{"id":1066,"date":"2018-04-24T15:06:12","date_gmt":"2018-04-24T13:06:12","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.ilgiornale.it\/trading\/?p=1066"},"modified":"2018-04-24T15:06:12","modified_gmt":"2018-04-24T13:06:12","slug":"le-insidie-del-trading-in-opzioni-parte-3","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.ilgiornale.it\/trading\/2018\/04\/24\/le-insidie-del-trading-in-opzioni-parte-3\/","title":{"rendered":"Le insidie del trading in opzioni PARTE 3"},"content":{"rendered":"

Trading in opzioni 2.0: le insidie del modello storico<\/strong><\/p>\n

“Nell\u2019articolo precedente – spiega Domenico Dall’Olio, professore a contratto di Mercati e Strumenti Finanziari dell’Universit\u00e0 Ca’ Foscari di Venezia e direttore del progetto Quantoptions.it<\/a> – vi avevo lasciati con un problema aperto: il modello storico risolve le principali criticit\u00e0 del modello Normale, ma porta con s\u00e9 una complicazione che bisogna conoscere e saper affrontare correttamente. Vediamo di capire di cosa si tratti.<\/p>\n

I mercati azionari statunitensi negli ultimi anni sono stati fortemente crescenti. Molti titoli hanno segnato rialzi a doppia o anche tripla cifra percentuale e questo da un punto di vista dell\u2019analisi storica pu\u00f2 portare ad un rischio nascosto in piena vista: il non considerare come probabili eventi negativi pi\u00f9 o meno importanti. Perch\u00e9 accade questo e perch\u00e9 \u00e8 di fondamentale importanza per il trading in opzioni efficace?<\/p>\n

Trading in opzioni 2.0: la storia pu\u00f2 introdurre un pericoloso bias nel modello<\/strong><\/p>\n

Il punto – spiega Domenico Dall’Olio, professore a contratto di Mercati e Strumenti Finanziari dell’Universit\u00e0 Ca’ Foscari di Venezia e direttore del progetto\u00a0Quantoptions.it<\/a>\u00a0– \u00e8 che se la storia che viene utilizzata per l\u2019analisi delle probabilit\u00e0 degli eventi \u00e8 fortemente sbilanciata a favore di eventi positivi o negativi qualsiasi modello che utilizzi solo la storia conosciuta porter\u00e0 sempre giocoforza a sottostimare radicalmente le probabilit\u00e0 di eventi simili a quelli conosciuti ma in direzione opposta rispetto agli stessi. Si osservi ad esempio la figura 1, che mostra l\u2019analisi storica del titolo Amazon sugli ultimi due anni di osservazioni.<\/p>\n

\"figura<\/a>

figura 1 amazon due anni<\/p><\/div>\n

L\u2019istogramma storico \u00e8 molto sbilanciato verso destra, a causa di un comportamento sempre rialzista del titolo nella finestra temporale considerata. Se si utilizzasse il dato derivante dal modello Normale si sottostimerebbero gli eventi di coda, ma se si usasse il dato del modello storico si escluderebbe completamente la probabilit\u00e0 di qualsiasi evento negativo, e non soltanto quella di quelli estremi! Ed \u00e8 proprio qui che si innesta il nuovo criterio di definizione delle probabilit\u00e0 adottato da TradePort; il criterio che rivoluziona in modo definitivo il campo di gioco.<\/p>\n

Trading in opzioni 2.0: la probabilit\u00e0 stress test come soluzione radicale al problema<\/strong><\/p>\n

Ci\u00f2 che fa la piattaforma TradePort – spiega Domenico Dall’Olio, professore a contratto di Mercati e Strumenti Finanziari dell’Universit\u00e0 Ca’ Foscari di Venezia e direttore del progetto\u00a0Quantoptions.it<\/a>\u00a0– \u00e8 considerare i movimenti storici in ragione della loro ampiezza ma non della loro direzione. In altri termini, la piattaforma considera come verosimili tutti gli eventi storici cos\u00ec come si sono verificati e anche in direzione opposta con la stessa forza. \u00c8 un modo di considerare come probabili anche eventi che non si sono mai verificati nel periodo di osservazione storica ma che potrebbero verificarsi nel periodo dell\u2019operativit\u00e0 pratica.\u00a0 Materialmente questo risultato si ottiene sovrapponendo la distribuzione reale degli eventi e la sua opposta rispetto all\u2019asse centrale.<\/p>\n

