ORIGINI DEL MODELLO PREVISIO 

STORIA E VALIDITA’ DELL’ANALISI TECNICA

Oggigiorno l’analisi tecnica viene annoverata fra le discipline più complesse, utili ed affascinanti nell’ambito delle scienze economiche.

Questo perché nasce con un obiettivo tanto specifico, quanto ambizioso: prevedere gli andamenti dei prezzi dei mercati finanziari nel tempo, osservare le tendenze future, al fine di scoprire con un certo anticipo situazioni importanti per i risparmiatori.

Gli strumenti fondamentali sono i grafici e le statistiche.

Fin qui tutto abbastanza chiaro e risaputo.

Ma ben pochi, anche fra gli addetti ai lavori, hanno dato peso all’intuizione iniziale dei padri fondatori di questa disciplina, “Idea iniziale dell’analisi tecnica, che proveniva direttamente dalla natura”.

Ma procediamo per gradi ed ordine cronologico.

Fibonacci, uno dei padri della matematica medievale, al quale si deve anche l’introduzione della numerazione araba in Europa, è riuscito ad identificare ed individuare legami, talvolta inquietanti e tremendamente precisi su archi di tempo analoghi, in situazioni come la riproduzione degli animali o la struttura di alcune piante.

Quasi come se esistesse una legge che li regolasse in maniera precisa.

A lui, secoli dopo si rifarà una teoria, seppur storico-filosofica, e come tale poco accettabile dal punto di vista scientifico, sulla ciclicità di alcuni eventi e situazioni antropologiche. Questa teoria è conosciuta come quella dei ‘corsi e ricorsi storici’ di Vico, che molti conoscono, e porta a riflettere su un qualcosa che realmente avviene sulla variabile tempo, a volte con estrema precisione.

Nell’Ottocento, secolo di grande sviluppo economico, specie negli Stati Uniti d’America, nascerà ufficialmente l’analisi tecnica e qui le teorie della ciclicità e della precisione nella ripetizione degli eventi si moltiplicheranno.

Dow è il primo ad intuire un’analogia interessante fra l’andamento delle maree, per antonomasia ciclico, e gli andamenti della Borsa americana e non solo.

Poco successivo a lui, ci sarà Elliott a dire la sua, rifacendosi direttamente alla successione del matematico Fibonacci. La Waves’ Theory di Elliot, in italiano Teoria delle Onde, si impegnerà a dimostrare come nella natura esistano leggi ben definite e precise nella ripetizioni degli eventi, ed anche nel ritardo o anticipo degli stessi.

Ovviamente l’interesse di Elliott è l’economia, e la sua attività avrà una centralità assoluta in questo settore.

Ma, ed è questo che la dice lunga, la sua intuizione proverrà proprio dalla natura.

Ed infine Gann che, da esperto di sicurezza di mercato, prendendo spunto dai suoi predecessori, perfezionerà ulteriormente la metodologia dell’analisi tecnica, aprendola alla geometria.

La relazione, infatti secondo Gann, intercorrerà fra prezzo e tempo e secondo dettami puramente geometrici, ricollegandosi a figure di un’elementarità spicciola. Anche in questo caso quindi si parte dalla natura per approdare all’economia.

Fibonacci e la sua successione numerica

Leonardo Pisano, detto Fibonaccio (che sta per ‘figlio di Bonacci’, oggi Fibonacci) era figlio di Guglielmo Bonacci, un segretario della Repubblica di Pisa. Nacque intorno al 1170.

Il padre desiderava un figlio mercante, e gli fece studiare le tecniche di calcolo, specialmente quelle che riguardavano le cifre indo-arabiche. In seguito il padre, in virtù della conoscenza molto ampia delle realtà orientali dell’epoca lo spinse a gestire gli affari della Repubblica con quei territori.

Viaggiò molto in Egitto, in Siria e in Grecia. In queste regioni si impiegavano a quel tempo, tecniche matematiche diverse.

