BTP ITALIA indicizzati all’inflazione italiana (info a pag.1) Vol.25

[icecube]

Sto iniziando a dubitare di me stesso. Confermo, i coefficienti stagionali sono normalizzati, e moltiplicano a 1. Il coefficiente mensile è calcolato nello stesso modo.

Qui sotto ho ricreato il calcolo sintetico. Inflazione 11.45%. Il valore del mese corrente è semplicemente FOI_MESE_PRECEDENTE*COEFF_INFLAZIONE_MENSILE*COEFF_STAGIONALE

Ciao,
secondo me il procedimento NON è corretto.

Se calcoli i valori mensili ricorsivamente (ovvero: mese_corr=mese_prec * fattore_mensile) allora NON devi applicare il fattore di stagionalità mese per mese, ma solo alla fine.
Ovvero: dovresti calcolare i 12 mesi ricorsivamente, e solo DOPO applicherai la stagionalità ai risultati.
Come fai tu applichi la stagionalità e il fattore mensile a un dato già stagionalizzato, quindi il risultato finale in minima parte non è coerente.

Ovviamente per modesti valori di stagionalità ottieni minime discrepanze, ma per rendere più evidente il problema PROVA a ipotizzare una serie altamente oscillante, come applicando dei fattori di stagionalità tipo 1.05, 0.95, 1.05, 0.95....
Questa serie ipotetica sarà a zig-zag (ad di là del piccolo incremento mensile), ma vedrai differenze macroscopiche se applichi la stagionalità mese per mese (come stai facendo: otterrai una serie LINEARE !?! incongruente coi dati di partenza).
Se invece calcoli la serie dei 12 mesi e solo dopo applichi la stagionalità ritornerà una serie oscillante come i dati di partenza, e come dovrebbe essere.

 

[a68gio]

Devi vendere il giorno 23.

Sicuro ? Vendita il 23 dicembre significherebbe data regolamento il 28 ossia proprio il giorno di stacco cedola del GIU 30.
Per aver diritto alla cedola bisogna possedere il titolo il giorno dello stacco.

 

[JenaPlissken]

Con gli attacchi alla Cina (globalizzazione) e i costi della manodopera Europea tutti i prezzi cresceranno per anni . .

anche senza attacchi alla Cina, semplicemente se la Cina riapre e torna a consumare, con l'India che l'ha superata e inizierà a consumare.

Siamo troppi, ci sono sempre più ricchi che possono consumare, le risorse sono sempre meno

l'unico evento che vedo, realmente disruptive su questo new normal, sarebbe l'arrivo della fusione fredda a livello commerciale; (o la diminuzione di 1/3 della popolazione mondiale)

 

[sciatore]

Anche oggi -0,3.. motivo.. qua non c'entra ci triplo però!!

 

[pvpn]

Ciao,
secondo me il procedimento NON è corretto.

Se calcoli i valori mensili ricorsivamente (ovvero: mese_corr=mese_prec * fattore_mensile) allora NON devi applicare il fattore di stagionalità mese per mese, ma solo alla fine.
Ovvero: dovresti calcolare i 12 mesi ricorsivamente, e solo DOPO applicherai la stagionalità ai risultati.
Come fai tu applichi la stagionalità e il fattore mensile a un dato già stagionalizzato, quindi il risultato finale in minima parte non è coerente.

Ovviamente per modesti valori di stagionalità ottieni minime discrepanze, ma per rendere più evidente il problema PROVA a ipotizzare una serie altamente oscillante, come applicando dei fattori di stagionalità tipo 1.05, 0.95, 1.05, 0.95....
Questa serie ipotetica sarà a zig-zag (ad di là del piccolo incremento mensile), ma vedrai differenze macroscopiche se applichi la stagionalità mese per mese (come stai facendo: otterrai una serie LINEARE !?! incongruente coi dati di partenza).
Se invece calcoli la serie dei 12 mesi e solo dopo applichi la stagionalità ritornerà una serie oscillante come i dati di partenza, e come dovrebbe essere.

Tu hai un valido punto. Quindi, operando calcolando il tendenziale puro, senza addiustamenti, mese per mese dopo di che aggiustare il singolo mese solo rispetto al suo tendenziale. Qui di seguito il risultato (partendo dal foi ottobre di Enca, pari al 117.795)
Mi sembra che in questo modo l'errore massimo resta constante mese su mese mentre nel mio modo di operare tende a divergere nel mezzo dell'anno.
Vediamo cosa che pensano anche gli altri.

