Machine Learning: la mia esperienza - Pagina 38
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  1. #371
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  2. #372
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    Dal mio punto di vista, L approccio logico di creazione di una strategia qualsiasi di entrata ed uscita è o dovrebbe essere formulare una ipotesi su come si muovono i prezzi o perché lo fanno, elaborare il modello matematico che rappresenta L ipotesi, trovare i dati che servono per validare o meno L ipotesi, validare L ipotesi.
    Mi risulta francamente difficile partire dalle anomalie per risalire alla strategia. È molto facile in tal caso vedere nelle anomalie strutture persistenti quando praticamente sempre sono random walk.

    E questo è solo uno degli aspetti (L entrata ed uscita). Una strategia quantitativa globale che prevede ad esempio L asset allocation può utilizzare strumenti diversi che cooperano con i precedenti.

    Poi bisogna capire quale è la funzione obiettivo. Intendiamoci se L obiettivo è guadagnare accettando un rischio allora credo che la strategia migliore da quando è nato il mercato finanziario sia il buy and hold sull S&P500. Ha fatto “solo”il 700% negli ultimi 12 anni, sopportando DD anche del 40%. E lo è perché è chiaro come il sole che se gli USA vanno giù gli altri sono già stati polverizzati. Basterebbe solo verificare questa ipotesi.

    Viceversa se si vuole guadagnare minimizzando il rischio ovvero aumentare le unità di guadagno per ogni unità di rischio la faccenda si fa maledettamente complicata e pochissimi, davvero pochissimi riescono a trovarci una soluzione. Anche perché in tal caso entrano in gioco fattori come i costi di transazione. Quindi non ti basta più prevedere ed allocare ma devi anche minimizzare ulteriori costi.

    PS
    Suggerisco anche di andare oltre concetti come ML, RL, NN, AI ed utilizzare ANCHE concetti di statistica fondamentale come distribuzione di probabilità, regressione, indipendenza stocastica, correlazione, verifica delle ipotesi, legge dei grandi numeri.....
    "elaborare il modello matematico che rappresenta L ipotesi" credo che per il 99,99% delle persone ci si fermi qua. Parli da matematico, in tutta onestà una persona media non ha senso che si metta a sfidare decenni di ricerche da parte di team di professionisti di alto livello in centri di ricerca elitari. Al massimo può testare modelli presenti sui libri di statistica ma quello lo fanno in tanti. Non saprei come iniziare, non lavoro al MIT e non posso formulare modelli nuovi. Se ancora nessuno è riuscito a superare la distribuzione dei prezzi gaussiana, palesemente errata, perchè dovrei farlo io? (è un esempio).
    Stessa cosa vale sulle ipotesi riguardo il movimento dei prezzi, alla fine parliamo dei catalyst di ogni asset e quelli sono abbastanza riconosciuti. Perchè dovrei reinventare la ruota? Stocks mosse da GDP, fusioni e acquisizioni, earnings, settori, tassi ecc. Giusto le crypto non si sa, ma ci hanno provato tutti a capirlo.
    Che senso avrebbe fare tutto da zero?
    A me intriga molto il reinforcement learning perchè intanto, come suggerito anche da voi, usi i tick data che sono decorrelati dal tempo e valorizzano i movimenti e i volumi. Poi sfrutta il principio markoviano che mi sembra il più credibile e si adatta ad ogni conformazione di mercato, oltre ad essere un sistema completo con ottimizzazione intrinseca tramite l'obiettivo, non richiedendo nemmeno i target. Ci vedo potenziale, anche se facendo i conti della serva ora come ora se fai futures e usi Bookmap, order flow e volume profile sei a tutti gli effetti un trader HFT discrezionale e vedi le stesse cose. Alle brutte becchi gli iceberg, ti accodi e segui le manone grosse facendo le briciole.
    Torniamo sempre la, ci serve il quant trading? Guardi un assorbimento su Ninjatrader e già hai l'idea su come si muova veramente il prezzo

