Diaman Blog

Nel blog di Diaman opinioni a confronto sui temi della finanza nazionale ed internazionale.

Come creare una simulazione Montecarlo in Excel

Come creare una simulazione Montecarlo in Excel

Pochi sanno che le basi delle simulazioni Montecarlo sono attribuite a Enrico Fermi e Jon Von Neumann, quest’ultimo è il creatore del primo computer e anche mentore di Harry Markowitz all’inizio della sua carriera di pratictioners (erano gli anni '40).

Il nome Montecarlo è stato dato all’approccio in onore del famoso casinò monegasco, in quanto questi modelli simulano dati casuali con varie metodologie.

Queste simulazioni sono utili per comprendere le caratteristiche delle serie storiche finanziarie e delle probabilità ad esse collegate che spesso sono difficili da comprendere senza computazione dei dati.

Per esempio, se acquisto un fondo che ha una media storica di rendimento annuo del 5% e una volatilità del 7%, che probabilità ho di avere un rendimento positivo l’anno successivo? e dopo tre anni? e dopo cinque anni?

Queste risposte si possono dare con calcoli matematici di probabilità, ma anche e forse più semplicemente con delle simulazioni Montecarlo che simulano serie storiche che abbiano una media ed una varianza stabilite.

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Ospite — Gurrieri Francesco
Gentile Bernardi, proprio per gli svantaggi delle simulazioni Montecarlo che lei evidenziava nel post, personalmente utilizzo il b... Leggi tutto
Sabato, 22 Ottobre 2016 11:49
Daniele Bernardi
Grazie Arnaldo dei complimenti, felice di poter aiutare qualcuno, continui a seguirci e a condividere...
Domenica, 23 Ottobre 2016 15:02
Ospite — Arnaldo Trezzi
Bellissimo articolo, mi sono sempre chiesto se ci fosse un metodo semplice per implementare un MC. Sarei ulteriormente felice se p... Leggi tutto
Sabato, 22 Ottobre 2016 13:20
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Pregi (pochi) e difetti del VaR

Pregi (pochi) e difetti del VaR

Quasi tutti conoscono cos'è il VaR, ovvero il Value at Risk, meno sanno che è un indicatore che era stato richiesto e creato dal CEO di J.P. Morgan a seguito della crisi del 1987 e ancora meno sanno che inizialmente si chiamava CaR, ovvero Capital at Risk.

Ma veniamo con ordine, dopo il lunedì nero del 19 ottobre 1987 che aveva fatto perdere in un solo giorno ben più del 20% nel mercato azionario statunitense, il ceo di J.P. Morgan Dennis Weatherstone chiese ai suoi quantitativi di creare il famoso "4:15 report", ovvero un report che contenesse in una unica pagina un valore per ogni singola asset class che facesse comprendere il rischio di perdita a cui era sottoposta la banca con un valore di confidenza e di probabilità.

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Daniele Bernardi
Grazie Roberto, fa sempre piacere ricevere complimenti... soprattutto dovendo scrivere un post ongi sabato mattina...
Domenica, 13 Luglio 2014 12:12
Ospite — roberto boccanera
Assolutamente d'accordo. Complimenti per la concretezza in cosi' poco spazio.
Sabato, 12 Luglio 2014 14:52
Daniele Bernardi
Caro Claudio, per noi ci sono indicatori di rischio piu' validi del VaR che come detto non stima la sequanzialita' dei rendimenti,... Leggi tutto
Domenica, 13 Luglio 2014 12:15
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Introduzione al DIAMAN Ratio

Introduzione al DIAMAN Ratio

Dopo che il post Ulcer Index - questo sconosciuto ha superato i mille lettori, è giunto il momento di parlare del nostro indicatore statistico DIAMAN Ratio.

Creato nel 2012 dal prof. Ruggero Bertelli ed il sottoscritto, il DIAMAN Ratio è un indicatore statistico di tipo deterministico.

Per gli amanti della statistica, è possibile scaricare il paper al seguente link: http://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=1802332

Mentre la stragrande maggioranza degli indicatori statistici usati in finanza sono basati sulla media e sulla varianza, il DIAMAN Ratio è un indicatore statistico di nuova generazione che non si basa sull'assunzione che i mercati finanziari sono casuali.

L'assunto che i mercati sono casuali è necessario per poter giustificare l'utilizzo della matematica gaussiana, ovvero basata sulla distribuzione normale, tipica dei sistemi casuali.

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Recente commento in questo post
Ospite — Marino Galdi
Arrivederci al 26/3/14 presso la sala 2 -Marino Galdi
Venerdì, 21 Marzo 2014 22:03
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Sharpe Ratio: i 4 difetti principali - parte 2

Sharpe Ratio: i 4 difetti principali - parte 2

Ricapitolando brevemente i primi due difetti dello Sharpe Ratio, elencati nel Blog della settimana precedente: Sharpe Ratio: i 4 difetti principali - parte 1 ricordo che l'utilizzo di tale indicatore per creare dei ranking di fondi è molto, direi troppo, sensibile alla definizione arbitraria del valore del Risk Free Rate, oltre anche alla sensibilità derivante dalla scelta, anch'essa arbitraria e non standardizzata, della frequenza di analisi dei dati, ovvero se si prendono dati giornalieri, settimanali o mensili per l'elaborazione. 