Coeff.Stag:
 1 : 1.002087
 2 : 0.999861
 3 : 1.000823
 4 : 0.998840
 5 : 0.999299
 6 : 1.000639
 7 : 0.999605
 8 : 1.002330
 9 : 0.995028
10 : 1.003309
11 : 0.998112
12 : 1.000209
Coeff.Stag. Prodotto: 1.000115

Parametri
Coeff.Infl.Annuale:=1.11450, Coeff.Mensile: 1.009075

-----
Calcolo FOI = FOI_PREC * inflazione_mese * stagionalita_mese
Foi Partenza: 117.795, Mese Partenza: 11
Mese: 12: Stag: 1.000209 FOI_Adj: 118.8888
Mese:  1: Stag: 1.002087 FOI_Adj: 120.2181
Mese:  2: Stag: 0.999861 FOI_Adj: 121.2922
Mese:  3: Stag: 1.000823 FOI_Adj: 122.4935
Mese:  4: Stag: 0.998840 FOI_Adj: 123.4617
Mese:  5: Stag: 0.999299 FOI_Adj: 124.4947
Mese:  6: Stag: 1.000639 FOI_Adj: 125.7047
Mese:  7: Stag: 0.999605 FOI_Adj: 126.7953
Mese:  8: Stag: 1.002330 FOI_Adj: 128.2440
Mese:  9: Stag: 0.995028 FOI_Adj: 128.7644
Mese: 10: Stag: 1.003309 FOI_Adj: 130.3629
Mese: 11: Stag: 0.998112 FOI_Adj: 131.2976
Mese: 12: Stag: 1.000209 FOI_Adj: 132.5167
-----
Calcolo FOI_Tendenziale = FOI_Tendenziale * inflazione_mese.
FOI_Stagionale = FOI_Tendenziale * stagionalita_mese -----
Mese: 12: Stag: 1.000209 FOI_Tendenziale: 118.8640 FOI_Adj: 118.8888
Mese:  1: Stag: 1.000209 FOI_Tendenziale: 119.9426 FOI_Adj: 120.1930
Mese:  2: Stag: 1.000209 FOI_Tendenziale: 121.0311 FOI_Adj: 121.0143
Mese:  3: Stag: 1.000209 FOI_Tendenziale: 122.1294 FOI_Adj: 122.2299
Mese:  4: Stag: 1.000209 FOI_Tendenziale: 123.2377 FOI_Adj: 123.0947
Mese:  5: Stag: 1.000209 FOI_Tendenziale: 124.3560 FOI_Adj: 124.2688
Mese:  6: Stag: 1.000209 FOI_Tendenziale: 125.4845 FOI_Adj: 125.5647
Mese:  7: Stag: 1.000209 FOI_Tendenziale: 126.6233 FOI_Adj: 126.5732
Mese:  8: Stag: 1.000209 FOI_Tendenziale: 127.7724 FOI_Adj: 128.0700
Mese:  9: Stag: 1.000209 FOI_Tendenziale: 128.9319 FOI_Adj: 128.2908
Mese: 10: Stag: 1.000209 FOI_Tendenziale: 130.1019 FOI_Adj: 130.5324
Mese: 11: Stag: 1.000209 FOI_Tendenziale: 131.2825 FOI_Adj: 131.0347
Mese: 12: Stag: 1.000209 FOI_Tendenziale: 132.4739 FOI_Adj: 132.5015

Capisco quello che vuoi dire, tuttavia io opero allo stesso modo di pvpn e non trovo grosse anomalie nelle formule, né grosse discrepanze nei dati.
I coefficienti stagionali da noi definiti sono relativi al mese precedente e non all'ultimo mese dell'anno precedente pertanto la moltiplicazione da lui fatta dovrebbe essere corretta, ovvero applicare la moltiplicazione al dato da stagionalizzato. È un modello di stagionalità un po' particolare, ma funziona così.

Credo che abbia un punto. Il Nv32 sta evidenziando un probabile imprecisione nella nostra serie di FOI oppure è il mercato ad essere in torto e prezzarlo in modo erroneo. In ogni caso è bene usarlo per scovare l'errore o confermare la validità dei ns.calcoli.

