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?
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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.
📚 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
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