MODULO 2 la formazione finanziaria è il miglior investimento per il tuo domani

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1 MODULO 2 la formazione finanziaria è il miglior investimento per il tuo domani

2 Lezione n. 1 Edizione marzo / giugno 2015 La simulazione del trading su dati storici

3 Obiettivi di questa lezione Comprendere cos è perché si fa e a cosa serve una simulazione Conoscere i vantaggi e i limiti di una simulazione Conoscere quali risultati si ottengono Capire come può essere utilizzata per valutare un trading system

4 Cos è una simulazione del trading Uno dei principali vantaggi del trading automatico è che una strategia codificata può essere sottoposta a test per verificarne la capacità di produrre profitti. Eseguire un backtest in modo accurato è un passaggio fondamentale per la valutazione di un trading system. L informazione più rilevante che deriva dal backtest di una strategia di trading automatica è il suo potenziale di profitto. Senza una verifica accurata dei livelli di rischio e dei potenziali ritorni, è impensabile poter utilizzare serenamente una strategia di trading automatica.

5 A cosa serve il backtest Due sono gli obiettivi di un test preliminare: 1. verificare che la strategia codificata faccia ciò per cui è stata programmata; 2. verificare che la strategia sia in grado di generare profitti, o che almeno non faccia subire perdite significative su un ampio numero di mercati e timeframe. Il backtest però non ci darà mai nessuna certezza su come la strategia potrà funzionare su un qualsiasi periodo di tempo futuro

6 I tipi di simulazione storica BACKTEST DI DEBUG BACKTEST PRELIMINARE BACKTEST DI OTTIMIZZAZIONE E VALUTAZIONE

7 La precisione è importante Tutti gli strumenti di sviluppo di una strategia trading sono in grado di produrre simulazioni storiche relativamente accurate. Tutte le simulazioni, contengono un grado di imprecisione. Una simulazione ideale si ha quando la strategia eseguita sui dati storici corrisponde nel modo migliore possibile al comportamento in tempo reale.

8 Come eseguire un backtest 1. Impostare la piattaforma creando un ambiente di test ideale. 2. Avere a disposizione alcune serie storiche di prezzi il più possibile affidabili. 3. Tener conto dell entità dello spread. 4. Essere consapevoli che i tick di prezzo durante il backtest vengono simulati. 5. Essere consapevoli che è impossibile simulare lo slippage.

9 Le limitazioni del software Alcune funzioni in backtest non vengono processate Il backtest è permesso solo su un EA singolo e non su un portafoglio di sistemi La dimensioni dei lotti, tra cui dimensione iniziale e l'incremento vengono prese dalle impostazioni dell'account attivo Swaps, margine, scadenze ordini, limiti di tempo vengono simulati I timeframe settimanale e mensile non possono essere testati Problemi arrotondamento Trade Fantasma Gli ordini a mercato e gli ordini pendenti vengono processati senza slippage

10 Lo slippage SLIPPAGE

11 Lo slippage

12 Backtest Visuale

13 Attenzione alle anomalie sul grafico

14 Attenzione agli errori sul diario

15 I Report Un backtest accurato permette di determinare una stima precisa di tutti i parametri quantitativi utili alla corretta valutazione della strategia. Un sistema che guadagna molti soldi esponendo a rischi che non possono essere sopportati non è un buon trading system.

16 La sintesi delle performances Questo tipo di report fornisce i dati statistici basilari che descrivono le prestazioni globali della strategia relativi al periodo storico in cui è stata effettuata la simulazione.

17 L elenco delle operazioni Questo rapporto è fondamentalmente una tabella delle performance storiche della strategia, trade per trade.

18 Il grafico dell equity Uno dei vantaggi principali del grafico dell equity è che da esso si può arrivare ad ottenere una rapida valutazione della strategia e della sua consistenza.

19 Le performances suddivise per periodo Questo è un report che in cui i risultati della simulazione storica vengono raggruppati per periodo.

20 I dati storici LA QUALITA' DEI DATI E' FONDAMENTALE... LA PRESENZA DI BUCHI O QUOTAZIONI MANCANTI INVALIDA IL BACKTEST. Per valutare la qualità dei dati di una serie storica è necessario ricercare i gap sui timeframe più alti. Sui timeframes più bassi è facile trovare periodi in cui le candele sono mancanti semplicemente perché in quei periodi non ci sono stati scambi.

21 La finestra di test Per decidere quanto dovrà essere ampia la finestra di test bisogna innanzitutto considerare due importanti fattori: La solidità o valenza statistica che permetterà di ottenere La rilevanza che la strategia ha relativamente al mercato o alle situazioni di mercato in cui opererà.

