Bootstrap equilibrium

Esiste un’intelligenza dei mercati? La risposta a questa semplice domanda è necessariamente un po’ complessa. In estrema sintesi i mercati hanno a che fare con l’informazione più che con l’intelligenza

Vediamo perché. Il primo approccio al tema è aggregato. I mercati (tutti) trasmettono informazioni tramite i prezzi. Guardando questi ultimi possiamo capire, in tempo reale, dove sta andando l’eccesso di domanda o di offerta. Naturalmente tale andamento riflette ciò che pensa la maggioranza degli agenti economici, nulla di diverso. Ma anziché raccogliere una miriade di dati sui comportamenti (il che sarebbe generalmente impossibile) è sufficiente guardare appunto i prezzi. Se i prezzi aumentano vi è eccesso di domanda. E viceversa.

L’andamento dei prezzi su taluni mercati indica anche il futuro: dove andranno gli eccessi di domanda. Ma pure in questi casi, tipici dei mercati finanziari, si tratta di aspettative della maggioranza degli operatori. Le aspettative sono al rialzo, i mercati salgono. Non è necessario raccogliere i dati, tipicamente poco disponibili, sulle aspettative di mercato. Basta guardare i prezzi.

Per comprendere l’interrelazione tra aspettative e realizzazioni in questo caso è necessario valutare la convergenza tra attese e realizzazioni su quel punto fisso. Un gruppo numeroso di agenti crede a torto o a ragione che il mercato di un bene (o di un’azione o obbligazione) si muoverà in una data direzione, diciamo al rialzo. Di conseguenza comprerà quel bene. Il prezzo salirà e il mercato da ultimo convergerà su quel livello, creando l’eccesso di domanda. Tra economisti teorici questo si definisce un “bootstrap equilibrium”. Riteniamo che il mercato si muova in una data direzione. Compriamo (o vendiamo) quel bene. Il mercato si assesta sul livello tirato dalle stringhe delle scarpe.

Naturalmente questo punto fisso resiste fi no a quando i fondamentali del mercato innescano una correzione. In tal modo il mercato ritorna al suo equilibrio di fondo mettendo in pratica una forma di intelligenza, che però non è altro che intelligenza degli agenti opportunamente aggregata. Il bootstrap equilibrium descrive, tra l’altro, come vivere in una bolla di mercato. I fondamentali “sgonfi ano” la bolla. Questa teoria, amplificata dal ricorso alle macchine per il trading, spiega fluttuazioni dei mercati anche amplissime che non hanno spiegazioni fondamentali. Per esempio, la fluttuazione di mercato, di inizio agosto 2024, si è avuta con il crollo e il successivo aggiustamento del mercato giapponese.

Meglio non farsi intrappolare in questi andamenti del mercato. L’intelligenza umana e individuale è l’unica che può tuttavia distinguere le fluttuazioni puramente guidate da aspettative, per loro natura temporanee, dalle fluttuazioni fondamentali, destinate a permanere nel tempo e ad aggiustarsi secondo meccanismi diversi. Un approccio analogo, ma tutto sommato più semplice, riguarda i singoli beni o i singoli titoli.

Meglio ancora riguarda categorie di beni o titoli. Anche in questo caso, per vedere e anticipare le fluttuazioni della domanda e dell’offerta è scarsamente utile raccogliere grandi masse di dati: basta guardare i prezzi. Ma come nel caso aggregato è necessario distinguere equilibri bootstrap da equilibri guidati dai fondamentali.

Insomma, mentre è utilissimo, quasi indispensabile, guardare i mercati per trarne indicazioni sui comportamenti aggregati, occorre tenere ben presente che i mercati non sono altro che indicatori di preferenze aggregate. Non a caso i pochi fondi che utilizzano macchine per il trading ne integrano i risultati con l’intelligenza umana.

Un approccio più recente alla cosiddetta intelligenza o informazione dei mercati è offerto dall’intelligenza artificiale (IA). In linea di principio, un programma di IA – insieme a un’ampia raccolta di dati sul mercato – dovrebbe guidare gli agenti verso scelte opportune. Ma i primi esempi sembrano ancora troppo generalisti per essere utilizzati.

L’agenzia Bloomberg sta effettuando esperimenti in questa direzione utilizzando 360 miliardi di token, ovvero dati elementari, aumentati con altri 70 miliardi di token. Utilizza a questo fine la piattaforma BloombergGPT. La Banca d’Italia ha rilasciato un interessante studio su IA e mercati. Tutti questi esperimenti e studi indicano la necessità di modelli più disaggregati e sofisticati per ottenere risultati significativi, capaci di orientare le scelte degli operatori.

Si riuscirà? Penso che la risposta debba essere positiva. Ma anche in questo caso più che di intelligenza dei mercati ritengo che si debba parlare di informazione. Un’informazione essenziale per fare trading ad alta frequenza. Un’informazione utilissima perché troppo vasta per essere analizzata al di fuori di un’analisi aggregata dei mercati. Basta intendersi sui termini, ma è molto improbabile che i mercati possano avere un’intelligenza propria. L’efficienza non è necessariamente intelligenza.

 

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