I Caratteri di un Sottostante: Break Out e Mean Reverting

L’utilizzo che facciamo del numero 2 è più ampio di quello che possa sembrare. Se riflettiamo su quello che pensiamo e facciamo abitualmente, ci accorgeremo che innumerevoli volte ricorriamo a classificare in solo due categorie quello che ci circonda: destra e sinistra, chiaro e scuro, alto e basso, vero e falso. Il mondo, e più in generale la natura, è pieno di sfaccettature e di gradazioni, però la nostra mente tende spontaneamente ad adottare un sistema binario per analizzare e sintetizzare situazioni complesse.

Non bisogna stupirsi se la ricerca di un dualismo la troviamo anche nella finanza. Dividere in due categorie l’incredibile varietà che il Mercato offre è un passaggio che compiamo quasi spontaneamente. Provate ad immaginare quante volte razionalizziamo per 2:

• solitamente dividiamo i mercati azionari in mercati sviluppati e in mercati emergenti, anche se non è l’unica divisione possibile;
• spesso pensiamo a portafogli su due soli asset, quello azionario e obbligazionario;
• valutiamo una strategia positiva se in guadagno mentre negativa se perde;

In questo articolo ci soffermeremo su una suddivisione molto cara ai trader, utile per impostare correttamente un Trading System, basata sul carattere del sottostante. Nei paragrafi seguenti ne daremo una definizione e vedremo come sia possibile stimarlo tramite un codice di programmazione in Python.

Prima di procedere, ricordo che l’articolo è il naturale prosieguo di Programmare un Trading System con Python, nel quale abbiamo mostrato come sia possibile realizzare un’analisi tecnica dei prezzi con l’ausilio delle più recenti tecnologie informatiche dei nostri computer. Per far ciò, abbiamo usato: Python come linguaggio di programmazione; le serie storiche di Yahoo Finance; la piattaforma Google Colab. Anche in questa occasione, useremo gli stessi strumenti, pertanto vi rimando al citato articolo per ogni maggiore informazione di carattere tecnico su come replicare il software sul vostro PC, laptop, tablet o smartphone.

Carattere di un sottostante

Per essere profittevoli sia negli investimenti sia nel trading, è importante definire il carattere dei sottostanti. Per poter applicare con successo una qualsiasi strategia su un titolo, dobbiamo sapere, per esempio, come sono tendenzialmente le sue variazioni di prezzo nel tempo, qual è la sua sensibilità a notizie ed avvenimenti del mondo, o la sua risposta ai fondamentali. Partendo dal concetto che i prezzi si muovono all’interno di supporti e resistenze, possiamo definire due categorie di caratteri:

• un sottostante si può definire con carattere Break Out quando alla rottura al rialzo di una resistenza o al ribasso di un supporto, assistiamo ad un movimento dei prezzi coerente alla rottura, che lo allontanerà dai suoi valori medi.
• un sottostante si può definire con carattere Mean Reverting quando alla rottura al rialzo di una resistenza o al ribasso di un supporto, assistiamo ad un movimento dei prezzi antitetico che li riporta vicino ai valori medi.

Questa divisione si rivela efficace nella maggior parte dei casi, poiché il comportamento che un titolo assume quando si trova in prossimità di prezzi importanti che fungono da supporto o da resistenza, diventa determinante per definire le caratteristiche di un Trading System efficace. Se un titolo che ha carattere Break Out, dove il prezzo tenderà a muoversi nella stessa direzione della rottura, un Trading System sarà vincente se entra in posizione alla rottura della resistenza e lascerà correre i profitti. Di contro, un Trading System che compra quando un supporto è raggiunto, avrà la sorte dalla sua parte se il titolo ha un carattere Mean Reverting.

Purtroppo non esiste un procedimento analitico che possa determinare in modo inequivocabile il carattere di un sottostante ma, come spesso capita nel mondo della finanza, la matematica gioca la carta della Statistica e riesce a fornirci risposte valide alle nostre domande. Pertanto, se prendiamo dei Trading System che hanno regole di Break Out o di Mean Reverting, possiamo applicarli ai sottostanti che vogliamo analizzare e, osservandone i risultati, risalire al loro carattere.

Supporti e Resistenze

Passiamo alla parte pratica. Per studiare il carattere di un sottostante, adotteremo due Trading System che chiameremo “break-out” e “mean-rev” , che lavorano in contrapposizione:

1. si assumano due linee dei prezzi, una definita come il prezzo minimo degli ultimi x periodi ed un’altra sul prezzo massimo degli ultimi x periodi, chiamate rispettivamente supporto e resistenza. Per definizione, supporto (linea rossa in figura 1) è sempre inferiore alla linea dei prezzi, mentre resistenza è sempre superiore (linea verde).
2. quando il prezzo “tocca” la linea di resistenza, il trading system “break-out” entra in posizione, mentre “mean-rev” esce.
3. quando il prezzo “tocca” la linea di supporto, il trading system “mean-rev” entra in posizione, mentre “break-out” esce.