EDIT: In pratica, stiamo facendo (A*B)*C = A*(B*C) e questo è vero. Ma in una serie estrapolata, nel mio caso l'errore si accumula ad ogni interazione. Nel modo suggerito da @icecube invece resta costante perché ancorato al foi tendenziale. Negli estremi l'errore è minimizzato perché abbiamo che il prodotto della serie stagionale tende ad 1, ma nel mezzo del calcolo abbiamo scostamenti anche rilevanti. Cioè agli estremi dell'anno abbiamo errori al 5-6 decimale ma in mezzo arrivano al secondo.

 

[pvpn]

@orsomorso Sono più che d'accordo quando dici che i modelli matematici non possono prevedere gli shock esogeni e che se domani un leader si sveglia e decide di fare una pazzia il mercato farà quello che deve fare.

Ma è troppo semplice decidere di gettare la spugna. In condizioni normali, al 99.9% del tempo il mercato opera seguendo modelli ben precisi. A partire dai dati macroeconomici di lunga fino a scendere nella dinamica delle quotazioni nella microstruttura delle interazioni del book.

Avere un modello di quanto un titolo vale in realtà permette di confrontarlo con quanto vale a mercato e decidere se comparlo o venderlo oppure applicare qualsiasi altra strategia di trading avvantaggiandosi di una condizione di mispricing temporanea. Questa condizione in gergo si chiama "avere un edge" (e non hedge!)

Se pensi che 5 o 6 decimali siano tanti e che basti quantificare a spanne o a occhio, allora pensa che in 100'000 euro ci sono ben 6 cifre significative. Sbagliare un modello alla terza cifra decimale può costarti ai 100 ai 1000 euro, ovvero lo 0.1%. Parlando di bond dove 100k sono briciole dovresti capire da da solo l'entita e l'ordine di grandezza di cui stiamo parlando.

Con amicizia.

 

[senzacertezze]

Anche oggi -0,3.. motivo.. qua non c'entra ci triplo però!!

Sarà quello della settimana prossima ...

 

[money4nothing]

Ho visto oggi che ho minus che scadono nel 2026, quanto e' errata la mia intenzione di coprirle comprando il MG26 adesso?
Ne ho che scadono anche prima quindi voglio cominciare a pianificarle altrimenti poi faccio pasticci come non sfruttarle

 

[gino88]

quanto e' errata la mia intenzione di coprirle comprando il MG26 adesso?

Abbastanza, perché è vero che il corso secco è (di poco) sotto cento, tuttavia il prezzo fiscale sarà comprensivo di CI e quindi l'acquisto determinerà ulteriore produzione di minus (che scadranno nel 2030 ).

 

[altor12]

@orsomorso Sono più che d'accordo quando dici che i modelli matematici non possono prevedere gli shock esogeni e che se domani un leader si sveglia e decide di fare una pazzia il mercato farà quello che deve fare.

Ma è troppo semplice decidere di gettare la spugna. In condizioni normali, al 99.9% del tempo il mercato opera seguendo modelli ben precisi. A partire dai dati macroeconomici di lunga fino a scendere nella dinamica delle quotazioni nella microstruttura delle interazioni del book.

Avere un modello di quanto un titolo vale in realtà permette di confrontarlo con quanto vale a mercato e decidere se comparlo o venderlo oppure applicare qualsiasi altra strategia di trading avvantaggiandosi di una condizione di mispricing temporanea. Questa condizione in gergo si chiama "avere un edge" (e non hedge!)

