La correlazione nel trading automatico

La correlazione nel trading automatico, diretta o inversa, è uno dei concetti fondamentali. Le correrlazioni sono utilizzate in svariati trading system al fine di ridurre l’esposizione complessiva, gestire il rischio e massimizzare le performance. Comprendere queste relazioni è cruciale sia per la scelta consapevole di un algoritmo di trading,  sia in ottica della creazione di un portafoglio di sistemi di trading ben diversificato.

La correlazione è una misura statistica che indica quanto due asset o strumenti finanziari si muovono insieme in un determinato arco di tempo. Si tratta essenzialmente di quantificare la relazione tra le variazioni di prezzo di due o più asset. La correlazione può essere positiva, negativa o neutra (detta anche correlazione a zero).

• Correlazione positiva: gli asset hanno una correlazione positiva se si muovono tendenzialmente nella stessa direzione. Ad esempio, se il prezzo dell’oro sale, è probabile che il prezzo dell’argento salga contemporaneamente. In questo caso, la correlazione tra oro e argento è positiva.

• Correlazione negativa: gli asset hanno una correlazione negativa se tendenzialmente si muovono in direzioni differenti. Un esempio comune è la relazione tra il prezzo del petrolio e il prezzo del dollaro statunitense. Se il prezzo del petrolio sale, il prezzo del dollaro tende a scendere e viceversa. Quindi, la correlazione tra petrolio e dollaro è negativa.

• Correlazione neutra (correlazione zero): gli asset che tendono a muoversi indipendentemente uno dall’altro si dice che hanno una correlazione neutra. In altre parole, non c’è una relazione evidente tra le variazioni di valore, nel tempo, tra due o più asset.

La correlazione viene misurata utilizzando il coefficiente di correlazione di Pearson, che fornisce un valore compreso tra -1 e +1. Un valore di +1 indica una correlazione perfettamente positiva, mentre un valore di -1 indica una correlazione perfettamente negativa. Un valore di 0 indica un’assenza di correlazione.

La formula per calcolare il coefficiente di correlazione di Pearson tra due variabili X e Y è la seguente:

Correlazione (X,Y) = covarianza(X,Y) diviso il prodotto tra le deviazioni standard di X e Y

Il risultato, come già detto è un valore compreso tra -1 e +1.

La covarianza è una misura statistica che indica come due variabili si muovono insieme. In altre parole, la covarianza misura la relazione tra le variazioni di due variabili rispetto alle loro medie. Se la covarianza tra due variabili è positiva, significa che quando una variabile aumenta rispetto alla sua media, anche l’altra variabile tende ad aumentare rispetto alla sua media. Al contrario, se la covarianza è negativa, significa che quando una variabile aumenta rispetto alla sua media, l’altra variabile tende a diminuire rispetto alla sua media.

La deviazione standard è una misura di dispersione o variabilità dei dati rispetto alla loro media. In altre parole, la deviazione standard indica quanto i valori di un insieme di dati tendono a discostarsi dalla media di quei dati. In sostanza, una deviazione standard più grande indica una maggiore dispersione dei dati intorno alla media, mentre una deviazione standard più piccola indica una minore dispersione o una maggiore coerenza dei dati. Ad esempio, se stiamo guardando l’altezza di un gruppo di persone e la deviazione standard è bassa, significa che la maggior parte delle persone ha altezze simili intorno alla media. Al contrario, se la deviazione standard è alta, le altezze delle persone possono essere più variabili e possono discostarsi maggiormente dalla media.

La correlazione inversa indica una relazione in cui due asset si muovono in direzioni opposte. Questa relazione può essere altrettanto utile nel trading algoritmico per coprire il rischio o per implementare strategie di trading che sfruttano le differenze nei movimenti dei prezzi.

Consideriamo l’esempio di una strategia di trading che coinvolge l’EUR/USD e l’USD/CHF. Queste due coppie di valute hanno una forte correlazione inversa, poiché il dollaro statunitense (USD) è la valuta quotata nella coppia EUR/USD e la valuta base nella coppia USD/CHF. Se l’EUR/USD si apprezza rispetto al dollaro statunitense, è probabile che l’USD/CHF si deprezzi simultaneamente. Questa relazione può essere sfruttata per eseguire operazioni di copertura o per identificare opportunità di trading basate sulle differenze nei tassi di cambio (carry trading).

