“A maggio 2017 ho pubblicato un post intitolato Trading Notturno – scrive Francesco Placci direttore Ufficio Studi di Algoritmica.pro –  http://www.robotrader.it/2017/5/16/trading-notturno/ relativo ad un sistema che opera sul e-mini sp500 durante una sessione customizzata 16:00 09:30 orario americano.

E’ giunto il tempo di fare bilanci. Prima di mettere a mercato un sistema – scrive Francesco Placci direttore Ufficio Studi di Algoritmica.pro – lo lascio sempre “decantare” qualche mese…

Anzitutto voglio procedere con la validazione del sistema e per fare questo mi avvalgo del software Validator sviluppato da Algoritmica.pro che consente in pochi semplici passaggi di verificare la robustezza di un sistema e di quantificarne le aspettative attraverso il test della randomizzazione degli input e della WFA, metodologie che ho già trattato in precedenti post.

Di seguito possiamo notare come il sistema sia relativamente insensibile alla modifica degli input:

il sistema sia relativamente insensibile alla modifica degli input

Potete notare – scrive Francesco Placci direttore Ufficio Studi di Algoritmica.pro – che pur modificando il valore degli input casualmente all’interno di un range di valori, i risultati del sistema non si modificano di molto. Tutte le equity line sono crescenti e lineari, il che ci rassicura sulla stabilità degli input e sulla robustezza del sistema.

Andiamo poi a cercare di quantificare le aspettative del sistema in termini di rischio e rendimento, e per fare questo vi mostro un’altra schermata del software Validator dalla quale è possibile verificare il valore medio per ciascuna metrica riportata.  Tale valore rappresenta la media di tutte le permutazioni casuali di input e ha lo scopo di fornire una stima più realistica delle performance rispetto ad un semplice back test.

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Cosa ne desumiamo? Che più realisticamente il  profitto netto si attesta a 47.600 $ circa (anziché 53.900 $ del back test) e il drawdown a 2.700 $ (anziché 2.500 $). Tutto sommato non troppo peggiorativo. Infine andiamo a verificare in out of sample – scrive Francesco Placci direttore Ufficio Studi di Algoritmica.pro – come si è comportato il sistema, da Maggio sino ad oggi.

Immagine 3

Come potete notare – scrive Francesco Placci direttore Ufficio Studi di Algoritmica.pro – il sistema ha continuato a comportarsi in linea con il suo andamento storico e ha generato un profitto di 4500$ da maggio ad oggi.  A questo punto possiamo dire che:

• Abbiamo per le mani un sistema che utilizza logiche semplici, il che ci lascia confidenti che sia in grado di catturare i futuri movimenti di mercato come ha fatto in passato, avendo i necessari gradi di libertà per adattarsi ai dati out of sample
• Appare robusto in quanto poco sensibile alla variazione dei suoi input.
• Siamo stati in grado di stimare le sue performance attraverso il software Validator e abbiamo visto che non i discostano di molto dal back test
• In out of sample ha generato profitti e si è comportato in maniera simile al passato

Il nostro dovere lo abbiamo fatto, non resta che metterlo a mercato, monitorare le performance reali e incrociare le dita!”