Quali dati servono per valutare la liquidità per sessione?

Quali dati servono per valutare la liquidità per sessione

Valutare la liquidità per sessione inizia con la raccolta di input che ti permettano di descrivere la profondità di trading e la “capacità di eseguire operazioni” su finestre temporali definite. Il punto chiave è usare (1) proxy misurabili di liquidità, (2) una definizione temporale chiara per ogni sessione, (3) una provenienza affidabile per ogni dataset e (4) controlli che confermino tempestività e coerenza interna. Senza questi elementi, i risultati possono riflettere artefatti dei dati più che il comportamento della liquidità.

Meccanismo e definizione: cosa stai misurando

“Liquidità per sessione” significa confrontare le caratteristiche di liquidità del mercato tra sessioni di trading specifiche (ad esempio, le principali fasce orarie regionali). Per valutarla, in genere ti servono:

1. Confini della sessione

• Gli orari esatti di inizio/fine usati per ogni sessione.
• Il time zone (e come vengono gestiti i cambi dell’ora legale).
• Una regola per ciò che accade nelle sovrapposizioni (se due sessioni si sovrappongono, decidi se assegnare gli scambi a una sessione o dividerli).

2. Un proxy di liquidità (la variabile osservabile che puoi calcolare) La liquidità non è una singola quantità fisica, quindi devi scegliere proxy che corrispondano alla tua definizione. Le categorie comuni includono:

• Basato sulle transazioni: misure derivate dai trade prints, come il numero di operazioni per finestra.
• Basato sulle quotazioni: misure derivate da quotazioni bid/ask, come spread o aggiornamenti delle quote.
• Basato sul book ordini (se disponibile): profondità a livelli di prezzo o volume nel book.

3. Copertura del mercato e mappatura degli strumenti

• Quali strumenti sono inclusi (ad esempio, specifiche coppie spot forex o derivati) e se la mappatura è uno-a-uno.
• Se aggregi più sedi o provider in un unico dataset.

4. Costi e contesto di esecuzione (necessari per l’interpretazione) Anche se il tuo obiettivo è descrittivo sulla liquidità, dovresti registrare il contesto che influenza le misure osservate di liquidità:

• Costi di trading che influenzano le quotazioni e gli scambi nel tuo feed dati.
• Regole del feed dati (come vengono rappresentate le quote mancanti o gli aggiornamenti in ritardo).
• Se le osservazioni sono mid-price, bid/ask o ultimo trade.

Evidenze ed esempio: input, provenienza e assunzioni

Di seguito trovi una checklist autosufficiente dei dati che ti servono e della qualità che dovresti verificare.

Input da raccogliere

• Serie di quotazioni: prezzi bid e ask (o almeno lo spread) a una frequenza di campionamento nota, con timestamp.
• Serie di scambi (se usate): timestamp e dimensioni degli scambi eseguiti.
• Calendario delle sessioni: orari di inizio/fine della sessione più il time zone scelto.

Provenienza da registrare

• Da dove provengono i dati: un data provider, un feed di exchange/sede o un broker/API.
• Come vengono prodotti i timestamp: se i timestamp sono in UTC, ora locale dell’exchange o ora locale del broker.
• Regole di gestione dei dati: se il provider interpola, elimina o segnala i gap.

Assunzioni di tempestività (perché “liquidità” dipende dal tempo)

Indica esplicitamente se stai analizzando:

• Liquidità storica per sessioni passate, oppure
• Snapshot near-real-time. Se il tuo dataset è storico, non puoi affermare condizioni di liquidità attuali; puoi solo descrivere ciò che il dataset mostra per quelle finestre passate.

Assunzioni di calcolo per qualsiasi metrica

Per qualsiasi metrica che calcoli (media dello spread, frazione del tempo entro una banda di spread, numero di scambi, intensità degli aggiornamenti delle quote), documenta:

• La finestra di aggregazione (per minuto, per sessione, per sotto-intervallo).
• Come gestisci le coppie bid/ask mancanti.
• Se usi medie semplici, mediane o misure pesate per il tempo.

Un esempio minimo di assunzione potrebbe essere: “La liquidità di sessione è calcolata per sessione usando lo spread medio pesato per il tempo dalle quotazioni bid/ask campionate con timestamp del provider; gli intervalli con bid o ask mancanti sono esclusi.” Queste assunzioni sono ciò che rende il risultato spiegabile in modo indipendente.

Limiti e rischi (inclusi i modi di fallimento)

Dovrebbe sempre essere considerato almeno un limite materiale:

1. Errori di time-zone e di confine Se i confini della sessione sono disallineati (time zone errato o gestione sbagliata dell’ora legale), il confronto tra “sessioni” può finire per mescolare regimi di liquidità diversi.

2. Incompletezza dei dati ed effetti della sede Le quotazioni possono mancare durante movimenti rapidi e i feed degli scambi possono riflettere una porzione dell’attività. Questo può distorcere i proxy di liquidità anche se i prezzi sembrano plausibili.

3. Mancata corrispondenza del proxy Lo spread, il numero di scambi e la profondità sono correlati ma non identici. Uno spread ristretto può coesistere con poca profondità e un tasso di scambi più alto può riflettere volatilità piuttosto che liquidità investibile.

4. Nessuna garanzia di validità prospettica Le relazioni storiche tra timing delle sessioni e liquidità non stabiliscono risultati futuri. La struttura di mercato, la partecipazione e i costi possono cambiare.