{"id":1038,"date":"2018-04-10T15:44:52","date_gmt":"2018-04-10T13:44:52","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.ilgiornale.it\/trading\/?p=1038"},"modified":"2018-04-10T16:03:59","modified_gmt":"2018-04-10T14:03:59","slug":"trading-in-opzioni-parte-2","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.ilgiornale.it\/trading\/2018\/04\/10\/trading-in-opzioni-parte-2\/","title":{"rendered":"Trading in opzioni PARTE 2"},"content":{"rendered":"

Trading in opzioni 2.0: perch\u00e9 il metodo probabilistico pu\u00f2 segnare il confine tra il vostro successo e il vostro fallimento<\/strong><\/p>\n

“Nell\u2019articolo precedente – scrive Domenico Dall’Olio, professore a contratto di Strumenti e Mercati Finanziari all’Universit\u00e0 Ca’ Foscari di Venezia e responsabile del sito TradePort<\/a>\u00a0– ho cercato di focalizzare la vostra attenzione sul come e perch\u00e9 le probabilit\u00e0 degli eventi siano importanti ai fini della definizione delle strategie in opzioni pi\u00f9 corrette. Ora entro nel merito di questo concetto e vi illustro una metodologia che pu\u00f2 cambiare davvero il vostro approccio ai mercati.<\/p>\n

Trading in opzioni 2.0: quasi tutti usano un modello sbagliato<\/strong><\/p>\n

Come dicevo nell\u2019articolo precedente – scrive Domenico Dall’Olio, professore a contratto di Strumenti e Mercati Finanziari all’Universit\u00e0 Ca’ Foscari di Venezia e responsabile del sito\u00a0TradePort<\/a>\u00a0– il modello Normale, \u00e8 alla base della metodologia di calcolo delle probabilit\u00e0 degli eventi finanziari pi\u00f9 utilizzata dai trader. Ma non solo: viene utilizzato anche nei modelli che servono a prezzare le opzioni e perfino nei modelli di neutralizzazione dei rischi dei portafogli sulla base della probabilit\u00e0 che sia effettivamente necessario mettere in moto coperture dei rischi oppure no. Per chi conosce la materia, sto parlando del delta hedging, come avrete capito.<\/p>\n

Trading in opzioni 2.0: la storia insegna<\/strong><\/p>\n

Superare il modello Normale \u00e8 non solo possibile, ma anche auspicabile. Se non altro per cercare di ottenere stime delle probabilit\u00e0 degli eventi che tengano conto anche di quegli eventi estremi che per quanto rari non possono essere ignorati nelle proprie equazioni del rischio. Un modo di andare oltre il modello consiste nel guardare alla storia di ogni singolo strumento, cos\u00ec da sfruttare l\u2019informazione che esso ci ha effettivamente apportato nel tempo anzich\u00e9 cercare di ingabbiarne il comportamento atteso futuro entro barriere puramente teoriche e solitamente molto poco efficaci ed efficienti.<\/p>\n

Trading in opzioni 2.0: il modello storico contro il modello teorico<\/strong><\/p>\n

Una soluzione perseguibile, come vi dicevo poco fa, consiste – scrive Domenico Dall’Olio, professore a contratto di Strumenti e Mercati Finanziari all’Universit\u00e0 Ca’ Foscari di Venezia e responsabile del sito\u00a0TradePort<\/a>\u00a0– nel considerare le probabilit\u00e0 degli eventi in relazione alle frequenze relative degli eventi storici. Si tratta in sostanza di passare ad un modello empirico, basato sullo studio della storia passata e dell\u2019utilizzo dei risultati storici come stima dei risultati futuri. Non \u00e8 forse quello che facciamo ogni volta che applichiamo una strategia di trading ottimizzata su dati storici di prezzo e di vari indicatori?<\/p>\n

