Cosa guiderà l’adozione del trading algoritmico da parte degli investitori al dettaglio?

Quando il trading si è trasformato per la prima volta in una professione, era dominio esclusivo di professionisti altamente formati, con accesso a set di dati unici e formazione presso le più prestigiose società finanziarie del mondo.

Con l’arrivo di Internet, l’idea è stata in parte democratizzata, e il trading online ha reso molto più comodo per le persone “normali” partecipare. Tuttavia, i requisiti tecnici e le conoscenze necessarie per diventare un trader di successo erano generalmente troppo elevati per più di una manciata di investitori al dettaglio.

Parallelamente, il trading professionale è diventato sempre più dipendente da sistemi automatizzati (“bot di trading”) in grado di reagire in millisecondi e rilevare pattern di prezzo complessi, seguendo formule matematiche sempre più arcane. Di conseguenza, si stima che Iltrading algoritmico rappresenta circa dal 60% all’80% del volume totale di trading azionario nei principali mercati finanziari.

Una nuova rivoluzione potrebbe verificarsi presto nel trading automatizzato, poiché sta oltrepassando i mercati istituzionali. Maggiore accessibilità, IA e la diffusione del brokeraggio online nella popolazione stanno ora guidando l’adozione del trading algoritmico da parte degli investitori al dettaglio.

Un nuovo studio condotto da ricercatori indiani della National Forensic Sciences University, della Pandit Deendayal Energy University e del Voorhees College indaga i driver psicologici nell’adozione del trading algoritmico. Dimostrano che molti fattori come la qualità dell’infrastruttura, la trasparenza, gli ambienti di test, le divulgazioni sui rischi e l’educazione degli investitori determineranno quali piattaforme cattureranno l’adozione da parte del retail.

Hanno pubblicato i loro risultati su Acta Psychologica¹, con il titolo “What drives algo trading intentions? Insights from a stimulus organism response framework and importance performance map analysis”.

Investitori istituzionali vs investitori al dettaglio

Tipicamente, gli investitori istituzionali (banche, assicurazioni, hedge fund, ecc.) dispongono di piattaforme tecnologiche all’avanguardia, competenze tecniche e sistemi sofisticati per il trading e l’investimento.

Al contrario, gli investitori al dettaglio, nella maggior parte dei casi, non hanno accesso all’infrastruttura di esecuzione a bassa latenza, ai servizi di colocation e ai feed di dati in tempo reale premium che i partecipanti istituzionali utilizzano regolarmente.

Ciò crea uno svantaggio strutturale per qualsiasi trader al dettaglio (un individuo senza supporto finanziario e con asset totali generalmente inferiori), anche senza considerare formazione, tempo disponibile, esperienza, rete di supporto e mentorship, istruzione, ecc.

Inoltre, le istituzioni possiedono risorse analitiche e informazioni di mercato superiori, creando una significativa asimmetria informativa.

Ma tutto ciò sta cambiando rapidamente grazie al fintech e ai servizi di brokeraggio online, che hanno permesso agli strumenti di trading algoritmico di diventare sempre più disponibili per gli investitori al dettaglio.

“La maggior parte delle società di brokeraggio dispone ora di piattaforme di trading automatizzate, interfacce di programmazione delle applicazioni (API) e strumenti per costruire algoritmi sufficientemente semplici da coinvolgere gli investitori al dettaglio nelle attività di trading algoritmico.”

Importanza del trading algoritmico

Il trading algoritmico utilizza programmi informatici per inserire o gestire operazioni secondo istruzioni predefinite che coinvolgono variabili come prezzo, tempistica, volume o condizioni di mercato. I sistemi più avanzati possono anche incorporare apprendimento automatico, intelligenza artificiale, elaborazione del linguaggio naturale e grandi set di dati.

Oggi, i dati tecnici sono integrati dall’elaborazione del linguaggio naturale, che consente agli algoritmi di estrarre il sentiment da notizie e social media per migliorare l’analisi di mercato.

Come accennato, questo tipo di trading ora costituisce la stragrande maggioranza del volume nei mercati finanziari. Un potenziale problema di tali algoritmi è che sottraggono il trading al pubblico investitore e lo spostano verso le istituzioni.

L’influenza crescente degli algoritmi può migliorare la velocità di esecuzione e la liquidità di mercato, ma introduce anche preoccupazioni legate a guasti di sistema, instabilità di mercato, sicurezza informatica e accesso diseguale a infrastrutture sofisticate. L’ampliamento dell’accesso al retail può ridurre parte del divario tecnologico, sebbene l’accesso da solo non elimini i vantaggi informativi e finanziari detenuti dalle istituzioni.

Quindi, in teoria, l’adozione del trading algoritmico da parte degli investitori al dettaglio potrebbe rappresentare un beneficio netto dal punto di vista sociale. Tuttavia, ciò significa anche che è importante comprendere i fattori che favoriscono o scoraggiano la sua adozione da parte del retail.

