Strategie di Successo per l’ottimizzazione di Trading System Automatici

Introduzione

Nel panorama della finanza e degli investimenti, uno dei principali vantaggi è la possibilità di testare e affinare le strategie sfruttando i dati storici. Per far sì che l’ottimizzazione di trading systems generi strategie che siano efficaci e rimangano profittevoli nel lungo periodo, è fondamentale procedere con un corretto backtest e ottimizzazione.

In questo articolo, approfondiremo le strategie chiave per ottimizzare i sistemi di trading, fornendo una visione dettagliata su concetti fondamentali come il backtesting, l’ottimizzazione dei parametri, la gestione del rischio e i rischi legati come l’overfitting.

Introduzione all’Ottimizzazione dei Trading System

L’ottimizzazione riguarda il perfezionamento dei parametri di una strategia al fine di migliorarne le performance complessive.

Questo processo implica l’individuazione delle configurazioni ottimali per massimizzare i rendimenti e minimizzare i rischi.

La vera sfida, tuttavia, è trovare questo equilibrio senza eccedere, evitando cioè di sovradattare la strategia ai dati storici, fenomeno noto come overfitting.

L’ottimizzazione di una strategia di trading può essere paragonata alla regolazione finale del motore di un’auto da corsa.
Immagina di avere un sistema che segue una serie di regole per comprare e vendere azioni.
Ad esempio, puoi decidere di comprare quando una media mobile a 10 giorni supera quella a 50 giorni e vendere quando accade il contrario.

Supponiamo che tu decida di ottimizzare questi parametri (10 e 50 giorni) per migliorare i risultati.
Dopo aver testato diverse combinazioni sui dati storici, scopri che usare una media a 9 e una a 47 giorni produce rendimenti significativamente migliori.
Questo è un esempio di ottimizzazione: hai trovato una configurazione che migliora le performance rispetto alla versione iniziale.

Tuttavia, se ottimizzi eccessivamente (ad esempio, regolando i parametri per adattarsi perfettamente ai dati passati), potresti ottenere una strategia che funziona benissimo con i dati storici, ma non si comporta altrettanto bene con i dati futuri.

Questo è l’overfitting: hai creato una strategia che “impara” troppo dalle particolarità del passato, piuttosto che catturare pattern generali che possano funzionare anche in futuro.

Algoritmi di Ottimizzazione

Esistono vari approcci per ottimizzare i parametri di un sistema di trading. Tra i più diffusi troviamo:

Grid Search

Vantaggi:

• Completezza: Esplora tutte le possibili combinazioni di parametri, garantendo di trovare la configurazione ottimale in termini di performance, a patto che lo spazio di ricerca non sia eccessivamente grande.

Svantaggi:

• Costo computazionale elevato: Il principale svantaggio è la complessità computazionale, soprattutto quando lo spazio dei parametri è ampio. Ad esempio, con 3 parametri e 10 valori per ciascuno, si avrebbero 1000 combinazioni da testare.
• La maledizione della dimensionalità (curse of dimensionality): Man mano che il numero di parametri da ottimizzare cresce, il numero di combinazioni cresce in modo esponenziale. Questo rende il grid search inefficiente per strategie con molti parametri.

Algoritmi Genetici

Vantaggi:

• Efficienza: Ispirati dai processi naturali di evoluzione, gli algoritmi genetici sono particolarmente adatti per ottimizzare strategie con molti parametri. Grazie alla capacità di esplorare più regioni dello spazio contemporaneamente, possono trovare rapidamente “buone combinazioni”, sebbene non garantiscano l’ottimo globale.
• Evitano di restare bloccati nei minimi locali: A differenza di altri metodi di ottimizzazione, gli algoritmi genetici esplorano continuamente nuove soluzioni grazie a processi come la mutazione e il crossover, rendendoli utili per problemi complessi non lineari.

Svantaggi:

• Risultato non sempre ottimale: Anche se spesso producono buone soluzioni, gli algoritmi genetici non garantiscono di trovare la combinazione di parametri ottimali. Tendono a convergere su una buona soluzione, ma il risultato dipende fortemente dai parametri dell’algoritmo stesso.
• Richiede molta fine-tuning: Come accennato, i risultati dipendono dalla corretta selezione dei parametri dell’algoritmo genetico (dimensione della popolazione, numero di generazioni, probabilità di mutazione, ecc.). Questo significa che prima di ottenere risultati ottimali, è necessario un attento tuning di questi parametri, il che può essere complesso e richiedere molto tempo.
  
