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Il rendimento atteso (in inglese expected return) è un parametro fondamentale per stimare i rendimenti futuri di una determinata asset class necessari per i modelli come Markowitz, il calcolo dello Sharpe Ratio, il Capital Market Line ecc...

La statistica finanziaria utilizza in maniera predominante indicatori statistici basati sulla media e sulla varianza e prende i rendimenti storici e suppone che i rendimenti futuri saranno uguali a quelli passati.

DIFETTI

La media è comunemente calcolata come rendimento medio annuo, che però funziona abbastanza bene quando si considerano rendimenti annuali mentre funziona male se si utilizzano i rendimenti giornalieri o mensili (spesso in realtà usati sulle serie storiche brevi, ovvero a tre-cinque anni).

Qualsiasi strumento finanziario che abbia un prezzo oggi, domani avrà un altro prezzo, più alto o più basso, dopodomani avrà ancora un altro prezzo e così via.

La sequenzialità dei prezzi nel tempo genera la cosiddetta “serie storica dei prezzi” che ne descrive l’andamento nel tempo.

STORIA

Per poter elaborare statistiche, metriche, previsioni, analisi, Eugene Fama nel 1965 ha elaborato la Random Walk Hypothesis, ovvero della casualità dell’andamento dei prezzi nei mercati finanziari.

Sebbene queste teorie erano state avanzate da Lois Bacheller nei primi anni del 1900 con il suo lavoro “Theory of Speculation”, il premio Nobel Eugene Fama portò dimostrazioni empiriche oltre che teoriche a supporto di questa teoria che i mercati azionari fossero casuali elaborando anche la Efficient Market Hypothesis, sostenendo che fosse impossibile speculare sui mercati finanziari.

Riparto dal post della settimana scorsa Euristiche in finanza Per completare l’analisi dell’intervento del prof. Gerd Gigerenzer, Del Mark Planck Institute of Human Development, visto che è stato veramente bello.

Riassumendo velocemente il post, per chi non ha voglia di leggerselo, è partito da un concetto di definizione di rischio e di incertezza, due ambienti completamente diversi:

1)Rischio è un ambiente dove noi possiamo prendere le decisioni quando tutte le alternative, le conseguenze e le probabilità sono note. In questo ambiente funziona bene l’ottimizzazione.

2)Ma la realtà non è purtroppo ben determinata e ascrivibile al campo delle probabilità semplici perché non conosciamo tutte le alternative, tutte le conseguenze e le probabilità delle nostre scelte.

Oltre all’esempio del ragazzo che deve prendere la palla, ha poi portato un altro esempio di come le euristiche umane hanno risolto situazioni molto complicate, come il miracolo del Hudson River dove i piloti, guardando la torre di controllo dell’aeroporto in lontananza che diventava più grande, hanno convenuto che non sarebbero riusciti ad atterrare e quindi sono scesi sul fiume.

Sono tornato da una quattro giorni di full immersion sulle metodologie quantitative e modelli matematici applicati alla finanza; la conferenza si chiama Quant Minds International e si è tenuta a Lisbona.

Ho avuto l’onore e l’onere di essere il primo speaker il lunedì mattina (quello che conta meno e che parla quando la sala è ancora mezza vuota, per intenderci), però dopo aver spiegato il nostro progetto e la nostra idea di congiunzione tra finanza tradizionale e blockchain, comprensivo di crypto assets, ho potuto godermi fior fiore di accademici e pratictioner da tutto il mondo.

Per chi ha studiato Derivati all’università e come calcolare il prezzo delle opzioni, sicuramente avrà studiato dal libro di John Hull; beh, vi assicuro che sentirlo di persona e poi essere anche seduto a fianco a lui come scolaretti durante altri interventi è stato emozionante.

Ho materiale da condividere con voi per settimane se non mesi, ma una cosa mi ha lasciato il segno più di altre, ovvero l’intervento del Prof. Gerd Gigerenzer del Mark Planck Institute for Human Development di Berlino che ha parlato di Euristiche e di come spesso ci perdiamo in concetti banali, rendendoli sofisticati, credendo per di più di avere ragione.

Il concetto principale che condivido in pieno, ma mai avevo sentito descrivere così chiaramente è legato alle semplificazioni euristiche che l’uomo elabora senza neppure accorgersene, in seguito all’esperienza e in seguito a processi mentali semplificati perfezionati negli anni.

E’ passato solo un quadrimestre di questo 2018 ma i primi segnali ci sono tutti, il mercato obbligazionario ha iniziato il declino che moltissimi si aspettano da diverso tempo, ovvero il declino dei prezzi derivante dal rialzo dei tassi di interesse.

PER CHI NON CONOSCE LE OBBLIGAZIONI

Ricordiamo per chi non mastica finanza tutti i giorni, che i prezzi delle obbligazioni sono inversamente legati al rendimento delle stesse, facciamo un esempio per rendere meglio l’idea:

Immaginate che i tassi di interesse di riferimento siano al 1%, qual è il prezzo corretto di una obbligazione che ha la cedola del 5% e che scade tra 12 mesi? 104, perché se costasse di meno sarebbe interessante acquistarla perché renderebbe di più del 1%, in quanto dopo un anno verrebbe rimborsato 100 più 5 della cedola.

Mentre se ad un anno dalla scadenza, il tasso di riferimento fosse del 5%, con una cedola del 5% il prezzo corretto sarebbe 100.