  3. #373

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    Citazione Originariamente Scritto da Federico Juvara Visualizza Messaggio
    "elaborare il modello matematico che rappresenta L ipotesi" credo che per il 99,99% delle persone ci si fermi qua. Parli da matematico, in tutta onestà una persona media non ha senso che si metta a sfidare decenni di ricerche da parte di team di professionisti di alto livello in centri di ricerca elitari. Al massimo può testare modelli presenti sui libri di statistica ma quello lo fanno in tanti. Non saprei come iniziare, non lavoro al MIT e non posso formulare modelli nuovi. Se ancora nessuno è riuscito a superare la distribuzione dei prezzi gaussiana, palesemente errata, perchè dovrei farlo io? (è un esempio).
    Stessa cosa vale sulle ipotesi riguardo il movimento dei prezzi, alla fine parliamo dei catalyst di ogni asset e quelli sono abbastanza riconosciuti. Perchè dovrei reinventare la ruota? Stocks mosse da GDP, fusioni e acquisizioni, earnings, settori, tassi ecc. Giusto le crypto non si sa, ma ci hanno provato tutti a capirlo.
    Che senso avrebbe fare tutto da zero?
    A me intriga molto il reinforcement learning perchè intanto, come suggerito anche da voi, usi i tick data che sono decorrelati dal tempo e valorizzano i movimenti e i volumi. Poi sfrutta il principio markoviano che mi sembra il più credibile e si adatta ad ogni conformazione di mercato, oltre ad essere un sistema completo con ottimizzazione intrinseca tramite l'obiettivo, non richiedendo nemmeno i target. Ci vedo potenziale, anche se facendo i conti della serva ora come ora se fai futures e usi Bookmap, order flow e volume profile sei a tutti gli effetti un trader HFT discrezionale e vedi le stesse cose. Alle brutte becchi gli iceberg, ti accodi e segui le manone grosse facendo le briciole.
    Torniamo sempre la, ci serve il quant trading? Guardi un assorbimento su Ninjatrader e già hai l'idea su come si muova veramente il prezzo
    Quando parlo di modello matematico ovviamente non mi riferisco al senso più comune del termine e cioè equazioni, sistemi di equazioni, funzioni perchè ovviamente stiamo parlando di fenomeni quasi-random walk quindi sarebbe inutile e presuntuoso pensare di addivenire a qualcosa del genere.

    No, quando mi riferisco a modello matematico ho in mente singoli strumenti statistici e probabilistici che cooperano indipendentemente l'uno dall'altro per trovare quelle weak correlations che possono far si che la probabilità di successo sia semplicemente maggiore del 50%. Ovviamente più sono alti i costi di transazione tanto più alto deve essere lo scostamento rispetto al 50%.

    Immaginati quelli che ricercano l'oro nei fiumi che usano setacci con filtri sempre più fini.

    Posso dirti e posso dire che sono riuscito a trovare, testare e validare modelli che riescono ad avere probabilità di successo consistenti ma il cui successo viene eroso dai costi di transazione.

    Davanti a me immagino ci siano due strade: la prima porta a diminuire i costi di transazione quindi attraverso accordi con i broker e/o attraverso tecniche di ingegneria finanziaria; la seconda invece porta ad aumentare il tasso di successo mantenendo costante il costo.

    Conoscendomi non potevo non perseguire subito la seconda strategia.

    In conclusione quindi se la domanda delle domande è: è possibile predire un movimento dei prezzi con una probabilità maggiore del 50% in un lasso di tempo ben definito la risposta è SI, se invece la domanda è se è possibile guadagnare costantemente nei mercati la risposta è che ancora non lo so perchè come ho detto ci sono costi.....che erodono il guadagno.

  4. #374
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    Citazione Originariamente Scritto da amartya78 Visualizza Messaggio
    Quando parlo di modello matematico ovviamente non mi riferisco al senso più comune del termine e cioè equazioni, sistemi di equazioni, funzioni perchè ovviamente stiamo parlando di fenomeni quasi-random walk quindi sarebbe inutile e presuntuoso pensare di addivenire a qualcosa del genere.

    No, quando mi riferisco a modello matematico ho in mente singoli strumenti statistici e probabilistici che cooperano indipendentemente l'uno dall'altro per trovare quelle weak correlations che possono far si che la probabilità di successo sia semplicemente maggiore del 50%. Ovviamente più sono alti i costi di transazione tanto più alto deve essere lo scostamento rispetto al 50%.

    Immaginati quelli che ricercano l'oro nei fiumi che usano setacci con filtri sempre più fini.

