I trader sono abituati a fare riferimento a “maestri” contemporanei e solo a quelli. In realtà, alcuni grandi del passato possono rivelarsi ugualmente utili. Tra questi c’è il creatore della Legge della Rovina Statistica: Thomas Gresham.

Thomas Gresham era un banchiere e un mercante vissuto nel XVI secolo. Un’epoca lontana, per molti versi incredibilmente diversa dalla nostra dal punto di vista finanziario. Tuttavia, un’epoca fertile per i pensatori, i quali hanno dovuto affrontare alcuni dilemmi e alcune dinamiche che si registrano ancora oggi. D’altronde, il capitalismo come lo conosciamo attualmente era nato da poco.

L’opera di Thomas Gresham in particolare è feconda in quanto ha teorizzato alcuni meccanismi dell’inflazione e della svalutazione di un certo tipo di asset, con l’assunto “la moneta cattiva scaccia quella buona”. Partendo dal presupposto secondo cui chi deteneva monete non ritoccate (all’epoca veniva grattate per estrarre un po’ d’oro) tendeva a utilizzare proprio quelle, e non quelle “buone”, nuove di zecca; ha concluso che il sistema economico naturalmente tendeva a privilegiare le monete cattive, ovvero gli asset “cattivi”, svalutandoli quindi ben oltre quanto suggerisse la loro effettiva qualità.

Uno dei contributi più importanti di Thomas Graham è la Legge della Rovina Statistica. Di base, è la descrizione di un fenomeno molto semplice dal punto di vista matematico, ma che quasi tutti gli operatori dei mercati finanziari, trader compresi, tendono a sottostimare o a ignorare del tutto, probabilmente per alcuni bias di partenza. Ne parliamo in questo articolo, fornendo qualche consiglio per utilizzare la legge stessa a proprio favore.

Cos’è la legge della Rovina Statistica

La Legge della Rovina Statistica è frutto di una banale osservazione: gli operatori finanziari tendono a ignorare le anomalie statistiche in favore di alcuni pregiudizi di partenza. In questo specifico caso, il pregiudizio secondo cui tutte le perdite sono destinate a terminare, in una sorta di riedizione finanziaria del “non può piovere per sempre”. La Legge della Rovina Statistica dimostra proprio il contrario, e lo fa… Con un semplice calcolo da terza media.

In buona sostanza, la Legge della Rovina Statistica dimostra quanto segue: data una certa perdita in percentuale, essa può essere recuperata non già con un guadagno della medesima percentuale, ma solo con un guadagno percentualmente sempre maggiore. E più le perdite sono ingenti, maggiore è lo sforzo da profondere per recuperare. 

Il motivo di ciò è semplice, e matematico: quando si perde una parte del capitale, ci si trova con un capitale ridotto, dunque applicando la medesima percentuale della perdita, pur in positivo, non si raggiunge mai il capitale di partenza. 

Facciamo un esempio banale: un trader parte da un capitale di 100 euro e perde il 20%. Se con l’operazione successiva riguadagna il 20%, torna al punto di partenza, non è così? No, in quanto il 20% viene calcolato non già sui 100 euro, ma su 80. Dunque, si ritrova con 96 euro. 

Il trader, a ogni perdita, non solo deve “riparare il danno”, ovvero produrre una performance uguale e contraria rispetto a quella precedente, ma deve fare persino meglio. Da qui il postulato secondo cui sì, le probabilità di erodere il capitale non conoscono limiti. D’altronde, lo si può erodere anche se si vince! Insomma, altro che “non può piovere per sempre”.

Cosa insegna la Legge della Rovina Statistica

La Legge della Rovina Statistica insegna due cose fondamentali. In primo  luogo, che non ci si può cullare sugli assunti tipici del senso comune. In secondo luogo, che occorre impegnarsi quasi di più per non perdere, piuttosto che per guadagnare. Anche perché, come abbiamo visto, recuperare da una perdita è molto difficile.

Fondamentale, dunque, è minimizzare le perdite. Per fortuna, la dottrina degli investimenti ha prodotto in questi secoli alcuni strumenti capaci di fungere allo scopo. 

Money Management

Il Money Management è senz’altro lo strumento più efficace. In realtà, è una vera e propria disciplina. Il suo scopo è restituire all’operatore il controllo sul suo capitale. Grazie al Money Management, l’operatore sa quanto può perdere nella peggiore delle ipotesi. In un certo senso, lo decide lui. In questo modo, recuperare le perdite, pur rimanendo difficile, diventa un’impresa a portata di mano. 

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Il Money Management è una disciplina a suo modo complessa. Consta di molti strumenti e azioni che permettono di calcolare il capitale da investire di volta in volta, allo scopo di circoscrivere le possibili perdite in un perimetro “sopportabile e gestibile”. Consta anche di strumenti che permettono di far avverare quando deciso, agendo sulle probabilità e sui rischi. In quest’ultimo alto, opera di concerto con il Risk Management

Diversificazione

La Legge della Rovina Statistica, un po’ indirettamente, insegna anche che è bene diversificare. Un modo per ridurre le probabilità di perdere denaro, e quindi andare incontro a un evento negativo difficile da compensare, è investire su asset diversi. In questo modo, il capitale non è soggetto a un singolo evento, ma a tanti eventi. Qualcuno sarà negativo, ma qualcun altro si rivelerà positivo, e quindi in linea teorica le perdite potrebbero ridursi.

Si può diversificare in molti modi. Per esempio, la diversificazione può prevedere l’investimento su più mercati, o su più (e diversi) asset del medesimo mercato. I trader del Forex, logicamente, scelgono principalmente questa seconda strada. In questo, sono aiutati dalle differenze strutturali tra le valute, che spesso sono parecchio accentuate. 

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Il secondo errore fatale, secondo Gresham

La Legge della Statistica nasce dal bias secondo cui le perdite non possono proseguire all’infinito, che lo stesso Gresham definisce “errore fatale”.

Ce n’è però un altro, che porta a disastri altrettanto irrimediabili. Ovvero, l’errore che spinge a seguire il gregge, a non avere fiducia delle evidenze che si raccolgono quando queste sembrano contrastare il senso comune. L’esempio classico è quando si esegue una operazione che sembra andare contro il mercato, ovvero diversa da quelle che, in un dato momento, la massa di investitori sta eseguendo. 

Nella fattispecie, le evidenze che hanno portato a quelle specifiche scelte, perdono di colpo valore rispetto alla convinzione innata che la massa abbia sempre ragione. Ebbene, Gresham in questo caso consiglia di abbandonare questo pregiudizio e farsi guidare dalle proprie evidenze, se raccolte in modo razionale.