Paradosso di Monty Hall

Oggi, ho pensato di trattare un argomento leggero ma simpatico che vi farà comprendere che non sempre il mondo delle probabilità è lineare e comprensibile, e che spesso la realtà è contro-intuitiva, come avevo cercato di spiegare nel post Perchè i mercati sono controintuitivi. Premetto che questo “gioco” ha scaldato l’opinione di migliaia di professori accademici e statistici, quindi sentitevi pure in diritto di pensare che il gioco che vi proporrò sembrerà sbagliato, ma abbiate il coraggio e l’umiltà di studiare il problema a fondo senza il pregiudizio di avere ragione e che il paradosso sia sbagliato (anche perché altrimenti non si chiamerebbe paradosso…). Immaginate di essere protagonisti di un quiz televisivo, e vi viene proposto dal conduttore di scegliere una delle tre porte qui sopra rappresentate, dove dietro di esse si nascondono due capre ed una fiammante automobile nuova di zecca che se indovinerete dove si trova diventerà vostra. La

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La volatilità come nuova Asset Class di investimento

I mercati azionari sono ai massimi di sempre (quelli americani ovviamente, poiché a parte il DAX i mercati azionari europei sono ben distanti), la domanda che in tanti si fanno è: quanto durerà questo trend rialzista? Ovviamente nessuno ha la sfera di cristallo e quindi prevedere il momento esatto in cui il mercato avrà una crisi seria non si può prevedere, però diversi strumenti possono aiutarci nel migliorare l’efficienza di portafoglio. A parte le probabilità condizionate (potete leggere Le Probabilità Condizionate usando le FTI) che permettono di stimare le probabilità di crescita o di perdita di un determinato mercato (leggete se non lo avete già fatto anche il post Prevedere i rendimenti finanziari si può!) per migliorare l’efficienza di portafoglio si stanno affacciando sul mercato degli strumenti interessanti per la protezione dall’evento avverso, ovvero la perdita di valore degli indici di mercato (e quindi anche degli strumenti finanziari come i fondi ad

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Le Probabilità Condizionate usando le FTI

Nel post della scorsa settimana Le Finestre Temporali di Investimento (parte 2) abbiamo visto insieme cosa sono le FTI,  Finestre Temporali di Investimento, ovvero uno strumento per analizzare il comportamento dei mercati finanziari ad orizzonti temporali prefissati, come nello studio effettuato tre anni. Lo studio empirico evidenzia senza alcun dubbio che esiste una forte correlazione inversa tra rendimenti passati e futuri, che aumenta quando nel recente passato si abbia osservato un drawdown, ovvero una perdita dai massimi, di un certo rilievo, quindi abbiamo osservato che maggiore è stata la perdita, maggiori sono le probabilità di ottenere rendimenti positivi in futuro. Mentre i modelli che ci insegnano in finanza sostengono che i mercati sono casuali e possono essere descritti da una media ed una varianza che è valida sempre, l’esperienza empirica ci insegna che non è possibile descrivere una serie storica, soprattutto molto lunga, con una semplice distribuzione dei rendimenti (o gaussiana) che

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Perchè i mercati finanziari sono contro-intuitivi?

Alcuni giorni fa ad una conferenza ho sentito la seguente frase: “bevi il cibo e mangia l’acqua”; ad una prima analisi pensavo che il relatore avesse avuto un malore, ma in realtà tale frase ha un senso profondo, significa che bisogna masticare molto bene il cibo fino a renderlo liquido e l’acqua invece bisogna tenerla in bocca a lungo prima di ingerirla. Tale frase è contro-intuitiva, ovvero fa capire che il modo giusto di comportarsi è il contrario di quanto la comune credenza ci insegna sin da quando siamo piccoli. Perchè i mercati finanziari sono contro-intuitivi? Semplice, avete mai conosciuto una sola persona che investe in borsa per perdere soldi? Io mai, però ho conosciuto molte persone che hanno perso soldi in borsa. Questo significa che seppure la gente pensa di agire correttamente, nella realtà commette qualche errore che lo porta a sbagliare; se i mercati fossero intuibili ed intuitivi,

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Prevedere i rendimenti finanziari si può!

La stima dei rendimenti futuri di un investimento finanziario è sicuramente difficile, sopratutto se si usa la statistica tradizionale basata sulla media e sulla varianza. Se si analizzano in un solo passaggio 40 anni di storia e si prende come dato di rendimento atteso la media dei rendimenti di tutti e 40 gli anni si ottiene un dato poco significativo e poco utile per capire cosa succederà in un periodo più breve come per esempio 3 anni. Con il nostro modello di probabilità condizionate (basato su statistica bayesiana riconosciuta a livello accademico) invece si analizzano periodi prefissati con le finestre temporali e si definiscono le distribuzioni più adeguate in base alle caratteristiche del recente passato. In tal modo è possibile adeguare le previsioni con maggiore precisione ed attendersi risultati di stima decisamente superiore, ma prima di rivelarvi i risultati vorrei spiegarvi bene come funzionano. Per ogni strumento finanziario in portafoglio

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Pregi (pochi) e difetti del VaR

