Guida per trader al trading quantitativo
Scopri tutto sul trading quantitativo, con dritte ed esempi di tecniche di trading con un approccio basato sui dati per operare su Capital.com
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Cos’è il trading quantitativo?
Il trading quantitativo, noto anche come “quant trading”, è un approccio basato sui dati che fa leva su matematica e tecnologia per orientare le decisioni di trading. A differenza delle metodologie tradizionali, che fanno affidamento sull'intuizione umana, sull'esperienza e sulle emozioni, il trading quantitativo si avvale di algoritmi e modelli statistici per individuare opportunità di mercato.
In sostanza, il trading quantitativo è una metodologia di trading logica e scientifica che riduce la possibilità che si verifichino errori umani, in particolare quelli associati a stati d’animo quali paura o avidità.
Cos’è un “quant trader”?
L’espressione “quant trader” è utilizzata per riferirsi a coloro che implementano analisi quantitative e tecniche computazionali per mettere a punto ed eseguire strategie di trading. In origine, il quant trading era la prima scelta quasi esclusivamente di grosse istituzioni finanziarie, per via del suo ricorso a ingente potenza di calcolo e della necessità di disporre di conoscenze avanzate di linguaggi di programmazione come Python, R e C++.
Ma il trading quantitativo è divenuto più accessibile grazie agli odierni progressi tecnologici. Strumenti come Metatrader 4, MetaTrader 5 e TradingView sono disponibili su autorevoli piattaforme di trading, che vantano interfacce intuitive attraverso le quali è possibile attuare strategie quantitative senza che sia necessario avere conoscenze avanzate dei linguaggi di programmazione.
Come funziona il trading quantitativo?
Il trading quantitativo fa leva su metodi matematici e statistici per analizzare i dati finanziari. Nell’ambito del trading quantitativo, gli algoritmi informatici eseguono automaticamente l’analisi tecnica per rilevare trend e pattern di mercato, tipicamente nell'arco di frazioni di secondo, così da poterne ricavare utili spunti.
Ad esempio, si può individuare un trend o un pattern grafico mediante l'analisi quantitativa, per poi sviluppare un algoritmo di trading quantitativo che analizza i dati di prezzo e volume per confermare i segnali o prevedere l’evoluzione del mercato.
Il trading ad alta frequenza (High-Frequency Trading - HFT) e il trading algoritmico sono sovente utilizzati in sinergia con il trading quantitativo. L'HFT consente ai computer di eseguire automaticamente le operazioni in frazioni di secondo, così da poter reagire rapidamente alle variazioni di mercato e trarre profitto dalle repentine oscillazioni dei prezzi.
Trading quantitativo: pro e contro
Vantaggi
Assicura maggiore rapidità rispetto ai metodi tradizionali, nonché la possibilità di analizzare le correlazioni tra prezzo, volume e altre variabili per le diverse classi di asset.
Rischi
Ciononostante, gli algoritmi sono comunque sviluppati e messi a punto da esseri umani, motivo per cui possono comunque verificarsi errori. Una banale distrazione, come il ricorso a parametri errati o una calibrazione effettuata in maniera approssimativa, può tradursi in un’interpretazione fallace dei dati, con conseguenti ripercussioni economiche.
Modelli e tecniche di trading quantitativo
Il trading quantitativo coniuga algoritmi, analisi dei dati e modelli statistici per prevedere automaticamente l’evoluzione del mercato sulla base di condizioni predefinite.
Ecco come funziona:
Raccolta dei dati
Si raccolgono grosse moli di dati da fonti che riportano dati storici su prezzi e volumi, nonché dati supplementari quali sentiment delle notizie e indicatori macroeconomici.
Analisi
Gli algoritmi analizzano i dati per rilevare trend, pattern e correlazioni tra i prezzi degli asset. Per ottenere informazioni più dettagliate vengono sovente applicate tecniche statistiche e di machine learning.
Sviluppo di strategie
Sulla base di questa analisi, gli algoritmi elaborano strategie di trading, quali la mean reversion o il momentum trading.
Backtesting
La strategia viene testata confrontandola con i dati storici per valutarne i possibili esiti. Ma i risultati passati non costituiscono una garanzia dell’andamento futuro.
Esecuzione
Se il backtesting dà esito positivo, la strategia viene applicata ai dati di mercato in tempo reale. Il monitoraggio costante delle performance è fondamentale per poter apportare le necessarie modifiche.
