Trading quantitativo per principianti: dall’idea al backtest

Trading quantitativo, trading algoritmico e orderflow

Parti dalla guida all’orderflow se questi input ti sono nuovi. La guida al GEX spiega le ipotesi del modello. Il processo di ricerca deve tenere distinte osservazioni e stime.

Scrivi un’ipotesi che puoi respingere

Una descrizione come «comprare quando l’orderflow è forte» è troppo ambigua per essere testata. Specifica strumento, sessione, costruzione delle barre, momento di ingresso, regola di uscita, dimensione della posizione e dati esclusi. Congela quella definizione prima di cercare il risultato più attraente.

Una domanda di ricerca potrebbe essere, per esempio, se una condizione di delta definita in anticipo cambi la distribuzione del rendimento della barra successiva durante una sessione fissa. È una domanda da indagare, non un consiglio di ingresso. Registra la soglia e il gruppo di confronto prima di eseguire il test.

Scegli dati che contengano i tuoi input

• Le regole sul prezzo di chiusura possono usare le barre se la loro temporizzazione è definita.
• Le regole di delta bid/ask richiedono volume eseguito con una classificazione del lato documentata.
• Le regole di pressione del book richiedono lo storico degli aggiornamenti di profondità, non solo gli scambi.
• Le regole di options flow o di GEX richiedono osservazioni sulle opzioni con marca temporale e la versione del modello usata in quel momento.

Controlla intervalli mancanti, eventi duplicati, fusi orari, roll dei contratti e unità di misura. Un grafico che si carica oggi non dimostra la copertura storica. La guida al backtest sui futures tratta i modelli di esecuzione e i loro limiti.

Un piccolo esempio di aspettativa

Risultati ipotetici: 40 % di operazioni vincenti da 3 tick in media e 60 % di perdenti da 1 tick. L’aspettativa lorda è 0,40 × 3 − 0,60 × 1 = 0,6 tick per operazione. Con 0,8 tick di costi totali di andata e ritorno, l’aspettativa netta diventa −0,2 tick. Non serve un’alta percentuale di successo per un’aspettativa lorda positiva, e un’aspettativa lorda positiva può sparire dopo i costi.

Converti le commissioni in contanti con il valore reale del tick dello strumento. Segui drawdown, dimensione del campione, esposizione e variazione tra periodi accanto alla media. Questa aritmetica illustrativa non è una promessa di rendimento della piattaforma.

Separa la ricerca dalla valutazione

1. Scegli la regola e il periodo di addestramento.
2. Registra ogni configurazione provata, compresi i fallimenti.
3. Congela la scelta prima di testare un periodo successivo.
4. Confronta i risultati tra finestre e con costi di esecuzione più alti.
5. Conserva un periodo finale intatto per la valutazione definitiva.

Modificare ripetutamente una strategia dopo averne visto il risultato rende quel test parte dell’addestramento. Bailey e i suoi coautori esaminano la selezione tra molte configurazioni in The Probability of Backtest Overfitting. Un test storico riuscito resta condizionato ai suoi dati e alle sue ipotesi.

Dal quaderno di ricerca al flusso di lavoro operativo

Tieni un diario delle versioni delle regole, dei dataset e delle decisioni di scarto. Usa lo scripting per ripetere i calcoli. In Senzoukria il backtest storico delle strategie supporta JavaScript e Python; lo scripting C++ usa un runtime WebAssembly separato e non prevede backtest storico.

L’area di backtest usa un modello di esecuzione a barre. Non ricostruisce la tua posizione in coda. Un autopilota armato in modo esplicito su un conto Rithmic compatibile è una capacità di esecuzione distinta, soggetta ai permessi del conto e alle regole della firm. Un risultato di ricerca non lo arma.

Che cosa studiare dopo

Studia la stima di Hurst come modello con limiti di campionamento, l’options flow come attività osservata sui contratti e il test walk-forward come procedura di valutazione cronologica. Parti da un singolo esperimento ben documentato invece di combinare tutti gli indicatori in una volta.