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40 strategie operative in un solo libro!
di Gian Maria Fiameni
Proprio così. E mai come nel caso di questa novità editoriale si è potuto affermare che in un solo libro vi sono ben 40 strategie operative di trading pronte all’uso, già preimpostate dall’autore e spiegate passo dopo passo. Di solito per impostare al meglio la propria operatività sui mercati un trader analizza strategie già testate, le studia a fondo, ne verifica l’efficacia in termini di operazioni vincenti, quindi prova ad adattarle al proprio stile di trading, alle proprie conoscenze, ritocca qualche settaggio e – se è il caso – le modifica. Ebbene, ora esiste uno strumento in grado di offrire tutto questo lavoro in fase già avanzata: si tratta del nuovissimo libro firmato da Andrea Ronca, un trader professionista cresciuto nella rinomata scuderia di Renato Decarolis, e intitolato Strategie operative per Forex e Indici. L’autore propone una ricca e articolata raccolta di 40 strategie operative, spiegate step by step in altrettante schede, tutte strutturate secondo lo stesso modello. Ciascuna scheda include una sorta di carta d’identità iniziale che contiene: indicatori da usare, timeframe, stop loss, rapporto rischio/rendimento e obiettivo della strategia in esame. In primo luogo vengono forniti impostazioni e settaggi degli strumenti da usare, cui fanno seguito le condizioni per l’entrata a mercato; infine si conclude con alcuni preziosi suggerimenti operativi. Ogni strategia è quindi già pronta per l’uso, anche se vi è ampia possibilità di affinarla ulteriormente. Per dare un’idea dei contenuti del libro, possiamo dire che Andrea Ronca ha attinto direttamente dal bagaglio di esperienze di autori del calibro di John Bollinger, Joe Ross, Robert Hoffman, e persino Leonardo Fibonacci. Ha sviluppato inoltre le strategie con RSI, oscillatore Stocastico, breakout e fakeout, London breakout, News a tre tori, Curva di Coppock, in controtrend, con le candele Heikin-Ashi, con le medie mobili, con il Supertrend, con MACD, ADX, Cap Channel Trading, Direction line e con Spectrometer. Siamo quindi di fronte a una proposta assolutamente unica nel suo genere, sia per il suo enorme valore formativo, sia per la possibilità di condividere con l’autore gli esiti della propria operatività in un vero e proprio ambiente di apprendimento collaborativo.
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La mutazione del trader sistematico
di Alessandro Cicalese
Il primo approccio che un trader discrezionale ha nei confronti del trading algoritmico/sistematico è quello di tradurre le proprie idee e strategie in un “codice” comprensibile al proprio pc che gli permetta due cose: fare un backtest per vedere se quello che fa in discrezionale ha una base statistica o è solo “manico”; automatizzare la strategia per andare in spiaggia con il portatile e la Ferrari parcheggiata fuori mentre da solo il pc fa soldi a palate! Purtroppo anche se la sua idea di trading sembra profittevole, la traduzione in un Trading System porta inevitabilmente al risultato che la strategia va in drawdown nel 90% dei casi. “Perché? Io la trado tutti i giorni e sono profittevole!” Il motivo sta nella perfetta efficienza (non efficacia!) di un trading system rispetto al “manico” del trader esperto. È come guidare un’automobile con uno pneumatico leggermente sgonfio. Anche se non ce ne accorgiamo, continuiamo a correggere la traiettoria della vettura per rimanere in carreggiata. Altrimenti, se fosse lasciata a se stessa, finirebbe inevitabilmente in un fosso. Il trader discrezionale fa proprio questo: aggiusta continuamente il tiro a ogni trade. A questo punto le primissime reazioni sono: “I trading system non funzionano!” “Gli expert advisor azzerano il conto!” “Sono perdite di tempo!”