Formalmente, la mean reversion si riferisce a un processo stocastico in cui una variabile aleatoria tende a tornare al suo valore medio nel tempo. A differenza di un processo di random walk, dove i movimenti passati non influenzano i movimenti futuri, la mean reversion implica una forza correttiva che spinge la variabile verso la sua media. Questa forza può essere rappresentata da un parametro di velocità di ritorno alla media, che determina la rapidità con cui la variabile si avvicina al suo valore medio. Matematicamente, può essere modellata attraverso processi come il modello di Ornstein-Uhlenbeck.
La mean reversion è un concetto fondamentale in diversi ambiti finanziari. In trading, l’idea è di sfruttare le deviazioni temporanee dal valore medio di un asset, acquistando quando il prezzo è basso (sotto la media) e vendendo quando è alto (sopra la media). Ad esempio, se il prezzo medio di un’azione negli ultimi 50 giorni è stato di 100$, e il prezzo attuale è di 90$, un trader che crede nella mean reversion potrebbe acquistare l’azione, aspettandosi che il prezzo torni verso i 100$. Questo approccio è spesso utilizzato in strategie di trading quantitativo, come le strategie di pairs trading o di statistical arbitrage, dove si cercano coppie di asset con una forte correlazione storica, sfruttando le temporanee divergenze dai loro valori medi di correlazione.
Un vantaggio chiave della mean reversion è la sua capacità di generare profitti anche in mercati laterali o con bassa volatilità. A differenza delle strategie basate sulla tendenza (trend following), che richiedono mercati in trend, la mean reversion si concentra sulle deviazioni dalla media, indipendentemente dalla direzione del trend principale. Tuttavia, è cruciale comprendere i limiti. Innanzitutto, l’identificazione del valore medio e della velocità di ritorno alla media può essere complessa e soggetta a errori. Un’errata stima di questi parametri può portare a perdite significative. Inoltre, la mean reversion non è una garanzia: un asset potrebbe rimanere al di sotto o al di sopra della sua media per periodi di tempo più lunghi del previsto, causando perdite. Infine, l’efficacia della mean reversion può diminuire in mercati altamente volatili o con cambiamenti strutturali significativi, dove la media storica potrebbe non essere più rappresentativa del futuro comportamento del prezzo.
In conclusione, la mean reversion è uno strumento potente per l’analisi e il trading finanziario, ma richiede una comprensione approfondita dei suoi principi, dei suoi limiti e delle sue implicazioni pratiche. Una corretta applicazione richiede una solida conoscenza statistica, una metodologia rigorosa nella selezione dei parametri e una gestione del rischio attenta per mitigare il rischio di perdite dovute a deviazioni persistenti dalla media o a cambiamenti nel regime di mercato.
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