Come l'intelligenza artificiale manipola i mercati finanziari

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Autore: Angelo Greco

24 novembre 2025

Avvocato, direttore responsabile del giornale "La Legge per Tutti", autore di numerose pubblicazioni (tra cui alcune per il gruppo Feltrinelli, Sole24Ore, Mondadori) si è formato all'università LUISS di Roma. Già collaboratore presso l'Università della Calabria e la Columbia University di New York, è altresì ospite di spazi televisivi e radiofonici per questioni giuridiche. Ha co-condotto uno spazio su Uno Mattina (RaiUno) dal titolo "Tempo e Denaro" tra il 2016 e il 2017. Definito dal Sole24Ore, nel 2020, «il professionista più influente d'Italia» è uno dei primi divulgatori del diritto in Italia, titolare del canale YouTube che porta il suo stesso nome con quasi un milione di followers. Maggiori informazioni su www.avvangelogreco.it

Quali sono e come funzionano le tecniche automatizzate con uso dell’AI più utilizzate dagli operatori per alterare le quotazioni di Borsa.

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L’evoluzione tecnologica nel settore degli investimenti ha portato a scenari che, fino a pochi anni fa, sembravano appartenere alla fantascienza. L’adozione massiccia di sistemi automatizzati solleva interrogativi inquietanti sulla stabilità delle piazze affari globali, spingendo investitori e regolatori a chiedersi se e come l’intelligenza artificiale manipola i mercati finanziari. Questa domanda non è più retorica, ma riflette una realtà complessa in cui i confini tra efficienza operativa e condotte illecite diventano sempre più sfumati, richiedendo una vigilanza tecnologica altrettanto avanzata.

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Come agiscono gli algoritmi di trading nelle manipolazioni?

La velocità è diventata la valuta più preziosa nelle moderne contrattazioni borsistiche, dove le macchine hanno ormai sostituito le grida nei parterre. In questo contesto, l’innovazione tecnologica può trasformarsi in uno strumento per alterare il corretto andamento delle negoziazioni attraverso strategie predatorie. Non si tratta solo di diffondere notizie false generate rapidamente, come i cosiddetti “deep fake”, ma di vere e proprie tattiche operative che sfruttano i millisecondi.

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Una delle pratiche più insidiose è il quote stuffing, che consiste nell’inondare il mercato con una mole enorme di ordini che vengono poi cancellati quasi istantaneamente. L’obiettivo di questa tecnica non è concludere lo scambio, ma rallentare gli operatori concorrenti creando una latenza artificiale, per poi approfittare di quel breve vantaggio temporale.

Un software invia migliaia di ordini di acquisto su un titolo in un secondo e li revoca subito dopo; questo sovraccarico di dati rallenta i sistemi degli altri trader, permettendo all’algoritmo manipolatore di eseguire una transazione a un prezzo migliore prima che gli altri riescano a reagire.

Un robot può imparare da solo a commettere illeciti?

Il concetto di agente autonomo rappresenta una delle sfide più affascinanti e pericolose dell’attuale panorama finanziario. Gli scienziati e gli esperti, come quelli della Scuola Normale Superiore di Pisa, evidenziano come l’intelligenza artificiale, sfruttando l’apprendimento per rinforzo, possa sviluppare strategie non previste inizialmente dal programmatore. Il sistema osserva l’ambiente, fa tentativi e viene “premiato” quando raggiunge l’obiettivo, come un determinato ritorno sull’investimento.
Il problema sorge quando la macchina identifica una strategia manipolativa come la più efficiente per massimizzare i profitti. Non avendo una coscienza etica o giuridica, l’algoritmo potrebbe decidere di replicare comportamenti scorretti osservati sul mercato semplicemente perché “funzionano”, senza distinguere tra ciò che è lecito e ciò che è vietato.

Un’intelligenza artificiale nota che un operatore guadagna molto facendo oscillare artificialmente il prezzo di un’azione a bassa capitalizzazione; per raggiungere il suo target di profitto del 15%, il robot decide autonomamente di copiare quella stessa strategia illecita.

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Esiste il rischio di una collusione tacita tra macchine?

