La rivoluzione digitale trasforma i mercati finanziari

L’infrastruttura dei mercati finanziari europei è in profonda trasformazione a seguito dei grandi cambiamenti in ambito tecnologico, operativo e regolamentare.

L’avvento dell’era digitale ha completamente rivoluzionato i sistemi di negoziazione nonché il ruolo, la capacità e il comportamento dei trader sui mercati finanziari. L'automazione consente, infatti, ai trader di svolgere i propri compiti in modo più prevedibile ed efficiente, portando a decisioni più rapide e supportate da dati più precisi. Algos, Machine Learning (ML), Big Data Analysis, Artificial Intelligence (AI) e Blockchain rappresentano solo alcune delle sfide che i trader si trovano oggi ad affrontare. In questo mutevole e frammentato scenario, il profilo del trader è diventato più complesso e diventa opportuno domandarsi se e come il suo ruolo possa e debba essere rimodellato, e quali nuove competenze sia necessario affiancare a quelle tradizionali.

Adattabilità, versatilità, elasticità e curiosità rappresentano oggi elementi fondamentali nel profilo di un trader. Essere un trader significa innanzitutto essere desiderosi di imparare a conoscere i fattori che impattano la sua attività: dal requisito normativo ai cambi di infrastruttura del mercato, ai nuovi protocolli di negoziazione, alle nuove tipologie di ordini e alle caratteristiche delle nuove piattaforme di negoziazione.

Negli ultimi anni, si è assistito a un processo di globalizzazione nelle scelte di investimento da parte degli investitori, così come ad una tendenza dei trading desk a passare da una logica mono-asset ad un modello di trading multi-asset. Perciò è necessario trovare più punti in comune tra le varie asset class, al fine di semplificare tecnologia e processi. Market Hub, il Multi-Asset Agency Execution Specialist per la clientela istituzionale del Gruppo Intesa Sanpaolo, è un esempio di questa nuova filosofia di trading.

Se nel passato, ai broker era richiesto principalmente di conoscere l'analisi dei dati economici, della previsione delle tendenze di mercato, delle regole di trading e dei rischi operativi, e di sviluppare capacità interpersonali per trattare con clienti e con gli stakeholder interni, oggi, accanto a tali capacità, il broker deve acquisire competenze differenti che gli consentano di affrontare le nuove sfide: dal miglioramento delle competenze di programmazione (Python, SQL, ecc.), al focus sulla visualizzazione e l’analisi dei dati (Tableau/Power BI) ed infine alla comprensione dei protocolli di connessione elettronica (connettività FIX, FDC3, API) e dei tool di comunicazione.

In questo scenario è importante sviluppare un forte rapporto di collaborazione tra funzioni e uffici differenti: trading desk, compliance e strutture che si occupano di tecnologia e innovazione. Perché questo rapporto di collaborazione crei valore, diventa fondamentale parlare un linguaggio professionale simile e consentire anche mobilità fra gli uffici stessi, pur all’interno di ogni singola specializzazione.
Esiste però attualmente un gap di competenze rispetto alla rapidità dei cambiamenti in atto e per colmarlo, è necessario da una parte creare nuove competenze per gli operatori esistenti attraverso un processo di riqualificazione, dall’altra inserire nelle sale nuovi operatori con profili differenti da quelli tradizionali.

Negli ultimi due decenni gli indirizzi universitari di finanza ed economia sono stati integrati con programmi accademici che un tempo erano rivolti solo agli indirizzi informatici e matematici. Le lauree in finanza ed economia si sono modificate verso un nuovo ibrido tra corsi innovativi a contenuto quantistico e corsi tradizionali. In parallelo ai cambiamenti nella formazione universitaria, si sono sviluppati anche programmi di apprendimento all’interno delle istituzioni finanziarie

Una moderna sala operativa richiede molteplicità di competenze, combinate a curiosità, adattabilità e molta formazione. Il ruolo umano è ancora centrale, per monitorare le risposte fornite dai supporti tecnologici, svilupparli e dedurre le azioni da svolgere sulla base delle loro analisi. Resta forte, infine, la necessità di persone esperte che da una parte sappiano rilevare ed interpretare i risultati delle macchine, ma che ne conoscano anche i rischi, le opportunità e possano verificarne attentamente gli effetti.