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Le basi del trading sistematico

Di Claudio Del Dongo | Alla TOL Expo con Giovanni Trombetta, trader e formatore, ingegnere ed esperto di Intelligenza Artificiale, sulla persistenza e stabilità dei risultati con i trading system. Martedì 20 ottobre (ore 14:15-15:00).

Giovanni Trombetta, Head of Research & Development Gandalf Project, è un trader e formatore dalle molte competenze: è un ingegnere elettronico, sviluppa trading system, si occupa di Intelligenza Artificiale applicata all’analisi Quantitativa, è membro del Comitato Scientifico S.I.A.T. e, infine, last but not least, è founder & CIO di Rocket Capital Investment, una startup Fintech con sede a Singapore, che propone un modello di AM 3.0 (“tokenized fund”) tramite l’utilizzo di modelli basati su tecnologia blockchain e AI. Martedì 20 ottobre (ore 14:15-15:00) in aula Virtual Press terrà un intervento dedicato a “Le basi del Trading Sistematico”.
 
Domanda un po’ banale ma non ovvia: cos’è un trading system?
 
Ogni mercato ha delle caratteristiche che sono figlie dell’impatto degli investitori che operano su quel particolare mercato e altre, più generali, che possono essere riconosciute su diversi mercati. Studiando il connubio di tali caratteristiche è possibile sfruttarle a livello operativo. Un trading system è la sintesi della capacità di riconoscere tali caratteristiche ripetitive (inefficienze statistiche). Le metriche di un sistema danno la fotografia della capacità di generare utile da parte del sistema stesso.
 
Nessuna nota dolente?
 

La nota dolente è che mentre alcune di queste proprietà tendono a persistere ciclicamente sui vari asset, altre perdono intensità e tendono a riassorbirsi. Questo fenomeno può determinare una sorta di avaria del trading system che può manifestarsi sia in una perdita di denaro immediata che in una lenta erosione degli utili fino alla mancata sostenibilità della strategia in rapporto ai costi fissi.
 
Come fare allora?
 
Ci vengono in soccorso le modalità di validazione che hanno lo scopo di separare le strategie robuste e persistenti da quelle figlie del caso. La cosa assume particolare importanza se parliamo di strategie determinate direttamente dalla macchina (strategie genetiche o figlie del machine learning). I prezzi sono la risposta composita di una componente di segnale e di una di rumore (componente casuale) e le macchine hanno la capacità di modernizzare entrambe queste componenti. Se da una parte questa può sembrare un’opportunità, molto spesso l’incapacità di dividere le due componenti può tradursi in una perdita di denaro. Modellare il rumore significa infatti determinare regole figlie del caso che abbiano pochissime probabilità di manifestarsi ugualmente in futuro.
 
In conclusione?
 

I sistemi che superano la prova del tempo hanno delle caratteristiche comuni: intercettano comportamenti tipici dello specifico mercato, sono adattive rispetto ai cambiamenti in atto, si manifestano su diversi time frame e su differenti mercati contemporaneamente."
 

Pubblicato il 15/10/2020

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