Giovedi 13/12/2018 ore 10:18:47 Disclaimer

Teoria Mercati Efficienti

In questo articolo: Introduzione alla teoria dei Mercati Efficienti alle news

INDICE CORSO DI BORSA     TRADING WAYS

 

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Per poter adottare un modello di previsione dei mercati finanaziari, possono applicarsi due opposte concenzioni: la teoria del mercato efficiente (Efficient Market Hypothesis - EMH) e le sue opposte raggruppabili nell'ambito delle teorie di mercato inefficiente (Inefficient Market Hypothesis - IMH).

La teoria di mercati efficienti prevede che il valore di un titolo rifletta in tempo reale tutte le informazioni disponibili agli operatori di borsa, incluse anticipazioni di eventi che di li a breve verranno a realizzarsi. Con questa concezione la speculazione di borsa è fondata su un meccanismo di anticipazione del movimento dei prezzi quanto più possibile rispetto al resto del mercato che, in questa ottica, appare come un insieme di concorrenti che vanno battuti in termini di tempo. Questa teoria è stata sviluppata da diversi studiosi tra cui i più famosi ed importanti sono Bachelier nel 1900 (Theory of Speculation) , Kaynes nel 1936,  Harry Markowitz nel 1959 e diversi altri al ridosso degli anni 70. I modelli prevedono una distrubuzione normale o log-normale dei log dei prezzi come assunzione, con una dipendenza dalla radice quadrata del tempo, ossia la propabilità che il valore cada in un range di prezzi è espresso dalla formula ( P exp(- a T0.5), P exp( a T0.5 ) ) Questa è la formula di Bachelier il cui coefficiente a può essere determinato sulla base delle osservazioni precedenti che, in questo senso sono indipendenti l'una dall'altra.

Di contro, già ad iniziare dagli anni 60 fino al recente passato, sono stati pubblicati una serie di studi di carattere fisico-statistico applicato ai mercati finanaziari in cui l'attesa curva Gaussiana per la previsione della distribuzione dei ritorni dai mercati finanaziari presenta molteplici incongruenze statistiche. Tali studi dimostrano pertanto che perlomeno in certe circostanze si applica una teoria di mercato inefficiente, ovvero che in alcuni casi la teoria di EMH è palesemente errata.

Da qui sono state formulate ipotesi finalizzate a giustificare la EMH, modulando gradi di efficienza forte, media e debole come causa di ulteriori fattori esterni al mercato, ma tuttavia queste ipotesi non spiegano fenomeni di inefficienza come storici crolli di Borsa con perdite complessive di indici nell'ordine percentuale di 2 cifre . E' evidente che quando in un mercato caratterizzato da enorme liquidità venga a mancare la richiesta (spesso ottenuta grazie ad investitori istituzionali), i prezzi subiscano una deformazione oggettiva, rompendo un equilibrio causa aspetti di tipo umani (stop-loss).

Con questi elementi statistici si è consolidata una teoria di mercati "Swing" (SMH), ossia una teoria che vede una alternanza tra EMH e IMH che avviene nel tempo secondo un modello molto difficile da prevedere. Alcuni trader professionisti hanno contribuito molto ad avallare queste ipotesi ma, nonostante il supporto scientifico, sembra che la capacità di predire quando esattamente si verificano questi cambi di modello è cosa estremamente difficile causa un comportamento apparentemente "randomico", ossia aleatorio, dell'alternanza EMH-IMH.

Alcuni studi affermano che è verificato che ai mercati finanaziari si applicano ad intermittenza questi due modelli, e che questo passaggio avvenga attraveso una fase di equilibrio fra i due modelli. Tale fase è condizione necessaria al passaggio ma non sufficiente. Molti trader o meglio molte istituzioni finanaziare con grandi capacità di investimento in sistemi informativi e di calcolo, hanno messo a punti dei sistemi di trading che riescono ad identificare con buona affidabilità la fase di passaggio solo nel momento in cui l'inefficienza del mercato è talmente grande che produce segnali attendibili di cambio di modello. Dunque non solo i mercati cambiano di modello secondo dinamiche complesse, ma addirittura le stesse dinamiche di mercato cambiano i modelli di riferimento, generando continuamente nuove basi statistiche su cui verificare la correttezza di nuove teorie e modelli di mercato.


Roma, Marzo 2005
Content Update Dicembre 2012
Format Update Agosto 2013
Fabio Longo

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