Lui riuscì, con grande disinvoltura a farle proprie ed a diffonderle con grande forza nell’Europa Occidentale. Il risultato fu che ben presto si abbandonò la numerazione latina, troppo complessa e laboriosa, per quella araba.

La sua reputazione di matematico divenne molto grande ed iniziò ad avere sempre più intuizioni.

Quella che ad oggi può considerarsi la sua più grande intuizione, fu quella della sua famosa sequenza numerica:

1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89 ...

Da cosa nasce questa sequenza? Semplicemente da un problema che si pose.

Quante coppie di conigli verranno prodotte in un anno, a partire da un’unica coppia se ogni mese ciascuna coppia dà alla luce una nuova coppia che diventa produttiva a partire dal secondo mese?

L'intento di Fibonacci era quello di trovare una legge che descrivesse la crescita di una popolazione di conigli.

Consideriamo che la prima coppia diventi fertile al compimento del primo mese e dia alla luce una nuova coppia al compimento del secondo mese, le nuove coppie nate si comportano in modo analogo e che le coppie fertili, dal secondo mese di vita, diano alla luce una coppia di figli al mese.

Con queste premesse avremo che se partiamo con una singola coppia dopo un mese una coppia di conigli sarà fertile, e dopo due mesi due coppie di cui una sola fertile, nel mese seguente avremo 2+1=3 coppie perché solo la coppia fertile ha partorito, di queste tre ora saranno due le coppie fertili quindi nel mese seguente ci saranno 3+2=5 coppie, in questo modo il numero di coppie di conigli di ogni mese descrive la successione dei numeri di Fibonacci.

In questa sequenza ogni termine, a parte i primi due, è la somma dei due che lo precedono. Questa sequenza è osservata in diverse forme naturali, come ad esempio nello sviluppo degli spirali delle conchiglie.

Una particolarità al centro di questa sequenza e teoria matematica, sta nel rapporto fra i due termini successivi che tende molto rapidamente ad 1,61803, noto come la ‘sezione aurea’.

Un numero specifico che si ripete sempre, in ogni rapporto fra i numeri che si vengono a creare all’interno della sequenza, anche se i termini iniziali sono diversi.

I numeri di Fibonacci quindi possono essere considerati quasi dei numeri speciali. E ciò lo si scopre anche osservando la natura.

Sono infatti numeri che si ritrovano molto spesso. In botanica ad esempio spesso il numero dei petali in un fiore sono un numero di Fibonacci.

Il giglio ha 3 petali, i ranuncoli 5, la cicoria 21, la margherita 34 o 55. Se si osservano altre piante tutto diventa ancora più strano e preciso. La testa dei girasoli è costruita da due serie di spirali, una in senso ed una in un altro.

Il numero di spirali di senso diverso differisce per 21 e 34, 34 e 55, 55 e 89, o ancora per 89 e 144 semi e lo stesso avviene per le pigne, per le conchiglie, per l’ananas.

Se ciò accade in natura vuol dire che questa è regolata da leggi specifiche. Ma chi le governa? Se in economia si può definire come autore di questa gestione l’uomo con i suoi comportamenti, la sua fiducia ed il suo panico, in natura non ci sono colpe o responsabilità, come anche nei fenomeni naturali.

Ma, secondo lo stesso Fibonacci, ci sono tutti i presupposti per pensare che ci siano leggi matematiche che vadano a gestire tutto ciò che sta in natura ed accade in essa, e quindi anche i suddetti fenomeni.

Dow e l’intuizione delle mare

Charles Henry Dow nacque a Sterling nello stato del Connecticut, nel 1851.

La sua attività fu essenzialmente implementata a New York, città della Borsa americana e cuore pulsante dell’economia di quel periodo.

E’ facile sapere che sia stato il cofondatore della società Dow Jones and Company con Edward Jones e Charles Bergstresser  oppure che Dow abbia fondato il Wall Street Journal, il quale in poco tempo riuscì ad essere considerato uno dei giornali più influenti e rinomati del panorama del giornalismo economico.

Ma pochi, se non che di analisi tecnica se ne intende, sanno che la Teoria di Dow può essere considerata la prima grande formulazione sull’analisi tecnica.