22 I requisiti statistici La finestra di test deve essere sufficientemente ampia per generare risultati statisticamente validi e che comprendono un ampio campione di condizioni di mercato. Statisticamente valido significa due cose: 1. Deve verificarsi un numero di operazioni sufficientemente elevato in modo da poter trarre conclusioni significative. 2. La finestra di prova deve essere abbastanza ampia da consentire un numero sufficiente di gradi di libertà relativamente alle variabili utilizzate nella strategia.

23 Frequenza di trading Possiamo dedurre che maggiore è il numero di trades valutati in backtest meglio sarà. Evitare di dare fiducia ad una strategia valutata con un backtest caratterizzato di un piccolo campione di operazioni. Il numero di operazioni è legato al tipo di strategia e alle dimensioni della finestra del test Teniamo inoltre presente che le performance della strategia potranno essere valutate su altri cross aumentando la validità statistica dei backtest.

24 L Errore standard Possiamo usare l'applicazione del concetto di errore standard per ottenere alcune utili indicazioni riguardanti l impatto del numero di operazioni di trading prodotte dal nostro backtest. Un test su di un trading system è significativo quando è stato eseguito un numero di operazioni di compravendita che sia sufficientemente grande da escludere che i risultati del test siano frutto del caso più che del sistema stesso. Dove N= numero di operazioni

25 I gradi di libertà Una valutazione statistica per produrre conclusioni attendibili, deve iniziare con gradi di libertà sufficienti. Il termine gradi di libertà è abbastanza descrittivo, nel senso che rappresenta il numero di osservazioni, relative al campione di dati raccolto, che sono libere variare. Si dice che ogni punto di dati utilizzato nel calcolo CONSUMA un grado di libertà I gradi di libertà rimanenti possono essere calcolati con la formula: Gradi libertà rimanenti = 100 [1 (Gradi di liberta consumati / Gradi di libertà originali)] Come regola generale, i gradi di libertà rimanenti dovrebbero superare il 90 %

26 I risultati del test Dobbiamo sempre tenere in mente che non stiamo cercando la strategia migliore (nel senso dei profitti), ma stiamo cercando per la strategia più resistente. Una strategia solida è la nostra migliore garanzia di esito positivo in un mondo così incerto come quello del trading

27 Valutazione della stabilità La stabilità di un sistema trading automatico è in sostanza la coerenza delle sue prestazioni di trading. Il backtest dovrebbe consentirci di capire se la strategia ha un buon grado di stabilità, quindi: Le operazioni dovrebbero essere uniformemente distribuite in tutta la finestra del test. Lo scostamento di profitti e perdite dal loro valore medio dovrebbe essere più piccolo possibile. Il numero di operazioni e i profitti valutati su base trimestrale o annuale dovrebbero dare risultati simili.

28 Valutazione della robustezza Una strategia di trading robusta è quella che ha le probabilità maggiori di continuare a produrre profitti nonostante i mutamenti del mercato. Le caratteristiche principali di una strategia di trading solida sono che mantenga un certo grado di profitto: con una gamma di settaggi di parametri contigui sufficientemente ampia su un certo paniere di mercati (cross) diversi in condizioni di mercato relativamente varie sia con operazioni long che short

29 Cosa dobbiamo aspettarci da questa fase di test? Siamo alla ricerca di una strategia POLIVALENTE, quindi non necessariamente vincente in tutte le situazione. Se questo test non produce prestazioni eccezionali generalmente questo è un buon segno. Ad esempio un sistema che subisce forti perdite ma poi le recupera, vale la pena di essere studiato e migliorato perchè potrebbe dare soddisfazioni. Se le prestazioni evidenziano grosse perdite su tutto il periodo storico di test oppure anche si evidenzia una forte perdita occasionale, la strategia di trading è povera e dovrebbe essere abbandonata.

30 Conclusioni I risultati della simulazione storica preliminare dovrebbero generalmente corrispondere al comportamento della strategia di trading. Ci permette di capire se il nostro sistema opera molto al di fuori delle aspettative teoriche. Ci permette di valutare se il profilo di rischio corrisponde alla nostra idea di trading. Indipendentemente dal fatto che il test preliminare produca più o meno profitto o presenti perdite più o meno elevate è un errore pensare di avere già in questa fase dei risultati di cui fidarsi ciecamente.

31 Lezione n. 2 Edizione marzo / luglio 2015 Arrivederci alla prossima lezione