Questa analisi utilizza solo i giorni di mercato realmente comuni
tra gli ETF selezionati. Tutte le metriche sono calcolate su date allineate.
Il concetto di correlazione significa che due asset tendono a muoversi insieme in modo proporzionale,
quello di co-exceedance si concentra sui crolli simultanei. La co-exceedance misura quanto spesso gli asset cadono insieme nelle perdite estreme, più utile per gestione del rischio e selezione di coperture.
Ctrl / Cmd per selezioni multiple
Come interpretare le metriche
Correlazione (Pearson)
Misura la dipendenza lineare media tra i rendimenti.
Valori alti indicano movimenti simili, ma non dicono nulla sui crolli estremi.
Quantile-based co-exceedance
Percentuale di giorni in cui entrambi gli ETF sono contemporaneamente
nel peggior u% dei loro rendimenti.
Esempio: 2% significa che su 1000 giorni,
in circa 20 giorni entrambi erano nella loro coda peggiore.
Quantile-based conditional co-exceedance
Probabilità che l’ETF B sia in coda dato che l’ETF A è già in coda.
È una misura di contagio nei momenti di stress.
Absolute-drop co-exceedance
Percentuale di giorni in cui entrambi perdono almeno X% nello stesso giorno.
È una misura più “intuitiva” perché non dipende dalla distribuzione storica.
Absolute-drop conditional co-exceedance
Probabilità che B perda almeno X% dato che A ha perso almeno X%.
Se è alta, la diversificazione fallisce proprio quando serve.
Nota matematica (breve)
La correlazione è una media globale.
La co-exceedance approssima la dipendenza di coda:
due asset possono avere correlazione bassa
ma co-exceedance alta durante i crash.