Trading in opzioni 2.0: come si fa una analisi empirica?<\/strong><\/p>\n

Per passare dal modello teorico a quello empirico – scrive Domenico Dall’Olio, professore a contratto di Strumenti e Mercati Finanziari all’Universit\u00e0 Ca’ Foscari di Venezia e responsabile del sito\u00a0TradePort<\/a>\u00a0– dobbiamo stabilire un orizzonte temporale di analisi, poniamo 20 giorni, e andare sulla serie storica dei prezzi di uno strumento a costruire il rendimento storico mobile a 20 giorni: aspettiamo i primi 20 giorni di dati e calcoliamo il rendimento di oggi rispetto a 20 giorni precedenti. Domani togliamo dalla serie il dato pi\u00f9 vecchio e introduciamo quello nuovo (la chiusura di domani) e ricalcoliamo il rendimento su una base mobile di 20 giorni. \u00c8 lo stesso concetto della media mobile, ma invece di ricalcolare ogni volta la media a 20 giorni ricalcoliamo la variazione di prezzo tra la data corrente e 20 giorni prima. Ci\u00f2 che otteniamo, alla fine, \u00e8 una sequenza di valori di rendimento che posti su un grafico cos\u00ec come sono non ci dicono molto, in quanto troppo rarefatti se considerati sui valori esatti. L\u2019unico modo di ottenere una rappresentazione grafica sfruttabile consiste nel raggruppare i rendimenti in classi, ad esempio mettendo in un\u2019unica colonnina tutti i rendimenti compresi tra -0.5% e +0.5%: cos\u00ec facendo avremo una classe di rendimenti che incorporer\u00e0 decine o anche centinaia di rendimenti simili anche se non esattamente uguali.<\/p>\n

Trading in opzioni 2.0: un\u2019immagine vale pi\u00f9 di mille parole<\/strong><\/p>\n

Volete un esempio? Guardate la figura 1, che illustra il confronto tra la distribuzione teorica (linea arancione) con la distribuzione empirica sullo stesso lasso di tempo (le colonnine verdi), 2 anni, per il titolo Alcoa.<\/p>\n

\"figura<\/a>

figura 1 – distribution chart Alcoa 2 anni<\/p><\/div>\n

La curva arancione \u00e8 quella che dovrebbe descrivere le probabilit\u00e0 degli eventi, l\u2019istogramma verde \u00e8 quello che illustra ci\u00f2 che realmente \u00e8 successo negli ultimi due anni su questo titolo. Il confronto evidenzia immediatamente due grandi vincoli del modello teorico rispetto a quello empirico: sottostima fortemente il rischio delle code (guardate quante colonnine verdi escono dalla curva teorica arancione nella parte destra del grafico) e sottostima anche la probabilit\u00e0 degli eventi centrali, quelli concentrati in un intervallo di rendimento contenuto.<\/p>\n

Trading in opzioni 2.0: cosa significa tutto ci\u00f2, in pratica?<\/strong><\/p>\n

Se si fa trading non-direzionale in opzioni – scrive Domenico Dall’Olio, professore a contratto di Strumenti e Mercati Finanziari all’Universit\u00e0 Ca’ Foscari di Venezia e responsabile del sito\u00a0TradePort<\/a>\u00a0– l\u2019unico statisticamente premiante nel lungo periodo, allora l\u2019istogramma verde \u00e8 la premessa statistica alla correttezza dell\u2019impianto operativo adottato: per la maggior parte del tempo il titolo in esame non mostra una capacit\u00e0 di movimento significativa, da cui il vantaggio dell\u2019essere venditori di opzioni confidando nel fatto che difficilmente il prezzo del titolo potr\u00e0 esplodere in un senso o nell\u2019altro nel lasso di tempo considerato. Ma, e questo \u00e8 un \u201cma\u201d grande come una casa, bisogna essere preparati ad un rischio piccolo, ma comunque non nullo, di trovarsi di fronte ad un movimento violento e improvviso, capace di spazzare via il proprio capitale finanziario e psicologico. Da cui la necessit\u00e0 di una ferrea gestione del rischio, basata su un piano operativo che per definizione non pu\u00f2 essere basato sul modello Normale: esso non prende neppure in considerazione gli eventi drammatici da cui dobbiamo essere preparati a difenderci!<\/p>\n

Trading in opzioni 2.0: ma c\u2019\u00e8 anche un altro aspetto da considerare<\/strong><\/p>\n

In effetti – scrive Domenico Dall’Olio, professore a contratto di Strumenti e Mercati Finanziari all’Universit\u00e0 Ca’ Foscari di Venezia e responsabile del sito\u00a0TradePort<\/a>\u00a0– il modello storico risolve un grande problema, quello della sottostima del rischio di eventi estremi, ma ne solleva un altro, che bisogna affrontare nel modo giusto. Ne parliamo la prossima volta!<\/p>\n

Nel frattempo vi invito a \u201cgiocare\u201d con il nostro calcolatore gratuito di probabilit\u00e0. Lo trovate spiegato mediante un breve video dimostrativo sul sito di TradePort alla pagina dedicata agli strumenti utili<\/span><\/strong> (link http:\/\/www.quantoptions.it\/strumenti-utili\/<\/a>), nella quale troverete anche il link per scaricarlo.”<\/p>\n

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