Approcci di base alla diversificazione algoritmica/sistematica dei portafogli di futures

In questo articolo illustrerò una visione molto elementare di come costruire un portafoglio ben diversificato. I semplici approcci di base per raggiungere questo obiettivo sono:

  1. Diversificazione tra diversi tipi di sistemi di trading
  2. Diversificazione su diversi mercati e segmenti di mercato
  3. Analisi di correlazione dei sistemi di trading

Nella mia pratica utilizzo una combinazione di tutti questi approcci. In ogni caso, anche l'utilizzo di ciascun approccio separatamente aggiungerà valore al vostro trading e alle corrispondenti sinergie e miglioramenti delle performance aggiustate per il rischio.

Io utilizzo i primi due approcci citati come pietra angolare del concetto di portafoglio, che poi verifico matematicamente come ipotesi. Tuttavia, si tratta certamente di uno strumento efficace per coloro che non dispongono di un numero sufficiente di dati rilevanti per costruire un portafoglio con una verifica matematica delle correlazioni dei vari sistemi in portafoglio.

Diversi tipi di sistemi

La prima opzione, che io utilizzo in misura minore ma comunque, consiste nel negoziare diversi tipi di sistemi all'interno di un singolo mercato, o di mercati altamente correlati come gli indici azionari. Per tipo di sistema, a questo scopo, intendo il principio su cui si basa il sistema di trading o il movimento del mercato su cui il sistema opera. Ad esempio: breakout della volatilità, mean reversion, ...

In questo caso, possiamo costruire un portafoglio con diversi tipi di sistemi, ad esempio nel modo seguente:

  1. breakout della volatilità intraday
  2. swing long breakout
  3. reversione media.

Si tratterebbe di un piccolo portafoglio in cui ogni sistema coinvolto negozia un tipo diverso di movimento di mercato, espresso da un principio diverso.

Tuttavia, in questo metodo è necessario conoscere il "tipo" di sistema, che per coloro che affittano sistemi, sia sotto forma di autotrading, segnali, social trading, ... Non è molto realistico o spetta al fornitore fornire o meno questa informazione ai clienti.

Mercati e segmenti di mercato diversi

Questo offre un altro approccio semplice e robusto che può essere utilizzato anche senza una conoscenza dettagliata dei sistemi. Questo approccio è adatto ai trader che, per vari motivi, non dispongono dei dati per analisi più dettagliate o non conoscono ancora metodi più avanzati di verifica delle correlazioni nell'ambito del know-how e anche soprattutto agli investitori che vogliono utilizzare/utilizzare i servizi di sviluppatori esterni e successivamente negoziare i sistemi in modo automatico.

Il principio è estremamente semplice e consiste nella diversificazione tra singoli mercati o segmenti di mercato.

I mercati delle materie prime, che vengono scambiati principalmente sotto forma di contratti futures, sono generalmente suddivisi in segmenti di mercato quali: cereali, carni, energia, metalli, indici, softs, ... e ulteriormente questi segmenti (insiemi) nei singoli mercati che rientrano in essi, ad esempio, l'energia comprende: petrolio greggio, gas naturale, benzina, etanolo, ... softs: caffè, cacao, cotone, zucchero, ...

A prima vista, è chiaro che alcuni mercati all'interno di un segmento hanno più elementi in comune e altri meno. Alcuni mostrano correlazioni positive o negative, mentre altri sono indipendenti l'uno dall'altro e non hanno quasi nulla in comune. Questa è la chiave per una diversificazione di successo.

Naturalmente, anche in questo caso, quando si prendono decisioni, è importante ragionare almeno nei seguenti termini: il petrolio greggio e il gasolio da riscaldamento sono mercati diversi ma, d'altra parte, molto simili. E quindi la correlazione è possibile (e in questo caso molto probabile). Mentre le coppie di mercati gas naturale e cotone, o petrolio greggio e cacao, a prima vista hanno meno punti in comune.

