Alla scoperta dei principali indicatori per muoversi con cognizione di causa nel volatile mondo del trading energetico
Energia, un mercato in evoluzione (o rivoluzione?)
Il mondo dell’energia è evoluto radicalmente negli ultimi dieci anni. Possiamo dire che il cambiamento avvenuto in questo settore sia stato pari a quello intercorso tra diverse fasi della rivoluzione industriale: un cambio di paradigma a riguardo delle metodologie di lavoro, dei processi di analisi, e dei risultati ottenibili.
D’altra parte in un contesto di mercato completamente trasformato:
- Da pochi player, istituzionali e strutturati, a una moltitudine di player di ogni dimensione e capacità, dalla grande banca di investimento in veste di market maker alla società individuale che opera aggressivamente su piccoli volumi.
- Da strumenti e tecnologie di trading classiche a strumenti di analisi complesse (machine learning, AI, algo-trading).
- Da prodotti semplici (forward e future baseload) a prodotti strutturati di complessità comparabile al mercato equity tradizionale (swap, options, collars, swing, prodotti complessi, spark spread, position spread, crossborder, etc.).
- Da un mercato poco volatile, poco liquido, con ampi bid-ask spread, a un mercato molto liquido, estremamente volatile, con spread ridotti e market maker efficienti.
- Da uno scenario geopolitico stabile a uno scenario conflittuale (letteralmente, talvolta purtroppo), nervoso, in preda a rovesci regolatori, governativi, climatici, economici.
Tutto questo ha portato inevitabilmente alla necessità di modificare anche l’approccio dei professionisti al trading di energia: da profili quantitativi sui generis a veri e propri specialisti con anni di esperienza sui mercati e in grado di interpretare tempestivamente i segnali di mercato, utilizzare strumenti e metodologie di trading complessi, e gestire portafogli strutturati e dinamici.
In altre parole, il mercato del trading di prodotti energetici oggi è in tutto e per tutto analogo a quello più avanzato del trading di commodities e equity avanzati.
Evoluzione degli energy trading analytics
In continuità con i cambiamenti visti sul mercato, i trading desk hanno dovuto modificare le proprie strategie per:
- Operare in sicurezza sul mercato.
- Poter generare trading opportunities ma anche coprire le posizioni (hedge).
- Leggere e interpretare la genesi dei cambiamenti di mercato.
- Rispondere ai requisiti dei risk manager.
- Rispondere ai requisiti dei regolatori e della compliance, interna e istituzionale.
- Rispondere ai requisiti necessari per operare sui mercati regolamentati.
- Poter calcolare il PnL (Profit & Loss) non solo su base giornaliera, ma anche in real-time.
- Condividere le info di cui sopra con team strutturati e spesso in remoto, operanti anche su diverse time-zone.
Non sono stati rari i casi di aziende che, non in grado di evolvere alla stessa velocità del mercato, sono incappate in errori costosi, spesso drammatici, che hanno minato la sopravvivenza dell’azienda stessa. Per le aziende e i professionisti del settore quindi si è trattato di un adeguamento forzato: la scelta era tra sopravvivere o restare ai margini di un nuovo mercato che si andava creando ed evolvendo.
A questo punto non stupisce che anche le metriche utilizzate per analizzare il mercato dell’energia si siano fatte più sofisticate, attingendo a piene mani a quelli che già erano indicatori propri del trading azionario. Addentriamoci quindi in una panoramica per scoprire gli indicatori dei quali non potrai fare a meno per il tuo lavoro quotidiano di trader energetico.
Cosa è un indicatore?
Partiamo dalle basi, per evitare di parlare di tematiche delle quali non conosciamo i fondamentali.
Un indicatore, come dice la parola stessa, è uno strumento che evidenzia un determinato pattern, percorso, evoluzione che sta avvenendo sul sottostante in esame (sia esso un titolo azionario, una valuta, una commodity, in generale uno strumento finanziario soggetto alla legge di domanda e offerta).
