Utilizzare l'analisi delle serie storiche come trading system? (1 Viewer)

mariofordellone

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Introduzione
Ormai da tempo si è consapevoli che per trarre profitto in campo finanziario – sia per quanto riguarda gli investimenti in titoli che quelli in valute – occorre l’esigenza di “prevedere” cosa ci offre ogni mercato nel periodo successivo a quello relativo al nostro investimento. Gli approcci tradizionali sono sostanzialmente due: analisi tecnica ed analisi fondamentale. La prima sembra la più efficace ed anche la più diffusa, e consiste nell’osservare la ciclicità di un determinato titolo, portafoglio, valuta e – tramite opportuni indicatori – cercare di percepire il “movimento” prossimo dello stesso. In questo articolo, invece, sarà proposto un esperimento effettuato nel mese di luglio sull’indice italiano Ftse Mib, il che consiste in un approccio di analisi finanziaria nettamente differente rispetto a quelle appena citate. L’esperimento è mirato alla costruzione di un modello quantitativo per l’analisi delle serie storiche ed utilizzarlo per prevedere le cinque sedute di Borsa successive al periodo osservato. Prima di illustrare l’esperimento farei una breve premessa soprattutto per chi già conosce in parte, o dettagliatamente, la proceduta Box-Jenkins: tale procedura permette di costruire un modello statistico (di tipo stocastico/probabilistico) che per le caratteristiche proprie dello stesso non potrebbe essere adattato in maniera ottimale a questo tipologia di studio. Di solito per le analisi finanziarie le serie storiche vengono utilizzate per prevedere l’andamento della volatilità dell’oggetto, con modelli specifici denominati scientificamente Arch e Garch (con relative estensioni ed elaborazione degli stessi).
Procedura Box-Jenkins
I dati raccolti sono relativi alle 1844 chiusure giornaliere del mercato italiano, dal 2 giugno 2003 al 30 luglio 2010, rappresentate graficamente di seguito:




La procedura citata consiste nello sfruttare un modello stocastico (probabilistico) in grado di ricostruire statisticamente la serie storica sulla base dei dati osservati. Pertanto, il primo passo da eseguire è quello della scelta del modello statistico da utilizzare. Ovviamente, per un’operazione così delicata, vanno rispettate – e verificate mediante opportuni test – una serie di ipotesi che ci consentono successivamente di affermare, con una bassissima probabilità di errore, che si tratta proprio di quel modello anziché di un altro. I modelli classici utilizzati sono denominati ARIMA dove:

  • AR: significa componente auto regressiva del modello;
  • I: significa differenze prime del modello;
  • MA: significa componente media mobile del modello (da non confondere con le “medie mobili”… si tratta di tutt’altro).
Un modello del genere è analiticamente così descritto:


(1-ΦpΒp)Δχt = (1+ΦqΒq)Δεt


dove Β è l’operatore ritardo, tale che ΒΧt = Χt-1; e Δ rappresenta le differenze prime del modello, ossia ΔΧt = Χt – χt-1. Strumento di fondamentale importanza è rappresentato proprio dalle differenze prime, le quali consentono di eludere un qualsiasi trend di tipo lineare presente all’interno della serie, in modo tale da renderla stazionaria e di facile interpretazione per il nostro modello. Applicando questa trasformazione alla serie in oggetto otteniamo il seguente risultato:




Si nota come essa sia stazionaria sul proprio valore atteso (nullo). Adesso non ci resta altro che illustrare come abbiamo costruito il modello evitando di esplicitare tutti i test effettuati in merito:



Quindi il modello ottimale per il nostro studio è costituito da solo tre componenti MA specifiche, corrispondenti ai ritardi 27, 40 e 43 della serie originale. Il test specifico che ci comunica se il modello è quello giusto è detto test di Liung-Box, il quale calcola la non significatività statistica delle autocorrelazioni dei residui. Per residuo si intende la differenza tra il valore osservato della variabile ed il valore stimato dal modello. Il risultato del test è illustrato dal seguente grafico:




I residui sono statisticamente non significativi, ciò implica una corretta stima del modello il quale è già pronto per l’uso. A questo punto si utilizza il modello e di seguito troviamo il grafico che mette a confronto i dati stimati mediante il modello con i dati realmente osservati (originali della serie):




Nel grafico con le due serie sovrapposte, il modello sembra avere un andamento così simile alla serie studiata che sembra sia un unico grafico, ciò ci dice che siamo riusciti a ricostruire la serie mediante un modello quantitativo e di seguito elenchiamo la tabella relativa agli ultimi 5 valori stimati dalla serie, ossia la previsione delle cinque sedute del mercato successive al periodo osservato:




I dati della chiusura (ricordiamo osservati solo dopo l’esperimento) sembrano molto vicini a quelli stimati con un errore che si riduce all’aumentare di t. In questo modo siamo riusciti a “prevedere” il calo del mercato (pari al 2.15%) osservato nelle prime 5 sedute del mese di agosto. Ciò non è risultato irrilevante data la consueta volatilità che caratterizza il nostro mercato.