Il terzo grosso difetto dell'indice di Sharpe, descritto anche in un suo paper, è che l'utilizzo di tale indicatore (che ricordo è stato creato per definire la Capital Asset Pricing Line) per definire l'efficienza di un fondo rispetto ad un altro non funziona in caso di rendimenti negativi e vi spiego perchè:

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Sharpe Ratio: i 4 difetti principali - parte 1

Sharpe Ratio: i 4 difetti principali - parte 1

"Ne lo Sharpe Ratio ne il sistema di misurazione di Morningstar sono strumenti efficienti per la selezione di Fondi Comuni all'interno di Peer Group al fine di inserimento di un portafoglio di fondi". Se fossi io a dire una frase del genere solleverei sicuramente indignazione e forti polemiche, ma a dirlo è stato proprio William F. Sharpe in un paper del 1998 pubblicato niente meno che sul Financial Analysts Journal.

Ebbene si, il fantomatico ed utilizzatissimo indicatore Sharpe Ratio che ricordo essere la formula

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Ospite — Galiardi Giuliano
Se mi fossi basato sullo Sharpe ai primi di maggio 2013 sarei stato invogliato ad acquistare quote di paesi emergenti - meno male ... Leggi tutto
Domenica, 26 Gennaio 2014 13:48
Ospite — Vittorio De Luigi
Consiglio di leggere la crescente letteratura sull’uso di un unico indicatore quantitativo (il t-statistic dell’alfa) al fine di s... Leggi tutto
Lunedì, 27 Gennaio 2014 09:21
Daniele Bernardi
Grazie Vittorio, interessante paper e mi fa piacere che ci sia dialogo costruttivo sul blog per crescere insieme, come più volte d... Leggi tutto
Giovedì, 10 Aprile 2014 17:44
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Deviazione Standard, Volatilità e VIX

Deviazione Standard, Volatilità e VIX

La scorsa settimana abbiamo parlato di Deviazione Standard e di alcuni suoi difetti e limiti.

Per capire quanto la statistica finanziaria in Italia sia divergente da quella anglosassone, basta dare un'occhiata alla definizione di Volatilità in Wikipedia in lingua Italiana rispetto alla versione Inglese.

Nella versione Italiana la Volatilità è un'indice della variazione percentuale dei prezzi nel tempo, e fin qui la definizione coincide, però subito dopo la volatilità viene descritta come la varianza, che è il quadrato della deviazione standard, mentre nella definizione in inglese viene giustamente equiparata alla standard deviation, che è la radice quadrata della varianza.

Anni addietro, il Prof. Francesco Corielli dell'università Bocconi mi disse che la Volatilità è il prezzo da pagare per il fatto di tenere aperto i mercati azionari tutti i giorni; mai definizione di Volatilità mi ha reso l'idea più chiaramente di cosa significasse in realtà la volatilità dei prezzi.

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Ospite — giuliano galiardi pensionato risparmiatore
il vix è una bufala - intanto considera i dati passati con quel che ne consegue (del senno di poi ...) - poi oltre allo S&P ci son... Leggi tutto
Domenica, 09 Febbraio 2014 18:22
Daniele Bernardi
Caro Giuliano, Un indice predittivo a disposizione di tutti non può esistere per definizione, perchè anche se esistesse e anticipa... Leggi tutto
Domenica, 09 Febbraio 2014 22:25
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Oggi parliamo di Deviazione Standard da un punto di vista "non standard"

Oggi parliamo di Deviazione Standard da un punto di vista "non standard"

La Deviazione Standard è un'indicatore di dispersione dei dati intorno ad un indice di posizione; tradotto in non statistichese è uno degli indicatori statistici in grado di misurare la variabilità intorno alla media.

In finanza, soprattutto in Italia, questo indicatore è stato progressivamente associato al rischio di uno strumento finanziario, indicando che più alta è la deviazione standard dello stesso, più alto è il rischio che un investitore corre.

Questa associazione è molto approssimativa e fuorviante; la deviazione standard non è un indicatore di rischio ma di incertezza, poiché se è molto alta le stime che si possono fare attorno ad un determinato strumento finanziario sono poco attendibili, se è bassa, le stime che si possono fare sono più accurate.

Introdotta in statistica da Pearson, la deviazione standard non è altro che la radice quadrata della varianza, si veda wikipedia per la formula matematica.

