori a quotare spread più ristretti per ottenere un vantaggio informativo rispetto ad altri rivenditori. Tuttavia, i rivenditori non sono sempre inclini a impegnarsi per la trasparenza. Rivelare le loro informazioni commerciali passate divulgherebbe il loro vantaggio competitivo, portando potenzialmente a collusioni e spread più ampi tra i rivenditori.

La conferenza approfondisce poi l'impatto della trasparenza del mercato sull'organizzazione del mercato e sulla reputazione degli operatori. La trasparenza consente alle imprese del mercato di identificare chi opera ea quali condizioni, facilitando l'individuazione delle deviazioni dagli accordi prestabiliti. Una maggiore trasparenza può comportare miglioramenti dei prezzi per i trader disinformati e consentire ai limit trader di reagire rapidamente agli ordini di mercato degli investitori istituzionali. Tuttavia, può anche portare i trader informati a ricevere prezzi sfavorevoli e spread sfavorevoli a causa della loro reputazione. Questo crea una separazione nel mercato.

Il docente conclude discutendo la riallocazione della ricchezza e del benessere dagli addetti ai lavori ai commercianti disinformati a causa della trasparenza del mercato. Mentre gli addetti ai lavori possono risentire della trasparenza, i commercianti disinformati traggono vantaggio dall'ottenere condizioni di scambio migliori. Questo spiega perché le autorità di regolamentazione spesso sostengono la trasparenza nei mercati, con l'obiettivo di proteggere i trader disinformati. Tuttavia, il mercato può opporre resistenza alla trasparenza poiché gli addetti ai lavori hanno in genere più influenza sull'organizzazione del mercato rispetto agli operatori disinformati. L'impatto negativo sui trader informati supera i vantaggi per i trader non informati. In definitiva, la trasparenza ha conseguenze significative e favorisce gli operatori disinformati che forniscono liquidità.

Infine, il docente riconosce i potenziali benefici dell'opacità nel limitare gli effetti negativi della conoscenza distribuita simmetricamente. Gli ordini limite nascosti servono da esempio in cui i trader possono inviare ordini che vengono eseguiti senza essere visibili agli altri nel mercato. Ciò fornisce un'assicurazione per i trader disinformati, consentendo loro di inviare ordini di vendita limite sui titoli in cui detengono posizioni lunghe senza influire sul prezzo di mercato. L'opacità può essere vantaggiosa per la società in quanto riduce la conoscenza asimmetrica e promuove un contesto di mercato più equilibrato.

Il docente approfondisce ulteriormente il concetto di opacità e i suoi effetti positivi sulla limitazione delle conseguenze negative della conoscenza simmetricamente distribuita. Consentendo ai trader di inviare ordini limite nascosti, il mercato può evitare improvvisi movimenti di prezzo causati dall'esecuzione immediata di ordini visibili. Questo meccanismo simile a un'assicurazione avvantaggia i trader non informati, in quanto possono eseguire i loro ordini senza influire sui prezzi di mercato.

Condizioni di mercato opache aiutano anche a ridurre l'asimmetria della conoscenza tra i partecipanti al mercato. Quando alcuni ordini sono nascosti ad altri, impedisce l'immediata diffusione delle informazioni, consentendo ai trader di prendere decisioni basate sulla propria analisi piuttosto che reagire a ogni operazione nel mercato. Ciò può contribuire a creare un contesto di mercato più stabile ed equilibrato.

Tuttavia, il docente sottolinea che l'opacità dovrebbe essere attentamente bilanciata con la necessità di trasparenza in alcune aree. Mentre l'opacità può offrire vantaggi in termini di riduzione della selezione avversa e limitazione dell'asimmetria informativa, un'eccessiva opacità può anche creare opportunità di manipolazione del mercato e pratiche sleali.

Le autorità di regolamentazione e gli operatori di mercato devono trovare un equilibrio tra trasparenza e opacità per garantire un mercato equo ed efficiente. La trasparenza promuove la scoperta dei prezzi e protegge i trader disinformati, mentre l'opacità aiuta a mitigare gli effetti negativi della conoscenza distribuita simmetricamente. Trovare la giusta combinazione di trasparenza e opacità è fondamentale per mantenere l'integrità del mercato e promuovere il benessere generale del mercato.

La discussione del docente sulla trasparenza e l'opacità del mercato evidenzia il loro impatto significativo sui risultati del mercato, sul comportamento degli operatori e sul benessere generale del mercato. La trasparenza migliora la scoperta dei prezzi e avvantaggia i trader non informati mentre potenzialmente svantaggia i trader informati. L'opacità, d'altro canto, può limitare le conseguenze negative e promuovere la stabilità, ma dovrebbe essere attentamente bilanciata per evitare manipolazioni del mercato. Trovare il giusto livello di trasparenza e opacità è essenziale per creare un ambiente di mercato equo, efficiente e solido.

• 00:00:00 Il docente discute un modello semplice per comprendere le conseguenze della trasparenza del flusso. Il modello presuppone che esista un asset con un valore fondamentale che può essere alto o basso con uguale probabilità e che vi siano almeno due operatori sul mercato. Il modello presuppone inoltre che due trader inviino ordini, con entrambi gli ordini provenienti da trader informati o entrambi gli ordini provenienti da trader non informati. Sulla base di questo modello, il docente conclude che ci sarà una maggiore correlazione del flusso degli ordini quando i trader saranno informati, e gli ordini provenienti dai trader di liquidità saranno meno correlati tra loro.
  
  
• 00:05:00 Il docente discute i due scenari di opacità del mercato e trasparenza del mercato. Nel mercato opaco, gli operatori quotano senza vedere l'intero flusso degli ordini di mercato e formano una probabilità per ottenere il prezzo di offerta. D'altra parte, il mercato trasparente consente agli operatori di vedere sia gli ordini che di condizionare le loro quotazioni sul flusso totale degli ordini, portando a una migliore scoperta dei prezzi e a un mercato più disperso. Il docente sottolinea inoltre che correlazioni accidentali nel mercato possono portare a versioni meno drastiche di queste conclusioni, ma il tema generale rimane lo stesso.
  
  
• 00:10:00 Il professore discute di come la trasparenza del mercato può influenzare i risultati del mercato. I mercati trasparenti sono migliori per i trader disinformati, poiché sono identificati come tali e quindi non devono pagare premi di selezione avversi e affrontare zero spread. D'altra parte, i trader informati stanno peggio nei mercati trasparenti perché possono essere identificati più facilmente e pagano spread più ampi. Il professore osserva che la trasparenza del flusso degli ordini può fungere da sostituto della trasparenza dell'identificazione del trader, sebbene possa esserci una riduzione del flusso informato degli ordini nei mercati trasparenti. La discussione si sposta quindi sugli effetti della rivelazione di informazioni post-negoziazione e su come i mercati trasparenti si confrontano con i mercati opachi in termini di comportamento degli operatori.
  
  
• 00:15:00 L'analisi parte dal presupposto che i dealer avranno diversi livelli di informazione: un dealer (io) saprà qual era l'ordine del primo periodo, mentre l'altro no. I dealer si muovono in sequenza, con il dealer disinformato che imposta per primo il codice, seguito dal trader informato. Il commerciante che non è informato non saprà quale sia stato lo scambio del primo periodo. L'analisi si concentra su ciò che accade in questo mercato nel secondo periodo, in particolare sui prezzi che il dealer sarebbe disposto a fissare in base alle proprie aspettative su V, il valore dell'asset. Il rivenditore sarebbe disposto ad addebitare qualsiasi prezzo tra Miu e VH, con il numero massimo di VH.
  
  
• 00:20:00 Il docente spiega gli scenari ei possibili risultati di un trader disinformato che interagisce con un trader informato. Il commerciante disinformato potrebbe quotare un prezzo inferiore al prezzo richiesto più alto, ma il commerciante informato sceglierebbe di non negoziare. Pertanto, l'unico caso possibile in equilibrio è che il dealer disinformato citi il prezzo ask più alto, e il dealer informato ridurrà appena il prezzo. Quest'ultimo caso farà sì che il dealer informato ottenga un profitto significativo sapendo che l'asset vale il prezzo della domanda più alta.
  
  
• 00:25:00 L'istruttore discute la redditività dei rivenditori in un mercato in cui le informazioni non sono trasparenti. Spiega che nel secondo periodo, se lo spread è abbastanza ampio, i dealer possono realizzare profitti nonostante quotano il prezzo H, e il profitto medio di un trader disinformato sarebbe zero. Nel primo periodo, i dealer farebbero offerte più basse per attrarre il flusso degli ordini, portando così a uno spread più ristretto nei mercati competitivi. Questo modello mostra come l'attrazione del flusso di ordini offra ai rivenditori un vantaggio informativo, portando alla loro redditività, e lo spread sarebbe inferiore a quello del modello di ordine limite statico. L'istruttore osserva che questa situazione è osservabile nella realtà, dove i dealer spesso mettono spread negativi ai grandi trader in cambio di operazioni future.
  
  
• 00:30:00 Il docente discute la trasparenza del mercato nella microstruttura dei mercati finanziari e come i tentativi di attrarre il flusso degli ordini possono costringere gli operatori a quotare spread più ristretti per ottenere un vantaggio informativo rispetto ad altri operatori. Il docente spiega anche che l'opacità aumenta il costo di negoziazione aggregato per i trader disinformati, mentre la trasparenza li avvantaggia. Tuttavia, sottolinea che i concessionari non vorrebbero impegnarsi per la trasparenza perché comporterebbe la divulgazione delle loro informazioni commerciali passate, il che conferisce loro un vantaggio competitivo. Inoltre, spiega come la disponibilità di dati storici derivanti dalla trasparenza possa portare a collusioni e spread più ampi tra i concessionari.
  
  
• 00:35:00 Il professore discute il concetto di trasparenza del mercato e come favorisce la collusione nei mercati finanziari. Una collusione riuscita richiede una minaccia fisica di punizione che si basa sulla capacità di rilevare deviazioni dagli accordi prestabiliti. Una maggiore trasparenza consente alle imprese del mercato di identificare chi opera ea quali condizioni, facilitando l'individuazione delle deviazioni e sanzionandole se necessario. Inoltre, la trasparenza del mercato influisce sui prezzi offerti ai trader, con trader disinformati che ricevono buoni prezzi e miglioramenti dei prezzi dai dealer, mentre i limit trader cercano di reagire rapidamente agli ordini di mercato che vedono provenire dagli investitori istituzionali. Le informazioni di ingresso, che identificano gli operatori, influiscono anche sui prezzi offerti.
  
  
• 00:40:00 Questo perché è probabile che i trader informati ottengano prezzi bassi e spread sfavorevoli a causa della loro reputazione, creando una separazione nel mercato. Tuttavia, questa trasparenza può anche essere vantaggiosa per costruire la reputazione del trader o utilizzare meccanismi di segnalazione come il sunshine trading per divulgare le informazioni. Risultati simili possono verificarsi a causa di pratiche di scrematura da parte delle grandi banche, che portano a un equilibrio che si autoalimenta. Pertanto, la trasparenza sull'identità dell'operatore può avere un impatto significativo sulla microstruttura del mercato.
  
  
• 00:45:00 Il video discute di come la trasparenza del mercato porti a una riallocazione della ricchezza e del benessere dagli addetti ai lavori ai trader disinformati. Mentre gli addetti ai lavori soffrono di trasparenza, i disinformati in realtà ne traggono vantaggio poiché ottengono condizioni di scambio migliori. Questo aiuta a spiegare perché le autorità di regolamentazione spesso spingono per la trasparenza nei mercati, con l'obiettivo di proteggere i trader disinformati. Tuttavia, il mercato può resistere alla trasparenza poiché gli addetti ai lavori hanno spesso più influenza sull'organizzazione del mercato rispetto agli operatori disinformati. Inoltre, la perdita che i trader informati subiscono dall'essere identificati come insider li colpisce in modo più significativo rispetto ai benefici dei trader disinformati. In definitiva, la trasparenza ha conseguenze riallocate e avvantaggia gli operatori disinformati che generalmente forniscono o promuovono liquidità nel mercato.
  
  
• 00:50:00 Il professore discute di come l'opacità possa essere utile nel limitare gli effetti negativi della conoscenza distribuita simmetricamente. Gli ordini con limite nascosto ne sono un esempio in cui i trader possono inviare ordini che vengono eseguiti senza essere visibili agli altri nel mercato. Questi ordini nascosti possono fungere da forma di assicurazione per i trader disinformati che possono utilizzarli per inviare ordini di vendita limite su azioni in cui hanno una posizione lunga senza influire sul prezzo di mercato. L'opacità può essere positiva per la società in quanto alcuni ordini possono essere inviati senza modificare il prezzo di mercato e quindi portare a una conoscenza meno asimmetrica.

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Lezione 10, parte 1: Valore della liquidità (microstruttura dei mercati finanziari)

Lezione 10, parte 1: Valore della liquidità (microstruttura dei mercati finanziari)

Durante la lezione, l'istruttore introduce diversi annunci e coinvolge il pubblico attraverso attività interattive. In primo luogo, l'istruttore informa gli studenti sull'inclusione di piccoli quiz lampo durante la lezione per migliorare l'interattività e l'apprendimento attivo nel corso. Questi quiz sono progettati per testare la comprensione del materiale da parte degli studenti e incoraggiare la partecipazione.