[FONTE: TRADING AND FINANCIAL]
 

ender85

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In italia ormai c'è un numeroso gruppo che applica l'econometria per creare modelli quantitativi. Purtroppo ad oggi non ne ho visto uno con i miei occhi che guadagni nel futuro e non solo sul passato.
Non dico che sia inutile, anzi tutt'altro interpreta meglio dell'analisi tecnica la realtà, purtroppo a mio avviso è fallace quanto l'analisi tecnica al fine di fare trading.

In questo modo siamo riusciti a “prevedere” il calo del mercato (pari al 2.15%) osservato nelle prime 5 sedute del mese di agosto. Ciò non è risultato irrilevante data la consueta volatilità che caratterizza il nostro mercato.
Ma cosa hai previsto? in questi numeri non vedo nessuna previsione e anche se ci avessi azzeccato proponendo un solo caso non possiamo essere sicuri che non sia stato un colpo di fortuna.
Dopo tutta questo scritto, qual'è il tuo fine? Non lo vedo...

P.S. Fare trading non sempre significa fare previsioni, anzi fino ad ora ho visto che i modelli che fanno previsioni, sono meno efficienti di altri che seguono altre logiche.
 

mariofordellone

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Se poni più attenzione a quanto ho scritto capirai che si tratta di un esperimento ed in merito alla "prova" come scientificamente denominata dagli statistici ne ho fatte più o meno una 50ina (non potevo riempire il forum di miei post)...sono uno statistico e conosco bene la differenza tra "sperimentare" e tirare un dado. In altri casi in risultato positivo era ancor più evidente sai?

In quanto al trading, anche in questo caso so cosa vuol dire tale definizione ma non concordo con te in quanto il fine di tutte le analisi credo sia proprio quello di predire un qualche risultato. L'analisi tecnica usa logiche più grafiche che analitiche, ma spesso - per esperienza so - che in alcuni cilci si formano delle regolarità non eplicite nei grafici come nei numeri.

L'unico problema che devo ancora cercare di arginare è la precisione sulle chiusure giornaliere.. Mi spiego meglio: se usi il modello con un intervallo di tempo ampio - tra le tante oscillazioni del mercato - al termine della predizione il risultato è quello (ti avvicini al valore reale). Solo che se vuoi usare il modello per singole sedute o magari addirittura durante una seduta, li si perde tutto. Se è questo che intendevi allora concordo: l'analisi tecnica è mooolto più efficiente.

P.S. grazie per l'interesse

In italia ormai c'è un numeroso gruppo che applica l'econometria per creare modelli quantitativi. Purtroppo ad oggi non ne ho visto uno con i miei occhi che guadagni nel futuro e non solo sul passato.
Non dico che sia inutile, anzi tutt'altro interpreta meglio dell'analisi tecnica la realtà, purtroppo a mio avviso è fallace quanto l'analisi tecnica al fine di fare trading.


Ma cosa hai previsto? in questi numeri non vedo nessuna previsione e anche se ci avessi azzeccato proponendo un solo caso non possiamo essere sicuri che non sia stato un colpo di fortuna.
Dopo tutta questo scritto, qual'è il tuo fine? Non lo vedo...

P.S. Fare trading non sempre significa fare previsioni, anzi fino ad ora ho visto che i modelli che fanno previsioni, sono meno efficienti di altri che seguono altre logiche.
 
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ender85

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Se poni più attenzione a quanto ho scritto capirai che si tratta di un esperimento ed i dati che ho scritto nella colonna come dati osservati chiaramente non li conoscevo prima della costruzione del modello. In quanto alla cosiddetta "prova dell'esperimento" come scientificamente denominata dagli statistici ne ho fatte più o meno una 50ina (non potevo riempire il forum di miei post)...sono uno statistico e conosco bene la differenza tra "sperimentare" e tirare un dado.

In quanto al trading, anche in questo caso so cosa vuol dire tale definizione ma non concordo con te in quanto il fine di tutte le analisi credo sia proprio quello di predire un qualche risultato. L'analisi tecnica usa logiche più grafiche che analitiche, ma spesso - per esperienza so - che in alcuni cilci si formano delle regolarità non eplicite nei grafici come nei numeri.

