Analizzando le relazioni tra azioni tramite analisi di rete

Nel mondo di oggi, capire come si comportano le azioni l'una in relazione all'altra è importante per chiunque sia interessato alla finanza. Quando la gente investe in azioni, spesso vuole sapere non solo come si comportano le singole azioni, ma anche come si muovono insieme. Questo può aiutare a fare scelte di investimento migliori. Questo articolo spiegherà come possiamo analizzare le relazioni tra i rendimenti delle azioni usando un metodo conosciuto come analisi delle reti complesse.

#Rendimenti Azionari e Correlazione

Quando parliamo di rendimenti azionari, intendiamo il cambiamento del prezzo di un'azione nel tempo. Gli investitori si interessano ai rendimenti perché indicano quanto denaro si può guadagnare o perdere. La correlazione si riferisce a come due o più azioni si muovono l'una rispetto all'altra. Se due azioni tendono spesso ad aumentare e diminuire insieme, si dice che hanno una forte correlazione positiva. Se una sale quando l'altra scende, hanno una correlazione negativa.

#Analisi della rete

Un modo per guardare alle relazioni tra le azioni è visualizzarle come una rete. In questa rete, ogni azione è rappresentata come un nodo e le relazioni (Correlazioni) tra di loro sono mostrate come bordi che collegano questi nodi. Questo approccio offre spunti su come le azioni si raggruppano, il che potrebbe suggerire come si influenzano a vicenda.

#Come Abbiamo Costruito la Rete

Per creare la nostra rete di azioni, abbiamo raccolto informazioni sulle azioni dell'indice S&P 500, che include 500 delle più grandi aziende pubbliche negli Stati Uniti. Abbiamo esaminato i dati delle azioni su un periodo specifico e rimosso eventuali azioni che non erano disponibili in modo costante durante quel tempo. In totale, ci siamo concentrati su 485 azioni.

Una volta ottenuta la nostra lista di azioni, abbiamo calcolato i loro rendimenti e analizzato le loro correlazioni. Per creare una rete, abbiamo trasformato queste correlazioni in un grafico di connessione, in cui le azioni più correlate appaiono più vicine tra loro nella rete.

#Analisi della Struttura della Rete

Dopo aver costruito la rete, abbiamo utilizzato strumenti per analizzarne la struttura. Guardando a quante connessioni ha ogni azione, possiamo vedere quali azioni sono più influenti. Le azioni con molte connessioni tendono ad avere un impatto maggiore sul mercato complessivo.

Abbiamo anche valutato come i gruppi di azioni siano interconnessi. Le azioni che sono collegati più strettamente all'interno del loro cluster possono comportarsi in modo simile. Abbiamo utilizzato un metodo chiamato rilevazione delle comunità per trovare questi cluster. Ci ha aiutato a identificare gruppi di azioni che spesso si muovono insieme, indipendentemente dai loro settori.

#Modalità di Mercato e Rumore

Quando abbiamo studiato i rendimenti azionari, abbiamo identificato due componenti principali: modalità di mercato e modalità di rumore. Le modalità di mercato rappresentano le relazioni genuine tra le azioni che possono essere attribuite ai comportamenti di mercato. Le modalità di rumore si riferiscono a schemi che sorgono casualmente e non significano una relazione significativa.

Per separare questi due, abbiamo esaminato la distribuzione delle correlazioni tra le azioni. Le azioni con alte correlazioni erano viste come parte delle modalità di mercato. Quelle con correlazioni più deboli erano trattate come rumore.

#Modellare il Comportamento delle Azioni

Per modellare come si comportano i prezzi delle azioni, abbiamo usato un approccio matematico chiamato Movimento Browniano Geometrico (GBM). Questo modello aiuta a simulare i movimenti dei prezzi nel tempo. Sebbene il GBM abbia le sue limitazioni, può comunque fornire utili spunti sulle tendenze dei prezzi delle azioni e sul mercato nel suo complesso.

Modificando il modello GBM per includere le correlazioni basate sulle proprietà della rete, abbiamo potuto riflettere meglio le interazioni tra le azioni. Abbiamo generato movimenti casuali dei prezzi basati su queste correlazioni per creare simulazioni più accurate del comportamento delle azioni.

#Costruire un Portfolio Ottimale

Gli investitori vogliono minimizzare i rischi mentre massimizzano i rendimenti. Per raggiungere questo obiettivo, applichiamo un metodo chiamato Ottimizzazione Media-Varianza. Questo approccio aiuta gli investitori a identificare la migliore combinazione di azioni da detenere in un portfolio.

Utilizzando le correlazioni derivate dalla nostra analisi di rete, abbiamo costruito un portfolio che mirava a migliorare i rendimenti. Regolando i pesi delle diverse azioni, abbiamo potuto vedere come le performance del portfolio si confrontavano con i metodi tradizionali che si basano solo sui dati storici.

#Miglioramenti Rispetto ai Metodi Tradizionali

Attraverso le nostre simulazioni, abbiamo scoperto che i portafogli basati sulle nostre modalità di mercato si sono comportati meglio in diverse istanze rispetto a quelli basati solo su dati storici. Questo indica che la nostra analisi di rete può fornire una nuova prospettiva sulle correlazioni delle azioni e portare a strategie di investimento migliori.

Abbiamo testato il nostro portfolio su vari intervalli di tempo e scoperto che riequilibrare i pesi delle azioni ogni pochi mesi ha dato i migliori risultati. Questo approccio ci ha permesso di catturare le dinamiche del mercato più efficacemente rispetto all'utilizzo di una strategia fissa.

#Conclusione

Questo lavoro evidenzia l'importanza di analizzare i rendimenti delle azioni attraverso una lente di rete. Separando le relazioni di mercato dal rumore casuale, possiamo avere una comprensione più chiara di come le azioni si influenzano a vicenda. Il nostro metodo non solo aiuta a identificare azioni influenti, ma fornisce anche una base per costruire portafogli di investimento migliorati.

Le intuizioni ottenute da questa analisi potrebbero essere preziose per gli investitori che cercano di navigare nelle complessità del mercato azionario. La natura flessibile del nostro approccio consente ulteriori esplorazioni e affinamenti in futuro, portando potenzialmente a strategie di investimento ancora più efficaci.

Continuando a studiare i rendimenti delle azioni e le loro correlazioni attraverso l'analisi di rete, possiamo contribuire a decisioni più intelligenti nella finanza e approfondire la nostra comprensione delle dinamiche di mercato.