Quasi tutti conoscono cos’è il VaR, ovvero il Value at Risk, meno sanno che è un indicatore che era stato richiesto e creato dal CEO di J.P. Morgan a seguito della crisi del 1987 e ancora meno sanno che inizialmente si chiamava CaR, ovvero Capital at Risk. Ma veniamo con ordine, dopo il lunedì nero del 19 ottobre 1987 che aveva fatto perdere in un solo giorno ben più del 20% nel mercato azionario statunitense, il ceo di J.P. Morgan Dennis Weatherstone chiese ai suoi quantitativi di creare il famoso “4:15 report”, ovvero un report che contenesse in una unica pagina un valore per ogni singola asset class che facesse comprendere il rischio di perdita a cui era sottoposta la banca con un valore di confidenza e di probabilità. Tale necessità era giustificata dal fatto che molti comparti della banca lavoravano indipendentemente uno dall’altro e le esposizioni ad un singolo

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Le Finestre Temporali di Investimento (parte 2)

Nel Post del 28 Dicembre scorso, Finestre Mobili per l’analisi dei mercati finanziari, ho spiegato come utilizzare la tecnica delle rolling windows per analizzare una serie storica, e nel post della settimana scorsa, Introduzione alle Finestre Temporali di Investimento ho introdotto la tecnica utilizzata per provare ad analizzare il fenomeno del ritorno alla media. Ricapitolando brevemente, la domanda a cui cercheremo di dare una risposta con questo post è la seguente: esistono momenti migliori di altri (intesi come maggiore probabilità di guadagnare) per investire nei mercati finanziari, e se si quali sono e come si identificano? Immaginate di voler investire i vostri soldi in borsa per un periodo fisso di 3 anni, sareste in grado di dirmi negli ultimi 42 anni quante volte in percentuale avreste ottenuto con tale orizzonte temporale un rendimento positivo al termine dei tre anni? Utilizzando le rolling windows, ovvero spostandosi avanti di un mese e ricalcolando di nuovo

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Introduzione alle Finestre Temporali di Investimento

Lo scopo delle Finestre Temporali di Investimento, attraverso il metodo delle “rolling windows” (per chi non lo avesse letto il post Finestre Mobili per l’analisi dei mercati finanziari spiega come funzionano) è la verifica empirica attraverso l’utilizzo di strumenti statistici della possibilità ex-ante di determinare un momento ottimale di entrata nel mercato azionario. Si vuole verificare, quindi, se esista una ragionata ed accorta strategia di entrata nei mercati azionari in grado di aumentare il livello di confidenza dell’investitore circa l’opportunità di ottenere risultati positivi in termini di rendimento con una durata dell’investimento prefissata. I rendimenti di un indice azionario manifestano caratteristiche di erraticità, che hanno spinto alla creazione di numerosi modelli descrittivi e di previsione sia per i rendimenti che per la volatilità degli stessi. Proprio queste caratteristiche costringono ad un compito non facile un ignaro investitore che cerchi di scegliere il momento adatto in cui investire. Cercheremo di verificare se esiste una

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Finestre Mobili per l’analisi dei mercati finanziari

Le Rolling Windows, tradotte in italiano finestre mobili, sono delle tecniche statistiche di analisi non molto amate dagli accademici statistici ma molto utili ed usate dai cosiddetti “practitioners”, ovvero i quantitativi come noi che usano metodologie matematiche o statistiche applicate alla finanza. Sostanzialmente si tratta di periodi temporali di analisi di una serie storica, sia essa una serie storica di prezzi, di rendimenti o di risultanti di un indicatore statistico come la correlazione. Ci tenevo ad introdurre bene questa metodologia prima di parlare, nei post delle prossime settimane, di fenomeni di mercato che vengono analizzati diffusamente anche con queste metodologie. Come funzionano quindi le Rolling Windows? praticamente immaginate una serie storica di dati settimanali, se io prendo in analisi 52 periodi, ovvero un anno, avrò un punto di partenza ed un punto di arrivo, da cui posso ricavare il rendimento, avrò 52 rendimenti settimanali su cui calcolare la deviazione standard

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Sulla Volatilità, la classificazione e l’adeguatezza

Come detto nel post Oggi parliamo di Deviazione Standard da un punto di vista “non standard”, la Volatilità è simmetrica ed è un indicatore di incertezza della stima e non di puro rischio degli investimenti finanziari. Capirete da soli che quindi utilizzare questo indicatore statistico per classificare il rischio degli strumenti finanziari, pratica diffusissima tra gli intermediari finanziari, è non solo riduttivo e sbagliato ma anche pericoloso. Mi spiego meglio, se un investitore avesse comprato nel 2007 un fondo obbligazionario corporate, il rischio dichiarato dalla volatilità storica di tale strumento sarebbe stato molto basso, e quindi una banca avrebbe potuto venderlo tranquillamente ad una fascia di clientela molto conservativa. La volatilità di tale fondo l’anno dopo, con la crisi di Leaham Brothers e l’improvvisa illiquidità del mercato corporate, è triplicata in poco tempo, rendendo non solo non più adeguato il profilo di rischio di quello strumento per i clienti conservativi, ma

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