La fallacia degli indicatori Media/Varianza

Vorrei presentare un illuminante lezione del prof. Ruggero Bertelli sul tema degli indicatori statistici deterministici a confronto con i classici indicatori media e varianza. VEDIAMOLA IN AZIONESe ipotizziamo un investimento che un anno guadagna il 10%, l’anno dopo perde il 10%, il terzo anno guadagna di nuovo il 10% e il quarto anno perde il 10%, a vostro avviso quale sarà il rendimento dell’investimento alla fine di quattro anni? PENSATE ALLA RISPOSTA PRIMA DI CONTINUARE A LEGGERE…Se avete risposto zero, forse non vi ricordate che i rendimenti non sono lineari, se perdo il 50% per tornare al valore iniziale devo fare il 100%, ovvero le perdite non sono uguali ai rendimenti necessari per recuperarle. Se perdo il 10% per tornare alla pari devo fare quasi l’11%, come potete vedere dall’immagine qui sotto. Dopo quattro anni mi trovo con circa 98 euro dai 100 iniziali, con un rendimento reale del -0,5%

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Come creare una simulazione Montecarlo in Excel.

Pochi sanno che le basi delle simulazioni Montecarlo sono attribuite a Enrico Fermi e Jon Von Neumann, quest’ultimo è il creatore del primo computer e anche mentore di Harry Markowitz all’inizio della sua carriera di pratictioners (erano gli anni ’40). Il nome Montecarlo è stato dato all’approccio in onore del famoso casinò monegasco, in quanto questi modelli simulano dati casuali con varie metodologie. Queste simulazioni sono utili per comprendere le caratteristiche delle serie storiche finanziarie e delle probabilità ad esse collegate che spesso sono difficili da comprendere senza computazione dei dati. Per esempio, se acquisto un fondo che ha una media storica di rendimento annuo del 5% e una volatilità del 7%, che probabilità ho di avere un rendimento positivo l’anno successivo? e dopo tre anni? e dopo cinque anni? Queste risposte si possono dare con calcoli matematici di probabilità, ma anche e forse più semplicemente con delle simulazioni Montecarlo che

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