Trading algoritmico e retail

Fattori chiave per l’adozione degli algoritmi

Le percezioni e gli atteggiamenti degli individui verso la tecnologia sono modellati da norme sociali e credenze collettive. Pertanto, fungono da meccanismo sociale chiave che influenza le percezioni tecnologiche, la valutazione del rischio e la formazione della fiducia nelle decisioni di adozione della tecnologia.

I ricercatori hanno analizzato i vari fattori sociali che influenzano l’adozione del trading algoritmico:

• Utilità percepita: come può migliorare le performance di trading e ridurre i rischi.
• Facilità d’uso percepita: quanto è facile da apprendere e utilizzare, grazie a interfacce intuitive, funzionalità di automazione, strumenti di trading automatizzato e strumenti distinti per la costruzione di strategie.
• Percezione del rischio: il rischio di perdite finanziarie impreviste, con l’assenza di esseri umani nel ciclo decisionale che aumenta l’incertezza in ambienti volatili. I rischi di cybersicurezza sono un altro componente di questo fattore.
• Fiducia nella tecnologia: il livello di fiducia, affidabilità e comprensione della tecnologia, o l’importanza di una performance costante degli algoritmi in diverse condizioni di mercato.

Infine, l’infrastruttura tecnologica che supporta il trading algoritmico (software, API, accesso online, ecc.) è anch’essa un fattore importante.

Ciascuno di questi fattori interagisce con gli altri e sia modella che reagisce alla percezione sociale del trading algoritmico e alla probabilità della sua adozione da parte degli investitori al dettaglio.

Fonte: Acta Psychologica

Misurare l’adozione del trading algoritmico

I ricercatori hanno utilizzato un questionario strutturato con tre sezioni separate:

• Dati demografici di base.
• Fattori che influenzano l’adozione del trading algoritmico.
• L’intenzione di utilizzare il trading algoritmico.

Il campione finale della popolazione era di 382 persone, suddivise per il 75% maschi e il 25% femmine, con la maggior parte dei rispondenti di età 26–35 anni (27%), 36–45 anni (25%) e 46–55 anni (23%). Il 31% erano laureandi, il 54% laureati e il 15% post‑laureati.

Il primo spunto è stato che quando il trading algoritmico è utilizzato o approvato da altri, ovvero colleghi, esperti del settore o istituzioni consolidate, gli utenti potenziali percepiscono un rischio minore nell’adottare questa nuova tecnologia. Tuttavia, i ricercatori hanno anche notato che finora questo è il fattore meno attivo nel determinare l’adozione, dimostrando che si tratta di un vettore notevolmente sottoutilizzato per aumentare l’adozione del trading algoritmico.

Al contrario, la forza dominante attuale nell’adozione è stata l’infrastruttura tecnologica, poiché costituisce una condizione prerequisita per l’adozione.

“Se l’accesso, la latenza e l’affidabilità sono scarsi, gli investitori non hanno realmente una base per capire se la tecnologia è utile o facile da usare fin dall’inizio.”

L’utilità percepita ha influenzato positivamente le intenzioni di adozione, ma non è stato il fattore dominante. L’infrastruttura tecnologica ha avuto la massima importanza complessiva perché ha anche modellato se gli investitori percepivano il trading algoritmico come utile, accessibile, affidabile e sufficientemente sicuro.

Per quanto riguarda la facilità d’uso, una migliore usabilità e un’interfaccia adeguata sono anche potenti aiuti per stimolare l’adozione.

La percezione del rischio è stato il deterrente diretto più forte per le intenzioni di adozione, con un coefficiente di percorso di -0,380. È guidata dalla complessità, dal fatto che gli utenti non possono vedere come il sistema raggiunge le decisioni, o da preoccupazioni dirette di cybersicurezza. La percezione del rischio ha avuto un’influenza sostanziale sulle intenzioni di adozione. Gli investitori che consideravano il trading algoritmico rischioso dal punto di vista finanziario, tecnico o operativo erano notevolmente meno propensi a utilizzarlo. Ciò supporta l’idea che l’avversione alla perdita può superare la convenienza percepita dell’automazione.

La fiducia nella tecnologia non è un predittore molto forte dell’adozione, ma principalmente perché gli investitori già si fidano che la tecnologia funzioni in modo costante.

Combinato con il risultato sulla percezione del rischio e sulla facilità d’uso, dimostra che l’adozione del trading algoritmico da parte degli investitori al dettaglio è per lo più limitata dalla paura personale di non riuscire a usarlo, non da una sfiducia nella tecnologia stessa.

Conclusioni per gli investitori

Mentre l’adozione del trading algoritmico da parte degli investitori al dettaglio è probabilmente un cambiamento duraturo che accelererà, è guidata principalmente dal miglioramento tecnologico e da una migliore comunicazione.

“Lo studio dimostra che tre elementi lavorano insieme per decidere se qualcuno vuole davvero adottare questi strumenti, ovvero se l’infrastruttura è pronta, come l’utente pensa e sente, e quali indicazioni prende dalle persone intorno a lui.”

