Analisi tecnica: medie mobili e trading

La famiglia degli indicatori tecnici più utilizzata è sicuramente quello delle medie mobili, una serie di utili strumenti matematici che consentono soprattutto di smussare le fluttuazioni erratiche dei prezzi.

Una media mobile, è una media di una determinata quantità di dati che considera soltanto le ultime rilevazioni in ordine di tempo. Tale strumento è, infatti, definito "mobile" perché il numero degli elementi considerati (i prezzi) è fisso, ma l'intervallo di tempo avanza. I vecchi dati devono essere rimossi quando ne vengono aggiunti di nuovi: questo fa sì che la media si muova in progressione con l'andamento del prezzo del titolo oggetto del calcolo. Una media mobile a 200 giorni, ad esempio, prende in esame i valori delle ultime 200 sedute e viene ricalcolata ogni giorno, aggiungendo l’ultimo dato ed escludendo dal calcolo il più remoto, in modo che siano sempre solo 200 i prezzi considerati.

Solitamente vengono considerati i prezzi di chiusura di giornata, ma possono essere utilizzati anche i massimi, i minimi, o i valori di apertura di contrattazioni. Ovviamente questo vale nel caso in cui si stia studiando un grafico con dati giornalieri, ma potremo impiegare “chiusure orarie”, settimanali, mensili od annuali se la nostra analisi avrà orizzonti temporali di brevissimo termine (grafici orari) o più lunghi (grafici settimanali, mensili od annuali).

Esistono vari tipi di medie: semplice, esponenziale e ponderata. Ognuna di queste ha un differente metodo di calcolo.

La Media Mobile Semplice, detta anche aritmetica, è la più utilizzata in virtù della sua più facile costruzione. Vengono presi i dati di un determinato periodo e ne viene calcolata la media sommandoli fra loro e dividendo per il numero totale di valori. La maggiore semplicità di calcolo viene pagata con un grosso difetto: tale algoritmo assegna la stessa rilevanza ad ogni singolo input; l'ultimo valore (magari anche molto lontano nel tempo) ha la stessa importanza del primo.

La Media Mobile Ponderata cerca di risolvere questo problema, attribuendo un peso maggiore ai dati più recenti e minore a quelli più lontani nel tempo. Prendendo ad esempio una media a 10 periodi, la chiusura del decimo ed ultimo giorno viene moltiplicata per 10, quella del giorno precedente (nono) per nove, quella dell'ottavo giorno per otto e così via. Il totale verrà poi diviso per la somma dei multipli: nel nostro caso 1+2+3+...+10=55. La media è quindi molto più reattiva agli eventi recenti, mentre “smorza” le oscillazioni passate.

Una media mobile semplice a 10 giorni pesa il prezzo più recente esattamente come quello più lontano, per il 10% sul totale; la media ponderata, invece, assegna all’ultimo dato una ponderazione del 18%, mentre a quello più lontano dell’1.8%.

Ancora più complesso è il sistema di calcolo della Media Mobile Esponenziale, un indicatore quasi impossibile da generare se non attraverso appropriati software di calcolo. Vengono considerati tutti i dati disponibili - non solo quelli relativi al periodo preso in esame - anche se i prezzi del dominio, in particolare i più recenti, hanno un peso maggiore. Tale media è costruita prendendo in considerazione tutti gli elementi della serie ma con una ponderazione esponenzialmente decrescente. La ponderazione dei primi dati della serie sarà minore col passare del tempo fino a diventare infinitesimale, ma rientrerà sempre nel calcolo. In sostanza, tutta la storia del titolo è tenuta in considerazione.

L’esempio seguente, sempre relativo al FTSE Mib, mostra le medie a 100 giorni calcolate in modo aritmetico (linea rossa), esponenziale (verde) e ponderato (blu). Quest’ultima risulta la più volatile e reattiva rispetto, invece, alla media semplice che “smorza” maggiormente le oscillazioni.

Dal momento che la loro funzione è proprio quella di seguire il movimento dei prezzi in atto, le medie mobili sono l'indicatore per eccellenza nei cosiddetti "trading system" di tipo "trend following" (cioè sistemi di trading che seguono il trend); altro fattore molto vantaggioso relativo a questi indicatori sono la facilità di costruzione e l'eliminazione parziale del fattore soggettività.

