Christina Qi

Da un conto da 1.000 $ al tuo hedge fund

Nel 2012, Christina Qi ha lanciato l’hedge fund Domeyard LP insieme a due co-fondatori. L’attività si concentrava sul trading ad alta frequenza (HFT) e, al suo apice, gestiva un volume di trading di 7,1 miliardi di dollari al giorno.

Ciò che rende questa storia così speciale è che ha fondato l’hedge fund subito dopo la laurea triennale, praticamente nella sua stanza del dormitorio, dopo aver completato uno stage a Wall Street ma senza aver ricevuto un’offerta di lavoro.

Il team aveva sviluppato meticolosamente le strategie sottostanti. Tuttavia, solo una parte di queste strategie era stata implementata in precedenza su un piccolo conto, inizialmente di soli 1.000 dollari.

Anche in seguito, Domeyard è rimasta una piccola entità rispetto ai titani del mondo dell’HFT. Il suo fondo è stato oggetto di discussioni controverse su media come Forbes, il Wall Street Journal, Bloomberg, CNN e il Financial Times, il che ha reso Christina Qi famosa.

Si è affermata come una voce autorevole nel suo settore, tenendo presto lezioni presso università, fornendo approfondimenti accademici basati sul caso di studio di Domeyard e contribuendo alla ricerca sull’intelligenza artificiale nel settore finanziario presso la Harvard Business School.

Nel 2017, lei e i suoi co-fondatori sono stati inclusi nella rinomata lista “30 Under 30” di Forbes. Tre anni dopo, ha lasciato Domeyard e ha fondato Databento, una piattaforma per dati di mercato on-demand. Abbiamo parlato con Qi delle sue esperienze durante la turbolenta era degli hedge fund.

TRADERS´: Lei proviene da un piccolo paese nel nord dello stato americano dello Utah. Come ha avuto il suo primo contatto con la Borsa e il trading?

Qi: Non provengo esattamente da una famiglia benestante. I miei genitori lavoravano in un ristorante cinese e mi hanno trasmesso fin da piccola i valori importanti, per esempio lavorare sodo e non arrendersi.

Ho frequentato inizialmente una scuola pubblica. Poiché avevo ottimi risultati, ebbi l’opportunità di trasferirmi al prestigioso Massachusetts Institute of Technology (MIT). Durante gli studi ho svolto dei tirocini presso diverse banche.

TRADERS´: Quindi il passaggio al MIT è stato il punto di partenza per la sua carriera?

Qi: Sì, perché tutto ciò che è venuto dopo si è basato su questo. Ma ci sono stati anche lati negativi. Ho dovuto contrarre prestiti. Per finanziare i miei studi, ho lavorato parallelamente, il che mi ha lasciato meno tempo per studiare.

Gli esami dei primi semestri li ho superati a malapena. Poi dovevo scegliere una specializzazione, ma è stata una decisione difficile. A quel punto sentii dire che “Management Science” fosse una delle materie più facili, quindi alla fine scelsi quella.

In seguito si rivelò essere il corso di economia e finanza del MIT, che in realtà non rispecchiava né i miei interessi né i miei valori.

Ho sempre considerato la finanza come “cattiva ma necessaria” e avrei voluto occuparmi di qualcosa che fosse anche utile per la società. Per questo motivo, ho deciso di impegnarmi anche nel volontariato.

TRADERS´: In effetti, ci sono sicuramente settori più sociali del trading ad alta frequenza. Come ci è arrivata?

Qi: Uno dei miei stage si svolse presso il trading desk di una grande banca d’investimento. Ci fu assegnato il compito di creare una strategia di trading. In modo del tutto istintivo, trovai più promettente l’approccio quantitativo, basato sui dati.

Così sviluppai una strategia di mean reversion anticiclica, che includeva varie sottostrategie, come ad esempio il classico pair trading su azioni.

Questa strategia doveva poi essere applicata a un ampio paniere azionario.

Naturalmente, nel contesto dello stage tutto avveniva solo sulla carta, con backtest e conti demo.

Ma ero comunque convinta che avrebbe funzionato anche nella pratica, quindi scrissi un paper e lo presentai al mio capo. Con mia grande delusione, però, non lo trovò affatto valido.

E, a differenza di molti miei colleghi, non ricevetti nessuna offerta di lavoro. Fu un’esperienza molto frustrante per me.

TRADERS´: Che cosa esattamente non andava, secondo il suo capo?

