{"id":847,"date":"2018-02-09T11:41:08","date_gmt":"2018-02-09T10:41:08","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.ilgiornale.it\/trading\/?p=847"},"modified":"2018-02-09T11:41:08","modified_gmt":"2018-02-09T10:41:08","slug":"conosci-il-tuo-trading-system","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.ilgiornale.it\/trading\/2018\/02\/09\/conosci-il-tuo-trading-system\/","title":{"rendered":"Conosci il tuo trading system"},"content":{"rendered":"

La cosa pi\u00f9 frustrante per un trader sistematico \u2013 scrive Francesco Placci direttore ufficio studi di www.agoritmica.pro<\/a> – si verifica quando, dopo aver sviluppato un sistema di trading che sembra performare bene nella fase di back test, lo si mette realmente a mercato e il suo comportamento differisce da quanto osservato nella fase in sample.<\/p>\n

Sicuramente i procedimenti d\u2019ideazione e creazione di un trading system sono importanti, poich\u00e9 se non effettuati correttamente ne minano la solidit\u00e0 futura, ma occorre comunque porre una particolare attenzione alla fase successiva, quella precedente alla messa a mercato, ossia la fase di analisi della robustezza di un sistema.<\/p>\n

Intendiamoci, la garanzia che un sistema continui a funzionare nel futuro non pu\u00f2 darcela nessun tipo di test, i mercati evolvono ed \u00e8 normale che un sistema di trading abbia una nascita una vita ed una morte. Tuttavia se non cambia la premessa di fondo, ossia il comportamento del mercato su cui andiamo ad operare non si \u00e8 modificato, il nostro sistema dovrebbe continuare a performare in modo simile a quanto certificato dal nostro back test.<\/p>\n

E\u2019 comunque da mettere in conto un fisiologico calo delle performance, poich\u00e9 per quanto si cerchi di evitare l\u2019overfitting, ossia la sovra ottimizzazione degli input e delle regole di funzionamento del sistema, sappiamo che un back test inevitabilmente conterr\u00e0 una componente di ottimizzazione. D\u2019altra parte\u00a0 nello sviluppo di un sistema andiamo a ricercare le regole di funzionamento e a individuare\u00a0 i parametri che migliorano il comportamento di un sistema di trading e questo altro non \u00e8 che una sorta di ottimizzazione.<\/p>\n

Proprio per questo motivo assume importanza la fase di analisi di robustezza di un sistema.<\/p>\n

Esistono vari modi per stressare un sistema, il pi\u00f9 semplice \u00e8 quello di metterlo in paper trading e verificarne le performance in realtime.<\/p>\n

E\u2019 possibile effettuare una analisi montecarlo \u2013 scrive Francesco Placci direttore ufficio studi di www.agoritmica.pro<\/a> – su tutti i trades generati dal sistema, al fine di ottenere un intervallo di confidenza selle future distribuzioni. La premessa di fondo infatti \u00e8 che la distribuzione delle operazioni nel futuro\u00a0 possa (e sicuramente lo sar\u00e0) essere diversa rispetto al passato.<\/p>\n

Meglio ancora se la analisi Montecarlo viene effettuata sui trades generati dalla Wolk Forward Analysis, che \u00e8 quanto di pi\u00f9 simile (probabilmente in negativo) al trading in realtime.<\/p>\n

Esiste tuttavia un altro metodo che ci consente di validare un sistema in modo semplice e veloce, e che probabilmente \u00e8 in grado di farci capire se il nostro back test si trova su un picco di ottimizzazione oppure su parametri stabili,\u00a0 se abbiamo ecceduto con il numero di regole oppure no, se abbiamo cio\u00e8 lascito al nostro sistema i necessari gradi di libert\u00e0.<\/p>\n

Questo metodo, chiamato Randomizzazione dei Parametri, ritengo che sia quello che meglio di tutti sia in grado di stimare realisticamente i risultati che possiamo attenderci dal nostro sistema, ferma restando la premessa iniziale, ossia che il comportamento del mercato non si sia nel frattempo modificato.<\/p>\n