Più precisamente, un indicatore è uno strumento usato dal trader, dall’analista, o comunque dall’operatore che segue un determinato mercato per comprendere l’offerta e la domanda di agente sul sottostante, e la psicologia (o sentiment ) del mercato. Per definizione, questi indicatori confluiscono nel novero di competenze alla base dell’analisi tecnica (AT).
L’AT si differenzia dall’analisi fondamentale che invece si focalizza sul valore intrinseco del sottostante, ad esempio disponibilità di scorte, approvvigionamenti, andamento dei consumi, risultati economici, bilanci, previsioni di vendita, etc.
Sinteticamente diciamo che l’analisi tecnica vuole prevedere il mercato analizzando pattern statistici avvenuti nel ciclo di vita del sottostante, mentre l’analisi fondamentale vuole prevedere il mercato stimando la congruità della valutazione presente rispetto al reale valore del sottostante, ossia individuando situazione di sovrapprezzo (segnale di vendita) o sottostima (segnale di acquisto).
Ma torniamo ai nostri indicatori e al mercato dell’energia: ora abbiamo una base dalla quale partire, e possiamo quindi dedicarci a comprendere i nostri indicatori preferiti.
Oscillatori e Indicatori
Gli indicatori si distinguono in base alla scala con la quale essi vengono computati.
Quando un indicatore usa la stessa scala dei prezzi sottostanti, ovvero, molto banalmente, può venire reso graficamente sovrapposto al grafico stesso dei prezzi, si definisce indicatore in sovra impressione (o, più tipicamente, con la dicitura anglosassone “overlay indicator”).
Quando invece un indicatore usa una scala compresa tra un massimo e un minimo (ad esempio, 0% e 100%), e, tipicamente quindi, non sovrapponibile al grafico stesso dei prezzi, ma riportato a fondo grafico in corrispondenza dell’asse delle ascisse, viene definito oscillatore.
L’indice di forza relativa, RSI
L’indice di forza relativa, Relative Strength Index (RSI) è uno degli oscillatori più in voga e maggiormente usato dai trader. È anche relativamente semplice da calcolare.
L’RSI misura l’entità delle recenti variazioni di prezzo per valutare le condizioni di ipercomprato o ipervenduto nel sottostante.
L’RSI viene visualizzato come un oscillatore e come quindi abbiamo già precisato può avere un valore che oscilla tra 0 a 100.
L’indicatore è stato originariamente sviluppato da J. Welles Wilder e introdotto nel suo libro fondamentale del 1978, “New Concepts in Technical Trading Systems”.
Secondo l’interpretazione e l’utilizzo tradizionali dell’RSI, valori pari o superiori a 70 indicano un sottostante ipercomprato o sopravvalutato (e quindi, segnale di vendita), mentre un valore di RSI pari o inferiore a 30 indica una condizione di ipervenduto o sottovalutazione e pertanto, segnale di acquisto.
Ricordiamo anche che la definizione di “relativo” nell’RSI è matematicamente impropria in quanto l’RSI non misura realmente un rapporto tra due dimensioni. Questo è esplicitato anche dalla sua formula che necessita infatti di un solo parametro.
Sono molteplici i casi di studio che hanno evidenziato come l’RSI sia riuscito ad anticipare inversioni di rotta nei mercati di commodities, ad esempio sul mercato Oil tra il 2018 e il 2019 .
Formula di calcolo dell’RSI:
Sinteticamente possiamo esprimere l’RSI come:
RSI = media delle ultime n chiusure al rialzo/media delle ultime n chiusure al ribasso.
Ovvero, più precisamente, e riportandolo in scala percentuale:
RSI = 100 * up_avg / (up_avg + dwn_avg) up_avg = media delle differenze di chiusura al rialzo di X giorni dwn_avg = media del valore assoluto delle differenze di chiusura al ribasso di X giorni
X tipicamente è un periodo di 14 giorni, sebbene tale periodo possa essere modificato secondo le esigenze dell’analista.
