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Trading system su azioni americane | nasce We-Algo

By 4 Gennaio, 2022Febbraio 27th, 2022Azioni, ETF, Segnali Forex e Strategie

Trading system su azioni americane

Il trading algoritmico si basa sull’implementazione di algoritmi tradotti in codice informatico. Esso si basa quindi sullo sviluppo, tramite dei software specifici, di determinate istruzioni (il set di algoritmi) per piazzare i trade, seguendo rigorosamente una o più strategie che compongono il sistema. Il vantaggio indubbio di una logica sistematica sta nel fatto che le analisi quantitative vengono effettuate dai computer a una velocità e a una frequenza impossibile da replicare da parte un trader umano.

Gli insiemi delle istruzioni del trading system sono basate sul timing, sul prezzo, sulla quantità e su qualsiasi modello matematico-statistico volto a massimizzare i profitti, contenere le perdite e minimizzare i costi.

Il timing di mercato è l’atto di muovere, investire e disinvestire, i soldi nei mercati finanziari. Consiste quindi nella scelta di quando entrare o uscire da una posizione. La corretta predizione del timing è fondamentale per ogni investitore e trader che si vuole buttare in questo mondo.

Il prezzo di mercato è il prezzo corrente al quale viene attualmente scambiato l’asset. L’identificazione del giusto prezzo è altrettanto fondamentale nella strategia di trading e investimento. Buy Low & Sell Highdeve essere il criterio guida e mantra per ogni posizione lunga che si vuole adottare in qualsiasi contesto.

La quantità da acquistare è il punto focale di ogni sistema per permettere di avere delle performance positive, per contenere i rischi, e soprattutto per battere i punti di riferimento (benchmark) nei mercati.

Infine, tralasciando le opportunità di velocizzare i processi di analisi e il conseguimento dei profitti, l’approccio algoritmico al trading permette di governare l’impatto umano delle emozioni nelle attività di investimento.

Scopo di questo articolo è di presentare a tutti voi amici e follower di We-Trading il nuovo sistema di trading algoritmico We-Algo sul mercato azionario americano. Lo sviluppo del sistema We-Algo è continuo e vuole essere solo l’inizio di una serie di sistemi che possano dare dei semplici segnali per battere diversi mercati.

La logica di base

La logica sottostante si basa su uno stile di trading non troppo veloce che possa essere facilmente seguito da un pubblico ampio, in completa autonomia decisionale. Tale logica si basa sul concetto di swing trading con l’obiettivo di catturare i possibili gains nel breve e nel medio periodo. La frequenza minima si basa su ottica giornaliera fino a un massimo di alcuni mesi, senza mai fossilizzarsi su poche azioni e avere dei portafogli troppo concentrati. Lo scopo dello swing trading è quello di catturare un movimento potenziale di prezzo e di cavalcare l’onda della tendenza che si sta generando. Ricapitolando, i pro di questo stile sono: le tempistiche decisamente minori rispetto a una logica intraday, la massimizzazione dei profitti di breve periodo (massimo di alcuni mesi) e l’affidamento all’analisi tecnica.

Sotto questo ultimo aspetto dell’analisi tecnica, la logica della strategia è di tipo trend-following, volta ad acquistare azioni potenzialmente al rialzo. Un luogo abbastanza comune, oggetto di diversi meme stocks ultimamente, afferma che le “stonks only go up”. Non facendo affidamento a questo, ma per rendere chiaro e conciso il concetto, si fa presente che le posizioni assunte dal sistema sono solo rialziste con un’ottica prettamente long. La scelta è ponderata anche dai costi a cui si andrebbero incontro per assumere posizioni ribassiste, per questo esse non sono state contemplate (al momento).

Tutte queste caratteristiche mantengono la logica di base semplice senza intaccarne l’efficacia e l’affidabilità.

Alcune avvertenze sono d’obbligo, soprattutto ai neofiti della materia. Le posizioni che si prolungano possono essere soggette a costi di commissione overnight e over weekend. Queste sono dovute e variano principalmente dai broker o dalle piattaforme a cui ci si affida e al tipo di esposizione che si vuole adottare. Le performance ottenute nei sistemi di trading algoritmico non possono catturare tutti codesti aspetti, a cui si deve aggiungere l’esposizione al rischio di cambio per chi non opera in USD e la tassazione sui profitti da capitale che varia da Paese a Paese.

Nel seguente sistema sono stati presi in considerazione solo i costi di apertura e di chiusura delle varie posizioni. Ogni operazione è stata conteggiata con un costo di $10 per ogni apertura e chiusura, per un totale di $20 a posizione.