P.S. grazie per l'interesse
Ho capito che sei uno statistico, ma allora perchè non proponi un backtest comprensivo di costi commissionali adeguati per valutare il tuo modello rispetto al mostrare una singola operazioni. Questo è quello che non capisco.
Io ho detto che non tutto è una previsione, ci sono strategie che non prevedono, si adattano. Anche questo è trading...
 

mariofordellone

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E' il mio primo post, dammi un po' di tempo per lavorarci su ;)
P.S. che intendi per costi commissionali adeguati?

Ho capito che sei uno statistico, ma allora perchè non proponi un backtest comprensivo di costi commissionali adeguati per valutare il tuo modello rispetto al mostrare una singola operazioni. Questo è quello che non capisco.
Io ho detto che non tutto è una previsione, ci sono strategie che non prevedono, si adattano. Anche questo è trading...
 

ender85

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E' il mio primo post, dammi un po' di tempo per lavorarci su ;)
P.S. che intendi per costi commissionali adeguati?
Non volevo essere aggressivo, semplicemente m'interessa l'argomento e l'hai espresso in modo non completo.
P.S Il tuo modello opera su FIB: devi considerare le commissioni e lo slippage. Io opero in reale su FIB e ti posso assicurare che devi considerare almeno 62€ di costi round trip che corrispondono a 1 commissione + 1 tick di slippage per eseguito. Mi è capitato di beccare anche 8 tick di slippage in una operazione, 1 tick è il minimo per non prendere abbagli tra la teoria e la pratica!
 

f4f

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Ormai da tempo si è consapevoli che per trarre profitto in campo finanziario – sia per quanto riguarda gli investimenti in titoli che quelli in valute – occorre l’esigenza di “prevedere” cosa ci offre ogni mercato nel periodo successivo a quello relativo al nostro investimento. Gli approcci tradizionali sono sostanzialmente due: analisi tecnica ed analisi fondamentale. La prima sembra la più efficace ed anche la più diffusa, e consiste nell’osservare la ciclicità di un determinato titolo, portafoglio, valuta e – tramite opportuni indicatori – cercare di percepire il “movimento” prossimo dello stesso. In questo articolo, invece, sarà proposto un esperimento effettuato nel mese di luglio sull’indice italiano Ftse Mib, il che consiste in un approccio di analisi finanziaria nettamente differente rispetto a quelle appena citate. L’esperimento è mirato alla costruzione di un modello quantitativo per l’analisi delle serie storiche ed utilizzarlo per prevedere le cinque sedute di Borsa successive al periodo osservato. Prima di illustrare l’esperimento farei una breve premessa soprattutto per chi già conosce in parte, o dettagliatamente, la proceduta Box-Jenkins: tale procedura permette di costruire un modello statistico (di tipo stocastico/probabilistico) che per le caratteristiche proprie dello stesso non potrebbe essere adattato in maniera ottimale a questo tipologia di studio. Di solito per le analisi finanziarie le serie storiche vengono utilizzate per prevedere l’andamento della volatilità dell’oggetto, con modelli specifici denominati scientificamente Arch e Garch (con relative estensioni ed elaborazione degli stessi).
Procedura Box-Jenkins
I dati raccolti sono relativi alle 1844 chiusure giornaliere del mercato italiano, dal 2 giugno 2003 al 30 luglio 2010, rappresentate graficamente di seguito:




La procedura citata consiste nello sfruttare un modello stocastico (probabilistico) in grado di ricostruire statisticamente la serie storica sulla base dei dati osservati. Pertanto, il primo passo da eseguire è quello della scelta del modello statistico da utilizzare. Ovviamente, per un’operazione così delicata, vanno rispettate – e verificate mediante opportuni test – una serie di ipotesi che ci consentono successivamente di affermare, con una bassissima probabilità di errore, che si tratta proprio di quel modello anziché di un altro. I modelli classici utilizzati sono denominati ARIMA dove:

  • AR: significa componente auto regressiva del modello;
  • I: significa differenze prime del modello;
  • MA: significa componente media mobile del modello (da non confondere con le “medie mobili”… si tratta di tutt’altro).
Un modello del genere è analiticamente così descritto:


(1-ΦpΒp)Δχt = (1+ΦqΒq)Δεt


dove Β è l’operatore ritardo, tale che ΒΧt = Χt-1; e Δ rappresenta le differenze prime del modello, ossia ΔΧt = Χt – χt-1. Strumento di fondamentale importanza è rappresentato proprio dalle differenze prime, le quali consentono di eludere un qualsiasi trend di tipo lineare presente all’interno della serie, in modo tale da renderla stazionaria e di facile interpretazione per il nostro modello. Applicando questa trasformazione alla serie in oggetto otteniamo il seguente risultato:




