Costruzione di un Trading System

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Introduzione 
 
Nell’epoca attuale il trading online è diventato un lavoro a tutti gli effetti per milioni 
di persone e soprattutto una grande opportunità fruibile da tutti, merito anche della 
costante proliferazione di prodotti e servizi che rendono gli strumenti finanziari 
accessibili a chiunque. In merito all’argomento, nel corso degli anni, sono stati 
pubblicati centinaia di libri e altrettanti articoli, molti dei quali volti ad individuare e 
progettare un sistema in grado di fornire segnali di acquisto e di vendita. Gli obiettivi 
che accomunano tali lavori sono essenzialmente tre: in primo luogo, la creazione di 
un modello efficiente in grado di adattarsi alle mutevoli condizioni di mercato; in 
secondo luogo, l’automatizzazione di tali sistemi con la conseguente “alienazione” 
della figura del trader; infine, l’elaborazione di tecniche previsionali usufruendo, in 
alcuni casi, di strumenti di apprendimento automatico, quali ad esempio il data 
mining e il machine learning. 
   Suddetti sistemi presentano, talvolta, elementi di notevole sofisticatezza la cui 
presentazione analitica non costituisce la finalità del presente lavoro. Infatti, 
coerentemente con il percorso di studi e con le competenze acquisite, la tesi in 
questione concerne lo sviluppo di un trading system in grado di fornire segnali di 
acquisto e di vendita con l’obiettivo di massimizzare il rendimento di una strategia di 
investimento, dimostrando a livello operativo la validità di un sistema algoritmico – 
numerico di questo tipo.  
   A tal fine, sono state sfruttate le elevate potenzialità e le molteplici funzionalità 
proprie di un foglio di calcolo elettronico, nella fattispecie quello offerto da Excel, 
con il proposito di elaborare un trading system profittevole sulle diverse vasi che 
caratterizzano i mercati ottenendo, in tal modo, un resoconto generale e particolare 
del modello sviluppato. 
   Con l’intento di evidenziare il processo seguito nello sviluppare il progetto in 
questione, si ritiene funzionale la suddivisione della seguente trattazione in una parte 
teorica e in una empirica, evidenziando le conclusioni cui si è giunti e gli possibili 
sviluppi futuri.  
   La prima parte presenta due capitoli dedicati all’analisi teorica ed empirica degli 
strumenti e dei presupposti logici necessari alla progettazione di un trading system.  
   Il primo capitolo illustra le caratteristiche delle serie storiche presentando il 
fondamento teorico del presente lavoro e, contestualmente, circoscrivendo lo stesso 
ad un campo di analisi specifico quale l’analisi tecnica: con riferimento a 
quest’ultima, vengono descritti i principi fondamentali che ne connotano la natura e 
le critiche mosse nei confronti della stessa. 
   Nel secondo capitolo sono classificate le trading rules principali riconosciute dalla 
letteratura odierna: vengono presentate in dettaglio le medie mobili, sulle quali è 
basata la realizzazione del trading system in questione, e come, in virtù delle loro 
caratteristiche, sia possibile costruirvi un trend following system discutendo in merito
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alle proprietà di tali strumenti e alle condizioni necessarie al fine di determinare un 
trend di mercato.  
   La seconda parte, anch’essa contenente due capitoli, è dedicata ai contributi 
metodologici ed empirici. 
   Il terzo capitolo, con particolare riguardo al trend following system oggetto del 
vigente lavoro, propone una disamina minuziosa di ogni fase che caratterizza 
l’elaborazione, la progettazione e la realizzazione di un trading system. Quindi 
vengono esplicitati i criteri adottati nella costruzione del modello e le condizioni 
necessarie all’individuazione di un entry a mercato.  
   Nel quarto capitolo, con riferimento a ciascuno stadio esaminato precedentemente, 
si procede all’attuazione di quanto sopra descritto attraverso l’utilizzo di un foglio di 
calcolo. Nello specifico, si mostrano i procedimenti per giungere al settaggio del 
trading system, all’ottimizzazione dello stesso e alla valutazione delle performance, 
in un primo momento, su serie storica tramite backtesting e, successivamente,  su dati 
out- of- sample tramite forward testing. I risultati conseguiti sono descritti all’interno 
di tabelle riepilogative ed è proposto un confronto degli stessi con quelli ottenibili 
adottando la strategia buy & hold.  
   Nelle conclusioni vengono recuperate le implicazioni epistemologiche dello studio 
svolto e dei risultati conseguiti presentando le possibili applicazioni di sistemi di 
questa natura e gli sviluppi futuri della ricerca in un campo che si ritiene ancora 
fecondo e cui si riconosce un fascino inimitabile.
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1   Natura delle serie storiche 
 
 
1.1   Introduzione 
 
In questa prima parte, al fine di introdurre il lettore all’argomento, riteniamo 
necessario porre l’attenzione sullo studio della natura e della struttura dei mercati 
mobiliari, presentando le diverse chiavi di lettura ad oggi riconosciute in ambito 
accademico ed esaminando piuttosto sinteticamente il concetto di efficienza di 
mercato con l’intento di evidenziare i fondamenti teorici dell’elaborato.  
 