Successivamente, l'istruttore affronta alcune questioni amministrative. Menzionano l'annullamento della lezione di ginnastica il venerdì di Pasqua e propongono la possibilità di riprogrammare la lezione a una data successiva, circa due o tre settimane dopo Pasqua. Ciò garantisce che gli studenti avranno l'opportunità di coprire il materiale perso e mantenere la continuità del corso.

L'istruttore annuncia anche l'imminente rilascio del set di problemi numero due, indicando che gli studenti dovrebbero aspettarsi di riceverlo presto. Ciò consente agli studenti di prepararsi e allocare tempo sufficiente per lavorare sul set di problemi, promuovendo un apprendimento efficace e il completamento tempestivo dei compiti.

Inoltre, l'istruttore riconosce l'importanza della qualità audio durante la lezione e assicura al pubblico di aver risolto eventuali problemi con la configurazione audio. Tuttavia, l'istruttore incoraggia gli studenti a fornire feedback se notano problemi per garantire un'esperienza di apprendimento senza interruzioni per tutti.

Spostando l'attenzione sul contenuto della lezione, l'istruttore approfondisce il tema della liquidità e il suo impatto sul valore patrimoniale. Iniziano la discussione fornendo una breve revisione della trasparenza, basandosi sulla sessione della settimana precedente. Per illustrare il concetto di liquidità limitata e il suo effetto sui prezzi, l'istruttore presenta un esempio motivante che coinvolge buoni e cambiali del Tesoro USA. Questo scenario del mondo reale dimostra come la liquidità limitata possa introdurre inefficienze nei prezzi.

La lezione prosegue, sottolineando il rapporto tra liquidità e valore patrimoniale. L'istruttore spiega che le attività meno liquide tendono ad essere scambiate con uno sconto a causa dei costi aggiuntivi associati alla loro vendita in futuro, a causa della liquidità limitata. Gli investitori tengono conto di questi costi quando valutano l'attività e richiedono un rendimento più elevato per compensare i rischi associati ai vincoli di liquidità. Inoltre, il docente sottolinea che la liquidità può variare nel tempo, provocando fluttuazioni dei prezzi delle attività.

Approfondendo l'argomento, il docente esplora il rischio di liquidità e le sue implicazioni per il prezzo delle attività. Sottolineano che il rischio di liquidità può effettivamente influire sui prezzi delle attività e questo fenomeno può essere osservato nei dati empirici. Presentando un modello giocattolo di premio di liquidità di Mendelson, la conferenza si concentra sulla determinazione del tasso di rendimento di un asset, in particolare su come cresce il prezzo medio nel mercato. Vengono discussi vari fattori che influenzano il tasso di rendimento, contribuendo a una comprensione completa dell'influenza del rischio di liquidità sul prezzo delle attività.

La lezione procede con una spiegazione di come calcolare il tasso di rendimento nominale di un'attività utilizzando la formula del tasso di rendimento richiesto. Il tasso di rendimento nominale è derivato in base alla quotazione media dell'asset e al pagamento futuro previsto, rettificato per la metà dello spread. Attraverso la derivazione di questa formula, gli studenti ottengono informazioni sulla relazione matematica tra queste variabili.

Il docente introduce il concetto di approssimazione per analizzare la differenza tra il rendimento reale (R piccolo) e il rendimento medio basato sulla crescita dei prezzi (R grande) nei mercati finanziari. Utilizzando espressioni logaritmiche e formulando opportune ipotesi, come il log di approssimazione di 1 + X = X per piccoli valori di X, l'istruttore ricava un'espressione per la differenza tra R grande e R piccolo. Questo chiarisce come il rendimento reale sia generalmente inferiore a il rendimento medio dovuto a fattori quali lo spread tra i prezzi di acquisto e di vendita e l'incorporazione dei costi di negoziazione.

Basandosi su questa comprensione, la lezione approfondisce l'influenza della liquidità limitata sul prezzo delle attività. L'istruttore sottolinea che il rendimento nominale, che rappresenta il tasso di crescita del prezzo dell'asset, tende a superare il rendimento reale a causa dei costi di negoziazione, degli spread e del fatto che gli investitori acquistano a prezzi superiori alla quotazione media e vendono a prezzi inferiori . Il costo di negoziazione è considerato un costo fisso e poiché gli investitori detengono l'attività per periodi più lunghi, l'impatto di questo costo diminuisce. La discrepanza tra il rendimento nominale e il rendimento reale è definita premio di liquidità, che rappresenta il tasso al quale il prezzo dell'asset deve crescere affinché i trader siano disposti a negoziare data la liquidità fissa dell'asset.

Andando avanti, la conferenza affronta il processo di deduzione del piccolo tasso di rendimento R richiesto dal tasso di rendimento nominale e dai tassi di crescita delle attività. L'istruttore affronta la questione di come determinare R piccola da R grande, considerando la presenza di due espressioni e se usare la prima, la seconda, o ignorare entrambe e affidarsi alla media nominale. Il docente chiarisce che la scelta dipende dalla presenza di offerta positiva o negativa. Quando esiste un'offerta positiva, gli acquirenti beneficiano di un tasso di rendimento nominale elevato ma soffrono di un R piccolo basso, mentre i venditori beneficiano di un R piccolo basso ma soffrono quando è alto.

La discussione prosegue esplorando il valore della liquidità nella microstruttura dei mercati finanziari e la sua influenza sul tasso di rendimento richiesto. L'istruttore spiega che il tasso di rendimento preferito è determinato dagli acquirenti con maggiore potere contrattuale nel mercato, portando a un'offerta aggregata positiva o negativa. L'evidenza empirica rivela un premio di liquidità positivo per azioni e obbligazioni, indicandone l'importanza. Inoltre, viene brevemente menzionato l'impatto dell'eterogeneità nei periodi di detenzione, suggerendo potenziali strade per ulteriori indagini.

Concentrandosi sul valore della liquidità nella microstruttura dei mercati finanziari, la conferenza utilizza un semplice esempio che coinvolge due attività con diversi spread e due tipi di investitori con diversi periodi di detenzione. L'istruttore evidenzia come gli investitori si autoselezionano nel trading di asset diversi in base alle loro caratteristiche. Quelli con periodi di detenzione più brevi optano per attività con spread inferiori, nonostante rendimenti nominali inferiori e costi di negoziazione più elevati. Al contrario, gli investitori con periodi di detenzione più lunghi scelgono attività meno liquide con spread più elevati e rendimenti nominali maggiori, ottenendo in ultima analisi un tasso di rendimento reale più elevato. Viene introdotto il concetto di equilibrio, indicando che può esistere solo quando gli investitori con periodi di detenzione inferiori negoziano attività a basso spread e quelli con periodi di detenzione più lunghi negoziano attività meno liquide.

Concludendo la lezione, il docente riflette sul tema della specializzazione in base alle caratteristiche dell'investitore. Pur riconoscendo che la conclusione che suggerisce che i fondi pensione negoziano attività più rischiose mentre gli hedge fund negoziano attività meno rischiose a causa della selezione avversa potrebbe non spiegare completamente la situazione, l'istruttore riconosce l'intrigante concetto di specializzazione basato sui tratti dell'investitore. Suggeriscono di esplorare ulteriormente questo aspetto nel contesto della microstruttura dei mercati finanziari.

• 00:00:00 L'istruttore annuncia alcuni piccoli quiz blitz durante la lezione per rendere il corso più interattivo. Menziona anche l'annullamento della lezione di ginnastica il venerdì di Pasqua e la possibile riprogrammazione della lezione tra due o tre settimane, e l'imminente rilascio del set di problemi numero due. L'istruttore nota anche di aver capito la sua configurazione audio e chiede al pubblico di fargli sapere se qualcosa non va.
  
  
• 00:05:00 Il docente discute il valore della liquidità e come una liquidità limitata può influenzare il valore dell'asset stesso. La lezione inizia con un ripasso sulla trasparenza dalla sessione della settimana precedente. Il relatore fa poi un esempio motivante riguardante i buoni e buoni del Tesoro USA per spiegare come una liquidità limitata possa introdurre inefficienza nei prezzi. La conferenza si conclude con un quiz lampo che chiede quale tra due asset, a parità di valore nominale, fosse più conveniente nel mercato secondario.
  
  
• 00:10:00 Il docente discute il rapporto tra liquidità e valore patrimoniale. Spiega che le attività meno liquide sono generalmente scambiate con uno sconto a causa dei costi di negoziazione aggiuntivi sostenuti quando si tenta di venderle in futuro a causa della liquidità limitata. Gli investitori incorporano questi costi nella loro valutazione corrente dell'attività e richiedono un rendimento più elevato per compensare. Inoltre, la liquidità può cambiare nel tempo, quindi le fluttuazioni della liquidità possono anche influenzare il prezzo dell'asset.
  
  
• 00:15:00 Il docente discute il concetto di rischio di liquidità e il suo impatto sul prezzo delle attività, evidenziando che il rischio di liquidità può influenzare i prezzi delle attività ed è possibile vederlo nei dati. La conferenza si sposta su un modello giocattolo di premio di liquidità dovuto a Mendelson, in cui gli agenti si preoccupano esplicitamente del valore di rivendita dell'attività che stanno acquistando. Il modello si concentra sulla ricerca del tasso di rendimento dell'asset, che è il tasso al quale il prezzo medio cresce sul mercato. L'investitore richiede un livello di rendimento fisso e la lezione esplora i diversi fattori che influenzano il tasso di rendimento dell'asset. La conferenza si conclude delineando il piano generale della giornata, che include ulteriori discussioni sul rischio di liquidità e il suo impatto sul prezzo delle attività.
  
  
• 00:20:00 Il docente spiega come determinare il tasso di rendimento nominale di un asset utilizzando la formula del tasso di rendimento richiesto, che è il tasso di rendimento minimo che un investitore richiede per investire in un determinato asset. Il tasso di rendimento nominale è calcolato in termini di mid-quote dell'asset e il pagamento futuro previsto rettificato per la metà dello spread. La formula per il tasso di rendimento nominale è derivata utilizzando la definizione di tasso di rendimento richiesto ed è espressa come un'equazione con la quotazione media dell'asset e il pagamento futuro atteso rettificato per la metà dello spread.
  
  
• 00:25:00 L'oratore spiega l'uso di un'approssimazione per mostrare la differenza tra il rendimento reale (R piccolo) e il rendimento medio basato sulla crescita dei prezzi (R grande) nei mercati finanziari. Per fare ciò, usano espressioni logaritmiche e ipotizzano che tutti i valori siano sufficientemente piccoli da utilizzare il logaritmo di approssimazione di 1 + X = X. Quindi mostrano come derivare un'espressione per la differenza tra R grande e R piccolo, in base a lo spread tra i prezzi di acquisto e di vendita di un'attività e dimostrare che il rendimento reale è inferiore al rendimento medio. L'oratore spiega anche la differenza tra R piccola e R grande e come la R piccola rappresenta il rendimento reale che gli investitori ottengono dopo aver preso in considerazione i costi di negoziazione, mentre la R grande è il modo in cui il prezzo dell'asset cresce in media.
  
  
• 00:30:00 Il relatore spiega che il rendimento nominale (il tasso al quale cresce il prezzo dell'asset) sarà superiore al rendimento reale a causa della liquidità limitata, dello spread e del fatto che gli investitori acquistano un asset a un prezzo superiore al mid- quotare e venderlo a un prezzo inferiore alla quotazione media. Il costo del trading è fondamentalmente un costo fisso e più a lungo un investitore detiene l'asset, meno rilevante diventa questo costo. Il premio di liquidità è la differenza tra il rendimento nominale e il rendimento reale, ed è di quanto più velocemente deve crescere il prezzo dell'asset affinché i trader siano disposti a negoziarlo, data la liquidità fissa dell'asset.
  
  
• 00:35:00 L'oratore discute il processo di backtracking del piccolo tasso di rendimento R richiesto dal tasso di rendimento nominale e dal tasso di crescita delle attività. Sorge la domanda su come imparare la R piccola dalla R grande dato che ci sono due espressioni per essa, e se usare la prima, la seconda, o ignorare entrambe e usare la media del tasso nominale. Secondo l'oratore, la risposta è usare la prima quando c'è un'offerta positiva e la seconda quando c'è un'offerta negativa. Spiega che quando c'è un'offerta positiva, gli acquirenti beneficiano di un alto tasso di rendimento nominale e soffrono di un basso R, mentre i venditori beneficiano quando R è piccolo ma soffrono quando è grande.
  
  
• 00:40:00 Il relatore discute il valore della liquidità nella microstruttura dei mercati finanziari e l'impatto del numero di acquirenti e venditori sul tasso di rendimento richiesto. Spiegano che il tasso di rendimento preferito viene scelto dagli acquirenti con più potere contrattuale sul mercato, il che può tradursi in un'offerta aggregata positiva o negativa. Il relatore osserva che ci sono molti strati diversi in questo modello e che l'evidenza empirica mostra un premio di liquidità positivo per azioni e obbligazioni. Infine, il relatore considera l'impatto dell'eterogeneità nei periodi di attesa sul modello e suggerisce un'ulteriore esplorazione di questo argomento.
  
  
• 00:45:00 Il relatore inizia utilizzando un semplice esempio di due attività con spread diversi e due diversi tipi di investitori con diversi periodi di detenzione. La funzione di utilità dell'investitore è interpretata come la sua scelta all'interno di un ambito di asset con differenti rendimenti nominali e spread. L'investitore sceglie un paniere di s e R, che rappresentano il proprio set di budget, e le loro curve di indifferenza sono generate da una funzione di utilità data dal tasso di rendimento richiesto dato il tasso di rendimento nominale e lo spread. Il trader che negozia frequentemente ha un periodo di detenzione basso e le sue curve di indifferenza sono lineari con una pendenza negativa mentre il trader che negozia meno frequentemente ha un periodo di detenzione ampio, con conseguenti curve di indifferenza più piatte.
  