    Posso dirti e posso dire che sono riuscito a trovare, testare e validare modelli che riescono ad avere probabilità di successo consistenti ma il cui successo viene eroso dai costi di transazione.

    Davanti a me immagino ci siano due strade: la prima porta a diminuire i costi di transazione quindi attraverso accordi con i broker e/o attraverso tecniche di ingegneria finanziaria; la seconda invece porta ad aumentare il tasso di successo mantenendo costante il costo.

    Conoscendomi non potevo non perseguire subito la seconda strategia.

    In conclusione quindi se la domanda delle domande è: è possibile predire un movimento dei prezzi con una probabilità maggiore del 50% in un lasso di tempo ben definito la risposta è SI, se invece la domanda è se è possibile guadagnare costantemente nei mercati la risposta è che ancora non lo so perchè come ho detto ci sono costi.....che erodono il guadagno.
    Potresti fare un esempio concreto del processo, modello compreso? Magari usando modelli diversi da quelli tuoi per non rivelare.
    Ti metto questo link per farti capire la mia impostazione al ML, cioè quello che ho sempre detto in questo topic. Model cs data mining black box: Build Better Strategies! – The Financial Hacker

    Mi permetto di suggerirti, anche solo come curiosità, di provare la neuroevoluzione (NEAT come modello specifico) come ottimizzazione. Se hai tempo e modo di approfondire tu che sei pratico magari riesci a sfruttarla bene. Neuroevolution of augmenting topologies - Wikipedia

  5. #375
    L'avatar di fricchettone
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    Citazione Originariamente Scritto da amartya78 Visualizza Messaggio
    Quando parlo di modello matematico

    Davanti a me immagino ci siano due strade: la prima porta a diminuire i costi di transazione quindi attraverso accordi con i broker e/o attraverso tecniche di ingegneria finanziaria
    Senza offesa ma le probabilità che tu abbia un modello funzionante sono 0.

    Inoltre puoi avere costi di esecuzione nulli grazie ai motori di esecuzione anonimi.

  6. #376

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    Senza offesa ma le probabilità che tu abbia un modello funzionante sono 0.

    Inoltre puoi avere costi di esecuzione nulli grazie ai motori di esecuzione anonimi.
    Prendo spunto da questa riflessione per trovare il tempo di illustrare i risultati finora ottenuti.

    Inizio dicendo che attualmente è come dici tu e francamente non so se la strategia da me adottata sarà mai profittevole. E' utile prima di iniziare ad illustrare i risultati distinguere tra reale capacità predittiva e guadagno effettivo.

    Il 2021 è stato il primo anno dove ho potuto testare la strategia in maniera consistente avendo anche risolto tutti i bug della piattaforma di trading. Ho testato la strategia utilizzando un conto paper trading fornitomi da Interactive Broker con un 1 mln di $ agganciato ad una piattaforma trading totalmente robotizzata da me costruita ed agganciata ai loro server tramite API. Ho chiuso il 31/12/2021 con 945000 dollari quindi con una perdita effettiva del 5.5%. E ciò al netto di 74.000$ di commissioni e di quasi 2.000$ netti pagati come interessi passivi. Le operazioni di acquisto e vendita sono stati ca. 155 mln ciascuno quindi complessivamente sono state fatte operazioni per oltre 310 mln di $ su cui ovviamente si è pagato il costo dello spread essendo l'operazione di acquisto-vendita at market e questo sempre per assicurare il balance imposto di avere il 55% delle posizioni long ed il 45% short. Secondo i miei calcoli lo spread Bid-Ask mi sarebbe costato ca. l'1.8% al mese e quindi il 20-22% l'anno. In sintesi quindi tra costi di commissioni, interessi netti passivi e spread le operazioni di compravendita mi sarebbero costate tra il 27.5% ed il 30%. La strategia si basa su uno statistical arbitrage che poteva attingere a tutti i sottostanti che formano il Russell 1000, quindi gestisce 1000 ticker, con frequenza daily, le operazioni avvenivano alla chiusura(che garantisce il momento dove il livello dello spread è più basso durante la giornata) in particolare a ca. 20 secondi dalla fine delle contrattazioni e riguardavano tra il 2% ed il 20% dei componenti il Russell 1000.

