Introduzione
Il trading quantitativo si riferisce a un metodo che si basa su dati misurabili e confrontabili. Nel mondo del trading, affermazioni generiche come “se succede l’evento A, allora avverrà l’evento B” non sono sufficienti. Queste affermazioni devono essere accompagnate da numeri e prove concrete. I mercati finanziari sono in continua evoluzione, e ciò che potrebbe funzionare oggi potrebbe non funzionare domani. Pertanto, è fondamentale basarsi su dati solidi per valutare se una strategia stia ancora funzionando o se sia necessario modificarla.
Definizione di trading quantitativo
Il trading quantitativo segue i principi del metodo scientifico, in cui i risultati devono essere verificabili e riproducibili da chiunque. L’idea alla base è che, se vengono fornite le stesse condizioni iniziali, chiunque dovrebbe ottenere gli stessi risultati. Questo garantisce trasparenza e affidabilità, soprattutto quando si tratta di prendere decisioni finanziarie importanti.
Il backtesting come fondamento del trading quantitativo
Il backtesting è un processo chiave nel mondo del trading quantitativo. Si tratta di simulare una strategia di trading su dati storici per vedere come si sarebbe comportata nel passato. Questo consente ai trader di verificare se una strategia è robusta e potenzialmente redditizia. Quando si discute una strategia con altri professionisti, è comune presentare un backtest dettagliato insieme ai criteri utilizzati per valutare la strategia. Grazie all’open source e a linguaggi di programmazione come Python, i trader possono personalizzare il processo di backtesting e il modo in cui analizzano le performance. Ad esempio, possono scegliere quali metriche utilizzare per valutare una strategia. Inoltre, possono decidere come gestire la distribuzione dei trade tra periodi di “in-sample” (quando i dati sono utilizzati per ottimizzare la strategia) e “out-of-sample” (quando i dati non sono stati utilizzati per ottimizzare la strategia, ma solo per testarla).
Il linguaggio python come risorsa per i trader algoritmici
Negli ultimi anni, molti professionisti del trading hanno abbandonato i software di trading commerciali in favore di soluzioni open source, come Python. Questo perché il trading quantitativo richiede una conoscenza approfondita dei numeri, e Python consente di personalizzare e ottimizzare ogni aspetto del processo di backtesting e analisi delle performance. Questo strumento consente ai trader di modificare facilmente il processo di backtesting e il report delle performance, adattandoli alle proprie esigenze. La comunità open source è un aspetto fondamentale di questo approccio, poiché consente agli utenti di condividere le proprie versioni personalizzate e migliorare continuamente gli strumenti disponibili.
Esempio di una strategia quantitativa
Per comprendere meglio come funziona una strategia quantitativa, possiamo esaminare un esempio basato sul future dell’oro. Si tratta di una strategia di “breakout“, che si concentra sull’identificazione di livelli di prezzo critici. Quando il prezzo supera uno di questi livelli, la strategia entra in una posizione long (acquisto). Questo tipo di strategia è stata utilizzata per anni come base per sviluppare molte altre strategie simili. Dopo aver applicato questa strategia ai dati storici del future del gold, è possibile generare un report di performance. Questo report fornisce informazioni dettagliate su come la strategia si è comportata nel tempo, utilizzando una serie di metriche chiave.
Le metriche di valutazione di una strategia di trading
Un report di performance deve contenere diverse metriche che aiutano a valutare la robustezza di una strategia di trading. Alcune delle più importanti includono:
- CAGR (Compound Annual Growth Rate).
Questa metrica indica la crescita annuale composta di un investimento o di una strategia di trading. È utile per confrontare diverse strategie su base annua.
- Calmar Ratio.
Questo rapporto misura il rendimento rispetto al rischio di una strategia, confrontando i profitti con il massimo drawdown (ossia la perdita massima subita). Una versione annualizzata di questo rapporto è spesso preferita perché offre una visione più accurata della “sofferenza” della strategia nel tempo.
- Sortino e Sharpe Ratio.
Queste metriche valutano la performance di una strategia tenendo conto del rischio. Il Sortino Ratio si concentra solo sulle perdite, mentre lo Sharpe Ratio considera anche la volatilità complessiva.
- Profit Factor.
Misura il rapporto tra profitti e perdite di una strategia. Un valore maggiore di 1 indica che la strategia è stata redditizia, mentre un valore inferiore a 1 indica che la strategia ha generato più perdite che profitti.
- Percentuale di trade vincenti.
Indica la percentuale di trade che hanno generato un profitto rispetto al totale dei trade. Strategie come il “trend following” spesso hanno una percentuale di trade vincenti inferiore al 50%, ma compensano con profitti maggiori sui trade vincenti.
- Rapporto rischio/rendimento.
Misura il rapporto tra il guadagno medio per trade e la perdita media per trade. Un valore superiore a 1 indica che i guadagni sono superiori alle perdite.
- Massimo drawdown.
Indica la perdita massima subita dalla strategia durante un determinato periodo. Questa è una delle metriche più importanti per valutare il rischio di una strategia.
- Average drawdown.
Indica la perdita media che la strategia subisce. Questo dato è utile per valutare il livello di sofferenza che un trader deve affrontare nel seguire la strategia.
L’importanza del drawdown
Il drawdown è una metrica cruciale nel trading algoritmico. Il massimo drawdown rappresenta la perdita più grande che una strategia ha subito rispetto al suo massimo precedente, e può essere un indicatore chiave per valutare la sostenibilità della strategia. Un vecchio detto di Wall Street recita: “Il peggior drawdown è sempre quello che deve ancora arrivare”. Cioè questo detto sottolinea l’importanza di monitorare costantemente questo parametro. Un altro indicatore importante è l’average drawdown, che rappresenta la correzione media che un trader deve affrontare. Questo dato è spesso più utile del massimo drawdown, poiché riflette meglio la sofferenza media che si può aspettare nel seguire una strategia. Oltre ai valori nominali, è importante considerare i livelli percentuali di drawdown e i periodi in cui si sono verificati i maggiori picchi negativi. Questi dati possono essere utili per identificare i punti deboli della strategia e apportare le necessarie modifiche.
La curva dei profitti e il drawdown
Dopo aver analizzato le metriche numeriche, è utile visualizzare le curve risultanti dal backtest. Ad esempio, una curva dei profitti (equity line) può mostrare i momenti in cui la strategia ha raggiunto nuovi massimi. Questo aiuta a comprendere meglio l’andamento della strategia nel tempo. Inoltre, è importante esaminare i dati numerici del drawdown, sia in termini monetari che percentuali. Questo consente di osservare come le proporzioni dei picchi di drawdown cambino nel tempo e di valutare la performance della strategia da diverse prospettive.
Conclusioni
Il trading quantitativo si distingue per il suo approccio scientifico e per il fatto che è basato su dati concreti, consentendo ai trader algoritmici di valutare i trading system in modo informato e verificabile. Le metriche di valutazione, come il CAGR, il Calmar Ratio, il Sortino e lo Sharpe Ratio, il Profit Factor, e la percentuale di trade vincenti, forniscono una panoramica approfondita della robustezza di una strategia. Tuttavia, il drawdown, in particolare il massimo e l’average drawdown, emerge come uno degli indicatori più critici per comprendere il rischio e la sostenibilità nel tempo di una strategia di trading. Questo processo di monitoraggio e revisione continua è essenziale per mantenere una strategia efficace e redditizia. Infine, l’importanza della comunità open source e della personalizzazione non può essere sottovalutata.