La scelta di questi due trading system è stata arbitraria, si potrebbero prenderne altri che utilizzino altre linee dei prezzi, basati per esempio sulla volatilità, oppure che utilizzino degli indicatori. Il punto focale di questa analisi è che i trading systems che si adottano siano inequivocabilmente o “Break Out” o “Mean Reverting“.

A beneficio di tutti, ho realizzato un codice di programmazione in Python che è possibile scaricare liberamente qui di seguito:

Quando il file è caricato all’interno di Google Colab, è possibile impostare le condizioni iniziali ed eseguirlo subito. Senza entrare nei dettagli del codice, vediamo i blocchi dello script che ci interessano:

• Dopo il primo blocco con l’importazione delle librerie, troviamo il blocco con la dichiarazione delle variabili dei nostri due Trading Systems.
  • La variabile “stock” indica lo strumento che vogliamo analizzare. Questo va scritto in modo che sia compreso da Yahoo Finance, per esempio per azioni ed ETF quotati su Borsa Italiana si usa il ticker seguito da”.MI” (ENI.MI, CSSPX.MI), per azioni statunitensi si usa solo il Ticker (TSLA, MRNA, ecc…), per gli indici si usa il ticker preceduto da “%5E” (%5EIXIC per Nasdaq, %5EDJI per il Dow Jones).
  • La variabile “inizio” riporta la data da cui vogliamo iniziare l’analisi. Nel caso che il titolo selezionato abbia un inizio successivo a questa data (per esempio, titoli quotati da pochi mesi, come Coinbase), il software si adatta senza creare un errore.
  • La variabile “intervallo“, dove si definisce l’intervallo su cui calcolare il minimo e il massimo per costruire le linee di supporto e di resistenza. Fondamentale che il numero sia un intero, altrimenti il programma va in errore.
  • La variabile “capitale”, è il valore di partenza delle Equity Line.
• I blocchi finali creano due grafici, uno con l’andamento temporale dei prezzi, di supporto e di resistenza, l’altro con le tre relative Equity Line.

Per lanciare il programma, è sufficiente impostare i dati all’interno del blocco “variabili” poi selezionare “Runtime” nella barra dei menù, seguito da “Esegui Tutte”. Lasciamo che il programma elabori i dati e che restituisca i grafici, che potete trovare in fondo alla pagina.

Nella figura 3 e 4 sono riportati due simulazioni che sono esemplificative: nel primo caso abbiamo il titolo ENEL, mentre nel secondo caso, l’ETC XAD1.MI, con sottostante l’oro fisico quotato in dollari. In entrambi i casi, i titoli sono stati analizzati con i due Trading Systems impostati con un intervallo di 8 giorni e partendo dal 2011. Su ENEL, il risultato positivo del Trading System “mean-rev” è sotto gli occhi di tutti: acquistare sulla debolezza (ad esempio in occasione di prezzi che persistono su livelli di supporto) produce una equity line crescente e profittevole. Su XAD1, invece, il Trading System “break-out” performa meglio del sottostante, acquistare sulla forza dei prezzi (ad esempio in occasione della rottura al rialzo di un livello di resistenza di prezzo) si rivela la soluzione vincente.

Considerazioni

La suddivisione esclusiva tra carattere Break Out e Mean Reverting non può essere esaustiva, valutazioni più approfondite che vanno oltre un approccio duale devono tener conto anche di altri aspetti importanti:

• Le materie prime sono molto sensibili alla stagionalità, pertanto se nell’esempio precedente abbiamo trovato che una materia prima come l’oro ha un carattere di Break Out, così anche operare solo in certi periodi dell’anno porta ad una maggiore profittabilità.
• la volatilità influisce direttamente sul carattere, in linea generale si può affermare che in fasi di bassa volatilità le strategie di Break Out sono le più adatte, di contro quando la volatilità è alta quelle di Mean Reverting sono da preferire.

Ogni sottostante ha un proprio carattere specifico e richiede che sia il Trading System ad adattarsi alla sua natura. Ci sono sottostanti che hanno un carattere dominante, in altri casi invece questo non è ben definito, mentre alcuni sottostanti rispondono bene a più logiche, soprattutto titoli che hanno visto crescite lunghe e costanti nel tempo come i giganti del NASDAQ.

I risultati sono anche influenzati dai parametri dei Trading Systems impiegati per analizzare il carattere. I due esempi visti in precedenza sono tipicamente da manuale, ma nel caso che avessimo scelto intervalli differenti per calcolare le linee di supporto e resistenza, avremo trovato risultati e indicazioni meno chiare. La tabella seguente mostra i risultati per quattro sottostanti per altrettanti intervalli. Se l’oro ha un carattere nettamente di Break Out sul breve periodo, nel lungo il carattere incredibilmente può invertirsi. Questi risultati consigliano di adottare più Trading System per analizzare il carattere di un sottostante e soprattutto di impiegare diversi parametri e diversi intervalli temporali.

Intervallo (giorni)	Intesa San Paolo	ENEL	EuroStoxx 50	Oro (XAD1.MI)
8	Reverting	Reverting	Reverting	Break Out
16	Reverting	n/a	Reverting	Break Out
32	n/a	Reverting	Reverting	n/a
64	Break Out	Reverting	Reverting	Reverting

Buon coding e buon trading a tutti!

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