L’Adaptive Moving Average è probabilmente la tipologia di media mobile meno utilizzata, anche perché si basa su un concetto piuttosto insolito, difficile da padroneggiare dai trader gravati da un grado di competenze medio o medio-basso. Eppure può risultare davvero utile per andare oltre quello che è, a tutti gli effetti, lo svantaggio più grande delle medie mobili, nonché di tanti indicatori: la suscettibilità ai falsi segnali.

In questo articolo presentiamo l’Adaptive Moving Average, descrivendo le dinamiche che stanno alla sua base, nonché i metodi con cui è possibile calcolarla.

adv-957

Il problema dei falsi segnali nello studio delle medie mobili

L’analisi tecnica è una pratica necessaria, spesso e volentieri l’unica risorsa che consente al trader di operare con cognizione di causa, con razionalità, e avendo a disposizione una consapevolezza “piena” del momento che il mercato sta attraversando. Tuttavia, non è una “scienza dura”, ed è suscettibili a errori fisiologici. 

Esatto, anche qualora il trader praticasse un’analisi tecnica secondo dottrina, anche qualora non commettesse alcun errore, essa potrebbe indurlo alla sconfitta. Il problema ruota attorno al concetto di falso segnale. Un indicatore, magari anche più indicatori utilizzati assieme, emettono un segnale di entrata o di uscita.. Insomma, un suggerimento di carattere operativo. Ecco, però, che il segnale si rivela fallace, non veritiero. Il trader opera sulla base di una indicazione sbagliata, e il suo ordine va incontro a fallimento.

Il problema dei falsi segnali coinvolge molti indicatori, dunque l’analisi tecnica in generale. Coinvolge però soprattutto l’analisi tecnica condotta attraverso lo studio e l’impiego delle medie mobili. Ovviamente, l’utilizzo contestuale di più medie mobili, scelte in base a vari criteri (es. esponenzialità e velocità) riducono l’incidenza di falsi segnali. Il problema però persiste. Nella migliore delle ipotesi a livello teorico (rendendo più incerta l’azione del trader), nella peggiore in maniera piuttosto concreta e in grado di impattare sul capitale. 

Molti analisti, teorici e trader professionisti hanno nel corso dei decenni cercato di colmare questa lacuna, di trovare una soluzione di tipo tecnico. Tra quelli che ci sono andati più vicino spicca Perry Kaufman, che non molto tempo fa ha inventato una media mobile di sana pianta, la Adaptive Moving Average. 

Cos’è l’Adaptive Moving Average

La Adaptive Moving Average è nota con molti nomi. Per esempio, molti si riferiscono ad essa con l’espressione Kaufman Moving Average, un modo per rendere onore all’opera del suo creatore. Di conseguenza, vengono utilizzati due acronimi diversi: AMA nel primo caso; KAMA nel secondo caso. Nel corso di questo articolo, ci riferiremo alla media mobile in questione con l’espressione canonica, Adaptive Moving Average, o con il suo acronimo.

Che cos’è la Adaptive Moving Average? Volendo riassumere il suo significato (nonché la sua funzione) in poche parole, potrebbero definirla come una media mobile che tiene conto della più pericolosa fonte di falsi segnali di un mercato: la volatilità sistemica.

Fin quando la volatilità è contingente, ovvero causata dalle contingenze, da un evento noto e in grado di impattare in maniera “acuta” sul mercato, il trader è abbastanza al riparo dalle conseguenze negative. Infatti, essendo consapevole che il mercato è momentaneamente “drogato” da una condizione particolare, prende misure più stringenti, adotta soluzioni più prudenti. Se avverte che il mercato è troppo scosso, ed è al di là della sua capacità di controllo, potrebbe persino scegliere di fermarsi per un po’ di tempo, in attesa che le acque si siano calmate. 

Quando la volatilità è sistemica, il discorso è diverso. La volatilità è sistemica quando non dipende da un “fatto”, ma dalla natura stessa del mercato. Alcuni mercati, proprio in virtù della loro composizione, dei significati correlati alla loro frequentazione e alle abitudini degli investitori, possono risultare più o meno volatili. A occhio, è un concetto che tutti i trader hanno presente. Tuttavia, fanno molta fatica a misurare precisamente questa volatilità sistemica, dunque a fare la quadra e integrarla nel proprio sistema di analisi. Senza contare tutti i casi in cui passa sotto traccia. E’ ovvio che, in questo contesto, la tendenza a impiegare falsi segnali sia elevata.

Ecco, Kaufman è intervento proprio a questo scopo: misurare questo genere di volatilità e integrarlo nel calcolo della media mobile. 

Nello specifico, il parametro attraverso cui Kaufman propone di calcolare la volatilità sistemica è l’Efficiency Ratio, il cui acronimo è ER. 

adv-178

Come si calcola l’Adaptive Moving Average

Per calcolare l’Adaptive Moving Average è necessario, innanzitutto, calcolare l’Efficiency Ratio. D’altronde, si tratta di una media mobile “aggiustata” in base a questo parametro.

Ebbene, l’Efficiency Ratio si calcola mettendo in rapporto, dato un periodi di tempo, la variazione di prezzo da un punto A a un punto B, e il numero di variazioni registrate nel medesimo periodo. Quando le variazioni sono molte, significa che vi è una volatilità molto accentuata, e l’ER si avvicina allo zero. Quando le variazioni sono poche, l’ER si avvicina a uno, e quindi la volatilità sistemica è ridotta.

Ma perché si parla di efficienza? Ebbene, Kaufman parte dal presupposto che i mercati volatili dal punto di vista sistemico siano in realtà mercati poco efficienti, all’interno del quale gli investitori “fanno giri a vuoto”, prima di imbroccare nel complesso la via giusta. Ciò capita quando il mercato è davvero pieno di investitori. Nella maggior parte dei casi, si tratta di mercati “vecchi”, all’apparenza consolidati. Se una nuova “tornata” di investitori entra, infatti, lo fa in questi mercati, e non in quelli giovani.

Sulla carta, un ragionamento eccellente. Ovvio, ci sono alcune eccezioni. Pensiamo ai mercati delle criptovalute, che sono preda di investitori della Domenica. 

Detto ciò, una volta ricavato l’ER, come si calcola l’Adaptive Moving Average? Ebbene, la formula è la seguente.

[ER x (media Veloce – media Lenta) + media Lenta]

Dove:

  • ER è l’Efficiency Ratio
  • La media veloce non è altro che 2/(Periodo della media mobile più veloce +1)
  • La media lenta non è altro che 2/(Periodo della media mobile più lenta +1)

Troppo complicato? Ebbene, in questo caso vi basta utilizzare una piattaforme e un broker che offrano questo indicatore nel proprio pacchetto di strumenti. Non tutti concedono questa possibilità, ma molti di sì. D’altronde la Adaptive Moving Average, nonostante sia stata inventata relativamente di recente, ha già riscosso un buon successo presso i trader di ogni ordine e grado.