Le basi di questo test poggiamo sulla considerazione che il nostro back test \u00e8 una previsione particolarmente ottimistica dei risultati del sistema, dovuta alla migliore combinazione possibile dei paramentri e ci\u00f2 indipendentemente dal fatto che nella fase di ottimizzazione ci siamo concentrati sulla individuazione delle aree stabili piuttosto che sui parametri che massimizzano i risultati.<\/p>\n

In poche parole \u00e8 anche frutto di una componente di casualit\u00e0, che difficilmente potr\u00e0 ripetersi in futuro nella stessa maniera.<\/p>\n

Per intenderci, se ritengo che la combinazione migliore di input sia ad esempio 15, 23, 40, 1.5, non significa che sar\u00e0 la migliore nel futuro, perch\u00e9 la componente di casualit\u00e0 far\u00e0 in modo che difficilmente questi input possano catturare i movimenti del mercato nel futuro alla stessa maniera del passato.<\/p>\n

Tuttavia, se il mio sistema \u00e8 robusto,\u00a0 una combinazione di parametri adiacente ad esempio 13, 25, 35, 2,\u00a0 potr\u00e0 essere quella che si comporter\u00e0 meglio in futuro.<\/p>\n

Avete capito dove voglio arrivare?<\/p>\n

Analizzando tutte le combinazioni di input adiacenti a quella per me ottimale, oppure generando casualmente un campione di combinazioni, randomizzando ciascun input all\u2019interno in un range di valori con al centro in mio valore ideale, \u00a0sono in grado \u2013 scrive Francesco Placci direttore ufficio studi di www.agoritmica.pro<\/a> – di capire se la mia combinazione \u00e8 stabile oppure no, e soprattutto di stimare pi\u00f9 realisticamente le performance del mio sistema.<\/p>\n

Vi mostro l\u2019analisi effettuata su un trading system sul future RBOB Gasoline che sto sviluppando ultimamente. Notate il fascio di equity line casuali in azzurro e la mia equity line originale in rosso.<\/p>\n

\"Fascio<\/a>

Fascio di equity<\/p><\/div>\n

 <\/p>\n

Appare evidente \u2013 conclude Francesco Placci direttore ufficio studi di www.agoritmica.pro<\/a> – che la mia equity line rappresenti un risultato ottimistico, tuttavia \u00e8 possibile notare che, tutte le equity line generate da una scelta casuale dei parametri hanno un andamento crescente nel tempo e hanno una certa regolarit\u00e0. Questo mi da un certo grado di confidenza che il sistema ha una sua robustezza e al contempo mi fa capire che affidarmi unicamente al back test per avere una stima delle performance future non \u00e8 realistico. Una stima pi\u00f9 verosimile \u00e8 possibile ottenerna analizzando le distribuzioni di tutte le possibili combinazioni dei parametri, e prendendo come benchmank ad esempio un valore mediano.<\/p>\n

Per chi volesse approfondire l\u2019argomento allego il paper \u201cKnow your System! \u2013 Turning Data Mining from Bias to Benefit\u201d di Dave Walton vincitore del premio della National Association od active investment managers nel 2014<\/p>\n

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La cosa pi\u00f9 frustrante per un trader sistematico \u2013 scrive Francesco Placci direttore ufficio studi di www.agoritmica.pro – si verifica quando, dopo aver sviluppato un sistema di trading che sembra performare bene nella fase di back test, lo si mette realmente a mercato e il suo comportamento differisce da quanto osservato nella fase in sample. Sicuramente i procedimenti d\u2019ideazione e creazione di un trading system sono importanti, poich\u00e9 se non effettuati correttamente ne minano la solidit\u00e0 futura, ma occorre comunque porre una particolare attenzione alla fase successiva, quella precedente alla messa a mercato, ossia la fase di analisi della robustezza […]<\/p>\n  

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