  
• 00:50:00 Il docente discute di come diversi tipi di investitori selezioneranno autonomamente il trading di asset diversi in base ai loro periodi di detenzione e all'entità dei costi di trading. Gli investitori con periodi di detenzione più brevi scambieranno attività con spread inferiori e soffriranno maggiormente dei costi di negoziazione, anche se avranno un rendimento nominale inferiore. Al contrario, gli investitori con periodi di detenzione più lunghi scambieranno attività meno liquide con spread più elevati e rendimenti nominali maggiori, ma alla fine otterranno un tasso di rendimento reale più elevato. L'esempio fornito dimostra che un equilibrio può esistere solo se gli investitori con periodi di detenzione inferiori negoziano attività con spread bassi e quelli con periodi di detenzione più elevati negoziano attività meno liquide.
  
  
• 00:55:00 Il docente spiega come gli investitori possono specializzarsi in base alle loro caratteristiche. Tuttavia, la conclusione che i fondi pensione negoziano attività più rischiose mentre gli hedge fund negoziano attività meno rischiose a causa della selezione avversa non è del tutto accurata. Questo modello non tiene conto dell'esplicita avversione al rischio degli agenti e quindi non spiega completamente perché i fondi pensione investono in attività meno rischiose. Nonostante ciò, l'idea di specializzazione basata sulle caratteristiche è un concetto interessante da esplorare nel contesto della microstruttura dei mercati finanziari.

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Lezione 10, parte 2: Valore della liquidità (microstruttura dei mercati finanziari)

Lezione 10, parte 2: Valore della liquidità (microstruttura dei mercati finanziari)

La conferenza passa al tema del rischio di liquidità e del suo impatto sui rendimenti degli asset, evidenziando la fluttuazione della liquidità nel tempo e la conseguente imprevedibilità delle correlazioni di mercato. Il modello CAPM di liquidità viene introdotto come strumento per comprendere in che modo la liquidità influisce sul rendimento atteso delle attività. L'oratore sottolinea che solo il rischio sistematico influenza la media sorpresa e questa conoscenza viene applicata per tenere conto della liquidità nel mercato.

La conferenza esplora quindi l'effetto della liquidità sull'equazione del CAPM e come altera il beta in un nuovo contesto. In particolare, il rendimento di un'attività (SJ) viene calcolato sottraendo lo spread di SJ dal rendimento nominale del mercato (SG), mentre il tasso privo di rischio rimane invariato. Il coefficiente beta è determinato dalla covarianza tra i rendimenti nominali di un determinato asset (SHA) ei rendimenti nominali di mercato. Il beta totale è costituito da quattro singoli beta, con il beta 2 influenzato dalla covarianza tra gli spread di liquidità di un asset e la liquidità complessiva del mercato. I beta 3 e 4 sono correlati negativamente, il che implica che i beta più alti sono vantaggiosi per un asset sicuro.

La conferenza sottolinea il valore della liquidità nella microstruttura dei mercati finanziari, in particolare nel modello Liquidity CAPM, che quantifica l'impatto della liquidità sui rendimenti degli asset ed evidenzia il ruolo dei coefficienti beta nel descrivere la sensibilità di un asset alla liquidità del mercato. Empiricamente, tutti i coefficienti beta hanno un significato, ma il beta quattro fornisce il contributo più significativo ai rendimenti in quanto spiega principalmente come gli investitori considerano la copertura dei rendimenti del mercato con la liquidità delle singole attività. La conferenza si conclude con una domanda riguardante l'esistenza di opportunità di arbitraggio nel mercato, citando l'esempio dei buoni del tesoro USA contro le obbligazioni. Le opzioni presentate includono l'idea che le opportunità di arbitraggio possano essere costose da sfruttare a causa degli attriti del mercato, la possibilità che i principi fondamentali dell'economia e della finanza non siano corretti o l'assenza di opportunità di arbitraggio nel mercato.

Il docente esamina il concetto di arbitraggio, che prevede la capitalizzazione delle differenze di prezzo acquistando e vendendo beni in diversi mercati. Pur riconoscendo i costi associati all'arbitraggio, come le spese collaterali e di finanziamento, il docente sostiene che questi costi da soli non tengono conto dell'assenza di opportunità di arbitraggio. Gli arbitraggisti affrontano gli stessi costi di negoziazione dei trader regolari, tra cui liquidità limitata, spread e deviazioni dalle quotazioni medie. Di conseguenza, l'argomentazione secondo cui le opportunità di arbitraggio non esistono unicamente a causa dei costi dell'arbitraggio è insufficiente. Il docente afferma che gli esempi forniti dimostrano l'inesistenza di opportunità di arbitraggio.

Presentando un nuovo modello del colonnello Duffy Patterson, i presentatori tentano di calcolare simultaneamente il prezzo medio e lo spread utilizzando l'approccio del flusso di cassa nei mercati over-the-counter (OTC). Questo modello tiene conto di trader o investitori eterogenei con diverse valutazioni dei dividendi, supponendo che possano detenere zero o una unità dell'asset e avere un'opzione esterna per guadagnare interessi al tasso di rendimento richiesto. Inoltre, il modello presuppone che il bene sia fornito a una frazione della popolazione inferiore alla metà, un fattore cruciale nella formulazione del modello.

Il relatore discute un modello di liquidità nei mercati finanziari in cui i trader possono assegnare valori diversi all'asset. Il modello presuppone uno stato stazionario con investitori sia di alto valore che di basso valore. I trader sono soggetti a un processo di Markov, in cui la probabilità che il valore di un trader cambi in un dato periodo è indicata come SCI. Nello stato stazionario, le quote degli investitori di alto valore e di basso valore sono uguali, sommando fino a uno. L'oratore deriva le equazioni per le azioni degli investitori di alto e basso valore nello stato stazionario, dimostrando la loro uguaglianza.

Il video esamina come i cambiamenti nel valore degli asset generano scambi in un'economia. Si presume che i trader di alto valore desiderino detenere l'asset, mentre i trader di basso valore no. Tuttavia, poiché l'offerta aggregata è inferiore a uno e meno della metà, lo è

impossibile per tutti gli agenti mantenere l'asset in equilibrio. Ciò genera la volontà di fare trading, poiché i trader cercano attivamente i dealer per scambiare i propri asset. I rivenditori possiedono potere di mercato a causa della difficoltà di trovarli, consentendo loro di quotare prezzi diversi. Lo spread tra i prezzi bid e ask deriva dal parametro del potere contrattuale degli operatori. Inoltre, ci sono guadagni dal commercio all'interno di un dato rapporto, e la distribuzione del surplus è determinata da un parametro indicato come Z.

Il docente introduce i valori di "bar" e "B bar" rispettivamente come il prezzo di domanda più alto possibile e il prezzo di offerta più basso possibile. Il prezzo medio è definito come il punto centrale tra questi valori. L'attenzione si sposta quindi sull'ipotesi che non tutti gli investitori di alto valore possano mantenere l'asset in equilibrio poiché l'offerta aggregata è inferiore alla metà. In uno scenario del genere, quando un trader è disposto ad acquistare l'asset e gli viene quotato il prezzo richiesto, deve essere indifferente tra l'acquisto e il non acquisto. La probabilità di negoziazione deve pareggiare i flussi di negoziazione nel mercato, assicurando che tutti gli operatori possano cancellare le proprie posizioni entro la fine del periodo.

È riconosciuto che esiste un potere di mercato sul lato della vendita a causa di un minor numero di venditori, che consente loro di realizzare un profitto. Tuttavia, anche i rivenditori possiedono potere in questa interazione, con il risultato che il prezzo di vendita scende tra B bar e mu, con il parametro di contrattazione Z che determina la divisione del surplus tra il venditore e il rivenditore. Un valore maggiore di Z implica un minore profitto per il venditore e un maggiore profitto per il commerciante. Questa relazione tra i profitti è interpretata come potere di mercato.

Il relatore discute l'uso delle funzioni valore per determinare l'equilibrio di un modello. Le funzioni di valore, denotate come VG, rappresentano l'utilità di vita scontata di un trader che possiede o meno l'asset. I valori VG sono correlati al prezzo massimo che un trader sarebbe disposto a pagare per l'asset. Tuttavia, questi valori sono distinti dai prezzi bid e ask in quanto sono legati alla valutazione e alla proprietà dell'asset da parte del trader. Il presentatore spiega come il prezzo di offerta può essere calcolato utilizzando le funzioni di valore basate sulla proprietà iniziale del trader dell'asset e sulla sua valutazione.

Successivamente, l'oratore approfondisce il calcolo delle funzioni di valore sia per il lato di acquisto che per quello di vendita del mercato. Il lato acquisto è costituito da trader di alto valore che mirano ad acquistare l'asset per i suoi dividendi, mentre il lato vendita comprende trader di basso valore che intendono vendere i propri asset per ricevere pagamenti di dividendi. La conferenza deriva le funzioni di utilità a vita per i trader di alto valore che possiedono l'asset, comprendendo scenari in cui ricevono un dividendo e successivamente rimangono un trader di alto valore o passano a un trader di basso valore che cerca di vendere l'asset. Questa formulazione ricorsiva di valori include una costante di normalizzazione di 1 più R.

Il relatore sottolinea l'importanza della liquidità nella microstruttura dei mercati finanziari. Spiegano il processo di determinazione del valore di un investitore di alta valutazione che attualmente non possiede l'asset. Ciò comporta il calcolo delle probabilità che l'investitore diventi un trader di basso valore e riceva dividendi o rimanga un trader di alto valore e partecipi alle negoziazioni di mercato. Queste probabilità vengono quindi impiegate per calcolare i valori del trader e dell'asset, influenzando successivamente i prezzi ask e bid nel mercato. Il prezzo ask incorpora uno sconto dovuto al premio di liquidità, che rappresenta il costo delle frizioni di mercato, inclusi i costi di ricerca per i dealer. Nel complesso, questa sezione sottolinea come il valore della liquidità influisca sul prezzo delle attività nei mercati finanziari.

Il relatore discute ulteriormente lo spread e la sua correlazione con il prezzo richiesto nella microstruttura del mercato finanziario. Una liquidità ridotta porta a una minore valutazione delle attività, che richiede un premio di liquidità e aumenta il rischio di liquidità per gli investitori. Il docente consiglia di analizzare l'esercizio uno nel capitolo nove, in particolare confrontando obbligazioni zero coupon e dividendi, per comprendere ulteriormente questi concetti.

Nell'esercizio uno del capitolo nove, il docente suggerisce un'analisi delle obbligazioni zero coupon e dei dividendi per ottenere informazioni sulla liquidità e sul suo impatto sulla valutazione degli asset. Le obbligazioni zero coupon sono strumenti finanziari che non pagano interessi o dividendi regolari ma sono venduti con uno sconto rispetto al loro valore nominale. I dividendi, invece, si riferiscono ai pagamenti periodici effettuati dalle società ai propri azionisti come distribuzione di utili.

L'esercizio ha lo scopo di esaminare le differenze di liquidità e valutazione tra obbligazioni zero coupon e dividendi. La liquidità gioca un ruolo cruciale nel determinare la facilità con cui un asset può essere acquistato o venduto senza incidere in modo significativo sul suo prezzo. Gli asset con maggiore liquidità tendono ad avere spread denaro-lettera inferiori, il che implica che possono essere scambiati più facilmente e a una fascia di prezzo più ristretta.

Quando si confrontano obbligazioni zero coupon e dividendi, è essenziale considerare le loro caratteristiche di liquidità. Le obbligazioni zero coupon sono generalmente negoziate in mercati organizzati, come i mercati obbligazionari, dove i loro prezzi sono determinati in base alla domanda e all'offerta di mercato. Queste obbligazioni hanno un flusso di cassa futuro noto, rendendo la loro valutazione relativamente semplice. Al contrario, i dividendi sono distribuiti dalle singole società e il loro pagamento è subordinato alla redditività della società e alle decisioni gestionali.

Il premio di liquidità associato alle obbligazioni zero coupon è generalmente inferiore rispetto ai dividendi. Questo perché le obbligazioni zero coupon hanno una data di scadenza predeterminata e un flusso di cassa noto, che ne migliora la negoziabilità. D'altro canto, i dividendi sono soggetti a varie incertezze, come i cambiamenti nella performance aziendale, le politiche dei dividendi e le condizioni di mercato, che possono influire sulla loro liquidità e valutazione.

Gli investitori, quando valutano obbligazioni zero coupon e dividendi, considerano i rispettivi rischi di liquidità. Il rischio di liquidità si riferisce alla possibilità di fluttuazione della liquidità di mercato di un'attività, che ne influenza la facilità di negoziazione e la volatilità dei prezzi. Un rischio di liquidità più elevato è associato ad attività più difficili da acquistare o vendere, con conseguenti differenziali bid-ask più ampi e con un potenziale impatto sulla loro valutazione.

Comprendere la relazione tra liquidità e valutazione degli asset è fondamentale per gli investitori e i partecipanti al mercato. Le considerazioni sulla liquidità giocano un ruolo significativo nei modelli di asset pricing, come il modello Liquidity CAPM, che tiene conto dell'effetto della liquidità sui rendimenti attesi e sui coefficienti beta.