Questa è la chiave da seguire anche se non si dispone di dati quantitativi o se si dispone di dati molto limitati da analizzare ulteriormente. Tuttavia, se è anche solo leggermente possibile o se disponete di backtest, tradelist, ... di singoli sistemi, vi raccomando sicuramente un'analisi più approfondita delle correlazioni dei singoli sistemi che state prendendo in considerazione. costruire il proprio portafoglio. Anche se si tratta di mercati diversi, alcune combinazioni possono essere più adatte l'una all'altra, altre meno. E anche se un'ipotesi sembra logicamente corretta, è sempre una buona idea testarla quantitativamente.

Analisi di correlazione

Una volta che si dispone dei dati (tradelist), è possibile utilizzare un approccio quantitativo, ad esempio sotto forma di analisi di correlazione. Tuttavia, l'analisi di correlazione può essere utilizzata in diversi modi.

  1. Può essere utilizzato per l'analisi intermarket e quindi per l'analisi delle correlazioni tra i singoli mercati scambiati (attività sottostanti).

In questo caso, ad esempio, si possono utilizzare i dati dell'istituto Moore Research: https://www.mrci.com/special/correl.php per aiutarvi a capire le correlazioni tra le attività sottostanti. In questo modo è possibile evitare di operare con lo stesso tipo di sistema in due mercati certamente diversi ma altamente correlati. Questa è la prevenzione fondamentale dei risultati altamente correlati per i singoli sistemi di trading.

  1. Un altro utilizzo è quello di analizzare le correlazioni tra i sistemi di trading.

In generale, l'obiettivo e lo scopo dell'analisi di correlazione utilizzata nella composizione del portafoglio è quello di garantire la massima stabilità azionaria possibile e quindi ridurre la volatilità dei nostri risultati di trading. Per questo motivo, ciò che ci interessa principalmente è la correlazione dei trade perdenti dei singoli sistemi di trading, proprio per evitare di raggruppare i trade perdenti negli stessi giorni, settimane, mesi.

Per semplicità e per le nostre esigenze, consideriamo la distribuzione delle correlazioni come segue:

-1 - -0,3 => correlazione negativa

-0,3 - + 0,3 => indipendenti l'uno dall'altro

- 0,3 - 0,5 => dipendenza moderata

- 0,5 - 1 => alta dipendenza

Ciò che cerchiamo quando componiamo un portafoglio sono livelli di correlazione semplici, compresi tra -0,3 e + 0,3. Se il coefficiente di correlazione è a questo livello, ci indica l'indipendenza dei sistemi di trading. Se il coefficiente di correlazione è a questo livello, ci dice dell'indipendenza dei sistemi di trading.

Conclusione

Ciascuno dei suddetti approcci presenta punti di forza e limiti. Ognuno di essi può essere utilizzato in modo indipendente. Ma il risultato migliore si ottiene chiaramente combinando tutti i suddetti approcci.

Pertanto, l'ideale è operare con diversi tipi di sistemi che trattano diversi movimenti di mercato, utilizzare mercati all'interno del portafoglio che non siano altamente correlati e selezionare per il portafoglio sistemi con la più bassa correlazione possibile di operazioni principalmente perdenti.

Marek Chrastina

Marek Chrastina è un uomo d'affari, finanziere e investitore slovacco. È attivamente coinvolto nel trading azionario sotto forma di portafogli di futures algoritmici e gestisce due società, Quantum Financial e Quantum Global, che si concentrano sullo sviluppo di sistemi di trading algoritmici e sulla gestione dei portafogli. Questi algoritmi e portafogli sono forniti come servizi a investitori privati e istituzionali.

Marek ha iniziato la sua attività nel 2004, mentre era ancora all'università, e da allora ha costruito diverse aziende in vari settori. Il suo background accademico è costituito da matematica, economia e psicologia. Utilizza la sinergia di queste diverse discipline nel suo trading sui mercati finanziari, in cui è coinvolto attivamente dal 2008. I suoi successi più recenti sono il 3° posto nel 2020-2021 nel Global Cup Trading Championship e il 3° posto nel 2021 nel World Cup Championship of Futures Trading®.
se siete interessati a scambiare gli algoritmi di Marek, contattatelo tramite il sito Modulo di contatto Quantum Financial.

Abbonarsi
Notificami
0 Commenti
Feedback in linea
Visualizza tutti i commenti

Continua a leggere