Trading System Automatici e Filtraggio del rumore

Come capire, mediante algoritmi automatici, quando i prezzi cominciano un trend rialzista o ribassista, oppure i micro-movimenti non sono altro che oscillazioni senza significato, assimilabili a “rumore”?

Se riuscissimo a farlo in maniera esatta avremmo a che fare con un Trading System praticamente perfetto.

La perfezione non è di questo mondo, ma almeno possiamo tenderci il più possibile sfruttando le nostre conoscenze nei vari campi della scienza, che possono diventare un Trading System Automatico mediante un linguaggio di programmazione come quello della piattaforma ProRealTime.

Per effettuare questo compito, cioè quello di “scremare” il prezzo dai falsi segnali, ho pensato, in questo esempio, di utilizzare un metodo impiegato in ambito militare: lo stesso che permette ad un radar di rimanere agganciato al suo bersaglio nonostante che questo cerchi in ogni modo di effettuare manovre elusive ed ingannevoli, anche in presenza di rumore ambientale.

Il più famoso algoritmo utilizzato in questo campo si chiama Filtro di Kalman.

Tale algoritmo effettua continuamente cicli di calcoli in grado di prevedere il prezzo nella barra futura e adattando costantemente la propria previsione basandosi sui valori di prezzo che avvengono nella realtà.
Cioè un continuo adattamento del modello previsionale basandosi sulla differenza tra la previsione effettuata e il valore di prezzo realmente avvenuto.

Anche in questo caso il Trading System ottenuto presenta dei parametri liberi che si devono adeguare alla dinamica dei prezzi dello strumento che andremo ad analizzare.

Tali parametri vengono automaticamente ricavati da un’ottimizzazione, ma il vero banco di prova della bontà del nostro Trading System sarà, come sempre, il comportamento dell’equity che si ottiene negli intervalli di tempo out-of-sample, cioè la performance del Trading System su dati assolutamente non conosciuti a priori.

Nella figura allegata si può osservare tale Trading System applicato sul cambio EUR/USD a timeframe di 1 ora.
Il comportamento ottimale nella zona di sinistra, che è la zona di dati conosciuti dall’algoritmo, non deve meravigliare.

Sorprende invece la bontà del Trading System, basato sul filtro di Kalman, nella zona di destra, dove i guadagni sono ottenuti unicamente dall’ottima capacità previsionale relativamente ai prezzi futuri.

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3 - Commenti

Andrea Bonino - 11 luglio 17:35 Rispondi

I tuoi articoli sono sempre molto affascinanti sotto il punto di vista tecnico.....da ingegnere ne rimango sempre entusiasta ma allo stesso tempo razionale nel riguardo degli effettivi risultati nel reale.

Mi pare di capire che possa essere un nuovo trading system....oppure in qualche modo si può pensare di integrare all'entropy?

Spero che si abbiano buoni riscontri nel prossimo futuro......

Grazie e comunque complimenti per il costante sforzo in nuovi potenziamenti del trading automatico. 

gianluca iovenitti - 11 luglio 18:05 Rispondi

grande Michele il tempo vi darà ragione, io sono con voi.

Michele Bogliardi - 11 luglio 22:12 Rispondi

Grazie, sì è un bellissimo Trading System ma prima che possa diventare operativo ce ne vuole, dovrà passare diversi test soprattutto in reale.

I Trading System Automatici secondo me offrono enormi possibilità, è quasi un mondo inesplorato.