La deviazione standard è uno degli strumenti più utilizzati per valutare il rischio nel trading. Misura la volatilità calcolando quanto i prezzi degli asset si discostano dal loro rendimento medio. Il problema? Considera ogni tipo di volatilità allo stesso modo, sia che il prezzo salga sia che scenda. Inoltre, assume che i movimenti dei prezzi seguano una distribuzione normale, un’ipotesi poco realistica, dato che i mercati subiscono spesso oscillazioni estreme e imprevedibili. In questo articolo analizzeremo i limiti della deviazione standard, come le istituzioni finanziarie valutano il rischio in modo più efficace e come applicare questi concetti per migliorare la gestione del rischio nel trading.
Perché la deviazione standard è insufficiente nella gestione del rischio
La deviazione standard è uno strumento statistico ampiamente utilizzato per misurare la volatilità di un asset, ma presenta diverse limitazioni quando si tratta di valutare i rischi reali nel trading. Per chi aspira all’indipendenza finanziaria, comprendere queste limitazioni è fondamentale per costruire una strategia di trading solida e sostenibile nel lungo termine.
1. I mercati non seguono una distribuzione normale
La deviazione standard si basa sull’idea che i prezzi degli asset seguano una distribuzione normale (a campana). Se fosse davvero così, le oscillazioni estreme sarebbero eventi rari. Nella realtà, però, i mercati mostrano “code grasse”, ovvero movimenti improvvisi e imprevedibili che si verificano con una frequenza superiore rispetto a quanto previsto dalla distribuzione normale.
Un esempio evidente è stato il crollo di Silicon Valley Bank (SVB) nel marzo 2023. Il suo fallimento è avvenuto in pochi giorni a causa di una crisi di liquidità imprevista. I modelli basati sulla deviazione standard consideravano un evento del genere altamente improbabile, eppure è successo. Le ripercussioni sono state immediate: le azioni di altre banche, come First Republic Bank, hanno subito perdite significative.
Chi si basava esclusivamente su modelli tradizionali di volatilità è stato colto di sorpresa, mentre chi monitorava indicatori di rischio di coda, come il Value at Risk (VaR) e il Conditional VaR (CVaR), era preparato a difendersi.
2. La deviazione standard considera ugualmente rischio al rialzo e al ribasso
Un titolo che guadagna il 10% viene considerato “rischioso” quanto un titolo che perde il 10%. Per gli investitori istituzionali, questo approccio è fuorviante. Il rischio che preoccupa i trader è quello al ribasso, non le oscillazioni positive.
Nel 2023, Nvidia (NVDA) ha registrato un rialzo superiore al 200%, trainato dall’esplosione dell’intelligenza artificiale. I modelli di rischio basati sulla deviazione standard hanno segnalato un’elevata volatilità, ma i trader istituzionali hanno riconosciuto che il rischio era asimmetrico—la crescita era sostenuta da una domanda reale e non da instabilità di mercato.
3. Non tiene conto del rischio di liquidità
La liquidità influisce sulla capacità di acquistare o vendere un asset senza alterarne il prezzo. La deviazione standard non considera questa variabile, portando a valutazioni errate del rischio.
A fine 2023, la liquidità del mercato obbligazionario statunitense si è notevolmente ridotta. I rendimenti dei Treasury decennali hanno superato il 5%, spiazzando i trader che si basavano solo sulle metriche storiche della volatilità. Le istituzioni che utilizzavano modelli di rischio corretti per la liquidità avevano anticipato il problema e adeguato le proprie posizioni prima della tempesta.
4. Non prevede eventi estremi di mercato
Gli eventi black swan—crisi di mercato altamente imprevedibili—non vengono catturati dalla deviazione standard. Per questo motivo, le istituzioni utilizzano modelli di rischio di coda per proteggersi.
I modelli basati sulla deviazione standard non avevano previsto l’accumularsi del rischio, mentre gli investitori istituzionali, monitorando volatilità implicita e profondità del book ordini, avevano individuato segnali di pericolo con giorni di anticipo.
Come le istituzioni misurano il rischio in modo più efficace
Per tenere conto dei reali fattori di rischio, le istituzioni utilizzano metriche avanzate che vanno oltre la semplice volatilità storica.
1. Value at Risk (VaR) e Conditional VaR (CVaR)
Il VaR stima la perdita massima che un portafoglio potrebbe subire in un dato periodo di tempo con un certo livello di confidenza. Ad esempio, un VaR giornaliero al 95% di 2 milioni di dollari significa che c’è il 95% di probabilità che la perdita non superi i 2 milioni in un giorno.
- Punti di forza: utile per stabilire limiti di rischio.
- Limiti: non considera gli eventi estremi.
Per questo motivo, molte istituzioni utilizzano anche il CVaR, che calcola la perdita media negli scenari peggiori.
Bridgewater Associates, uno dei maggiori hedge fund al mondo, utilizza limiti di VaR a livello di portafoglio per controllare l’esposizione. All’inizio del 2024, l’aumento della volatilità dei tassi d’interesse ha spinto molti fondi a ridurre l’esposizione alle obbligazioni dopo che i loro modelli avevano segnalato un incremento del rischio al ribasso.
2. Volatilità implicita (IV) dai mercati delle opzioni
Mentre la deviazione standard si basa su dati passati, la volatilità implicita (IV) misura le aspettative di mercato sul rischio futuro.
- Un aumento dell’IV indica che i trader si aspettano maggiore incertezza.
- Un’IV elevata può segnalare coperture istituzionali prima di grandi movimenti di mercato.
prima della correzione dell’S&P 500 nel settembre 2023, il VIX (l’”indice della paura”) è aumentato del 30%. Le istituzioni che monitoravano l’IV si aspettavano una correzione, mentre i trader retail, basandosi solo sulla volatilità storica, sono stati colti di sorpresa.
4. Drawdown Analysis: proteggersi da perdite profonde
Il drawdown misura quanto un asset o un portafoglio è sceso dal massimo prima di recuperare. A differenza della deviazione standard, il drawdown si concentra sulle perdite effettive subite.
la strategia di Warren Buffett enfatizza la riduzione dei drawdown piuttosto che il raggiungimento di rendimenti elevati. Nel 2023, mentre le azioni tech volavano, Berkshire Hathaway ha mantenuto una strategia conservativa per limitare il rischio di ribassi.
5. Rischio di liquidità
Le istituzioni monitorano la liquidità attraverso:
- Profondità del book ordini – Quanti ordini di acquisto/vendita ci sono a vari livelli di prezzo?
- Spread denaro-lettera – Spread ampi indicano maggiore rischio.
- Volume di scambio – Un calo dei volumi può segnalare trappole di liquidità.
Conclusione
La deviazione standard è un indicatore utile, ma non è sufficiente per misurare il rischio nei mercati reali. I trader istituzionali utilizzano un mix di VaR, CVaR, volatilità implicita, skewness, drawdown e metriche di liquidità per gestire il rischio in modo più efficace. Integrare questi strumenti nel proprio approccio permette di ridurre l’esposizione agli eventi estremi e operare con una visione più completa del mercato.