Questo del modello del titolo è una cosa che mi frulla in mente da tempo, ma in senso quasi opposto a quanto tu dici. Dalle mie letture ho visto più volte descritti/analizzati/verificati empiricamente i modelli teorici relativi agli indicizzati tipo quelli all'inflazione europea con accumulo dell'inflazione ed erogazione a scadenza (nel paper di Bankitalia addirittura erano esclusi dalla modellizzazione le scadenze a due anni!) ma MAI ho visto un modello teorico del pricing dei BTP Italia (aspetto eventuali notizie). Questo vuol dire per me non avere la consapevolezza teorica appunto, (per non parlare di una possibile calibrazione) delle usuali componenti e del relativo peso nel prezzo di un bond per il nostro prodotto. A questo punto ci stiamo muovendo diciamo all'incontrario, di fatto abbiamo una serie di conteggi che per il nostro prodotto riproducono più o meno fedelmente la curva standard che abbiamo introiettato come "giusta". A parte che stiamo vedendo che la curva si "torce" a seconda dei dati che usiiamo (certo mantenendo grosso modo la forma ritenuta "giusta" a priori) il che non è molto bello sotto il profilo strettamente teorico, ma soprattutto, e qui sono provocatorio, se per caso la particolarità dello strumento (rimborso "rateale" dell'inflazione) conducesse a determinare una struttura teorica di pricing che a sua volta portasse a strutture non-completamente-standard della curva? Mi rendo conto di andare mooolto oltre ma volevo condividere con voi questo "a priori".

 

[money4nothing]

Abbastanza, perché è vero che il corso secco è (di poco) sotto cento, tuttavia il prezzo fiscale sarà comprensivo di CI e quindi l'acquisto determinerà ulteriore produzione di minus (che scadranno nel 2030 ).

Al CI non CI avevo pensato, grazie

 

[Encadenado]

Tu hai un valido punto. Quindi, operando calcolando il tendenziale puro, senza addiustamenti, mese per mese dopo di che aggiustare il singolo mese solo rispetto al suo tendenziale. Qui di seguito il risultato (partendo dal foi ottobre di Enca, pari al 117.795)...

Attenzione, si tratta del FOI 117,795 di novembre (non di ottobre!).
Foi-ott*Nic-nov/Nic-ott
117,2 * 118,7 / 118,1 = 117,795

Auguro a tutti un felice e proficuo giorno del ponte dell'Immacolata (con borsa aperta)

Mi sembra che in questo modo l'errore massimo resta constante mese su mese mentre nel mio modo di operare tende a divergere nel mezzo dell'anno.
Vediamo cosa che pensano anche gli altri.

Coeff.Stag:
 1 : 1.002087
 2 : 0.999861
 3 : 1.000823
 4 : 0.998840
 5 : 0.999299
 6 : 1.000639
 7 : 0.999605
 8 : 1.002330
 9 : 0.995028
10 : 1.003309
11 : 0.998112
12 : 1.000209
Coeff.Stag. Prodotto: 1.000115

Questa cosa non va bene, a me il prodotto viene 1,00000.
Significa che non stai facendo i calcoli più corretti.
Tieni presenta che le uniche medie da fare sono solo per raggruppare i dati storici mensili in coefficienti mensili storici: media dei 7 ultimi mesi di gennaio, media dei 7 ultimi mesi di febbraio, ecc.
Dopodiché si usano solo moltiplicazioni tra coefficienti od elevazioni a potenza 1/12.
Ad esempio, l'inflazione tendenziale espressa dai dati storici si calcola moltiplicando tra loro i 12 coefficienti mensili storici prima calcolati.

Parametri
Coeff.Infl.Annuale:=1.11450, Coeff.Mensile: 1.009075

-----
Calcolo FOI = FOI_PREC * inflazione_mese * stagionalita_mese
Foi Partenza: 117.795, Mese Partenza: 11
Mese: 12: Stag: 1.000209 FOI_Adj: 118.8888
Mese:  1: Stag: 1.002087 FOI_Adj: 120.2181
Mese:  2: Stag: 0.999861 FOI_Adj: 121.2922
Mese:  3: Stag: 1.000823 FOI_Adj: 122.4935
Mese:  4: Stag: 0.998840 FOI_Adj: 123.4617
Mese:  5: Stag: 0.999299 FOI_Adj: 124.4947
Mese:  6: Stag: 1.000639 FOI_Adj: 125.7047
Mese:  7: Stag: 0.999605 FOI_Adj: 126.7953
Mese:  8: Stag: 1.002330 FOI_Adj: 128.2440
Mese:  9: Stag: 0.995028 FOI_Adj: 128.7644
Mese: 10: Stag: 1.003309 FOI_Adj: 130.3629
Mese: 11: Stag: 0.998112 FOI_Adj: 131.2976
Mese: 12: Stag: 1.000209 FOI_Adj: 132.5167
-----

Questi FOI praticamente coincidono coi miei, probabilmente l'errore, trascurabile, dipende dal fatto che il prodotto dei coefficienti di stagionalità ti ritorna 1.000115 anziché 1,000000.