 
1.2   Le dinamiche dei prezzi 
 
Il funzionamento dei mercati, ossia i meccanismi che determinano l’evoluzione dei 
prezzi, è stato e tuttora è oggetto di interpretazioni interessanti ma non definitive. Da 
un lato, vi è l’ipotesi del “beauty contest”
1
 di Keynes il quale descrive l’azione di 
agenti razionali tenuti a scegliere i sei volti femminili più attraenti tra quelli che 
partecipano ad un concorso di bellezza: coloro che scelgono i volti più popolari 
hanno diritto ad un premio. Un concorrente del beauty contest che desideri 
massimizzare le proprie possibilità di vincita, piuttosto che scegliere il volto a suo 
dire più bello, dovrebbe valutare quello che secondo le percezioni pubbliche risulti il 
più attraente. Dunque, attraverso un’analogia, ricollegandosi alle dinamiche della 
psicologia delle masse e, se vogliamo, alla teoria dei giochi, Keynes si prefigge di 
spiegare l’andamento delle borse sottolineando lo sganciamento dei prezzi dai valori 
intrinseci dei beni contrattati.  
   In secondo luogo, vi è l’ipotesi del percorso casuale dei prezzi basata sulle leggi del 
moto browniano e avanzata per la prima volta dal matematico Louis Bachelier
2
, che 
tratteremo in modo più approfondito nel paragrafo 1.5.  
   L’ipotesi emersa nella letteratura più attuale rientra nell’ambito della finanza 
comportamentale e attiene allo studio del mutamento degli atteggiamenti di 
speculazione degli investitori in risposta alle variazioni dei prezzi. La relazione tra 
nuove manovre di speculazione e fluttuazione dei prezzi è molto complessa e, 
probabilmente, è ben descritta da funzioni non lineari
3
, le quali, trovandosi in 
relazione tra di loro, potrebbero spiegare la possibilità che le variazioni dei prezzi 
siano confondibili con un movimento casuale. A tal proposito, è possibile 
modellizzare le dinamiche dei prezzi come risultato di un sistema complesso che 
produce un segnale apparentemente casuale, ma in realtà deterministico e, 
                                                           
1
 Keynes, John Maynard, Teoria generale dell’occupazione, dell’interesse e della moneta  (capitolo 12), 1936. 
2
 Bachelier, Louis, Théorie de la speculation, 1900. 
3
 Ad una variazione di prezzo non sempre corrisponde una proporzionale decisione di investimento o disinvestimento.
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potenzialmente, almeno in parte, prevedibile: quello appena descritto rappresenta il 
presupposto teorico della seguente trattazione. Infine, ricordiamo l’ipotesi che vede 
nelle fluttuazioni dei prezzi il frutto dei meccanismi di elaborazione e di scambio 
delle informazioni: il mercato, in tal senso, viene interpretato come un “processo 
sociale” di trasmissione e acquisizione delle informazioni in base alle quali è 
possibile stabilire l’efficienza del mercato stesso. 
 
 
1.3   L’efficienza del mercato 
 
In ambito economico, un pilastro dell’economia finanziaria tradizionale è 
rappresentato dai lavori di Eugene Fama, cui si deve la definizione di mercato 
efficiente
4
. In particolare, secondo una formalizzazione proposta dall’autore, esistono 
tre diversi gradi di efficienza dei mercati:  
 
1. Efficienza in forma debole: i prezzi osservati sul mercato riflettono 
completamente tutte le informazioni passate sui prezzi e sugli scambi degli 
strumenti finanziari;  
2. Efficienza in forma semi-forte: i prezzi degli strumenti finanziari osservati sul 
mercato riflettono le informazioni passate e tutte quelle di dominio pubblico;  
3. Efficienza in forma forte: i prezzi osservati sul mercato riflettono tutte le 
possibili informazioni, anche quelle a disposizione di coloro (gli insiders) che 
più da vicino conoscono l’effettiva situazione economico-finanziaria 
dell’emittente dello strumento finanziario. 
 
In virtù di quanto scritto sopra, non è possibile sviluppare una strategia di trading con 
un rendimento atteso, eventualmente corretto rispetto al rischio, superiore a quello del 
mercato. In realtà, l’evidenza empirica sembrerebbe indicare che spesso i mercati non 
sono efficienti: in particolare, sono numerosi i lavori, prevalentemente basati sulla 
metodologia delle serie storiche, relativi alla formulazione di strategie di trading in 
grado di conseguire rendimenti in eccesso rispetto al mercato.  
   Coerentemente con quest’ultimo punto, molti operatori e studiosi ritengono che il 
mercato non sia riconducibile ai criteri di efficienza neo-classica, se non per brevi 
intervalli temporali; dunque, in questa prospettiva, i prezzi presenterebbero una 
dinamica dipendente da squilibri strutturali che nel mercato si vengono a creare ogni 
volta che non esiste convergenza sul valore di equilibrio di un’attività finanziaria
5
. In 
altre parole, come è noto ai trader e agli investitori, sui mercati si scontrano individui 
che concordano sul prezzo ma che hanno giudizi divergenti sul valore: chi compra 
pensa che il valore sia superiore al prezzo, mentre chi vende ritiene che sia inferiore. 
 
                                                           
4
 Fama, Eugene, The Behavior of Stock Market Prices, Journal of Business, 1965 
5
 Gabbi, Giampaolo, La previsione nei mercati finanziari (pp. 13-17), 1999