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Che cos’hanno in comune la Borsa, Twitter, Facebook e il tuo cervello?

Che cosa hanno in comune la biosfera, Twitter, Facebook, una colonia di formiche, il vostro cervello e i mercati finanziari?

Sono tutti sistemi complessi. Capire la vera natura dei mercati finanziari è un passo cruciale per diventare risparmiatori migliori: guarderete con occhio più disincantato e consapevole l’evoluzione degli investimenti. Senza fette di mortadella sugli occhi, insomma.

Che cos’è un sistema complesso?

Per capire che cos’è un sistema complesso, è bene partire da un sistema semplice: uno nel quale il comportamento dell’insieme può essere compreso a partire dalle sue componenti più piccole. Un secchio di sabbia, per esempio: dalle proprietà fisiche e meccaniche di un singolo granello si possono dedurre con grande precisione quelle del secchio colmo di sabbia.

Non è così per un sistema complesso, che si comporta in modo assai diverso rispetto alle singole parti. Prendete la biosfera: i quattro elementi più abbondanti sono idrogeno, ossigeno, carbonio e azoto, le cui proprietà chimiche/fisiche sono ben note. Ma, sulla base di esse, è impossibile desumere l’evoluzione del meteo e del clima. Lo stesso accade con il sistema finanziario. Gli elementi micro più importanti (gli uomini), hanno proprietà (psicologia) ben note. Ma il comportamento dell’aggregato, cioè il mercato, è molto diverso. Più complesso, per la precisione. Approfondiamo un po’.

Che caratteristiche ha un sistema complesso come quello finanziario?

Interconnessione elevata

Gli agenti del sistema finanziario, cioè banche, fondi comuni, trader, hedge fund, fondi pensione, banche centrali, singoli risparmiatori e via dicendo sono legati fra di loro. I legami possibili sono molti: rapporti di credito/debito, o compratore/venditore, oppure l’appartenenza a una stessa azienda o gruppo. La rappresentazione grafica delle interrelazioni ha un aspetto come questo.

SistemaComplesso

Feedback

Ciò che accade in una parte del sistema finanziario influisce su un altro comparto: ad esempio, un sell-off di titoli di Stato in Grecia influenza le decisioni di altri operatori, scatenando una vendita di bond italiani, spagnoli e portoghesi. I feedback possono auto-rinforzarsi, in modo positivo, amplificando il fenomeno: vendita scatena vendita…

Memoria

È il feedback tra due istanti differenti: un evento passato può influenzare presente e futuro. Ad esempio la chiusura della Borsa di Tokyo può riflettersi sull’apertura delle Borse europee. Oppure,  l’andamento dei mercati influenza i media, che a loro volta influenzano i mercati.

Adattamento

Gli agenti si adeguano alle condizioni, imparano e si adattano: ad esempio al variare dei tassi d’interesse da parte della FED, i gestori cambiano i portafogli. Oppure, introducendo la Tobin Tax su una piazza finanziaria, l’operatività migra su altre Borse dove la tassa non è applicata.

Apertura

Il sistema finanziario è aperto, influenzato da eventi esterni come guerre, eventi politici, dati macroeconomici, fatti di cronaca, ecc. Nel 2001, l’attacco alle Torri Gemelle a New York provocò vendite da panico e l’indice azionario USA S&P500 perse l’11,60% in due settimane.

Vivo

Il sistema finanziario evolve in modo apparentemente autonomo e imprevedibile: pare un organismo vivo. Pensateci: quante volte si parla di “umore del mercato”? O di “nervosismo della Borsa”?

Transizioni di fase non-lineari

Insorgono spontaneamente fenomeni estremi e violenti che colgono di sorpresa i singoli operatori; ad esempio, crash e “corse allo sportello”. Se un massiccio numero di operatori effettua azioni simili, si passa dalla normalità a condizioni estreme in breve tempo.

Il grafico seguente mostra i rendimenti giornalieri dell’indice azionario Dow Jones nell’ultimo secolo: è evidente l’alternanza di questi momenti, vere transizioni di fase, come quando una sostanza passa dallo stato liquido a quello solido. La reazione sproporzionata può essere causata da pochi soggetti: come in un teatro stracolmo un applauso scrosciante può nascere dall’applauso di un singolo spettatore, così in Borsa un sell-off può partire da singole operazioni di vendita.

rendimenti_giornalieri_Dow_Jones

Auto-similarità

Osservati ogni secondo, ogni ora, ogni giorno, ogni settimana o mese, i prezzi esibiscono lo stesso comportamento (di tipo frattale). Vi sfido a individuare la frequenza temporale (giornaliera, trimestrale, settimanale, ecc) delle tre serie di 200 dati mostrate nel grafico – la soluzione è in calce.
auto_similarità_quotazioni_in_Borsa Sono riportate tre serie storiche di 200 dati di indici azionari, riscalati a 1 a inizio periodo per consentire il confronto. Le serie sono rilevate però con diversa frequenza temporale e riguardano differenti periodi storici. In calce riporto la frequenza, l’intervallo storico e l’identità degli indici (potrebbero essere diversi… oppure no).

Le implicazioni per i risparmiatori

Un sistema complesso è pressoché impossibile da prevedere e da controllare nel breve termine. Non esiste un cruscotto di controllo per manovrare i mercati, come quello della vostra automobile. Ciò esclude le demenziali teorie del “grande complotto” dei mercati finanziari, oggetto di regolari farneticazioni sui media.

Inoltre, episodi di grande volatilità, crash, momenti di panico, sono tipici dei mercati. Come i temporali d’estate. Poi passano. E nel lungo termine il sistema finanziario resta, almeno per ora, il miglior posto nel quale investire i risparmi[1].

 

Soluzione

Serie 1 = indice azionario Dow Jones Average, dati giornalieri, dal 24/5/1932 al 27/2/1933;

Serie 2 = indice azionario DAX, dati settimanali, dal 25/3/2008 al 17/1/2012;

Serie 3 = indice azionario Topix, dati mensili, dal 23/4/1998 al 23/11/2014.



[1] Su questo argomento – i mercati finanziari intesi come ampio sistema complesso – ho scritto un articolo di approfondimento: Zenti, R. (2014), “Volatility, decision models and complexity in financial markets”, Sistemi Intelligenti (Il Mulino), n.2/2014, pp. 375-406.

Scritto da

Uno dei fondatori di AdviseOnly, responsabile del Financial & Data Analysis Group. Esperto di finanza e gestione dei rischi, statistico Bayesiano, lunga esperienza in Allianz Asset Management, è laureato in scienze economiche con indirizzo quantitativo-statistico all'Università di Torino. Docente di Quantitative Portfolio Management al Master in Finance dell'Università di Torino, ha pubblicato vari articoli su riviste finanziarie (fra le altre: Journal of Asset Management, Economic Notes, Risk), contribuendo a libri su investimenti e gestione dei rischi. Ex-triathleta, s'ostina a praticare apnea, immersioni e skyrunning.

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