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Psicologia del trading
ANALISI DELLE EMOZIONI IN
AMBITO FINANZIARIO
 Nonostante l'enorme numero di ottime tecniche a disposizione
degli operatori del mercato solo pochi raggiungono il successo.
Questo dipende per la maggior parte dei casi da fattori soggettivi che
sono preesistenti alla vera e propria attività di trading: l'uso di nuove e
raffinate tecnologie non impedisce all'uomo di fare gli stessi sbagli del
passato, quando gli strumenti a sua disposizione erano molto più
rudimentali.
L'uomo-trader è infatti rimasto lo stesso anche dopo molto tempo:
facile preda, sotto analoghe circostanze, delle stesse emozioni
Mark Douglas definisce nel suo “The Disciplined Trader” il danno
psicologico come ogni struttura mentale che ha il potenziale per
generare paura.
Fondamentalmente le condizioni emotive dolorose (stress, ansietà,
confusione, delusione) sono il risultato di aspettative non realizzate,
(per esempio profitti elevati) che creano un conflitto tra le convinzioni
di una persona riguardo al modo in cui le cose dovrebbero essere e
l'ambiente reale che non corrisponde a tale convinzioni
 A differenza delle altre attività umane i risultati economici che
derivano da queste decisioni possono essere rilevanti e verificarsi nel
giro, magari, di pochi minuti. Ciascuna di tali decisioni presuppone
sempre una messa in discussione delle proprie capacità, da attuarsi per
di più nella più completa solitudine, spesso incalzati dal succedersi di
emozioni altalenanti .
Se è pur vero che il “saper decidere” tocca ogni
aspetto della nostra vita quotidiana, è altrettanto
vero che il trading, nella sua essenza, non è che un
continuo processo decisionale di acquisto e vendita
di prodotti finanziari.
Quello che ci proponiamo di indagare è sia il processo
comportamentale che influisce sulle decisioni d'acquisto, sia
quanto l'investitore sia consapevole delle trappole
psicologiche più comuni nelle quali è facile cadere quando si
decide di acquistare titoli, sia quali sono gli aspetti emotivi e
affettivi che si inseriscono nella scelta del trader quando si
trova di fronte alle oscillazioni che le candele giapponesi
hanno durante l’operazione di mercato
 Con il termine candele giapponesi si indica un tipo di
visualizzazione dei dati in un grafico, usata prevalentemente in
ambito finanziario.
 Per costruire un grafico a candele sono necessari i valori di
apertura, massimo, minimo e chiusura di un titolo o di un
bene negoziato su un mercato.
 L’obiettivo di questo documento è quello di definire una
metodologia attraverso la quale individuare e quantificare lo stato
affettivo ed emotivo del trader quando opera all’interno del mercato.
Abbiamo individuato e selezionato 7 classi di emozioni di base per
l’emotività e 5 classi per l’affettività ,le quali sono molto importanti
per lo sviluppo del nostro lavoro.
C L A S S I D I E M O Z I O N I C L A S S I D I A F F E Z I O N I
 Ipotizzando che sulla piattaforma abituale sulla quale esegue operazioni
Finanziarie, all’istante generico t, lei individui il seguente pattern di Candele
Giapponesi denominata Star rialzista
 -Se fosse fuori dal mercato entrerebbe ? SI7NO
 Se ha scelto si ,rispetto alla domanda precedente, con che modalità decide di
entrare a mercato? RIALZISTA/RIBASSISTA/NON SO
 La rilevazione di tale pattern sulla piattaforma di trading Le
procura la seguente emozione con il relativo grado di soddisfazione?
 SFIDUCIA/FIDUCIA ;ECCITAZIONE/ABBATTIMENTO;
SPERANZA/DISPERAZIONE;INTERESSE/DISINTERESSE;
 AUDACIA/PAURA;
AVIDITA’/SAZIETA’;INFELICITA’/FELICITA’
 La rilevazione di tale pattern sulla piattaforma di trading Le
procura la seguente Affezione con il relativo grado di soddisfazione?
