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Trading System e Cigno Nero

Di Michela Mercante | “Il 2020 ha messo tutti alla prova: gestori, asset manager o chi lavora sul trading meccanico – dice Enrico Malverti – uno stress test importantissimo”. Appuntamento alla TOL Expo, Giovedì 22 (ore 17:30-18:15).


Enrico Malverti, trader professionista e pioniere del trading algoritmico, è membro del Comitato Direttivo di SIAT e portfolio manager iscritto alla FCA (Financial Conduct Authority). Nel 2017 ha vinto il campionato ITCUP nella categoria Trading system. Al suo attivo ci sono anche diversi libri, tra cui: “I segreti dei trading system” (Hoepli 2016), “Fintech: la finanza digitale” (Hoepli 2018), “La gestione del denaro” (Hoepli 2020).    
 
Alla Digital TOL Expo 2020 sarà presente Giovedì 22 (ore 17:30-18:15) presso la SMART ROOM 1 per parlare di “Trading sistematico sull’IDEM ai tempi del Covid”.
 
Cosa si può anticipare?
 

Cercherò di mostrare ai partecipanti quali sono le opportunità ma anche le criticità che un trader meccanico deve gestire nell'anno più imprevedibile dell'ultimo ventennio. Mi occuperò di due modelli impiegati con denaro reale, evidenziandone le problematiche vissute in real time. 
 
Cosa non ha funzionato in quei modelli?
 
Il 2020 è stato il classico cigno nero, come sappiamo si è verificato un evento esogeno ai mercati, la pandemia, ma che ha avuto ripercussioni sull’economia globale e ha portato ad una enorme e inaspettata volatilità in borsa. Si è trattato di un evento che non solo ha messo a dura prova gestori, asset manager e trader di tutto il mondo, ma è stato uno stress test importantissimo anche per tutti gli algoritmi di trading automatico.
 
Quindi?
 
Analizzerò le “logiche” che si sono comportate meglio durante il crollo di febbraio-marzo e nei mesi successivi. Evidentemente i mesi della pandemia hanno estremizzato le opportunità ma anche le criticità. Mi concentrerò, in particolare modo, su tutti quegli aspetti del trading reale che praticamente nessuno racconta: disallineamenti, ineseguiti, inefficienze e differenze tra i vari datafeed, tutti elementi che influenzano notevolmente la performance, che la fanno discostare dal backtesting e che sono stati amplificati dalla volatilità portata dal Covid-19.
Poi, come accennato, sarà mia cura particolare mostrare due modelli impiegati con denaro reale analizzando tutto quello che è più importante: 1) caratteristiche operative, 2) performance, 3) drawdown, 4) money management, evidenziando anche aspetti di finanza comportamentale di chi si trova a fare trading meccanico.
 

Pubblicato il 15/10/2020

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