Il trading quantitativo è l’uso di sofisticati modelli matematici e statistici di calcolo per guadagnare nei mercati finanziari. A lungo esclusiva dei grandi operatori, i suoi segreti sono oggi a portata di mano dei più scaltri trader retail. Scopriamoli!

Questo articolo affronta le basi dell’argomento: leggilo per intero per una conoscenza a tutto tondo, o vai alla sezione che ti interessa di più.

Il quantitative trading

Lo scopo del quantitative trading è combinare tecnologie moderne ed enormi database, in modo da ottenere analisi complete delle opportunità del mercato in tempo reale.

A lungo usato esclusivamente dai giganti dei mercati per gli enormi costi necessari, la maggiore accessibilità alle risorse tecnologiche lo rende sempre più allettante anche per alcuni investitori retail.

Da sempre il trading è stato paragonato alle previsioni del tempo, un sistema complesso di variabili, imprevedibile e talvolta capriccioso, difficile da analizzare e anticipare. Partendo dalla consapevolezza che la parola certezza non fa parte del vocabolario di uno statista, il ruolo di un quant trader somiglia davvero a quello di un meteorologo. Raccogliere quanti più dati storici e presenti per creare un modello che possa fornire una stima di probabilità. L’obiettivo non è stabilire se domani ci sarà il sole o la pioggia, bensì determinare la probabilità dei due eventi, e agire di conseguenza. Clima a parte, per i trader quantitativi prezzo e volume sono le variabili più importanti e più grande è il set di dati, meglio è.

Certo, i risultati potrebbero non risultare sempre esatti, ma la percentuale di successo è solitamente più che rispettabile e qualsiasi previsione si basa su un enorme archivio di dati storici e presenti.

Dal momento che lavorano con la probabilità, i quant trader non si lasciano scoraggiare dal risultato di singole transazioni, ma valutano l’efficienza di una strategia confrontandola con i sui rendimenti teorici. Se si sta comportando come da modello, indipendentemente dalle singole operazioni, il quant trader sa già qual è il massimo profitto che può ottenere, qual è il rischio che corre in ogni momento, la dimensione che deve dare ai lotti, quanto tempo è conveniente mantenere l’asset prima di liquidare la posizione.

Perché il trading quantitativo è diverso dagli altri?

Quasi tutte le strategie di trading si basano sull’intuito, sui meccanismi di try and error, sull’esperienza, e mirano a creare il modello perfetto, ossia il modello che funziona. Un trader tipicamente impara le sue strategie sul campo, e le affila con l’uso, magari implementandole con l’analisi tecnica o affidandosi ad un mentore.  Basta aprire un forum di trading per rendersi conto che molti si basano su valutazioni in bianco e nero, e dividono le strategie in vincenti e perdenti.

Il trading quantitativo invece abbraccia e accetta la infinità varietà di sfumature che intercorrono tra i due estremi, e invece di parlare di certezze, parla di probabilità. La probabilità infatti è la disciplina che studia eventi e risultati che coinvolgono una componente di incertezza.

Ad un quant trader non importa sapere se una strategia funziona o no, gli interessa sapere quanto può rendere se ripetuta tante volte. I dati mostrano che non esistono strategie sempre vincenti o sempre perdenti, e che ripetendo lo stesso identico ordine in fasi del mercato apparentemente uguali è impossibile prevedere il risultato in modo univoco.

Questo è dovuto alla casualità, e crea spazio ad un approccio diverso al trading. Un analista tecnico, o un foundamental trader, cercano di compensare questa lacuna di certezze con la conoscenza e lo studio dei mercati e pattern grafici, delle variabili in grado di influenzarli, con lo studio della psicologia degli investitori. I quant trader la accettano in quanto tale, per loro è un dato di fatto, e si comportano di conseguenza.

La strategia che usano somiglia molto a quel processo avvincente che permette a certe menti brillanti di vincere al poker “contando le carte”. Il concetto di base è lo stesso: se sappiamo quali sono le probabilità, possiamo costruire una strategia che le porti a nostro favore. Ci saranno momenti di fortuna e rischio, ma alla lunga i nostri risultati tenderanno ad avvicinarsi a quelli statistici.