    La cosa interessante è che avevo previsto che per andare in guadagno avrei dovuto avere profitti lordi superiori al 30% quindi in linea al risultato. Da verifiche effettuate il modello teorico veniva seguito dal modello reale al 99%, dove l'1%, come previsto, si comporta come una random walk. In altri termini non influenza il rendimento lordo.

    Ovviamente mi ha sorpreso anche la robustezza ed efficienza della piattaforma totalmente robotizzata che doveva processare infiniti calcoli in pochi secondi. Non era scontato perchè per fare ciò ho dovuto scrivere un codice con tecniche di array coding e per il calcolo parallelo. Ha fallito solo 5 volte in un anno per lo più perchè o il NYSE aveva chiuso prima dello standard ovvero per problemi relativi ai loro server a causa di spike nella volatilità. Considerate che il sistema è totalmente robotizzato in ogni aspetto. Quindi lo guardo qualche volta a settimana.

    E' chiaro che una simile strategia per i costi che sopporta non è assolutamente profittevole. Si possono ridurre ed anche di molto quelli relativi alle commissioni ma sullo spread non ho le idee chiare in quanto se procedo con ordini con bid ed ask fissati a quel punto non viene assicurato il balance tra posizioni long e short. Si potrebbe pensare che mettendo un cap alle singole operazioni per la legge dei grandi numeri il balance sarebbe assicurato e tuttavia pensandoci bene ciò non è dovuto in quanto si potrebbero avere spike di volatilità in pochi secondo che potrebbero far scattare solo le operazioni Buy o Sell. E' anche vero che le operazioni di Buy-Sell sono simmetriche a coppie per ogni lato delle operazioni.

    Non saprei.............
    Ultima modifica di amartya78; 22-02-22 alle 10:18

  7. #377
    L'avatar di fricchettone
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    Prendo spunto da questa riflessione per trovare il tempo di illustrare i risultati finora ottenuti.

    Inizio dicendo che attualmente è come dici tu e francamente non so se la strategia da me adottata sarà mai profittevole. E' utile prima di iniziare ad illustrare i risultati distinguere tra reale capacità predittiva e guadagno effettivo.

    Il 2021 è stato il primo anno dove ho potuto testare la strategia in maniera consistente avendo anche risolto tutti i bug della piattaforma di trading. Ho testato la strategia utilizzando un conto paper trading fornitomi da Interactive Broker con un 1 mln di $ agganciato ad una piattaforma trading totalmente robotizzata da me costruita ed agganciata ai loro server tramite API. Ho chiuso il 31/12/2021 con 945000 dollari quindi con una perdita effettiva del 5.5%. E ciò al netto di 74.000$ di commissioni e di quasi 2.000$ netti pagati come interessi passivi. Le operazioni di acquisto e vendita sono stati ca. 155 mln ciascuno quindi complessivamente sono state fatte operazioni per oltre 310 mln di $ su cui ovviamente si è pagato il costo dello spread essendo l'operazione di acquisto-vendita at market e questo sempre per assicurare il balance imposto di avere il 55% delle posizioni long ed il 45% short. Secondo i miei calcoli lo spread Bid-Ask mi sarebbe costato ca. l'1.8% al mese e quindi il 20-22% l'anno. In sintesi quindi tra costi di commissioni, interessi netti passivi e spread le operazioni di compravendita mi sarebbero costate tra il 27.5% ed il 30%. La strategia si basa su uno statistical arbitrage che poteva attingere a tutti i sottostanti che formano il Russell 1000, quindi gestisce 1000 ticker, con frequenza daily, le operazioni avvenivano alla chiusura(che garantisce il momento dove il livello dello spread è più basso durante la giornata) in particolare a ca. 20 secondi dalla fine delle contrattazioni e riguardavano tra il 2% ed il 20% dei componenti il Russell 1000.

    La cosa interessante è che avevo previsto che per andare in guadagno avrei dovuto avere profitti lordi superiori al 30% quindi in linea al risultato. Da verifiche effettuate il modello teorico veniva seguito dal modello reale al 99%, dove l'1%, come previsto, si comporta come una random walk. In altri termini non influenza il rendimento lordo.