Moving Average, la media mobile
La media mobile (MA, Moving Average) è un’altra tipologia di indicatori preziosa e usata sostanzialmente di default in qualsiasi grafico relativo all’analisi del prezzo di commodity energetiche. Anche in virtù della grande semplicità di calcolo e immediatezza del riscontro fornito.
Come dice la parola stessa infatti, la Media Mobile altro non è che la media di una quantità di dati fissa nel tempo e “rolling”, ossia che avanza nel tempo. Ad esempio, la media degli ultimi 14 valori di prezzi. Una media mobile a 200 giorni, ad esempio, prende in esame i valori delle ultime 200 sedute e viene ricalcolata ogni giorno, aggiungendo l’ultimo dato ed escludendo dal calcolo il più remoto, in modo che siano sempre solo 200 i prezzi considerati.
Non è infrequente usare una Moving Average di lungo periodo (es. appunto 200 valori) sovrapposta ad una di breve (es. 14 valori).
La media mobile viene calcolata più frequentemente sul prezzo di chiusura, talvolta anche sui massimi e minimi, generando quindi un effetto “canale” sul grafico all’interno del quale si muove il prezzo della commodity analizzata.
Il vantaggio primario della MA è quello di ottenere una curva dei prezzi smooth, ovvero smussata e ripulita delle sue componenti erratiche. Inoltre disegna una trendline che, intersecandosi con i prezzi stessi, genera importanti segnali di inversione di trend, e quindi possibili segnali di acquisto o vendita.
Formula di calcolo della Moving Average:
La formula intuitivamente è semplicemente la media degli ultimi n valori, traslata nel tempo.
Quindi,
MA = (p1 + p2 + p3 + … + pn) / pn
Il MACD, la divergenza o convergenza delle medie mobili
Proseguendo nella nostra analisi ci spostiamo su indicatori ancora molto comuni nell’analisi di commodity, ma di maggiore complessità computazionale, sebbene naturalmente i moderni terminali di trading e le piattaforme di analisi tecnica offrano il calcolo e visualizzazione di tali indicatori integrati nei grafici stessi.
Il MACD è definito come la convergenza o divergenza delle media mobili (Moving Average Convergence Divergence). Appartiene alla famiglia degli oscillatori.
Anche nel caso del MACD parliamo di un indicatore storico: fu ideato da Gerald Appel nel 1970 e successivamente arricchito da Thomas Aspray negli anni ‘80, che aggiunse al MACD tradizionale l’istogramma.
Il MACD può essere calcolato sottraendo il valore di una media mobile esponenziale a 26 periodi da una media mobile esponenziale a 12 periodi.
L’istogramma MACD è invece un indicatore a integrazione del grafico a linee, progettato per prevedere gli incroci delle linee di segnale nel MACD. Rende quindi il grafico maggiormente leggibile e la comprensione di inversioni di tendenza immediate.
Se il termine di media mobile esponenziale non ti è familiare, capirai da questa breve spiegazione come in esso risieda la difficoltà di calcolo sottostante il MACD: la media mobile esponenziale infatti è una media mobile che tiene in considerazione l’intera storia del sottostante, dal tempo t0 al tempo presente, ma attribuendo una ponderazione esponenziale decrescente ai valori più lontani nel tempo. In sintesi, la media mobile esponenziale considera tutta la storia di un sottostante ma attribuisce un peso maggiore ai suoi valori più recenti.
La media più breve converge e diverge costantemente dalla media a lungo periodo. Questo fa sì che il MACD oscilli intorno al livello zero. Una ulteriore linea (tipicamente una media mobile esponenziale a 9 periodi) funge invece da linea di segnale.
Come interpretare il MACD?
Quando la linea del MACD passa da sotto a sopra la linea del segnale, l’indicatore è considerato rialzista. Più la linea dello zero è al di sotto, più il segnale è forte.
