Introduzione
L’adattabilità degli algoritmi è la chiave del successo durevole nel trading automatico. Il mondo del trading e degli investimenti è affascinante proprio per la sua natura mutevole. Non si tratta solo delle oscillazioni prevedibili dei mercati, come i trend o la volatilità, ma di un continuo cambiamento che non offre mai certezze assolute. Questo rende lo studio dei mercati finanziari unico e intrigante. Immagina un mercato in continua evoluzione, dove le regole che sembravano funzionare ieri potrebbero non essere efficaci domani. Chi riesce a interpretare meglio questi cambiamenti e ad adattarsi rapidamente ha un vantaggio competitivo.
Trading discrezionale e sistematico
Il trading discrezionale si basa sull’interpretazione del mercato in tempo reale. Il trader prende decisioni basate su ciò che vede e sente in quel momento, spesso affidandosi alla sua esperienza e intuizione. Non segue regole rigide e predefinite, ma adatta le sue mosse alle condizioni del mercato. Al contrario, il trading sistematico si fonda su strategie predefinite e testate. Queste strategie vengono validate attraverso test storici, cercando di prevedere come si comporteranno in futuro. Il trader sistematico non si affida tanto alla sua intuizione, quanto alla fiducia nei modelli che ha costruito e testato.
Esiste una reale differenza tra trading discrezionale e sistematico
La grande domanda è se il trading discrezionale possa diventare sistematico. In fondo, molti trader discrezionali seguono comunque un piano operativo, basato su analisi tecniche o segnali che si sono rivelati affidabili nel tempo. Anche se queste decisioni non possono sempre essere codificate, non significa che non ci sia una logica dietro. La complessità del mercato spesso fa sì che i due approcci si avvicinano più di quanto si possa pensare.
Il passato non è garanzia del futuro
E’ una credenza diffusa e condivisa che ciò che ha funzionato in passato continuerà a funzionare in futuro. Dopotutto, investire in qualcosa che non ha mai dimostrato di funzionare sarebbe rischioso. Questo principio è alla base di molte strategie di investimento e di trading, ed è ampiamente accettato. Il comportamento dei prezzi contiene sia fattori prevedibili (endogeni) che imprevedibili (esogeni). I fattori endogeni si manifestano all’interno del mercato stesso, come reazioni a eventi o notizie già incorporate nei prezzi. I fattori esogeni, invece, sono influenze esterne, come notizie impreviste o movimenti casuali dovuti a milioni di transazioni. Spesso, quando il mercato cambia, è difficile capire la vera natura del cambiamento proprio a causa di questi fattori esterni, che creano quello che molti esperti chiamano “rumore”. A volte, per affrontare una crisi, potrebbe sembrare giusto utilizzare le strategie che hanno funzionato in passato. Altre volte, potrebbe sorprendentemente essere più efficace fare l’opposto. Questo ci porta a una riflessione importante: il mercato stesso determina quali strategie funzioneranno meglio.
Adattabilità ai cambiamenti dei mercati
Un trader che opera da pochi anni potrebbe non essere ancora entrato in contatto con quella che possiamo chiamare una “singolarità” del mercato, cioè un evento o una situazione così complessa che sfida le regole normali. Tuttavia, chi è presente sui mercati da più tempo sa che prima o poi si dovrà confrontare con queste situazioni. In alcuni casi, ciò che sembrava una strategia perdente per anni improvvisamente diventa vincente. Questo fenomeno può essere destabilizzante, ma è una realtà dei mercati finanziari. La vera sfida è capire che, in determinati momenti, una strategia che non ha mai funzionato in passato potrebbe improvvisamente diventare efficace.
Il ruolo dell’intelligenza artificiale
Negli ultimi anni, l’intelligenza artificiale ha iniziato a giocare un ruolo sempre più importante nel mondo del trading. Molte delle tecniche di validazione dei modelli, come l’analisi “in sample” e “out of sample” o la “walk forward analysis“, sono state sviluppate nel campo del machine learning e successivamente applicate ai mercati finanziari. Facciamo un esempio per chiarire questo concetto: uno studio ha analizzato l’andamento di un paniere di azioni americane dal 2000 a oggi. La strategia di allocazione uniforme su 27 asset ha mostrato un rendimento positivo, nonostante alcune crisi come quella del 2008 o la pandemia del 2020. Tuttavia, un’altra strategia basata su modelli di machine learning, che premiava i migliori predittori durante la fase di test, ha mostrato un calo delle prestazioni nel tempo. Questo potrebbe essere un caso di sovra-ottimizzazione dei modelli. Ma ecco il colpo di scena: se si inverte il criterio di selezione e si premiano i peggiori predittori, il risultato è sorprendente. La strategia si comporta meglio nel tempo, suggerendo che a volte premiare i modelli peggiori può portare a risultati migliori rispetto a quelli che sembrano più promettenti. Questo va contro le convenzioni tradizionali di validazione basate sul machine learning, ma dimostra che l’adattabilità è cruciale.
L’adattabilità è la chiave del successo
L’adattabilità è ciò che permette di sopravvivere nei mercati finanziari a lungo termine. Che si tratti di algoritmi di intelligenza artificiale o di decisioni prese da trader esperti, è la capacità di adattarsi ai cambiamenti del mercato che determina il successo. L’intelligenza artificiale sta aprendo una nuova era nel mondo finanziario, ma anche l’intelligenza biologica, cioè quella umana, può fare la differenza. Come diceva Darwin, non è la specie più forte o la più intelligente a sopravvivere, ma quella che si adatta meglio ai cambiamenti. E questa regola vale anche per il trading. Il segreto del successo nel trading e negli investimenti, quindi, non sta nel seguire ciecamente ciò che ha funzionato in passato, ma nel saper leggere e adattarsi a un mondo in continuo cambiamento. I mercati non sono statici, e chi riesce a evolversi con loro è destinato a prosperare.
Conclusioni
In un mondo finanziario in continua evoluzione, l’adattabilità si conferma come la chiave per il successo nel trading automatico. Né il passato né le tecniche consolidate possono garantire risultati certi in futuro, perché i mercati si trasformano costantemente, influenzati da fattori interni ed esterni. In questo contesto, la capacità di adattare le strategie e riconoscere quando le regole del gioco stanno cambiando offre un vantaggio competitivo. L’intelligenza artificiale sta giocando un ruolo sempre più rilevante nel trading. Tuttavia, anche l’IA può incappare in errori, come dimostrato dagli esempi di sovra-ottimizzazione dei modelli. Questi esempi sottolineano che a volte le strategie meno ovvie possono rivelarsi vincenti, mostrando che l’adattabilità, sia per i modelli artificiali che per quelli umani, è il fattore decisivo per prosperare nel lungo termine. In conclusione, nel trading non esiste una strategia infallibile: il segreto risiede nell’osservare i cambiamenti del mercato e adattarsi rapidamente.