Si nota come essa sia stazionaria sul proprio valore atteso (nullo). Adesso non ci resta altro che illustrare come abbiamo costruito il modello evitando di esplicitare tutti i test effettuati in merito:



Quindi il modello ottimale per il nostro studio è costituito da solo tre componenti MA specifiche, corrispondenti ai ritardi 27, 40 e 43 della serie originale. Il test specifico che ci comunica se il modello è quello giusto è detto test di Liung-Box, il quale calcola la non significatività statistica delle autocorrelazioni dei residui. Per residuo si intende la differenza tra il valore osservato della variabile ed il valore stimato dal modello. Il risultato del test è illustrato dal seguente grafico:




I residui sono statisticamente non significativi, ciò implica una corretta stima del modello il quale è già pronto per l’uso. A questo punto si utilizza il modello e di seguito troviamo il grafico che mette a confronto i dati stimati mediante il modello con i dati realmente osservati (originali della serie):




Nel grafico con le due serie sovrapposte, il modello sembra avere un andamento così simile alla serie studiata che sembra sia un unico grafico, ciò ci dice che siamo riusciti a ricostruire la serie mediante un modello quantitativo e di seguito elenchiamo la tabella relativa agli ultimi 5 valori stimati dalla serie, ossia la previsione delle cinque sedute del mercato successive al periodo osservato:




I dati della chiusura (ricordiamo osservati solo dopo l’esperimento) sembrano molto vicini a quelli stimati con un errore che si riduce all’aumentare di t. In questo modo siamo riusciti a “prevedere” il calo del mercato (pari al 2.15%) osservato nelle prime 5 sedute del mese di agosto. Ciò non è risultato irrilevante data la consueta volatilità che caratterizza il nostro mercato.

[FONTE: TRADING AND FINANCIAL]

complimenti :)
 

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翠鸟科
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Non volevo essere aggressivo, semplicemente m'interessa l'argomento e l'hai espresso in modo non completo.
P.S Il tuo modello opera su FIB: devi considerare le commissioni e lo slippage. Io opero in reale su FIB e ti posso assicurare che devi considerare almeno 62€ di costi round trip che corrispondono a 1 commissione + 1 tick di slippage per eseguito. Mi è capitato di beccare anche 8 tick di slippage in una operazione, 1 tick è il minimo per non prendere abbagli tra la teoria e la pratica!

mi associo all'amico Enders
scusandomi per la sintesi ( sono qui a testare al volo una connessione wifi alternativa, ho la rete scassata da qualche interferenza)
anche a me pare un eccellente lavoro ma forse, diciamo, overfittato
ecco l'osservazione passato-futuro di Enders, almeno credo

mi permetto poi di osservare che i paramentri suggeriti da Enders sono per l'intraday , sui dati daily lo slippage è di più .... molto di più :rolleyes:
sulle opzioni MIBO poi, lo slippage è addirittura :wall: :down:
 

mariofordellone

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Io veramente avrei intenzione di operare su Etf a leva 2.. Da lunedì comincio i miei test per 90 giorni di contrattazioni. Periodo durante il quale terrò sotto controllo costi, utili e perdite..

Per quanto riguarda i futures ci penserò dopo. Ho ancora da sperimentare tanto! In ogni caso oltre al margine iniziale del 11,5% (mi pare sia il margine attuale) e all'effetto leva 5 che devo considerare i cosiddetti margini aggiuntivi se la mia posizione long va in perdita, giusto?? E a quanto ammontano questi margini?? Grazie f4f ;)
 
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ender85

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Io veramente avrei intenzione di operare su Etf a leva 2.. Da lunedì comincio i miei test per 90 giorni di contrattazioni. Periodo durante il quale terrò sotto controllo costi, utili e perdite..

Per quanto riguarda i futures ci penserò dopo. Ho ancora da sperimentare tanto! In ogni caso oltre al margine iniziale del 7.75% e all'effetto leva 5 che devo considerare i cosiddetti margini aggiuntivi se la mia posizione long va in perdita, giusto?? E a quanto ammontano questi margini?? Grazie f4f ;)
Ecco i primi problemi tra teoria e pratica, hai mai operato con etf?
Costano un sacco e non rispecchiano bene l'indice.
Piuttosto usa il contratto mini (leva 1).
I margini sono sempre gli stessi, se perdi devi solamente reintegrare la perdita.
Se non ti fosse chiaro su indice si va anche short e puoi perdere anche in quel caso :D
 

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