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Ospite — fabio cazzaniga
ottima e dotta esposizione
Mercoledì, 08 Gennaio 2014 17:52
Daniele Bernardi
Grazie Fabio, fa sempre piacere sapere che il proprio lavoro serve a qualcuno
Martedì, 14 Gennaio 2014 12:37
Ospite — Gianfranco Cimica
Vorei una tua opinione su questa mia riflessione. Io lavoro sul mercato americano sul titolo UVXY che in realtà è un Indice di vol... Leggi tutto
Sabato, 05 Dicembre 2015 22:08
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L'incapacità previsiva EX-ANTE della frontiera efficiente

L'incapacità previsiva EX-ANTE della frontiera efficiente

Come detto nel Post precedente, riguardante la capacità previsiva EX-POST della frontiera efficiente, usare modelli come Markowitz sui dati passati è come giocare alla schedina del totocalcio il lunedì conoscendo i risultati delle partite.

Immagino che per molti stonerà questo paragone, ma il fatto che i modelli di Markowitz siano complicati e quindi non siano di immediato utilizzo e comprensione, non significa che siano per forza validi, poichè rappresentano il miglior passato possibile, ma che nessuno ha realizzato, poichè per riuscire a farlo sarebbe stata necessaria una capacità di selezione EX-ANTE dei fondi che sicuramente Markowitz non è in grado di dare, ed eccone la prova.

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Ospite — Corrado Fantini
Molto interessante questo studio. Mi viene in mente che anni fa feci un'analisi simile alla vostra .. ma con una tecnica simile al... Leggi tutto
Domenica, 12 Gennaio 2014 17:46
Ospite — Chris
A mio modesto parere, l'efficacia del modello di Markowitz dipende dalla qualità delle stime dei parametri di input e soprattutto ... Leggi tutto
Venerdì, 17 Gennaio 2014 14:20
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La capacità previsiva EX-POST della Frontiera Efficiente

La capacità previsiva EX-POST della Frontiera Efficiente

La scorsa settimana sono stato chiamato da una rete di promotori per fare un'analisi sul numero corretto di fondi da inserire nei portafogli dei clienti per massimizzare l'efficienza e minimizzare i rischi.

Ne è scaturito un lavoro molto interessante che ha portato alla conclusione che il numero di fondi da selezionare per i clienti dipende dalla capacità di selezione da parte del gestore o del promotore stesso.

Per comprendere come abbiamo fatto quest'analisi e il conseguente risultato è importante conoscere il procedimento utilizzato per fare le simulazioni.

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Ospite — fulvio marchese
Credo di aver intravisto (forse sulla pagina facebook) la puntata successiva…. Definita la malattia (qualsiasi previsione "parte" ... Leggi tutto
Domenica, 29 Dicembre 2013 18:22
Daniele Bernardi
Gentile Fulvio, abbiamo fatto uno studio che pubblicheremo in futuro, anche in questo blog, sul numero di fondi ottimale in portaf... Leggi tutto
Mercoledì, 15 Gennaio 2014 15:31
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Continuiamo con la frontiera inEfficiente

Continuiamo con la frontiera inEfficiente

Perché sostengo che l'ottimizzazione di un portafoglio per ottenere la frontiera efficiente è in realtà altamente inefficiente?

Tutti i parametri utilizzati per ottimizzare un portafoglio con Markowitz o con Black Litterman sono altamente variabili, a partire dai rendimenti, che notoriamente cambiano continuamente, alla volatilità che è tutt'altro che costante, per finire con la correlazione tra due strumenti, la cui volatilità è più che doppia rispetto ai rendimenti.

Ha senso secondo voi ottimizzare un portafoglio con parametri che cambiano con maggiore volatilità dei rendimenti che vorrei ottimizzare?

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Ospite — isauro cancellieri
Ciao le critiche più importanti all'ottimizzazione basata sui primi due momenti della distribuzione (media/varianza) sono quelle c... Leggi tutto
Martedì, 29 Aprile 2014 08:37
Daniele Bernardi
Ciao Isauro, esistono modelli più efficienti che la media e varianza per comporre portafogli che ex-ante hanno migliori probabilit... Leggi tutto
Martedì, 29 Aprile 2014 09:17
Ospite — un compagno di squadra
hahah grande isauro che commenta!Ciao Linux
Lunedì, 19 Maggio 2014 19:32
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Partiamo dalla Frontiera inEfficiente

Partiamo dalla Frontiera inEfficiente
“La Modern Portfolio Theory" è stata realizzata da Markowitz nel 1952 e senza annoiare troppo il lettore sulla sua struttura matematica, ha permesso di sviluppare teorie e modelli successivi per cercare di trovare un portafoglio ottimale.
 
Il primo grosso problema di questo modello proposto da Markowitz è che ottimizza i dati passati (ex post) ma nulla o quasi è in grado di dire sul futuro di quel portafoglio, in quanto le caratteristiche sia di rendimento che di rischio variano continuamente nel tempo.
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Ospite — Marco Corazza
C'è del vero in quello che Bernardi e Gamberoni scrivono, ma non concordo su tutto. Quindi, mi permetto alcune osservazioni.1) Int... Leggi tutto
Domenica, 05 Gennaio 2014 14:43
Daniele Bernardi
Grazie della tua risposta Marco, é proprio di questo che abbiamo bisogno per crescere culturalmente e lo scopo principale per cui ... Leggi tutto
Martedì, 14 Gennaio 2014 12:29
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