Efficiency Ratio

Noto anche come generalized fractal efficiency, l'efficiency ratio (ER) è stato sviluppato da Perry Kaufman nella sua fatica editoriale Smarter Trading, ed è alla base di una particolare media mobile, l'adaptive moving average, il cui nome già lascia intendere tutto: si tratta di una media che si adatta alla variazione della volatilità causate dal noise. L'ER parte da una evidente constatazione: i mercati finanziari mostrano differenti livelli di maturità; ci sono mercati più giovani, più ordinati nelle loro quotidiane variazioni, e mercati dove gran parte dell'andamento è del tutto random, i mercati c.d. maturi. 
Un esempio di mercato appartenente alla prima categoria è quello dell'Eurodollaro e dei mercati a termine europei: in questi casi l'approccio vincente è sicuramente quello trend-following, con il quale si entra sul mercato non appena si ha un segnale. Tuttavia, man mano che i mercati diventano più maturi, essi diventano più erratici, più rumorosi, probabilmente per il fatto che ai primi operatori storicamente presenti sul mercato (gli speculatori professionali) altri se ne aggiungono nel frattempo: fondi comuni, banche ed assicurazioni, imprese private, piccoli investitori, ecc. (il classico esempio di mercato appartenente a questa categoria è quello americano). Tutti questi operatori, entrando sul mercato in momenti e per ragioni diverse, creano parecchio disturbo alle quotazioni; disturbo che a questo punto deve essere opportunamente misurato. 
L'Efficiency ratio del Mibtel si è aggirato costantemente intorno al 0.35 (retta di regressione).
L'efficienza del mercato USA, misurata dall'Efficiency ratio, è andata riducendosi costantemente: la retta di regressione è passata da valori prossimi a 0.50 a 0.30. 
Ci sono numerosi modi per misurare l'efficienza del mercato: è facilmente intuibile, peraltro, che minore sarà il percorso intrapreso dai prezzi per raggiungere il punto finale, tanto più elevata sarà l'efficienza di quel mercato: l'ER è dunque il rapporto fra la variazione dei corsi in un dato periodo di tempo e la somma delle variazioni individuali nei singoli sotto-periodi. 
Il foglio di calcolo che segue mostra un esempio di calcolo dell'ER a 10 giorni sull'Indice Mibtel. La prima cosa da conoscere, come abbiamo visto, è la direzione dei prezzi, ovvero la variazione assoluta netta negli ultimi n giorni: nella cella D11 (e successive) è indicato tale valore. Il rumore (noise) è in questo ambito definito come la somma a n giorni delle variazioni assolute dei prezzi rispetto al giorno precedente.
 
L'Efficiency Ratio è una combinazione di direzionalità e volatilità (o noise): 
Efficiency Ratio = Direzionalità / Volatilità
È chiaro che fintanto che i prezzi si muovono in una direzione univoca per tutti gli n giorni, dividendo e divisore saranno quantitativamente simili, per cui l'ER tenderà a uno, il massimo livello possibile. Ma, nel momento in cui i prezzi si muovono orizzontalmente - ovvero con grosse escursioni infragiornaliere, senza rilevanti variazioni intergiornaliere - ecco che avremo una bassa direzionalità, abbinata ad una elevata volatilità, e così l'ER tenderà verso zero. Da precisare che il valore del rapporto non esprime nella maniera più assoluta la direzione del mercato, ma solo la sua efficienza. 
Una variante dell'algoritmo appena esposto prevede l'impiego, al denominatore, della somma a n giorni dei range (H-L) quotidiani, piuttosto che delle variazioni assolute delle chiusure. Lasciamo al lettore l'implementazione di questa variante. Questo lavoro è discusso, nell'ambito della teoria del caos, col nome di efficienza frattale: una scelta indubbiamente azzeccata!
== Vedi anche: ==
*Indice sequenziale Analisi Algoritmica
Category:Oscillatori