Nel corso degli anni, le teorie formulate a proposito del funzionamento e dell’interpretazione dell’andamento dei prezzi nei mercati finanziari si sono evolute di continuo e in molteplici forme. A ciò si aggiunga che oggi gli analisti, e più in generale gli operatori, si avvalgono di sistemi informatici più o meno avanzati sia per piazzare ordini, sia per “scandagliare” il mercato: dalle piattaforme di trading on line accessibili anche agli investitori retail (dotate comunque di strumenti alquanto sofisticati) fino all’utilizzo dell’Intelligenza Artificiale (AI) e di sistemi algoritmici per l’analisi quantitativa adottati dagli istituzionali e dai robot-advisors.
Per giungere al tema cardine qui trattato, ossia il legame tra la geometria dei frattali e l’analisi tecnica, occorre però fare alcuni passi indietro.
Matematici, economisti e statistici si sono approcciati, sin dall’inizio del secolo scorso, al campo finanziario con la teoria della probabilità.
Louis Bachelier, fautore di tale metodo, reputava impossibile prevedere gli andamenti futuri di un mercato, poiché le variazioni dei prezzi seguono un modello random walk (processo stocastico in cui le variazioni dei prezzi di mercato sono indipendenti fra loro e nel quale le distribuzioni di probabilità dei prezzi sono uguali tra loro). Un esempio di andamento random è riportato nella figura sottostante.
Agli inizi del ‘900 Charles Dow, giornalista statunitense, formula e pubblica nozioni rivoluzionarie, divenute poi base dell’analisi tecnica e grafica. Nel corso delle sue ricerche Dow sembra negare ante litteram la teoria dei mercati efficienti di Eugene Fama (che a sua volta riprende il già citato Bachelier), per cui le variazioni dei prezzi dei titoli sono dettate solo ed esclusivamente dall’inserimento nel mercato stesso di una nuova informazione, che è istantaneamente scontata nel prezzo stesso.
In particolare, Dow introduce un concetto di fondamentale importanza nell’analisi tecnica dei mercati: il trend. Partendo dai prezzi di chiusura dei titoli, Dow interpreta il mercato attraverso tre forze distinte: tendenza primaria, secondaria (reazioni correttive) e una minore, quasi trascurabile.
È essenziale aggiungere che le tendenze primarie (sia di carattere rialzista che ribassista) sono secondo Dow a loro volta costituite da tre fasi graduali: dapprima un gruppo di investitori sfrutta i prezzi molto convenienti, tenendo testa al sentiment di sfiducia generale; segue poi un progressivo incremento di pressione di scambi e volumi.
La fase conclusiva vede richieste continue e sentiment euforico che conduce ad entrate sconsiderate nel mercato, dovute alla convinzione di prezzi futuri ancora migliori. In realtà la tendenza attuale è terminata e l’inversione inizia con la liquidazione delle posizioni degli investitori della prima fase.
I frattali
In un periodo successivo, questi elementi sono stati sapientemente analizzati con visione differente da Benoit Mandelbrot, conosciuto come l’Euclide della geometria frattale per i suoi studi su tale materia.
Usando le sue parole, i frattali sono “oggetti geometrici che si ripetono nella loro struttura allo stesso modo su scale diverse” e quindi, da qualunque scala li si osservi, questi mostrano sempre gli stessi caratteri globali.
Considerando i caratteri dei mercati finanziari, Mandelbrot riconosce in questi una dimensione, il tempo, e in essa la proprietà dell’auto-similarità, connotazione essenziale degli oggetti frattali, molto ricorrente in natura (nel DNA, nelle conchiglie e nelle foglie, ad esempio).
L’analisi comparativa di serie storiche di titoli è al centro dell’idea del matematico, il quale constata che i frattali o strutture complesse di questi (multifrattali) possano descrivere l’accumulazione o la dispersione dei prezzi; è necessario altresì aggiungere che Mandelbrot osserva forme di dipendenza tra il medio-lungo termine e gli eventi accaduti, affermando che i mercati conservino memoria delle informazioni incorporate precedentemente.
La figura sottostante riporta un esempio di tale fenomeno.
Comparative analysis of the same asset (EUR/USD) in different time-frame
La figura precedente riporta un esempio di analisi multi-time frame, la quale racchiude gran parte dei concetti discussi sinora. Questa tecnica è fondata su un approccio top-down e permette ai trader di individuare un trend di lungo termine ma, al contempo, scegliere dei momenti di entrata ideali su un time-frame più ristretto.
