Codifica il tuo robot per il trading di algoritmi

Molti trader aspirano a diventare trader algoritmici, ma lottano per codificare correttamente i loro robot di trading. Questi commercianti troveranno spesso informazioni di codifica algoritmica disorganizzate e fuorvianti online, nonché false promesse di prosperità durante la notte. Tuttavia, una potenziale fonte di informazioni affidabili proviene da Lucas Liew, creatore del corso di trading algoritmico online AlgoTrading101. Ad agosto 2020, il corso ha raccolto oltre 33.000 studenti dal suo lancio nell’ottobre 2014.

Il programma di Liew si concentra sulla presentazione dei fondamenti del trading algoritmico in modo organizzato. È irremovibile sul fatto che il trading algoritmico “non sia uno schema per arricchirsi velocemente”. Di seguito sono descritte le basi di ciò che serve per progettare, costruire e mantenere il proprio robot di trading  algoritmico (tratto da Liew e dal suo corso).

Cos’è un robot di trading?

Al livello più elementare, un robot di trading algoritmico è un codice informatico che ha la capacità di generare ed eseguire segnali di acquisto e vendita nei mercati finanziari. I componenti principali di un tale robot includono regole di ingresso che segnalano quando acquistare o vendere, regole di uscita che indicano quando chiudere la posizione corrente e regole di dimensionamento della posizione che definiscono le quantità da acquistare o vendere.

Punti chiave

• Molti aspiranti algo-trader hanno difficoltà a trovare la giusta istruzione o guida per codificare correttamente i loro robot di trading.
• AlgoTrading101 è una potenziale fonte di istruzioni affidabili e ha raccolto più di 33.000 tra il suo lancio nel 2014 e l’agosto 2020.
• Un algoritmo o robot di trading è un codice informatico che identifica le opportunità di acquisto e vendita, con la capacità di eseguire gli ordini di entrata e di uscita.
• Per essere redditizio, il robot deve identificare efficienze di mercato regolari e persistenti.
• Mentre gli esempi di schemi per arricchirsi velocemente abbondano, gli aspiranti algo trader sono meglio serviti per avere aspettative modeste.

Ovviamente, avrai bisogno di un computer e di una connessione Internet per diventare un trader algoritmico. Dopodiché, è necessario un sistema operativo Microsoft Windows o Mac per eseguire MetaTrader 4 (MT4), una piattaforma di trading elettronicoche utilizza MetaQuotes Language 4 (MQL4) per la codifica delle strategie di trading. Sebbene MT4 non sia l’unico software che si può utilizzare per costruire un robot, ha una serie di vantaggi significativi.

Un vantaggio è che, mentre la principale classe di attività di MT4 è il cambio (FX), la piattaforma può anche essere utilizzata per negoziare azioni, indici azionari, materie prime e Bitcoin utilizzando contratti per differenze ( CFD ). Altri vantaggi dell’utilizzo di MT4 (al contrario di altre piattaforme) è che è facile da imparare, ha numerose fonti di dati FX disponibili ed è gratuito.

Strategie di trading algoritmico

Uno dei primi passi nello sviluppo di una strategia algoritmica è riflettere su alcuni dei tratti fondamentali che ogni strategia di trading algoritmica dovrebbe avere. La strategia dovrebbe essere prudente dal punto di vista del mercato in quanto è fondamentalmente solida dal punto di vista del mercato e dell’economia. Inoltre, il modello matematico utilizzato nello sviluppo della strategia dovrebbe essere basato su validi metodi statistici.

Quindi, determina quali informazioni il tuo robot intende acquisire. Per avere una strategia automatizzata, il tuo robot deve essere in grado di catturare inefficienze di mercato identificabili e persistenti. Le strategie di trading algoritmico seguono una rigida serie di regole che sfruttano il comportamento del mercato e il verificarsi di un’inefficienza di mercato una tantum non è sufficiente per costruire una strategia. Inoltre, se la causa dell’inefficienza del mercato non è identificabile, non ci sarà modo di sapere se il successo o il fallimento della strategia sia dovuto al caso o meno.

