
Nella prima parte dell’articolo abbiamo esplorato le basi per ideare e costruire una strategia di trading, partendo dall’analisi del sottostante e dalla scelta della strategia più adatta.
Questo approccio ci consente di indirizzare subito la strategia nella giusta direzione, selezionando il trading system più appropriato per il sottostante e il timeframe specifico.
In questa seconda parte, approfondiremo ulteriormente la strategia definita nel primo articolo, eseguendo un backtest su una serie di dati storici per valutarne l’efficacia. Analizzeremo le principali metriche di performance per comprendere in dettaglio come la strategia si è comportata nel passato e identificare eventuali margini di miglioramento.
Il backtest è un processo che ci permette di simulare il comportamento della nostra strategia su un periodo storico specifico, considerando le diverse condizioni di mercato che si sono verificate. Grazie al backtest, possiamo ottenere una visione più chiara delle aspettative per ogni singolo trade, come il profitto medio, l’andamento dell’equity, la durata delle operazioni, e molti altri parametri rilevanti.
In pratica, il backtest ci fornisce un’analisi dettagliata dell’efficacia passata della nostra strategia, permettendoci di valutare metriche fondamentali per comprendere il suo possibile rendimento quando verrà applicata in tempo reale.
Tuttavia, dobbiamo ricordare che il backtest non garantisce risultati futuri: non rappresenta una certezza e non assicura che la strategia rimarrà redditizia nel tempo.
…Ma allora a cosa serve il backtest? 😁
Il backtest è cruciale per validare tre aspetti fondamentali della nostra strategia di trading:
Inoltre, il backtest ci permette di individuare eventuali aree di miglioramento, offrendo spunti per ottimizzare ulteriormente la strategia.
Per semplificare il processo di backtest, abbiamo deciso di impostare un rischio massimo di circa il 2 % del nostro capitale, cioè 200€ per singola operazione , pari a 0.5 lotti con un capitale ipotetico di 10.000 € (puoi calcolarlo facilmente da qui).
A questo punto abbiamo effettuato un backtest della nostra strategia negli ultimi 6 anni, per validare la nostra idea e capire se fosse possibile metterla in forward test, ossia testarla in tempo reale su un account di prova demo, step necessario prima di andare su un conto reale.
Il risultato del backtest (vedi immagine sopra) è stato piuttosto soddisfacente portando un net profit pari al 170,11%, un drawdown massimo del 10,61%, con un profict factor vicino a 1.3 per un totale di 642 operazioni.
Interessante anche notare, come i trade long e quelli short siano praticamente speculari sia in termini di profitto che di numero! Troviamo infatti una percentuale di profitto sia per il lato long che short del 53%, per un totale di 292 operazioni per il lato long e 350 per lo short.
Abbiamo una vincita media di 218,90€ contro una perdita di 192,84 € per un rapporto rischio/rendimento di 1.14
La miglior vincita assoluta è di 428€, contro la peggiore di 220€ (causa gap di mercato, cioè un buco nella curva dei prezzi che si forma quando non ci sono stati scambi in determinate zone di prezzo).
Mediamente le operazioni stanno in macchina per circa 17 barre (o candele) che corrispondono, dato il timeframe a un ora, a 17 ore totali.
Se andiamo a testarne la robustezza aggiungendo uno slippage (=esecuzione di un ordine ad un prezzo diverso da quello indicato in ingresso o in uscita) e un costo di commissione pari a 2,5 pips sia in entrate che in uscita dalla posizione, l’equity rimane robusta perdendo solamente qualche punto percentuale di profitto e aumentando leggermente il drawdown %.
Dopo avere testato la stabilità della strategia (ovviamente non avrebbe senso ottimizzare una strategia che non funziona già in partenza) è possibile ottimizzarla modificando i parametri.
L’obiettivo finale è quello di trovare i parametri (come lo stop loss e il take profit) che massimizzano il rendimento abbassando il rischio.
Va ricordato che è importante evitare di ottimizzare troppo i parametri della strategia, altrimenti si andrebbe a verificare il fenomeno dell’overfitting, ossia la possibilità che una strategia si adatti perfettamente ai dati del passato e risulti inefficace nel futuro.