L'analisi dell'esercizio uno nel capitolo nove comporta l'esame della liquidità e delle differenze di valutazione tra obbligazioni zero coupon e dividendi. La liquidità, in quanto fattore chiave nel prezzo degli asset, influenza la facilità di negoziazione, gli spread bid-ask e la valutazione complessiva degli asset. Comprendendo queste dinamiche, gli investitori possono prendere decisioni informate in base alla loro tolleranza al rischio, obiettivi di investimento e condizioni di mercato.

• 00:00:00 La lezione passa a discutere il concetto di rischio di liquidità e come la liquidità fluttua nel tempo portando all'arbitrarietà nella correlazione nel mercato. I fattori di rischio di liquidità possono essere valutati nei mercati reali e la conferenza utilizza un modello CAPM di liquidità per spiegare come la liquidità influisce sul rendimento atteso di un determinato asset. La lezione rileva che solo il rischio sistematico influisce sulla media sorpresa e come questo si applichi alla contabilizzazione della liquidità nel mercato.
  
  
• 00:05:00 Il relatore discute l'impatto della liquidità sull'equazione CAPM e come influisce sul beta nel nuovo mondo. Il rendimento di SJ è uguale al rendimento nominale di SG meno lo spread di SJ, con il tasso privo di rischio che rimane invariato. Il beta è uguale alla covarianza dei rendimenti reali, che si basa sulla covarianza tra i rendimenti nominali su SHA e i rendimenti nominali del mercato. Il beta totale è composto da quattro singoli beta, con il beta 2 influenzato dalla covarianza tra gli spread della liquidità di un determinato asset e la liquidità dell'asset di mercato. I beta 3 e 4 entrano con un segno negativo, il che significa che è bene avere beta alti per un buon asset sicuro.
  
  
• 00:10:00 Il focus è sul valore della liquidità nella microstruttura dei mercati finanziari, in particolare sul modello Liquidity CAPM, che stima l'effetto della liquidità sui rendimenti degli asset e come i coefficienti beta svolgono un ruolo nell'illustrare la sensibilità di un asset alla liquidità del mercato. Empiricamente, tutti i coefficienti beta contano, ma il contributo più significativo ai rendimenti è dato dal beta quattro, che spiega principalmente come gli investitori prestino attenzione al tema della copertura dei rendimenti di mercato con la liquidità dei singoli asset. La conferenza si conclude con una domanda su come esistono opportunità di arbitraggio nel mercato, citando l'esempio dei buoni del tesoro statunitensi rispetto alle obbligazioni, e le opzioni includono opportunità di arbitraggio costose da esercitare a causa degli attriti del mercato, che la legge fondamentale dell'economia e della finanza è sbagliata , o che non vi siano opportunità di arbitraggio sul mercato.
  
  
• 00:15:00 Il docente esamina il concetto di arbitraggio, ovvero la pratica di acquistare e vendere beni in diversi mercati per trarre profitto dalle differenze di prezzo. Sebbene sia vero che ci sono costi associati all'arbitraggio, come i costi collaterali e di finanziamento, il docente sostiene che questo non è l'unico motivo per cui le opportunità di arbitraggio potrebbero non esistere in determinate situazioni. Gli arbitraggisti sono soggetti agli stessi costi di negoziazione dei trader regolari, che includono liquidità limitata, spread e deviazioni dalle quotazioni medie. Pertanto, l'argomento secondo cui le opportunità di arbitraggio non esistono esclusivamente a causa dei costi dell'arbitraggio non è una buona spiegazione e il docente afferma che non esistono opportunità di arbitraggio negli esempi forniti.
  
  
• 00:20:00 I relatori introducono un nuovo modello del colonnello Duffy Patterson che tenta di calcolare simultaneamente sia il prezzo medio che lo spread concentrandosi sull'approccio del flusso di cassa nei mercati OTC. In questo mercato, i trader o gli investitori sono eterogenei, con valori diversi attribuiti ai dividendi, e c'è un continuum di essi. I trader possono detenere zero o una unità dell'asset e hanno sempre un'opzione esterna per andare in banca e guadagnare interessi, che sarà il tasso di rendimento richiesto sull'asset. Inoltre, si presume che il bene sia fornito a una frazione della popolazione inferiore alla metà, il che è un fattore cruciale per questo modello.
  
  
• 00:25:00 Il relatore discute un modello di liquidità nei mercati finanziari in cui i trader possono modificare il valore assegnato all'asset e in cui esiste uno stato stazionario di investitori di alto e basso valore. Il modello presuppone che i trader siano soggetti a un processo di Markov in cui, in un dato periodo, la probabilità che il valore di un trader cambi è SCI. Le quote degli investitori di alto e basso valore nello stato stazionario sono uguali e devono sommarsi a uno. L'oratore deriva le equazioni per le quote degli investitori di alto e basso valore nello stato stazionario e mostra che sono uguali.
  
  
• 00:30:00 Il video discute il concetto di come i cambiamenti nel valore degli asset possono generare scambi in un'economia. Si presume che i trader di alto valore vorranno detenere l'asset mentre i trader di basso valore no, ma con un'offerta aggregata inferiore a 1 e inferiore a 1/2, è impossibile che tutti gli agenti mantengano l'asset in equilibrio. Ciò genera disponibilità al trading, in cui i trader cercheranno un dealer con una certa probabilità di scambiare i propri asset. Gli operatori hanno potere di mercato a causa della loro difficoltà nel trovare, e possono quotare prezzi diversi, dove lo spread deriva dal loro parametro di potere contrattuale. Infine, ci sono guadagni dal commercio in un dato rapporto, e la ripartizione del surplus avviene secondo un parametro Z.
  
  
• 00:35:00 Il docente introduce i valori di bar e B bar rispettivamente come l'ask più alto possibile e l'offerta più bassa possibile. Definiscono il prezzo medio come il punto centrale tra questi valori. L'attenzione si sposta quindi sull'ipotesi che non tutti gli investitori di alto valore possano mantenere l'asset in equilibrio, poiché l'offerta aggregata è inferiore alla metà. In uno scenario del genere, quando un trader è disposto ad acquistare l'asset e gli viene quotato il prezzo richiesto, deve essere indifferente tra l'acquisto o il non acquisto. La probabilità di negoziazione deve pareggiare i flussi commerciali nel mercato e tutti gli operatori alla fine del periodo dovrebbero cancellare le loro posizioni.
  
  
• 00:40:00 Sappiamo che c'è potere di mercato dal lato delle vendite a causa di un minor numero di venditori, il che significa che possono realizzare dei profitti. Tuttavia, anche i dealer hanno potere in questa interazione, e il prezzo di vendita risultante sarà compreso tra B-bar e mu, con un parametro di contrattazione Z che determina la divisione del surplus tra venditore e dealer. Maggiore è Z, minore è il profitto del venditore e maggiore è il profitto del commerciante. Questa relazione tra i profitti è la nostra interpretazione del potere di mercato.
  
  
• 00:45:00 Il relatore discute l'uso delle funzioni valore per determinare l'equilibrio di un modello. Le funzioni di valore, denotate come VG, rappresentano l'utilità di vita scontata di un trader che possiede o non possiede l'asset in questione. I valori VG sono correlati al prezzo massimo che un trader sarebbe disposto a pagare per l'asset, ma questi valori non sono gli stessi dei prezzi bid e ask, poiché sono legati alla valutazione del trader e alla proprietà dell'asset. Il presentatore prosegue spiegando come il prezzo di offerta può essere calcolato utilizzando le funzioni di valore basate sulla proprietà iniziale del trader dell'asset e sulla sua valutazione.
  
  
• 00:50:00 Il relatore discute come calcolare le funzioni di valore sia per il lato di acquisto che per quello di vendita del mercato. Il lato acquisto è composto da trader di alto valore che vogliono acquistare l'asset per i suoi dividendi, mentre il lato vendita è composto da trader di basso valore che vogliono vendere i propri asset per i pagamenti dei dividendi. L'oratore ricava le funzioni di utilità a vita per i trader di alto valore che possiedono l'asset, dove ricevono un dividendo, seguite dalla possibilità di rimanere un trader di alto valore o diventare un trader di basso valore che vuole vendere l'asset. Ciò porta a una formulazione ricorsiva di valori, con una costante di normalizzazione di 1 più R.
  
  
• 00:55:00 Il relatore discute il valore della liquidità nella microstruttura dei mercati finanziari. Spiegano il processo per trovare il valore di un investitore ad alta valutazione che attualmente non possiede un asset, il che comporta la determinazione delle probabilità che l'investitore diventi un trader di basso valore e riceva dividendi o rimanga un trader di alto valore e si rechi sul mercato per fare trading. Le probabilità vengono utilizzate per calcolare i valori del trader e dell'asset, che vengono poi utilizzati per trovare i prezzi ask e bid sul mercato. Il prezzo ask include uno sconto dovuto al premio di liquidità, che rappresenta il costo dell'attrito nel mercato dovuto ai costi di ricerca per i rivenditori. Nel complesso, la sezione evidenzia come il valore della liquidità influisca sul prezzo delle attività nei mercati finanziari.
  
  
• 01:00:00 Il relatore discute lo spread e la sua correlazione con il prezzo ask nella microstruttura dei mercati finanziari. La diminuzione della liquidità può portare a una valutazione inferiore delle attività, richiedendo un premio di liquidità e aumentando il rischio di liquidità per gli investitori. Il relatore consiglia un esercizio per analizzare l'esercizio uno nel capitolo nove, confrontando obbligazioni zero coupon e dividendi.

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Lezione 11, parte 1: Corporate Governance (microstruttura dei mercati finanziari)

Lezione 11, parte 1: Corporate Governance (microstruttura dei mercati finanziari)

In questa sezione della lezione, il professore inizia ripassando l'argomento della settimana precedente, che si è concentrato sull'influenza della liquidità sulla valutazione del mercato e sui diversi approcci utilizzati per determinare i prezzi in condizioni di liquidità limitata. Viene evidenziata l'importanza della liquidità nei mercati finanziari, in particolare in termini di impatto sul costo del capitale e sull'efficienza delle operazioni.

La conferenza passa quindi all'intersezione tra liquidità e politica aziendale, esaminando come la liquidità del mercato ei fattori organizzativi influenzano le politiche aziendali e le implicazioni per la governance aziendale. Il professore sottolinea l'importanza della liquidità per l'accesso delle imprese al capitale nei mercati primari. La liquidità svolge un ruolo cruciale nel finanziamento di iniziative, nell'attrazione di investitori e nell'agevolazione delle transizioni di proprietà lungo tutto il ciclo di vita di un'impresa. La conferenza include un grafico che illustra le varie fonti di finanziamento disponibili per le imprese nelle diverse fasi della loro crescita, con progetti in fase iniziale finanziati da business angel e venture capitalist che aprono la strada alle offerte pubbliche iniziali (IPO).

Per illustrare l'impatto della liquidità sulla transizione della proprietà, il docente condivide la storia del social network Tumblr. La decisione di Verizon di vietare ogni forma di pornografia sulla piattaforma ha comportato una significativa perdita di utenti, spingendo Verizon a cercare un altro acquirente. Le potenziali offerte, come quella di Pornhub, non si sono concretizzate e alla fine Tumblr è stato acquisito da Automattic, la società responsabile di WordPress. Questo esempio reale evidenzia l'influenza della liquidità del mercato sui cambi di proprietà e il conseguente impatto sulle politiche aziendali.

La conferenza approfondisce quindi il processo delle offerte pubbliche iniziali (IPO). Quando una società decide di quotarsi in borsa, incarica una banca d'investimento di fungere da sottoscrittore. La banca d'investimento si avvicina ai potenziali investitori, chiedendo loro di inviare ordini limite per l'acquisto di azioni a un determinato prezzo. La banca d'investimento aggrega questi ordini in un libro e continua il processo di bookbuilding fino a quando non viene fissato il prezzo dell'IPO e le azioni vengono vendute agli investitori. Viene inoltre spiegato il concetto di underpricing nelle IPO, con il docente che osserva che le attività illiquide tendono a mostrare un effetto di underpricing più pronunciato rispetto alle attività liquide, come supportato da evidenze empiriche.

Successivamente, la conferenza esplora i legami tra i mercati finanziari e la corporate governance. Una questione sollevata è il potenziale disallineamento degli incentivi tra proprietari e dirigenti dell'azienda, in particolare quando la proprietà e il controllo sono separati. Questa divergenza può creare un cuneo tra gli obiettivi dei proprietari e le azioni dei gestori. I sistemi di compensazione sono discussi come mezzo per alleviare questo disallineamento, ma alla fine i proprietari devono essere disposti a intervenire e sostituire i gestori se necessario. Tuttavia, sorgono dubbi sul fatto che gli azionisti diano la priorità alla redditività a lungo termine rispetto ai guadagni a breve termine e se siano veramente impegnati a migliorare la governance aziendale. La conferenza sottolinea l'importanza del ruolo degli azionisti nell'influenzare la corporate governance e il suo impatto sul valore complessivo dell'azienda.

Il problema della corporate governance risale agli anni '30, quando si riconosceva che gli azionisti non sempre potevano agire nel migliore interesse della società, portando a una diminuzione del suo valore. Nelle società ampiamente controllate con numerosi piccoli azionisti, potrebbe esserci una mancanza di responsabilità per le prestazioni e la gestione dell'azienda, con conseguente processo decisionale e governance imperfetti. La conferenza suggerisce che la concentrazione della proprietà con un investitore di maggioranza impegnato a migliorare la governance potrebbe essere una potenziale soluzione. Inoltre, si osserva che nei mercati illiquidi è meno attraente per gli attivisti acquistare azioni ma più vantaggioso per l'attivismo aziendale a causa della difficoltà di vendere azioni. L'obiettivo è creare liquidità asimmetrica, facilitando l'ingresso in azienda ma sfidando la vendita di azioni, promuovendo così l'attivismo aziendale.