Come funziona il trading quantitativo

Il trading quantitativo si basa per lo più sulla raccolta e l’analisi di dati, e utilizza modelli puramente statistici e matematici per stabilire la probabilità dei possibili risultati. L’enorme quantità di dati da processare simultaneamente richiede tuttavia elevata potenza di calcolo, e le ipotesi sono generate con l’elaborazione di più set di dati numerici.

Questo è il motivo per cui il trading quantitativo è stato, per molto tempo, appannaggio delle migliori istituzioni finanziarie e di individui con un patrimonio netto elevato. Ma il progresso della tecnologia, in particolare delle risorse di cloud computing, ha aperto le porte a questo spazio anche ai trader al dettaglio di medie dimensioni.

Un esempio di un modello quantitativo può essere l’analisi della pressione rialzista subita dal McDonald’s Stock (MCD) sul NYSE durante le ore di pranzo.
Un quant svilupperebbe un programma che analizzi l’intera storia del titolo: se giungesse alla conclusione che questo modello si verifica oltre il 90% delle volte, formulerebbe una strategia aspettandosi che la probabilità che quel modello si ripeta in futuro è del 90%.

Trading quantitativo vs algoritmico

L’idea che c’è dietro al trading quantitativo è generare solidi piani di trading su base matematica. Un trader quantistico ricercherà e analizzerà i dati storici, quindi applicherà modelli matematici e statistici avanzati per individuare le opportunità di trading nel mercato. Una volta resa concreta l’idea, l’applicazione può essere eseguita sia manualmente che automaticamente, magari con l’uso di robot di trading.

Il trading algoritmico prevede l’uso, appunto, di algoritmi per individuare e sfruttare le opportunità di trading nel mercato. Un algoritmo è una serie di procedure standardizzate da seguire per raggiungere uno scopo. Un comune esempio di algoritmo è una ricetta di cucina: una serie di procedimenti specifici da compiere nel giusto ordine.

Il trading algoritmico quindi consiste nello “spiegare” questa serie di procedure ad un robot automatizzato di trading, usando uno specifico codice di linguaggio, così da potergli delegare mansioni specifiche. L’efficacia del lavoro dei robot dipende unicamente dalla nostra capacità di programmazione. Ossia richiede la consapevolezza che quello specifico programma farà unicamente ciò per cui è stato creato e nient’altro.

I trader algoritmici possono automatizzare tutti gli aspetti dell’attività di trading, dalla scansione del mercato e la generazione del segnale, all’esecuzione degli ordini e uscita dal mercato. Potenzialmente possono eliminare del tutto l’intervento umano da ciascuna fase, e in certi casi è proprio ciò che fanno!

Mentre i trader quantitativi utilizzano modelli matematici per generare segnali di trading , i trader algoritmici utilizzano spesso metodi di analisi tecnica tradizionali , come i pattern di candele o combinazioni di indicatori.

Una sostanziale differenza inoltre sta nel fatto che i trader quantitativi applicano metodi necessariamente sofisticati e fuori dalla portata della maggior parte degli investitori. I trader algoritmici, al contrario, possono generare sia strategie semplici che avanzate, e grazie alle community, come MQL5, possono davvero essere alla portata di tutti.

I punti di contatto tra il trading quantitativo e quello algoritmico sono lampanti, e spesso l’uno inizia dove finisce l’altro. Le differenze tra i due però come vedi sono nette e sostanziali.

Ti sarà sicuramente capitato a proposito di trading quantitativo, di incappare nel termine HFT (trading ad alta frequenza), quindi facciamo un po’ di chiarezza su cosa sia.

In sostanza, l’HFT cerca di ottenere vantaggi da certe precise meccaniche del mercato, e le rende sfruttabili grazie alla velocità di esecuzione utilizzando tecnologie all’avanguardia. Lo si può quindi considerare come una branca del trading quantitativo, ma strettamente legata alla velocità di esecuzione degli ordini.

Il trading quantitativo in generale, invece, non richiede necessariamente velocità, anzi! Può essere lento, medio o veloce. Non è raro che i trader quantitativi tengano aperte posizioni per anche un anno.

Creazione di un sistema di trading quantitativo

Come abbiamo visto lo scopo dei sistemi quantitativi è quello di usare modelli matematici per individuare le migliori opportunità di mercato. Nel tempo sono stati elaborati numerosissimi sistemi, e i quant ne sviluppano continuamente altri in base alle esigenze specifiche. Quale che sia la loro applicazione però, le fasi principali di sviluppo di un sistema quantitativo sono quattro: strategia, backtesting, esecuzione e gestione del rischio.

