Durante il film, il bene che veniva negoziato da centinaia di operatori era proprio il succo di arancia (da qui in avanti OJ) ed \u00e8 di questa commodity che vi voglio parlare, analizzando una semplice strategia che sfrutta benissimo una sua caratteristica naturale: la stagionalit\u00e0.<\/p>\n
Cos\u2019\u00e8 un BIAS stagionale e come sfruttarlo<\/h3>\n
Possiamo definire un BIAS come un comportamento ricorrente nel tempo. Per fare qualche esempio al di fuori dall\u2019ambito finanziario, \u00e8 un BIAS la minor temperatura delle ore notturne, la maggior quantit\u00e0 di piogge durante l\u2019autunno o la maggior stanchezza della sera.<\/p>\n
Tutti questi sono eventi che accadono con una certa regolarit\u00e0 e vengono cos\u00ec definiti BIAS.<\/p>\n
E un BIAS stagionale? E\u2019 un comportamento che ricorre frequentemente al susseguirsi delle stagioni; la maggior quantit\u00e0 di piogge durante l\u2019autunno ne \u00e8 quindi un esempio.<\/p>\n
Il future dell\u2019OJ, come in generale tutti i future delle commodity, \u00e8 uno strumento utilizzato dagli operatori del settore per garantirsi un prezzo ad una determinata scadenza, che consenta di programmare i cicli produttivi che necessitano di quel bene.<\/p>\n
Come \u00e8 facile immaginare, il prezzo dell\u2019OJ \u00e8 influenzato dalla stagione e dall\u2019andamento dei raccolti; questi fattori sono all\u2019origine del suo BIAS stagionale, secondo il quale esistono periodi dell\u2019anno in cui sia pi\u00f9 conveniente acquistarlo piuttosto che venderlo.<\/p>\n
In particolare, sulla base dei dati dal 1975 ad oggi, risulta conveniente:<\/p>\n
- \n
- comprare ad ottobre per chiudere la posizione a fine novembre<\/li>\n
- vendere allo scoperto a dicembre per chiudere la posizione all\u2019inizio del nuovo anno<\/li>\n<\/ul>\n
Per dimostrare quanto appena affermato, applico il seguente codice su un chart giornaliero dell\u2019OJ:<\/p>\n
input: length(5<\/strong>);<\/p>\n
vars: mm(0<\/strong>), tday(0<\/strong>);<\/p>\n
mm = Month(d);<\/p>\n
if d<>d[1<\/strong>] then begin<\/p>\n
if mm<>mm[1<\/strong>] then tday=1<\/strong><\/p>\n
else tday=tday+1<\/strong>;<\/p>\n
end;<\/p>\n
\/\/ LONG SIDE<\/p>\n
if month(d)=10<\/strong> and tday>=5<\/strong> then buy next bar Highest(h,length) stop;<\/p>\n
if (month(d)=11<\/strong> and tday>=18<\/strong>) or month(d)=12<\/strong> then sell next bar market;<\/p>\n
\/\/ SHORT SIDE<\/p>\n
if month(d)=12<\/strong> and tday>=3<\/strong> then sellshort next bar Lowest(l,length) stop;<\/p>\n
if month(d)=1<\/strong> then buytocover next bar market;<\/p><\/blockquote>\n
Ho definito due variabili, mm e tday , che contengono rispettivamente:<\/p>\n
- \n
- il numero del mese in corso (es. 3 = marzo)<\/li>\n
- il numero del giorno di ciascun mese, sabati, domeniche ed eventuali festivit\u00e0 esclusi (tday potr\u00e0 quindi variare da 1 a 22 circa).<\/li>\n<\/ul>\n
Le funzioni Highest(h,length) e Lowest(l,length) calcolano rispettivamente (se length vale 5):<\/p>\n
- \n
- il valore pi\u00f9 alto raggiunto negli ultimi 5 giorni<\/li>\n
- il valore pi\u00f9 basso raggiunto negli ultimi 5 giorni<\/li>\n<\/ul>\n
Con le regole scritte sopra, entro long a partire dal quinto giorno di ottobre, non appena il prezzo avr\u00e0 superato il massimo dei 5 giorni precedenti; attendo quindi la fine di novembre per chiudere la posizione.<\/p>\n
Analogamente, entro short a partire dal terzo giorno di dicembre, non appena il prezzo sar\u00e0 sceso sotto al minimo dei 5 giorni precedenti; attendo quindi il primo giorno del nuovo anno per chiudere la posizione.<\/p>\n
I risultati del trading system basato sul bias stagionale del succo d\u2019arancia<\/h3>\n
