In che modo si può misurare la definizione di liquidità?

Definire la “definizione di liquidità” come campi misurabili

La liquidità di solito indica con quale facilità un asset può essere scambiato senza provocare forti movimenti di prezzo. Per misurare una definizione di liquidità, devi prima trasformare il concetto in campi misurabili. Un approccio pratico consiste nel separare tre gruppi di input:

1. Ambito dello strumento: lo strumento specifico scambiato (ad esempio, una specifica coppia valutaria FX) e tutti i dettagli contrattuali che influenzano il prezzo.
2. Ambito temporale: un timestamp preciso o una finestra temporale, insieme a una convenzione di fuso orario.
3. Ambito meccanico: la regola che definisce cosa conta come liquidità (solo quotazioni, scambi eseguiti o entrambi).

Una definizione di liquidità diventa misurabile quando si dichiara in termini chiari quali dati si osserveranno e come si calcolerà un risultato numerico.

Misurare la liquidità utilizzando metriche osservabili

Diverse definizioni di liquidità possono essere misurate con metriche differenti. Di seguito sono riportate categorie comuni che è possibile operativizzare. Scegliere una sola categoria per ogni misurazione in modo che il risultato non sia ambiguo.

1) Misure basate sulle quotazioni (visibilità del libro degli ordini)

Queste si basano su quotazioni bid/ask pubblicate o osservate.

• Spread: la differenza tra il prezzo di acquisto (bid) e quello di vendita (ask) in un momento definito.
• Profondità / dimensione al top del libro: quanto volume è disponibile vicino ai prezzi correnti di bid e ask.

Assunzione da dichiarare: è necessario specificare se si utilizza il prezzo medio (mid-price), il bid/ask o un altro riferimento, e se la quotazione viene aggiornata continuamente o campionata a intervalli.

2) Misure basate sugli scambi (esecuzione effettiva)

Queste si basano su stampe effettive o volumi eseguiti.

• Dimensione media degli scambi in una finestra temporale: dimensioni tipiche più elevate possono indicare un’esecuzione più facile, ma solo all’interno di quella finestra.
• Volume scambiato in una finestra: un volume più elevato può correlare con prezzi più stretti, ma non garantisce un comportamento simile in futuro.

Assunzione da dichiarare: la lunghezza della finestra e la regola di campionamento (ad esempio, secondi fissi rispetto a conteggi di eventi adattivi).

3) Misure di impatto sui prezzi (quanto si muovono i prezzi)

Queste valutano in che modo gli scambi influenzano i prezzi.

• Impatto sui prezzi osservato per un controvalore specificato: richiede un metodo ripetibile per definire il “controvalore specificato” e la finestra di esecuzione.

Assunzione da dichiarare: come si modella l’esecuzione ipotetica quando si utilizzano osservazioni storiche.

Evidenza o esempio: come rendere confrontabili due misurazioni

Per verificare che una definizione di liquidità possa essere controllata in modo indipendente, è necessario un metodo di confronto con variabili controllate.

Configurazione di esempio (solo metodo, non dati in tempo reale):

• Scegliere uno strumento.
• Scegliere una finestra temporale (ad esempio, un periodo di 30 minuti) con un timestamp di inizio e fine esplicito.
• Utilizzare una metrica di quotazione (spread nei momenti di campionamento) e una metrica di profondità (dimensione al top del libro negli stessi momenti di campionamento).
• Calcolare statistiche riassuntive (ad esempio, spread medio e massimo tra i campioni).

Quindi confrontare con un’altra finestra utilizzando esattamente lo stesso metodo.

Anche se non si vedono mai dati di mercato “in tempo reale”, la logica di misurazione rimane verificabile: un’altra persona può rieseguire gli stessi calcoli sulla stessa serie temporale archiviata.

Limitazioni e modalità di errore

Almeno una limitazione deve essere considerata rilevante, poiché molti problemi legati alla “liquidità” derivano da definizioni non allineate.

1. Disallineamento dei timestamp: le quotazioni e gli scambi avvengono in momenti diversi; confrontare un’istantanea di quotazione con un’esecuzione successiva può distorcere il risultato.
2. Differenze tra sedi e flussi dati: la liquidità osservata in un flusso dati potrebbe non corrispondere a un altro, alterando lo spread, la profondità o il volume misurati.
3. Costi ed effetti di esecuzione: la liquidità misurata dalle quotazioni potrebbe ignorare costi di transazione, dinamiche di coda e vincoli di esecuzione rilevanti nella pratica.
4. Cambiamenti di regime: le relazioni tra metriche (come spread e profondità) possono cambiare quando le condizioni si modificano; i modelli storici non garantiscono comportamenti futuri.

Verifica e domande successive

Per spiegare chiaramente la definizione di liquidità, verificarla utilizzando tre controlli:

• Chiarezza operativa: qualcuno può riformulare esattamente quali punti dati sono stati utilizzati e quale formula è stata applicata?
• Ancoraggio temporale: sono state specificate convenzioni di timestamp e una regola di finestra/campionamento coerente?
• Confronto controllato: l’ambito è stato mantenuto costante (strumento, sede/fonte dati, categoria di metrica)?

Una domanda utile successiva è se la definizione scelta è basata su quotazioni, su scambi o sull’impatto, poiché ognuna risponde a una domanda leggermente diversa su “quanto è liquido” e produrrà risultati misurati differenti nelle stesse condizioni.