Attualmente, l’infrastruttura tecnologica intorno agli algoritmi è la forza trainante nell’adozione e costituisce il primo vantaggio competitivo chiave tra i fornitori di strumenti di trading, in particolare le società di brokeraggio.

Ridurre al minimo il rischio di eventuali problemi tecnici che potrebbero causare perdite finanziarie al trader, avvicinandolo il più possibile allo zero, è altrettanto cruciale.

“La certificazione di sicurezza da parte di terzi, la trasparenza nei report di performance, un supporto clienti reattivo, la risoluzione dei reclami e una comunicazione regolare relativa agli aggiornamenti del sistema possono sostenere la fiducia degli utenti nelle piattaforme di trading algoritmico e mantenerla nel tempo.”

In futuro, dovremmo aspettarci che un vantaggio competitivo duraturo possa derivare dall’approvazione sociale di istituzioni e individui fidati, poiché questo è finora un vettore poco sviluppato per stimolare l’adozione del trading algoritmico da parte degli investitori al dettaglio.

“La fiducia si costruisce attraverso operazioni di piattaforma trasparenti, buone performance di servizio, rinforzo sociale e credibilità istituzionale. Pertanto, le aziende fintech dovrebbero considerare lo sviluppo della fiducia come un obiettivo strategico a lungo termine e non come un progetto isolato.”

Nel complesso, l’importanza della cybersicurezza della piattaforma tecnologica e della validazione sociale dovrebbe favorire le piattaforme di brokeraggio che forniscono questi fattori, e la crescente adozione del trading algoritmico da parte degli utenti di tali piattaforme dovrebbe avvantaggiare i loro azionisti.

Investire nel trading algoritmico

Interactive Brokers Group

IBKR Grafico dei prezzi

Con la “nuova frontiera” del trading algoritmico e la sua adozione da parte degli investitori al dettaglio, il modo migliore per investire nel settore è probabilmente acquistare azioni di aziende già fidate dagli investitori al dettaglio.

Una delle più grandi società di brokeraggio online è Interactive Brokers (IBKR ), un’azienda le cui radici risalgono ai market maker degli anni ’70. L’azienda è stata una delle pioniere nell’utilizzare dati di trading il più vicino possibile al tempo reale e nell’adottare l’uso dei computer nel trading.

Oggi, Interactive Brokers serve 4,8 milioni di conti clienti, con un patrimonio dei clienti pari a circa 789,4 miliardi di dollari, in crescita del 38% su base annua.

Fonte: Interactive Brokers

Opera in 40 paesi e 29 valute, aiutando i suoi utenti a negoziare azioni, opzioni, futures, valute, obbligazioni, fondi, criptovalute, ecc. Il crescente successo dell’azienda si è tradotto in ricavi in crescita, che hanno più del raddoppiato in 4 anni, con una performance simile per gli utili per azione.

Fonte: Interactive Brokers

Un vantaggio competitivo chiave dell’azienda è stato la combinazione di una piattaforma di trading premiata, progettata e sviluppata internamente, con una vasta gamma di prodotti globali, che coprono tutti i tipi di asset finanziari, regioni geografiche, borse e giurisdizioni.

Ciò ha permesso a Interactive Brokers di offrire i suoi processi automatizzati a costi molto bassi, creando economie di scala, contribuendo ad aumentare i margini e offrendo prezzi ancora più bassi ai suoi utenti.

La struttura dei prodotti dell’azienda crea anche una curva di apprendimento naturale, accogliendo investitori con poca esperienza e permettendo loro di imparare fino al punto in cui potrebbero utilizzare le API dell’azienda per il trading algoritmico. L’esperienza nella creazione di interfacce user‑friendly e una solida cybersicurezza aiuteranno a costruire la fiducia necessaria.

Fonte: Interactive Brokers

Pertanto, il potenziale successo di Interactive Brokers nella vendita di strumenti di trading algoritmico non si baserà su risultati superiori, ma sulla capacità dell’azienda di raggiungere milioni di investitori attivi e di essere la prima scelta nella loro mente quando cercano un fornitore di soluzioni di trading complesse e potenzialmente intimidatorie.

Questo rende Interactive Brokers un’ottima azione “picks and shovels” su cui scommettere sulla diffusione del trading algoritmico tra gli investitori al dettaglio, e in generale il tema generale di una maggiore partecipazione del pubblico retail a forme di trading sempre più complesse (azioni OTC, opzioni, futures, forex, criptovalute, ecc.).

Ultime notizie e sviluppi azionari di Interactive Brokers Group (IBKR)

Studio citato

^{1. Heena Joshi, Narayan Baser e Hepzibah Sinthiya. What drives algo trading intentions? Insights from a stimulus organism response framework and importance performance map analysis. Acta Psychologica. Ottobre 2026. Articolo: 107680. Volume 270. 10.1016/j.actpsy.2026.107680}