Qi: Penso semplicemente di essere finita nel desk sbagliato e di non aver avuto una vera possibilità fin dall’inizio. In quel reparto si utilizzavano strategie discrezionali basate sull’analisi fondamentale. Se fossi stata assegnata a un desk quantitativo, probabilmente la situazione sarebbe stata diversa.

TRADERS´: Come ha proseguito dopo?

Qi: Alcuni amici mi dissero: “Perché non provi a usare la tua strategia direttamente, in autonomia?” In fondo ero convinta che funzionasse.

Può sembrare un po’ folle, ma è proprio quello che ho fatto. Ho aperto un conto presso il broker più economico per heavy trader, depositando 1.000 dollari dei miei risparmi. Con quelli iniziai a fare pair trading.

TRADERS´: Ha funzionato?

Qi: All’inizio non tanto, ma ho continuato con determinazione e poi ha cominciato ad andare molto meglio. Soprattutto nel day trading di brevissimo termine i risultati erano davvero buoni. Nel giro di un anno guadagnai circa 40.000 dollari.

È stata una sensazione meravigliosa: ero finalmente indipendente e potevo lavorare e guadagnare in autonomia. Non dovevo più lavorare per qualcun altro, ma potevo seguire la mia strada. Questa sensazione di libertà era per me persino più importante del denaro in sé, che fosse tanto o poco.

Tuttavia, presto prevalse in me lo spirito imprenditoriale: “E se riuscissi a fare tutto questo su larga scala, gestendo milioni di dollari con queste strategie?”

TRADERS´: Dal day trading di successo come investitore privato alla gestione di un hedge fund il passo è lungo.

Qi: Oh sì, assolutamente. Per fortuna ho trovato due cofondatori molto competenti e motivati, disposti a correre il rischio. Hanno persino rifiutato ottime offerte di lavoro per fondare insieme a me l’hedge fund Domeyard. Lavoravamo basandoci su progetti open-source disponibili pubblicamente e tramite molto “trial and error”.

L’obiettivo era scalare le nostre strategie di high-frequency trading e gestire capitali sempre maggiori per ottenere rendimenti sistematici per i nostri investitori, e ovviamente anche per noi stessi.

Ci siamo presi un grosso rischio, decidendo di non applicare alcuna commissione di gestione, ma solo una commissione di performance elevata, pari al 40%.

Nei periodi negativi non avremmo guadagnato nulla e avremmo dovuto coprire tutti i costi; ma negli anni buoni ci sarebbe rimasto molto.

Il modello classico nel settore prevede invece una commissione di gestione del 2% e una di performance del 20%, anche se oggi, a causa della concorrenza, si osservano tendenze al ribasso.

TRADERS´: Quali sono state le maggiori difficoltà prima dell’avvio ufficiale?

Qi: La cosa più difficile è stata raccogliere capitale. Eravamo nuovi sul mercato e quindi sconosciuti ai grandi investitori. Inoltre, al di fuori dei nostri conti personali, non potevamo presentare una vera track record.

Dopo tre anni avevamo raccolto solo tre milioni di dollari in capitale di rischio (venture capital) e altri tre milioni come investimenti. Eppure fu già un grande successo, perché statisticamente la maggior parte dei nuovi hedge fund non arriva nemmeno alla fase di lancio.

Altre grandi sfide sono state tutte le attività amministrative del fondo: controlli da parte delle autorità di vigilanza, implementazione dell’infrastruttura tecnologica, e i costi elevati per licenze e personale. Abbiamo affrontato venti contrari davvero forti.

TRADERS´: Quali strategie avete utilizzato nel fondo?

Qi: Ci siamo concentrati sull’arbitraggio statistico in ambito high-frequency.
Il nostro strumento principale era un simulatore di mercato interno, utile a sviluppare strategie, poiché nei backtest tradizionali c’è un forte rischio di overfitting.

Il nostro obiettivo era riconoscere pattern nei dati e sfruttare piccoli vantaggi ripetutamente. Cercavamo di catturare il cosiddetto order book alpha, un vantaggio informativo che in genere svanisce in meno di 15 millisecondi.

Non ci limitavamo a singoli titoli, ma operavamo anche su interi panieri azionari.
Lavoravamo con dati ad altissima risoluzione, fino a livello di nanosecondi. Naturalmente, a questi livelli tutto era completamente automatizzato. Gli algoritmi eseguivano circa 25.000 operazioni al giorno.