La correlazione può essere utilizzata nel trading algoritmico per diversificare il portafoglio e gestire il rischio. Ad esempio, se si sta negoziando una strategia basata sull’oro, conoscere la correlazione dell’oro con la coppia valutaria AUD/USD può aiutare a bilanciare il portafoglio. Se l’oro ha una correlazione positiva con AUD/USD, una strategia potrebbe includere una posizione di trading correlata inversamente sulla suddetta coppia monetaria per mitigare l’esposizione. Al contrario una strategia più aggressiva potrebbe includere posizioni correlate direttamente alla coppia AUD/USD per sfruttare i movimenti di entrambi gli asset. Infine, la correlazione può essere utilizzata per identificare opportunità di arbitraggio statistico. Se due asset altamente correlati mostrano momentaneamente una divergenza nei loro prezzi, potrebbe essere un segnale per eseguire operazioni di arbitraggio, sfruttando la discrepanza nei prezzi per ottenere profitti.

• Correlazione tra valute e materie prime: durante periodi di instabilità economica, si potrebbe verificare una forte correlazione tra le valute delle economie dipendenti dalle materie prime e i prezzi di queste ultime. Ad esempio, durante un periodo di aumento dei prezzi del petrolio, potrebbe verificarsi una correlazione positiva tra il dollaro canadese (CAD) e il petrolio greggio, poiché il Canada è un grande esportatore di petrolio. Un trading system potrebbe sfruttare questa correlazione positiva per eseguire operazioni di trading simultanee su CAD e petrolio, cercando di sfruttare i movimenti di entrambi gli asset.

• Correlazione tra azioni di settori correlati: le azioni di settori interconnessi possono mostrare una forte correlazione durante determinati eventi di mercato o periodi economici atipici. Ad esempio, durante una recessione economica, le azioni di aziende nel settore dell’energia e del settore delle utilities potrebbero mostrare una correlazione positiva, poiché entrambi i settori possono essere influenzati dagli stessi fattori economici, come la domanda energetica. Un algoritmo di trading potrebbe utilizzare questa correlazione positiva per diversificare il portafoglio e bilanciare il rischio.

• Correlazione inversa tra tassi di interesse e valute: spesso si verifica una correlazione inversa tra i tassi di interesse e le valute di un paese. Ad esempio, se una banca centrale aumenta i tassi di interesse per contenere l’inflazione, la valuta di quel paese potrebbe apprezzarsi rispetto ad altre valute. In questo caso, ci sarebbe una correlazione inversa tra i tassi di interesse e la valuta. Un algoritmo di trading potrebbe utilizzare questa correlazione inversa per eseguire operazioni. Potrebbe posizionarsi in operazioni di acquisto sulla valuta di un paese con tassi di interesse in aumento e operazioni di vendita sulla valuta di un paese con tassi di interesse in diminuzione.

• Correlazione inversa tra azioni e titoli di Stato: durante periodi di crisi finanziaria o turbolenze di mercato, si potrebbe verificare una correlazione inversa tra il rendimento delle azioni e il rendimento dei titoli di Stato. Gli investitori tendono a spostarsi verso investimenti considerati più sicuri, come i titoli di Stato, quando il mercato azionario è in declino. Di conseguenza, le azioni possono mostrare una tendenza al ribasso mentre i prezzi dei titoli di Stato aumentano.

• Correlazione inversa tra azioni e oro: durante periodi di incertezza economica o instabilità geopolitica, si potrebbe verificare una correlazione inversa tra il prezzo delle azioni e il prezzo dell’oro. Quando il mercato azionario è sotto pressione, gli investitori tendono a cercare rifugi sicuri, come l’oro, per proteggere il loro patrimonio. Di conseguenza, durante tali periodi, le azioni possono mostrare una tendenza al ribasso mentre il prezzo dell’oro tende ad aumentare. Un algoritmo di trading potrebbe sfruttare questa correlazione inversa per bilanciare il rischio del portafoglio.

La correlazione tra asset rappresenta un aspetto fondamentale nel trading algoritmico, per gestire il rischio e massimizzare le performance. Attraverso la comprensione delle relazioni tra gli asset, i trader possono diversificare il proprio portafoglio di trading system, al fine di mitigare l’esposizione al rischio ed evitare di sovraesporsi su un determinato asset. Questa relazione può essere utilizzata sia per identificare relazioni dirette tra gli asset che per rilevare correlazioni inverse, offrendo agli algoritmi una vasta gamma di opportunità di trading. La correlazione positiva indica una relazione in cui gli asset si muovono nella stessa direzione, mentre la correlazione negativa indica una relazione in cui gli asset si muovono in direzioni opposte. La correlazione neutra, invece, indica l’assenza di una relazione evidente tra gli asset. In definitiva, la conoscenza delle relazioni di correlazione tra asset rappresenta uno strumento essenziale nel bagaglio di conoscenze di base di ogni trader algoritmico.