Trading con i Segnali Impliciti e alta volatilità: il ruolo della cross-section settimanale e del “lagged” trading

La cross-section settimanale patisce il difetto di produrre le stime attraverso una media delle osservazioni del giorno considerato e dei quattro precedenti, inducendo così la formazione (a parità di altri fattori) di residui maggiori rispetto alla c.s.g., che invece si basa sulle osservazioni del solo giorno corrente. La forza della c.s.s. si manifesta pienamente, invece, quando la volatilità cresce, ovvero quando essa ha la possibilità di raccogliere l’informazione temporale connessa alla variabilità dei dati lungo le cinque c.s. che la compongono.

Infatti, i trading sui tre sottoperiodi analizzati evidenziano performances migliori con la c.s.s., ma la differenza non è così forte e ciò è evidentemente connesso alla volatilità limitata del periodo. E’ quindi il fatto di considerare un range di variabilità dei dati maggiore che può portare la c.s.s. a fornire stime per il trading migliori rispetto alla c.s.g.. La c.s.s., quindi, è in grado di compensare i limiti che il modello CIR ha nei confronti dell’elevata volatilità, ovvero è in grado di sopperire alle difficoltà previsive congenite del modello stesso.

Con questo si vuole affermare che la c.s.s. può essere in grado di fornire stime importanti su quei titoli sui quali il modello ha delle difficoltà previsive particolari (indotte dalla volatilità), i titoli a lunga scadenza, ovvero quei titoli il cui prezzo è maggiormente sensibile a oscillazioni dei tassi indotte da movimenti del mercato (cioè quei titoli maggiormente volatili). In sostanza, la c.s.s. si propone come la scelta migliore quando il modello CIR (modello stocastico univariato) deve affrontare le difficoltà previsive derivanti dall’alta volatilità, e in particolare le difficoltà di prevedere l’andamento dei prezzi di quei titoli particolarmente sensibili alla volatilità, e cioè i titoli a lunga scadenza.

Ora, per dare una prova importante della validità di questa affermazione sulla c.s.s., è stata eseguita un’attività di trading con i Segnali Impliciti (in ottica ex-ante) lungo il sottoperiodo campionario che va dall’08/01/93 al 30/07/93: si può notare come questo sia un intervallo temporale caratterizzato da una fase iniziale (i primi due mesi) di bassa volatilità, seguita da una seconda fase (ampia) di alta volatilità prodotta dalla svalutazione della lira contro il marco tedesco. Si riporta qui di seguito una tabella che evidenzia il M.A.E., sui 3 titoli considerati, lungo il sottoperiodo campionario di cui sopra:

Si può osservare come, sul BTP a 3 anni, la c.s.s. produca una performances di fitting leggermente migliore rispetto alla c.s.g., mentre sui BTP a 5 e 10 anni tale miglior performance assume connotati più marcati (la differenza tra il M.A.E. da c.s.g. e il M.A.E. da c.s.s. aumenta con l’aumentare della maturity, ovvero la c.s.s. evidenzia maggior forza, in tale periodo di alta volatilità, con l’aumentare del tempo alla scadenza del titolo). Detto questo, riportiamo i risultati del trading nella seguente tabella:

Tali valori confermano in maniera netta quanto argomentato in precedenza: laddove la volatilità porta il modello CIR a subire forti difficoltà (previsioni sull’andamento di prezzi dei BTP a 5 e 10 anni, con un mercato molto volatile) emerge la miglior bontà dei segnali per il trading della c.s.s.; l’incremento di guadagno, nel passare dalla c.s.g. alla c.s.s., aumenta con l’aumentare della maturity.

E’ solo sul BTP a 3 anni (maturity piccola), cioè su una maturity che non crea difficoltà al modello, che la c.s.g. fornisce dei rendimenti superiori: infatti, i dati sui BTP a 3 anni sono caratterizzati da una minor variabilità di quelli sui BTP a 5 e 10 anni, e ciò perché (ripeto!) i titoli con maturity minore, a parità di rendimento offerto, sono meno volatili. Si noti che questi risultati sono coerenti con i risultati della tabella 18: l’incremento di performance, che si registra nel passare dalla c.s.g. alla c.s.s., aumenta decisamente nel passaggio dalla maturity a 5 anni alla maturity a 10 anni. Un risultato (riguardante entrambe le c.s.) altrettanto importante è quello che vede l’ottenimento di rendimenti maggiori non con lag pari a zero, ma ritardando l’apertura della posizione, ovvero assumendo un comportamento più prudente.

Tutto ciò è evidentemente coerente con le caratteristiche di elevata volatilità del periodo: il comportamento nervoso ed anomalo che i prezzi hanno in questi momenti rendono più efficiente quel trading che tiene conto dell’informazione connessa al grado di sensibilità del titolo alla volatilità (c.s.g. per le informazioni sulle maturity brevi, c.s.s. per i segnali sulle maturity più lunghe), e che si assicura sulla persistenza del segnale prima di aprire la posizione (due segnali concordi e consecutivi; con l’aumentare della volatilità aumenta la prudenza).

Questo mi permette di affermare, quindi, che le informazioni fornite dal modello CIR sono coerenti con le caratteristiche del mercato e con il corrispondente atteggiamento dell’investitore: man mano che la volatilità aumenta e che l’andamento dei prezzi si fa più imprevedibile, il trading migliore risulta essere quello che tiene conto dell’informazione temporale connessa alla sensibilità del titolo considerato ai movimenti del mercato (informazione che sconta la presenza di volatilità), e che attende un segnale “sicuro” prima di aprire la posizione.

Dalla lettura dei risultati di cui sopra, quindi, si può arrivare alla seguente affermazione: il modello CIR si propone come un modello capace di fornire informazioni efficaci per il trading e come un modello “economicamente intelligente”, in quanto capace di adeguare i segnali per l’arbitraggio al livello di volatilità del mercato: in sostanza, tale modello sembra essere in grado di indurre il trader verso una strategia efficiente e sensibile al maggior rischio connesso alla maggior volatilità.

A tal proposito, dalla tabella 19 emerge un’altra interessante indicazione che riguarda la cross-section settimanale: questa metodologia di stima sembra capace di garantire, nel complesso dei tre titoli analizzati, un rendimento da trading più stabile, meno sensibile alla volatilità e alla maturity del titolo sul quale si opera. La c.s. ampliata, infatti, mediando sulle osservazioni settimanali, va ad eliminare i picchi giornalieri di volatilità, ovvero va a smorzare l’effetto della volatilità stessa, producendo un effetto “smoothing” che porta ai ad ottenere delle performances stabili.

Fulvio Pegoraro

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