Un grande vantaggio era il codice estremamente performante scritto da uno dei miei cofondatori, un vero genio in questo campo.

Dopo un po’, però, abbiamo operato quasi esclusivamente sui futures, perché le nostre strategie sulle azioni erano state replicate da altri operatori e vi erano anche segnali di manipolazione.

Le opzioni sarebbero state un’alternativa, ma era molto difficile accedere a dati di qualità senza spendere una fortuna.

TRADERS´: Che tipo di dati utilizzavate?

Qi: Principalmente dati di mercato. Nel high-frequency trading, la qualità e la velocità dei dati, in particolare quelli del book di trading, sono cruciali.

Abbiamo però utilizzato anche alcuni dati alternativi.
Una sfida particolare erano i costi: di tutti i pacchetti dati acquistati, ne utilizzavamo solo una parte. E più persone vi lavoravano, più aumentava il costo. Questo è un problema anche per le grandi aziende!

Proprio per questo, con il mio secondo progetto imprenditoriale, Databento, offriamo una soluzione: si pagano solo i dati effettivamente utilizzati. È un modello di business dirompente, basato sull’idea che i dati debbano essere un vero servizio orientato al cliente.
Fintech e start-up possono così lavorare a costi molto inferiori rispetto a quelli di un terminale Bloomberg tradizionale.

TRADERS´: Vi siete occupati anche di Payment for Orderflow, cioè dell’acquisto degli ordini da broker online e della loro esecuzione?

Qi: No. Quello lo fanno altri operatori molto più grandi nel high-frequency trading. Probabilmente sa di chi parlo. L’esempio più noto è sicuramente il broker americano Robinhood e la sua collaborazione con il leader HFT Citadel. Penso che in questo modello entrambe le parti traggano un buon vantaggio, ovviamente a spese dei tanti piccoli investitori privati.

TRADERS´: Cosa intende dire con questo?

Qi: Da un lato si fornisce liquidità al mercato, il che in sé dovrebbe essere positivo.
Dall’altro lato, però, ritengo che le informazioni provenienti dagli ordini degli investitori privati vengano utilizzate come controindicatore, con cui si prendono posizioni opposte che, in media, portano a un profitto.

In pratica, gli investitori privati meno informati vengono sfruttati sistematicamente a vantaggio degli operatori HFT.

TRADERS´: Come si è evoluto il vostro fondo?

Qi: All’inizio è andato piuttosto bene. Dico “piuttosto” perché ci siamo subito accorti che i nostri algoritmi avevano problemi di capacità.
Quando il fondo ha raggiunto i 20 milioni di dollari, per la prima volta abbiamo dovuto rifiutare ulteriori capitali.

Le strategie di high-frequency trading infatti non scalano bene: si può operare solo con importi molto piccoli per ogni trade, perché si tratta di sfruttare minuscole anomalie.
Per gestire più capitali, avremmo dovuto sviluppare continuamente nuove tattiche operative, ma non è affatto semplice trovare sempre nuove anomalie.

A volte, inoltre, gli effetti precedenti spariscono. È come un gioco del gatto col topo, mentre i costi aumentano ogni anno.

Il lavoro diventava sempre più stressante, l’ambiente sempre più competitivo.
Nonostante tutto, abbiamo avuto alcuni anni eccellenti, con rendimenti annui a due cifre molto elevati.

In un’ora guadagnavo più di quanto i miei genitori avessero mai guadagnato in un anno. E la peggiore performance annuale è stata una perdita dell’11%.

TRADERS´: Guardando indietro, quali sono stati i suoi errori più grandi?

Qi: Ce ne sono stati parecchi. Ma in un hedge fund, la qualità delle strategie dipende dalla qualità dei collaboratori chiave.

Il più grande errore è quindi mettere le persone sbagliate nei ruoli cruciali, o affidare a qualcuno un compito che non gli si addice. Al contrario, quando la persona giusta è al posto giusto, nascono le storie di successo. L’errore più grande che abbiamo commesso, però, è stato non assumere subito un Chief Compliance Officer.

Nel settore ci sono molte più sfide legali, obblighi di conformità e clausole contrattuali di quanto ci si aspetti all’inizio. Ho passato molte notti insonni chiedendomi se la polizia sarebbe venuta a prendermi la mattina dopo.

TRADERS´: Perché ha lasciato Domeyard?

