Come si può misurare la volatilità negli spread delle coppie?

Cosa significa “volatilità negli spread delle coppie”

Gli spread delle coppie sono la differenza tra il prezzo di acquisto e di vendita per una coppia di valute in un determinato momento. La “volatilità negli spread delle coppie” descrive quanto tale spread fluttua nel tempo. È una misura della variabilità: non indica se gli spread si allargheranno o si restringeranno successivamente.

Per misurarla, inizia definendo cosa consideri il valore dello spread e a quali orari lo registri. Ad esempio, puoi campionare lo spread ogni minuto, ogni ora o alla fine di ogni giornata. La volatilità misurata cambierà in base all’intervallo di campionamento.

Scelte di misurazione: quantificare la variabilità, non la direzione

Un modo semplice per misurare la volatilità dello spread è calcolare statistiche da una serie temporale di valori osservati dello spread.

1) Deviazione standard (variazione tipica)

Supponiamo 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 indica che lo spread varia maggiormente attorno alla sua media durante la finestra.

2) Volatilità con finestra mobile (come cambia la stabilità)

Invece di un unico (\sigma) per l’intera finestra, calcola (\sigma) su segmenti più brevi mobili (ad esempio, ultimi 30 minuti o ultime 10 ore di trading). Questo produce un profilo di volatilità che può mostrare cambiamenti di regime.

Assunzione: le finestre mobili utilizzano lo stesso intervallo di campionamento e definizione di spread per tutta la serie.

3) Intervallo e variazioni percentuali (robustezza agli outlier)

Due alternative più semplici sono:

• Volatilità per intervallo: (\max(s_i)-\min(s_i))
• Intervallo percentuale: ((\max(s_i)-\min(s_i))/\text{riferimento})

Devi specificare il riferimento. Utilizzare il valore minimo, medio o finale della finestra cambia il numero e l’interpretazione. Le misure di 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 spread massimo/minimo (focalizzati sulla distribuzione)

Puoi anche misurare la variabilità dello spread usando i 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 ai movimenti estremi.

Meccanismo: perché la misurazione dipende dai dati e dai costi

Anche se la definizione di spread è semplice, la serie temporale osservata può differire a seconda dei seguenti fattori variabili:

• Fonte dei dati/flusso di quotazioni: diverse quotazioni possono produrre osservazioni di spread diverse.
• Regola di campionamento: una serie di spread campionata al minuto perde allargamenti sub-minutari.
• Esecuzione e tempistiche: gli spread possono differire tra le quotazioni visualizzate e quelle effettivamente eseguite.
• Effetti dell’orario: la volatilità può concentrarsi in determinate ore di mercato.

Per mantenere la misurazione significativa, separa i meccanismi stabili dalle condizioni variabili. Il meccanismo stabile è “spread al tempo (t) meno 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)

Supponiamo di registrare i valori dello spread in pip ogni 10 minuti per una settimana. Ottieni (N) osservazioni (s_i).

• Calcola la deviazione standard (\sigma) per l’intera settimana.
• Poi calcola (\sigma) per ogni finestra mobile di 1 giorno.

Se (\sigma) dell’intera settimana è alto ma (\sigma) giornaliero mobile è basso nella maggior parte dei giorni, ciò indica brevi periodi occasionali di spread insolitamente ampi o instabili. Al contrario, se entrambi sono alti nella maggior parte dei giorni, gli spread sono persistentemente variabili.

Questo esempio misura la variabilità, non la direzione. Un (\sigma) alto non implica che osserverai un allargamento successivo; riassume solo quanto hai visto muoversi gli spread durante la finestra misurata.

Limitazioni e rischi (cosa può fallire)

Almeno una limitazione significativa è che la volatilità dello spread non è una proprietà stabile.

• Cambiamenti di regime: la variabilità storica può cambiare quando cambiano le condizioni di liquidità o la struttura di mercato.
• Effetti della microstruttura di mercato: eventi brevi e rapidi di allargamento possono essere trascurati o esagerati a seconda dell’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 semplice differenza tra prezzo di acquisto e vendita che intendevi misurare, a seconda di come è costruito il flusso.

Un modo di fallimento: mescolare definizioni.