AMORE/ODIO ; ANTIPATIA/SIMPATIA;PASSIONE/APATIA
 COMPRENSIONE/INCOMPRENSIONE;GIOA/TRISTEZZ
A
CONCLUSIONI
 Nel presente lavoro abbiamo descritto una metodologia che ci
permette di descrivere quantitativamente lo stato emotivo prima ed
affettivo dopo.
Quello che ci proponiamo è che tale studio ci permetta di inquadrare
i parametri emotivo –affettivo del trader in modo tale da aprire uno
scenario di paritcolare interesse che sarà certamente oggetto di studio
anche in futuro.
 Adomßent, M. (2001). Realisierungspotenziale kooperativen Lernens mit Hilfe
virtueller Kommunikation. Gruppendynamik und Organisationsberatung, 32, 161-175.
 Barrett, L.F. (1998) Discrete emotions or dimensions? The role of valence focus and
arousal focus. Cognition and Emotion, 12, 579–599.
 Bower, G. H. (1992). How might emotions affect learning? In: S. A. Christianson
(Ed.), The handbook of emotion and memory (pp. 3-31). Hillsdale, NJ: Erlbaum.
 Bradley, M. & Lang, P. (1994). Measuring emotion: self-assessment Manikin and the
semantic differential. Journal of Behavior Therapy and Experimental Psychiatry, 25, 49-59.
 Cai, H. & Lin, Y. (2011). Modeling of operators’ emotion and task performance in a
virtual driving environment. International Journal of Human-Computer Studies, 69, 571-586.
 Csikszentmihalyi, M. (1990). Flow: The psychology of optimal experience. New York: Harper
& Row.
 Endler, N. S., Edwards, J. M. & Vitelli, R. (1991). Endler Multidimensional Anxiety Scales
(EMAS): Manual. Los Angeles, CA: Werten Psychological Services.
 Freund, P. A. & Kuhn, J.-T. & Holling, H. (2011). Measuring current achievement
motivation with the QCM: Short form development and investigation of measurement
invariance. Personality and Individual Differences, 51, 629-634.
 Gressard, C. P. & Loyd, B. H. (1986). Validation studies of a new computer attitude
scale. Association for Educational Data Systems Journal, 18, 295–301.
 Harcourt, A.H & Lang, P.J. (1995). The emotion probe. Studies of motivation and
attention. American Psychologist, 50, 372-385.
 Hodapp, V. (1982). From nonexperimental research on anxiety and educational
achievment. In H. W. Krohne & L. Laux (Eds.), Achievment, stress, and anxiety (pp. 355-372).
Washington, DC: Hemisphere.
 Insko, B. E. (2003). Measuring Presence: Subjective, behavioral and physiological
methods. In Riva, G., Davide, F. and Ijsselsteijn, W. A. (eds.). Being There: Concepts, effects
and measurement of user presence in synthetic environments (pp. 110-118). Amsterdam: IOS
Press.
 Lewin, K. (1951). Field Theory in Social Science. New York: Harper and Brothers.
 Liebert, R. M. & Morris, L. W. (1967). Cognitive and emotional components of anxiety testing: A distinction and some
initial data. Psychological Reports, 20, 975-978.
 Margolis, M. J. & Clauser, B. E. (2006) A regression-based procedure for automated scoring of a complex medical
performance assessment. In Williamson, D.W. Mislevy, R. J. and Bejar, I. I. (eds.). Automated scoring of complex tasks in computer-
based testing (pp. 123-168). Mahawah, NY: Lawrence Erlbaum Assoc.
 Marszalek, J. M. (2009). Validation of a TAI short form with an adolescent sample. The Journal of General Psychology, 136:4,
333-349.
 Marteau, T. M. & Bekker, H. (1992). The development of a six-item short-form of the state scale of the Spielberger State-
Trait Anxiety Inventory (STAI). British Journal of Social & Clinical Psychology, 31, 301-306.
