Persistenza e validazione nel trading automatico (parte due)

Nel precedente articolo abbiamo visto come la persistenza e la validazione siano due concetti fondamentali nel mondo del trading automatico. La natura caotica dei mercati finanziari impedisce di replicare la precisione e l’affidabilità dei modelli scientifici. Difatti nel trading la variabilità e l’imprevedibilità dei prezzi impongono un approccio molto più probabilistico. Tuttavia, proprio questa incertezza spinge i trader sistematici a cercare metodi rigorosi per aumentare le probabilità di successo futuro, adottando strategie di validazione e persistenza ispirate al metodo scientifico. In questo contesto la “fascia di persistenza” emerge come un concetto fondamentale, capace di guidare la selezione di sistemi realmente affidabili e duraturi.

Per comprendere appieno l’importanza della validazione e della persistenza nel trading automatico, è utile partire da un confronto con le discipline scientifiche. In fisica, ad esempio, la legge di gravitazione universale ha consentito all’umanità di inviare sonde nello spazio profondo e di far muovere robot autonomi su Marte. Nel trading, invece, la situazione è radicalmente diversa. La natura mutevole dei mercati rende la replicabilità dei risultati una sfida continua, poiché le condizioni di mercato cambiano costantemente e sfuggono a qualsiasi tentativo di modellizzazione deterministica. Accettare che il trading non sia una fonte di guadagni facili, ma una disciplina che richiede adattamento, studio e resilienza mentale, permette di affrontare i problemi della validazione e della persistenza con maggiore lucidità. In questo modo, è possibile applicare modelli statici e dinamici mutuati dal mondo scientifico, con l’obiettivo di aumentare le probabilità di successo, pur senza mai poter garantire certezze assolute.

Per entrare nel merito della questione, immaginiamo di voler sviluppare un sistema di trading automatico su uno strumento finanziario qualsiasi. Il primo passo consiste nell’individuare un periodo di addestramento, noto come “In Sample Period”, durante il quale si testano e ottimizzano le regole operative del sistema. Attraverso un processo iterativo di raffinamento e sostituzione, il trader cerca di ottenere un algoritmo in grado di generare profitto almeno sui dati storici disponibili. Tuttavia, come insegna la statistica, il rischio di adattare eccessivamente il sistema ai dati passati, fenomeno noto come overfitting, è sempre in agguato.

Per mitigare il rischio di overfitting, è fondamentale sottoporre il sistema a una prova del tempo, utilizzando un periodo successivo a quello di addestramento, denominato “Out of Sample Period”. In questa fase, il sistema viene testato su dati mai visti prima, al fine di verificare la sua capacità di generalizzare e di mantenere le performance anche in condizioni di mercato differenti. Questo processo di validazione rappresenta il primo filtro essenziale per distinguere tra sistemi promettenti e sistemi destinati a fallire nel lungo periodo.

Supponiamo ora di ripetere questo processo di sviluppo e validazione per N volte, generando così una famiglia di N differenti trading system. Per ordinare e confrontare le performance di questi sistemi, si utilizza una funzione di ordinamento, nota come “Fitness Function”, applicata al periodo di addestramento. Questa funzione può basarsi su metriche come il profit factor, la percentuale di operazioni vincenti, il rapporto rischio / rendimento o altre misure di performance ritenute significative. Una volta ordinati i sistemi in base alla fitness function, si analizzano le loro performance nel periodo di test out of sample. Quello che si osserva, nella maggior parte dei casi, è una distribuzione delle equity line. Alcune curve mostrano performance eccellenti in fase di addestramento, ma crollano nel periodo di test, mentre altre mantengono una certa stabilità e continuità nei profitti. Questo fenomeno riflette la difficoltà di trovare sistemi che colgano inefficienze statistiche reali.

Proprio in questa analisi emerge il concetto di “fascia di persistenza”. Si tratta di una zona intermedia, individuabile ordinando i sistemi in base alla fitness function, in cui le performance risultano stabili sia nel periodo di addestramento che in quello di test. In altre parole, la fascia di persistenza rappresenta quell’insieme di sistemi che, pur non avendo ottenuto i migliori risultati assoluti in fase di in sample, mostrano una continuità di comportamento e una robustezza superiore nel periodo out of sample. Questa fascia mediana è di fondamentale importanza, poiché contiene i sistemi con le maggiori probabilità di successo futuro. La presenza della fascia di persistenza, dunque, offre un criterio oggettivo per selezionare i sistemi da includere nel portafoglio operativo, privilegiando quelli che dimostrano una reale capacità di adattamento e di replicabilità.

Un aspetto cruciale nella ricerca della fascia di persistenza è la scelta della fitness function. Questa funzione deve essere selezionata con attenzione, poiché influenza direttamente la distribuzione delle performance dei sistemi e la probabilità di individuare quelli realmente robusti. È consigliabile utilizzare metriche che bilancino il rendimento atteso con la stabilità e il controllo del rischio, evitando di privilegiare esclusivamente il profitto massimo. In questo modo, si riduce il rischio di selezionare sistemi non persistenti e si aumenta la probabilità di costruire un trading system solido e resiliente. Inoltre, la fitness function può essere affinata nel tempo, integrando nuove metriche e criteri di selezione in base all’evoluzione dei mercati. Questa flessibilità rappresenta un ulteriore vantaggio competitivo, poiché consente di adattare continuamente il processo di selezione alle condizioni di mercato reali.

In ultima analisi, l’obiettivo principale del processo di validazione è quello di individuare sistemi persistenti, ovvero in grado di mantenere le proprie metriche nel tempo. La persistenza non si limita alla continuità dei profitti, ma implica una stabilità delle metriche fondamentali come il drawdown, la volatilità e il profit factor. Solo i sistemi che dimostrano una reale capacità di adattamento e di replicabilità meritano di essere inclusi nel portafoglio operativo. La ricerca della persistenza, tuttavia, non deve mai trasformarsi in una caccia al “Santo Graal” del trading automatico. È importante ricordare che nessun sistema può garantire risultati certi nel futuro, poiché i mercati sono per loro natura imprevedibili e soggetti a cambiamenti improvvisi. Pertanto, la persistenza deve essere vista come una probabilità, non come una certezza. Il processo di validazione deve essere costantemente aggiornato e affinato alla luce delle nuove informazioni disponibili.

Un altro elemento fondamentale per garantire la robustezza di un trading system è il monitoraggio continuo delle performance. Anche dopo aver individuato la fascia di persistenza e selezionato i sistemi più promettenti, è indispensabile controllare regolarmente i risultati operativi e adattare i parametri alle nuove condizioni di mercato. Questo approccio dinamico consente di intervenire tempestivamente in caso di deterioramento delle performance, evitando perdite eccessive e preservando il capitale investito. Inoltre, l’integrazione di tecniche di machine learning e intelligenza artificiale può offrire ulteriori vantaggi. Infatti è possibile identificare pattern nascosti e di anticipare i cambiamenti di regime nei mercati.

In conclusione, la validazione e la persistenza rappresentano i pilastri fondamentali per il successo nel trading automatico. La ricerca della “fascia di persistenza” offre un criterio oggettivo e probabilistico per selezionare i sistemi più affidabili, riducendo il rischio di overfitting. Tuttavia, è essenziale adottare un approccio dinamico e flessibile, che preveda il monitoraggio continuo. La “fascia di persistenza” non è una meta definitiva, ma una bussola che guida il trader nella selezione dei sistemi più promettenti, aiutandolo a navigare con consapevolezza e professionalità nel mare spesso tempestoso del trading automatico.