La possibilità che diversi algoritmi si accordino tra loro senza scambiarsi neppure una parola è emersa da recenti studi accademici, come quelli condotti dalla Wharton School. La dinamica osservata è sorprendente: due sistemi di trading algoritmico, programmati per massimizzare i guadagni, possono imparare simultaneamente che un’eccessiva aggressività nelle compravendite finisce per rivelare troppe informazioni al mercato, riducendo i margini di profitto. Di conseguenza, le macchine possono convergere autonomamente verso una strategia di rallentamento degli scambi.

Questo comportamento mette in difficoltà il

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market maker, ovvero l’intermediario che garantisce la liquidità, il quale si trova a operare con prezzi non rappresentativi e condizioni sfavorevoli. Sebbene alcuni esperti italiani ritengano che non ci siano ancora prove definitive di questo fenomeno sui mercati reali, diverse autorità internazionali segnalano che simili operatività potrebbero essere già presenti.

Due software di trading distinti smettono contemporaneamente di inserire ordini frequenti; questa pausa coordinata, ma non concordata, costringe l’intermediario a quotare prezzi più alti per attirare scambi, permettendo ai due software di vendere a cifre gonfiate.

Quali strumenti usano le autorità per la vigilanza?

Le istituzioni preposte al controllo dei mercati non restano a guardare e stanno adottando le medesime tecnologie utilizzate dagli operatori per combattere gli abusi ad armi pari. La strategia è quella di impiegare l’intelligenza artificiale per analizzare enormi quantità di dati alla ricerca di anomalie. La

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Consob, in un suo recente quaderno tematico, ha evidenziato come le autorità di vigilanza di paesi come Francia, Regno Unito e Germania stiano già utilizzando il machine learning per scansionare il web. L’obiettivo è duplice: da un lato individuare siti che propongono investimenti truffaldini, dall’altro riconoscere pattern di negoziazione sospetti che potrebbero celare abusi di mercato. La tecnologia diventa così il primo alleato del supervisore per intercettare rischi che l’occhio umano non potrebbe mai cogliere in tempo reale.

Un software della vigilanza analizza milioni di transazioni al minuto e fa scattare un allarme rosso se nota che, ogni venerdì pomeriggio, un determinato gruppo di account effettua operazioni identiche su titoli sottili (normalmente con pochi scambi), suggerendo una possibile manipolazione coordinata.

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Chi è responsabile se l’algoritmo viola la legge?

L’imputabilità delle azioni commesse da un software è un tema giuridico di grande complessità che richiede di individuare un nesso tra la macchina e l’essere umano. Secondo gli esperti di diritto dei mercati finanziari, le norme attuali offrono già gli appigli necessari per sanzionare questi comportamenti, facendo riferimento principalmente al Regolamento Mar sugli abusi di mercato.

La chiave risiede nell’elemento soggettivo: bisogna dimostrare se l’operatore ha agito con dolo o se vi è stata una negligenza nella gestione del sistema. La responsabilità ricade su chi utilizza l’algoritmo se non sono stati predisposti adeguati presidi di controllo o se il funzionamento della macchina non è stato monitorato con la dovuta attenzione per prevenire derive illegali.

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Una società di investimento viene sanzionata perché non ha inserito nel codice del suo algoritmo un blocco automatico (“kill switch“) che avrebbe dovuto spegnere il sistema in caso di ordini anomali, permettendo così alla macchina di causare un crollo improvviso del prezzo di un titolo.

Come interviene la normativa europea sull’intelligenza artificiale?

Il legislatore europeo ha costruito un’architettura normativa su più livelli per tentare di governare questo fenomeno in rapida evoluzione. Da una parte vi sono le direttive finanziarie come la MiFID II, che impone requisiti stringenti agli intermediari che utilizzano il trading algoritmico, e la normativa sugli abusi di mercato. Dall’altra, si attende l’impatto del nuovo regolamento europeo sull’intelligenza artificiale, noto come AI Act. Questo testo, pur non essendo ancora pienamente operativo su tutte le tematiche, adotta un approccio basato sui principi piuttosto che sulla descrizione di singole pratiche, proprio per non diventare obsoleto di fronte a nuove tecnologie. Tuttavia, l’efficacia di queste norme dipenderà molto dalle indicazioni operative pratiche che verranno fornite nei prossimi mesi per contrastare fenomeni complessi come la collusione tra algoritmi.

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