La gestione del rischio è imprescindibile per i quant trader. Strumenti come gli ordini stop-loss chiudono automaticamente le posizioni al raggiungimento di un limite di perdita prefissato, così da circoscrivere il rischio di subire ulteriori perdite*. Gli ordini take-profit congelano i profitti chiudendo le posizioni quando viene raggiunto un target di profitto prestabilito. Questi strumenti aiutano a minimizzare i rischi, soprattutto durante le sessioni di trading ad alta frequenza.
*Gli stop-loss non sono garantiti
Trading quantitativo vs. trading algoritmico
Sia il trading quantitativo che quello algoritmico si avvalgono dell'automazione, ma la priorità del trading quantitativo è quella di sviluppare strategie basate sui dati, mentre quello algoritmico ruota prevalentemente intorno all'esecuzione delle operazioni in funzione di tali strategie. In pratica, tutto il trading quantitativo è algoritmico, ma non tutto il trading algoritmico si basa su modelli quantitativi.
| Aspetto | Trading quantitativo | Trading algoritmico |
|---|---|---|
| Focus | Sviluppo di strategie basate su dati | Esecuzione automatizzata delle operazioni |
| Strumenti | Modelli statistici, algoritmi, backtesting | Regole pre-programmate di esecuzione delle operazioni |
| Utilizzo | Tradizionalmente tipico di grandi istituzioni, ma sempre più accessibile a soggetti individuali | Utilizzato da trader retail, istituzioni ed hedge fund |
Strategie di trading quantitativo ed esempi
Le strategie di trading quantitativo fanno ricorso a modelli matematici, algoritmi e analisi statistiche per aiutare i trader a prendere decisioni più consapevoli. Queste tecniche limitano l’incidenza delle emozioni sul processo decisionale e possono essere adattate in base alle proprie esigenze di trading, ai target di profitto e alla propensione al rischio.
Ecco due strategie di trading quantitativo molto diffuse.
Strategia di mean reversion
La strategia di mean reversion, ossia di regressione verso la media, teorizza che i prezzi degli asset sono destinati a ritornare al loro tradizionale livello medio nel lungo periodo.
Adottando questa strategia, i trader quantitativi cercano di individuare situazioni in cui il prezzo di mercato si discosta sensibilmente dalla sua media a lungo termine. Ad esempio, se il prezzo di un asset è attestato al di sotto della sua media storica, si può optare per l’apertura di una posizione long, prevedendo che il prezzo rimbalzi e raggiunga nuovamente il livello medio. Invece, se il prezzo è al di sopra della media, è possibile aprire una posizione short.
Una versione più avanzata di questa strategia consiste nel cosiddetto “pair trading”, ossia quando i trader mettono a confronto due asset correlati. Se il rapporto reciproco dei prezzi diverge dalla media storica, si adotta dunque una versione più sofisticata della strategia di mean reversion. I trader confrontano le oscillazioni di prezzo di due asset correlati e il rapporto attuale con la media storica, optando per posizioni long sull'asset sottovalutato e short su quello sopravvalutato, in previsione di una normalizzazione di tale rapporto.
Esempio: il prezzo di un titolo cala del 15% al di sotto della media mobile a 200 giorni, il che è indicativo di una potenziale opportunità di acquisto. Avvalendoci dell'analisi quantitativa, appuriamo che il titolo risale tipicamente al suo livello medio, per cui apriamo una posizione sulla base di tale previsione.
Strategia di trend following/momentum
La strategia di trend following, nota anche come strategia di momentum, presuppone che il trend di un asset sia destinato a proseguire in una data direzione. I trader utilizzano gli indicatori di momentum per stimare l’intensità di una tendenza. Se un uptrend esibisce un rilevante momentum rialzista, è possibile aprire una posizione long, in previsione di una continuazione di quella tendenza. Analogamente, se un trend ribassista è segnato da un momentum sostenuto, è possibile optare per una posizione short.
Gli algoritmi, in genere, rilevano il momentum ricorrendo a indicatori tecnici come le medie mobili, l’indice di forza relativa (Relative Strength Index - RSI), e la convergenza/divergenza della media mobile (Moving Average Convergence Divergence - MACD).
Esempio: un trader di momentum nota che una materia prima è in costante rialzo, sostenuta da un ingente volume di scambi. Si affida dunque a un algoritmo che acquista quando il prezzo supera una significativa media mobile e che chiude la posizione quando il momentum si affievolisce, così da minimizzare il rischio di esposizione a inversioni repentine.
