Come cercare strategie di trading?

🎣 Alla ricerca di strategie di trading: dove trovare buone idee?

Trovare buone idee per il trading quantitativo può sembrare un compito arduo… ma la verità è che le idee sono ovunque! Dai siti accademici ai blog, dai forum alle riviste specializzate, ci sono tantissime fonti disponibili, spesso gratuitamente.

Ma attenzione: come ci ricorda Chan nel Capitolo 2 del suo libro, trovare un’idea è facile, ma trovare un’idea buona è tutta un’altra storia. 💡

📚 Dove trovare idee di trading?

Chan elenca una lunga serie di fonti utili dove pescare idee interessanti:

Fonti accademiche come il Social Science Research Network (SSRN) o i siti dei professori delle business school.
Siti di finanza come Yahoo! Finance, TradingMarkets, Seeking Alpha.
Blog e forum di trader come Elite Trader, Wealth-Lab.
Riviste e quotidiani come New York Times (sezione business), The Economist o il magazine Stocks, Futures and Options.

🔁 L’autore stesso ammette che ha cambiato approccio nel tempo: inizialmente si fidava di studi accademici, ma col tempo ha scoperto che blog e forum offrono strategie più semplici da implementare, spesso personalizzabili con ottimi risultati.

🧩 Come capire se una strategia fa per te?

Le tue ore di disponibilità
Hai un lavoro part-time o a tempo pieno?
→ Preferisci strategie overnight o automatizzate, che minimizzano l’opportunity cost del tuo tempo, cioè minimizzano: \[ C_{tempo} = \int_0^T \text{impegno}(t) \, dt \] dove $T$ è l’intervallo giornaliero.
Il tuo livello di programmazione
Sei bravo con C++, Python o Java?
→ Puoi affrontare strategie più complesse, magari ad alta frequenza (HFT), che richiedono algoritmi con complessità temporale ridotta, ad esempio $O(n \log n)$ o migliore.
Sei meno tecnico?
→ Meglio strategie più semplici, con meno variabili, tipicamente di tipo giornaliero o settimanale.

Il tuo capitale
Hai meno di \$100.000?
→ Potresti essere limitato a strategie con leva contenuta e costi di dati bassi (anche se con qualche bias statistico).

Capitale	Accesso a strumenti	Tipo di dati
Basso	ETF, futures, valute	Dati storici con possibili survivorship bias
Alto	Tutti gli strumenti	Dati point-in-time puliti e corretti

I tuoi obiettivi
Vuoi un’entrata stabile?
→ Preferisci strategie con rendimento mensile costante, ad esempio massimizzando: \[ \max \mathbb{E}[R_m] \quad \text{con} \quad \mathrm{Var}[R_m] \leq \sigma^2_{target} \] dove $R_m$ è il rendimento mensile.
Preferisci crescita del capitale?
→ Concentrati su strategie a lungo termine, con obiettivi di crescita esponenziale: \[ V(t) = V_0 e^{\mu t} \] con $\mu > 0$.

📊 Come valutare se una strategia è davvero buona?

📈 1. Sharpe Ratio

Uno degli strumenti più usati per valutare la bontà di una strategia è il Rapporto di Sharpe, definito come:

\[ S = \frac{R_p – R_f}{\sigma_p} \]

dove:

$R_p$: rendimento atteso del portafoglio
$R_f$: tasso privo di rischio (ad esempio Treasury bill)
$\sigma_p$: deviazione standard dei rendimenti del portafoglio (rischio)

Interpretazione:

$S < 1$: generalmente insufficiente
$S > 2$: interessante
$S > 3$: ottimo, specialmente per strategie giornaliere

📉 2. Drawdown e stress emotivo

Il drawdown misura la massima perdita dal picco massimo precedente al minimo successivo:

\[ \text{Drawdown} = \frac{V_{min} – V_{max}}{V_{max}} \times 100\% \]

Esempio:

Capitale massimo: $V_{max} = \$23,000$
Capitale minimo: $V_{min} = \$5,000$
Drawdown: $-78\%$

💡 È fondamentale chiedersi: sono pronto a sopportare un calo del 20% per 3 mesi? Se no, quella strategia potrebbe non essere adatta.

💸 3. Costi di transazione

Considera sempre l’effetto dei costi di transazione:

Commissioni
Spread bid-ask
Slippage
Impatto sul mercato

Una strategia apparentemente profittevole può diventare perdente se i costi $c$ superano la soglia critica, anche per valori bassissimi (es. $c = 0.01\%$ per transazione).

⚠️ 4. Bias di sopravvivenza

Il survivorship bias si verifica quando si utilizzano dati storici che includono solo le aziende ancora quotate:

\[ \text{Dataset corretti} = \text{Include aziende fallite, delistate e rimosse} \]

Consiglio: usa sempre dataset point-in-time per evitare errori sistematici.

🧠 5. Data-snooping & overfitting

Quando una strategia è troppo “perfetta” sui dati storici, potrebbe essere semplicemente adattata al rumore:

\[ \text{Overfitting} = \min_{\theta} \sum_{t=1}^T \left( y_t – f(x_t; \theta) \right)^2 \quad \text{con} \quad \theta \to \text{troppi parametri} \]

Chan sconsiglia l’uso indiscriminato di intelligenza artificiale per stock picking, preferendo modelli semplici e con logica economica solida.

🔍 Strategie “sotto il radar”

Non tutte le buone strategie devono essere complesse o ultra-ottimizzate. Alcune, come pattern stagionali o strategie di nicchia su pochi titoli, sono meno battute dai grandi hedge fund, e quindi spesso più profittevoli per i piccoli trader.

🧾 Conclusione

“Trovare idee di trading è facile. Scegliere quelle giuste è difficile.”

Prima di procedere al backtesting, fai uno screening accurato e verifica che la strategia:

Sia compatibile con il tuo profilo (ore disponibili, capitale, obiettivi)
Mostri buoni indicatori rischio/rendimento (Sharpe ratio, drawdown)
Sia robusta a costi e bias nei dati
Non sia frutto di eccessiva ottimizzazione (overfitting)

Solo allora vale la pena testare la strategia più approfonditamente.

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📚 Fonti principali

Chan, Ernest P. Quantitative Trading, Wiley, 2009.
Social Science Research Network
Yahoo! Finance
Elite Trader Forum
Chan’s Blog
National Bureau of Economic Research
The Economist, sezione finanza
Seeking Alpha
Stocks, Futures and Options Magazine

Bottom Up

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