La conferenza esplora anche la regolamentazione dell'acquisto e della vendita di azioni in relazione alla corporate governance nei mercati finanziari. Le leggi richiedono agli investitori con partecipazioni significative in una società di rivelare le loro attività di acquisto e vendita per garantire la trasparenza. Tuttavia, ciò crea una situazione in cui gli investitori informati hanno meno probabilità di vendere le proprie azioni, sebbene possano subire reazioni avverse del mercato. Viene discusso il rapporto tra manager d'azienda e mercato in termini di informazioni, evidenziando il meccanismo attraverso il quale le aziende possono estrarre informazioni di mercato per informare le decisioni manageriali osservando le reazioni del mercato. Tuttavia, sia il docente che i partecipanti alla chat concordano sul fatto che il mercato raramente possiede informazioni migliori dell'azienda a causa del maggiore accesso a indicatori interni come vendite, entrate e margini.

In conclusione, questa sezione della conferenza ha riguardato l'interazione tra liquidità e valutazione di mercato, l'impatto della liquidità sulle politiche aziendali e sulla governance, il processo di IPO e underpricing e il rapporto tra mercati finanziari e corporate governance. La conferenza ha sottolineato l'importanza della liquidità nei mercati primari, il ruolo della liquidità di mercato nei finanziamenti e nelle transizioni di proprietà e le sfide e le implicazioni della corporate governance in diverse condizioni di mercato. L'obiettivo generale era fornire informazioni su come le azioni delle aziende possono influenzare i mercati secondari e perché le aziende si preoccupano di ciò che accade in quei mercati.

• 00:00:00 Il professore passa in rassegna l'argomento della settimana precedente su come la liquidità influisce sulla valutazione del mercato ei vari approcci utilizzati per determinare i prezzi date le condizioni di liquidità limitate. L'attenzione si sposta quindi sull'intersezione tra liquidità e politica aziendale, in particolare su come la liquidità e l'organizzazione del mercato influenzano le politiche aziendali e le implicazioni per il governo societario. La lezione tratterà anche il tema dei mercati digitali.
  
  
• 00:05:00 La prima parte discute la connessione tra liquidità e accesso delle imprese al capitale nei mercati primari, mentre la seconda parte si concentra su come la rivoluzione digitale ha trasformato i mercati finanziari e una breve panoramica del percorso fino ad oggi, toccando argomenti inclusi blockchain e criptovaluta. La sezione spiega anche perché il corso si è concentrato principalmente sui mercati secondari e le sfide nella generalizzazione dei mercati primari a causa dell'ampia gamma di diversi formati di mercato. Nel complesso, la sezione mira a scomporre l'indipendenza e spiegare perché le aziende si preoccupano di ciò che accade nei mercati secondari e in che modo le loro azioni possono influenzare il mercato.
  
  
• 00:10:00 Il docente sottolinea l'importanza della liquidità del mercato in termini di costo del capitale ed efficienza delle transazioni. Spiega come più liquidi sono i mercati, più facile è finanziare iniziative e attrarre investitori e come la liquidità aiuta le aziende a progredire attraverso il loro ciclo di vita e la transizione della proprietà. Un grafico mostra le diverse fonti di finanziamento disponibili per le imprese nelle diverse fasi della loro crescita, con i business angel che finanziano progetti in fase iniziale e i venture capitalist che fanno strada alle IPO. Il docente condivide anche una storia sul social network Tumblr e su come la liquidità del mercato abbia avuto un ruolo nella sua transizione di proprietà.
  
  
• 00:15:00 Il relatore discute la storia di Tumblr e di come la decisione di Verizon di vietare ogni tipo di pornografia sulla piattaforma abbia comportato la perdita di quasi un terzo dei suoi utenti, spingendo Verizon a cercare un altro acquirente. Un'offerta è arrivata da Pornhub, ma non si è mai concretizzata. Alla fine, Tumblr è stato acquisito da Automattic, la società responsabile di WordPress. La conferenza approfondisce quindi il funzionamento delle IPO, con una società che si rivolge a una banca di investimento che funge da sottoscrittore e si rivolge a potenziali investitori per acquistare azioni della società. La banca d'investimento costituisce un limite o un libro e il processo di bookbuilding continua fino a quando non viene fissato il prezzo dell'IPO e le azioni vengono vendute agli investitori.
  
  
• 00:20:00 Viene spiegato il concetto di book building nelle IPO. La banca d'investimento si avvicina a vari investitori e chiede loro di inviare un ordine limite per l'acquisto di azioni a un determinato prezzo, con il lato acquisto che viene riempito dalla banca d'investimento. Questo stabilisce un prezzo uniforme per le azioni all'inizio delle negoziazioni, ma in genere questo prezzo è inferiore a quello stabilito nel corso della giornata. Questo effetto di underpricing è più pronunciato per le attività illiquide rispetto a quelle liquide, come evidenziato da evidenze empiriche.
  
  
• 00:25:00 Il docente discute i possibili collegamenti tra mercati finanziari e corporate governance. Un problema è il potenziale disallineamento degli incentivi tra proprietari e dirigenti dell'azienda. Ciò può verificarsi quando la proprietà e il controllo sono separati, portando a un divario tra ciò che vogliono i proprietari e ciò che fanno i manager. I sistemi di compensazione possono aiutare ad alleviare questo problema, ma alla fine i proprietari devono essere disposti a intervenire e sostituire i gestori se necessario. Tuttavia, ci si chiede se gli azionisti siano disposti a dare la priorità ai profitti a lungo termine rispetto ai guadagni a breve termine e se siano veramente impegnati a migliorare la governance aziendale. Se gli investitori sono puramente speculativi, i gestori sono essenzialmente fuori controllo, il che può essere dannoso per il valore complessivo dell'azienda.
  
  
• 00:30:00 Il relatore discute di come il problema della corporate governance sia stato identificato dal 1930, dove gli azionisti non lavorano nel migliore interesse dell'azienda, portando a una diminuzione del valore dell'azienda. Per le società ampiamente controllate con molti piccoli azionisti, non vi è alcun senso di responsabilità per le prestazioni o la gestione dell'azienda, rendendo imperfetti il processo decisionale e la governance. Potrebbe essere necessaria una proprietà concentrata con un investitore di maggioranza disposto a migliorare la governance. Nei mercati illiquidi, è meno attraente per gli attivisti acquistare azioni, ma è anche più difficile venderle, il che rende più vantaggioso per l'attivismo aziendale. L'obiettivo è rendere asimmetrica la liquidità rendendo facile l'ingresso in azienda, ma difficile la vendita di azioni per favorire l'attivismo aziendale.
  
  
• 00:35:00 Il relatore discute la regolamentazione dell'acquisto e della vendita di azioni in relazione alla corporate governance nei mercati finanziari. Le leggi impongono che gli investitori che detengono una grande partecipazione in una società siano tenuti a rivelare le loro attività di acquisto e vendita, il che consente loro di accumulare un'ampia porzione delle azioni della società senza trasparenza. Ciò crea una situazione in cui gli investitori informati hanno meno probabilità di vendere le proprie azioni, ma è anche probabile che debbano affrontare reazioni avverse del mercato. Inoltre, il relatore esplora il rapporto tra i dirigenti d'azienda e il mercato in termini di informazioni. Il libro delinea un meccanismo in cui l'azienda può estrarre informazioni di mercato per informare le decisioni manageriali osservando la reazione del mercato a una decisione. Tuttavia, l'oratore ei partecipanti alla chat concordano sul fatto che il mercato raramente sa meglio dell'azienda a causa delle maggiori informazioni a disposizione dell'azienda.
  
  
• 00:40:00 Il docente discute il vantaggio informativo delle imprese rispetto al mercato, ad eccezione dei concorrenti dell'impresa. L'azienda ha accesso a indicatori interni come le vendite, i ricavi e i margini. Tuttavia, l'analisi di tutti i dati può essere costosa, quindi l'azienda si affida al mercato per analizzare e prendere decisioni. Il prezzo delle azioni è un indicatore delle prestazioni di un'azienda e le aziende si preoccupano dei loro prezzi delle azioni poiché possono influire sul lavoro del CEO. La conferenza menziona anche un caso di studio dell'incidente dello space shuttle americano Challenger, in cui il mercato è stato più veloce nel determinare quale fornitore fosse colpevole rispetto alla NASA, che ha impiegato quattro mesi per indagare.

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Lezione 11, parte 2: Mercati digitali (microstruttura dei mercati finanziari)

Lezione 11, parte 2: Mercati digitali (microstruttura dei mercati finanziari)

In questa sezione della conferenza, il professore discute il concetto di sistemi di remunerazione manageriale come mezzo per alleviare i problemi di incentivazione tra proprietari e dirigenti d'azienda. Lo schema ideale è quello che premia i manager per aver fatto la cosa giusta e li punisce per aver fatto la cosa sbagliata, pur essendo conveniente per gli azionisti. Tuttavia, valutare le prestazioni manageriali e incentivare i manager può essere una sfida.

Per illustrare il concetto, il docente presenta un modello rapido e semplice in cui lo sforzo di un manager influisce sulla probabilità di un buon risultato e lo sforzo ha un costo. In un mondo ideale, il miglior contratto sarebbe quello di pagare al manager uno stipendio basato sul suo impegno, con una retribuzione pari a zero se non si impegnasse. Tuttavia, in realtà, lo sforzo non è sempre contraibile, nel senso che non può essere perfettamente osservato o misurato. Di conseguenza, la remunerazione del manager può essere subordinata al valore dell'azienda o ai profitti realizzati.

Il docente spiega che il contratto ottimale per un manager in un'azienda in cui lo sforzo non è contraibile è quello che dipende dal prezzo delle azioni. Questo perché il prezzo delle azioni è più sensibile allo sforzo del gestore e, quindi, più economico per gli azionisti. Un tale contratto non paga nulla al manager se l'azienda fallisce, ma offre un compenso elevato se si comporta bene, in linea con il concetto del primo miglior contratto.

Tuttavia, il docente riconosce che possono esserci conseguenze indesiderate nel legare il compenso del manager al prezzo delle azioni. Una di queste conseguenze è il problema delle preoccupazioni di carriera, in cui i manager possono dare la priorità alla massimizzazione della propria reputazione piuttosto che prendere decisioni che sono nel miglior interesse a lungo termine dell'azienda. Questo comportamento può portare a varie inefficienze.

Per affrontare questo problema, il docente suggerisce che se una società si preoccupa del prezzo delle sue azioni, potrebbe essere disposta a migliorare la liquidità delle sue azioni. Una maggiore liquidità rende le azioni più preziose e questo aumento di valore può incentivare indirettamente il gestore. Il docente presenta tre strumenti che le aziende hanno per influenzare la liquidità: condurre un'offerta pubblica iniziale (IPO), quotazione su un'altra borsa e migliorare la trasparenza e la rendicontazione finanziaria.

La quotazione in borsa, sebbene comporti requisiti di trasparenza, può aumentare l'accessibilità delle azioni di una società. Inoltre, l'assunzione di un market maker dedicato che invia ordini limite relativamente aggressivi può migliorare la liquidità. Inoltre, le società possono scegliere una struttura del capitale ottimale per la liquidità, a seconda dei livelli di liquidità delle loro attività.

La conferenza si conclude menzionando che la finanza aziendale è un campo che esplora i mercati dei capitali primari in modo più dettagliato e può fornire ulteriori approfondimenti per coloro che sono interessati a studiare questo argomento.

Questa sezione della conferenza si è concentrata sul concetto di schemi di remunerazione manageriale per affrontare i problemi di incentivazione tra proprietari e dirigenti dell'azienda. Il docente ha spiegato le sfide della valutazione delle prestazioni manageriali e ha presentato l'idea di un compenso contingente basato sul valore dell'azienda o sul prezzo delle azioni. Sono stati discussi i potenziali svantaggi di questo approccio, insieme al ruolo della liquidità nell'incentivare indirettamente i gestori. La conferenza ha anche evidenziato l'importanza di comprendere i mercati dei capitali primari e la finanza aziendale per una comprensione completa di questi concetti.

• 00:00:00 Il docente discute il concetto di sistemi di compensazione manageriale per alleviare i problemi di incentivazione tra proprietari e dirigenti d'azienda. Lo schema ideale premierebbe i manager per aver fatto la cosa giusta e li punirebbe per aver fatto la cosa cattiva, pur essendo economico per gli azionisti. La sfida sta nel valutare le prestazioni manageriali per incentivare il manager. Il docente crea un modello rapido e semplice in cui lo sforzo di un manager influisce sulla probabilità di un buon risultato e lo sforzo è costoso. Suggerisce che il regime salariale può essere subordinato al valore dell'azienda o al prezzo delle azioni, che è visibile a tutti e può, quindi, incentivare indirettamente il manager.
  
  
• 00:05:00 Il docente discute il contratto ottimale per un manager in un'azienda in cui lo sforzo non è contraibile. Iniziano spiegando che il contratto migliore sarebbe quello di pagare al manager uno stipendio basato sul suo impegno, con una retribuzione pari a zero se non si impegnasse. Tuttavia, nel mondo reale, lo sforzo non è sempre contraibile, quindi il compenso del manager può essere subordinato al valore dell'azienda o ai profitti realizzati. Il contratto ottimale è quello che dipende dal prezzo delle azioni, in quanto è più sensibile allo sforzo del gestore e quindi più economico per gli azionisti. Questo contratto non paga nulla al manager se l'azienda fallisce e un compenso elevato se si comporta bene, rendendolo coerente con il primo miglior contratto.
  