Quando creò la teoria, detta anche Teoria delle Maree, non pensò direttamente a ciò che scoprì Fibonacci, come invece farà il suo successore Elliott, ma la sua fu una semplice intuizione personale.

Dow paragonava gli andamenti di Borsa alle maree. Come, infatti la progressiva accentuazione o il progressivo indebolimento delle successiva ondate rivela una fase di alta marea o una di bassa marea, così un indice di Borsa o il prezzo di un titolo, tradotto in grafico, rispecchia un ciclo al rialzo quando le fluttuazioni successive toccano punte sempre maggiori e, viceversa, rispecchia un ciclo al ribasso quando le fluttuazioni successive toccano livelli sempre minori.

Dow si rese conto che i prezzi dei titoli delle più maggiori società tendevano a muoversi tutti insieme e che i pochi titoli che si muovevano in controtendenza rispetto a loro ritornavano a seguire l'andamento generale nell'arco di qualche giorno o al massimo di qualche settimana. Benché alcuni titoli avessero un'accelerazione più alta di altri, il senso era comunque sostanzialmente la stesso.

Dow espresse il concreto il livello del mercato azionario calcolando il prezzo medio di un limitato e prescelto numero di titoli.

Lo scopo della teoria di Dow è quello di utilizzare il comportamento del mercato azionario come indice dello sviluppo generale.

Tale teoria è alla base di ciò che saranno la maggior parte dei principi della moderna analisi tecnica.

A questo punto quindi si può sostenere la tesi storica secondo la quale, fu proprio Dow ad intuire che gli andamenti di Borsa potevano essere in un certo qual modo previsti con anticipo, almeno nei trend, pensando appunto alla ciclicità di alcuni fenomeni naturali.

Egli penso specificatamente alle maree, ma se ognuno di noi si fermasse a pensare, scoprirebbe una lunga serie di situazioni in natura che sono cicliche: il giro dei pianeti intorno alle stelle, o intorno a se stessi, il ciclo delle stagioni, gli uragani, le perturbazioni, i terremoti.

La Teoria di Dow, fu descritta in una serie di articoli pubblicati sul Wall Street Journal ad inizio del ‘900, suscitando non poche critiche dai benpensanti dell’epoca.

La realtà odierna ci racconta come le loro critiche siano state ciniche ed insensate, alla luce del fatto che oggi la Teoria di Dow, viene con successo, seppur con alcune modifiche apportate, utilizzata nella previsione degli andamenti dei titoli, anche di rischio e ai crack finanziari che sono simili ai terremoti.

Le onde di Elliott

Una teoria molto affascinante, che riprende in maniera prepotente, gli studi del matematico Fibonacci, è la teoria delle onde di Elliott.

Lo stesso Elliott in un suo articolo apparso sul Wall Street Journal negli anni 20 afferma di come sia stato influenzato, per lo meno in campo di dimostrazioni matematiche delle sue idee, dal matematico toscano, autore, come precedentemente si è scritto, di una successione e sequenza numerica, che getta le basi per l’attuale matematica frattale.

Ralph Nelson Elliott, era un ingegnere americano, nato nel 1971 e morto nel 1948 e nella sua teoria possiede un obiettivo preciso: creare un nesso specifico fra i movimenti di Borsa e quelle che sono le leggi che gestiscono i movimenti della natura.

Leggi per altro, ancora non molto chiare e dimostrabili. L’unico che riuscì a trovare un nesso matematicamente fu proprio Fibonacci, al quale, come già scritto, spesso e volentieri Elliott farà riferimento nei suoi articoli. I movimenti della natura dei quali Elliott parla sono nello specifico quelli del mare, ossia le onde.

Il fatto che Elliott riprenda Dow esprime come il parallelismo fra fisica e leggi matematiche che regolano l’universo con i cosiddetti cicli naturali, e gli interventi economici nei mercati azionari, sia stato per molto tempo di enorme interesse.