 Miclea, S., Ciuka, A. & Albu, M. (2009). Validation of the Endler Multidimensional Anxiety Scales and EMAS Social
Anxiety Scales (EMAS and EMAS-SAS) on the Romanian population. Cognition, Brain, Behavior: An Interdisciplinary Journal, 13,
147-164.
 Morris, L. W., Davis, M. A. & Hutchings, C. H. (1981). Cognitive and emotional components of anxiety: Literature review
and a revised worry-emotionality-scale. Journal of Educational Psychology, 73, 541-555.
 Peter, C. & Herbon, A. (2006). Emotion representation and physiology assignments in digital systems. Interacting with
Computers, 18, 139-170.
 Revelle, W. & Loftus, D. (1992) The implications of arousal effects for the study of affect and memory. In: S. A.
Christianson (ed.), Handbook of emotion and memory (pp. 113-150). Hillsdale, NJ: Erlbaum.
 Rheinberg, F., Vollmeyer, R. & Burns, B. D. (2001), FAM: Ein Fragebogen zur Erfassung aktueller Motivation in Lern-
und Leistungssituationen. Diagnostica, 47, 57-66.
 Russell, J. A. (1983). Pancultural aspects of the human conceptual organization of emotions. Journal of Personality and Social
Psychology, 45, 1281- 1288.
 Seipp, B. & Schwarzer, C. (1991). Angst und Leistung: Eine Metaanalyse empirischer Befunde. Zeitschrift für Pädagogische Psychologie,
5, 85-97.
 Spielberger, C. D. (1980). Test anxiety inventory (“Test attitude inventory”). Palo Alto, CA: Psychologists Press.
 Spielberger, C. D. (1983). Manual for the State Trait Anxiety Inventory (Form V). Palo Alto, CA: Psychologists Press.
 Stemmler, G., Hagemann, D., Amelang, M., & Bartussek, D. (2011). Differentielle Psychologie und Persönlichkeitsforschung.
Stuttgart: Kohlhammer.
 Taylor, J. & Deane, F. P. (2002). Development of a short form of the test anxiety inventory (TAI). The Journal of General
Psychology, 129, 127–136.
 Van Reekum, C. M., Johnstone, T., Banse, R., Etter, A., Wehrle, T. & Scherer, K. R. (2004), Psychophysiological responses
to appraisal dimensions in a computer game, Cognition and Emotion, 18(5), 663-688.
 Watson, D., Clark, L. A. & Carey, G. (1988). Positive and negative affectivity and their relation to anxiety and depressive
disorders. Journal of Abnormal Psychology, 97, 346-353.
 Convegno:
-Financial Computing: Methodologias, Methods and Technologies for l’High
performing financial trading», 13 Novembre 2014, Salerno.
Seminari:
Metodologie, Metodi, e Tecnologie per la Creazione, l'Ottimizzazione e la
Gestione del Rischio di Portafogli Finanziari» – Università di
Salerno,Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione,Ingegneria Elettrica e
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Testing & Colloquio
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The constantinian university furfari_angela_presentazione

  • 1. Psicologia del trading ANALISI DELLE EMOZIONI IN AMBITO FINANZIARIO
  • 2.  Nonostante l'enorme numero di ottime tecniche a disposizione degli operatori del mercato solo pochi raggiungono il successo. Questo dipende per la maggior parte dei casi da fattori soggettivi che sono preesistenti alla vera e propria attività di trading: l'uso di nuove e raffinate tecnologie non impedisce all'uomo di fare gli stessi sbagli del passato, quando gli strumenti a sua disposizione erano molto più rudimentali. L'uomo-trader è infatti rimasto lo stesso anche dopo molto tempo: facile preda, sotto analoghe circostanze, delle stesse emozioni
  • 3. Mark Douglas definisce nel suo “The Disciplined Trader” il danno psicologico come ogni struttura mentale che ha il potenziale per generare paura. Fondamentalmente le condizioni emotive dolorose (stress, ansietà, confusione, delusione) sono il risultato di aspettative non realizzate, (per esempio profitti elevati) che creano un conflitto tra le convinzioni di una persona riguardo al modo in cui le cose dovrebbero essere e l'ambiente reale che non corrisponde a tale convinzioni
  • 4.  A differenza delle altre attività umane i risultati economici che derivano da queste decisioni possono essere rilevanti e verificarsi nel giro, magari, di pochi minuti. Ciascuna di tali decisioni presuppone sempre una messa in discussione delle proprie capacità, da attuarsi per di più nella più completa solitudine, spesso incalzati dal succedersi di emozioni altalenanti .
