Introduzione
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.
Principi di base del money management
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.
Strategie 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.
Strategia a percentuale di capitale fisso
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.
Strategia martingala
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.
L’anti-martingala nel trading algoritmico
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.
Come funziona l’anti-martingala
- Posizione iniziale: si inizia con una posizione di size standard, definita in base al capitale disponibile e al rischio massimo tollerato.
- Trade perdente: se il trade si conclude in perdita, la size della posizione per il trade successivo viene ridotta di una percentuale predeterminata.
- Trade vincente: se il trade si conclude in guadagno, la size della posizione per il trade successivo può essere aumentata o mantenuta uguale alla precedente.
Esempio concreto di anti martingala
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.
Vantaggi e svantaggi dell’anti martingala
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.
- Riduzione del rischio. L’anti martingala aiuta a limitare le perdite in caso di serie negative di trade perdenti.
- Preservazione del capitale. L’anti martingala protegge il capitale di investimento e permette di rimanere operativi nel lungo termine.
- Rallentamento dell’incremento del profitto: La crescita del capitale può essere più lenta rispetto ad altre strategie di money management.
Criterio di Kelly nel trading algoritmico
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.
Come funziona il criterio di Kelly
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).
Esempio concreto di criterio di Kelly
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.
Vantaggi e svantaggi del criterio di Kelly
- Massimizzazione del tasso di crescita del capitale.
- Il criterio di Kelly si basa su una formula matematica che tiene conto di probabilità e rischio/rendimento.
- Il criterio di Kelly presuppone che le probabilità di vincita e il rapporto rischio/rendimento siano noti e costanti. Tali parametri sono discrezionali e l’implementazione in un trading system può essere un’operazione complessa.
- Il criterio di Kelly può portare a puntare una porzione significativa del capitale su un singolo trade, aumentando il rischio di perdite consistenti.
- Il criterio di Kelly non è consigliabile per trading system con approccio conservativo e con un profilo di rischio basso.
Suggerimenti pratici nell’implementazione delle strategie di money management
- Bisogna monitorare regolarmente le performance del proprio trading system ed apportare le modifiche necessarie ai parametri relativi al rischio e alla dimensione delle posizioni. La maggior parte degli algoritmi automatici per il trading ha un pannello di impostazioni dove questi parametri possono essere modificati. I membri della community di Amicobot possono usufruire di impostazioni backtestate dei principali robot commercializzati sul nostro sito.
- Si deve imparare a gestire le emozioni negative, come la paura e l’avidità, che possono influenzare negativamente il settaggio dei parametri operativi dei trading system. L’avidità può portare a sovraesporsi in termini di rischio rispetto al capitale a disposizione. La paura può indurre ad utilizzare dimensioni delle posizioni troppo piccole o settare un rischio troppo basso. Entrambe queste impostazioni possono produrre performance inferiori rispetto alle potenzialità dell’algoritmo.
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.
Conclusioni
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.
