9.2.1 Le filter rules

     Uno dei metodi più largamente utilizzati, soprattutto negli anni a cavallo del 1970, per verificare l'efficienza debole del mercato in modo diretto è stato certamente l'uso delle filter rules (letteralmente regole di filtro).
Con questa particolare tecnica si tentava di dimostrare che l'analisi della serie storica dei prezzi passati (identificata con l'analisi tecnica), non poteva garantire profitti superiori a quelli di una strategia di acquisto e immobilizzo (buy and hold strategy) e quindi il mercato oggetto d'interesse poteva dirsi efficiente in forma debole.

     È opportuno chiarire già da subito il significato di filter rules, visto che tale concetto è comune a tutti i casi di studio presenti nella letteratura: se il prezzo di un titolo sale di almeno Y% si effettua un'operazione d'acquisto e si mantiene la posizione fino a quando il prezzo non scende di almeno Y% da un susseguente massimo; la posizione lunga viene chiusa e ne viene aperta una corta (stop & reverse) 1.
I movimenti di prezzo inferiori a Y% verranno ignorati.
Tale sistema è denominato Y% filter.

     Il primo studio sull'efficienza debole tramite l'utilizzo di filter rules fu condotto da Sidney Alexander negli anni sessanta; dopo una verifica analitica di una serie di indici azionari dal 1897 al 1959, utilizzando filtri dall'uno al cinquanta per cento, Alexander 2 concluse che l'unico modo per battere la strategia buy & hold era essere un floor trader e pagare quindi commissioni di transazione irrisorie.
Infatti l'utilizzo del filtro 1% consentiva minuscoli profitti singoli che però, per transazioni molto frequenti e lunghi periodi, sovraperformavano nettamente la strategia passiva, ignorando le commissioni.

     Questi primi risultati non negano certamente l'ipotesi di efficienza debole, ma evidenziano certamente alcune mancanze del modello di Random Walk o della submartingala: si nota infatti la presenza di una certa dipendenza positiva nei movimenti di brevissimo periodo della serie di prezzo, come del resto era apparso in precedenza nelle verifiche attraverso l'autocorrelazione.

     Una verifica dell'efficienza debole con lo stesso meccanismo delle filter rules fu svolta poco più tardi anche da Fama e Blume 3; nell'ambito di questo studio, certamente più conosciuto, viene analizzato l'andamento dei trenta titoli facenti parte dell'indice Dow Jones Industrial Average, applicando in questo caso una serie di filtri più ravvicinati alla serie storica di dati tra il 1950 e l'inizio degli anni '60.
Anche questo studio arriva alla conclusione che, sebbene alcuni filtri generino extraprofitti rispetto alla strategia buy and hold, l'inclusione dei costi di transazione elimina ogni risultato favorevole ad una gestione attiva delle posizioni.

     Nella ricerca di Fama e Blume, utilizzando ad esempio un filtro dello 0.5%, si riesce a fare meglio rispetto alla strategia buy and hold per quindici dei trenta titoli del Dow Jones Industrial Average; inoltre anche un portafoglio composto da tutti i titoli riesce a battere una strategia d'acquisto e immobilizzo, ottenendo un rendimento composto annuo dell'11,5 % contro un 10,4 % della strategia passiva.

     Una volta che però vengono presi in considerazione i costi di transazione il rendimento netto medio dei trenta titoli crolla; in media vengono eseguite ben 84 transazioni all'anno, ovvero una transazione ogni tre giorni di borsa aperta.
Le conclusioni dello studio di Fama e Blume sarebbero quindi per una riconferma dell'efficienza debole e per una sostanziale inutilità delle regole di trading meccanico identificate con l'analisi tecnica.

     Le risultanze scaturite dalla sperimentazione delle filter rules, che sembravano del tutto concordi negli anni '70, sono state peraltro messe in dubbio da un originale e più recente lavoro proposto da Sweeney 4 nel 1988; l'autore ha tentato di dimostrare che le ricerche degli anni sessanta avrebbero sottostimato i rendimenti della strategia di gestione attiva; inoltre non avrebbero considerato appropriati strumenti statistici per valutare la significatività dei risultati ottenuti.

     Ma la vera essenza del lavoro di Sweeney sta nel caratterizzare in modo diverso l'approccio delle filter rules, fornendo un criterio di selezione dei titoli più consono alle metodologie proprie dell'analisi tecnica. Infatti una delle regole principali, utilizzata tra l'altro anche nello sviluppo di trading systems, consiste nell'ottimizzare i parametri di un certo numero di strumenti sulla base della serie storica dei prezzi passati, per poi applicare i risultati ottenuti nel futuro; questo approccio viene utilizzato da Sweeney, il quale sfrutta i risultati dello studio di Fama e Blume per selezionare un certo numero di titoli per i quali il filtro dello 0,5% funziona egregiamente e poi applica tale regola di gestione attiva nel periodo di tempo che va dal 1970 fino al 1982.

     Si tratta sostanzialmente di selezionare i titoli azionari denominati winners in un periodo e verificare se c'è una persistenza del risultato, cioè se rimangono winners anche in un periodo successivo.
L'approccio di Sweeney si articola in tre fasi: in primo luogo la scelta dei titoli ricade, come si è detto, sulle quindici azioni per le quali la regola filtro sovraperforma la strategia passiva, al lordo delle commissioni; in secondo luogo viene seguita la performance dei cosiddetti winners nei periodi successivi, formando infine un portafoglio equilivellato che fornisce un risultato più attendibile. Un passo ulteriore potrebbe essere la periodica revisione della lista dei winners e una verifica delle performances di tale nuovo elenco.