. Purtroppo siamo partiti con il piede sbagliato e il risultato finale non può che essere disastroso. È come pensare di fotografare nella savana un leone che si trova a 200 metri di distanza e mettere in primo piano lo sguardo feroce prima di un attacco. Hai voglia poi di giocare con Photoshop! Il risultato sarà comunque scadente perché il soggetto è troppo lontano e questo “errore” non potrai mai compensarlo. Se riesci a superare questa fase, capirai ben presto che uno dei mantra a cui un trader algoritmico si ispira è quello di scovare inefficienze statistiche da sfruttare su uno o più sottostanti. Come avviene questo procedimento? È semplice: adeguando la nostra strategia al mercato e non viceversa. Il protagonista non è più il trader che vuole usare la sua strategia, ma il sottostante che ci “suggerisce” delle situazioni da sfruttare. E noi sviluppiamo la strategia in funzione di questo “suggerimento”. Sì, so cosa mi stai per chiedere: “Ma come faccio ad ascoltare il suggerimento? Forse mi devo mettere con l’orecchio vicino al monitor?”. Boh, forse funziona. Di base il trader sistematico studia i grafici del passato e in seguito sviluppa, o riceve da qualche corso, dei Bot che gli indicano la strada. Un Bot? Ma che cos’è? L’invenzione dei Bot va attribuita a Google. Sono dei programmini che si insinuano in maniera più o meno silente nei siti web per indicizzarli sul proprio motore di ricerca. In pratica cercano di capire se quello che presenti sul tuo sito web è “fuffa” oppure se veramente attribuisci valore a chi ricerca un determinato argomento. Riconvertiti in seguito nel mondo della finanza quantitativa, puoi immaginarli come dei piccoli trading system che si insinuano all’interno del sottostante e scovano (spesso, ma non sempre) queste benedette inefficienze. Può essere semplicemente un andamento di ritorno verso la media, un bias orario o giornaliero, una stagionalità e così via. Oppure cose molto più difficili da trovare. C’è un però: questa “ricerca” è veramente un lavoraccio (sì, anche entusiasmante ma pur sempre un lavoro certosino). Spesso si passano intere settimane a studiare i grafici del passato, provare varie correlazioni, sviluppare nuovi bot, provare altri mercati, altri timeframe… Può diventare frustrante! A un certo punto qualcuno più furbo di noi avrà pensato: ma perché devo stare a “sclerare” davanti a un grafico quando ho un pc con quattro core pagati profumatamente? Possibile che non possa sfruttare tutta questa potenza? Il problema è che il pc è molto veloce ma anche molto stupido e quindi se non “impara” rimarrà sempre stupido e noi dovremo continuare a studiare i mercati invece di guardare Netflix! Nasce così il Machine Learning (o meglio nasce in altri ambiti e viene adottato nella finanza quantitativa). Ma cos’è questa benedetta espressione che ormai si trova scritta dappertutto? È semplicemente un modo diverso di far lavorare un processore. Non più con tecniche dette di brute force, con le quali in maniera appunto stupida si passano tutte le combinazioni possibili per trovare quella più robusta, ma aspettandosi una “presa di coscienza” di quanto funziona bene scartando quello che funziona male. Siamo all’ ultimo stadio evolutivo del nostro trader: a lui rimane lo scopo più nobile del trading, ossia la gestione del rischio, l’asset allocation, la rotazione dei sistemi. Ma facciamo un passo indietro e cerchiamo di capire questo Machine Learning. Provate a immaginare una situazione in cui non è più il trader che analizza gli storici dei sottostanti, lancia un Bot dietro l’altro, codifica la strategia, corregge gli errori, ma è la piattaforma stessa a svolgere questi compiti. Hai la possibilità di lanciare tutti i Bot possibili così come tutti gli indicatori, pattern candlestick, livelli di prezzo e chi più ne ha più ne metta! Anche se non sei un esperto di informatica capisci subito che se non hai il server della NASA difficilmente vedrai la fine di questa analisi quantitativa prima di morire. Sono veramente troppe combinazioni! Occorre qualcosa di meno stupido del provare tutte le possibili combinazioni per arrivare a qualcosa