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Dal punto di vista statistico, esistono dei test utili per riconoscere la normalità di una distribuzione e sono: la skewness e la curtosi.

La skewness è una misura dell'asimmetria della serie storica intorno alla propria media. La skewness di una distribuzione normale e simmetrica ed è pari a zero. Se il valore è negativo significa che la distribuzione presenta una coda sinistra più lunga, viceversa se il valore è positivo.

La curtosi misura la forma delle code della gaussiana. Il valore della curtosi di una distribuzione gaussiana è 3. Se eccede questo livello, la distribuzione si dice leptocurtica, cioè più "appuntita" di una normale, viceversa se il valore è inferiore a 3.

Prendiamo la serie storica giornaliera dell’indice Ftse Mib dal 23/05/2006 al 06/03/2015 (3.209 giorni di borsa) e calcoliamoci i rendimenti.

Se rappresentassimo graficamente in un diagramma a dispersione questi rendimenti riferiti al periodo esaminato, sarebbe difficile qualsiasi interpretazione.

Facciamoci allora aiutare da Excel prendendo la funzione di “frequenza”. Quest’ultima consente di costruire una distribuzione di frequenza dei rendimenti trovati per classi di valori.

Come vedete dall’istogramma in basso la distribuzione assomiglia molto a una normale nel senso che i rendimenti tendono a distribuirsi all’incirca normalmente ma non collimano perfettamente con una distribuzione gaussiana come previsto dalla teoria economica (skewness=0, curtosi=3); mentre i valori prodotti dal nostro test sono:

• skewness = -0,023
• curtosi= 4,081

Quindi rispetto a una gaussiana abbiamo:

asimmetria negativa, cioè coda di sinistra della distribuzione eccessivamente lunga;
leptocurtosi, cioè distribuzione eccessivamente alta, con code troppo lunghe.

Abbiamo sovrapposto la curva di distribuzione normale sopra l'istogramma dei rendimenti dei prezzi dell’indice in modo da cogliere visivamente le differenze.

Cosa possiamo dire allora? Bhe… da quanto visto esce fuori un quadro che smonta in parte quanto sostenuto dal paradigma della teoria economica classica in generale e la teoria random walk in particolare che vuole tutto casuale.

Emerge invece che nelle distribuzioni oltre a una evidente componente casuale, esiste una componente discrezionale dei prezzi, infatti, se un prezzo si manifesta in termini non casuali tende a generare una serie di valori caratterizzati da una maggiore probabilità di mantenimento della tendenza piuttosto che una sua inversione continua.

Ciò giustifica l’adozione per esempio di strategie di trend following di lungo periodo come mezzo per generare performance migliori rispetto agli indici di riferimento.

In conclusione possiamo dire che le variazioni di un titolo seguono un cammino generalmente casuale, irrazionale, per periodi mediamente brevi che possono portare a distorsioni nei prezzi dei titoli stessi e quindi a ritenerli sopra o sottovalutati.

Siamo un po’ tutti d'accordo sul fatto che il mercato non sia perfettamente efficiente nel breve periodo, e che le anomalie esistono e vengono sfruttate adeguatamente da alcuni investitori e traders "evoluti". Vedi per esempio High frequency trading (HFT) ovvero negoziazioni ad altissima frequenza con posizioni di investimento che durano da poche ore fino a frazioni di secondo che generalmente sovraperformano il mercato approfittando di questi disallineamenti.

Nel lungo periodo – tuttavia - i mercati sono del tutto efficienti e i prezzi dei titoli tenderebbero a convergere verso il loro naturale “fair value”.

A titolo esemplificativo una strategia molto semplice da seguire "trend following" che mi viene in mente in questo momento potrebbe essere quella di far uso dell'indicatore statistico di asimmetria "skewness". Ebbene, ipotizzando di riferirci sempre al nostro indice Ftse Mib e di analizzare giornalmente la distribuzione delle chiusure delle ultime 90 sedute (tre mesi) dell’indice stesso, si andrà long ogni qual volta lo skewness sarà positivo (crescita del mercato) e short ogni qual volta questo passerà in territorio negativo (discesa del mercato).

Concludo ricordando sempre che se si vuole operare in maniera efficace nei mercati finanziari, con o senza analisi tecnica, la chiave del successo risiede in una appropriata e rigorosa gestione del rischio e nella capacità di rimanere lucidi nei momenti critici dei mercati.

Opzioni Binarie

Che i mercati siano per la maggior parte casuali, lo dimostra anche il proliferare di broker on line che ultimamente spuntano come fungi nel web e che propinano cosiddette “opzioni binarie” i quali hanno fiutato evidentemente l’affare… e in parte lo è!

Una opzione binaria è una modalità di scommessa (perché è di questo si tratta senza tanti giri di parole) del tipo tutto o niente. Se si azzecca la previsione si incamera un ammontare fisso di denaro (in genere una percentuale inferiore e variabile rispetto a quello che si è puntato e che viene stabilito in anticipo dal broker al momento della stipulazione del contratto). Se si sbaglia la previsione si perde tutto.

Un po’ come il sistema dei numeri binari indicati con 0 e 1 dal quale prende il nome.

Anzi ne approfitto per aprire un tread apposito...

http://www.optionclub.it/Forum/phpBB3/viewtopic.php?f=4&t=594&view=unread#unread

LightMan ha scritto:Euro stoxx 50 operare in laterale è Bravura o Fortuna?

Intanto ti ringrazio LightMan per i tuoi video, sono molto interessanti ed istruttivi.
Nel video in oggetto volevo però fare un'osservazione. In più punti del video quando parli della volatilità storica, assegni a questa un valore predittivo: "Chi prezzava il mercato stabiliva che cominciava ad esserci più rischio" perché la volatilità storica era salita.
Per come la vedo io, la volatilità storica guarda indietro, non in avanti. Non sarebbe più corretto assegnare alla volatilità implicita questa capacità di prezzare il rischio sul futuro?
Grazie.

e sul nostro indice c'è qualcosa del genere?
saluti

LightMan ha scritto:A questo link potete "smanettare" sul grafico con la curva di regressione


https://www.tradingview.com/e/Ofp0wMWn/