     I risultati ottenuti dai quattordici titoli 5 facenti parte del Dow Jones, sulla base di 3284 sedute di borsa tra il 1970 e il 1982, hanno sistematicamente battuto la strategia di buy & hold, anche al netto di costi di transazione dello 0.20% (come si vede in figura 9.1).

	Yeras	Transaction Costs
		0.05	0.10	0.15	0.20
14 Major Stocks	1970 - 1982	19.012	13.588	8.164	2.740
Updated Yearly	1971 - 1982	30.603	26.528	19.381	14.307

Figura 9.1: Extrarendimenti medi rispetto alla strategia passiva 6

     Allo stesso modo la strategia consistente nell'aggiornare ogni anno la lista dei winners 7 su cui operare si è rilevata altamente profittevole per lo stesso periodo, ottenendo migliori risultati rispetto ai quattordici titoli fissi del Dow Jones.

     Dopo aver notato gli ottimi risultati ottenuti da Sweeney, che danno subito una diversa impressione sull'ipotesi di efficienza debole del mercato, prendiamo in esame alcuni punti critici dell'approccio, i quali fanno sì che si tratti di una verifica empirica effettuata sulla base di solidi principi formali.

     Il problema più evidente riguarda certamente i costi di transazione, in quanto la conclusione di Fama e Blume per il fallimento delle filter rules si fondava proprio sugli eccessivi transaction costs.
Nel lavoro di Sweeney si approfondisce quindi molto questo aspetto, analizzando separatamente diverse categorie di operatori; per i floor traders viene identificata una commissione (clearing house fee) dello 0.05 %, confermata peraltro anche da altri studi 8 sull'argomento; tale percentuale si considera però poco significativa dal 1976 in poi, in quanto una riforma porta tale commissione a tre dollari per transazione e quindi 0.05% risulta essere una sovrastima per transazioni d'importo superiore ai seimila dollari.
I risultati presentati in precedenza utilizzano ad ogni modo questa percentuale, considerandola un'ipotesi di tipo conservativo.

     Un'altra categoria presa in considerazione sono i money managers, per i quali si stima una commissione minima nell'ordine dello 0.10% ed i private transactors, con commissioni stimate in 0.40%.
A questo punto è possibile affermare che i risultati della figura 9.1 si possono riferire in prima istanza ai floor traders (terza colonna) ed in seconda battuta ai money managers (quarta, quinta e sesta colonna a seconda della situazione); rimangono esclusi quindi da eventuali extraprofitti gli operatori privati.

     Oltre ai costi di transazione vi è un'altra particolarità di questo tipo di verifiche empiriche che è frequentemente oggetto di critica, e cioè il prezzo da considerare come riferimento per il segnale d'acquisto, nonché allo stesso modo il prezzo da contabilizzare come effettivamente pagato per il calcolo successivo del rendimento; vista la mancata disponibilità delle quotazioni intraday per il periodo considerato, non resta che considerare i prezzi di chiusura per entrambe le esigenze.

     La possibile distorsione nei risultati si avrebbe se in una seduta di borsa solo il prezzo di chiusura fosse al di sopra del limite per il segnale; ciò non avrebbe consentito nella realtà l'effettuazione della transazione vera e propria.
L'influenza sui risultati del test di queste opportunità mancate nella realtà, ma considerate nell'ambito della verifica empirica, va valutata per la frequenza con cui ragionevolmente possono accadere; inoltre l'effetto è ulteriormente smorzato per via della possibilità che la presenza del prezzo di chiusura ingannevole si identifichi per l'uscita della posizione, anziché per l'entrata.

     In conclusione quindi anche l'evidenza tradizionale delle filter rules che sembrava decisamente a favore dell'efficienza debole del mercato americano, si rivela inadeguata di fronte alle più recenti critiche ed affinamenti nella metodologia.

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1 Definizione tratta dal celebre lavoro di Fama E., Efficient Capital Markets: A Review of Theory and Empirical Work, The Journal of Finance (1970).
2 Sidney S. Alexander, Price Movement in Speculative Markets: Trends or Random Walks?, Industrial Management Review (1961); Sidney S. Alexander, Price Movement in Speculative Markets: Trends or Random Walks? No. 2, Industrial Management Review (1964).
3 Fama E. Blume M., Filter Rules and Stock Market Trading Profits, Journal of Business (1966).
4 Le considerazioni riportate si riferiscono ai seguenti due articoli: Sweeney R.J., Some New Filter Rules Tests: Methods and Results, Journal of Financial and Quantitative Analysis (1988) e Sweeney R.J., Evidence on Short-term Trading Strategies, The Journal of Portfolio Management (Fall 1990).
Lo stesso autore ha applicato con successo le filter rules in particolare ed altre trading rules al mercato dei cambi in Sweeney R.J. Surajaras P., Profit Making Speculation in Foreign Exchange Market, Westview Press (1992).
5 Le azioni sono quattordici e non quindici perché il titolo Anaconda fu acquisita nel periodo successivo all'indagine di Fama e Blume.
6 Tabella tratta da Sweeney R.J., Evidence on Short-term Trading Strategies, The Journal of Portfolio Management (Fall 1990).
7 Sono stati considerati winners i cinquanta titoli azionari che nell'anno precedente hanno ottenuto, utilizzando sempre le filter rules, i migliori extrarendimenti rispetto ad una strategia passiva.
8 Phillips S. Smith, Trading Costs for Listed Options: the Implications for Market Efficiency, Journal of Financial Economics (1980).