Mercato finanziario oggi, un sistema dinamico complesso
Uragani e tempeste, terremoti, valanghe, crolli dei mercati finanziari sono eventi che in apparenza non rivelano alcun nesso comune, se non l’imprevedibilità e l’impatto catastrofico che spesso fanno registrare sulla vita dell’uomo.
Ognuno di essi rappresenta uno stato verso il quale ciascun sistema può̀ evolvere in virtù̀ di particolari dinamiche comportamentali, frutto delle interazioni tra una molteplicità di elementi che compongono e alimentano un sistema con le loro singole individualità.
È questa una delle principali proprietà che caratterizza i sistemi dinamici complessi, ossia quei sistemi formati da un elevato numero di componenti, autonomi e indipendenti, in grado di interagire o meno tra loro e dar vita ai meccanismi di feedback, responsabili dell’amplificazione e trasformazione dei comportamenti dei singoli nelle dinamiche globali del sistema.
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Questo articolo si sofferma sulle teorie che superano l’ipotesi di “linearità” dei mercati finanziari in favore di una visione maggiormente articolata e complessa, secondo la quale la dinamica del mercato risulterebbe essere influenzata dalla presenza di meccanismi in grado di amplificare rapidamente gli effetti di perturbazioni esogene.
Questo filone di ricerca ha stimolato la nascita di molteplici teorie e modelli, tra i quali, appaiono di grande interesse gli studi che considerano il mercato finanziario come un sistema dinamico complesso, concentrando l’attenzione sugli sviluppi comportamentali, individuali e collettivi, dei singoli investitori (dotati di razionalità limitata).
Nell’ambito della teoria dei mercati finanziari, il passaggio da una visione lineare (c.d. random walk, con ritorni distribuiti “normalmente” e serialmente indipendenti) ad una non lineare del Mercato ha iniziato a svilupparsi circa trent’anni fa, quando da approfonditi studi compiuti da Eugene Fama (uno dei maggiori assertori dei mercati efficienti) sui rendimenti giornalieri dei titoli, iniziarono ad emergere elementi in contrasto con il paradigma lineare.
Da tali ricerche si evidenziò una distribuzione leptocurtica dei rendimenti (c.d. fat-tails, “code” più spesse rispetto alla distribuzione “normale”), oltre che un’asimmetria delle probabilità di distribuzione dei rendimenti.
Cosa significa esattamente “sistema dinamico complesso”?
Da ciò derivò l’impossibilità di interpretare il mercato basandosi sugli assunti del mercato efficiente e cominciarono a svilupparsi numerose teorie e strumenti finalizzati allo studio delle dinamiche non lineari del mercato finanziario, considerato come un sistema dinamico complesso.
Specifichiamo in modo più dettagliato cosa si intende per sistema complesso.
- Sistema: insieme di elementi (individui, imprese, mercati finanziari) in relazione tra loro che agiscono come un’entità singola. Gli elementi di un sistema, essendo tra loro collegati da una grande varietà di legami, si influenzano e si condizionano reciprocamente. Ciò che differenzia un sistema da un semplice insieme è il fatto che in un sistema il tutto è diverso dalla somma delle parti: il comportamento di un elemento influenza il comportamento degli altri, che a loro volta influenzano il primo (circolarità). Sono quindi le interazioni tra gli elementi a determinare il comportamento del sistema e le sue proprietà.
- Esempio di insieme: I calciatori, i musicisti.
- Esempio di sistema: Squadra, orchestra.
- Complesso significa intrecciato (come un tessuto realizzato da migliaia di fili). Ciò che è complesso non può venire ricondotto agli elementi semplici che lo costituiscono senza che si perda, irrimediabilmente, qualcosa di essenziale. La parola complesso fa infatti riferimento all’incrocio, al tessuto. E il tessuto, pur essendo costituito da fili, possiede caratteristiche che le singole parti non hanno e che solo limitatamente possono venire spiegate disfacendo l’intreccio. Da qui il concetto di emergenza o emersione secondo cui l’interazione spontanea e non controllata tra gli agenti di un sistema determina l’emergere di un nuovo ordine rappresentato da nuove strutture, proprietà e comportamenti del sistema. Nessun singolo agente possiede le proprietà emergenti del sistema e queste ultime non possono essere ottenute come somma dei comportamenti individuali dei singoli agenti.
