Cosa significa “volatilità negli spread di una coppia”
Gli spread di una coppia sono la differenza tra il prezzo di acquisto e quello di vendita per una coppia di valute in un dato momento. “Volatilità negli spread di una coppia” descrive quanto fortemente quello spread fluttua nel tempo. È una misura di variabilità: non dice se in futuro gli spread si allargheranno o si restringeranno.
Per misurarla, inizia definendo cosa consideri come valore dello spread e in quali momenti lo registri. Ad esempio, puoi campionare lo spread ogni minuto, ogni ora, oppure alla fine di ogni giorno. La volatilità misurata cambierà con quell’intervallo di campionamento.
Scelte di misurazione: quantificare la variabilità, non la direzione
Un modo diretto per misurare la volatilità dello spread è calcolare statistiche a partire da una serie storica di valori osservati dello spread.
1) Deviazione standard (variazione tipica)
Assumi di avere osservazioni dello spread (s_1, s_2, …, s_N) su una finestra temporale scelta, campionate a intervalli fissi. Calcola la media (\bar{s}) e poi la deviazione standard:
[ \sigma = \sqrt{\frac{1}{N-1} \sum_{i=1}^{N}(s_i-\bar{s})^2} ]
Interpretazione: una (\sigma) più alta significa che lo spread varia di più attorno alla sua media durante la finestra.
2) Volatilità su finestra mobile (come cambia la stabilità)
Invece di una sola (\sigma) per l’intera finestra, calcola (\sigma) su segmenti mobili più brevi (ad esempio, gli ultimi 30 minuti o le ultime 10 ore di trading). Questo produce un profilo di volatilità che può evidenziare cambi di regime.
Assunzione: le finestre mobili usano lo stesso intervallo di campionamento e la stessa definizione di spread per tutta la serie.
3) Intervallo e variazioni percentuali (robustezza agli outlier)
Due alternative più semplici sono:
- Volatilità dell’intervallo: (\max(s_i)-\min(s_i))
- Intervallo percentuale: ((\max(s_i)-\min(s_i))/\text{reference})
Devi dichiarare il riferimento. Usare il minimo, la media o il valore di fine finestra cambia il numero e l’interpretazione. Le misure basate sull’intervallo possono essere sensibili a picchi, quindi in linea di principio potresti preferire misure basate sulla mediana, ma allora serve una definizione chiara.
4) Momenti di massimo/minimo dello spread (centrati sulla distribuzione)
Puoi anche misurare la variabilità dello spread usando quantili (ad esempio, l’intervallo interquartile tra il 25° e il 75° percentile degli spread). Questo si concentra sulla variazione “tipica” dello spread e riduce la sensibilità a movimenti estremi.
Meccanismo: perché la misurazione dipende dai dati e dai costi
Anche se la definizione di spread è semplice, la serie storica osservata può differire in base ai seguenti fattori variabili:
- Fonte dei dati/provider feed: citazioni diverse possono produrre osservazioni dello spread diverse.
- Regola di campionamento: una serie di spread “campionata al minuto” perde l’allargamento dello spread sotto il minuto.
- Esecuzione e timing: gli spread possono differire tra le quotazioni visualizzate e ciò che viene effettivamente eseguito.
- Effetti dell’ora del giorno: la volatilità può concentrarsi attorno a specifiche ore di mercato.
Per mantenere la misurazione significativa, separa i meccanismi stabili dalle condizioni variabili. Il meccanismo stabile è “lo spread al tempo (t) meno lo spread al tempo (t)”. Le parti variabili sono come arrivano le quotazioni, con quale frequenza campioni e se la tua nozione di “spread” include componenti aggiuntive nel tuo dataset.
Evidenza o esempio (con assunzioni esplicite)
Supponi di registrare valori dello spread in pips ogni 10 minuti per una settimana. Ottieni (N) osservazioni (s_i).
- Calcola la deviazione standard (\sigma) per l’intera settimana.
- Poi calcola (\sigma) per ciascuna finestra mobile di 1 giorno.
Se la (\sigma) dell’intera settimana è alta ma la (\sigma) della finestra mobile di 1 giorno è bassa nella maggior parte dei giorni, ciò indica periodi occasionali di spread insolitamente ampi o instabili. Al contrario, se entrambe sono alte nella maggior parte dei giorni, gli spread sono persistentemente variabili.
Questo esempio misura la variabilità, non la direzione. Una (\sigma) alta non implica che osserverai un allargamento in seguito; riassume soltanto quanto hai visto muoversi lo spread nella finestra misurata.
Limitazioni e rischi (cosa può fallire)
Almeno una limitazione materiale è che la volatilità dello spread non è una proprietà stabile.
- Cambi di regime: la variabilità storica può cambiare quando cambiano le condizioni di liquidità o la struttura del mercato.
- Effetti di microstruttura di mercato: eventi brevi e rapidi di allargamento possono essere persi o esagerati a seconda del tuo intervallo di campionamento.
- Differenze tra provider: due fonti possono mostrare serie di spread diverse anche per la stessa coppia, quindi i numeri di volatilità non sono automaticamente confrontabili.
- Effetti di costi nascosti: alcuni dataset o convenzioni di reporting possono riflettere più della pura differenza bid-ask che intendevi misurare, a seconda di come è costruito il feed.
Una modalità di fallimento: mescolare definizioni.