  
• 00:10:00 Il docente discute la questione del compenso del time manager rispetto al prezzo delle azioni e come potrebbe non essere una soluzione perfetta al problema in quanto può portare a conseguenze indesiderate. Una di queste conseguenze è il problema delle preoccupazioni di carriera in cui i manager cercheranno di massimizzare la loro reputazione e questo potrebbe portare a varie inefficienze. Tuttavia, se la società si preoccupa del prezzo delle sue azioni, potrebbe essere disposta a migliorare la liquidità delle sue azioni poiché una maggiore liquidità significa che le azioni sono più preziose. Il docente offre tre strumenti che l'azienda ha per influenzare questa liquidità, tra cui fare un'IPO, quotazione in un'altra borsa e migliorare la trasparenza e la rendicontazione finanziaria.
  
  
• 00:15:00 Il relatore discute i modi in cui le aziende possono aumentare la loro liquidità attraverso la microstruttura dei mercati finanziari. Un'opzione è che un'azienda si quota in borsa, anche se questo comporta requisiti di trasparenza. Un'altra opzione è che la società assuma un market maker dedicato che pubblicherà ordini limite relativamente aggressivi per migliorare la liquidità. La società può anche aumentare la sua liquidità complessiva scegliendo la struttura del capitale ottimale per la liquidità, a seconda dei diversi livelli di liquidità delle sue attività. Infine, il relatore osserva che la finanza aziendale è un campo che esplora i principali mercati dei capitali in modo più dettagliato e può essere utile per coloro che sono interessati a saperne di più su questo argomento.
  
  
• 00:20:00 Il video discute di come la digitalizzazione e l'informatizzazione di tutto abbiano trasformato i mercati finanziari. La conferenza fa riferimento al raddoppio della capitalizzazione del mercato azionario statunitense ogni decennio e al raddoppio del volume degli scambi nel Dow Jones Industrial Average ogni sette anni e mezzo dal 1929 al 2009, e come nell'ultimo decennio questo ritmo sia accelerato. La conferenza confronta questa progressione con la legge di Moore e spiega come l'informatizzazione dei mercati finanziari abbia consentito più scambi. Tuttavia, ciò ha anche portato a una maggiore integrazione e interdipendenza nei mercati, il che può portare a fallimenti più significativi. La conferenza si conclude discutendo come queste informazioni verranno utilizzate per valutare i diversi fattori che determinano come procede il trading nei mercati.
  
  
• 00:25:00 Il docente discute in che modo la digitalizzazione ha influito su diversi fattori nei mercati finanziari attraverso una serie di quiz. Il primo quiz si concentra sui costi di negoziazione, che sono diminuiti in modo significativo a causa della digitalizzazione del mercato. Il secondo quiz riguarda l'avversione al rischio degli investitori, che è diminuita in una certa misura perché possono diversificare il rischio più facilmente. Tuttavia, l'avversione al rischio degli investitori potrebbe anche essere diventata più rigorosa a causa dell'accesso a una gamma più ampia di attività. Infine, la conferenza sottolinea come gli algoritmi abbiano trasformato il modo in cui sono organizzati i mercati, consentendo l'abbinamento automatico degli ordini e riducendo il ruolo dei rivenditori.
  
  
• 00:30:00 Il docente discute l'impatto della digitalizzazione del mercato sulla frammentazione e trasparenza del mercato. La digitalizzazione ha ridotto l'importanza di alcuni mercati originali poiché la distanza è ora un fattore minore e il consolidamento è possibile. Inoltre, il ruolo della frammentazione è notevolmente diminuito in quanto gli operatori possono ora accedere facilmente alle informazioni da più scambi. Tuttavia, l'impatto sulla trasparenza del mercato è più complesso in quanto l'accesso alle informazioni è ora più semplice che mai, ma i trading floor fisici offrono ancora vantaggi in termini di visibilità. Nel complesso, mentre la digitalizzazione ha cambiato le dinamiche dei mercati finanziari, gli effetti non sono facilmente classificabili come del tutto positivi o negativi.
  
  
• 00:35:00 Il video discute di come i mercati digitali abbiano ampliato la gamma di possibili modi per diminuire la trasparenza e rendere il trading più anonimo. Inoltre, la minore latenza nel trading ha creato nuove strategie di trading e approcci al trading, come l'arbitraggio, che ha favorito la scoperta dei prezzi e l'equilibrio dei prezzi tra i mercati. Tuttavia, l'eterogeneità della latenza tra gli investitori è diventata un problema nel trading ad alta frequenza. Il video affronta anche l'imminente esame e menziona che probabilmente consisterà in problemi che riguardano modelli e domande a tema, ma non includerà domande a scelta multipla.
  
  
• 00:40:00 Il professore discute il concetto di trading algoritmico, che consente ai trader di utilizzare algoritmi per eseguire automaticamente operazioni per loro conto in base a determinati criteri, come i prezzi o il valore del portafoglio. Ciò ha notevolmente migliorato la liquidità del mercato e ha reso i trader più disposti ad assumersi dei rischi, ma ha anche reso il mercato più fragile in quanto gli ordini algoritmici simili possono portare a crolli improvvisi del mercato. Il professore menziona anche che la prossima lezione sarà dedicata al trading ad alta frequenza e se porta benefici o danni alla società.
  
  
• 00:45:00 Il relatore parla del potenziale impatto significativo sul mercato dovuto al trading algoritmico. Cita un sondaggio che racconta la storia del trading algoritmico e i vari errori che ne sono derivati. Sebbene il relatore scelga di non assegnare letture obbligatorie sui mercati digitali in questo corso, incoraggia gli studenti a leggere riviste accademiche e prendere in considerazione la possibilità di partecipare al seminario di economia digitale per ottenere una migliore comprensione degli impatti della digitalizzazione nei mercati. Infine, il relatore tocca il tema della blockchain e delle criptovalute, citando il grafico dei prezzi di Bitcoin e le problematiche legate a questi concetti.
  
  
• 00:50:00 Il docente spiega il concetto di tecnologia blockchain e la sua relazione con le criptovalute, che funzionano come sistemi di pagamento distribuiti. La caratteristica unica della tecnologia blockchain è che consente di registrare e verificare le transazioni in modo decentralizzato senza la necessità di intermediari come borse o piattaforme di trading, che possono migliorare l'efficienza del mercato riducendo i costi di transazione. Sebbene questa tecnologia abbia potenziali applicazioni nei mercati finanziari, ci sono sfide legate alla determinazione accurata di chi possiede titoli e azioni a causa di transazioni che si verificano al di fuori della piattaforma.
  
  
• 00:55:00 Viene esaminato il concetto di trasparenza nella tecnologia blockchain. Sebbene la cronologia delle transazioni sia disponibile per tutti, non è veramente anonima. Inoltre, la limitata capacità di elaborazione della blockchain, in particolare di Bitcoin, è considerata un grave svantaggio. Tuttavia, l'uso di contratti intelligenti, come versione avanzata del trading algoritmico, è visto come un vantaggio significativo. La possibilità di utilizzare contratti intelligenti in contratti a termine o futuri potrebbe potenzialmente alleviare i rischi di controparte.
  
  
• 01:00:00 Il docente discute gli svantaggi e le sfide dell'utilizzo della tecnologia blockchain per le transazioni finanziarie, in particolare in termini di concorrenza e rischio di esecuzione derivante dalle offerte per le transazioni. Insieme ai costi dell'ordine, questo processo di offerta crea un ulteriore livello di incertezza e ritardo, poiché le transazioni possono essere superate e ritardate per essere incluse nel blocco successivo. Questo, insieme alla volatilità e all'imprevedibilità dei costi di transazione, rende alquanto rischioso e incerto l'incorporazione della tecnologia blockchain nel processo decisionale per le transazioni finanziarie. Il docente conclude che sebbene la tecnologia blockchain abbia un grande potenziale, presenta anche svantaggi significativi che devono essere affrontati prima che possa essere utilizzata in modo più ampio.
  
  
• 01:05:00 Il docente parla degli svantaggi della blockchain di Bitcoin a causa della mancanza di intermediari nel trading, che può portare a un aumento del rischio di controparte. L'istituzione di borse e intermediari di fiducia nei mercati finanziari può aiutare ad assorbire questo rischio e fornire trasparenza finanziaria imponendo la divulgazione delle relazioni finanziarie. Sebbene sia possibile accedere ai mercati OTC senza intermediari, potrebbero avere requisiti di trasparenza più deboli e, di conseguenza, essere meno liquidi. Nel complesso, la discussione evidenzia l'importanza degli intermediari nei mercati finanziari.

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Lezione 12, parte 1: Trading ad alta frequenza e algoritmico (microstruttura dei mercati finanziari)

Lezione 12, parte 1: Trading ad alta frequenza e algoritmico (microstruttura dei mercati finanziari)

Il docente inizia la sessione riassumendo gli argomenti della settimana precedente, evidenziando il rapporto tra liquidità e corporate governance, nonché l'impatto trasformativo dei mercati digitali sul trading. Menzionano brevemente criptovaluta e blockchain, avvertendo che queste tecnologie potrebbero essere state eccessivamente pubblicizzate. Il docente passa quindi all'argomento principale della giornata: il trading ad alta frequenza. Tuttavia, prima di approfondire l'argomento, discutono di un recente evento che ha coinvolto contratti future sul petrolio greggio scambiati a prezzi negativi. Al pubblico viene presentato un quiz, chiedendo loro di valutare se questa anomalia sia stata causata dal trading algoritmico o da trader umani strategici. Alla fine, il docente rivela che i contratti sono stati effettivamente scambiati a prezzi negativi, escludendo come causa un fallimento algoritmico o un semplice scherzo.

Successivamente, l'oratore si tuffa in due argomenti interconnessi. In primo luogo, discutono di un modello di trading prevedibile nel mercato delle materie prime che coinvolge il fondo petrolifero statunitense e dei conseguenti prezzi negativi causati dagli operatori che anticipano e capitalizzano il rollover di questi contratti. Il secondo argomento esplorato è il trading algoritmico, che va oltre i trader professionisti e ad alta frequenza per includere trader istituzionali e al dettaglio che impiegano algoritmi per un'esecuzione degli ordini più efficiente. Il docente fa riferimento a un articolo di Beeson e Warhol che indaga le varie applicazioni del trading algoritmico.

Basandosi su questo, il relatore introduce un altro documento di ricerca che esamina come il trading algoritmico influisce sulla modellazione di trader disinformati nei mercati moderni. Il documento analizza i dati di una società di intermediazione che utilizza algoritmi ampiamente utilizzati per eseguire operazioni. Gli algoritmi suddividono gli ordini parent, inviati da investitori istituzionali, in ordini child per minimizzare l'impatto sui prezzi. I dati rivelano che, in media, ogni ordine padre genera 63 esecuzioni, con 3-9 figli per esecuzione, risultando in oltre 500 ordini figlio per ordine padre. Questi dati evidenziano la sofisticatezza dei trader disinformati e suggeriscono che potrebbe essere necessario adeguare i modelli di conseguenza.

Il docente sottolinea inoltre la crescente sofisticazione dei trader e la pratica di suddividere gli ordini di mercato in ordini figlio per ridurre al minimo l'impatto sul mercato. Presentano una domanda stimolante al pubblico, chiedendo loro di indovinare la composizione degli ordini di mercato e degli ordini limite per gli investitori al dettaglio rispetto agli investitori istituzionali. La rivelazione mostra che gli investitori istituzionali fanno molto affidamento sugli ordini limite, con l'80% dei loro ordini che sono ordini limite, mentre meno dello 0,4% sono ordini di mercato. Il concetto di ordini di borsa, legati ai prezzi di mercato, viene introdotto per illustrare ulteriormente questo aspetto del trading.

Il concetto di ordini limite negoziabili viene quindi spiegato come un'alternativa più sicura agli ordini di mercato. Gli ordini limite negoziabili vengono immessi a prezzi all'interno dello spread denaro-lettera, consentendo l'esecuzione immediata. Al contrario, gli ordini limite tradizionali sono passivi e collocati a prezzi al di fuori del bid-ask spread, anticipando l'esecuzione in un secondo momento. Il vantaggio degli ordini limite negoziabili risiede nella loro ridotta suscettibilità a improvvise variazioni di prezzo e ritardi, in quanto vengono eseguiti tempestivamente al miglior prezzo disponibile. Tuttavia, ci sono casi in cui gli ordini limite negoziabili possono rimanere inevasi a causa di specifiche restrizioni di volume o prezzo stabilite dal trader.

Il relatore approfondisce l'idea che anche gli ordini limite non completati possono avere un impatto sul mercato. Discutono di un documento di ricerca che dimostra come gli ordini annullati, sia eseguiti che non eseguiti, possano influenzare i prezzi di mercato. Gli ordini non evasi, in particolare, hanno un impatto più consistente rispetto agli ordini evasi e questo impatto si verifica in pochi secondi, sottolineando la velocità del mercato odierno. La conferenza passa quindi all'argomento principale del trading ad alta frequenza, sottolineando l'importanza di leggere documenti di ricerca e fornendo indicazioni su come affrontarli in modo efficace. Il relatore sottolinea l'importanza di comprendere gli svantaggi associati alle ipotesi formulate in questi modelli.