Applicando il codice visto al paragrafo precedente su un chart giornaliero dell\u2019OJ, ottengo questa equity line e queste metriche dal 1975 ad oggi:<\/p>\n
![\"\"](\"https:\/\/blog.ilgiornale.it\/analisi-tecnica\/files\/2023\/07\/F1_TradingSeasonalBiasOJ-300x300.png\")
<\/a>Figura 1. Equity line del trading system basato sul bias stagionale del succo d\u2019arancia<\/p><\/div>\n
I due aspetti che saltano subito all\u2019occhio sono la regolarit\u00e0 della curva dei profitti, che si \u00e8 mantenuta tale in quasi 50 anni, e il basso numero di trade effettuati dal sistema in un arco temporale cos\u00ec ampio.<\/p>\n
Ripensando a come opera il sistema, quest\u2019ultimo aspetto non deve sorprendere poich\u00e9, per sfruttare il BIAS stagionale dell\u2019OJ, si entrava a mercato solo in 2 istanti precisi dell\u2019anno effettuando cos\u00ec 2 trade ogni 12 mesi.<\/p>\n
Come migliorare il trading system basato sul bias stagionale del succo d\u2019arancia<\/h3>\n
Guardando il codice potremmo domandarci cosa accadrebbe se cambiassimo il parametro length.<\/p>\n
Per avere una risposta lanciamo un\u2019ottimizzazione di questo valore da 1 a 10 con intervallo 1 e analizziamo i risultati ottenuti:<\/p>\n
![\"\"](\"https:\/\/blog.ilgiornale.it\/analisi-tecnica\/files\/2023\/07\/F2_TradingSeasonalBiasOJ-300x84.png\")
<\/a>Figura 2. Ottimizzazione parametro lenght del trading system basato sul bias stagionale del succo d\u2019arancia<\/p><\/div>\n
Osserviamo che, al crescere di length, il numero totale dei trade diminuisce sempre di pi\u00f9. Questo deriva dal fatto che, se utilizziamo per esempio un valore pari a 30, fissiamo i livelli di ingresso long e short rispettivamente al massimo e al minimo toccato nelle ultime 30 giornate; questi livelli potrebbero essere molto pi\u00f9 distanti dal prezzo attuale, rispetto a quelli calcolati con length pari a 5.<\/p>\n
Ne consegue che, con un valore elevato di length, \u00e8 meno probabile che il prezzo raggiunga il livello di ingresso e il sistema potrebbe saltare alcuni trade, operando ancora meno di quanto gi\u00e0 non faccia; per evitare che questo si verifichi, dobbiamo mantenere un valore di length inferiore a 5. Osservando le metriche, decidiamo che la miglior scelta sia un valore pari a 4.<\/p>\n
In generale, un sistema semplice con poche condizioni \u00e8 da preferirsi ad uno molto complesso e articolato, perch\u00e9 ha maggiori probabilit\u00e0 di performare nel tempo. Il sistema creato \u00e8 certamente molto semplice e, tenuto conto del basso numero di operazioni, non si presta ad essere ulteriormente filtrato con l\u2019aggiunta di nuove condizioni.<\/p>\n
Tuttavia, ricordiamoci che al momento non abbiamo inserito alcuno stop loss; per verificare il suo eventuale beneficio, possiamo aggiungere queste due righe:<\/p>\n
input: SL(0<\/strong>);<\/p>\n
if SL > 0<\/strong> then setstoploss(SL);<\/p><\/blockquote>\n
Poi lanciamo un\u2019ottimizzazione del valore di SL da 1.000$ a 3.000$ con step di 200$.<\/p>\n
![\"\"](\"https:\/\/blog.ilgiornale.it\/analisi-tecnica\/files\/2023\/07\/F3_TradingSeasonalBiasOJ-300x118.png\")
<\/a>Figura 3. Ottimizzazione dello stop loss del trading system basato sul bias stagionale del succo d\u2019arancia<\/p><\/div>\n
Confrontando i risultati \u201csenza stop loss\u201d con quelli \u201ccon stop loss\u201d pari a 2.400$, notiamo che questi ultimi siano migliori: il NetProfit e l\u2019Average trade sono entrambi saliti e, contestualmente, il Max Drawdown \u00e8 diminuito.<\/p>\n
Decidiamo quindi di includere uno stop loss monetario del valore di 2.400$ e di terminare il nostro sviluppo, ottenendo questa equity line e queste metriche finali.<\/p>\n
![\"\"](\"https:\/\/blog.ilgiornale.it\/analisi-tecnica\/files\/2023\/07\/F4_TradingSeasonalBiasOJ-294x300.png\")
<\/a>