Backtest dall’anno 2008

La simulazione basata sui dati storici ha un preciso punto di partenza scelto non proprio casualmente. Le operazioni partono nel 2008, un istante prima della Crisi Finanziare Globale. Anche volendo andare indietro le performance del sistema vengono ampiamente confermate, riuscendo a superare diversi momenti di crisi nel mercato azionario americano.

La scelta di tale data è stata quella di imporre un asticella da battere abbastanza alta rispetto ad altri periodi. Infatti in questa finestra temporale l’indice Nasdaq ha quantificato uno dei massimi CAGR (Compounded Annual Growth Return) nella sua storia, distanziando di parecchio un altro indice benchmark quale l’S&P 500.

I Benckmark a confronto

Per avere un’ottica generale e per meglio inquadrare le performance del sistema We-Algo verranno presentati degli indicatori ampiamente usati per valutare il portafoglio costruito automaticamente dal sistema rispetto a dei benchmark, ovvero dei punti di riferimento del mercato azionario statunitense.

Si prenderanno come benchmark:

  • l’indice S&P 500, l’indice di Standard&Poors che segue l’andamento del paniere azionario formato dalle 500 aziende statunitensi a maggiore capitalizzazione.

  • L’indice Nasdaq Composite, l’indice che segue tutte le azioni scambiate sulla borsa Nasdaq.

  • Un portafoglio costruito con solo ETF. Gli ETF in questione sono lo SPY, che copia in larga parte l’andamento dell’indice S&P 500; il TIP, che segue l’andamento dei bond del governo U.S. e dell’inflazione negli Stati Uniti; l’IVOL, studiato per proteggersi dall’aumento della volatilità nel settore obbligazionario e quindi dal rischio generale di inflazione; il QQQ, che traccia le migliori azioni di tutti i settori tranne quello finanziario; infine il VUG che segue l’andamento delle principali azioni growth.

Tutti gli ETF hanno lo stesso peso in questo portafoglio e il portafoglio è stato comprato e tenuto nello stesso frangente temporale rispetto al portafoglio We-Algo creato dal sistema.

  • Un portafoglio costituito solo dalle azioni FAANG, ovvero le azioni di Facebook, Amazon, Apple, Netflix e Google Alphabet. Un paniere di questi titoli è ampiamente preso come punto di riferimento del mercato azionario statunitense in quanto essi rappresentano una grossa parte della capitalizzazione e quindi molto influenti nell’andamento dello stesso mercato, pur appartenendo tutte al settore tech. Anche in questo caso i titoli hanno lo stesso peso ed esposizione in questo portafoglio simulato.

Il rendimento atteso

L’algoritmo per selezionare, comprare e poi chiudere le posizioni è stato testato su Python. La simulazione con i dati storici di tutti i titoli compresi nell’ S&P 500 è stata effettuata a partire dal 1 gennaio 2008. Il primo segnale di acquisto è stato generato l’08/05/2008. A gennaio 2022, il periodo preso in considerazione è quindi di 14 anni. Dal momento che il sistema si basa su processi automatici, senza possibilità da parte nostra di operare delle scelte ponderate grazie a delle informazioni esterne, è ragionevole pensare che nel futuro si possano replicare i risultati ottenuti con un più o meno ampio intervallo di confidenza. Si deve tenere conto del fatto che tale risultato è stato ottenuto grazie al reinvestimento di una parte dei profitti e quindi a una attenta gestione del capitale.

La gestione del capitale e dell’esposizione al rischio deve essere diversa e individuale per ogni singolo investitore. Deve essere attenzionata e studiata solo da esperti del settore. Per questo motivo, non possiamo condividere con voi lettori nessun aspetto per quanto riguarda la gestione del rischio e del capitale investito. Fatte queste premesse verranno presentati i risultati ottenuti dal sistema.

Il sistema ha generato diversi segnali di apertura e chiusura delle posizioni. Il numero massimo di posizioni aperte contemporaneamente è stato di 18. La linea dell’equity, che prende in considerazione la crescita del capitale iniziale più i profitti generati è cresciuta complessivamente del 900% circa. In figura e tabella 1, a seguire, verranno riportati i risultati della crescita complessiva rispetto ai benchmark.

Crescita del Portafoglio We-Algo

900%

Crescita dell’indice S&P 500

240%

Crescita dell’indice Nasdaq

540%

Crescita del portafoglio ETF

320%

Crescita del portafoglio FAANG

1240%

 

Tabella 1 – Crescita totale del portafoglio We-Algo e dei benchmark

La crescita della linea dell’equity però non è sufficiente a dare la piena idea dell’effettiva potenzialità del sistema. Per questo verrà introdotto anche il tasso annuo di crescita composto, conosciuto meglio con l’acronimo inglese di CAGR. Esso è un indicatore molto flessibile adatto a valutare il rendimento medio di un investimento, ovvero la crescita media del capitale iniziale investito con i profitti generati dal sistema. Il portafoglio creato dal sistema ha avuto un CAGR pari a 18.5%%. Tale risultato verrà messo a confronto con il CAGR dei benchmark nella figura e tabella 2, a seguire.