La Teoria di Dow da molti è stata definita una teoria embrionale, da altri basilare, ma è un dato di fatto che il legame natura-economia o economia-natura (dipende da dove si parte) ha sempre affascinato studiosi e matematici.

La ragione di questo parallelismo è da ritrovarsi nel comportamento psicologico dei trader che si muovono congiuntamente in fasi di acquisto e vendita, dando luogo ad una serie di onde, che in gergo economico vengono definiti come rialzi e ribassi dei prezzi.

Quindi, se da un lato in natura vi è una componente fisico-scientifica nelle onde, nel campo economico questa componente così fondamentale è data dalla psicologia dei trader, e quindi dal loro sentimento, dalle loro aspettative, dalla fiducia o dal panico che suggeriscono nei confronti di un titolo più o meno rischioso.

Il punto che Elliott tiene a sottolineare è che l’uomo fa parte della natura e quindi, se la sua psicologia riesce ad influenzare con una certa precisione la ciclicità di alcuni comportamenti, nel caso dell’economia di rialzi e ribassi, allora un comportamento analogo ci dovrà essere nella natura più puramente scientifica.

L’uomo è pur sempre una componente naturale, anche se pensante. Ed allora chi è che c’è dietro a tutto ciò che non pensa e che pensa per lui?

Fin qui il razionale che vi è dietro la teoria di Elliott, se per razionale si intende ciò che si comprende.

N=0,1,2,3,5,8,13,21,34,55,89,144, 233,377...

Questa è la serie di Fibonacci, come precedentemente indicato.

Da questa serie e dal rapporto fra i numeri di questa sequenza si creano alcune cifre irrazionali interessanti, delle quali Elliott spesso fa uso.

Ciò che è importante sottolineare è che stranamente anche la Teoria di Elliott contiene in sé queste proporzioni.

Il ciclo elementare di Elliott ad esempio è di 8 onde, formato rispettivamente da 5 onde impulsive e 3 correttive. Le onde di terzo grado per Elliott sono 144, di cui rispettivamente 89 con movimenti impulsivi e 55 swings, come si dice in gergo.

Perché accade ciò? Fibonacci matematicamente dimostrò una teoria che molti filosofi prima e dopo, Vico in primis avevano teorizzato.

Si parla di “ciclicità associata” secondo la quale “ad ogni azione corrisponde una reazione in modo costante ed immutabile”.

Come direbbe la saggezza popolare “ad ogni salita corrisponde una discesa”.

“Il mercato si muove come le onde del mare” sosteneva Elliott, ma qual è la legge che fa muovere le onde del mare con tanta precisione?

Anche le sequenze sismiche si muovono come le onde ad ogni fase di rilascio di energia segue una fase di accumulo di energia (fase di aftershock).

L’approdo finale di Gann

La teoria che chiude un po’ il cerchio nell’ambito dell’analisi tecnica è la conclusione che raggiunge Gann.

William Delbert Gann, texano di nascita è stato un economista statunitense.

Speculatore finanziario ed esperto di sicurezza di mercato e del mercato delle commodities era molto abile a prevedere gli andamenti di mercato con incredibile accuratezza.

Nel 1927 pubblicò ‘The tunnel thru the air’, in italiano ‘Il tunnel attraverso l’aria’ e molti commentatori hanno concluso che i metodi di Gann si basassero sulla ripetizione di certi cicli naturali.

Anche nelle sue teorie si riscontra quindi il tema della ciclicità.

Un reporter della rivista finanziaria americana ‘The Ticker and Investment Digest’ una volta seguì Gann in una serie di operazioni attuate in Borsa ed attestò che su 250, il 92,3% che fece furono vincenti.

I più pensarono ad un professionista. Ma lui, probabilmente per suscitare un alone di mistero sulle sue capacità o forse per credenze personali, dichiarò di ottenere quei risultati con metodi esoterici che trovavano ispirazione sulla Bibbia.

La frase che lui spesso citava era la seguente:

Ciò che è stato sarà, niente di nuovo sotto il sole’ tratta dall’Ecclesiaste.

