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Una delle massime più note nel mondo del trading è la famosa “buy the rumours sell the news” (BTRSTN). Essa rappresenta un vero e proprio mantra per molti trader, algoritmici e non. Si basa sull’idea che i prezzi di un asset tendono a salire, prima di un probabile evento positivo, per poi scendere una volta che l’evento si è verificato.
La psicologia di tutti i partecipanti al mercato finanziario gioca un ruolo fondamentale nel mondo del trading. In particolare nella strategia “buy the rumours sell the news”, ciò che la rende efficace, è proprio la psicologia comportamentale. La speculazione e l’euforia degli investitori spingono il prezzo verso l’alto. Questa è la fase di rumors. L’attesa del probabile evento positivo alimenta la FOMO dei partecipanti al mercato, soprattutto retail, che a sua volta incrementano l’ottimismo e creano un terreno fertile per l’acquisto. Al contrario, quando l’evento probabile finalmente accade, l’euforia si placa e subentra la realtà. Gli investitori che hanno comprato durante la fase “buy the rumours” potrebbero decidere di vendere, realizzando profitti o limitando le perdite. Questo può causare un calo del prezzo, anche se l’evento in sé è positivo per la società.
In passato sono accadute situazioni concrete in cui la strategia “buy the rumours sell the news” è risultata vincente. Un algoritmo di analisi del sentiment avrebbe potuto operare, in queste determinate situazioni, utilizzando la strategia BTRSTN.
La strategia “buy the rumours sell the news” si è rivelata efficace in questi casi. Chi ha comprato ai primi rumors e ha venduto al lancio ha realizzato un profitto.
Esistono situazioni in cui la strategia “buy the rumours sell the news”, invece di generare profitto, può addirittura portare a delle perdite.
Bisogna essere molto cauti nell’utilizzo di tale strategia. Difatti “buy the rumours sell the news” non è sempre efficace.
I falsi rumors possono causare forti oscillazioni del prezzo di un asset prima in positivo e successivamente in negativo. Eventi negativi inaspettati possono annullare l’effetto positivo di un rumor, causando perdite consistenti ed inaspettate.
La strategia “buy the rumours sell the news” può essere implementata con algoritmi di trading automatico. L’algoritmo deve essere in grado di:
L’implementazione richiede profonde conoscenze di analisi fondamentale e di money management quanto più conservativi.
Oltre agli indicatori tecnici di base, esistono strumenti più avanzati che possono aiutare i trader ad implementare la strategia BTNS nei propri trading system.
La strategia “buy the rumours sell the news” (BTRSTN) rappresenta un approccio noto nel mondo del trading, basato sull’idea che i prezzi di un asset possano anticipare eventi positivi e successivamente diminuire una volta che l’evento si verifica. Questa strategia si basa principalmente sulla psicologia dei partecipanti al mercato finanziario, e può essere efficace quando si tratta di capitalizzare sull’entusiasmo e la speculazione prima dell’accadimento di un evento. Tuttavia, è importante notare che questa strategia presenta anche delle criticità. I falsi rumours e gli eventi negativi imprevisti possono influenzare sfavorevolmente il successo della strategia, causando perdite anziché profitti. Per implementare la strategia BTRSTN in trading system automatici, è necessario utilizzare algoritmi avanzati in grado di identificare rumours rilevanti, analizzare il sentiment del mercato e gestire il rischio in modo efficace. L’impiego di modelli di apprendimento automatico e l’analisi di correlazione possono essere utili per migliorare le prestazioni della strategia e individuare opportunità di trading. In conclusione, avere un trading system basato sulla strategia “buy the rumours sell the news” può essere un’arma potente nel portafoglio di robot di un trader algoritmico. In ogni caso è richiesta una profonda comprensione della psicologia di mercato e un’attenta gestione del rischio per essere utilizzata profittevolmente.
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Disclaimer grafici realizzati con AI
I grafici presenti in questo articolo sono generati con l’ausilio di un’intelligenza artificiale e sono concepiti esclusivamente a scopo illustrativo e didattico. I dati rappresentati non fanno riferimento a situazioni, eventi o performance reali, bensì a scenari ipotetici e plausibili.
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