Calcolo FOI_Tendenziale = FOI_Tendenziale * inflazione_mese.
FOI_Stagionale = FOI_Tendenziale * stagionalita_mese -----
Mese: 12: Stag: 1.000209 FOI_Tendenziale: 118.8640 FOI_Adj: 118.8888
Mese:  1: Stag: 1.000209 FOI_Tendenziale: 119.9426 FOI_Adj: 120.1930
Mese:  2: Stag: 1.000209 FOI_Tendenziale: 121.0311 FOI_Adj: 121.0143
Mese:  3: Stag: 1.000209 FOI_Tendenziale: 122.1294 FOI_Adj: 122.2299
Mese:  4: Stag: 1.000209 FOI_Tendenziale: 123.2377 FOI_Adj: 123.0947
Mese:  5: Stag: 1.000209 FOI_Tendenziale: 124.3560 FOI_Adj: 124.2688
Mese:  6: Stag: 1.000209 FOI_Tendenziale: 125.4845 FOI_Adj: 125.5647
Mese:  7: Stag: 1.000209 FOI_Tendenziale: 126.6233 FOI_Adj: 126.5732
Mese:  8: Stag: 1.000209 FOI_Tendenziale: 127.7724 FOI_Adj: 128.0700
Mese:  9: Stag: 1.000209 FOI_Tendenziale: 128.9319 FOI_Adj: 128.2908
Mese: 10: Stag: 1.000209 FOI_Tendenziale: 130.1019 FOI_Adj: 130.5324
Mese: 11: Stag: 1.000209 FOI_Tendenziale: 131.2825 FOI_Adj: 131.0347
Mese: 12: Stag: 1.000209 FOI_Tendenziale: 132.4739 FOI_Adj: 132.5015

Questi FOI_Adj invece coincidono coi miei solo all'inizio e alla fine, nel mezzo divergono.

Credo che abbia un punto. Il Nv32 (Err: Nv23) sta evidenziando un probabile imprecisione nella nostra serie di FOI oppure è il mercato ad essere in torto e prezzarlo in modo erroneo. In ogni caso è bene usarlo per scovare l'errore o confermare la validità dei ns.calcoli.

EDIT: In pratica, stiamo facendo (A*B)*C = A*(B*C) e questo è vero. Ma in una serie estrapolata, nel mio caso l'errore si accumula ad ogni interazione. Nel modo suggerito da @icecube invece resta costante perché ancorato al foi tendenziale. Negli estremi l'errore è minimizzato perché abbiamo che il prodotto della serie stagionale tende ad 1, ma nel mezzo del calcolo abbiamo scostamenti anche rilevanti. Cioè agli estremi dell'anno abbiamo errori al 5-6 decimale ma in mezzo arrivano al secondo.

Infatti, ho bisogno di tempo per ragionarci e per fare qualche analisi retrospettiva per vedere quale dei due metodi si sarebbe dimostrato più efficiente negl'anni passati.

Edit: Dunque, ci ho già ragionato un attimino, sono arrivato subito alla conclusione che il metodo d'implementazione della stagionalità nei mesi futuri, deve coincidere (in modo complementare) al metodo che si è usato per estrapolarla dai mesi passati!

 

[Sa10]

Buongiorno, dato che Banca Sistema mi ha fatto lo scherzetto di esser "chiusa" ieri, non arriverà la liquidità prima di lunedi sulla sim ....che certe volte è anche un bene .
Alla luce di ciò, ho smanettato un pò con il foglio di giamyx, e volevo chiedere se anche voi, per il Nv23 risulta un rendimento composto netto del 6,05% considerando :
Valuta acquisto 12.12.22 al prezzo di corso secco di 101,15
Foi di novembre 22 ho inserito 117.8 (per arrotondamento di Foi Ott + 0,5% Nic Novembre)
Ho mantenuto costante il Foi di Novembre 22 fino ad agosto 23 ed a settembre 23 ho inserito il vostro FOI "previsto" di 128,9 (sempre per arrotondamento)....
Ho lasciato commissioni 0.
(ho fatto tutto un pò di corsa , stasera vorrei inserire i FOI previsti da Dicembre in poi che avete segnalato).
Grazie sempre

 

[sciatore]

Qualcuno potrebbe gentilmente dire il oiu conveniente dopo qs crolli?