  • 5. Se è pur vero che il “saper decidere” tocca ogni aspetto della nostra vita quotidiana, è altrettanto vero che il trading, nella sua essenza, non è che un continuo processo decisionale di acquisto e vendita di prodotti finanziari.
  • 6. Quello che ci proponiamo di indagare è sia il processo comportamentale che influisce sulle decisioni d'acquisto, sia quanto l'investitore sia consapevole delle trappole psicologiche più comuni nelle quali è facile cadere quando si decide di acquistare titoli, sia quali sono gli aspetti emotivi e affettivi che si inseriscono nella scelta del trader quando si trova di fronte alle oscillazioni che le candele giapponesi hanno durante l’operazione di mercato
  • 7.  Con il termine candele giapponesi si indica un tipo di visualizzazione dei dati in un grafico, usata prevalentemente in ambito finanziario.  Per costruire un grafico a candele sono necessari i valori di apertura, massimo, minimo e chiusura di un titolo o di un bene negoziato su un mercato.
  • 8.  L’obiettivo di questo documento è quello di definire una metodologia attraverso la quale individuare e quantificare lo stato affettivo ed emotivo del trader quando opera all’interno del mercato. Abbiamo individuato e selezionato 7 classi di emozioni di base per l’emotività e 5 classi per l’affettività ,le quali sono molto importanti per lo sviluppo del nostro lavoro.
  • 9. C L A S S I D I E M O Z I O N I C L A S S I D I A F F E Z I O N I
  • 10.  Ipotizzando che sulla piattaforma abituale sulla quale esegue operazioni Finanziarie, all’istante generico t, lei individui il seguente pattern di Candele Giapponesi denominata Star rialzista  -Se fosse fuori dal mercato entrerebbe ? SI7NO  Se ha scelto si ,rispetto alla domanda precedente, con che modalità decide di entrare a mercato? RIALZISTA/RIBASSISTA/NON SO
  • 11.  La rilevazione di tale pattern sulla piattaforma di trading Le procura la seguente emozione con il relativo grado di soddisfazione?  SFIDUCIA/FIDUCIA ;ECCITAZIONE/ABBATTIMENTO; SPERANZA/DISPERAZIONE;INTERESSE/DISINTERESSE;  AUDACIA/PAURA; AVIDITA’/SAZIETA’;INFELICITA’/FELICITA’
  • 12.  La rilevazione di tale pattern sulla piattaforma di trading Le procura la seguente Affezione con il relativo grado di soddisfazione? AMORE/ODIO ; ANTIPATIA/SIMPATIA;PASSIONE/APATIA  COMPRENSIONE/INCOMPRENSIONE;GIOA/TRISTEZZ A
  • 13. CONCLUSIONI  Nel presente lavoro abbiamo descritto una metodologia che ci permette di descrivere quantitativamente lo stato emotivo prima ed affettivo dopo. Quello che ci proponiamo è che tale studio ci permetta di inquadrare i parametri emotivo –affettivo del trader in modo tale da aprire uno scenario di paritcolare interesse che sarà certamente oggetto di studio anche in futuro.