Identificazione della strategia
La prima fase consiste nella ricerca della strategia efficace. Consiste nel decidere le finalità del sistema, e scegliere quello che meglio si può adattare al portafoglio di trading.
Ad esempio, un trader di azioni potrebbe scegliere una strategia a medio termine per trarre vantaggio dai rapporti sugli utili e sui dividendi, mentre un trader di forex potrebbe preferire una strategia a breve termine. La frequenza delle operazioni è un aspetto importante del trading quantitativo.
Esistono diversi tipi di strategie che possono essere sviluppate, come mean reversion, trend following o momentum trading.
L’idea di questa fase è quella di raccogliere tutti i dati che possono tornare utili per ottimizzare la strategia e ottenere massimi rendimenti con rischi minimi. La selezione dei dati è un processo lento e impegnativo, che influenzerà fortemente il risultato.
In definitiva questa è la fase in cui l’idea è trasformata in un modello matematico.
Backtesting
La strategia è ora alla pari di un prototipo, quindi il backtesting serve a qualificarla: Funziona? Quanto? Quali problemi saltano fuori e come possono essere mitigati? Ecco che entrano in gioco i dati che abbiamo raccolto nella prima fase.
In questa fase mettiamo alla prova la strategia usandola su dati storici passati di mercato. Vogliamo cioè capire come si comporterebbe in un mercato reale.
L’obiettivo quindi non è tanto capire se funziona o no, quanto piuttosto valutare i suoi rendimenti in percentuale. La domanda non è se funziona, ma quanto? Questo ci permette di avere un’idea dei suoi rendimenti potenziali, e soprattutto di conoscere i suoi limiti o difetti intrinsechi, e migliorarla.
I difetti possono essere livelli di drawdown imprevedibili o anche eccessiva altalenanza nei suoi livelli di performance. Per ottenere risultati di backtest accurati, i dati storici devono essere di alta qualità, proprio come la piattaforma software utilizzata.
Esecuzione
Ora che sappiamo cosa fare e quando, manca da decidere chi lo farà. Ogni sistema di trading deve avere un elemento di esecuzione, che definisca la modalità di immissione degli ordini sul mercato.
Questa modalità potrebbe essere manuale, ossia prevedere un operatore che inserisca ogni singolo dettaglio dell’ordine; semi manuale, in cui il lavoro è parzialmente automatizzato da un prompt, e all’operatore resta solo da attivarlo con un click; infine può essere automatizzato, ossia non richiedere affatto l’intervento umano, che si limita alla supervisione.
I fattori più importanti da considerare in fase di esecuzione includono i costi di trading (spread, commissioni o tasse), lo slippage e l’interfaccia del broker.
Una buona esecuzione consente a un sistema di trading di operare al meglio, in modo da raggiungere in ogni momento i migliori prezzi che il mercato offre.
Gestione del rischio
Questa è probabilmente la più cruciale delle fasi, perché il trading sui mercati finanziari è un’attività intrinsecamente rischiosa. Pertanto i quant dedicano la massima attenzione nella stesura dei loro piani di gestione del rischio.
Abbiamo dedicato ampio spazio a questo argomento, e potrebbe essere molto interessante ripassare i nostri articoli sul rischio e la sua gestione, ma nello specifico ricordiamo che con il termine rischio si intende tutto (ma proprio tutto!) ciò che può influenzare le performance di successo della nostra strategia.
Anche i quant, esattamente come gli altri trader, si trovano a dover fronteggiare i rischi più disparati. Certo, il più facile da immaginare è quello direttamente connesso al mercato, derivante dalle oscillazioni del prezzo. Spesso sono queste che spaventano e interessano di più i trader, perché possono portare le operazioni in perdita, con forte impatto sia psicologico che economico.
Questo tipo di rischio può essere mitigato installando parametri come stop loss, importo delle puntate (sizing), tempi di negoziazione (timing), scelta dei mercati su cui operare o anche livello di leva.
Altre possibili criticità da controllare sono la ripartizione efficiente del capitale su diversi asset (diversificazione), rischio tecnologico (dovuto a inefficienze, guasti e simili), rischi connessi al broker e persino dovuti alla personalità (facilmente mitigabili con l’automazione).
Come in ogni attività, ma più che mai nel trading quantitativo, una gestione rigorosa del rischio permette di scegliere il giusto grado di protezione senza dover rinunciare a troppe opportunità del mercato. La differenza tra strategie redditizie e non, soprattutto alla lunga, dipende anche da questo.

