GLI ALGORITMI LEGGONO LE NEWS DI MERCATO? SI'. PT.5

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Dopo aver parlato di prezzi e volumi, ci soffermiamo un po' sulla volatilitàe sugli altri fattori condizionati l'impatto prodotto dalle news.

La volatilità risulta essere normalmente più alta immediatamente dopo un annuncio corporate. Ranaldo,ha rilevato che livelli più elevati di volatilità, tenderebbe a persistere per 10 minuti dopo la pubblicazione di una news inerente uno specifico evento corporate e per oltre 40 minuti in caso di annuncio sugli utili. Similmente, Abad, Sanabria e Yangue, hanno notato livelli significativamente più alti nei 45 minuti successivi agli annunci sugli utili. La volatilità può variare a seconda che le notizie siano positive o negative. Ovviamente, come notato da Tetlock, Saar-Tsechansky e Macskassy, livelli di volatilità maggiori si riscontrano in presenza di bad news,così come Wael ha notato come il ritorno verso livelli di normalità tenda ad impiegare più tempo in caso di notizie negative (un 'ora) che in caso di positive (mezz'ora). Gli effetti indotti dalle news, dipende anche dal tipo di notizie veicolate, le quali possono sia confermare che confondere il consensus prevalente; a tal proposito, il livello di sorpresa ovvero dello scostamento intercorrente tra consenso e dato ufficialepuò indicare come il mercato reagirà. La tempestivitàinvece, ci permetterà di giudicare la notizia come nuova cioè come inedita oppure come mera conferma di dati esistenti. Connesse al livello di sorpresa (esisto vari “Surprise Indexes”elaborati da diversi data vendors) sono le condizioni di mercato,nel senso che le reazioni di prezzo legate al fattore sorpresa presentano dimensioni maggiori in periodi connotati da maggiori incertezza, intesa -generalmente- quale tasso di volatilità implicita dell'asset class di riferimento. A loro volta, le condizioni di mercato risultano strettamente legate al ciclo economico “Business Cycle”, scomponibile in fasi di massimo, minimo, espansione, contrazione. L'impatto delle sorprese informative varia a al variare della fase vissuta. Perché? Perché come abbiamo visto poco sopra, l'incidenza delle sorprese varia al variare dell'incertezza e le 4 fasi qui considerate, presentano livelli di incertezza differenti, ragion per cui le sorprese legate alle news generano effetti più ampi nelle ultime due, in quanto caratterizzate da incertezza/volatilità maggiore. Veredas, con riguardo all'impatto delle sorprese (quindi non delle news ma delle sole sorprese)sul prezzo dei futures, ha riscontrato come gli effetti di maggior portata si verifichino in fasi depressive (down cycle), piuttosto che in fasi positive. Le sorprese negative, tenderebbero ad avere un impatto maggiore in fasi di mercato positive; le sorprese positive, invece, tenderebbero ad avere un impatto contenuto in fasi di mercato negative.

In circostanze di ciclo down o in contrazione, Veredas ha rilevato come qualsiasi tipo di sorpresa tenda ad vere un impatto negativo sul prezzo, mentre in fasi di up o di espansione a produrre gli effetti di maggior portata -in termini di caduta del prezzo- sarebbero le bad surprises. Inoltre ed a prescindere dalla fase ciclica, tutti i casi di sorprese di segno contrario rispetto al trend del momento, tenderebbero ad avere un impatto più elevato rispetto a quelle in linea alla tendenza, in ragione della pubblicità ricevuta. Tuttavia, l'impatto iniziale ha un periodo di dissipazione piuttosto breve, pari -secondo lo studio- ad un'ora o due.