Dal ferimento di Obama alle bombe in Siria: ecco come un tweet sbagliato può far crollare la Borsa

«Bombe alla Casa Bianca. Obama ferito». Il falso tweet partito dall'account dell'Associated Press che il 22 aprile scorso ha fatto crollare d'un fiato l'indice Dow Jones Industrial Average di 145 punti potrebbe essere solo l'antipasto. Una prima dimostrazione di come i social possono colpire i mercati finanziari con hash crash (così li hanno ribattezzati i trader, riferendosi agli hashtag) quasi temibili come i famigerati flash crash. E non necessariamente a fini speculativi, perché a volte lo scivolone di Borsa si deve a un semplice malinteso, che ovviamente però viaggia alla velocità della luce.

«Israele bombarda la Siria»
L'ultimo esempio? La scorsa settimana un tweet rimbalzato in Rete (la prima riga era "Israel Air Force bombards airports in Syria") ha fatto entrare in fibrillazione il prezzo del petrolio del contratto WTI scambiato sul Nymex di New York. Peccato che il tweet in questione si riferisse alla guerra dello Yom Kippur del 1973, come del resto suggeriva l'hashtag da cui è partito (#Yomkippur73). Ma il fatto che a retwittarlo sia stato il portavoce dell'esercito israeliano (@IDFSpokeperson) ha gettato nel panico i mercati. Una lettura attenta del contenuto ("Israel Air Force bombards airports in Syria to prevent Soviet weapons reaching the Syrian Army") avrebbe dovuto tranquillizzare tutti: l'Unione Sovietica non esiste più da 22 anni. Diciamo che avrebbe tranquillizzato un essere umano raziocinante. Ma spesso a interpretare i tweet non sono più uomini o donne, ma robot.

Quando l'algoritmo è stupido
E' un fatto che alcuni degli algoritmi che governano parte degli scambi (soprattutto quelli ad alta frequenza) siano news driven, guidati dalle notizie. Comprese quelle che filtrano dai 500 milioni di tweet che ogni giorno si inseguono in Rete, con particolare attenzione a quelli che provengono da account istituzionali. Un gruppo di ricercatori britannici dell'Università di Warwick, per esempio, ha creato un sistema che utilizza Google Trend per entrare o uscire sui mercati, con un profitto dichiarato pari al 326% sul Dow Jones nell'arco di sette anni. E ormai sono decine le aziende che vendono a hedge fund e trader dei sistemi in grado – a loro dire – di analizzare il flusso Twitter per prendere posizione sul mercato. Il problema è che per un robot non è sempre facile interpretare le ondate di tweet che muovono l'oceano Internet. Ma qualcuno la pensa diversamente.

Il sistema da 60 milioni di dollari
Joe Gits, fondatore di Social Media Analytics, per esempio è convinto che il suo algoritmo sia in grado di generare ricavi per 60 milioni di dollari in due anni. Il sistema misura lo scostamento del sentiment di mercato dalla norma analizzando i tweet di 400mila "influencer" (investitori istituzionali, trader o esperti di mercato). I suoi clienti? Hedge funds che usano l'algoritmo di Joe come informazione aggiuntiva per prendere posizione sul mercato.

Ma i tweet muovono i mercati ogni giorno?
Al di là dei casi più eclatanti, come il ferimento di Obama o i bombardamenti israeliani, resta il dubbio che il flusso di tweet, filtrato dagli algoritmi, stia già contribuendo ai movimento quotidiani dei mercati. L'ultima ricerca in materia è quella di Ilya Zheludev, studente all'University College di Londra, che affiancato da Robert Smith and Tomaso Aste ha studiato le correlazioni tra sentiment sul web e prezzo per 50 strumenti finanziari. Il risultato: i tweet non sono ancora in grado di influenzare in maniera significativa l'andamento futuro dei mercati. Certo, il mare dei social può nascondere informazioni interessanti, ma senza alcuna garanzia. «Non stiamo dicendo che è tutto falso – sintetizza Zheludev – ma nemmeno che è un sistema per stampare denaro» diventando miliardari.

L'emotività corre in Rete
Il data mining su internet per cercare di prevedere l'andamento borsistico comunque è destinato a crescere. E ha già un passato. Qualche anno fa alcuni ricercatori delle università dell'Indiana e di Manchester hanno passato al setaccio le correlazioni tra social network e mercati. A partire da 9,8 milioni di tweet del 2008 (l'anno del crack di Lehman Brothers), gli studiosi hanno elaborato un sistema basato su Google per etichettare i messaggi in termini "emozionali", combinando poi il risultato con un profilo degli stati emotivi per raggruppare i tweet in sei diverse "dimensioni": calmo, allarmato, sicuro, vitale, gentile, felice. Il risultato è sorprendente: la chiave emotiva si è dimostrata direttamente collegata con il Dow Jones per alcuni umori. Quando il livello di calma nei messaggi si modificava, nell'arco di due-sei giorni l'indice si muoveva nella stessa direzione. Con un tasso di accuratezza fino all'87%.

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