di decente. E proprio da queste esigenze nascono le tecniche di autoapprendimento: reti neurali, SVM, clustering e via dicendo. Anche se non ve ne rendete conto siamo circondati da sistemi di Intelligenza artificiale: riconoscimento vocale, riconoscimento del volto (ormai disponibile anche in un cellulare da 200 euro), navigatori satellitari, fino ad applicazioni veramente complesse come la guida autonoma… sulla Terra e su Marte (curiosity) e cose inquietanti come robot soldati! Sì, ma io faccio trading mica vado su Marte! Tra queste tecniche, una delle più utilizzate nel trading quantitativo sta semplicemente nello scartare ciò che va in drawdown e tenere quello che va in runup con del valore vero e non equity fake. Si tratta della tecnica denominata degli Algoritmi Genetici Cerchiamo di capire di cosa stiamo parlando. La piattaforma attinge da un enorme contenitore (data base) nel quale è inserita un’enorme quantità di regole di trading: indicatori, oscillatori, pattern di prezzo e via dicendo. A ciascuna viene assegnata una coppia di valori, in maniera del tutto analoga al gioco della battaglia navale. Per esempio: B3, affondato! In estrema sintesi, funziona così. La piattaforma sceglie causalmente un primo set di regole da usare per cercare inefficienze statistiche; diciamo 100 regole. Questo primo set prende il nome di popolazione. In pratica esegue 100 backtest sul sottostante e alla fine del ciclo sceglie quelle che hanno performato meglio (“meglio” è un concetto molto più complesso, ma per semplificare usiamo il Net Profit). La piattaforma “boccia” la maggior parte di essi e promuove solo una piccolissima parte di strategie che passano al secondo backtest. A questo punto abbiamo una manciata di strategie performanti (diciamo 10 per semplificare), ma perché fermarci qui? Riportiamo il nostro set di regole a 100 e ripartiamo con un nuovo giro senza “buttare“ le 10 buone, ma anzi andando a prenderne altre 90 che hanno una logica simile alle prime. In pratica abbiamo fatto quello che in genetica si chiama crossover, ovvero generare dei “figli” che avranno la loro personalità, ma con un DNA in comune con i genitori, dei quali uno sarà predominante ma “scelto” casualmente. Ma c’è un problema: così facendo, in pratica ci stiamo affidando solo alla prima popolazione perché le successive ereditano sempre lo stesso DNA. Il nostro backtest andrà ben presto in stallo e non sarà più in grado di migliorarsi. Come si risolve il problema? Esattamente – in un’estrema semplificazione - come fa la natura, ossia… commettendo errori. Questi errori, che in natura si chiamano mutazioni genetiche, portano alla nascita di Cristiano Ronaldo, Roger Federer, Albert Einstein ma, ahimè, anche della sindrome di Down, della sclerosi multipla, dei tumori e così via. La nostra piattaforma fa esattamente la stessa cosa. A un certo punto, per uscire dal loop, fa una mutazione e va a pescare (con una percentuale molto bassa) in maniera casuale nuove regole a ogni nuovo ciclo di backtest (generazione). Così facendo se sono peggiori verranno scartate, ma se sono migliori andranno a creare la base per la nuova popolazione di strategie profittevoli, cui se ne aggiungeranno altre che erediteranno il DNA e altre completamente diverse derivanti da una nuova mutazione. Dopo tante elaborazioni ti troverai a un bivio e dovrai scegliere. Nuovo stallo: ma a questo punto hai esaurito le cartucce. Stoppi i backtest e cerchi di trovare qualcosa di tradabile. Equity OGM: la super equity perfetta che al 100% è intradabile perché troppo perfetta. Ti stufi e dopo un po’ interrompi (la scelta migliore) i backtest. Qui entra in gioco il “manico” del trader sistematico: grazie alle tecniche di validazione (Montecarlo, OOS, multiasset, multi-TF ecc.) andrà a filtrare dalla super-popolazione finale una manciata di equity robuste (Average trade capiente, numero minimo di trade>100, net profit, expectancy (netprofit/DD) ma qui inizia un altro film.   Ciao!
