Giardiniere ha scritto:
Ma prendendo a spunto questo tua osservazione, io credo che per chi approccia i TS da comuni mortali lasciando per un attimo Simons al suo olimpo, sarebbe già utile avere ad esempio un elenco di quelli che sono gli errori piu comuni che magari avversano un TS in fase di realizzazione e con perfomance teoriche apparentemente ottime, in maniera da evitare per quanto possibile il degrado delle stesse, una volta a mercato. Partendo non so dalla sottovalutazione dei costi commissionali, di slippage ecc. fino ad arrivare magari al mai troppo poco citato problema dell'overfitting.
Salve a tutti,
visto che negli ultimi post è stata posta parecchia 'carne al fuoco' e di ottima qualità devo ammettere, colgo l'occasione per ragionare sui alcuni contributi letti e confrontare la mia visione del problema con utenti, mi pare di capire, decisamente piu preparati del sottoscritto.
Giardiniere ha scritto:
A chi mi chiede quali sono i miei migliori TS, rispondo sempre alla stessa maniera. Quelli che si accontentano di riempire un bicchiere d'acqua nel pieno di un temporale, quando nel cielo non compare nemmeno uno squarcio di cielo sereno..
La metafora di Giardiniere, a mio avviso una vera 'perla' di saggezza, fa sorgere più di una riflessione.
Ma partiamo dall'origine, che cos'è un TS?
In termini semplicistici possiamo definire un TS come un filtro, basato su un determinato algoritmo costituito da regole di ingresso/uscita dal mercato, che una volta applicato su una serie di prezzi di un determinato strumento 'dovrebbe' (uso il condizionale) generare dei rendimenti positivi, o meglio degli extra-rendimenti rispetto a quelli generati da una attività finanziaria priva di rischio. Obbiettivo ultimo di un TS è quello di incrementare il valore del capitale investito. Fin qua penso che siamo tutti d'accordo.
Vediamo adesso come viene generato il motore del nostro filtro. L'algoritmo o le regole operative su cui si fonda a volte nascono da un'intuizione su una proprietà della curva dei prezzi che trae origine da ragioni macroeconomiche, altre volte dall'analisi quantitativa della curva stessa.
Quest'ultima modalità, sicuramente più seguita della prima, si compie attraverso il 'data mining', e qui apro una breve parentesi per ringraziare All In per aver messo in luce una mia leggerezza nell'averne associato il significato all'overfitting.
All In ha scritto:
vorrei però far notare - ad evitare disinformazione - che il "data mining" è una attività positiva ed utile nell’ analisi dei dati, troppo spesso confusa sui forum forse con il "data snooping" che è invece un parente stretto dell’ overfitting".
In pratica attraverso il 'data mining' si cerca di estrarre da una serie di prezzi delle informazioni 'nascoste', allo scopo di scoprire dei pattern, ossia degli schemi significativi che abbiano una forte valenza previsiva. Rapportando il tutto ai TS diremo che attraverso il 'data mining' possiamo trovare delle regole operative che permettono di generare 'extra-rendimenti' in specifiche condizioni di mercato.
Facciamo l'esempio di due tipologie di TS molto diffuse che sono le strategie Momentum e Mean Reversing. Per Momentum mi riferisco riferisco ai TS che sfruttano un mercato direzionale con bassa volatilità, o in trend, mentre per Mean Reversing mi riferisco a quelle che guadagnano su un mercato poco direzionale e caratterizzato da alta volatilità. Per loro stessa costruzione i due TS andranno a genere un incremento di valore del capitale solo nei tratti della curva di prezzo in cui si presenta più spesso il pattern di cui si servono per generare gli extra-rendimenti, mentre generano un decremento di valore dello stesso (o rendimenti negativi), causato dai falsi segnali, nei tratti della curva di prezzo in cui il pattern non si presenta affatto.
E da qui non si scappa, per quanto 'ottimizzata' possa essere la gestione del rischio del sistema, nella migliore delle ipotesi l'equity generata dal TS in condizioni avverse o scenderà o si muoverà in lateralmente.
In questo caso la metafora di Giardiniere del bicchiere che si riempie meglio in caso di pioggia abbondante e ampiamente prevista, risulta perfettamente calzante.
Inoltre qualsiasi ottimizzazione volta a rendere profittevole un TS anche quando 'non dovrebbe esserlo', ossia cercando di renderlo buono per tutte le occasioni, non solo porta al rischio di 'sovraottimizzare' il sistema con le conseguenze che ben conosciamo, ma và inevitabilmente ad indebolirne le prestazioni nei contesti di mercato più congeniali all'algoritmo su cui si basa.
Dimostrato che i nostri TS di esempio sono per loro costruzione imperfetti e limitati, allora chiediamoci se esiste un modo per sfruttarli in maniera 'efficiente'.
Sappiamo che le variazioni di una serie di prezzi non sono perfettamente casuali come il Prof. Malkiel (autore del volume "A Random Walk Down Wall Street") voleva farci credere, ma bensì debolmente casuali, ossia non perfettamente stocastiche a causa della persistenza nel breve periodo di variazioni dello stesso segno.
Fenomeno che spiega la possibilità di individuare, al netto del rumore, dei movimenti piu o meno duraturi e ricorrenti in qualsiasi distribuzione di prezzi di qualunque strumento finanziario, nonchè l'alternanza dei due differenti 'stati' del prezzo di cui abbiamo parlato prima, ossia il Momentum e il Mean Reversing. Questa caratteristica non vale solo per la direzionalità dei prezzi, ma anche per il loro 'temperamento', infatti la stessa eteroschedasticità delle serie storiche dei rendimenti prova che a periodi di elevata volatilitàspesso seguono periodi di volatilità relativamente modesta (raggruppamenti di volatilità).
