Trading system tradizionali e genetici

I trading system tradizionali e i trading system genetici costituiscono le principali tipologie di algoritmi, tra i numerosi tipi di bot automatici. Nel mondo del trading finanziario, i trading system sono strumenti essenziali per chi vuole operare sui mercati in modo automatico. Essi hanno sempre più peso nelle contrattazioni che fanno muovere i mercati.

Un trading system tradizionale si basa su una serie di regole predefinite e su indicatori di mercato scelti da chi opera o da un team di esperti. Queste regole vengono selezionate in base all’esperienza e alle conoscenze sul funzionamento dei mercati. L’idea di fondo è che, attraverso un’analisi accurata e una buona comprensione del mercato, è possibile identificare opportunità di compravendita, ovvero quando acquistare o vendere un determinato asset. Si può partire da un’idea di base e poi, gradualmente, migliorare il sistema per adattarlo al meglio al mercato.

I trading system genetici utilizzano algoritmi di intelligenza artificiale (più precisamente, algoritmi ispirati all’evoluzione biologica) per creare delle regole di trading in modo automatico. In pratica, questi sistemi generano una popolazione di strategie e, attraverso numerosi cicli di prove ed errori, selezionano le strategie che danno i migliori risultati. Il sistema poi “evolve”, migliorando continuamente le sue regole per adattarsi alle condizioni di mercato.

Uno dei vantaggi dei trading system genetici rispetto a quelli tradizionali è la loro capacità di gestire una quantità molto elevata di dati. Questi sistemi possono processare grandi volumi di informazioni e trovare le regole di trading migliori molto più velocemente rispetto ai sistemi tradizionali. Inoltre, i trading system genetici sono più bravi ad adattarsi ai cambiamenti del mercato. Mentre un sistema tradizionale ha bisogno di essere aggiornato manualmente in base all’analisi del trader, un sistema genetico può evolversi da solo e modificare le sue strategie per riflettere meglio le nuove condizioni di mercato. Tuttavia, non tutti i trading system genetici sono sempre aggiornati. Alcuni possono diventare “statici” e non essere ri-ottimizzati periodicamente, il che li rende meno efficaci col passare del tempo.

Per capire meglio come funzionano i trading system genetici, vediamo un processo semplificato:

• Creazione iniziale.
  Si parte generando una serie di strategie casuali, che possono essere viste come possibili “soluzioni” al problema di fare profitti sul mercato.
• Valutazione delle strategie.
  Ogni strategia è testata utilizzando dati storici per vedere quanto bene avrebbe funzionato nel passato.
• Selezione delle migliori strategie.
  Le strategie che hanno ottenuto i risultati migliori sono selezionate per essere combinate tra loro o modificate.
• Crossover e mutazione.
  Le strategie selezionate sono combinate, creando nuove strategie che hanno caratteristiche di entrambe. Alcune delle nuove strategie veranno poi modificate in modo casuale (mutazione) per introdurre elementi nuovi.
• Ripetizione.
  Il processo si ripete per molte generazioni, migliorando progressivamente la qualità delle strategie fino a quando non si trova una soluzione ottimale.

Un altro confronto interessante è tra i trading system genetici e quelli quantitativi. Entrambi sono approcci algoritmici, ma con alcune differenze significative. I trading system quantitativi si basano su modelli matematici e statistici. In pratica, si utilizzano formule e calcoli per analizzare i dati di mercato e generare segnali di trading (quando comprare o vendere). Questo approccio spesso combina elementi di analisi tecnica (basata su grafici e tendenze) e analisi fondamentale (basata sui dati economici e finanziari). I trading system quantitativi possono essere più semplici da implementare rispetto ai sistemi genetici, ma possono avere difficoltà ad adattarsi ai cambiamenti improvvisi del mercato.

