I future sono contratti a scadenza. Ognuno ha caratteristiche specifiche, quindi alcuni hanno scadenza mensile, altri trimestrale, ecc. Noi possiamo utilizzare un contratto solo fino a un certo punto. Dopodiché, non ci è più permesso operare su quel contratto e dobbiamo passare a quello successivo.<\/p>\n
Osserviamo, per esempio, il Crude Oil, ossia il petrolio. Questo mercato ha quotazioni che rollano mensilmente; ciò significa che le scadenze cambiano ogni mese. Confrontando quello che viene quotato dal contratto di un mese con quello che viene scambiato dal contratto del mese successivo, è possibile notare una certa differenza tra i prezzi. Il valore di questa differenza dipende da una serie di variabili che non approfondirò in questa sede.<\/p>\n
A livello grafico, questa differenza nel passaggio da una scadenza alla successiva si presenta sotto forma di gap. Il salto che si verifica per la nostra posizione, tuttavia, non è monetario bensì virtuale. In pratica, è come se avessimo chiuso la posizione e l’avessimo riaperta, perciò non può esservi un guadagno.<\/p>\n
Il problema è che spesso questo crea dei problemi sui grafici. Pensiamo, per esempio, a una media mobile sulle chiusure, che chiaramente tiene conto di questo salto e lo computa nel proprio calcolo, anche se in realtà questo non esiste. Trattandosi di un salto di prezzo non reale, l’andamento della media risulta ovviamente falsato.<\/p>\n
Per ovviare a questo problema, i provider di dati ricorrono al backadjustment. Quando si passa su una nuova scadenza, prendono tutti i dati precedenti e li aggiustano in modo da creare una continuità tra i prezzi, evitando così il gap.<\/p>\n
Il metodo più semplice in uso è quello aritmetico. In pratica, basta prendere la distanza tra il prezzo della nuova scadenza e i precedenti (ossia il gap) e sommarla a tutti i prezzi passati. Il risultato è che tutta la serie storica viene alzata o abbassata per agganciarsi al prezzo della nuova scadenza.<\/p>\n
Un altro metodo consiste nel calcolare il rapporto fra le due serie, quindi fare la divisione, e poi moltiplicare tutta la serie passata per quel rapporto finché non risulta adeguata.<\/p>\n
Il backadjustment è utilissimo per quanto riguarda l’utilizzo degli indicatori, ma può anche creare dei problemi. In particolare, questo aggiustamento crea due problemi fondamentali.<\/p>\n
Il primo, nonché il più evidente, è che possono verificarsi dei casi in cui si creano delle serie storiche di prezzi negativi. Potete osservare situazioni di questo genere sui Bonds o sui Meats, ad esempio. In tali condizioni, ovviamente, tutto risulta falsato. Insomma, è una cosa che non ha nessun senso. Per cui o si va fino a un certo punto, oppure si prendono altre misure e via dicendo.<\/p>\n
Il secondo problema si presenta quando proviamo a fare una ricostruzione o un ragionamento un po’ più vasto. Andando indietro nel tempo, si trovano dei livelli magari di massimo o minimo storico che in realtà non corrispondo al prezzo effettivamente scambiato a quel tempo.<\/p>\n
Se abbiamo un massimo storico a 150 e per dodici volte all’anno per dieci anni, quindi per 120 volte, questo viene spostato ad esempio di 0,5, avremo come massimo storico 184, anche se quella commodity non è mai stata scambiata a 184.<\/p>\n
L’utilità di queste osservazioni dipende ovviamente dal tipo di analisi che si intende fare. In ogni caso, è importante esserne consapevoli.<\/p>\n
Io uso sempre dati backadjusted, in quanto le dinamiche che vado a studiare hanno bisogno di un andamento di prezzi coerente, nel senso che devo leggere l’andamento senza considerare gap che non esistono. Tuttavia, sono consapevole che non posso lavorare con prezzi negativi, quindi se voglio andare a studiare determinate caratteristiche di mercato come i massimi assoluti raggiunti, vado a osservare i prezzi reali e non quelli backadjusted che sono stati elaborati in modo puramente matematico.<\/p>\n
Ricordate, inoltre, che il backadjustment non va in automatico: se avete i dati caricati sul server dovete ricaricarli tutti una volta che sono stati registrati dal vostro fornitore dati, cancellando quelli vecchi o sovrascrivendoli. Se invece il fornitore dati ha i dati sul server lo farà lui, quindi basterà aggiornare il grafico, che sarà già aggiustato.<\/p>\n
I dati backadjusted sono molto utili se vi occupate di trading sistematico, ma fate sempre attenzione a come li usate.<\/p>\n
A presto, ciao da Andrea Unger!<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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