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Sunday, September 24, 2017
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Il Futuro del Pattern Trading

Oggi desidero condividere con voi come sia possibile utilizzare un approccio non convenzionale, per costruire un sistema automatico di trading su un titolo azionario italiano. Negli ultimi anni la branca dell’intelligenza artificiale ha trovato numerose nuove applicazioni, non ultime quelle nel mondo del trading. Grazie a sofisticati algoritmi di data mining, è possibile dar vita a sistemi di complessità crescente, che si migliorino di generazione in generazione, analogamente a quanto accade per gli elementi biologici in natura. Da qui i termini “algoritmi genetici” o “programmazione genetica” (la variante più promettente di questo filone), che rappresentano una delle avanguardie della ricerca nel campo dei moderni trading system.

Non è oggetto di questo articolo andare ad approfondire i singoli elementi fondanti di queste tecniche e rimandiamo gli interessati al sito www.gandalfproject.com per richiami ulteriori e dettagli tecnici. Quello che intendiamo fare oggi è analizzare il frutto di queste metodologie su un titolo italiano, ad esempio Fiat. La prima cosa da fare è scegliere un time frame, ad esempio il daily, che ci consenta una certa tranquillità operativa e un periodo storico da analizzare (ad esempio dal primo di gennaio 2000 al 31 dicembre 2012). Dividiamo tale periodo in una prima fascia di “in sample”, dove cioè la macchina possa fare le proprie elaborazioni per comprendere se esistano delle inefficienze statistiche sul mercato da battere con ripetitività, ed un successivo periodo “out of sample”, dove la macchina, non conoscendo i dati, possa esclusivamente misurare le proprie performance per così dire “al buio”. Supponiamo di utilizzare il 70% del totale come periodo in sample ed il restante 30% come out of sample. In questo modo otteniamo un pattern di prezzo e volumi di cui analizzare le performance.

In Fig.1 è possibile vedere le prestazioni grafiche del pattern ottenuto, ipotizzando un investimento di 10000 euro per operazione ed una commissione di 20 euro per eseguito (40 euro per ciascuna operazione in totale).

 

Fig.1: Performance al lordo e al netto delle commissioni.

Il Performance Report di Visual Trader ci mostra l’andamento del titolo Fiat dal 2000 ad oggi nella parte superiore, mentre nella parte inferiore l’equity line lorda (senza considerare le commissioni) in grigio e quella realistica (al netto delle commissioni) in verde. Sono inoltre evidenziate le aree di in sample e di out of sample. Si noti come nel periodo successivo all’out of sample, il pattern continui a guadagnare, dimostrando robustezza e tenuta in condizioni di mercato sulle quali non vi è stato addestramento.

Diamo un’occhiata alle metriche di Fig.2: il Net Profit supera i 35000 euro, garantendo (sullo storico) un profitto annuale del 24%. La percentuale di operazioni vincenti si attesta sul 67% con un rapporto Rendimento/Rischio di 1.22. Altro parametro vitale è costituito dalla media dei guadagni che tocca i 184 euro ad operazione.

 

Fig.2: Performance Report di Visual Trader.

Parlando del rischio notiamo come il massimo draw down si attesti a -2790 euro con una Underwater Equity piuttosto regolare nel tempo (Fig.3).

 

Fig.3: Andamento UnderWater Equity.

Notiamo che su 192 operazioni (su uno storico in sample + out of sample di 3300 barre) abbiamo pagato 7680 euro di commissioni, mantenendo un buon profitto proprio grazie all’entità del guadagno medio.

Nelle prossime puntate analizzeremo le prestazioni di altri pattern, sia sul mercato italiano (sono molte le richieste in tal senso) che su mercati europei ed americani.

Quello genetico è un approccio nuovo, ancora poco compreso persino da molti addetti ai lavori, che costituisce una delle punte di diamante dell’attuale ricerca sui mercati finanziari. Una metodologia di cui continueremo a sentire parlare nei prossimi anni.

Buon Trading

Giovanni Trombetta

 

Puoi leggere questo articolo su Milano Finanza

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