Trading in opzioni 2.0: mettendo tutto insieme cambia radicalmente la nostra capacit\u00e0 di leggere il mercato in chiave probabilistica<\/strong><\/p>\n

Questa triplice chiave di lettura del mercato combinata permette di formulare ipotesi di lavoro molto pi\u00f9 puntuali e quindi efficaci. Un criterio di selezione delle operazioni – spiega Domenico Dall’Olio, professore a contratto di Mercati e Strumenti Finanziari dell’Universit\u00e0 Ca’ Foscari di Venezia e direttore del progetto\u00a0Quantoptions.it<\/a>\u00a0– pu\u00f2 facilmente essere individuato in una condizione molto particolare: che la probabilit\u00e0 stress test a favore di una specifica operazione sia pi\u00f9 alta della probabilit\u00e0 teorica a favore di quella stessa operazione. Lo abbiamo denominato \u201carbitraggio di probabilit\u00e0\u201d. Si tratta di una condizione nella quale le probabilit\u00e0 a favore di una certa posizione in opzioni sono elevate non perch\u00e9 lo dice un modello teorico che si dimostra puntualmente errato, ma perch\u00e9 la tipicit\u00e0 del sottostante, il suo reale comportamento storico e l\u2019ipotesi che tale comportamento possa mostrarsi anche in modo inatteso (la probabilit\u00e0 stress test) supportano il trader nel prendere quella decisione.<\/p>\n

Scoprite tutti i dettagli e iscrivetevi a questo link\u00a0https:\/\/quantoptions.lpages.co\/quantoptions-meeting\/<\/a><\/strong><\/span><\/p>\n

\u00a0<\/strong>Trading in opzioni 2.0: algoritmi di screening proprietari ispezionano quotidianamente il mercato a caccia di arbitraggi di probabilit\u00e0<\/strong><\/p>\n

Si osservi la figura 2, ad esempio.<\/p>\n

\"figura<\/a>

figura 2 trading ideas<\/p><\/div>\n

 <\/p>\n

La piattaforma sfrutta algoritmi interni che vanno a scandagliare il mercato alla ricerca di queste situazioni di arbitraggio di probabilit\u00e0 e le riportano (se le trovano) in una tabella che illustra tutte le letture probabilistiche utili per il processo decisionale. La figura riporta i dati del titolo Portola Pharmaceuticals, che oggi \u00e8 finito nei nostri radar per una possibile vendita di put non coperte. La probabilit\u00e0 teorica a favore dell\u2019operazione (Normal Prob) \u00e8 del 85.88%, ma quella storica a un anno (Short Hist Prob) \u00e8 del 99.6%, quella stress test a un anno (Short ST Prob) \u00e8 del 92% e i rispettivi valori a cinque anni (long) sono del 99.9% e 96.28% rispettivamente.<\/p>\n

Trading in opzioni 2.0: con una simile metodologia al proprio servizio \u00e8 molto pi\u00f9 semplice prendere decisioni efficaci!<\/strong><\/p>\n

Si tratta, come potete vedere, di un metodo di lavoro rivoluzionario- spiega Domenico Dall’Olio, professore a contratto di Mercati e Strumenti Finanziari dell’Universit\u00e0 Ca’ Foscari di Venezia e direttore del progetto\u00a0Quantoptions.it<\/a>\u00a0– che permette al trader di prendere decisioni operative sulla scorta di un sistema di calcolo delle probabilit\u00e0 molto pi\u00f9 efficiente di quello usato dalla maggior parte degli operatori sul mercato.<\/p>\n

Trading in opzioni 2.0: ma non \u00e8 finita qui!<\/strong><\/p>\n

In effetti ci si pu\u00f2 spingere ancora oltre, aggiungendo all\u2019analisi un ulteriore componente in grado di mettere il trader al riparo da possibili errori di valutazione dovuti ad eventi particolari, come il rilascio di importanti comunicati societari. Ne parliamo nel prossimo articolo, ma nel frattempo vi invito a partecipare al QuantOptions Meeting, un evento gratuito che si terr\u00e0 a Bologna venerd\u00ec 18 maggio 2018: parleremo proprio della piattaforma TradePort e di tutti gli strumenti rivoluzionari che essa mette a nostra disposizione.<\/p>\n

Per ringraziarvi della vostra partecipazione vi facciamo anche un regalo.<\/p>\n

Scoprite tutti i dettagli e iscrivetevi a questo link https:\/\/quantoptions.lpages.co\/quantoptions-meeting\/<\/a><\/span><\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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