Report 2023
Ecco il report di sintesi relativo all’operatività dell’anno 2023 appena concluso.
In questo report ricostruiamo e analizziamo nel dettaglio le tappe e i risultati del primo anno di operatività reale del nostro portafoglio di trading algoritmico Number One Dime.
Il 2023 è stato un anno incredibile, nel corso dell’anno sono state infatti implementate molteplici nuove strategie, si sono create procedure di testing e analisi dei sistemi sempre più sofisticate ed approfondite, e sono state migliorate in maniera importante diverse metriche di qualità del nostro sistema, tra cui in particolare diversificazione, robustezza e stabilità.
Ci sono state diverse sfide da superare ma i numeri parlano chiaro… Scarica subito il report per scoprire come è andato il nostro 2023!
Replicare il nostro portafoglio di strategie è completamente gratuito e i nostri risultati potrebbero essere anche i tuoi. Noi siamo sempre operativi sui mercati per far si che anche questo 2024 sia un anno eccezionale 📈
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Buon trading!
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Trading Algoritmico – Analisi Bibliometrica
🧩 Introduzione Negli ultimi trent’anni il trading algoritmico è passato dall’essere una nicchia sperimentale a una componente centrale dei mercati finanziari e, più recentemente, anche dei mercati energetici. Questo sviluppo è stato reso possibile dall’avanzamento delle tecnologie di intelligenza artificiale (IA), in particolare del machine learning (ML) e del deep learning (DL), che hanno superato i tradizionali modelli statistici nel prevedere andamenti e ridurre i rischi. L’articolo di Horobet et al. (2024) propone una analisi bibliometrica su 4552 pubblicazioni (1990–2023), con l’obiettivo di mappare il paesaggio scientifico del trading algoritmico e individuarne le traiettorie evolutive. 🔬 Metodologia Gli autori
Perchè le strategie algoritmiche smettono di funzionare?
1. Introduzione Negli ultimi decenni sono state documentate centinaia di anomalie di mercato. Tuttavia, molti studi (Harvey et al., 2015; McLean & Pontiff, 2016) hanno dimostrato che le performance tendono a svanirefuori dal campione. Questo lavoro analizza 72 anomalie replicate su dati CRSP/COMPUSTAT (1963–2014), con estensioni a mercati internazionali fino al 2018. Il dibattito sulla solidità delle anomalie di mercato è oggi al centro della finanza empirica. Studi come Harvey, Liu e Zhu (2015) hanno evidenziato che la proliferazione di fattori (più di 400 documentati in letteratura) ha reso difficile distinguere i “veri” segnali da artefatti statistici. McLean e