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CRYPTO TRADING – Investire nel futuro
di Gian Maria Fiameni
Le criptovalute sono l’argomento di una delle più interessanti novità editoriali di Trading Library del 2018. L’espansione dei volumi e delle quotazioni delle criptovalute ha focalizzato l’attenzione non solo dei trader ma anche di molti investitori verso questa nuova corsa all’oro “digitale”. Alla base di queste valute stanno solo degli algoritmi e la fiducia tra le controparti che partecipano nella transazione. Nulla di fisico come sottostante, nessuna Banca Centrale a fare da garante a questa moneta. Perché allora questa attenzione per un qualche cosa che non è fisicamente tangibile e facilmente controllabile? Quali sono le opportunità? Come cavalcarle? Ci sono dei rischi? Come controllarli? A queste e ad altre domande rispondono tre specialisti, ossia Marco Crotta, Daniele Ponzinibbi e Mirko Castignani, ognuno per le proprie competenze ed esperienze. Marco Crotta, nella prima parte, da ampio spazio alla storia, ai meccanismi e ai processi che regolano il mondo delle criptovalute partendo dal bitcoin e arrivando alle altre quali Bitcoin Cash, Bitcoin Gold, Litecoin, Ethereum, Neo, Cardano, Ripple. Nella seconda parte, curata da Daniele Ponzinibbi, viene spiegato che chi desidera investire in maniera semplice sulle fluttuazioni di prezzo delle monete virtuali presentate, può farlo con i CFD mediante le piattaforme di trading note a tutti gli investitori che operano online. Vengono messi a disposizione anche degli strumenti proprietari per semplificare il calcolo dei vari parametri sulle principali criptovalute. Nella terza parte, la cui stesura è curata da Mirko Castignani, si entra nel vivo con spunti e strategie operative che sfruttano appieno le peculiarità di questo nuovo asset. Non solo dunque analisi tecnica classica e risk management, ma anche strategie multi time frame dedicate. In questo percorso vengono anche analizzate alcune delle potenziali applicazioni della Blockchain che potrebbero cambiare radicalmente sia la vita di tutti i giorni, sia il mondo del lavoro.
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Grande novità da Francesco Caruso e Stefano Bini: MEDIE E INDICATORI
di Redazione
La collana Trading Le guide pratiche si arricchisce di un nuovo, eccezionale titolo: Medie e indicatori, di Francesco Caruso e Stefano Bini. In questa guida gli autori hanno raccolto quelli che ritengono gli strumenti indispensabili per un’ipotetica cassetta degli attrezzi di un buon analista tecnico. Gli indicatori e oscillatori presentati sono riconducibili a due macro-famiglie: da un lato indicatori di tendenza (o trend following) e dall’altro indicatori di Momentum. Ogni analista dovrà scegliere la combinazione di strumenti ottimale per la propria operatività. È opportuno utilizzare un mix di indicatori dalle caratteristiche diverse in modo da ottenere informazioni che consentano di operare con un vantaggio probabilistico. A tale proposito è bene sottolineare l’aggettivo probabilistico: quando decidiamo di dar seguito a un’operazione, sia essa di trading o di investimento, dobbiamo assicurarci di operare a favore di probabilità ma consci di essere privi di certezze. Qualsiasi setup e qualsiasi strategia vanno pertanto integrati con un piano di gestione operativa e di money management che devono essere rispettati con assoluta disciplina. Non esiste alcun indicatore/oscillatore infallibile o che fornisca segnali più profittevoli per tutti gli strumenti e per tutti i time frame. Ma le dinamiche di prezzo sono, e restano, l’elemento di partenza sul quale operiamo e sul quale dobbiamo basare le nostre decisioni operative. Come in ogni campo la conoscenza teorica rappresenta solo la prima parte della fase di apprendimento: è solo attraverso l’utilizzo pratico, l’analisi empirica e scrupolosi backtest che si ottiene la capacità di saper interpretare al meglio le indicazioni offerte da questi strumenti. A buon conto, la guida Medie e indicatori fornisce tutti gli strumenti teorici di questi pilastri dell’analisi tecnica, con una gamma di apparati didattici che nessun testo italiano in materia di trading e agli investimenti può vantare.
