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Il money management, o gestione del capitale, è uno dei pilastri fondamentali per il successo nel trading algoritmico. Il suo scopo è quello di preservare il capitale e massimizzare i profitti nel tempo, controllando il rischio associato a ogni operazione. Pertanto è fondamentale definire regole precise che il software debba seguire per gestire il capitale in modo efficiente.
Il money management è un argomento complesso che comprende diverse sottocategorie. In questo articolo analizzeremo le strategie per la definizione del rischio massimo da attribuire ad ogni singolo trade. Infatti, nel trading automatico, è di importanza cruciale definire con precisione quanto denaro siamo disposti a perdere in ogni singola operazione. Il controllo del rischio è ciò che determina la bontà di un trading system. Lo strumento per il controllo del rischio è lo stop loss. In funzione dello stop loss verrà successivamente determinata la grandezza (size) della posizione. Ciò farà si che, se il movimento di mercato è avverso rispetto alla posizione, al raggiungimento dello stop loss si perderà esattamente la quantità di denaro determinata dalla nostra strategia di money management.
Esistono diverse strategie di money management che possono essere integrate ai software di trading algoritmico. Le strategie si differenziano in funzione della complessità, della flessibilità e dell’adattabilità alle condizioni di mercato. Non esiste una strategia di Money Management migliore di un’altra. Bisogna considerare diversi fattori, come la propensione al rischio, l’approccio conservativo o meno del robot, le condizioni di mercato, ecc. In funzione di ciò una strategia può essere più profittevole di un’altra.
Si imposta una determinata percentuale fissa del capitale da utilizzare per ogni trade, indipendentemente dalle condizioni di mercato.
Un esempio concreto: si dispone di un capitale di 10.000 euro e si decide di rischiare l’1% per ogni trade. Lo stop loss sarà piazzato in modo tale che la perdita massima sarà di 100€. Se il capitale incrementa progressivamente fino a 11.000 euro lo stop loss diventerà di 110€. Di contro, se il capitale subisce una riduzione fino a 9.000€ lo stop loss sarà di 90 euro.
L’implementazione di questa strategia è abbastanza semplice. Tuttavia tale strategia non ottimizza il rischio in funzione dei guadagni né delle perdite o in funzione delle condizioni di mercato.
Si aumenta la quantità di fondi da rischiare su ogni operazione dopo ogni trade in perdita all’interno di una serie di operazioni con la stessa direzionalita’ (sia essa una griglia di prezzi o un’altra strategia di incremento dell’esposizione a mercato) . L’obiettivo è quello di recuperare le perdite precedenti.
Un esempio concreto: bisogna innanzitutto decidere l’incremento del rischio per ogni operazione in perdita, per ipotesi il 100%. Adesso assumiamo che il primo trade abbia uno stop loss a 100 euro. Se questo trade materializza la perdita, la posizione successiva avrà uno stop loss piazzato a 200 euro.
La strategia della martingala è presente in diversi software di trading algoritmico. Questo perché consente di recuperare velocemente le perdite soprattutto se l’incremento del rischio è elevato (sopra il 100%). Tuttavia è importante utilizzare questa strategia con cautela perché può amplificare in modo irreparabile le perdite in caso di serie negative.
Per limitare le perdite, si riduce il rischio assunto della posizione successiva dopo ogni trade perdente, di un certo fattore stabilito preliminarmente. Esiste una variante ulteriore dell’anti-martingala che prevede l’incremento del rischio assunto dopo ogni trade chiuso in profitto.
Bisogna innanzitutto decidere l’incremento del rischio per ogni operazione in perdita, per ipotesi il 50%. Se si perde il primo trade di 100 euro, il secondo trade avrà uno stop loss a 50 euro. Se vado in profitto con il secondo trade, il terzo avrà un rischio di 75 euro.
L’anti-martingala è un metodo più prudente rispetto alla martingala classica che cerca di ottimizzare i profitti durante una serie positiva e di mitigare le perdite in una serie di trade negativa.
Il Criterio di Kelly è una formula matematica, utilizzata per il rischio ottimale per un trade, basata sulla sua probabilità di vincita e sul rapporto rischio/rendimento. L’obiettivo è quello di massimizzare il tasso di crescita del capitale nel lungo termine.
La formula del criterio di Kelly è la seguente: f = (bp – q) / b
Dove le singole lettere stanno per:
f: frazione del capitale da investire in ogni trade.
b: rapporto tra vincita media e perdita media (payoff ratio).
p: probabilità di vincita del trade.
q: probabilità di perdita del trade (1 – p).
Supponiamo che un trade abbia una probabilità di vincita del 60% (p = 0.6) e un rapporto rischio/rendimento di 2:1 (b = 2). La frazione di capitale da investire in questo trade secondo il Criterio di Kelly sarebbe:
f = (0.6 * 2 – 0.4) / 2 = 0.3
In questo caso, il Criterio di Kelly suggerisce di investire il 30% del capitale disponibile in questo trade.
Con un approccio disciplinato e una solida strategia di money management, il trading algoritmico può diventare un potente strumento per raggiungere i propri obiettivi finanziari.
Il money management è un aspetto fondamentale del trading algoritmico che richiede una comprensione approfondita dei principi di rischio e di position size. L’utilizzo di una strategia di money management efficace può aiutare a migliorare significativamente i risultati di trading nel lungo termine. La scelta della strategia più adatta dipende da diversi fattori, tra cui il profilo di rischio dell’investitore, la tipologia di strategia di trading utilizzata e le caratteristiche del software di trading algoritmico. In ogni caso l’implementazione di una determinata strategia di money management può determinare il successo di un trading system.
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Disclaimer grafici realizzati con AI
I grafici presenti in questo articolo sono generati con l’ausilio di un’intelligenza artificiale e sono concepiti esclusivamente a scopo illustrativo e didattico. I dati rappresentati non fanno riferimento a situazioni, eventi o performance reali, bensì a scenari ipotetici e plausibili.
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