Pro e contro del trading quantitativo

Il vantaggio principale del trading quantitativo risiede nella grande quantità di opportunità che è in grado di offrire grazie alla sua enorme potenza di calcolo.

Rende possibile operare contemporaneamente su diversi settori e applicare più strategie in simultanea, senza che questo influisca sulla qualità o sulla coerenza delle singole operazioni. I sistemi quantitativi monitorano e registrano attivamente i rischi connessi al trading in ogni momento, limitando così pregiudizi soggettivi ed emozioni.

In effetti in certi casi si rivelano del tutto controintuitivi, ossia sembrano contrastare apertamente l’intuizione dei trader. Il quant trader definisce il sistema, lo prova, lo corregge, lo prova di nuovo: non si limita a creare un modello autonomo e lasciarlo agire, ma continua a testarlo e ottimizzarlo, perché è consapevole che non funziona per il 100% del tempo. Fondamentalmente crea una strategia di trading che sia in grado di guidarlo con decisioni oggettive, completamente affidabile, senza mai smettere di provare a migliorarla.

Al giorno d’oggi i dati fluiscono liberamente, e controllare la loro influenza sul nostro portfolio di trading è un’impresa ardua. Il trading quantitativo assicura di sfruttare le numerose opportunità generate dai mercati finanziari, dinamici e in rapida evoluzione, senza dover monitorare ogni singolo dato.

Fin qui abbiamo parlato dei suoi tanti aspetti positivi, ora passiamo alle note dolenti. La prima, a cui abbiamo già accennato, sono gli elevati costi richiesti per creare un sistema di trading affidabile. Dalla ricerca e raccolta di dati di qualità, fino ai test e all’ottimizzazione, lo sviluppo di un buon sistema di scambio quantitativo è uno sforzo che richiede tempo e capitale. Non c’è quindi da stupirsi se è stato e rimane ancora una risorsa non a tutti accessibile.

In giro è possibile trovare modelli adatti anche ai principianti, ma difficilmente si rivelano validi. In fin dei conti un sistema di trading quantistico è valido quanto il suo ideatore. Se automatizziamo una strategia che si è già rivelata redditizia possiamo migliorare le sue performance; ma se la strategia di partenza è mediocre sarà difficile migliorarla in un mercato che è perennemente veloce, dinamico e imprevedibile.

La ciliegina sulla torta? Il trading quantitativo richiede grandi conoscenze e abilità di matematica, statistica, finanza e programmazione, che l’investitore al dettaglio medio non sempre possiede.