  Inoltre, un tuning non adeguato potrebbe portare a soluzioni sub-ottimali o inefficaci, specialmente quando si cerca di bilanciare il rischio e il rendimento.

Backtesting e la Validazione della Strategia

Come accennavamo, il backtesting rappresenta una fase importantissima nell’ottimizzazione, in quanto permette di verificare l’efficacia di una strategia testandola sui dati storici.

Tuttavia, basarsi su un solo set di dati potrebbe portare a risultati fuorvianti. Per questo motivo, è importante suddividere i dati disponibili in due (o più) fasi:

In-Sample: Questo set di dati serve per addestrare la strategia e ottimizzarne i parametri. Qui è dove si eseguono le ottimizzazioni per ottenere la massima performance. Tuttavia, ottimizzare troppo la strategia su questi dati può portare al rischio di overfitting, cioè adattare la strategia ai rumori o alle specificità del periodo storico considerato, piuttosto che cogliere pattern generalizzabili.

Out-of-Sample: Questo set separato verifica la robustezza della strategia. Testando i parametri ottimizzati su un dataset non visto prima, si misura quanto la strategia funzioni in situazioni “nuove”. È il test cruciale per capire se la strategia ha catturato pattern reali del mercato o se è stata semplicemente ottimizzata sui dati storici. Una buona performance su questo set dà maggiori garanzie che la strategia possa funzionare su dati futuri.

Fase 1: In-Sample (Ottimizzazione)

Prendi i dati storici dell’S&P 500 dal 2008 fino al 2018. Questi dati sono usati per “addestrare” la strategia. Ad esempio, supponi di sviluppare una strategia basata su medie mobili. In questa fase, testeresti diverse configurazioni di parametri (come la lunghezza delle medie mobili) per trovare quella che dà le migliori performance tra il 2008 e il 2018.

Il rischio qui è di ottimizzare troppo la strategia per adattarla perfettamente a questi 10 anni, includendo anche i rumori o gli eventi unici di quel periodo (come la crisi finanziaria del 2008). Questo fenomeno si chiama overfitting.

Fase 2: Out-of-Sample (Validazione)

Una volta ottimizzati i parametri, applichi la strategia ai dati successivi, dal 2019 ad oggi. Questo è il tuo test Out-of-Sample: i parametri rimangono quelli ottimizzati, ma ora valuti se la strategia funziona anche su questo nuovo periodo. Se la strategia continua a performare bene, hai buone probabilità che abbia catturato pattern reali del mercato, non solo quelli del periodo tra il 2008 e il 2018.

Risultato:

• Se la strategia funziona bene sia nel periodo In-Sample che Out-of-Sample, è più probabile che sia robusta e utilizzabile nel futuro.
• Se funziona solo In-Sample, è possibile che tu abbia sovra-ottimizzato la strategia, rendendola inefficace per periodi nuovi o diversi.

Limitazioni dell’approccio tradizionale e miglioramenti

1. Overfitting e Misura della Robustezza

Anche con una divisione tra In-Sample e Out-of-Sample, è possibile che la strategia funzioni bene sul set di dati Out-of-Sample semplicemente per coincidenza.
Inoltre, la scelta arbitraria di dove dividere i dati può influenzare i risultati. Per cercare di limitare questo rischio, ci sono diversi approcci:

• Walk-Forward Optimization: Anziché eseguire una singola divisione, si esegue un’ottimizzazione in una serie di finestre temporali che si muovono progressivamente attraverso i dati. Ad esempio, si potrebbe ottimizzare su una finestra di tre anni e poi testare la strategia su un anno successivo, e ripetere questo processo. Questo permette di vedere come la strategia si adatta in condizioni di mercato di volta in volta.
  
• Cross-Validation: Anche se più comunemente usata nel machine learning, una variante di questa tecnica può essere applicata nel trading. I dati vengono suddivisi in più blocchi e la strategia viene testata su uno di questi blocchi lasciato da parte (Out-of-Sample) mentre viene ottimizzata sugli altri (In-Sample). Questo processo viene ripetuto con blocchi diversi, riducendo il rischio che la divisione dei dati influenzi troppo il risultato.