Crescita del Portafoglio We-Algo

17.5%

Crescita dell’indice S&P 500

8.59%

Crescita dell’indice Nasdaq

13.5%

Crescita del portafoglio ETF

7.5%

Crescita del portafoglio FAANG

21%

Tabella 2 – CAGR del portafoglio We-Algo e dei benchmark

Tale risultato preso singolarmente però può essere fuorviante dal momento che trattasi di un indicatore medio e non puntuale. Per ovviare a tale problematica in figura 1, a seguire, verrà riportata la crescita della linea dell’equity anno per anno, per non lasciare ombra di dubbi alcuna sull’effettiva crescita del capitale iniziale investito.

Figura 1 – Crescita dell’equity del portafoglio We-Algo negli anni

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Il rischio atteso

Il rischio consiste nella potenzialità che un titolo scelto porti a una perdita o a un evento indesiderabile. Tale rischio si può concretizzare in diversi modi. Nella scelta sbagliata di un titolo, nella scelta mancata di un titolo rispetto a un altro, e infine nella chiusura sbagliata della posizione (troppo presto o troppo tardi). Ci sono molte definizioni di rischio che dipendono dalle applicazioni e dal contesto. In questa sede verranno analizzati solo il valore minimo della linea dell’equity rispetto al valore del capitale iniziale. La perdita massima generata dal sistema è stata pari al -15% sul valore di mercato e dell’2% rispetto al valore contabile dell’equity.

Un altro indicatore utile per quantificare il rischio connesso alla strategia di costruzione del portafoglio è rappresentato da quello che viene definito in inglese drawdown, ovvero il valore attuale dell’equity rispetto al nuovo massimo dell’equity raggiunto. Il massimo drawdown raggiunto dal sistema è stato pari a -19% sul valore di mercato e -2% sul valore contabile, come è possibile vedere in figura 3. Nella figura 4, a seguire, viene riportato quello che è conosciuto come Waterfall Graph, ovvero un grafico di tutti i drawdown che il sistema ha sostenuto durante il periodo.

Figura 2 – Il Waterfall Graph dell’equity del portafoglio We-Algo

Infine, bisogna considerare la volatilità, misura della variazione percentuale del portafoglio nel corso del tempo prendo in considerazione. È una misura direttamente correlata al potenziale rischio di mercato, per cui quando si paragonano diverse opportunità di investimento una bassa volatilità indica una minore esposizione al rischio di mercato. In figura 5 e tabella 4, si può notare come il portafoglio We-Algo abbia la minore volatilità rispetto ai benchmark usati finora.

Figura  – Volatilità annualizzata dei portafogli

 

Volatilità Annualizzata del Portafoglio We-Algo

14.2%

Volatilità Annualizzata dell’indice S&P 500

20.6%

Volatilità Annualizzata dell’indice Nasdaq

22.4%

Volatilità Annualizzata del Portafoglio ETF

15%

Volatilità Annualizzata del Portafoglio FAANG

20.4%

 

Tabella  – Volatilità annualizzata dei portafogli

Il rapporto rischio/rendimento

Il rapporto rischio/rendimento è la variabile chiave che ogni trader o investitore deve tenere in considerazione quando opera. Non è importante quale sia il mercato in cui si opera ma bisogna averne una conoscenza più ampia possibile per impostare le scelte di investimento. Bisogna avere chiaro che all’aumentare del rendimento aumenta il rischio connesso a esso e viceversa. Il rischio e il rendimento sono le due facce della stessa medaglia che è rappresentata dall’investimento stesso. Assumendosi meno rischi si generano meno guadagni, mentre chi ha un propensione al rischio maggiore avrà più probabilità di generare maggiori profitti. Abbiamo presentato già diverse metriche attraverso cui è possibile farsi già un’idea del sistema automatico. Di seguito verranno riportati altri indicatori ampiamente utilizzati nel mondo della finanza per completare la visione d’insieme sul sistema We-Algo a confronto coi benchmark.

Tra i principali indicatori del rapporto rischio-rendimento abbiamo il beta, che si inserisce nel più ampio modello CAPM . Esso è un coefficiente che misura il comportamento di un titolo rispetto al mercato. Nel dettaglio esso considera la volatilità del titolo rispetto alla volatilità di tutto il mercato. Un beta pari a 1 indica che il titolo o il portafoglio di titoli si muove esattamente insieme al mercato. Se il mercato sale anche il titolo o il portafoglio sale della stessa misura. Un beta positivo inferiore a 1 indica che il portafoglio è meno rischioso rispetto al mercato. Un beta maggiore di 1 indica maggiore rischio quando il mercato è in fase ribassista, ma anche maggiore rendimento quando il mercato è in fase rialzista. Di seguito verranno riportati in figura 6 tabella 5 i valori dei beta dei portafogli rispetto all’indice S&P 500 usato come variabile approssimativa del mercato azionario U.S.