Tenendo presente quanto sopra, ci sono una serie di tipi di strategie per informare il design del tuo robot di trading algoritmico. Questi includono strategie che traggono vantaggio da quanto segue (o da qualsiasi combinazione di questi):

• Notizie macroeconomiche (p. Es., Libro paga non agricolo o variazioni dei tassi di interesse)
• Analisi fondamentale (ad es. Utilizzando i dati sulle entrate o le note sulla versione dei guadagni)
• Analisi statistica (p. Es., Correlazione o co-integrazione)
• Analisi tecnica (ad es. Medie mobili)
• La microstruttura del mercato (es. Arbitraggio o infrastruttura commerciale)

La ricerca preliminare si concentra sullo sviluppo di una strategia che si adatti alle proprie caratteristiche personali. Fattori come il profilo di rischio personale, l’impegno in termini di tempo e il capitale di trading sono tutti importanti da considerare quando si sviluppa una strategia. È quindi possibile iniziare a identificare le persistenti inefficienze di mercato sopra menzionate. Dopo aver individuato un’inefficienza del mercato, puoi iniziare a codificare un robot commerciale adatto alle tue caratteristiche personali.

Backtesting e ottimizzazione

Il backtesting si concentra sulla convalida del tuo robot di trading, che include il controllo del codice per assicurarti che stia facendo ciò che desideri e capire come si comporta la strategia in diversi intervalli di tempo, classi di attività o diverse condizioni di mercato, specialmente in  eventi di tipo cigno nero come il Crisi finanziaria 2007-2008.

Ora che hai codificato un robot che funziona, massimizza le sue prestazioni riducendo al minimo il  bias di overfitting. Per massimizzare le prestazioni, è prima necessario selezionare una buona misura delle prestazioni che catturi gli elementi di rischio e rendimento, nonché la coerenza (ad esempio, indice di Sharpe ). Nel frattempo, si verifica un errore di adattamento eccessivo quando il robot è troppo basato su dati passati; un robot del genere darà l’illusione di alte prestazioni, ma poiché il futuro non assomiglia mai completamente al passato, potrebbe effettivamente fallire.

Esecuzione dal vivo

Ora sei pronto per iniziare a utilizzare denaro reale. Tuttavia, oltre ad essere preparato per gli alti e bassi emotivi che potresti sperimentare, ci sono alcuni problemi tecnici che devono essere affrontati. Questi problemi includono la selezione di un broker appropriato e meccanismi di attuazione per gestire sia rischi di mercato e rischi operativi, quali potenziali hacker e inattività tecnologia.

Punti chiave

Prima di andare in diretta, i trader possono imparare molto attraverso il trading simulato, che è il processo di praticare una strategia utilizzando dati di mercato in tempo reale, ma non denaro reale.

È anche importante in questa fase verificare che le prestazioni del robot siano simili a quelle sperimentate nella fase di test. Infine, il monitoraggio è necessario per garantire che l’efficienza del mercato per cui il robot è stato progettato esista ancora.

La linea di fondo

Considerando che Richard Dennis, illeggendario trader di materie prime, ha insegnato a un gruppo di studenti le sue strategie di trading personali che hanno poi guadagnato oltre $ 175 milioni in soli cinque anni, è plausibile che ai trader inesperti venga insegnato un rigoroso insieme di linee guida e abbianosuccesso. Tuttavia, sebbene esistano esempi straordinari, gli aspiranti trader dovrebbero assolutamente ricordarsi di avere aspettative modeste.

Liew sottolinea che la parte più importante del trading algoritmico è “capire in quali tipi di condizioni di mercato funzionerà il tuo robot e quando si guasterà” e “capire quando intervenire”. Il trading algoritmico può essere gratificante, ma la chiave del successo è la comprensione; qualsiasi corso o insegnante che promette ricompense elevate senza una comprensione sufficiente dovrebbe essere un importante segnale di avvertimento per stare alla larga.