In questo articolo si vedrà come provare a sfruttare a nostro vantaggio i movimenti che si vengono a creare all’interno della sessione di mercato sui Future dei metalli. Il paniere coinvolto è composto da molti sottostanti, tuttavia si analizzeranno solo i principali, Gold (oro), Silver (argento), Copper (rame) e Platinum (platino), che sono i più liquidi e scambiati sul mercato secondario.

Si utilizzerà una tipologia di strategia detta “bias” che prevede di entrare e uscire dal mercato allo scoccare di un determinato orario della sessione.

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A differenza delle strategie trendfollowing e mean-reverting, le strategie bias non sfruttano in genere le indicazioni fornite da indicatori e livelli di prezzo. Bias infatti indica un comportamento ricorrente, una sorta di abitudine che viene a crearsi sul mercato in precise fasce orarie. Ed è proprio in queste fasce orarie, laddove siano sfruttabili, che la strategia piazzerà gli ordini.

Ovviamente alcuni mercati rispondono meglio di altri ad un certo tipo di logiche. Per analizzare l’esistenza di un bias si utilizzerà un tool sviluppato dalla Unger Academy®, il Bias Finder™, che come fa presagire il nome agisce per scovare i comportamenti ricorrenti presenti sul mercato.

Regole del trading system bias sui metalli

Come primo test si eseguirà il software sul mercato dell’oro, strumento principe del settore dei metalli. Se i risultati saranno confortanti si procederà a testarne la persistenza anche sui mercati correlati.

In figura 1 vediamo l’andamento giornaliero medio del Gold, suddiviso su diverse curve che identificano differenti periodi temporali. In blu troviamo la curva complessiva che comprende i movimenti intraday degli ultimi 14 anni (2008-2022). Discostandosi poi dalla curva cumulata, troviamo le diverse curve analizzate a periodo triennale, dal 2008 al 2011, dal 2012 al 2015, dal 2016 al 2019 e infine dal 2020 al 2022.

Questa suddivisione per archi temporali distinti aiuta a percepire in maniera più esaustiva se il bias, perciò il comportamento storico del mercato, è stato più o meno costante nel tempo.

Nel caso del Gold ad esempio, si nota come vi sia in quasi tutte le curve una tendenza a seguire lo stesso movimento, ovvero quello di scendere durante le ore notturne, che vanno dalle 2:00-3:00 fino a tarda mattinata per poi rimbalzare nel pomeriggio e riprendere il ciclo nella notte successiva.

Si procede dunque a mettere nero su bianco le indicazioni fornite da questo primo test. In particolare si andrà a creare una strategia che prevede di comprare alle 10:00, orario dell’exchange (New York), e aprire gli short il giorno successivo alle 2:00. Ovviamente l’ingresso short chiuderà automaticamente la posizione long aperta al mattino, così come l’ingresso long chiuderà la posizione short (Figura 2).

Backtest del trading system bias sui metalli

I risultati sono incoraggianti. Seppure con meno costanza, il bias si conferma anche negli anni recenti. Come visibile in figura 3 la curva dei profitti risultante dal test appena eseguito conferma la bontà delle indicazioni fornite dal Bias Finder™.

A questo punto, come ulteriore prova, non ci resta che testare la strategia appena proposta sugli altri prodotti del settore dei metalli, allo scopo di capire se vi è una qualche persistenza nei risultati allargando il test ai mercati correlati.

In effetti analizzando i risultati visibili nelle figure successive (5-6-7) sembra che il bias scovato sul Gold funzioni anche sugli altri sottostanti. Silver, Copper e Platinum sembrano seguire i movimenti che si vengono a creare sul principe del settore dei metalli, il Gold, per poi imitarlo in qualche modo.

Idee per ulteriori sviluppi del trading system bias sui metalli

Ci si può quindi ritenere soddisfatti di questi primi test. Il bias sul settore dei metalli si è confermato un ottimo alleato per ogni trader sistematico e i risultati ottenuti su tutto il paniere dei metalli confermano la bontà dell’idea di base scovata grazie al Bias Finder™.

Quest’idea, ancora grezza, potrebbe essere filtrata con successo con l’intento di aumentare l’average trade, che come normale che sia stando poche ore a mercato, è il tallone d’Achille della strategia.

Per provare ad aumentare questo dato si procede ad inserire due condizioni, diverse per long e short, in quanto i trade avverranno in momenti diversi della sessione, con l’intento di arrivare ad un risultato potenzialmente utilizzabile anche per il live.

Per il lato long si attenderà di vedere un minimo della giornata precedente inferiore al minimo di 5 giorni passati. Questa configurazione indica di comprare controtrend, un po’ come se comprare a sconto, o su un avvenuto ribasso, potrebbe aumentare la qualità dei nostri trade.

Sul lato short è stata inserita una condizione che identifica nuovamente debolezza nei giorni precedenti, e più nello specifico vorremo vedere massimi decrescenti. Questo da un lato potrebbe sembrare strano in quanto i lati opposti della strategia operano seguendo logiche simili, ma è giustificabile dal fatto che i due lati della strategia operano in momenti opposti della sessione. Perciò è plausibile usare logiche di questo tipo. Quindi se il massimo della giornata precedente sarà inferiore al massimo di 2 giorni fa, e di 3 giorni fa, allora saranno abilitati anche i trade short.

In figura 8 vediamo come cambia la curva di profitto sul mercato del gold, che diventa certamente più apprezzabile, e anche l’average trade (figura 9) aumenta da 65$ a oltre 100$.

Conclusioni sul trading system bias sui metalli

Ad onor del vero, dopo l’inserimento dei filtri, il profitto totale della strategia diminuisce, ma lo fa in concomitanza di una equity curve sicuramente più dolce e una qualità dei trade effettuati migliore.

Questo tipo di bias si conferma potenzialmente utilizzabile anche per live trading. Nonostante le poche ore che la strategia passa mediamente a mercato, l’average trade a cui si può ambire rimane di tutto rispetto.

Invito i lettori ad effettuare ulteriori test, i metalli non sono l’unico settore su cui si potrebbe provare a imbastire trading system basati sui comportamenti ricorrenti del mercato, ed è dunque solo la nostra curiosità il limite per lo sviluppo di strategie automatiche.

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Alla prossima!

Andrea Unger