Il docente procede a discutere il trading ad alta frequenza e algoritmico (HFT) nella microstruttura del mercato finanziario. HFT si riferisce all'esecuzione computerizzata di strategie di trading a un ritmo rapido ed è diventata prevalente nei mercati moderni. Dicono che HFT rappresenta oltre il 50% del volume degli scambi negli Stati Uniti e oltre il 25% in Europa, ma c'è ancora incertezza all'interno della comunità scientifica riguardo ai suoi effetti sul mercato e se richiede una regolamentazione. Per far luce su queste domande, la conferenza esplora documenti teorici che indagano i vantaggi e gli investimenti associati all'aumento della velocità in HFT. Mentre i modelli precedenti si concentravano su trader informati, una recente ricerca ha esaminato l'uso di HFT da parte di trader non informati.

Per illustrare i vantaggi della velocità nel trading, il relatore introduce un semplice modello a due periodi in cui le istituzioni che massimizzano il profitto, classificate come aventi valori privati alti o bassi, si impegnano nel trading. Questi trader osservano i loro valori privati prima di fare trading e combinano approcci basati sui loro precedenti incontri con valutazioni eterogenee. Viene inoltre introdotto un valore fondamentale, che può essere alto o basso con uguale probabilità. Le istituzioni veloci investono, mentre le istituzioni lente rimangono lente, con le prime che ottengono un vantaggio inviando gli ordini prima e acquisendo maggiori conoscenze e informazioni dal mercato durante l'intervallo.

Il docente spiega come il trading ad alta frequenza offra vantaggi nell'identificare opportunità di trading redditizie. I trader veloci sono in grado di osservare il valore fondamentale (V) al momento dell'invio dell'ordine, mentre i trader lenti potrebbero non osservare V fino a dopo aver inviato i loro ordini. Inoltre, i trader veloci hanno una maggiore probabilità di scoprire opportunità di trading redditizie perché hanno maggiore visibilità nel portafoglio degli ordini limite se ritardano l'invio dell'ordine. L'oratore approfondisce i vari tipi di informazioni private che possono possedere sia i trader veloci che quelli lenti e come il loro comportamento è influenzato da queste informazioni all'interno di un quadro di equilibrio.

Il professore discute un modello per il trading, evidenziando la distinzione tra i trader che conoscono il valore dell'asset e quelli che non lo sanno. I trader possiedono anche un elemento di valutazione privato che influisce sul comportamento di trading di trader non informati. Il modello traccia un parallelo con il modello di Gloucester Milgram e può essere risolto utilizzando metodi simili. In scenari in cui sono presenti solo trader lenti, tutti gli ordini vengono eseguiti a metà quotazione. Tuttavia, quando entrambi i trader veloci e lenti partecipano al mercato, il docente si concentra sui tipi di trader più estremi. In un equilibrio simmetrico, i trader veloci con una valutazione privata elevata acquistano l'asset, mentre quelli con una valutazione bassa e conoscenza delle cattive notizie lo vendono, formando sei strategie distinte.

L'oratore procede a discutere il calcolo dei prezzi di equilibrio per il buy-side. Calcolando le probabilità di ricevere ordini di acquisto da trader veloci e disinformati, equivalenti ai trader informati nel loro modello, è possibile ricavare il prezzo di equilibrio per gli ordini di acquisto. Il prezzo ask, quotato dal dealer, è determinato dalla valutazione condizionale dell'asset al ricevimento di un ordine di acquisto. La sezione si conclude con il docente che pone domande sul comportamento del trader e annuncia un'interruzione della lezione.

Dopo la pausa, la lezione riprende con una discussione sull'impatto del trading ad alta frequenza (HFT) sui risultati di mercato. Il relatore presenta un altro documento di ricerca che esplora gli effetti dell'HFT sulla liquidità del mercato e sull'efficienza dei prezzi. Il documento esamina come la presenza di trader HFT, che hanno accesso a informazioni e capacità di esecuzione più rapide, influenzi le dinamiche di mercato.

Il docente introduce un modello che incorpora i trader HFT insieme ad altri partecipanti al mercato. Spiegano che i trader HFT sono caratterizzati dalla loro capacità di osservare il valore fondamentale dell'asset prima di inviare i loro ordini. Al contrario, i trader non HFT, denominati "trader regolari", non sono in grado di osservare il valore fondamentale e prendere decisioni in base alle loro valutazioni private e alle informazioni di mercato disponibili.

La lezione approfondisce l'analisi dell'equilibrio del modello, considerando sia il comportamento dei trader HFT che dei trader regolari. Il relatore sottolinea l'importanza di comprendere le interazioni strategiche tra questi diversi tipi di trader e il modo in cui incidono sui risultati di mercato. Sottolineano che la capacità dei trader HFT di accedere alle informazioni più rapidamente e prendere decisioni di trading più rapide può influire in modo significativo sulla liquidità del mercato e sull'efficienza dei prezzi.

Il docente presenta i risultati chiave del documento di ricerca, sottolineando che la presenza di trader HFT può portare a una migliore efficienza dei prezzi e a spread bid-ask più stretti sul mercato. L'aumento dell'attività di negoziazione e l'elaborazione più rapida delle informazioni da parte dei trader HFT contribuiscono a una maggiore liquidità e all'incorporazione più rapida di nuove informazioni nei prezzi.

Tuttavia, il relatore rileva anche potenziali preoccupazioni relative all'HFT, come la possibilità di una maggiore volatilità del mercato e il potenziale per le strategie HFT di amplificare i movimenti del mercato. Sottolineano l'importanza di ulteriori ricerche per comprendere meglio queste dinamiche e valutare se siano necessarie misure normative per mitigare eventuali conseguenze negative associate all'HFT.

La conferenza si conclude riassumendo i punti principali discussi, inclusi i vantaggi e i potenziali svantaggi del trading ad alta frequenza. Il relatore incoraggia il pubblico a continuare a esplorare documenti di ricerca e letteratura accademica sull'argomento per acquisire una comprensione più profonda delle complesse dinamiche in gioco nei moderni mercati finanziari. Sottolineano l'importanza di rimanere informati e di analizzare criticamente le implicazioni delle diverse strategie e tecnologie di trading per il funzionamento e la stabilità del mercato.

• 00:00:00 Il docente inizia riassumendo gli argomenti della scorsa settimana su come la liquidità interagisce con la corporate governance e su come i mercati digitali hanno trasformato il trading. Accenna brevemente alla criptovaluta e alla blockchain, osservando che sebbene abbiano i loro usi, potrebbero essere stati pubblicizzati in modo eccessivo. Passa quindi all'argomento principale della giornata, il trading ad alta frequenza, ma prima discute un evento recente in cui i contratti futures sul petrolio greggio a un mese sono stati scambiati a prezzi negativi. Interroga il pubblico su come ciò sia potuto accadere e suggerisce di pensare se sia stato dovuto al trading algoritmico o a trader umani strategici. Alla fine, rivela che i contratti sono stati effettivamente scambiati a quel prezzo e non è stato un fallimento algoritmico o uno scherzo.
  
  
• 00:05:00 Il relatore discute due argomenti legati al trading. Il primo è un evento recente nel mercato delle materie prime in cui il fondo petrolifero statunitense ha avuto uno scambio prevedibile ogni mese in futures sul petrolio, e molti trader hanno anticipato questi contratti, approfittando del rollover ma causando prezzi negativi per alcuni. Il secondo argomento è il trading algoritmico, in cui gli algoritmi non sono utilizzati solo da trader ad alta frequenza e trader professionisti a scopo di lucro, ma anche da trader istituzionali e al dettaglio più grandi per una migliore esecuzione degli ordini. Il relatore presenta un articolo di Beeson e Warhol che esplora gli usi del trading algoritmico.
  
  
• 00:10:00 Il relatore discute un documento sul trading algoritmico e su come influisce sulla modellazione di trader disinformati nei mercati moderni. Il documento analizza i dati di una società di intermediazione che ha eseguito operazioni tramite algoritmi ampiamente utilizzati. Gli investitori istituzionali inviano ordini parent, che gli algoritmi suddividono in ordini child per minimizzare l'impatto sui prezzi. In media, ogni ordine padre produce 63 tirature, con circa 3-9 figli per tiratura, per un totale di oltre 500 ordini figli per ordine genitore. Il valore del documento sta nel mostrare che i trader disinformati sono ancora sofisticati e commerciano in modi avanzati, indicando che potrebbe essere necessario adeguare i modelli.
  
  
• 00:15:00 Il relatore discute la crescente sofisticazione dei trader e la suddivisione degli ordini di mercato in ordini figlio per minimizzare l'impatto sul mercato. Il relatore mette in discussione anche i dati sui tempi di esecuzione degli ordini, ma incoraggia gli spettatori a leggere il documento per ulteriori approfondimenti. Quindi chiedono al pubblico di indovinare la composizione degli ordini di mercato e degli ordini limite per gli investitori al dettaglio rispetto agli investitori istituzionali e rivelano che gli ordini degli investitori istituzionali sono ordini limite dell'80% e meno dello 0,4% sono ordini di mercato. Spiegano anche il concetto di ordini di borse e come sono legati ai prezzi di mercato.
  
  
• 00:20:00 Viene introdotto il concetto di ordini limite negoziabili, che sono ordini che vengono immessi a prezzi all'interno dello spread denaro-lettera, creando una sovrapposizione, e vengono eseguiti immediatamente. Questi ordini sono distinti dai tradizionali ordini limite, che sono passivi e vengono immessi a prezzi al di fuori dello spread bid-ask, con l'aspettativa di essere eseguiti in futuro. Il vantaggio degli ordini con limite negoziabile rispetto agli ordini di mercato è che è meno probabile che siano soggetti a improvvise variazioni di prezzo e ritardi dovuti ai market maker che li detengono, poiché gli ordini con limite negoziabili vengono eseguiti immediatamente al miglior prezzo possibile. Tuttavia, ci sono ancora casi in cui gli ordini limite negoziabili potrebbero non essere eseguiti, ad esempio se il trader ha fissato specifiche restrizioni di volume o prezzo.
  
  
• 00:25:00 Il relatore spiega il concetto di ordini limite come alternativa più sicura agli ordini di mercato, fornendo un'assicurazione contro improvvisi shock di prezzo dando ai trader un limite superiore sui prezzi che sono disposti a eseguire. Tuttavia, anche gli ordini limite negoziabili corrono il rischio di rimanere inevasi, incorrendo in un certo rischio di esecuzione. Il relatore fornisce un assaggio di come le informazioni private dei trader possono influire sul prezzo degli asset e introduce l'idea che gli ordini limite potrebbero essere informativi e rivelare le informazioni private dei trader sul valore fondamentale dell'asset. Anche gli ordini non completati potrebbero avere un certo impatto sui prezzi, indicando le informazioni del trader sul valore fondamentale dell'asset.
  
  
• 00:30:00 Il relatore discute un documento di ricerca sull'impatto degli ordini annullati sul prezzo di mercato. I risultati mostrano che anche gli ordini annullati possono avere un impatto sui prezzi, con gli ordini non completati che hanno un impatto maggiore rispetto a quelli completati. Questo impatto è stato sulla scala dei secondi, il che evidenzia la velocità del mercato odierno. La conferenza passa quindi al trading ad alta frequenza e sottolinea l'importanza di leggere documenti di ricerca, a partire dall'abstract e dall'introduzione, sfogliando i contenuti e concentrandosi sulla configurazione del modello e sui risultati. Il relatore osserva che gli autori possono fornire informazioni sugli svantaggi delle loro ipotesi.
  
  
• 00:35:00 Il docente discute il trading ad alta frequenza e algoritmico (HFT) nella microstruttura dei mercati finanziari. HFT si riferisce al trading algoritmico computerizzato a un ritmo molto elevato, che è diventata una pratica prevalente nei mercati odierni. Il docente osserva che si stima che HFT rappresenti oltre il 50% di tutto il volume degli scambi negli Stati Uniti e oltre il 25% in Europa. Tuttavia, la comunità scientifica è ancora incerta sull'effetto dell'HFT sul mercato e sulla necessità di una regolamentazione. La conferenza esplora un paio di documenti teorici che indagano su questa questione, osservando che mentre la maggior parte dei modelli si è concentrata su trader informati, un lavoro recente ha preso in considerazione l'uso di HFT da parte di trader non informati, con l'obiettivo di comprendere i concetti fondamentali dei suoi vantaggi e investimenti associati con l'aumento della velocità.
  
  
• 00:40:00 Il relatore introduce un semplice modello a due periodi con una versione binaria di istituzioni che massimizzano il profitto che hanno un valore privato alto o basso e osservano il loro valore privato prima di fare trading. I trader combinano inoltre entrambi gli approcci a valutazioni eterogenee viste prima, con un valore fondamentale che può essere alto o basso, che si verifica con uguale probabilità. Le istituzioni veloci sono quelle che investono, mentre le istituzioni lente restano lente. La velocità offre alle istituzioni veloci un vantaggio perché possono inviare ordini in anticipo e apprendere il vero valore dell'asset prima di altri trader, con conseguente maggiore conoscenza e informazioni dal mercato nel frattempo.
  