Uno dei concetti più importanti, sia nei sistemi genetici che in quelli tradizionali, è la robustezza. Un sistema di trading robusto è in grado di funzionare bene anche quando le condizioni del mercato cambiano. Questo è un aspetto cruciale perché i mercati finanziari sono notoriamente imprevedibili, e un sistema che funziona bene oggi potrebbe non funzionare altrettanto bene domani. Per migliorare la robustezza di un trading system esistono alcune pratiche utili:

• Diversificazione.
  Un sistema robusto dovrebbe essere capace di operare su più mercati o su diversi tipi di asset (come azioni, obbligazioni, materie prime). Oppure l’algoritmo dovrebbe essere inserito in un portafoglio di trading system. Questo riduce il rischio che un singolo mercato possa causare perdite significative.

• Adattabilità.
  Il sistema dovrebbe essere in grado di adattarsi alle condizioni del mercato, ad esempio utilizzando algoritmi che apprendono dai dati storici e si modificano in base a nuove informazioni.

• Semplicità.
  Un sistema di trading troppo complesso può funzionare bene con i dati storici ma fallire di fronte a situazioni nuove. Le regole dovrebbero essere chiare e ben definite.

Per assicurarsi che un sistema di trading sia robusto e funzionante, è essenziale testarlo su diversi set di dati. Alcune delle tecniche più comuni includono:

• Walk-forward testing.
  Consiste nel dividere i dati storici in segmenti temporali e testare il sistema in ogni segmento per vedere come si comporta in diversi periodi. Questo aiuta a capire se il sistema funziona su una gamma di condizioni di mercato.

• Cross-validation.
  Si tratta di un metodo in cui i dati vengono suddivisi in diversi gruppi, utilizzando una parte dei dati per addestrare il sistema e l’altra parte per testarlo. Questo processo viene ripetuto più volte, con l’obiettivo di garantire che il sistema funzioni bene anche su dati non visti prima.

• Out-of-sample testing.
  Un sistema viene testato su dati che non sono stati utilizzati durante la fase di sviluppo per verificare se può gestire condizioni di mercato reali che non erano previste.

Oltre alle tecniche di testing, ci sono alcuni algoritmi avanzati che possono migliorare la probabilità di successo a lungo termine di un sistema di trading. Questi algoritmi possono essere utilizzati per fare in modo che le strategie create siano più robuste e adattabili alle condizioni di mercato in continuo cambiamento.

Vediamo un esempio semplice per capire meglio come funziona un approccio genetico. Supponiamo di voler sviluppare un sistema di trading che operi solo su una grande azienda tecnologica come Apple, acquistando azioni solo quando il mercato è in rialzo. Per farlo, si potrebbe utilizzare un algoritmo genetico capace di simulare molte strategie diverse, valutando successivamente i risultati  in base ai dati storici delle azioni di Apple. L’algoritmo comincia con delle strategie semplici e le modifica man mano, migliorando i risultati ad ogni ciclo di valutazione. Dopo numerose prove, l’algoritmo potrebbe identificare una strategia particolarmente efficace per quel tipo di mercato, che potrebbe essere utilizzata per operare in futuro. Tuttavia, prima di mettere in pratica questa strategia, è importante testarla su dati che non sono stati utilizzati nello sviluppo per assicurarsi che possa funzionare anche in contesti diversi.

In conclusione, i trading system genetici e tradizionali offrono approcci distinti al trading automatico, ciascuno con i suoi vantaggi e sfide. I sistemi tradizionali si basano sull’esperienza e sulle regole fisse scelte dai trader, offrendo semplicità e chiarezza, ma richiedendo aggiornamenti manuali per adattarsi ai cambiamenti del mercato. Al contrario, i trading system genetici sfruttano l’intelligenza artificiale per evolvere e migliorarsi autonomamente, adattandosi alle mutevoli condizioni di mercato. Il concetto chiave che accomuna entrambi gli approcci è la ricerca della robustezza. Un sistema di trading robusto è in grado di affrontare con successo una varietà di condizioni di mercato, garantendo risultati coerenti nel tempo. Sia che si tratti di sistemi genetici o quantitativi, il successo nel trading automatico dipende dalla capacità di bilanciare complessità, adattabilità e controllo del rischio.