 

[pvpn]

Attenzione, si tratta del FOI 117,795 di novembre (non di ottobre!).
Foi-ott*Nic-nov/Nic-ott
117,2 * 118,7 / 118,1 = 117,795

Errore mio nello scrivere. E' corretto novembre (mese 11).

Questa cosa non va bene, a me il prodotto viene 1,00000.
Significa che non stai facendo i calcoli più corretti.

Ok, in verifica.

Tieni presenta che le uniche medie da fare sono solo per raggruppare i dati storici mensili in coefficienti mensili storici: media dei 7 ultimi mesi di gennaio, media dei 7 ultimi mesi di febbraio, ecc.
Dopodiché si usano solo moltiplicazioni tra coefficienti od elevazioni a potenza 1/12.
Ad esempio, l'inflazione tendenziale espressa dai dati storici si calcola moltiplicando tra loro i 12 coefficienti mensili storici prima calcolati.

Ho incluso gli ultimi mesi del 2015 per avere 7 anni completi. Quindi Ottobre, Novembre, Dicembre 2015 con foi indicizzati con il numero raccordo da base 2010 e base 2015 di 1.071 in questo modo:

2015-10 = 107.2 / 1.071
2015-11 = 107 / 1.071
2015-12 = 107 / 1.071

Questi FOI praticamente coincidono coi miei, probabilmente l'errore, trascurabile, dipende dal fatto che il prodotto dei coefficienti di stagionalità ti ritorna 1.000115 anziché 1,000000.

Ottimo. Ora cerco di capire il perche' della discrepanza.

Questi FOI_Adj invece coincidono coi miei solo all'inizio e alla fine, nel mezzo divergono.

Infatti, ho bisogno di tempo per ragionarci e per fare qualche analisi retrospettiva per vedere quale dei due metodi si sarebbe dimostrato più efficiente negl'anni passati.

Ok. Quindi stai usando il metodo che usavo il ieri. Ragiona pure con calma. Anch'io sto cercando di capire meglio le implicazioni.

 

[pvpn]

Questo del modello del titolo è una cosa che mi frulla in mente da tempo, ma in senso quasi opposto a quanto tu dici. Dalle mie letture ho visto più volte descritti/analizzati/verificati empiricamente i modelli teorici relativi agli indicizzati tipo quelli all'inflazione europea con accumulo dell'inflazione ed erogazione a scadenza (nel paper di Bankitalia addirittura erano esclusi dalla modellizzazione le scadenze a due anni!) ma MAI ho visto un modello teorico del pricing dei BTP Italia (aspetto eventuali notizie). Questo vuol dire per me non avere la consapevolezza teorica appunto, (per non parlare di una possibile calibrazione) delle usuali componenti e del relativo peso nel prezzo di un bond per il nostro prodotto. A questo punto ci stiamo muovendo diciamo all'incontrario, di fatto abbiamo una serie di conteggi che per il nostro prodotto riproducono più o meno fedelmente la curva standard che abbiamo introiettato come "giusta". A parte che stiamo vedendo che la curva si "torce" a seconda dei dati che usiiamo (certo mantenendo grosso modo la forma ritenuta "giusta" a priori) il che non è molto bello sotto il profilo strettamente teorico, ma soprattutto, e qui sono provocatorio, se per caso la particolarità dello strumento (rimborso "rateale" dell'inflazione) conducesse a determinare una struttura teorica di pricing che a sua volta portasse a strutture non-completamente-standard della curva? Mi rendo conto di andare mooolto oltre ma volevo condividere con voi questo "a priori".

Ti leggo sempre. Spesso non ti rispondo ma prendo nota dei concetti che esprimi. Sono convinto che il mkt non prezza correttamente e quindi è possibile approfittare. E' anche vero che il mkt può essere "irragionevole" più di quello che non possiamo sostenere (cit.libera) quindi da stare attenti. Il fatto che la curva cambi al cambiare delle condizioni iniziali non mi preoccupa. Avviene lo stesso nelle obbligazioni normali. Qui probabilmente manca la teora visto il modello non proprio standard della cedolazione.