Walk-Forward Analysis

Per migliorare ulteriormente la validità di un trading system, si può adottare il walk-forward analysis. Questo metodo consente di testare continuamente e ripetutamente una strategia ottimizzata su diverse porzioni temporali di dati.

La strategia viene ottimizzata su una finestra di dati storici e testata su un periodo successivo, poi la finestra si sposta in avanti per ripetere il processo.

Come Riconoscere l’Overfitting

Una metrica utile per identificare l’overfitting è il confronto tra la performance in-sample e out-of-sample.
Se le performance su dati non utilizzati per l’ottimizzazione sono molto peggiori rispetto ai risultati in-sample, c’è il rischio che il sistema sia stato sovraottimizzato.

Modelli Semplici e Robustezza

Un’altra strategia per evitare l’overfitting è adottare il cosidetto “principio di parsimonia“, che suggerisce di mantenere il sistema di trading il più semplice possibile, includendo solo i parametri necessari. Un modello più semplice è meno incline a “sovraimparare” i dettagli specifici dei dati storici e più capace di adattarsi a nuovi scenari di mercato.

Misure di Successo: Oltre il Profitto

Nell’ottimizzazione di un trading system, non basta misurare il successo in termini di profitto lordo.
È necessario valutare i rischi storici associati alla strategia. Ecco alcune metriche fondamentali da considerare:

• Drawdown Massimo: misura la perdita massima registrata da un picco al successivo minimo. È una metrica essenziale per valutare il rischio della strategia.
• Massima perdita giornaliera/mensile: Queste metriche misurano la peggiore perdita registrata in una singola giornata o in un singolo mese di trading. Forniscono un’indicazione sulla variabilità e il rischio nel breve termine.
• Sharpe Ratio: valuta il rendimento corretto per il rischio, confrontando la performance della strategia con un investimento privo di rischio.
• Indice di Sortino: una variante dello Sharpe Ratio che si concentra solo sui movimenti di prezzo al ribasso, rendendolo particolarmente utile per i trader che desiderano evitare grosse perdite.

Adattamento ai Cambiamenti di Mercato

Uno dei problemi più complessi nell’ottimizzazione di un trading system è la non stazionarietà dei mercati.
Le condizioni di mercato cambiano nel tempo, rendendo obsolete le strategie ottimizzate solo sui dati passati.

Uno degli approcci più efficaci è quello di avere un portafoglio diversificato di sistemi di trading.
Questo approccio riconosce che non esiste una strategia perfetta (o il sacro graal…) per tutte le condizioni di mercato.
Diversificare le strategie permette di adattarsi meglio ai cambiamenti:

• Tipi di strategie nel portafoglio:
  • Strategie trend-following, che funzionano bene in mercati in tendenza.
  • Strategie mean-reversion, che sono efficaci in mercati laterali.
  • Strategie basate su volatilità che possono sfruttare periodi di alta instabilità.
  • Strategie basate su fattori macroeconomici o notizie che si adattano a eventi imprevisti.

Se non conosci le famiglie di trading systems ti consiglio di leggere questo articolo dove abbiamo approfondito la tematica

Gestione attiva delle strategie: “Panchina e campo”

La gestione attiva del portafoglio di strategie, trattandolo come una squadra di calcio.

Alcune strategie saranno “in forma” e adatte al mercato attuale, mentre altre potrebbero andare “in panchina” fino a quando le condizioni non torneranno favorevoli.

• Come discriminare le strategie:
  • Performance recente: Monitorare regolarmente le performance di ogni strategia. Se una strategia inizia a sottoperformare rispetto alle altre o produce drawdown inaccettabili, potrebbe essere il momento di metterla in panchina.
  • Indicatori di rischio: Utilizzare metriche come il drawdown massimo per valutare quando una strategia sta diventando troppo rischiosa rispetto ai benefici.
  • Analisi di correlazione: Le strategie non correlate tra loro possono essere più efficaci nel ridurre il rischio complessivo del portafoglio. Se due strategie diventano troppo correlate nel tempo, una potrebbe essere messa in panchina per evitare un aumento eccessivo del rischio portafoglio.

Conclusione

L’ottimizzazione dei trading system automatici è un processo complesso che richiede attenzione ai dettagli e un approccio disciplinato. Dalla scelta dei parametri giusti alla validazione rigorosa, passando per la gestione del rischio e la prevenzione dell’overfitting, ogni fase è cruciale per costruire una strategia di trading robusta e performante.