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Conosciamo gli autori della guida MEDIE E INDICATORI
di Redazione
Il primo autore è un nome noto ai trader italiani. Si tratta di Francesco Caruso, ovvero il creatore del Composite Momentum e di numerosi altri indicatori di analisi tecnica. A oggi Caruso è l’unico MFTA (Master of Financial and Technical Analysis) italiano, il livello più alto riconosciuto dall’associazione mondiale IFTA. Vincitore di premi italiani e internazionali, tra cui il John Brooks Award e due edizioni del SIAT Award, è il fondatore della Market Risk Management, società leader nei servizi di advisory indipendente. Ha ricoperto incarichi istituzionali e operativi prestigiosi in Italia e all’estero ed è attualmente advisor di fondi e banche. Oratore e relatore, ha profondamente a cuore la cultura finanziaria. È Vicepresidente di SIAT (Società Italiana Analisti Tecnici) e da oltre 10 anni presiede il comitato scientifico, Membro del Board of Directors di IFTA (International Federation of Technical Analysts) e socio ordinario di AIAF (Associazione Italiana Analisti Finanziari). Autore di numerosi articoli specializzati e interventi sui media. Docente di corsi istituzionali e universitari. L’altro autore è uno stretto collaboratore di Caruso. Parliamo di Stefano Bini, laureato con lode in Finanza presso l’Università degli Studi di Pavia. Dal 2011 al 2017 ha iniziato la sua carriera presso uno dei principali istituti bancari italiani. Grande appassionato e studioso di mercati finanziari e di analisi tecnica e quantitativa, dal 2009 è socio SIAT (Società Italiana Analisti Tecnici). Nel 2015 ha partecipato al Master Istituzionale dell’Associazione aggiudicandosi il SIAT Award con il titolo di “miglior corsista dell’anno 2015/16” e conseguendo il grado di Socio Affiliate. Dal 2017 collabora con Francesco Caruso in Market Risk Management, società nella quale ricopre il ruolo di responsabile del servizio di analisi e partecipa alla realizzazione del servizio di reportistica (disponibile sul sito www.cicliemercati.it). Convinto sostenitore di un approccio operativo meccanico e algoritmico, sfrutta le sue capacità di programmazione per la creazione di trading system e sistemi di ranking automatico.
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MEDIE E INDICATORI: la nuova analisi tecnica
di Redazione
Finalmente la Guida pratica MEDIE E INDICATORI, di Francesco Caruso e Stefano Bini, è andata in stampa. I trader che seguono più da vicino Trading Library erano in trepidante attesa di quello che è facile pronosticare come l’evento editoriale 2018. L’evoluzione dell’analisi tecnica ha assunto crescente importanza di pari passo con lo sviluppo della tecnologia e dell’utilizzo della stessa sui mercati. L’interesse per questa disciplina è riconducibile a due motivazioni fondamentali: da un lato la chiara difficoltà dei paradigmi teorici ortodossi a spiegare i movimenti dei prezzi e dall’altro la sua relativa semplicità di applicazione. Sotto il primo aspetto, l’analisi classica ha le sue dosi di colpe: non si spiega un fenomeno economico complesso come l’andamento dei prezzi sui mercati supponendo che all’interno di questi ultimi agiscano marionette razionali. Il fatto di trascurare le imperfezioni di funzionamento che da sempre caratterizzano i mercati finanziari, come la creazione di fasi di volatilità molto acuta, i costi delle transazioni e la diversa capacità di valutazione di sopportazione del rischio da parte delle varie categorie di operatori, implica studiare un mondo inesistente. L’analisi tecnica significa in sostanza che i dati di mercato sono in grado di giustificarne i comportamenti passati e che costituiscono una valida guida per interpretarne le tendenze evolutive, quantomeno in termini probabilistici. Una grande parte di questa analisi risiede proprio nelle applicazioni matematiche, che hanno la loro base e il loro centro di attenzione nella creazione di oscillatori e indicatori. L’utilizzo degli oscillatori e degli indicatori permette di confrontare sistematicamente la dinamica degli stessi con il movimento dei prezzi per identificare eventuali situazioni di concordanza o discordanza. Questo comporta la costruzione di modelli che evidenziano sia l’evoluzione dei prezzi, sia l’andamento dell’oscillatore. Vi sono moltissimi indicatori presenti in analisi tecnica: tra tutti, Francesco Caruso e Stefano Bini hanno selezionato quelli che consentono un’immediata applicabilità e che sono caratterizzati da una reale (e comprovata nel tempo) efficacia operativa.
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