- Esempio: nei mercati finanziari, centinaia di milioni di operatori umani o artificiali si connettono per scambiare valori mobiliari e dalle loro interazioni emerge un unico grande comportamento collettivo che spinge i prezzi dei titoli verso “attrattori” a loro ignoti, ma ben determinati invece dalla struttura complessa del sistema.
Le teorie relative ai mercati finanziari: dal “groupthink” alla “random walk”
La teoria dell’imitazione sociale, elaborata nel 1974 dai fisici americani Earl Callen e Don Shapero, studia le dinamiche di comportamento dei sistemi non lineari sociali e, in particolare, le tendenze imitative che si sviluppano tra i singoli agenti. Ognuno di essi, sebbene dotato di una propria indipendenza e autonomia di comportamento, tende infatti ad uniformarsi alle dinamiche comportamentali della collettività in cui è inserito: da un atteggiamento individuale si sviluppa così una dimensione di gruppo, di massa, definita con il termine group think.
La teoria tradizionale dei mercati efficienti parla di random walk, un mondo in cui gli investitori si comportano in modo razionale e indipendente, le news vengono scontate immediatamente nei prezzi e le quotazioni dei titoli mostrano una dinamica casuale, conseguenza diretta della equiprobabilità di un’evoluzione rialzista o ribassista che può essere intrapresa da ogni azione.
Il sistema finanziario, invece, ci dimostra di evolvere costantemente, adattandosi alle mutevoli condizioni della realtà e transitando da stati di disordine macroscopico (c.d. random walk) con uno scarso livello di group think e quindi con un profilo lineare di rischio/rendimento (a rendimenti elevati corrispondono proporzionali aumenti della componente di rischio), a stati maggiormente strutturati in cui si evidenzia un elevato group think e quindi dei profili non lineari di rischio/rendimento (rendimenti elevati con basso rischio –bull-market– oppure viceversa –bear-market–).
Ciò si verifica in conseguenza di un aumento del sentiment di mercato, dunque in corrispondenza di un incremento del grado di interazione tra i movimenti degli asset quotati. L’aumento del sentiment introduce meccanismi di feedback nelle dinamiche delle quotazioni, contribuendo all’emergere di persistenza nelle tendenze rialziste o ribassiste del mercato: si verifica infatti un allontanamento dall’efficienza, propria dello stato di random walk, e si entra in un contesto “non lineare” nel quale le news non vengono più̀ scontate in modo diretto e immediato sulle quotazioni, ma causano un effetto durevole sulle stesse (sia al rialzo che al ribasso).
Un sistema dinamico interattivo per definizione
Il mercato finanziario è quindi definibile come un sistema dinamico interattivo, composto da una molteplicità di agenti dalle cui interazioni possono, o meno, sorgere fenomeni di persistenza e autoalimentazione (feedback positivi), in grado di rafforzare e amplificare una tendenza in atto.
Per evidenziare la componente dinamica di queste “eruzioni”, si fa ricorso al termine di curva di retroazione (c.d. feedback loop), che richiama alla mente un circolo vizioso in grado di autoalimentarsi. Di fatto è proprio quello che succede, dal momento che i prezzi crescenti, procurando guadagni a chi opera sul mercato, richiamano altri investitori, i quali con la loro domanda faranno salire ancora di più i prezzi richiamando un’altra ondata di interesse.
Il feedback positivo è la forza che porta il sistema lontano da un equilibrio apparente.
Ciò conferma l’esistenza di precise tendenze evolutive all’interno dei grafici. Il grado di variabilità dei prezzi risulta molto più marcato di quanto preveda l’ipotesi di variazione gaussiana dei prezzi, al punto che le irregolarità non possono più essere attribuite semplicisticamente a ipotesi di random walk.
Diviene dunque importante osservare la capacità di alcuni semplici modelli di caos deterministico di produrre delle simulazioni che appaiono casuali. Ma non lo sono.
CEO & Founder 4Timing SIM – Vi racconto chi sono in poche righe. Lavoro nel mondo della gestione del risparmio da quasi trent’anni. Nel 2016 ho fondato 4Timing SIM, un intermediario finanziario italiano, specializzato nei servizi di consulenza su base indipendente e di gestione individuale di portafoglio. Controllo del rischio, controllo dei costi e consolidamento delle performance è il mantra che da sempre permea la relazione con i clienti, un vero e proprio gioco di squadra. In sintesi: lavoro con le banche per i clienti e non il contrario.