  • 14.  Adomßent, M. (2001). Realisierungspotenziale kooperativen Lernens mit Hilfe virtueller Kommunikation. Gruppendynamik und Organisationsberatung, 32, 161-175.  Barrett, L.F. (1998) Discrete emotions or dimensions? The role of valence focus and arousal focus. Cognition and Emotion, 12, 579–599.  Bower, G. H. (1992). How might emotions affect learning? In: S. A. Christianson (Ed.), The handbook of emotion and memory (pp. 3-31). Hillsdale, NJ: Erlbaum.  Bradley, M. & Lang, P. (1994). Measuring emotion: self-assessment Manikin and the semantic differential. Journal of Behavior Therapy and Experimental Psychiatry, 25, 49-59.  Cai, H. & Lin, Y. (2011). Modeling of operators’ emotion and task performance in a virtual driving environment. International Journal of Human-Computer Studies, 69, 571-586.  Csikszentmihalyi, M. (1990). Flow: The psychology of optimal experience. New York: Harper & Row.  Endler, N. S., Edwards, J. M. & Vitelli, R. (1991). Endler Multidimensional Anxiety Scales (EMAS): Manual. Los Angeles, CA: Werten Psychological Services.
  • 15.  Freund, P. A. & Kuhn, J.-T. & Holling, H. (2011). Measuring current achievement motivation with the QCM: Short form development and investigation of measurement invariance. Personality and Individual Differences, 51, 629-634.  Gressard, C. P. & Loyd, B. H. (1986). Validation studies of a new computer attitude scale. Association for Educational Data Systems Journal, 18, 295–301.  Harcourt, A.H & Lang, P.J. (1995). The emotion probe. Studies of motivation and attention. American Psychologist, 50, 372-385.  Hodapp, V. (1982). From nonexperimental research on anxiety and educational achievment. In H. W. Krohne & L. Laux (Eds.), Achievment, stress, and anxiety (pp. 355-372). Washington, DC: Hemisphere.  Insko, B. E. (2003). Measuring Presence: Subjective, behavioral and physiological methods. In Riva, G., Davide, F. and Ijsselsteijn, W. A. (eds.). Being There: Concepts, effects and measurement of user presence in synthetic environments (pp. 110-118). Amsterdam: IOS Press.
  • 16.  Lewin, K. (1951). Field Theory in Social Science. New York: Harper and Brothers.  Liebert, R. M. & Morris, L. W. (1967). Cognitive and emotional components of anxiety testing: A distinction and some initial data. Psychological Reports, 20, 975-978.  Margolis, M. J. & Clauser, B. E. (2006) A regression-based procedure for automated scoring of a complex medical performance assessment. In Williamson, D.W. Mislevy, R. J. and Bejar, I. I. (eds.). Automated scoring of complex tasks in computer- based testing (pp. 123-168). Mahawah, NY: Lawrence Erlbaum Assoc.  Marszalek, J. M. (2009). Validation of a TAI short form with an adolescent sample. The Journal of General Psychology, 136:4, 333-349.  Marteau, T. M. & Bekker, H. (1992). The development of a six-item short-form of the state scale of the Spielberger State- Trait Anxiety Inventory (STAI). British Journal of Social & Clinical Psychology, 31, 301-306.  Miclea, S., Ciuka, A. & Albu, M. (2009). Validation of the Endler Multidimensional Anxiety Scales and EMAS Social Anxiety Scales (EMAS and EMAS-SAS) on the Romanian population. Cognition, Brain, Behavior: An Interdisciplinary Journal, 13, 147-164.  Morris, L. W., Davis, M. A. & Hutchings, C. H. (1981). Cognitive and emotional components of anxiety: Literature review and a revised worry-emotionality-scale. Journal of Educational Psychology, 73, 541-555.  Peter, C. & Herbon, A. (2006). Emotion representation and physiology assignments in digital systems. Interacting with Computers, 18, 139-170.
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  • 18.  Convegno: -Financial Computing: Methodologias, Methods and Technologies for l’High performing financial trading», 13 Novembre 2014, Salerno. Seminari: Metodologie, Metodi, e Tecnologie per la Creazione, l'Ottimizzazione e la Gestione del Rischio di Portafogli Finanziari» – Università di Salerno,Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione,Ingegneria Elettrica e Matematica Applicata/DIEM - Prof. Massimo Ceccobelli