Qual è il senso di questa frase? Non indica forse lo stesso concetto di ciclicità precedentemente descritto?

Le sue idee di trading azionario hanno come idea di fondo una relazione matematica fra prezzo e tempo secondo alcuni dettami geometrici. I due punti focali della teoria sono:

-          il capitale;

-          la psicologia degli investitori.

Quest’ultimo è il più importante fra i due, poiché, come oggi è abbastanza diffuso pensare in economia, può garantire panico o fiducia nei confronti di un titolo.

Tramite una strada prettamente matematica, Gann riesce ad individuare inoltre, i giorni in cui statisticamente arrivano con più costanza i cambiamenti del trend. 

E questi cambiamenti sono ciclici, come sono cicliche le recessioni o le maree.

Egli sostiene che è la stessa Bibbia a descrivere queste situazioni che si susseguono e si ripetono poiché non accade mai nulla di nuovo.

Se si conosce la verità passata si sa cosa può accadere nel futuro con bassissime possibilità di sbagliare. I suoi risultati raggiungevano di fatti una precisione svizzera, tant’è che molti cominciarono a dubitare della

liceità del suo operato, pensando che avesse compiuto operazioni di insider trading.

Accuse mai dimostrate.

Oggi, la teoria di Gann è una delle più utilizzate nel campo della previsione degli andamenti economici, anche se mai nessuno, dopo di lui, è riuscito a raggiungere risultati precisi e vincenti quanto i suoi.

Cosa c’era dietro Gann? Veramente insider trading o una legge di natura che accade e si ripete nel tempo? Sta di fatto che queste idee per Gann sono state molto utili e funzionali al suo obiettivo ultimo.

Terremoto dell Filippine del 1995 – Ritracciameti di Fibonacci (numeri di colore rosso).

Rappresentazione schematica della teoria di Elliott (applicata ai terremoti alcune regole  non sono pienamente rispettate)

Onde di Elliott (fasi di rilascio di energia e di assestamento).

Esempio grafico del ventaglio di Gann plottato dal terremoto del 30 ottobre del 2016 (Italia centrale). La fase di aftershock  sembra fluttuare sotto la linea 2x1 (indica una fase di debolezza della fase).

CLUSTER E SEQUENZE   

Aggiornamento di venerdì 20 luglio ore  17:00

I terremoti hanno la tendenza a raggrupparsi nel tempo e nello spazio come cluster o sequenze.

Il terremoto più grande è chiamato mainshock, mentre quelli che accadano dopo che il mainshock sono chiamati aftershock.

Gli aftershock possono essere primari e secondari di diverso ordine gerarchico.

I primi sono direttamente collegati al mainshock, mentre i secondari agli aftershock primari.

Il valore di magnitudo e il tempo di accadimento degli aftershock primari crescono all’aumentare dell’ordine gerarchico, mentre il valore di magnitudo degli aftershock secondari decresce nel tempo.

Lo schema della struttura ramificata sia nei cluster e sia nelle sequenze è analogo.

Nelle figure allegate sono riportati alcuni esempi esplicitativi di strutture  ramificate.

http://file.scirp.org/Html/1-2740105_66332.htm

ORIGINI DEL MODELLO PREVISIO

Introduzione

La previsione dei fenomeni naturali riveste un’estrema importanza per la progettazione di tutti gli interventi necessari per la protezione delle persone e delle strutture in modo da limitare i danni.

Sviluppare un modello di previsione dei fenomeni naturali critici non è impossibile, ma occorre conoscere a fondo le principali teorie interpretative che possono realmente consentire la valutazione delle informazioni e fornire segnali d'allarme in anticipo, necessari per determinare gli scenari di rischi, preziosi per la gestione dell’emergenza.

Nel 2003 è stata realizzata la prima versione del modello Previsio per la previsione di alcuni fenomeni critici (precipitazioni, portate di piena, temperature ecc.) utilizzando  l’analisi tecnica e la statistica.

Il modello non era utilizzabile per la previsione dei terremoti dove, il target  si raggiunge in pochi secondi, mentre per gli altri fenomeni il target si raggiunge gradualmente nel tempo.

