Trading e algoritmi: accoppiata vincente o troppo rischiosa?

Quando si parla di trading algoritmico generalmente ci si riferisce alla possibilità di investire nei mercati finanziari utilizzando sistemi automatizzati che sfruttano algoritmi matematici per identificare le operazioni da eseguire.

Ma facciamo un attimo passo indietro, cos’è un algoritmo?

In breve, un algoritmo è un insieme di istruzioni che si applicano col fine di eseguire un’azione, o per risolvere un determinato problema, basandosi su una serie di informazioni a disposizione. Questo, applicato all’informatica, ha permesso di creare sistemi in grado di agire in automatico nello svolgimento delle loro funzioni, ed è ovviamente stato applicato anche al trading, portando al trading algoritmico.

Il trading algoritmico è quindi un modo di fare trading che sfrutta l’uso di sistemi automatizzati - che eseguono determinate istruzioni, analizzano i dati di mercato e prendono decisioni di investimento - senza l’intervento umano.

Per comprendere meglio di cosa parliamo, ecco 10 esempi di trading algoritmico:

1. Momentum trading

Si basa sull’idea che i mercati tendono ad avere una certa dinamicità, ovvero che i prezzi si muovono in una certa direzione per un certo periodo di tempo. Gli algoritmi di momentum trading cercano di identificare queste tendenze e di sfruttarle per guadagnare dal movimento dei prezzi.

2. Mean reversion trading

Si basa sull’idea che i prezzi tendano a tornare alla loro media nel lungo periodo. Gli algoritmi di mean reversion trading cercano di identificare i momenti in cui i prezzi si allontanano dalla media e di sfruttare questi momenti per fare trading.

3. Arbitrage trading

Si basa sull’idea che i prezzi di uno stesso asset possano variare in modo diverso in mercati diversi o in momenti diversi. Gli algoritmi di arbitraggio cercano di identificare queste differenze di prezzo e di sfruttarle per guadagnare dalla differenza.

4. Event-driven trading

Si basa sull’idea che gli eventi economici, politici o sociali possano avere un impatto sui mercati finanziari. Gli algoritmi di event-driven trading cercano di identificare questi eventi e di sfruttarli per fare trading.

5. Trading basato sulla volatilità

Si basa sull’idea che la volatilità del mercato possa essere sfruttata per fare trading. Gli algoritmi di trading basato sulla volatilità cercano di identificare i momenti in cui la volatilità è alta e di sfruttare questi momenti per fare trading.

6. Trading basato su indicatori tecnici

Si basa sull’utilizzo di indicatori tecnici, come ad esempio le medie mobili, gli oscillatori o gli indicatori di momentum, per identificare i punti di ingresso e uscita dal mercato. Gli algoritmi di trading basati su indicatori tecnici utilizzano queste informazioni per fare trading in modo automatico.

7. Trading di coppia

Si basa sull’idea che le azioni di due aziende correlate siano strettamente legate e che i loro prezzi si muovano insieme. Gli algoritmi di trading di coppia cercano di identificare queste relazioni e di sfruttarle per fare trading.

8. Trading di news

Si basa sull’utilizzo di algoritmi per analizzare le notizie economiche e finanziarie per trovare opportunità di trading. Gli algoritmi di trading di news cercano di analizzare in tempo reale le notizie e di utilizzare queste informazioni per fare trading in modo automatico.

9. Trading ad alta frequenza

Si basa sull’utilizzo di algoritmi per effettuare un gran numero di operazioni di trading in pochissimo tempo. Gli algoritmi di trading ad alta frequenza cercano di sfruttare le micro fluttuazioni di prezzo per fare piccoli profitti su ogni operazione.

10. Trading basato sul sentiment

Si basa sull’idea che il sentiment dei mercati possa essere sfruttato per fare trading. Gli algoritmi di trading basati sul sentiment cercano di identificare il sentiment dei mercati attraverso l’analisi dei social media, dei forum di discussione o di altre fonti di dati, e di utilizzare queste informazioni per fare trading.

Il trading algoritmico con sistemi automatizzati comporta vantaggi e svantaggi che bisogna necessariamente considerare nel momento in cui si valuta che strada prendere per la propria operatività nei mercati finanziari.

Tra i vantaggi troviamo il fatto che è possibile eseguire operazioni ad una velocità superiore rispetto al trading “manuale”, oltre alla possibilità di analizzare enormi quantità di dati in tempo reale, il che aiuta ad identificare le opportunità di investimento e ad eseguire efficientemente le operazioni.

Tra gli svantaggi bisogna considerare che l’efficienza di un algoritmo dipende dalla qualità dei dati su cui lavora, quindi la sua resa può rivelarsi limitata in relazione alle informazioni a disposizione. Inoltre è necessario monitorarne il funzionamento, assicurarsi di implementare misure adeguate di sicurezza informatica, e verificare che le operazioni svolte dal sistema siano consone al proprio profilo di rischio. Infine, essendo i mercati finanziari in continua evoluzione, è necessaria una certa adattabilità dell’operatività che non sempre è possibile ottenere da un sistema automatizzato che segue regole prestabilite, il che comporta che tale soluzione non si possa considerare duratura in tutti i casi.

Quindi, la scelta di usare o meno sistemi automatizzati che seguono un algoritmo deve tenere in considerazione il proprio profilo di rischio, e la disponibilità a monitorarne il funzionamento per intervenire laddove sia necessaria la “mano umana”.

Ma ritorniamo a quanto detto all’inizio, e cioè alla definizione di algoritmo: un insieme di regole e istruzioni che vengono eseguiti per compiere un’azione o risolvere un problema basandosi su una serie di informazioni.

Di fatto, una strategia di trading che includa una serie di step da seguire e un piano d’azione per ogni scenario di mercato per la gestione della posizione, si potrebbe anche definire come un algoritmo.

Il punto fondamentale da comprendere quando si investe nei mercati finanziari è che non esiste (e non può esistere) una bacchetta magica che risolve tutto nel 100% dei casi, quello che conta è sapersi adattare ai diversi scenari di mercato, essere preparati ad agire, e saper gestire il proprio investimento avendone il controllo.

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Articolo rielaborato da Dieci esempi di strategie di trading algoritmico pubblicato su Investire Magazine.

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