Il volatility clustering, o raggruppamento della volatilità, è un fenomeno empirico osservato nei mercati finanziari che descrive la tendenza delle grandi variazioni di prezzo (alta volatilità) a verificarsi in cluster, seguite da periodi di relativa calma (bassa volatilità). Formalmente, si manifesta come una autocorrelazione positiva nei quadrati dei rendimenti o in altre misure di volatilità, indicando che la volatilità di oggi è correlata alla volatilità di ieri e dei giorni precedenti. Questo contrasta con l’ipotesi di volatilità costante (o i.i.d. – indipendentemente e identicamente distribuiti) spesso assunta nei modelli finanziari più semplici.
La comprensione del volatility clustering è cruciale per la gestione del rischio e per la costruzione di modelli finanziari accurati. Ignorare questo fenomeno può portare a sottostimare il rischio, in particolare durante periodi di alta volatilità. Ad esempio, un modello che assume volatilità costante potrebbe assegnare una probabilità troppo bassa a eventi di mercato estremi, come un crollo improvviso. Gli investitori utilizzano questa conoscenza per adattare le loro strategie di trading e di hedging. Per esempio, durante periodi di alta volatilità, si potrebbe optare per posizioni più conservative, riducendo l’esposizione al rischio. Al contrario, durante periodi di bassa volatilità, si potrebbe considerare l’aumento dell’esposizione, cercando di beneficiare di potenziali opportunità di investimento.
In pratica, il volatility clustering viene spesso misurato utilizzando l’autocorrelazione dei rendimenti al quadrato o attraverso modelli GARCH (Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity). Un modello GARCH, ad esempio, può stimare la volatilità condizionata, ovvero la volatilità attesa dato il passato. Consideriamo un esempio semplificato: se la volatilità giornaliera media di un asset è del 1%, e un modello GARCH stima una volatilità condizionata del 2% per il giorno successivo, ciò suggerisce un aumento della volatilità, probabilmente dovuto al clustering. Questo permette di adattare la strategia di investimento, ad esempio aumentando il peso delle opzioni o riducendo la leva finanziaria.
Nonostante la sua utilità, il volatility clustering presenta dei limiti. I modelli che lo incorporano, come i modelli GARCH, possono essere complessi da stimare e richiedono una grande quantità di dati storici. Inoltre, la previsione della volatilità futura rimane un compito difficile, e anche i modelli più sofisticati possono fallire nel prevedere accuratamente i periodi di alta volatilità. Infine, la natura stessa del clustering può variare nel tempo, rendendo difficile la calibrazione di un modello per tutte le condizioni di mercato.
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