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Alcuni esempi di strategie di trading algoritmico utilizzate

Una  strategia di trading  è un piano prefissato e costruito per ottenere un guadagno secondo le esigenze di chi la sta costruendo. Si tratta, quindi, della strategia di base per definire le regole di vendita o di acquisto degli strumenti finanziari, in modo da favorire un guadagno che può essere stato pianificato come a lungo o breve termine. Una strategia di trading adeguatamente studiata deve avere diverse proprietà, che la rendono ottimale:  verificabilità ,  quantificabilità ,  coerenza  e  obiettività . Esistono, naturalmente, un’infinità di diverse tipologie di  strategie di marketing . Tuttavia, si possono definire quattro stili e strategie principali. Uno stile di trading è un insieme di preferenze che determinano la regole di gestione delle trade. Si basa su diversi fattori, quali, ad esempio, dimensioni del’account, tempo che si può dedicare al trading e tolleranza al rischio. Questi quattro stili sono: Trading di posizione : compo...

Bollinger Bands

Le  Bande di Bollinger  molto utilizzate nell ambito finanziario, vogliono essere d’aiuto per misurare e sfruttare, nell’operatività quotidiana, un aspetto che molto influisce sull’andamento delle mercati: la volatilità. Questa può essere vista come la deviazione standard del valore di un titolo, ovvero come la fluttuazione media in un dato intervallo temporale. Quando si effettuano transazioni, è importante valutare anche questa componente, per poter avere una visione più chiara sugli eventuali rischi legati ad un certo titolo. Le  bande di Bollinger  sono state teorizzate proprio per riuscire a studiare in maniera più accurata questa componente per sua natura imprevedibile. Esse vengono calcolate innanzitutto attraverso una media mobile a G giorni (spesso 20). Le bande estreme (ovvero gli estremi degli intervalli) sono ottenute aggiungendo o sottraendo il valore della deviazione standard moltiplicata per un determinato fattore F (spesso 2). In dettaglio, la banda s...

Moving averages

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La Moving Average, in Italiano Media Mobile, è uno dei metodi statistici più  semplici  è uno strumento utilizzato per l’analisi di serie storiche. In particolare, le medie mobili vengono ampiamente utilizzate nell’analisi tecnica. Viene definito come una media pesata di più termini, centrata solitamente sul valore di riferimento. In generale, una media mobile risulta essere molto utile quando si cerca di analizzare il  trend  di una serie storica, poiché essa riesce a ridurre fortemente le fluttuazioni casuali che si possono verificare. Se infatti si fa un confronto tra una serie storica e la stessa dopo l’applicazione di una media mobile, è possibile vedere come la seconda risulti essere molto più regolare e con valori più stabili, dando una più chiara visione delle componenti a lungo termine e non casuali che compongono un processo. In formule, data una serie storica  contenenti i valori osservati di una variabile  Y  dal tempo 1 al tempo...

Breve nota di utilizzo sui componenti: Timer e Backgroud worker. E sulla nozione di "extension method"

TIMER CLASS: implementa un timer con il quale viene generato un evento a intervalli definiti dall’utente. Questo timer è ottimizzato per l’uso in applicazioni Windows Forms e deve essere usato in una finestra.  Si tratta di una classe molto importante in quanto permette di scegliere l’algoritmo migliore (tra più algoritmi riferiti ad una stessa operazione) affinchè possa eseguire l’operazione nel minor tempo possibile. BACKGROUND WORKER : consente di eseguire un’operazione su un thread separato dedicato. Le operazioni che richiedono molto tempo, come i download e le transazioni di database, possono comportare la mancata risposta dell’interfaccia utente come se fosse in esecuzione. Dunque, quando si desidera un’interfaccia utente reattiva e si devono affrontare lunghi ritardi associati a tali operazioni, questa classe fornisce una soluzione pratica. È possibile creare il BackgroundWorker a livello di codice oppure è possibile trascinarlo sul form dalla sched...

Scomposizione del PNL e concetto di matching degli ordini (o lot)

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Il PNL è una funzione del tempo aleatoria che dipende dagli ordini fatti e da come si evolve il prezzo nel tempo,  indica i guadagni e le perdite relative ad un certo periodo di tempo limitato. Il PNL è dato dalla differenza tra il prezzo  sell  ed il prezzo  buy  il tutto moltiplicato per la quantità scambiata   (assumendo che la quantità venduta ad acquistata sia la stessa) ed eventualmente anche per il moltiplicatore associato allo strumento considerato  . Nel PNL dovrà essere considerata anche la commissione, ovvero prezzo dell’operazione che rappresenta una perdita immediata ed inevitabile. con   prezzo a cui vendo, rappresentato sulla curva  BID , e   prezzo a cui acquisto, rappresentato dalla curva  ASK . L’  unrealized PNL  fa riferimento alla perdita o profitto relativo ad una posizione ancora aperta ma che si ipotizza chiusa considerando il prezzo corrente. Si parla di  realized PNL  nel ...

Processi stocastici con mean reversion: Ornstein–Uhlenbeck process, Dixit & Pindyck Model, Vasicek model, etc

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Il processo aleatorio GBM, cioè Geometric Brownian Motion,è migliore al processo stocastico ABM, cioè Arithmetic Brownian Motion, per quanto riguarda i modelli per l’andamento di prezzi. Ma anche il GBM  può essere considerato inadeguato, in quanto questa tipologia di processo aleatorio, c'è una semplificazione troppo forte ovvero ,la media e la varianza restano costanti per tutto l’intervallo di tempo considerato.  Per molti strumenti finanziari, soprattutto per quelli relativi alle  commodities  (materie prime), nasce l’esigenza di considerare il fatto che esse presentano un fenomeno di fluttuazione intorno ai prezzi di equilibrio,  i due processi GBM e ABM non sono in grado di descrivere questa particolare situazione.  Per questo motivo nasce la necessità di considerare un nuovo fattore, cioè il concetto di  Mean   Reversion . il modello più semplice è il cosiddetto  modello di Ornstein-Uhlenbeck  che può essere considerato come una v...