L’individuazione del trend e delle strategie di partenza avviene sul time-frame superiore (Strategic Screen) e le entrate o uscite dal mercato sono valutate sulla base del time-frame inferiore (Executional Screen). Spesso questo setup viene implementato con l’aggiunta di un time-frame intermedio, chiamato Tactical Screen, per facilitare l’identificazione di movimenti e correzioni all’interno del trend primario.
Se la forte influenza dell’approccio euclideo e pitagorico, che dalla natura traeva interpretazioni matematiche e filosofiche, ha determinato una certa facilità nel teorizzare le proprietà di certi oggetti, le osservazioni di Mandelbrot sono state, con decenni di ritardo, al centro di una consistente reinterpretazione delle pseudotendenze evolutive dei prezzi degli asset finanziari (cosiddetta econofisica).
Le onde
Un altro modello considerato alla base dell’analisi tecnica, è quello elaborato da R.N. Elliott nei primi decenni del ‘900: il cosiddetto modello delle Onde di Elliott riprende peraltro i tratti generali della già citata teoria di Charles Dow.
La ciclicità degli schemi di pattern nei grafici ha condotto l’autore a formulare una sequenza stabile, secondo le sue osservazioni; la sequenza, interpretata come un’unica grande onda impulsiva (trend primario), è composta da cinque onde, a cui seguono tre onde correttive che concludono il ciclo.
L’evidente natura frattale di questo metodo risulta ancor più chiara se si considera che ogni onda impulsiva, isolata, contiene al suo interno un movimento di cinque onde e ciascuna delle onde correttive ne contiene tre.
Basic representation of Elliot Waves
Le osservazioni di Mandelbrot e l’approccio matematico-geometrico della teoria delle Onde rappresentano strumenti utili per una lettura alternativa dei movimenti di prezzo nei mercati finanziari, movimenti sempre più complessi da interpretare per i non addetti ai lavori, ma che per natura continuano implicitamente a riflettere le opinioni e le sensazioni degli investitori.
Quanto sono effettivamente evidenti le opinioni degli investitori?
Come già evidenziato, l’evoluzione tecnologica avvenuta in particolare negli ultimi dieci anni ha permesso agli investitori istituzionali e professionali di poter influenzare il mercato in maniera decisiva, spesso a discapito degli investitori retail. Ciò avviene attraverso sistemi di negoziazioni telematiche ad alta frequenza, il cosiddetto high frequency trading, caratterizzati da ordini rapidi, margini estremamente esigui e una grande quantità di transazioni giornaliere, effettuati da computer che elaborano dati in input e piazzano ordini come output.
D’altro canto, è inevitabile citare uno degli eventi di cui si è sentito discutere di più nelle ultime settimane, in cui a muovere il mercato è stato invece un sostanzioso gruppo di piccoli investitori: lo short squeeze sul titolo GameStop (si veda al riguardo altro articolo su questo sito).
Sembrerebbe dunque che l’ossimoro della certezza di una previsione finanziaria possa realizzarsi con probabilità piuttosto basse per i piccoli investitori (GameStop a parte), chiamati ad interpretare mercati sempre più complessi e avanzati, spesso mossi da esecutori il cui coinvolgimento psicologico è addirittura nullo come nel caso dell’HFT.
Collocare i modelli dell’analisi tecnica in questo contesto è tuttavia plausibile, a patto che a tali logiche si attui un continuo (e perpetuo) adattamento a quelle di mercato. Tali modelli, infatti, sono stati inglobati nei sistemi algoritmici dell’HFT e del trading sistematico, come parte integrante dell’operatività e del decision-making: ciò è conferma che i metodi discussi e l’analisi tecnica in generale rappresentano solo uno dei validi strumenti al servizio degli investitori per una lettura dei mercati finanziari.
L’efficacia del processo di interpretazione dipende però dall’approccio con cui tali strumenti vengono adoperati: se da sistemi automatici o manuali, e ciò fa già una grande differenza, prima nel backtesting e poi nell’esecuzione; e da come questi vengono implementati nel corso dell’elaborazione di strategie operative (contestualmente ad analisi fondamentale, money management oppure strategie ad hoc per differenti asset class).