 

[altor12]

Ti leggo sempre. Spesso non ti rispondo ma prendo nota dei concetti che esprimi. Sono convinto che il mkt non prezza correttamente e quindi è possibile approfittare. E' anche vero che il mkt può essere "irragionevole" più di quello che non possiamo sostenere (cit.libera) quindi da stare attenti. Il fatto che la curva cambi al cambiare delle condizioni iniziali non mi preoccupa. Avviene lo stesso nelle obbligazioni normali. Qui probabilmente manca la teora visto il modello non proprio standard della cedolazione.

Grazie dell'attenzione. Ovviamente condivido la cosa della cedolazione per la quale, ancora una volta, mi chiedo quali siano (se ci sono) gli effetti sulla modellizzazione "teorica".

 

[orsomorso]

Adatta eventualmente le celle al tuo foglio.
In D141 metti l'inflazione che preferisci (es 11,45% oppure 0,1145).
in E141:E152 metti i numeri da 1 a 12
in F141:F1512 metti i coefficienti che trovi nelle pagine precedenti, ad esempio


oppure

1,002076207
0,99985341
1,000817619
0,998837953
0,999293326
1,000631095
0,999603048
1,002327902
0,995023511
1,003245345
0,998109411
1,000207068

Ora se nella colonna A hai i mesi e nella colonna B hai i FOI, procedi al seguente modo:

Fino a quando hai i FOI noti o previsionali li metti a mano
Immaginiamo ora che la prima cella dove devi mettere la formula sia B215.
La formula da inserire è

= B214*CERCA.VERT(MESE(A215);E$141:F$152;2)*POTENZA(1+D$141;1/12)

Trascina (o fai copia-incolla) fino a dove ti serve.
Dovrebbe essere sufficiente.

Grazie, utilissima "stagionalità for dummies". Ho provato ad implementarlo alla svelta in un foglio con celle in posti diversi ma mi vengono FOI diversi dai tuoi.

Si, noi usiamo i dati degli ultimi 7 anni.

E secondo te stimano bene uno scenario che è radicalmente diverso dal passato?

Vado ad approssimativa memoria, per ottobre mi aspettavo un'inflazione mensile del +0,67%, che la stagionalità mi ha incrementato del +0,33%, quindi complessivamente +1,0%.
Istat ha poi confermato, nello stupore generale, +3,2%.
La mia previsione, pur molto lontana dalla realtà dei fatti, senza la stagionalità sarebbe stata ancor più lontana.

che è quello che volevo sommessamente far notare. Non come critica a te, ma come utilità dello strumento nello scenario odierno.

Sapendo di non sapere, intervengo raramente.
Ma ti assicuro che in molti anni di frequentazione del forum di cose ne ho imparate molte.
E visto che anche tu dici che qualcosa stai imparando, ti consiglio di farlo con discrezione, perché messaggi troppo lunghi contenenti precisazioni a volte inopportune e a volte palesemente OT appesantiscono il forum, e le diatribe fra utenti creano pur sempre un senso di disagio.

Se non ti interessano i miei post, puoi saltarli.
Cmq è un forum, che è fatto per discutere,confrontarsi, crescere. Mi pare che il confronto o la messa in discussione delle certezze non siano molto gradite o vengano viste come disturbo. pazienza.

Sto iniziando a dubitare di me stesso.

ok, temevo avessi solo certezze...

@orsomorso ...
1) Ma è troppo semplice decidere di gettare la spugna. In condizioni normali, al 99.9% del tempo il mercato opera seguendo modelli ben precisi. A partire dai dati macroeconomici di lunga fino a scendere nella dinamica delle quotazioni nella microstruttura delle interazioni del book.

2) Avere un modello di quanto un titolo vale in realtà permette di confrontarlo con quanto vale a mercato e decidere se comparlo o venderlo oppure applicare qualsiasi altra strategia di trading avvantaggiandosi di una condizione di mispricing temporanea. Questa condizione in gergo si chiama "avere un edge" (e non hedge!)

3) Se pensi che 5 o 6 decimali siano tanti e che basti quantificare a spanne o a occhio, allora pensa che in 100'000 euro ci sono ben 6 cifre significative. Sbagliare un modello alla terza cifra decimale può costarti ai 100 ai 1000 euro, ovvero lo 0.1%. Parlando di bond dove 100k sono briciole dovresti capire da da solo l'entita e l'ordine di grandezza di cui stiamo parlando.