  
• 00:45:00 Il relatore discute di come il trading ad alta frequenza può fornire vantaggi nella ricerca di opportunità di trading redditizie. I trader veloci hanno il vantaggio di vedere il valore fondamentale (V) quando inviano i loro ordini, mentre i trader lenti potrebbero non osservare V fino a dopo aver inviato i loro ordini. I trader veloci hanno anche una maggiore probabilità di trovare opportunità di trading redditizie perché riescono a vedere una parte maggiore del book degli ordini limite se inviano il loro ordine in un secondo momento. L'oratore prosegue poi descrivendo i vari tipi di informazioni private che potrebbero avere sia i trader veloci che quelli lenti, e come potrebbero comportarsi date queste informazioni in un equilibrio.
  
  
• 00:50:00 Il professore discute un modello per il trading in cui alcuni trader conoscono il valore dell'asset che stanno negoziando mentre altri no. I trader hanno anche un elemento di valutazione privato che rende più facile da capire il commercio dei trader disinformati. Il modello ricorda al professore il modello di Gloucester Milgram e può essere risolto in modo simile. Se non ci sono trader veloci, tutti gli ordini verranno eseguiti a metà quotazione, ma se sul mercato ci sono sia trader veloci che lenti, il professore esamina i tipi di trader più estremi. In un equilibrio simmetrico, i trader veloci con una valutazione privata elevata acquisteranno l'asset, mentre quelli con una valutazione bassa e conoscenza delle cattive notizie lo venderanno, tra le sei strategie.
  
  
• 00:55:00 Il relatore spiega come, dopo aver caratterizzato l'equilibrio e determinato le strategie ottimali, dato un insieme di beta, si possa calcolare il prezzo di equilibrio per il lato acquisto. Questo viene fatto calcolando la probabilità di ricevere un ordine di acquisto da un trader veloce, equivalente al trader informato nel loro modello, e la probabilità di ricevere un ordine di acquisto da un trader non informato. Il prezzo ask, il prezzo che il dealer citerà, deriva dalla valutazione condizionale dell'asset al ricevimento di un ordine di acquisto. La sezione si conclude con l'oratore che pone la domanda su come si comporteranno i trader e si prende una pausa.

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Lezione 12, parte 2: Trading ad alta frequenza (microstruttura dei mercati finanziari)

Lezione 12, parte 2: Trading ad alta frequenza (microstruttura dei mercati finanziari)

Continuando dopo la pausa, la lezione si concentra sull'analisi dell'equilibrio di un modello di trading ad alta frequenza ed esplora l'esistenza di equilibri multipli, che possono sorgere a causa di aspettative che si autoavverano nel mercato. L'oratore spiega che la strategia di prezzo per il rivenditore è formulata sulla base delle restanti strategie impiegate dai trader nel mercato.

Per affrontare il tema degli equilibri multipli, il docente introduce l'assunto secondo cui i fondamentali giocano un ruolo più significativo rispetto alle valutazioni private, anche se non le oscurano del tutto. I trader nel mercato classificano i valori dell'asset in base alle loro valutazioni e notizie private, il che fornisce un insieme più ristretto di possibili casi e aiuta a guidare il loro processo decisionale.

La conferenza procede a discutere tre distinti equilibri, etichettati P1, P2 e P3, in condizioni specifiche. Nell'equilibrio P1, tutti e tre i tipi di trader partecipano acquistando l'asset a uno spread ristretto. In P2, i trader veloci acquistano solo se hanno buone notizie e valutazioni private elevate, mentre i trader lenti continuano a comprare. P3 rappresenta un equilibrio in cui partecipano solo i trader veloci con valutazioni estreme, portando a uno spread più ampio ed escludendo di fatto dal mercato i trader lenti.

Il relatore sottolinea che l'esistenza di questi equilibri dipende da vari valori dei parametri, inclusa la possibilità che uno spread diventi così ampio da non consentire alcuna negoziazione sul mercato. La conferenza evidenzia che mentre P3 esiste sempre, l'esistenza di P1 è subordinata alla presenza di una soglia specifica di trader informati. Si scopre che P1 è dominante Pareto, fornendo prezzi migliori per tutti i trader rispetto a P3. Di conseguenza, i trader disinformati non commerciano più in perdita in questo modello, rendendo il processo di trading più strategico e vantaggioso per tutti i partecipanti.

Il professore esplora ulteriormente le implicazioni dell'equilibrio P1 sui profitti dei trader veloci e lenti. I profitti dei trader veloci diminuiscono man mano che i concorrenti più veloci entrano nel mercato, indicando un impatto negativo dell'aumento della concorrenza. Allo stesso modo, i trader lenti sperimentano un risultato simile, ma i loro profitti dipendono dalle loro valutazioni private. La conferenza evidenzia che quando il punto di equity attraversa lo zero, l'equilibrio P1 cessa di esistere, risultando in un risultato peggiore per tutti i partecipanti al mercato in quanto impone un'esternalità agli altri. Nel complesso, i profitti per tutti i trader diminuiscono all'aumentare del valore alfa.

La conferenza introduce una soluzione più sfumata alla tragedia dei beni comuni considerando l'eterogeneità tra le istituzioni. Il modello presuppone che le istituzioni abbiano diversi tipi, che determinano la loro dimensione e i potenziali profitti derivanti dalla rapidità. Ciò implica che non tutti i trader diventano necessariamente veloci o lenti, ma piuttosto dipende dalle dimensioni della loro istituzione e dal numero di mercati a cui possono partecipare.

L'oratore approfondisce il processo decisionale delle istituzioni nella scelta di diventare veloci o lenti, spinti dal profitto atteso dall'essere veloci. Spiegano che il profitto derivante dall'essere veloci è lo stesso in tutti i mercati e dipende esclusivamente dalla quota totale delle istituzioni veloci. Solo le istituzioni che superano un certo limite in termini di tipo sceglieranno di diventare veloci. La conferenza discute ulteriormente come, sulla base della distribuzione presunta, la distribuzione dei tipi di trader affrontati in un dato mercato segua una distribuzione uniforme da 0 a M. Inoltre, viene stabilito il valore alfa, che rappresenta la probabilità di trading informato in ciascun mercato.

La conferenza fa riferimento ai risultati di un documento di ricerca sul trading ad alta frequenza, che identifica un equilibrio in cui la probabilità di incontrare un trader abbastanza grande da rendere utile diventare veloce è determinata dalla distribuzione uniforme. Il documento rivela anche che il costo per diventare veloci porta a un minor numero di trader veloci sul mercato, diminuendo così l'alfa. Inoltre, gli autori presentano un risultato sul benessere che suggerisce che i mercati senza selezione avversa generano più benessere rispetto ai mercati con selezione avversa. L'oratore interpreta questo come un'indicazione che i mercati ben funzionanti possono avere una quantità eccessiva di scambi ad alta frequenza in equilibrio e propone che l'impostazione di alfa a zero massimizzerebbe il benessere.

Verso la fine della conferenza, il presentatore menziona la proposta di condurre aste batch ogni 0,1 secondi, che non ritarderebbe in modo significativo i trader ma potrebbe potenzialmente avere effetti negativi sui trader ad alta frequenza. Annunciano che la prossima conferenza approfondirà questa proposta in modo più dettagliato e fornirà dati empirici per supportarla. Il presentatore prende atto dell'eventuale confusione causata dalla presentazione ed esprime gratitudine al pubblico per la loro attenzione, concludendo annunciando che la lezione di ginnastica si svolgerà venerdì.

Continuando con la conferenza, il relatore passa a discutere in modo più dettagliato il sistema di aste in lotti proposto. Spiegano che le aste batch comportano il raggruppamento di una serie di ordini e la loro esecuzione a un intervallo di tempo specifico, ad esempio ogni 0,1 secondi. Anche se questo sistema potrebbe non causare ritardi significativi per la maggior parte dei trader, potrebbe potenzialmente interrompere le strategie e la redditività dei trader ad alta frequenza.

Il presentatore riconosce che il trading ad alta frequenza è diventato un argomento controverso, con preoccupazioni circa il suo impatto sulla stabilità e l'equità del mercato. Le aste batch sono viste come una potenziale soluzione per affrontare alcune di queste preoccupazioni introducendo un ambiente di trading più strutturato e controllato.

La conferenza introduce quindi il concetto di dati empirici, che saranno presentati nelle sessioni successive per supportare la fattibilità e l'efficacia del sistema di aste batch proposto. Il relatore sottolinea l'importanza dell'evidenza empirica nella comprensione delle implicazioni nel mondo reale delle strutture di mercato e delle strategie di trading.

Scusandosi nuovamente per l'eventuale confusione causata durante la lezione, il presentatore esprime gratitudine al pubblico per la pazienza e l'impegno dimostrati. Concludono la sessione annunciando che venerdì si terrà la lezione di ginnastica, dove gli studenti potranno esercitarsi ulteriormente e applicare i concetti discussi.

• 00:00:00 Il docente discute l'equilibrio di un modello di trading ad alta frequenza e come i mercati possono avere equilibri multipli a causa di aspettative che si autoavverano. La strategia di determinazione del prezzo per il dealer è concepita sulla base delle restanti strategie, e il problema degli equilibri multipli viene affrontato ipotizzando che i fondamentali siano più importanti delle valutazioni private, ma non al punto da oscurarle completamente. In base a questo presupposto, i trader hanno una classifica dei valori per l'asset basata sulle loro valutazioni private e notizie. La classifica fornisce un insieme più ristretto di possibili casi e aiuta i trader a prendere decisioni.
  
  
• 00:05:00 Il relatore discute tre possibili equilibri, etichettati P1, P2 e P3, per i casi in cui un asset fondamentale non è attraente per i trader veloci con buone notizie e valutazioni basse. Per P1, tutti e tre i tipi di trader acquistano l'asset a uno spread ristretto, mentre per P2, i trader veloci acquistano solo se hanno buone notizie e un'elevata valutazione privata. I trader lenti acquistano ancora a P2, ma i trader veloci con segnali contrastanti ora non scambieranno a causa di un prezzo di richiesta elevato e di un prezzo di offerta basso. P3 è un equilibrio in cui negoziano solo i trader veloci con valutazioni estreme, esiliando i trader lenti dal mercato e creando uno spread più ampio, rendendo loro più difficile il trading.
  
  
• 00:10:00 L'oratore discute i diversi equilibri che possono sorgere nel mercato sotto diversi valori di parametro, che possono includere uno spread così ampio che non ci sono negoziazioni nel mercato. Vengono discussi gli equilibri P1, P2 e P3, con P3 sempre esistente, mentre P1 dipende da una specifica soglia di trader informati nel mercato. Si scopre che P1 è dominante Pareto, fornendo prezzi migliori per tutti i trader rispetto a P3. Pertanto, i trader disinformati non negoziano più in perdita in questo modello, rendendo il trading più strategico per tutti.
  
  
• 00:15:00 Il professore parla di come i profitti dei trader Fast e Slow siano influenzati dall'esistenza di un equilibrio P1. I profitti dei trader veloci stanno diminuendo in alfa, il che significa che soffrono di avere concorrenti più veloci sul mercato. D'altra parte, i trader lenti hanno un risultato simile a quello dei trader veloci, ma dipendono dalla loro valutazione privata. Quando il punto di equità supera lo zero, l'equilibrio P1 cessa di esistere, e questo è peggio per tutti in quanto impone un'esternalità a tutti gli altri. Nel complesso, i profitti per tutti i trader diminuiscono all'aumentare dell'alfa.
  
  
• 00:20:00 Questo crea una soluzione più sfumata alla tragedia dei beni comuni, poiché non tutti i trader diventano necessariamente veloci o lenti, ma piuttosto dipende dalle dimensioni della loro istituzione e dal numero di mercati a cui possono partecipare. Il modello presuppone l'eterogeneità tra le istituzioni, ciascuna con un tipo che ne determina le dimensioni e i potenziali profitti dall'essere veloci.
  
  
• 00:25:00 Il relatore discute il processo decisionale delle istituzioni nella scelta di diventare veloci o lenti, che è guidato dal profitto atteso dall'essere veloci. Il relatore spiega che il profitto derivante dall'essere veloci è lo stesso in tutti i mercati e dipende solo dalla quota totale di istituzioni veloci, e solo le istituzioni al di sopra di un certo limite in termini di tipologia sceglieranno di diventare veloci. L'oratore discute quindi come, a causa della forma della distribuzione presunta, la distribuzione dei tipi di trader affrontati in un dato mercato sia uniforme da 0 a M, e stabilisce l'alfa, che è la probabilità di un trading informato in ogni mercato.
  
  
• 00:30:00 Il relatore discute i risultati di un documento sul trading ad alta frequenza. Gli autori trovano un equilibrio in cui la probabilità di affrontare un trader abbastanza grande da valere la pena diventare veloce è data dalla distribuzione uniforme. Scoprono anche che il costo per diventare veloci porta a un minor numero di trader veloci sul mercato, il che diminuisce l'alfa. Inoltre, gli autori hanno un risultato sul benessere che afferma che i mercati senza selezione avversa generano più benessere rispetto ai mercati con selezione avversa. L'oratore interpreta questo come mercati ben funzionanti con troppi scambi ad alta frequenza in equilibrio e che il modo per massimizzare il benessere è impostare l'alfa a zero.
  
  
• 00:35:00 Il presentatore discute una proposta per eseguire aste batch ogni 0,1 secondi che non causerebbero ritardi significativi per i trader ma potrebbero potenzialmente danneggiare i trader ad alta frequenza. La prossima conferenza approfondirà questa proposta in modo più dettagliato e fornirà dati empirici per supportarla. Il presentatore si scusa per l'eventuale confusione causata dalla presentazione, ma ringrazia il pubblico per essere rimasto e annuncia che la lezione di ginnastica si terrà venerdì.