Valutare le performance future di un trading system

Valutare le performance future di un trading system è uno degli obiettivi principali di ogni trader algoritmico. Questa è una sfida cruciale per chiunque lavori con sistemi di trading automatizzati. Difatti, cercare di capire se una strategia che ha funzionato in passato possa continuare a essere efficace anche in futuro, può determinare la profittabilità futura del nostro trading system.

Un elemento fondamentale per valutare una strategia di trading è il cosiddetto “Report delle Performance”. Si tratta di un documento che riassume i risultati di una strategia testata su dati storici, offrendo una panoramica su come si è comportata nel passato. Tuttavia, la cosa importante non è solo guardare i risultati storici, ma capire se questi indicatori possono suggerire la possibilità che in futuro il bot rimanga profittevole.

Innanzi tutto bisogna valutare il tipo di strategia con cui si sta lavorando. Ad esempio, una strategia di trading ad alta frequenza (HFT) che opera in tempi molto brevi, a volte anche in pochi secondi, richiede una serie di metriche specifiche per misurare il suo successo e garantire la sua solidità. Se invece stiamo lavorando su una strategia a lungo termine, dove le operazioni possono durare giorni o settimane, dobbiamo prestare attenzione a metriche diverse. L’obiettivo comunque è sempre lo stesso, ovvero valutare se una strategia possa adattarsi bene ai cambiamenti del mercato nel tempo.

Esistono molte piattaforme commerciali che permettono di creare e testare strategie di trading, come Tradestation, Multicharts e Metatrader, solo per citarne alcune. Queste piattaforme forniscono strumenti utili, ma spesso hanno dei notevoli limiti. Ad esempio, molte di esse non consentono di personalizzare facilmente le analisi o di adattare le metriche alle proprie necessità specifiche. Per superare questi limiti, bisogna utilizzare il linguaggio di programmazione Python, molto più flessibile e personalizzabile. Un vantaggio importante è che Python è un linguaggio più semplice e aperto rispetto ai linguaggi utilizzati su altre piattaforme di trading, come Easylanguage o Powerlanguage. Anche se inizialmente può richiedere un po’ di lavoro, imparare ad utilizzare il linguaggio Python offre maggiore libertà e controllo.

Quando un trading system viene testato, possiamo riassumere i risultati in un Report delle Performance. Questo documento deve contenere molte metriche che possono aiutare a capire se la strategia potrebbe risultare efficace anche in futuro.

Al fine di valutare le performance future di un trading system, la prima cosa che bisogna considerare è quanto profitto la strategia ha generato. Spesso si usa il CAGR (Tasso di Crescita Annuo Composto) per vedere quanto il capitale è cresciuto nel tempo. Questo indicatore tiene conto del reinvestimento dei guadagni, e quindi ci dà un’idea chiara della crescita del capitale.

Per valutare le performance future di un trading system, oltre al profitto, è importante misurare il rischio. Gli indicatori chiave da utilizzare sono:

• Sharpe Ratio. Misura il rendimento extra che un algoritmo ha generato rispetto al rischio assunto. Più alto è il valore, migliore è il rapporto tra rendimento e rischio.
• Sortino Ratio. Simile allo Sharpe Ratio, ma si concentra solo sui rischi negativi, ignorando le variazioni positive.
• Calmar Ratio. Confronta il rendimento annualizzato con il massimo drawdown, cioè la perdita massima subita durante il periodo di test.

Al fine di valutare le performance future di un trading system bisogna effettuare una corretta analisi del rischio. Bisogna stimare come il trading system reagisce alle perdite e quanto tempo impiega a recuperarle.

• Drawdown. Misura quanto la strategia è scesa rispetto al suo massimo precedente. Il drawdown può essere sia monetario che percentuale. Un drawdown elevato indica un rischio significativo.
• Tempo di recupero. Quanto tempo ci vuole per tornare al massimo precedente dopo un drawdown. Questo ci dà un’idea della resilienza della strategia.

Per valutare le performance future di un trading system bisogna esaminare il numero totale di operazioni eseguite e quanto profitto o perdita è stato generato da ciascuna operazione. Da questi dati possiamo desumere quanto è efficiente la strategia e se è in grado di generare guadagni costanti nel tempo.

• Profit Factor. Indica quanto la strategia guadagna rispetto a quanto perde. Un valore sopra 1 significa che la strategia è profittevole, mentre un valore sotto 1 indica una strategia in perdita.
• Percentuale di operazioni vincenti. Rappresenta la percentuale di operazioni che hanno generato profitto. Avere una percentuale sopra il 50% è generalmente positivo, ma anche una strategia con meno del 50% di successi può essere valida se i guadagni superano di molto le perdite.

Una volta raccolte tutte queste informazioni, bisogna creare un report per fare una valutazione complessiva della strategia. Una strategia sostenibile dovrebbe contemplare un buon Profit Factor, un numero decente di operazioni vincenti e un drawdown accettabile. Tuttavia, nessuna strategia è perfetta, e il report ci aiuta solo a capire quali sono i punti deboli su cui possiamo lavorare per migliorare l’operatività del trading system.

In conclusione, valutare le performance future di un algoritmo di trading richiede un’analisi attenta e multidimensionale. Il semplice esame dei risultati passati non è sufficiente; è essenziale considerare anche il contesto operativo, il tipo di strategia utilizzata (a breve o lungo termine) e le metriche di rischio e rendimento. L’uso di piattaforme flessibili e personalizzabili, come Python, può facilitare questo processo, offrendo maggiore controllo e precisione nell’analisi. Parametri come il CAGR, il Profit Factor, il Sharpe Ratio e il drawdown sono fondamentali per comprendere il potenziale futuro di una strategia, ma è altrettanto importante integrare tali indicatori con una valutazione del rischio e della resilienza del sistema. Infine, la creazione di un report dettagliato permette di identificare i punti di forza e le aree di miglioramento, consentendo al trader di apportare le modifiche necessarie per ottimizzare l’algoritmo e garantire una maggiore sostenibilità nel tempo.