Inoltre, i terremoti avvengono su faglie complesse, in diversi scenari di processi preparatori che rendono difficile una previsione deterministica basata sula sola analisi tecnica e statistica.

L'attività sismica sembra un fenomeno caotico tipico dei sistemi non lineari, ma se osservata attentamente nello spazio e nel tempo mostra strutture ben organizzate a diverse scale che consentono di avere molte informazioni utili per la previsione degli EQ più forti.

Per tali motivi dal 2005 in poi, il modello Previsio è stato arricchito di nuovi algoritmi utilizzando  l’econofisica, analisi ciclica, stocastica, frattale, di clustiring, delle anomalie, dei precursori (casuali, informativi e predittivi), dei foreshock e di recente dell’analisi di migrazione e raggruppamento dei dati sismici nel tempo e nello spazio 2D e 3D (ancora in fase sperimentale) che migliora alcuni algoritmi già in uso.

Le potenzialità dell’analisi tecnica: dall’economia alla natura

L’analisi tecnica, nelle tecniche e nell’utilizzo, è da decenni ormai, impiegata in maniera continua per prevedere gli andamenti dei titoli borsistici.

Le radici dell’analisi tecnica derivano da intuizioni attuate direttamente nei confronti della natura.

Se coloro che hanno inventato l’analisi tecnica sono partiti dalla natura, per poi approdare e adattare leggi come quella di Fibonacci all’economia, perché non potrebbe accadere il contrario?

L’idea è questa: se in economia l’analisi tecnica è utilizzata con grande precisione nel prevedere andamenti, trend e fenomeni improvvisi e bruschi nel campo di titoli di rischio e mercati azionari, perché non potrebbe essere anche utilizzata nel prevedere fenomeni che derivano dalla natura?

La filosofia, la logica come anche lo stesso Fibonacci, ci hanno insegnato che l’uomo fa parte della natura e come tale si comporta.

Il comportamento che ognuno di noi assume proviene direttamente dalla natura, poiché noi facciamo parte di essa, e questo ci deve far riflettere su come ci siano tutte le credenziali per pensare e sostenere con fermezza che i comportamenti della natura sono simili a quelli umani.

Partendo da questo presupposto puramente filosofico, che si può riscontrare in pensatori di tutte le epoche e nazionalità, si hanno tutte le carte in regola per provare ad adattare un metodo creato dall’uomo e legato a una scienza sociale quale l’economia, a fenomeni naturali di vario tipo: eruzioni vulcaniche, terremoti, andamenti delle temperature e delle precipitazioni e quindi grandi ondate di caldo e di freddo e alluvioni disastrose.

Alla luce dell’evoluzione raggiunta dall’uomo e degli interventi che potrebbero essere attuati per salvare vite umane in catastrofi naturali d'enorme portata, l’analisi tecnica è  un tassello in più da aggiungere a tutti gli altri metodi di analisi delle serie storiche.

Alcuni esempi di applicazione dell’analisi tecnica

Su un grafico di un fenomeno naturale è possibile ricavare informazioni utili sulla direzione e movimento dei valori, tempi di ritorno e fare delle previsioni a breve, medio e lungo periodo.

Le verifiche eseguite sui grafici relativi alle precipitazioni,  magnitudo, portate di piena, radon e altri fenomeni, hanno fornito utili informazioni per capire gli episodi estremi che si sono verificati in passato e sugli andamenti futuri.

1. L’evento alluvionale del 3 luglio 2006  su Vibo Valentia

Generalità

Le precipitazioni brevi e intense, causa di fenomeni di piena improvvisa (flash-floods), negli ultimi anni nella regione Calabria s'innescano con sempre maggiore frequenza.

L’evento alluvionale di Vibo Valentia del 2006 ha coinvolto una superficie di circa 15 km².

Per circa tre ore consecutive sono cadute interrottamente 271,2 millimetri d'acqua provocando l’esondazione d'alcuni torrenti.

