Introduzione
Come valutare un track record è la domanda che ogni trader algoritmico dovrebbe porsi prima di acquistare qualsiasi robot di trading automatico. La bontà di un bot dipende principalmente da cinque fattori. Un track record solido è una testimonianza dell’esperienza del team di sviluppo e dell’efficacia delle sue strategie.
I cinque fattori chiave
- Durata: La durata del track record è fondamentale per la sua significatività statistica. Un’ottima performance nel corso del tempo, attraverso varie fasi di mercato, dimostra competenza e adattabilità. Un track record comincia ad essere valutabile dopo 18 mesi di performance. Superati i 36 mesi il track record è pienamente affidabile, in quanto durante i tre anni si attraversano le diverse fasi di mercato.
- Rendimento: Il rendimento deve superare l’indice di mercato di riferimento a lungo termine. In alternativa, occorrerà misurare i rendimenti rispetto al rischio associato ed al win rate relativo alla strategia, quando non è presente un indice di riferimento come l’S&P500 per il mercato azionario.
- Correlazione dei Rendimenti al Mercato Globale (Alpha vs. Beta): La correlazione indica se la strategia segue il mercato generale (strategia Beta) o si differenzia (strategia Alpha). Entrambe le tipologie di correlazioni hanno pro e contro.
- Rischio: La misura del rischio è vitale per valutare le potenziali perdite permanenti. Questo fattore deve essere attentamente valutato in base a differenti parametri di riferimento.
- Consistenza: La consistenza di un algoritmo di trading automatico è la chiave. La coerenza, in un elevato numero di mesi profittevoli, offre vantaggi significativi, dalla gestione psicologica del trading alla facilità di monitoraggio.
Durata del track record
La durata del track record è un elemento cruciale che conferisce una validità statistica e pratica alle performance di un trading system. Un periodo più lungo non solo offre una visione più ampia della bontà dell’algoritmo, ma dimostra anche la resilienza e l’adattabilità della strategia attraverso diverse condizioni di mercato. Un esempio pratico potrebbe essere il confronto tra due bot. Il primo con un rendimento mensile del 10%, risultato ottenuto costantemente per un periodo di 6 mesi. Il secondo con una performance mediamente del 5% mensile, ottenuta nei 3 anni precedenti. Il primo track record risulta più allettante per il rendimento doppio rispetto al secondo. Tuttavia la lunga durata del track record del secondo algoritmo fornisce un contesto più affidabile e indica una capacità di gestire le diverse fasi del mercato nel lungo termine. La validità statistica di un track record più lungo è fondamentale per distinguere i risultati ottenuti dalla casualità o da circostanze eccezionali. Mantenere le performance in vari contesti per un periodo più esteso, mostra una solida strategia del trading system in grado di affrontare le mutevoli dinamiche del mercato.
Rendimento
Il rendimento è uno degli indicatori chiave per valutare un track record di un algoritmo. Superare l’indice di riferimento è l’obiettivo fondamentale per dimostrare il valore aggiunto del bot. Quando operiamo con azioni o indici il riferimento è sempre il rendimento dell’S&P500. Più difficile è stabilire un rendimento di riferimento per materie prime o per il mercato forex.
Per le materie prime un benchmark di riferimento potrebbe essere un portafoglio costituito da:
40% metalli preziosi (oro, argento, palladio, platino ecc.)
25% metalli industriali (rame, zinco, nichel, ecc.)
25% materie prime energetiche (petrolio, gas, ecc.)
10% agricole (soia, grano, mais, ecc.)
Nel mercato forex non esiste un indice di riferimento e pertanto, per accertare la bontà di un trading system, si utilizzeranno i parametri del winrate, rischio/rendimento e profit factor. Il corretto bilanciamento tra winrate e rischio/rendimento è ciò che bisogna verificare per la corretta sostenibilità del trading system nel lungo periodo. Per approfondire questo corretto bilanciamento potete far riferimento a questo articolo.
Un’altro parametro importante è il profit factor. Esso sintetizza la redditività complessiva di un sistema di trading, considerando sia le operazioni vincenti che quelle perdenti. È calcolato dividendo l’importo totale guadagnato per l’importo totale perso. Un Profit Factor superiore a 1 indica un sistema globalmente redditizio.
