3 Maggio 2021 15:51

Entropia

Cos’è l’entropia?

L’entropia è una misura della casualità. Proprio come il concetto di infinito, l’entropia viene utilizzata per modellare e rappresentare il grado di incertezza di una variabile casuale. Viene utilizzato da analisti finanziari e tecnici di mercato per determinare le possibilità di un tipo specifico di comportamento da parte di un titolo o di un mercato.

Punti chiave

  • L’entropia è una misura della casualità. Proprio come il concetto di infinito, l’entropia viene utilizzata per modellare e rappresentare il grado di incertezza di una variabile casuale.
  • L’entropia viene utilizzata dagli analisti finanziari e dai tecnici di mercato per determinare le possibilità di un tipo specifico di comportamento da parte di un titolo o di un mercato.
  • L’entropia è stata a lungo una fonte di studio e dibattito da parte di analisti di mercato e trader. Viene utilizzato nell’analisi quantitativa e può aiutare a prevedere la probabilità che un titolo si muova in una certa direzione o secondo un determinato schema.

Come funziona l’entropia

L’entropia è stata a lungo fonte di studio e dibattito da parte di analisti di mercato e trader. Viene utilizzato nell’analisi quantitativa e può aiutare a prevedere la probabilità che un titolo si muova in una certa direzione o secondo un determinato schema. I titoli volatili hanno una maggiore entropia di quelli stabili che rimangono relativamente costanti nel prezzo. Il concetto di entropia è esplorato in “A Random Walk Down Wall Street”.

Entropia come misura del rischio

Come il beta e la volatilità, l’entropia viene utilizzata per misurare il rischio finanziario come misura della casualità. Nel mondo della finanza, il rischio è sia cattivo che buono a seconda delle esigenze dell’investitore; tuttavia, si presume generalmente che un rischio maggiore possa favorire la crescita. Agli investitori che cercano una crescita più elevata viene insegnato a cercare titoli ad alto beta o ad alta volatilità. L’entropia viene utilizzata allo stesso modo. Uno stock con un alto livello di entropia è considerato più rischioso di altri. Alcuni analisti ritengono che l’entropia fornisca un modello di rischio migliore rispetto al beta. È stato dimostrato che l’entropia, come il beta, e la deviazione standard diminuiscono quando il numero di attività o titoli in un portafoglio aumenta.

In finanza, il Santo Graal è stato quello di trovare il modo migliore per costruire un portafoglio che mostra crescita e bassi prelievi. Un altro modo per dirlo è, massimo rendimento per il minor rischio. È stato speso molto tempo ed energia nello studio di set di dati e nel test di molte variabili. Quando si cerca un vantaggio nella costruzione di un portafoglio, l’ottimizzazione dell’entropia può essere molto utile. L’entropia è un modo per analisti e ricercatori di isolare la casualità o la sorpresa attesa di un portafoglio.

Utilizzo dell’entropia

Il problema principale con l’utilizzo dell’entropia è il calcolo stesso. Tra gli analisti esistono molte teorie diverse sul modo migliore per applicare il concetto alla finanza computazionale.

Ad esempio, nei derivati ​​finanziari, l’entropia viene utilizzata come un modo per identificare e ridurre al minimo il rischio. Nel tradizionale modello di determinazione del prezzo delle attività di capitale di Black-Scholes, il modello presume che tutti i rischi possano essere coperti. Cioè, tutti i rischi possono essere determinati e contabilizzati. Questo non è sempre un modello realistico.

Il concetto di entropia può essere applicato e rappresentato da una variabile per eliminare la casualità creata dal titolo o asset sottostante, che consente all’analista di isolare il prezzo del derivato. In altre parole, l’entropia è usata come un modo per identificare la migliore variabile per la quale definire il rischio all’interno di un dato sistema o disposizione di strumenti finanziari. La variabile migliore è quella che si discosta di meno dalla realtà fisica.

In finanza, questo può essere rappresentato con l’uso di probabilità e valori attesi. Mentre il calcolo stesso si evolve, lo scopo è chiaro; gli analisti stanno utilizzando il concetto per trovare un modo migliore per prezzare strumenti finanziari complessi.