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La maggioranza dei trader ha una certa familiarità con i princìpi dell’Analisi Tecnica, anche per quanto riguarda il trading sul Forex, ma non si può dire lo stesso di altri strumenti matematici che potrebbero essere utilizzati per analizzare il comportamento dei mercati ed indivduare dei pattern da “sfruttare” per gli investimenti. Attenzione: prevedere il futuro con certezza non è in nessun modo possibile, ma questo non vuol dire che non esistano strumenti che consentano di analizzare i trend e comprendere meglio il comportamento dei mercati. Ovviamente, con tutte le avvertenze che abbiamo più volte sottolineato in passato, a partire dall’attenzione ad evitare la trappola di cercare di adattare la realtà al modello matematico anziché viceversa.

Gli analisti più sofisticati utilizzano non solo tecniche statistiche avanzate, ma anche analisi derivate dalla teoria del moto browiniano (nota: val la pena evidenziare che in questo contesto, così come nei contesti scientifici in generale, “teoria” non vuol dire che il moto browiniano “forse esiste e forse no”, ma indica il termine teoria indica il complesso di ipotesi, enunciati, proposizioni ed equazioni matematiche che lo descrivono… ma è una divagazione).

Una formula molto apprezzata è quella della cosiddetta “Legge di potenza periodica logaritmica” (Log periodic power law – LPPL), che può diventare anche estremamente complicata — a seconda del modello utilizzato e dai dati che si stanno esaminando — ma la logica di base è relativamente semplice, e vale la pena esaminarla superficialmente. Una “legge di potenza” è un’equazione che definisce una relazione tra due quantità in modo tale che questo non dipende dalla scala. Nei mercati azionari, o nel forex, tipicamente le quantità esaminate sono il prezzo ed il tempo. L'”invarianza dalla scala” significa che la “forma di base” del grafico che rappresenta la relazione è in un certo senso indipendente dai valori.

Le leggi di potenza priodica logaritmica aggiungono una periodicità all’equazione, che ha lo scopo di essere una semplificazione matematica dei dati realmente osservati, semplificazione finalizzata a rendere i dati trattabili matematicamente. Si tratta di un modello molto utilizzato per descrivere il comportamento dei “fenomeni caotici“, come possono essere i mercati azionari, ma anche i terremoti. Con questo sistema è possibile descrivere matematicamente i dati storici con estrema precisione, anche se– inevitabilmente — non sempre i mercati si comportano come anticipato dall’equazione

La cosiddetta “Rescaled Range Analysis” è utilizzata nello studio di molti fenomeni naturali, come le macchie solari o i cicli di piene dei fiumi,  e per questo viene impiegata anche per analizzare i cicli dei mercati finanziari, in particolare allo scopo di identificare dei pattern emergenti. In base al fattore di scala utilizzato e ai risultati dell’analisi, è possibile valutare se il processo (il trend) in esame è “indipendente” oppure se “ha una memoria” (come potrebbe essere il caso di una moneta lanciata, nella quale sia più probabile che esca “testa” che “croce”, o viceversa), e se questa “memoria” è di breve o di lungo termine.

L’aspetto interessante di questi due esempi di tecniche sta nel fatto che si tratta di metodologie sviluppate per studiare i “sistemi caotici“, dal moto browniano, ai terremoti, alle piene de fiumi. Dato che tutti i mercati finanziari (azionari, obbligazionari, forex, ecc.) sono sistemi altamente caotici, l’utilità di questo approccio è evidente.

Questi metodi però non sono spesso offerti dai “comuni” broker finanziari, anche se sono molto utilizzati dai soggetti più sofisticati (come gli hedge funds, o le banche più grandi), e certamente un piccolo trader può trovarsi intimidito di fronte alla complessità della materia e degli strumenti matematici, ma cercare di comprendere correttamente queste metodologie vale sicuramente la sforzo.

Banche e Risparmio [http://www.banknoise.com]

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