Correlazione dei Rendimenti al Mercato Globale (Alpha vs. Beta)
Per valutare un track record correttamente, la comprensione della correlazione dei rendimenti rispetto al mercato globale è cruciale. Questo concetto si articola in due tipologie differenti, ovvero Alpha e Beta. In termini semplici, la tipologia Alpha rappresenta la capacità di un trading system di ottenere rendimenti che non sono direttamente collegati alle fluttuazioni del mercato globale. Se un sistema di trading ha un Alpha positivo, significa che sta generando rendimenti al di là di quanto previsto dal movimento generale del mercato. La tipologia Beta, d’altra parte, rappresenta la correlazione dei rendimenti con il mercato globale. Un Beta positivo indica che i rendimenti del trader seguono da vicino le tendenze generali del mercato. Gli algoritmi con strategie basate su un forte componente Beta sono più orientati a seguire il trend generale del mercato. Questo può essere vantaggioso in periodi di stabilità e chiare tendenze di mercato. E’ spesso cruciale trovare un equilibrio ottimale tra Alpha e Beta. Questo equilibrio offre una diversificazione strategica, poiché il trading system può beneficiare sia della capacità di generare rendimenti in modo indipendente dal mercato (Alpha), sia dalla capacità di sfruttare opportunità di movimenti direzionali di mercato (Beta).
Rischio
Il punto cruciale di ogni trading system è la gestione del rischio. Un algoritmo performante non è solo quello che sa generare profitti, ma anche quello che è capace di preservare il capitale attraverso una gestione attenta del rischio. Il rischio nel trading è la possibilità di subire perdite finanziarie a causa delle fluttuazioni del mercato. Gli strumenti per controllare il rischio sono:
- Stop-Loss: È l’elemento principale della gestione del rischio poiché stabilisce un punto in cui la posizione viene chiusa per evitare ulteriori perdite.
- Dimensionamento della Posizione: Limitare l’importo investito in ogni operazione riduce l’impatto di eventuali perdite su tutto il portafoglio. Anche in una serie di operazioni negative, il trading system è in grado di preservare gran parte del capitale.
- Diversificazione del Portafoglio: La diversificazione aiuta a mitigare il rischio specifico legato a una coppia di valute. Se una posizione subisce perdite, altre posizioni possono compensare, contribuendo a mantenere un equilibrio complessivo.
- Analisi del Drawdown: L’analisi del drawdown fornisce una prospettiva realistica sulle possibili perdite. Questo consente al trader di avere consapevolezza di quanto capitale è possibile perdere utilizzando un determinato algoritmo.
- Adattabilità alle Condizioni di Mercato: La gestione del rischio non è statica. Un trading system di successo adatta le proprie strategie in base alle condizioni di mercato mutevoli, regolando la dimensione delle posizioni e i livelli di stop-loss di conseguenza. Non è sempre facile ottenere questo tipo di flessibilità specialmente per gli algoritmi che non usano l’Intelligenza Artificiale ed il Machine Learning.
Coerenza di un trading system
Per valutare un track record affidabile dobbiamo considerare anche la sua coerenza. La coerenza in un sistema di trading rappresenta il cuore pulsante della longevità e del successo nel mercato finanziario. La coerenza nel trading si riferisce alla capacità di un sistema di generare risultati prevedibili e ripetibili nel corso del tempo. Indipendentemente dalle fluttuazioni a breve termine o dalle condizioni di mercato mutevoli, un sistema coerente dimostra la sua robustezza nel produrre risultati desiderati in modo affidabile. La coerenza attraverso varie condizioni di mercato suggerisce che il sistema è resiliente e può adattarsi a diverse circostanze. Questo è un segno di forza e affidabilità nel lungo termine. La coerenza non implica una mancanza di adattabilità. Un sistema coerente può essere flessibile, ma tale flessibilità deve essere basata su principi ben definiti. Un sistema coerente incorpora l’apprendimento continuo. L’analisi costante dei risultati, l’identificazione di aree di miglioramento e l’adeguamento alle nuove condizioni di mercato sono parte integrante della coerenza a lungo termine.
Conclusioni
In conclusione, valutare un track record nel trading algoritmico richiede una visione approfondita e una comprensione chiara dei cinque fattori chiave: durata, rendimento, correlazione dei rendimenti al mercato globale, rischio e consistenza. Questi elementi sono fondamentali per determinare l’efficacia e la robustezza di un algoritmo nel contesto finanziario. In un panorama complesso come quello del trading algoritmico, saggezza e discernimento sono essenziali. Ogni decisione dovrebbe essere guidata da una profonda comprensione dei parametri chiave e dalla consapevolezza che il successo nel trading non è solo nell’ottenere profitti, ma anche nel preservare il capitale attraverso strategie solide e resilienti.