La violenza dell’acqua mista a fango e detriti è stata talmente forte da provocare ingenti danni e quattro morti.

Analisi dei dati

L’evento è stato sicuramente il maggiore fra quelli avvenuti nella città di Vibo Valentia negli ultimi cento anni sia per la superficie interessata sia per grandezza e danni prodotti a cose e persone, a strutture pubbliche, imprese e abitazioni.

Può essere classificato come evento estremo “ ciclico e stagionale” in quanto si colloca in terza  posizione dopo gli eventi del luglio 1940 (103,4 mm) e del luglio del 1976 (126,8 mm).

La dinamica dell’evento, la componente ciclica e stagionale (sempre nel mese di luglio), la conformazione morfologica del territorio, lo stato di permeabilità del terreno, il fattore antropico hanno contribuito a rendere il fenomeno non anomalo.

Serie storica delle precipitazioni del mese di luglio (analisi grafica)

Per l’analisi dell’evento sono state utilizzate le piogge medie mensili della stazione di Vibo Valentia (cod. 2800 della Regione Calabria - Banca dati meteo-idrogeologici) dal 1926 ad oggi.

Il grafico della figura 1 evidenzia tre eventi importanti accaduti nei mesi di luglio del 1940 (103,4 mm), del 1976 (126,8 mm) e del 2006 (271.2 mm), preceduti da lunghe fasi di standby.

Nella figura 2, depurata dell’evento pluviometrico del 2006 è stata tracciata la trendline a rialzo (linea rossa) dal massimo del 1940 e passante dal massimo del 1976.

Sullo stesso grafico è stata tracciata la retta discendente (linea blu) che unisce il massimo del 1976 con il massimo secondario antecedente l’evento principale.

In corrispondenza del massimo del 1976 sono state tracciate le rette orizzontali, delle percentuali di ritracciamento (61,8% e 100% di Fibonacci) e i target probabili dell’evento del 2006.

Nella figura 3 sono stati stimati i target in corrispondenza dei tempi di ritorno calcolati utilizzando la distanza tra i due massimi del periodo (1940-1976).

Risultati

Il superamento  netto nel 2004 della trendline discendente (linea blu) ha decretato la fine della fase negativa e l’inizio di una nuova fase di rialzo con target finale compreso tra i 204-252 mm.

Tutti gli oscillatori veloci (Stocastico, Momentun e Macd)  hanno mostrato un segnale d'allerta proponendo un evento tra il 2006 e il 2012 (considerando un tempo di ritorno di 36 anni).

Figura 1- Serie temporale delle precipitazioni del mese di luglio.

                                                                                                                                     

Figura 2 – Analisi grafica delle precipitazioni del mese di luglio.

Figura 3 – Calcolo dei tempi di ritorno e delle precipitazioni corrispondenti.

2  Analisi del gas Radon (terremoto di Kobe 1995)

Generalità

Prima, durante e dopo importanti terremoti sono state osservate significative fluttuazioni delle concentrazioni di radon in Cina, Giappone e India.

Il radon è un gas nobile, naturalmente radioattivo, inodore e incolore a temperatura e pressione standard.

Alcuni ricercatori sostengono che all’incremento del radon, influenzato dai movimenti delle faglie, segue un aumento forte sino al momento del terremoto.

Per tale, motivo l’incremento d'emissione di radon, può essere utilizzato come precursore sismico se associato all’andamento temporale dei valori di magnitudo o meglio con la sequenza di scosse di bassa magnitudo o altri precursori.

Analisi dei dati

Per quest'analisi è stato utilizzato il grafico della variazione della concentrazione residuale del radon atmosferico prima e dopo il terremoto di Kobe, tratto dalla pubblicazione “Anomalous radon emanation linked to preseismic electromagnetic phenomena” pubblicata nella rivista Natural Hazards and Earth System Sciences e più esattamente alle pp. 629-635 del n. 5 del vol. 7 dell’anno 2007.