Queste caratteristiche del prezzo fanno suppore che i due TS genereranno rendimenti positivi in maniera complementare, a seconda delle condizioni di mercato che incontrerà il sottostante, ovvero un TS genererà rendimenti positivi in condizioni Momentum e negativi in condizioni Mean Reversing, mentre l'opposto varrà per l'altro TS.
Esiste il modo di utilizzarli cercando di limitarne le loro inefficienze implicite?
Generalizzando se li utilizzassimo entrambi contemporaneamente sullo stesso sottostante, i risultati saranno assolutamente casuali ed imprevedibili, dal momento che oltre al fatto che quando un sistema perde l'altro guadagna, in caso di perfetta equivalenza tra le due differenti condizioni di prezzo, il risultato finale sarà la parità o giù di li.
In tal caso l'unica variabile che potrebbe giocare nostro favore sarebbe quella di 'sperare' che sul lungo termine un sistema sovraperformi l'altro, ciò vorrebbe dire che una delle due differenti condizioni di prezzo 'sfruttate' dai due sistemi duri più tempo dell'altra, ma anche in questo modo restiamo sempre nel campo dell'incertezza.
Torniamo all'esempio del bicchiere sotto la pioggia che mi piace tanto, come facciamo a sapere quando il fenomeno metereologico che ci ha permesso di riempirlo è svanito? Semplice, quando il livello dell'acqua nel bicchiere smette di salire, o nel caso le condizioni meteo siano cambiate in un bel tempo sereno e molto soleggiato, quando il livello diminuisce per via dell'evaporazione.
Così per valutare quando smettere di servirci di uno o di entrambi i TS, andremo a misurare il livello dei rispettivi rendimenti.
Ad esempio possiamo stabilire che se i rendimenti dovessero scendere sotto una certa soglia 'attesa', se ne interrompa l'operatività.
Questa soglia si può misurare anche come un livello percentuale di drawdown fisso, calcolato però non sull'equity cumulativa generata dall'uso congiunto dei due sistemi, ossia dell'intero portafoglio, ma sull'equity del singolo TS. In questo modo il calo di performance della sua curva di rendimento sarà al netto di eventuali 'compensazioni' generate dall'altro TS.
I sistemi verranno poi 'riattivati' solo quando le rispettive curve di rendimento si riporteranno allo stesso 'valore' del momento in cui sono stati 'spenti' (recupero del drawdown).
Operando in questo modo avremo le seguenti possibilità:
1) Entrambi i TS generano rendimenti positivi
2) Un solo TS genera rendimenti positivi (perchè l'altro non vieneutilizzato)
3) Entrambi i TS non generano segnali operativi
4) Entrambi i TS non sono operativi.
Le prime due situazioni sono sempre 'buone', la terza e la quarta, peraltro simili quanto a conseguenze, un pò meno.
Queste ultime si possono verificare sia per mancanza di egde sfruttabili da entrambi i TS o perchè sono stati 'spenti' per superamento della loro soglia massima di drawdown, in ogni caso le probabilità che ciò accada non sono trascurabili.
A questo punto per limitare questa eventualità si potrebbe complicare il nostro modello (o meglio portafoglio) con l'aggiunta di un'altro strumento la cui curva di prezzo sia decorrelata rispetto al primo.
Senza entrare nel dettaglio, per strumenti finanziari decorrelati intendo quando le variazioni delle rispettive curve di prezzo avvengono in misura pressochè casuale. In pratica si sfrutta questa casualità per limitare l'eventualità di un possibile immobilismo del nostro portafoglio.
Alla fine il nuovo portafolgio sarà composto da due TS con strategie complementari che operano simultaneamente su due strumenti decorrelati.
Nella pratica non'è facile trovare strumenti che siano effettivamente 'decorrelati' e che ci rimangano per un apprezzabile intervallo temporale, e lo stesso grado di correlazione è un valore che varia nel tempo e che dipende da un numero considerevole di fattori, sia fondamentali che tecnici. Ad esempio un sistema che sfrutta in modo intensivo la 'decorrelazione' esistente tra i cross valutari eurusd e usdjpy, genererà una certa continuità di rendimenti positivi fintanto che le politiche sui tassi di interesse dei rispettivi paesi consentiranno il permanere di queste condizioni macro. Ma il fatto che queste 'opportunità' siano limitate nel tempo non ci impedisce di sfruttarle fintanto che continueranno a manifestarsi.
A mio avviso questa doppia 'diversificazione', di strategie e di strumenti a queste sottostanti, potrebbe essere una possibile strada da seguire per un utilizzo intelligente di TS limitati e imperfetti.
Ovviamente anche il portafoglio dell'esempio non sfugge all'impossibilità di sancirne l'attendibilità se non con backtest su dati storici e questo rimane un limite invalicabile.
Però possiamo 'scommettere' sulla sua robustezza, dato che osservando la sua ipotetica distribuzione dei rendimenti non dovremo preoccuparci più di tanto dei cigni neri che si nascondono nella coda dei rendimenti negativi che oltrepassano una certa soglia di drawdown.. e questo per un semplice trader può essere già un grande sollievo.
IMHO.
PS. Spero di essere andato troppo 'off topic'.