 

Beta del portafoglio We-Algo

0.29

Beta del portafolgio ETF

0.35

Beta del portafoglio FAANG

0.40

Tabella – Indicatori Beta a confronto

L’indice di Treynor, detto anche reward to Volatility Ratio, è un altro indice di rischio finanziario, molto simile per costruzione all’indice di Sharpe che vedremo dopo. Esso considera l’eccesso di ritorno generato da un portafoglio rispetto al rischio sistemico del portafoglio stesso rappresentato dall’indicatore beta. L’indice di Treynor è un rapporto tra surplus generato dalla gestione e rischio assunto, quindi maggiore è l’indice di Treynor maggiore è l’appetibilità dell’investimento. Un indice di Treynor elevato è un indicatore di un’elevata capacità del portafoglio di remunerare l’esposizione al rischio sistemico (Beta). A seguire in figura 7 e tabella 6 verranno riportarti i vari indici di Treynor, in cui si noterà che il portafoglio We-Algo abbia l’indice più alto.

 

Indice di Treynor del portafoglio We-Algo

6

Indice di Treynor del portafoglio ETF

1

Indice di Treynor del portafoglio FAANG

5.5

 

Tabella – Indici di Treynor a confronto

L’Alfa di Jensen è un altro indicatore che trova le sue origine nel modello CAPM. Essa misura il rendimento incrementale (o extra-rendimento) di un portafoglio rispetto al rendimento che tale portafoglio avrebbe dovuto produrre sulla base del proprio livello di rischio sistemico rappresentato dal beta. Un’alfa più elevata indica la capacità di generare maggiore extra-rendimento da parte di un portafoglio rispetto a un altro. A seguire in figura 8 e tabella 7 gli indicatori di Jensen a confronto.

 

Alfa di Jensen del portafoglio We-Algo

2.10

Alfa di Jensen del portafolgio ETF

0.85

Alfa di Jensen del portafoglio FAANG

2.5

 

Tabella – Alfa di Jensen a confronto

Lindice di Sharpe è un indicatore di performance, come detto prima molto simile all’indice di Treynor. Esso considera l’eccesso di ritorno che un portafoglio o un titolo può generare rispetto alla volatilità dei suoi rendimenti. Più alto è l’indice più alto è il rapporto tra i rendimenti generati e la volatilità degli stessi. A seguire in figura 9 e tabella 8 gli indici di Sharpe a confronto, in cui si può facilmente notare come il portafoglio We-Algo abbia la migliore performance.

 

Indice di Sharpe del portafoglio We-Algo

2.73

Indice di Sharpe dell’indice S&P 500

0.8

Indice di Sharpe dell’indice Nasdaq

1.4

Indice di Sharpe del portafolgio ETF

1

Indice di Sharpe del portafoglio FAANG

2.45

 

Tabella – Indici di Sharpe a confronto

Lindice di Sortino, infine, è molto simile per costruzione all’indice di Sharpe e quindi pone l’attenzione sulla distribuzione dei rendimenti. Come misura del rischio, però, esso utilizza il Downside Risk, ovvero solo il discostamento negativo dei rendimenti. La logica su cui è costruita la teoria sottostante è abbastanza semplice: un investitore si preoccupa solamente dei risultati negativi e di quello che ritiene il minimo accettabile come guadagno. Ancora una volta, quando si confrontano diversi titoli o portafogli, si deve preferire un indice di Sortino più alto. A seguire si potrà notare in figura 10 e tabella 9 come il portafoglio We-Algo abbia l’indice di Sortino più alto rispetto ai benchmark.

 

Indice di Sortino del portafoglio We-Algo

3.63

Indice di Sortino dell’indice S&P 500

1

Indice di Sortino dell’indice Nasdaq

1.7

Indice di Sortino del portafolgio ETF

0.9

Indice di Sortino del portafoglio FAANG

3.33

 

Tabella – Indici di Sortino a confronto

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Lorenzo Sentino

Lorenzo Sentino è trader online, coach di strategie di trading su indici, azioni e forex. AVVISO: I trading alert, segnali forex e ogni altra indicazione presente in queste pagine non devono essere considerati come raccomandazioni di investimento personalizzate ma frutto di libera espressione, studio e analisi degli autori. Non ci si assume responsabilità sulle conseguenze dell'utilizzo delle informazioni presenti.

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