4) Con amicizia.

1) non getto nessuna spugna.
2) chiaro.
3) mi parli di sbagliare alla 3° decimale e fai un esempio con range 100-1000, ma se io ho parlato di 5 o 6 non sarebbe corretto togliere 2 o 3 zeri? stai cercando di confondermi? sono già abbastanza confuso... su 100000 farebbe 10 o 1 € o mi sfugge qualcosa?
4) ma naturalmente spero che non fraintendiate le mie osservazioni da inesperto.

...una serie di conteggi che per il nostro prodotto riproducono più o meno fedelmente la curva standard che abbiamo introiettato come "giusta". A parte che stiamo vedendo che la curva si "torce" a seconda dei dati che usiiamo (certo mantenendo grosso modo la forma ritenuta "giusta" a priori) il che non è molto bello sotto il profilo strettamente teorico, ...

esattamente quello che intendevo

Buongiorno, dato che Banca Sistema mi ha fatto lo scherzetto di esser "chiusa" ieri, non arriverà la liquidità prima di lunedi sulla sim ....che certe volte è anche un bene .
Alla luce di ciò, ho smanettato un pò con il foglio di giamyx, e volevo chiedere se anche voi, per il Nv23 risulta un rendimento composto netto del 6,05% considerando :
Valuta acquisto 12.12.22 al prezzo di corso secco di 101,15
Foi di novembre 22 ho inserito 117.8 (per arrotondamento di Foi Ott + 0,5% Nic Novembre)
Ho mantenuto costante il Foi di Novembre 22 fino ad agosto 23 ed a settembre 23 ho inserito il vostro FOI "previsto" di 128,9 (sempre per arrotondamento)....
Ho lasciato commissioni 0.
(ho fatto tutto un pò di corsa , stasera vorrei inserire i FOI previsti da Dicembre in poi che avete segnalato).
Grazie sempre

mi spiace, ho provato ma per qualche motivo la mia versione per certi btp lascia in bianco il rendimento anche perchè mi sono concentrato su altre scadenze ed ha altri automatismi per caricare i prezzi secchi.

però domanda tecnica... ma la dicitura "rendimento composto netto" è formalmente corretta? non dovrebbe essere "rendimento netto" visto che le cedole includono e pagano semestralmente la rivalutazione del capitale, che quindi esce dalla "composizione"?

 

[altor12]

Con la flessione di oggi mi ritorna l 'idea di "rivalutare l'opportunità" di prendere qualcosina del '30. Secondo i miei conti si è abbastanza spostato il punto di pareggio fra il guadagno "da cedola" e l'inevitabile caduta delle quotazioni

 

[pvpn]

ok, temevo avessi solo certezze...

Sai, ci sono detti per chi ha solo certezze

1) non getto nessuna spugna.
2) chiaro.
3) mi parli di sbagliare alla 3° decimale e fai un esempio con range 100-1000, ma se io ho parlato di 5 o 6 non sarebbe corretto togliere 2 o 3 zeri? stai cercando di confondermi? sono già abbastanza confuso... su 100000 farebbe 10 o 1 € o mi sfugge qualcosa?
4) ma naturalmente spero che non fraintendiate le mie osservazioni da inesperto.

esattamente quello che intendevo

Tu hai espresso un po' di concetti, tra cui la inutilià di arrivare alla 5-6 cifra perché bastava un qualsiasi evento esterno che far saltare tutti i "miei" calcoli precisi. Fin qui siamo d'accordo spero.

Ti hai ragione che se succede qualcosa di imprevisto, siamo tutti nella ca..a. Ma i black swan events non potrai mai predirli per definizione. Ti resta predire il resto del 99...% del tempo.

Quindi, per questo restante tempo, ti ho fatto vedere che se ti fermi a meno della precisione con cui io lavoro, per esempio alla terza cifra (ma tu hai ipotizzato bastasse anche anche meno, per cortesia non farmi cercare dove esattamente, perché io non lo farò), allora su 100K ti balla 1K su per giù (diciamo 500). E nel mio book 500+ o 500- fanno la differenza.