Qi: È stata una decisione difficile, dettata da diversi motivi.
Da un lato, il business stava diventando sempre più complicato. Avevamo circa 25 dipendenti e costi elevati per dati e amministrazione.

Inoltre c’era il problema della scalabilità che ho già descritto.
Ci sono stati momenti in cui tornavo a casa in lacrime, chiedendomi perché avessi scelto un settore così competitivo e privo di senso.

Anche il libro Flash Boys di Michael Lewis ha contribuito a peggiorare la percezione pubblica dell’HFT, con critiche dure come il sospetto di frontrunning degli ordini dei clienti.
Anche se va detto che tra gli esperti il libro non è stato ben accolto, e alcune parti erano davvero esagerate.

In più, ho realizzato che il mio lavoro in Domeyard, alla fine, non aveva un vero valore per la società: serviva solo ad arricchire ulteriormente già ricchi investitori, se vogliamo dirla tutta.

TRADERS´: Il fondo esiste ancora?

Qi: Sì, ma lo stiamo trasformando in una società di proprietary trading, un cosiddetto prop shop. È molto più divertente così, considerando che come hedge fund abbiamo subito fino a sei controlli esterni in un solo anno.

TRADERS´: Fa ancora trading personalmente?

Qi: Sì, anche se oggi solo saltuariamente e non più intraday.
Il mio approccio è naturalmente ancora quantitativo, ma oggi so anche che nella vita c’è molto di più che correre sempre dietro ai rendimenti.

TRADERS´: Come valuta oggi il ruolo dell’intelligenza artificiale nel trading?

Qi: Quello che molti immaginano non esiste davvero: ovvero un algoritmo che si crea una volta e poi funziona in automatico e con profitto per dieci anni.
In realtà, i sistemi devono essere continuamente riaddestrati e adattati ai cambiamenti del mercato.

Paradossalmente, anche l’intelligenza artificiale è efficace solo quanto lo sono i suoi sviluppatori umani dietro le quinte.

A differenza degli scacchi, dove le regole restano fisse e il computer può perfezionarle fino a diventare imbattibile, i mercati cambiano continuamente le “regole del gioco”.

Inoltre, è sempre più difficile prevedere come le persone reagiranno a determinate situazioni, e questa sarà una delle grandi incognite anche in futuro.

TRADERS´: Ha mai dovuto affrontare pregiudizi o difficoltà nel settore finanziario dominato dagli uomini?

Qi: Sì, ogni tanto ci sono certi preconcetti.

Ad esempio, una volta a una conferenza un partecipante mi ha scambiata per lo staff di servizio e mi ha chiesto da bere. Io ho risposto che prima avrei tenuto il mio intervento e sarei tornata dopo.

La situazione gli è risultata imbarazzante, probabilmente si è trattato solo di un malinteso. Ma episodi come questo dimostrano che certi stereotipi sono ancora presenti.

Intervista a cura di Marko Gränitz

460 milioni di dollari di perdita in un’ora

Nel 2012, Knight Capital era uno dei maggiori market maker per azioni statunitensi.
Il 1° agosto di quell’anno, un aggiornamento software attivò per errore una parte di codice non testata.

Il risultato catastrofico: 460 milioni di dollari di perdita nella prima ora di trading. L’episodio evidenziò i rischi del trading ad alta frequenza (HFT) senza supervisione umana diretta. Il rischio di perdere tutto in pochi minuti richiede sistemi avanzati di controllo del rischio. Tuttavia, i sistemi di monitoraggio rallentano il trading, e questo può intaccare la base dei profitti.

Fonte: Cohen, L. / Foreman, M. / Malloy, C. (2015), “Domeyard: Starting a High-Frequency Trading (HFT) Hedge Fund”

Come si fonda un hedge fund

Quando nel 2012 Christina Qi fondò Domeyard, pensava che bastassero tre cose per avere successo:

1. Un sistema di trading
2. Una buona strategia
3. Tanti capitali

In realtà, quello era solo la punta dell’iceberg.
Serve anche un gran numero di fornitori di servizi: dal prime broker, ad avvocati specializzati, a fornitori di dati.

Le decisioni cruciali devono essere prese tutte all’inizio, dopo è molto difficile cambiare singoli fornitori.
Inoltre, la struttura delle commissioni va studiata con attenzione fin da subito, evitando modelli standardizzati.

Fonte: Christina Qi su YouTube (2020), “How to Start a Hedge Fund – A CEO’s Guide”