Un trading system su Amazon

by Marcello Belguardi
Trading Systems

Introduzione:

Alcuni sostengono che se un trading system è robusto allora esso debba comportarsi egualmente bene  su strumenti e  mercati diversi, oltre che su timeframe diversi; però è vero anche il contrario: se il trading system funziona abbastanza bene in contesti differenti allora è molto probabile che sia sub-ottimo, cioè potremmo sicuramente trovarne uno che funziona meglio proprio su quell’asset di volta in volta sotto esame.

Potremmo forse dire che, per esempio, che un sistema stabile, capace di individuare le caratteristiche del grafico quell’asset, cioè quelle caratteristiche proprietà della serie dei prezzi che rimangono costanti nel tempo, è robusto. 

Ma quali proprietà? Non lo sappiamo, ma se osserviamo le regole del trading system e notiamo che esse rimangono le stesse a lungo (e non sono obbligatorie ri-ottimizzazioni durante il percorso) significa che ci abbiamo azzeccato: siamo riusciti a scovare una qualche dinamica che il grafico acquista spesso, ne abbiamo estratto implicitamente un modello, nonostante il prezzo, i ritorni e tutto il resto, sia casuale o semicasuale e, comunque, non stazionario.

Con moltissima ricerca (ed un pizzico di fortuna) ce la si può fare. 

Il mio incessante lavoro è diretto a questo: trovare regole semplici di trading adatte ad un certo strumento e che rimagano sempre valide mano a mano che il tempo passa (per esempio sul daily un periodo di tempo di 10+ anni è ideale per questa verifica) escludendo o riducendo all’osso la necessità di ottimizzazione ed, ad ogni modo, riservando sempre un periodo recente - ancora sì parte del backtesting -  ma in cui il trading system operi al buio (out-of-sample si dice) cioè su una serie temporale dei prezzi in precedenza mai utilizzata durante la progettazione dell’algoritmo:  una serie possibilmente lunga almeno 4 anni, parlando sempre di timeframe daily.

Quindi diremmo: bassa complessità dell’algoritmo, minima od assente ottimizzazione e periodo in esame esteso  ci garantiscono che la probabilità che il trading system continui a funzionare in futuro siano ragionevolmente alte (sebbene la sicurezza non ci sia mai: il vecchio adagio che dice più o meno che passate performance non garantiscono futuri ritorni è sempre valido...).

Altro aspetto: si tende a cercare di progettare trading systems che abbiano regole razionali; nell’analisi fondamentale, l’analisi tecnica classica, l’analisi tecnica moderna le regole che si cercano hanno in genere presupposti logici. Si pretende che un protocollo funzioni sulla base di tecniche umanamente logiche. 

Questo ha un limite.

La realtà è che i mercati, in particolar modo sul breve periodo (ed è sul breve o brevissimo periodo che ci concentriamo) si comportano in modo, si dice, irrazionale. La domanda ed offerta guidano i movimenti del prezzo ed il grafico risultante appare casuale, o per lo meno così è percepito. Inoltre sul breve periodo un'analisi dei dati fondamentali di uno strumento non può dare indicazioni attendibili circa la possibile direzione dei prezzi.

Per noi umani è difficile estrarre un modello della serie dei segnali di un protocollo di trading. Contemporaneamente sappiamo che la trama dei prezzi può contenere per così dire una la serie di segnali. Questo può succedere perchè, secondo me, gli operatori sul mercato, le azioni e reazioni, hanno pattern ricorrenti (ma spesso non banali). Segnali che se hanno una distribuzione pressochè costante possono comporre un protocollo di trading.

Ne ho dedotto che una tecnica per estrarre questi segnali sia quella del data mining; 

Cioè analizzare  mediante un algoritmo computerizzato la serie storica per estrarne segnali ricorrenti: non siamo noi a decidere quali siano le regole di trading ma chediamo ad una macchina quali siano istruendola opportunatamente. 

Abbiamo un’idea di quelle che sono possibili tecniche non umane per la progettazione degli algoritmi; passiamo ora a descrivere il trading system in oggetto.

Il sistema:

Nell’esempio che segue vi dimostro che è possibile trovare strani intrecci di prezzo che, se soddisfatti, possano dare attendibili segnali di acquisto e vendita: cerchiamo un pattern su misura che sia adatto ad un certo titolo e che vada molto bene su quello e basta.

Ci concentriamo sul titolo Amazon.

I test:

Il trading system che vi propongo si applica solo al titolo Amazon (AMZN) e la seguente è la curva dell’equity che parte dall’anno 1997. (Click per ingrandire)

Piattaforma - ProRealtime

Queste le performance sul periodo:

Su 458 trades abbiamo una percentuale di trading vincenti del 67.25% in media dal 22 Maggio 1997 con un profitto finale del +264.36%. Tempo a mercato del 16.44%. Un average trade di 57.72 USD che assorbe facilmente slippage e commissioni di un broker professionale. (Il capitale iniziale è di 10.000 e in questo caso non si re-investono i profitti).

Il drawdown è di 897 usd, molto poco; 

E' tutto per ora. Buon trading.

La lettura di questo scritto implica l'accettazione del seguente disclaimer: Il presente articolo, i simboli, il codice, i sistemi, i concetti riflettono ragionamenti dell'autore e sono stati elaborati e riportati a scopo informativo. Non si consiglia di utilizzare queste tecniche con denaro vero e principalmente ciò che trovate qui non va inteso come un consiglio di investimento o di adottare una particolare tecnica. I mercati possono salire come scendere e non esiste tecnica di trading certa.