    Ovviamente mi ha sorpreso anche la robustezza ed efficienza della piattaforma totalmente robotizzata che doveva processare infiniti calcoli in pochi secondi. Non era scontato perchè per fare ciò ho dovuto scrivere un codice con tecniche di array coding e per il calcolo parallelo. Ha fallito solo 5 volte in un anno per lo più perchè o il NYSE aveva chiuso prima dello standard ovvero per problemi relativi ai loro server a causa di spike nella volatilità. Considerate che il sistema è totalmente robotizzato in ogni aspetto. Quindi lo guardo qualche volta a settimana.

    E' chiaro che una simile strategia per i costi che sopporta non è assolutamente profittevole. Si possono ridurre ed anche di molto quelli relativi alle commissioni ma sullo spread non ho le idee chiare in quanto se procedo con ordini con bid ed ask fissati a quel punto non viene assicurato il balance tra posizioni long e short. Si potrebbe pensare che mettendo un cap alle singole operazioni per la legge dei grandi numeri il balance sarebbe assicurato e tuttavia pensandoci bene ciò non è dovuto in quanto si potrebbero avere spike di volatilità in pochi secondo che potrebbero far scattare solo le operazioni Buy o Sell. E' anche vero che le operazioni di Buy-Sell sono simmetriche a coppie per ogni lato delle operazioni.

    Non saprei.............
    74.000$ sono tanti. Se riesci a gestire meglio con order limit va a giovare. Altrimenti con ib puoi passare anche tramite citadel dove paghi 0 ma le esecuzioni saranno lente e incerte

    $1M con quanta leva? E se usi la leva quanto è drowdown?
    Quante operazioni in media al giorno su tutto il paniere russell 1000?
    Controvalore medio di un trade?
    Quanto dura in media un operazione? (compreso l'overnight)
    Quant-è il guadagno medio in percentuale per ogni trade?
    Quant-è la perdita media in percentuale per ogni trade?
    Quali sono le condizioni per andare a chiudere un trade in positivo e chiudere un trade in negativo?


    Ovviamente mi ha sorpreso anche la robustezza ed efficienza della piattaforma totalmente robotizzata che doveva processare infiniti calcoli in pochi secondi. Non era scontato perchè per fare ciò ho dovuto scrivere un codice con tecniche di array coding e per il calcolo parallelo. Ha fallito solo 5 volte in un anno per lo più perchè o il NYSE aveva chiuso prima dello standard ovvero per problemi relativi ai loro server a causa di spike nella volatilità. Considerate che il sistema è totalmente robotizzato in ogni aspetto. Quindi lo guardo qualche volta a settimana.
    Quando operativo ci vuole un adetto al monitoraggio altrimenti fai la fine di knight capital. Con progettazione fatta male e per mia inesperienza mi è capitato anche a me di perdere 20k in 3 minuti perchè l'algo di esecuzione inviava ordine a mercato e subito dopo usciva con un altro ordine a mercato in loop e tutto in pochi secondi.

    Adesso che hai spiegato meglio devo dire che mi piace la strategia e soprattuto mi piacciono le tecniche temporizzate.

  8. #378

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    Citazione Originariamente Scritto da fricchettone Visualizza Messaggio
    74.000$ sono tanti. Se riesci a gestire meglio con order limit va a giovare. Altrimenti con ib puoi passare anche tramite citadel dove paghi 0 ma le esecuzioni saranno lente e incerte

    $1M con quanta leva? E se usi la leva quanto è drowdown?
    Quante operazioni in media al giorno su tutto il paniere russell 1000?
    Controvalore medio di un trade?
    Quanto dura in media un operazione? (compreso l'overnight)
    Quant-è il guadagno medio in percentuale per ogni trade?
    Quant-è la perdita media in percentuale per ogni trade?
    Quali sono le condizioni per andare a chiudere un trade in positivo e chiudere un trade in negativo?




    Quando operativo ci vuole un adetto al monitoraggio altrimenti fai la fine di knight capital. Con progettazione fatta male e per mia inesperienza mi è capitato anche a me di perdere 20k in 3 minuti perchè l'algo di esecuzione inviava ordine a mercato e subito dopo usciva con un altro ordine a mercato in loop e tutto in pochi secondi.

    Adesso che hai spiegato meglio devo dire che mi piace la strategia e soprattuto mi piacciono le tecniche temporizzate.
    Cercherò di rispondere a tutte le domande. Laddove non dovessi è perchè ho poco tempo (adesso) ovvero non ho dati ben definiti e quindi preferisco rivedere gli stessi.

