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Misurare i rischi nel trading automatico

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Indice dei Contenuti

Introduzione

Misurare i rischi nel trading automatico è uno degli aspetti cruciali per preservare il capitale e valutare correttamente un trading system prima di acquistarlo. I rischi dovrebbero essere valutati in base alla performance di ogni robot di trading. Vale sempre l’assunzione di base che, più il livello di rischio è alto, più aumentano i potenziali guadagni; più riduco il rischio, minori saranno i profitti generati. Questa è una regola generale che deve guidare tutte le valutazioni riguardo alla gestione del rischio nel trading automatico.

Definizione del rischio nel trading automatico

Il livello di rischio nel trading automatico determina quanto si è  disposti a perdere utilizzando un determinato robot. È importante notare che ci riferiamo alle perdite permanenti e non alle oscillazioni dei profitti o perdite dovuti alla volatilità. La valutazione del rischio è un argomento soggettivo e complesso, con diverse metodologie adottate dai singoli trader algoritmici.

Metodologie di misurazione del rischio

Esistono diverse metodologie per misurare il rischio associato ad ogni singolo algoritmo di trading automatico:

  • Volatilità storica: misura la dispersione dei rendimenti passati e fornisce un’indicazione della variabilità dei prezzi nel tempo.
  • Value at Risk (VaR): quantifica la massima perdita di un portafoglio con un dato livello di confidenza in un dato periodo di tempo.
  • Drawdown: rappresenta la perdita massima dal picco al minimo nel capitale di trading, offrendo una visione delle perdite potenziali.
  • Beta: misura la sensibilità di un’attività rispetto a un indice di mercato, aiutando a valutare il rischio sistematico.
  • Sharpe ratio: fornisce il valore del rendimento  in funzione del rischio, considerando la volatilità del portafoglio rispetto al rendimento medio.
  • Maximum drawdown ratio: stabilisce la relazione tra il drawdown massimo ed il rendimento complessivo, misurando il rischio in relazione alla performance.
  • Probabilità di drawdown: utilizza modelli statistici per stimare la probabilità di raggiungere un certo livello di drawdown in un dato periodo.
  • Analisi delle correlazioni: valuta come gli asset nel portafoglio si muovono in relazione l’uno all’altro, aiutando a diversificare il rischio.
  • Scenario analysis: simula gli effetti di scenari di mercato specifici per valutare il comportamento del portafoglio in condizioni estreme.

Ognuna di queste metodologie offre una diverssa misura dei rischi nel trading automatico. Partendo dall’assunto che nessun algoritmo può annullare il rischio, se si tengono in considerazione tutte le modalità, si rischia il cosiddetto “overfitting”. Ovvero nessun trading system avrà ottimi risultati in tutte le modalità di valutazione del rischio. Pertanto si consiglia di considerare solo 2/3 modalità che rispecchino maggiormente la visione del rischio del trader sistematico.

Volatilità storica

Questa metrica misura la variabilità dei prezzi nel tempo, basandosi sulla dispersione dei rendimenti passati. Ad esempio, se un asset ha una volatilità storica elevata, significa che,  nel corso del suo utilizzo, ha sperimentato ampie fluttuazioni di prezzo. Le piattaforme di trading, come MetaTrader 4 e 5 o il software QuantConnect,  incorporano calcoli di volatilità storica per valutare e gestire il rischio.

Value at Risk (VaR)

Questa metrica quantifica la massima perdita che un portafoglio potrebbe subire con un determinato grado di confidenza in un periodo di tempo specifico. Ad esempio, se il VaR di un portafoglio è del 5% a 1 giorno, significa che c’è una probabilità del 5% che la perdita superi tale valore entro un giorno. Software come Quantlib, MATLAB e RiskMetrics implementano modelli VaR.

Drawdown

Il drawdown rappresenta la massima perdita del capitale, espressa in percentuale, che il trading system ha subito nel corso della sua vita. Questo offre una visione più chiara delle possibili perdite che potrebbe subire chi utilizza l’algoritmo . Ad esempio, se un portafoglio ha un drawdown del 10%, significa che in passato ha registrato una riduzione massima del 10% rispetto al suo picco storico del capitale. MyFxBook offre il calcolo automatico di questa metrica.

Beta

La modalità chiamata Beta quantifica la varianza delle performance di un algoritmo rispetto a un indice di mercato. Ad esempio, se un robot ha una Beta di 1.2, ci si può attendere che si muova del 20% in più rispetto all’indice di mercato di riferimento. Software di trading automatico come Amibroker e QuantConnect integrano i calcoli di Beta per valutare e gestire il rischio.

Sharpe Ratio

Questa metrica valuta la capacità di generare profitti in relazione alla volatilità del portafoglio. Uno Sharpe Ratio elevato indica un rendimento superiore rispetto al rischio assunto. Software di trading automatico come Quantopian integrano calcoli dello Sharpe Ratio per valutare l’efficacia delle strategie automatiche.

Maximum Drawdown Ratio

Il Maximum Drawdown Ratio stabilisce il rapporto tra il drawdown massimo e il rendimento complessivo di un portafoglio. Questo indicatore fornisce una valutazione chiara del rischio in relazione alla performance complessiva. Ad esempio, se un portafoglio ha un Maximum Drawdown Ratio del 10%, significa che la perdita massima registrata è stata del 10% rispetto al rendimento totale. Le piattaforme di trading come TradeStation, MultiCharts e MetaTrader incorporano tale analisi.

Probabilità di Drawdown

La Probabilità di Drawdown utilizza modelli statistici per stimare, in un determinato periodo,  la probabilità di raggiungere specifici livelli di drawdown. Se esempio, la probabilità di drawdown restituisce un valore del 5% e del 10%, significa che esiste una probabilità del 5% di subire un drawdown del 10%. Software come R, MATLAB e Python con librerie come SciPy e NumPy sono ampiamente utilizzati per sviluppare modelli statistici di probabilità di drawdown nelle strategie di trading automatico.

Scenario Analysis

Lo Scenario Analysis è una pratica che simula gli effetti di specifici scenari di mercato, al fine  valutare come un portafoglio si comporterebbe in condizioni estreme quali ad esempio,  una  crisi finanziaria globale o  un improvviso aumento della volatilità. Software come MATLAB, Python con librerie come NumPy sono ampiamente utilizzati per implementare analisi di diversi scenari nel trading algoritmico.

Conclusione

In conclusione, misurare i rischi nel trading automatico e’ un elemento chiave per preservare il capitale e ottimizzare le performance di un trading system. La diversificazione delle metodologie di misurazione del rischio, come la volatilità storica, il VaR, il drawdown, la beta, lo Sharpe ratio, il maximum drawdown ratio, la probabilità di drawdown e l’analisi delle correlazioni, forniscono diverse prospettive su come valutare il rischio di un algoritmo. Tuttavia, nel trading sistematico, al fine di evitare una eccessiva complessità nella valutazione, è consigliabile basarsi solo su e 2 o 3 metodologie significative. Bisogna trovare sempre un equilibrio tra rischio e rendimento che sia confortevole per il trader algoritmico

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