Trovandoci poi in una situazione simile a questa:
Nonostante la nostra strategia di trading sia stata accuratamente testata e validata, i nostri esperimenti considerano tutte le possibili operazioni di ingresso e uscita dal mercato, senza alcuna eccezione.
Seguire rigorosamente la strategia è essenziale per ottenere successo, sia dal punto di vista psicologico che in termini di risultati temporali e statistici.
Modificare la strategia durante l’operatività reale, come saltare operazioni o entrare prematuramente, costituisce un errore significativo che potrebbe alterare i risultati, sia in meglio che in peggio.
Come accennato in precedenza, abbiamo voluto testare la strategia anche nel contesto di una giornata tipica, considerando gli intervalli temporali in cui la maggior parte delle persone svolge le proprie attività quotidiane. Abbiamo esaminato le fasce orarie tra le 6:00 e le 9:00 e tra le 18:00 e le 23:00, ossia momenti in cui molti di noi terminano la giornata lavorativa.
Ecco i risultati ottenuti:
Giusto due considerazioni, se credi che non sia cambiato molto dall’equity precedente:
Questi risultati evidenziano l’importanza di attenersi rigorosamente alla strategia di trading stabilita, evitando modifiche non pianificate che potrebbero compromettere il successo a lungo termine.
Un altro aspetto fondamentale da considerare è la componente emotiva, che gioca un ruolo cruciale nel trading discrezionale.
Spesso risulta difficile rispettare le regole della strategia per motivi legati alla psicologia. Un esempio comune è il FOMO (fear of missing out), ovvero la paura di perdere un’opportunità, che può spingere a entrare in un trade anche quando non rispetta le proprie regole.
Inoltre, svolgere un backtest per un trader discrezionale è complicato, poiché richiede l’analisi di dati storici simulando il contesto di una decisione in tempo reale. Questo processo è lungo e spesso non riesce a tenere conto di tutte le variabili in gioco, come il tempo disponibile, l’orario della giornata e l’impatto delle emozioni.
Automatizzare la strategia tramite un algoritmo, invece, consente di testare la propria idea e strategia in modo efficiente, operando 24 ore su 24 senza dover affrontare la pressione emotiva di decidere se entrare o meno in una posizione.
Questo significa che non devi essere costantemente davanti al computer, né lasciare che le tue emozioni influenzino le decisioni di trading. L’algoritmo gestirà l’esecuzione delle operazioni, permettendoti di evitare l’ansia di premere il pulsante “buy” o “sell” al momento giusto.
Ma ricorda, una sola strategia potrebbe non essere sufficiente. Per gestire meglio il rischio e aumentare le tue probabilità di successo, è essenziale avere un portafoglio diversificato di strategie decorrelate tra loro.
Questo ti aiuterà a bilanciare i rischi e a sfruttare diverse opportunità di mercato.
Un portafoglio rotazionazionale ben costruito e diversificato di strategie automatiche può generare risultati interessanti, come evidenziato dall’analisi del Portfolio Analyst del nostro conto academy di Interactive Brokers.
Ad esempio, un incremento del valore patrimoniale netto da 4.942,96 EUR a 12.686,99 EUR in meno di due anni (dal 1° gennaio 2023 ad oggi) rappresenta un rendimento impressionante del 115,05%, superando di gran lunga il rendimento del 62% ottenuto nello stesso periodo dall’S&P 500. Questo risultato non solo evidenzia la capacità di battere il mercato, ma mostra come con l’approccio giusto si possa raggiungere una crescita costante e significativa.
Con un controllo rigoroso del rischio, è possibile puntare tranquillamente a una media annua del 30%, anche per i trader meno esperti. Tuttavia, l’esperienza gioca un ruolo chiave: con una maggiore padronanza delle strategie e una gestione ottimizzata, si possono ottenere risultati ancora migliori, come quelli mostrati da questo conto, dove i rendimenti sfiorano il doppio della media.