Il terremoto di Kobe di magnitudo 6,9 Mw, con epicentro localizzato a 20 km dalla città di Kobe (Prefettura di Hyōgo-Giappone)  si è verificato il 17 gennaio 1995.

Le vittime sono state 6.434 e di queste circa 4.600 erano abitanti della città di Kobe.

Il terremoto è stato previsto, quando i valori sono andati sopra la deviazione standard +3σ.

Figura 4 - Variazione temporale della concentrazione del radon atmosferico (modificata da Kawada ed al.-2007).

Serie temporale della concentrazione residuale del radon dal primo gennaio 1992 al primo gennaio 1996 (analisi grafica)

Risultati

Sulla serie storica temporale ricostruita (figura 5), si osserva come i valori del radon si sono mossi dal primo gennaio 1992 e fino a settembre del 1994 all'interno di un canale di volatilità rettangolare delimitato da una trendline di resistenza posta  a circa 4-5 Bq/m³ (linea rossa superiore) e da una trendline di supporto che passa a circa 1-2 Bq/m³ (linea rossa inferiore).

L'attraversamento della trendline superiore avvenuto nell’ultimo trimestre del 1994 ha rappresentato un segnale di forza delle concentrazioni di radon e di previsione di un imminente evento sismico.

Il movimento di tipo impulsivo che si è sviluppato è composto di cinque onde (1,2,3,4,5).

L’onda 1 e l’onda 3 hanno una dimensione simile, mentre l’onda 5 è caratterizzata da una stessa direzione ma ampiezza minore.

Il target finale si colloca sostanzialmente nell'area 8,38-10,74 Bq/m³.

L’analisi dei principali indicatori tecnici conferma in parte l’up-trend di breve periodo: lo stocastico, il momentum e il Macd sono in posizione positiva.

Figura 5 -  Serie temporale della concentrazione residuale del radon dal primo gennaio 1992 al primo gennaio 1996 (analisi grafica).

Figura 6 -  Serie temporale della concentrazione residuale del radon dal primo gennaio 1992 al primo gennaio 1996 (analisi grafica).

Serie temporale della concentrazione residuale del radon dal 1 gennaio 1992 al 1 gennaio 1996 (analisi TR-V)

Risultati

Tutti gli oscillatori evidenziano una positività pronunciata molto prima dell’evento sismico.

In particolare, l’oscillatore ITC mostra un trend  positivo iniziato nella prima metà del 1994 che anticipa il rialzo delle concentrazioni di radon avvenuti alla fine del 1994.

Dall’analisi si può ipotizzare nel breve uno spunto rialzista a circa 7,1-12,0 (analisi ICA) e 12,9 (analisi SIC).

Figura 7 -  Serie temporale della concentrazione residuale del radon dal primo gennaio 1992 al primo gennaio 1996 (analisi ICA, ITC, ICC e SIC).

3 Analisi del gas Radon (terremoto Izu-Oshima-Kinkai del 14 gennaio 1978)

Analisi dei dati

Per quest'analisi è stato utilizzato il grafico della variazione della concentrazione del radon prima, durante e dopo il terremoto di Izu-Oshima-kinkai (M 7.0) del 1978 in Giappone.

Il grafico riportato nella figura 8, mostra l’erratica fluttuazione della concentrazione di radon in un pozzo artesiano ubicato nella penisola Giapponese di Izu.

Durante le osservazioni di radon eseguite dal maggio 1977 ad agosto del 1986 nel pozzo, non sono state osservate significative variazioni  in occasione di terremoti  di magnitudo maggiore di M5 e una distanza epicentrale di 100 km.

Analizzando il grafico si osserva come, la rottura della trendline discendente (linea di colore rosso) e lo sviluppo di un movimento di tipo impulsivo composto di cinque onde (1,2,3,4,5) rappresentano un segnale di forza delle concentrazioni di  radon e di previsione dell’evento sismico del 14 gennaio del 1978.

L’onda 1 ha un’ampiezza maggiore delle onde 3 e 5 caratterizzate da una minore direzionalità.

Figura 8 – Concentrazione di radon misurata nel pozzo (da Wakita et al.4).