Quando la linea MACD si incrocia da sopra a sotto la linea del segnale, l’indicatore è considerato ribassista. Più la linea dello zero è al di sopra, più il segnale è forte.
La formula del MACD
Note le difficoltà inerenti il calcolo della media mobile esponenziale (EMA) riportate sopra, il calcolo del MACD si traduce in:
MACD main chart: EMA12 – EMA26
Linea di segnale: EMA9
Sovente il MACD si indica anche nella notazione per periodi: MACD (12, 26,9).
Bande di Bollinger
Le bande di Bollinger sono un indicatore di analisi tecnica estremamente famoso e ideato da John Bollinger, un analista finanziario e autore statunitense, tuttora vivente.
Le Bande di Bollinger sono intervalli disegnati su un grafico di prezzo che definiscono i massimi e i minimi su base relativa. Bollinger ha iniziato a sviluppare le Bande di Bollinger all’inizio degli anni ’80, mentre faceva trading di opzioni e basando gran parte delle sue analisi sulla volatilità.
All’epoca erano in uso bande di trading a larghezza fissa. Il contributo di Bollinger è stato quello di utilizzare la deviazione standard della volatilità per rendere le bande di trading adattabili.
Come afferma lo stesso ideatore, il nome di questo indicatore non fu un vezzo o una volontà narcisistica. Durante un’intervista su un canale finanziario specialistico, il giornalista chiese a lui cosa fossero quelle strane doppie bande attorno alla linea dei prezzi. John Bollinger rispose semplicemente “Ah, quelle? Direi le bande di Bollinger.”
Le bande di Bollinger tracciano un canale soprastante e sottostante a una media mobile semplice del prezzo. L’ampiezza di tale canale è data dalla deviazione standard del sottostante, ossia dalla radice quadrata della varianza delle singole rilevazioni sul sottostante.
Intuitivamente è proprio l’uso della deviazione standard a rappresentare l’indicazione della volatilità del prezzo in analisi.
Le bande di Bollinger utilizzano 2 parametri: Periodo e Deviazioni standard. I valori predefiniti sono 20 per il periodo e 2 per le deviazioni standard, anche se è possibile personalizzare le combinazioni.
Le bande di Bollinger aiutano a determinare se i prezzi sono alti o bassi su base relativa. Vengono utilizzate in coppia, sia per le bande superiori che per quelle inferiori, e in combinazione con una media mobile.
Approssimativamente, dal punto di vista operativo, le bande di Bollinger danno segnali di acquisto e vendita quando si verificano le seguenti condizioni:
- Quando il grafico del prezzo esce dalla banda superiore e successivamente vi rientra, si ottiene un segnale di vendita.
- Quando il grafico del prezzo esce dalla banda inferiore e successivamente vi rientra, si ottiene un segnale di acquisto.
Le bande di Bollinger raramente sono usate come strumento stand-alone, anzi lo stesso ideatore suggerisce, come linea di principio, di usare sempre più indicatori di Analisi Tecnica tra loro decorrelati e intervenire solo quando il segnale è confermato da almeno tre indicatori complessivi tra loro scorrelati.
La formula delle bande di Bollinger
Banda centrale = media mobile (MA) a 20 giorni
Banda superiore = MA a 20 giorni + (deviazione standard del prezzo a 20 giorni x 2)
Banda inferiore = MA a 20 giorni – (deviazione standard del prezzo a 20 giorni x 2)
I dati meteo
Ci spostiamo ora da quelli che sono i classici indicatori di analisi tecnica per includere un ulteriore parametro, di capitale importanza nella definizione della strategia di trading, ovvero i dati meteorologici.
Sappiamo che molti fattori influenzano l’offerta e la domanda di energia, e che il prezzo di una commodity è dato proprio dall’equilibrio tra domanda e offerta.
Il fattore più significativo per le variazioni dell’offerta, almeno nel breve periodo, è il clima, con la temperatura come fattore principale.