Strategie comuni di trading quantitativo

Arbitraggio statistico
Questa strategia mira a trarre vantaggio da prezzi errati degli asset nel mercato. L’arbitraggio statistico avviene in timeframe strettissimi, quei pochi secondi o minuti in cui il prezzo di un bene qualsiasi differisce dal suo valore effettivo, a causa di inefficienze della borsa o degli enti finanziari. Queste operazioni richiedono tempi brevi, per limitare l’esposizione ai rischi di mercato.
Market Making
L’obiettivo è guadagnare sugli spread bid-ask, e consiste semplicemente nel conquistare il miglior prezzo bid e offrire il miglior prezzo ask. I market maker agiscono quindi come i grossisti e i loro prezzi riflettono la domanda e l’offerta del mercato. Non sono necessariamente società di broking, come lo è AvaTrade ad esempio, ma grandi partecipanti al mercato che lo rendono più liquido per gli investitori.
Strategie direzionali
Si tratta di strategie progettate per trarre vantaggio quando esiste un trend definito. In mercati come quello delle obbligazioni a lungo termine, certi tipi di azioni o criptovalute, i sistemi di trading quantitativo possono individuare l’esistenza di forti momentum rialzisti o ribassisti, e unirsi al movimento.  La direzione del trend può essere ricavata dai dati storici dei prezzi e del volume, e sulla base di essi è possibile applicare la strategia più consona.
Arbitraggio di eventi
Alcuni eventi economici, come ad esempio fusioni e acquisizioni tra compagnie del mercato azionario, possono produrre preziose opportunità a breve termine per un quant trader. Nel caso di M&A, l’idea è di solito quella di vendere le azioni della società acquirente e contemporaneamente comprare quelle della società che sarà acquisita. Questa strategia può talvolta rivelarsi pericolosa, soprattutto nei casi in cui un accordo viene annullato, come può accadere a causa di problemi legali o altre complicazioni.
Spoofing
è bene conoscere l’esistenza di questa tecnica, sebbene controversa e illegale, perché purtroppo la si può ancora oggi osservare in certi mercati tradizionali. Consiste nella pratica di immettere ordini limite volutamente oltre il range bid-ask, senza alcuna intenzione di eseguirli. Lo scopo è quello di ottenere un prezzo di vendita più elevato rispetto a quello corrente, creando un illusorio aumento della domanda nel mercato, immettendo un ordine che sarà prontamente annullato dall’algoritmo prima di   essere eseguito. Ad esempio, se il prezzo di EURUSD è 1.2000 / 1.2005, si osserva un ordine di acquisto inserito a 1.2010. Si tratta di una tecnica associata per lo più a grandi istituzioni di mercati tradizionali, mentre in quelli moderni è piuttosto difficile che un singolo soggetto sia capace di influenzare i prezzi.

In conclusione

La diffusione del trading quantitativo è destinata a continuare ad aumentare di pari passo con lo sviluppo di tecnologie più accessibili. Esso promuove un approccio olistico al trading, e consente di approcciare i veloci e dinamici mercati finanziari con oggettività. Che il tuo obiettivo sia di diventare un quant, o anche solo personalizzare le tue strategie alla luce delle scoperte del quant trading, AvaTrade è accanto a te per fornirti ciò di cui avrai bisogno per fare trading con fiducia.

Diventare un quantitative trader non è per tutti, ma ora che ne sai di più puoi applicare queste conoscenze per portare le tue strategie a nuovi livelli! Testale su un conto demo o apri un account reale!

Registrati ora Oppure prova la Demo gratuita

FAQ sul trading quantitativo

  • Il trading quantitativo è redditizio?

    I sistemi di trading quantitativo hanno utilizzato la matematica e le statistiche pure per creare un sistema di trading che può essere scambiato senza alcun input da parte del trader. Chiamato anche trading algoritmico, è diventato sempre più popolare tra gli hedge fund e gli investitori istituzionali. Questo tipo di trading può essere redditizio, ma non è una strategia impostata e dimenticata come credono alcuni trader. Anche con il trading quantitativo il trader deve essere abbastanza attivo nel mercato, apportando aggiustamenti all’algoritmo di trading man mano che i mercati stessi cambiano.

     
  • Come si diventa un trader quantitativo?

    I trader quantitativi sono diventati un appuntamento fisso molto popolare a Wall Street. Utilizzando modelli matematici e statistiche, questi trader possono essere molto redditizi e le società di investimento si sono rivolte sempre più a modelli quantitativi su cui basare le loro decisioni di trading. I trader quantitativi di successo sono estremamente interessati e abili in tutte le cose matematiche. Se non sei felice di passare la vita sepolta in numeri e dati, diventare un trader quantitativo non fa sicuramente per te. Oltre ad avere abilità matematiche eccezionali avrai anche bisogno di abilità di programmazione informatica eccezionali. Infine, avrai bisogno di una conoscenza dettagliata delle strategie di trading più diffuse. L’ingrediente finale è un sacco di pratica commerciale.

     
  • Quali sono i vantaggi del trading quantitativo?

    Il più grande vantaggio del trading quantitativo è la capacità di analizzare un numero illimitato di mercati attraverso un numero infinito di punti dati. Usando la matematica, un trader quantitativo apre i potenziali orizzonti di trading per comprendere la totalità dei mercati finanziari. Un altro vantaggio del trading quantitativo è che elimina le emozioni dal trading, attenendosi invece a decisioni basate sui dati che sono libere dai pregiudizi che possono essere creati dai trader umani. Infine, i sistemi automatizzati creati dai trader quantitativi possono essere molto redditizi se creati con successo.