Statistiche matematiche nel trading

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A tale progetto lavorarono, fra gli altri, l'italiano Enrico Fermi. L'ipotesi alla base del modello è che il fenomeno sottostante segua una distribuzione di probabilità e che tale distribuzione si perpetui nel tempo.

Senza scendere troppo nei tecnicismi, ci limitiamo a fornire un esempio di proficua applicazione di tale metodo per stressare un Trading System.

Il maggior beneficio che ne possiamo trarre è legato alla possibilità di ricavare agevolmente delle simulazioni sul comportamento atteso di un'equity line, andando statistiche matematiche nel trading qualche maniera ad agire casualmente sui dati, mantenendone tuttavia la medesima distribuzione di probabilità.

Un esempio ci aiuterà a comprendere meglio la logica intrinseca.

COM William Eckhardt è una delle figure chiave nella fantasmagorica saga della finanza, pur essendo praticamente ignoto al grande pubblico.

Supponiamo che il trading system da sottoporre ad analisi generi un'equity line di questa natura: Se noi all'interno di questa serie andiamo a spostare in modo casuale la posizione temporale delle varie operazioni che concorrono alla formazione dell'equity line, alterandone solo la posizione, ma statistiche matematiche nel trading l'entità, otterremmo un'equity line che produrrà alla fine lo stesso risultato, ma in modo certamente diverso da quello originario.

Il metodo Monte Carlo sostanzialmente agisce in questo modo: va a scombinare casualmente i singoli pezzi del fenomeno analizzato, alterandone l'ordine ma senza modificarne il risultato finale.

La verità è che il metodo della Martingala è molto semplice, e dal punto di vista della logica, ineccepibile. Le tecniche derivanti dalla Martingala hanno riscosso un certo successo ma sono ancora oggi al centro di accese discussioni. Il metodo Martingala è una sfida al caso. Lo è non tanto per una questione di basse probabilità, ma proprio perché — almeno in linea teorica — si propone di sconfiggere il caso stesso. In questo sarebbero sufficienti poche vincite per compensare gli investimenti persi.

Per effettuare questo tipo di test ci serviamo del software MSA. Proviamo ad effettuare un primo cambio casuale nell'ordine delle operazioni, ed otteniamo la seguente equity line: Come si vede il risultato finale è esattamente il medesimo, ma cambia il modo in cui questo risultato viene raggiunto.

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Proviamo con un altro lancio casuale: Potremmo proseguire questo esercizio n volte, e ognuna delle n volte otterremo un'equity line diversa a volte più bella a volta più brutta da quella di partenza.

Lo scopo indiretto è anche quello di misurare i draw-downs in caso di vari scenari.

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Alla fine è interessante notare un quadro di sintesi che ci dica, con un livello di probabilità sufficientemente elevato, quale potrebbe essere la morfologia della nostra equity line in un futuro prossimo.

Ora dovrebbe essere chiaro perchè questo metodo garantisce migliori letture se applicato a database molto ampi: si tratta infatti di interpolazioni su grandi numeri, ed in questa ottica vanno visti.

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Interpolare un database composto da una decina di valori guadagni del gruppo cash sul traffico Internet scenari che non avrebbero alcun senso, proprio perchè la base è talmente piccola da rendere insignificante la sua distribuzione di frequenza.

Lavorare su centinaia o migliaia di dati rende invece il tutto molto più credibile e serio.

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In conclusione possiamo affermare che l'importanza e la finalità principale di questo studio sta nello stressare il più possibile il sistema, in modo da poter visualizzare contestualmente i vari scenari che potrebbero presentarsi nell'imminente futuro, nell'eventualità quindi che il sistema venga messo in REAL.

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