Ad esempio, se si prevede un’ondata di freddo in inverno, i prezzi del gas naturale aumentano, si prevede un maggior utilizzo del riscaldamento per tenere calde le abitazioni.
Meno intuitivamente, anche in estate un aumento delle temperature può causare un aumento dei prezzi del gas, in quanto si prevede maggior consumo di energia per l’utilizzo massivo dei condizionatori. Maggior richiesta di elettricità richiede maggior gas, in quanto gran parte di tale elettricità è generata da centrali a ciclo combinato che producono energia elettrica attraverso la combustione di gas naturale. Ovviamente il mercato incorpora già gran parte di queste informazioni, e pertanto cosa determina un’oscillazione non è tanto il fenomeno caldo-freddo in sé, ma la variazione delle temperature rispetto alla media stagionale (fenomeno che purtroppo abbiamo potuto apprezzare negli ultimi anni).
Per questi motivi gli energy traders richiedono informazioni di previsione che indichino dettagliatamente quando e dove si prevedono i principali cambiamenti meteorologici. Le previsioni a breve e a lungo termine sono essenziali, in quanto richiedono informazioni su ciò che si prevede avverrà nei prossimi giorni, settimane e mesi.
È evidente quindi come le previsioni meteo vengano incluse nei modelli di previsione dei prezzi dell’energia e siano una componente controllata quasi in modo ossessivo dai trader energetici.
L’integrazione di dati meteorologici, chiaramente operanti su scale e formati dati spesso assai diversi dai prezzi delle commodity, può non essere banale. Strumenti di data engineering come Artesian permettono proprio di integrare con pochi click e visualizzare all’interno dei propri grafici i dati meteo, permettendo anche di importarli agilmente sui propri strumenti di analisi preferiti.
Domanda e offerta di energia
Concludiamo la nostra carrellata di indicatori con un’altra misura davvero fondamentale per ogni trader energetico, ossia i dati relativi a domanda e offerta di energia.
La quantità di energia fornita è il flusso di energia immesso sul mercato, mentre la quantità di energia richiesta è la quantità di energia acquistata per un determinato periodo di tempo.
Per immissione intendiamo la quantità di energia prodotta dalle centrali elettriche di diversa natura (ciclo combinato, a petrolio, nucleare, a carbone etc.) e prodotta da fonti rinnovabili, mentre per consumo intendiamo l’attesa di domanda data dal periodo dell’anno, dalla congiuntura socio-economica, dalle temperature attese, da eventi di particolare rilievo, etc.
La quantità può essere misurata in termini di numero di chilowattora prodotti da un generatore elettrico in un giorno, di numero di barili di petrolio o di metri cubi di gas immessi sul mercato in un mese o di numero di tonnellate di carbone prodotte e vendute in un anno.
Tali dati non sono di facile stima in quanto completamente interdipendenti tra loro: una scarsa disponibilità di carbone fa aumentare il prezzo del gas, in quanto le centrali alimentate da quest’ultimo devono produrre a integrare la mancanza di energia. Una maggiore disponibilità di energie rinnovabili può far crollare il prezzo dell’energia e quindi impattare sul prezzo delle componenti produttive della stessa.
Naturalmente tali metriche trascendono i confini nazionali e vanno analizzati su scala globale, come ci hanno insegnato le ultime vicende relative allo scenario geopolitico europeo, asiatico e statunitense.
Si intuisce quindi come il trader debba avere visibilità di tali fattori e tenerli in considerazione per la determinazione della strategia di trading ottimale.
In conclusione
Il lavoro del trader di energia è diventato sempre più complesso, sempre più strutturato e sempre più dinamico.
Operare con un file Excel e pochi grafici risulterebbe ormai anacronistico.
Strumenti di raccolta, normalizzazione e analisi dei dati quali Artesian possono fare la differenza tra una strategia efficace e una dispersiva e non funzionale.