Risulta comunque evidente che i loro segnali non possono essere generati se non con un discreto ritardo.

Il metodo più semplice di utilizzo consiste nel considerarle alla pari di trendline, considerandole come vere e proprie resistenze/supporti dinamici e di prendere decisioni alla rottura delle stesse da parte dei prezzi.

Questo tipo di funzione tende a smorzare l'erraticità dei prezzi e l’effetto è tanto più evidente quanto maggiore è il numero di eventi inclusi nel calcolo della media mobile. Una media mobile, infatti, graficamente è una curva che segue la linea dei prezzi, posizionandosene al di sotto in caso di trend al rialzo o al di sopra in caso di trend al ribasso. Il momento in cui la media “taglia” i prezzi solitamente indica il momento di cambiamento del trend per l’orizzonte temporale definito dal dominio. Più precisamente si avrà un segnale di acquisto quando i prezzi saliranno al di sopra della media mobile, mentre quando scenderanno al di sotto sarà il momento di vendere. Va tenuto presente che il periodo utilizzato influisce notevolmente sulle indicazioni generate: se si sceglierà un dominio minore si otterrà una media mobile molto più vicina ai prezzi che avrà come conseguenza una maggiore tempestività, ma un maggior numero di falsi segnali; al contrario un periodo maggiore darà origine a una linea più smussata che fornirà suggerimenti più affidabili, ma più in ritardo rispetto all’altra.

Il problema viene parzialmente superato utilizzando una combinazione di due medie, una lenta ed una veloce. Tale sistema è il più utilizzato dagli analisti. I segnali operativi vengono forniti all'incrocio tra le due medie: quando quella più veloce, ovvero generata da un periodo minore, incrocerà al rialzo quella più lenta verrà generato un suggerimento di acquisto; viceversa quando quella lenta sarà tagliata al ribasso da quella più veloce si avrà la vendita.

L’utilizzo di due mediè è alla base del MACD (Moving Average Convergence/Divergence), un oscillatore dalla costruzione complessa, ma che ha il vantaggio di limitare la soggettività dell’analista nel suo studio.

Esso è calcolato sottraendo il valore di una media mobile esponenziale a 26 periodi da una media mobile a 12 periodi. Questa elaborazione di dati dà origine ad un oscillatore che viene utilizzato abbinandolo alla propria media mobile esponenziale di 9 periodi. Segnali di acquisto sono generati quando il MACD buca dal basso la sua media mobile; viceversa segnali di vendita sono generati quando il MACD buca la sua media mobile verso il basso. Il MACD può dare suggerimenti interessanti soprattutto durante un mercato a tendenza definita; talora crea falsi segnali in mercati che si muovono lateralmente.

L’ampiezza del dominio resta comunque sempre il problema principale nell’utilizzo delle medie mobili: non esiste un valore universalmente valido, così come non c’è un metodo di costruzione (aritmetico, ponderato od esponenziale) che risulti sempre superiore agli altri.

John J. Murphy in “Technical Analysis of the Financial Markets: A Comprehensive Guide to Trading Methods and Applications”, basandosi su dati raccolti da Merrill Lynch in un arco temporale di 7 anni, dal 1970 al 1976 ha affrontato un accurato studio del comportamento dei vari tipi di medie mobili su ben 13 mercati di commodities. Il periodo considerava movimenti di prezzo da 3 a 70 giorni. Da questo poderoso studio derivano tre interessanti conclusioni:

• La media mobile semplice risultò la migliore superando le performances generate dalle medie ponderate ed esponenziali. Su 13 mercati testati la media mobile semplice funzionò bene in 10 casi, quella ponderata in 2 casi, mentre l'esponenziale risultò valida solo nel mercato del cacao;
• Le medie mobili di lungo periodo generarono un trading profittevole superiore a quelle di breve, in particolare la media mobile ad otto settimane (40gg), con un numero sorprendente di successi;
• Nessuna media mobile comunque risultò la migliore per ogni mercato. Ogni commodity dimostrò di avere una propria media mobile ottimale.

Nonostante l’indubbia utilità di questi algoritmi nelle decisioni di investimento, quindi, non si riesce mai a togliere di mezzo completamente la soggettività: la scelta del periodo di riferimento e del tipo di media da impiegare, nonché l’interpretazione dei risultati sono sempre lasciate alla sensibilità dell’analista.