Questo dimostra come un portafoglio automatizzato ben gestito possa trasformarsi in uno strumento potente per costruire ricchezza nel tempo, riducendo al minimo l’intervento umano e le emozioni.
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Una strategia semplice e chiara, costruita passo dopo passo assieme dall’ideazione, pensata per sfruttare delle inefficienze presenti sull’oro per operare in maniera automatica sull’oro (ma anche su altri metalli: silver, rame, platino…). La strategia dal 2006 ad oggi (+17 anni) ha prodotto questa equity line.
Alcuni dettagli:
Tipologia: BIAS intraday
Mercato: Materia prima - Metalli
Strumento: Oro (Futures/ CFD/ETF)
Win Ratio: 58%
Numero di trades: 2237
Profit Factor: 1,43
Avg. Trade: $84
Ritorno sul capitale iniziale: 188%
Max Drawdown: 5.6%
Una strategia semplice e chiara, pensata per sfruttare delle inefficienze presenti sull’sp500 per operare in maniera automatica su quest’indice (e non solo, come il Dow Jones). La strategia dal 2009 ad oggi (+14 anni) ha prodotto questi risultati.
Alcuni dettagli:
Tipologia: BIAS multiday
Mercato: Indici
Strumento: S&P 500 (Futures / CFD/ETF)
)
Win Ratio: 56%
Numero di trades: 1358
Profit Factor: 1,44
Avg. Trade: $190
Ritorno sul capitale iniziale: 258%
Max Drawdown: 8,33%
Affronta il mercato del forex utilizzando un approccio saggio e mirato per questo asset.
Apprendendo il metodo matematico che anche noi usiamo sui Forex potrai imparare a gestire questo mercato correttamente, riducendo il rischio di bruciare il capitale.
Alcuni dettagli:
Tipologia: Intraday
Mercato: Forex
Strumento: EURUSD - EURCAD - EURNZD (CFD o SPOT)
)
Win Ratio: 53%
Numero di trades: 2472
Profit Factor: 1,3
Avg. Trade: $38
Ritorno sul capitale iniziale: 65%
Max Drawdown: 5,4%
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Trading System | Periodo | Win Ratio % | Numero di trades | Avg. Trade | Ritorno sul capitale iniziale % | Max Drawdown % |
---|---|---|---|---|---|---|
ES Up&Down | 2007-2023 | 56% | 1491 | 158$ | 235,69% | 12,68% |
ES Up&Down | 2007-2023 | 54% | 1458 | 117$ | 171,50% | 9,2% |
Dev Breakout | 2007-2023 | 50% | 727 | 152,9$ | 110,70% | 9,6% |
Black Gold Run | 2006-2023 | 50% | 3509 | 94,3$ | 330,92% | 21,48% |
Black Gold Run | 2006-2023 | 53% | 3517 | 162,98$ | 573,19 | 13,83% |
Gold Digger | 2009-2023 | 58% | 2079 | 87,21$ | 181,31% | 6,6% |
Gold Digger | 2009-2023 | 55% | 2110 | 87,33$ | 184,26% | 9,02% |
It's Copper Time | 2006-2023 | 52% | 1207 | 107$ | 129,16% | 7,74% |
ForexBeQuant | 2015-2023 | 53% | 1460 | 33,13$ | 97,33% | 7,7% |
ForexBeQuant | 2015-2023 | 53% | 1514 | 41,92$ | 126,11% | 7,1% |
ForexBeQuant | 2015-2023 | 54,4% | 1491 | 29$ | 67,24% | 3,63% |
Gap Contrarian | 2006-2023 | 65% | 18000 | 35$ | 250% | 21% |
Gap Azionario | 2012-2023 | 51% | 4467 | 74$ | 157% | 13,64% |
TrendWide | 2015-2023 | 45% | 1025 | 408$ | 418% | 21% |
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Software Developer, Trader ed imprenditore con una radicata esperienza nell'ambito finanziario e fintech.
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➖ Attualmente Co-Founder di Quantaste, azienda che applica le potenzialità di Python nel mercato finanziario e Co-Founder di Quant Trader Academy
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