    Premessa il modello matematico utilizzato nel test quasi-reale è un modello non ottimizzato nei suoi parametri e che pertanto sono fissi compreso la leva.

    Più che essere fissa la leva ho fissato il cap della leva a 2.2 anche se in media come si può osservare dall'ammontare delle transazioni (310 mln e numero di giorni di trading 250) è stata intorno a 1,240. (credo di non aver fatto errori nel calcolo qui su due piedi). E ciò anche perchè fisso era il cap per l'ammontare dell'asset che veniva allocato per ogni singolo ticker, max 2% del NAV. Questo per il controllo del rischio.

    Il numero di transazioni medie lo si può dedurre sapendo che ogni trade da contratto viene a costare $ 0.005 (valore che si può abbattere sensibilmente nel real world) con un minimo di 1$. Quindi in un anno ci sarebbero stati ca. 15.000.000 trades (sapendo che sono stati computati 74.000$) tra long e short, ma il cap di 1$ minimo riduce quel valore, anche di molto, diciamo 6.000.000. Ca. 25.000 trades al giorno.

    Le vincite medie e le perdite medie dipendono dalla volatilità dei singoli ticker quindi un AVGO ha profitti/perdite ben superiori all'2% al giorno di contro un titolo come IBM siamo ben sotto.
    Posso dirti che dalle simulazioni effettuate prima del test ogni anno, su 7 analizzati, si è chiuso in guadagno con profitti che vanno dal 25% al 150% ed una media dell'70%, è chiaro che quando va sotto il 30% lordo nel reale si perde almeno secondo il reale che posso pensare di conseguire io. Il modello predilige le fasi laterali. Quindi diciamo che gli ultimi anni(13 non proprio gli ultimi due) caratterizzati da decisi movimenti rialzisti non sono stati proprio il suo ambiente. Ciò nondimeno ha chiuso, nelle simulazioni sempre in positivo. Certamente costa complessivamente almeno il 2,2% al mese.

    Le operazioni generalmente vengono chiuse in giorni ma è variabile, in genere tra 3 e 7 giorni. Le condizioni di chiusura sono: si è raggiunto il limite massimo della finestra di opportunità stimata ovvero un algoritmo che lavora in background che chiamo sentinella ha stimato che le probabilità di perdita hanno superato quelle di guadagno.

  9. #379
    L'avatar di bandit
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    Bellissimo 3d, letto tutto, capito quasi niente ma favoloso, complimenti a tutti i partecipanti.

    Giusto una domanda:

    Vi ricorderete sicuramente delle inefficiente sui CW intorno all'anno 2000, lo sfasamento temporale tra CW e sottostante che portava (MM permettendo) a profitti privi di rischio, ecco la domanda e':

    Il ML sarebbe stato in grado di scoprire e sfruttare quella inefficienza? Intendo se il programmatore non l'avesse intuita lui per prima.

  10. #380
    L'avatar di Federico Juvara
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    Prendo spunto da questa riflessione per trovare il tempo di illustrare i risultati finora ottenuti.

    Inizio dicendo che attualmente è come dici tu e francamente non so se la strategia da me adottata sarà mai profittevole. E' utile prima di iniziare ad illustrare i risultati distinguere tra reale capacità predittiva e guadagno effettivo.

    Il 2021 è stato il primo anno dove ho potuto testare la strategia in maniera consistente avendo anche risolto tutti i bug della piattaforma di trading. Ho testato la strategia utilizzando un conto paper trading fornitomi da Interactive Broker con un 1 mln di $ agganciato ad una piattaforma trading totalmente robotizzata da me costruita ed agganciata ai loro server tramite API. Ho chiuso il 31/12/2021 con 945000 dollari quindi con una perdita effettiva del 5.5%. E ciò al netto di 74.000$ di commissioni e di quasi 2.000$ netti pagati come interessi passivi. Le operazioni di acquisto e vendita sono stati ca. 155 mln ciascuno quindi complessivamente sono state fatte operazioni per oltre 310 mln di $ su cui ovviamente si è pagato il costo dello spread essendo l'operazione di acquisto-vendita at market e questo sempre per assicurare il balance imposto di avere il 55% delle posizioni long ed il 45% short. Secondo i miei calcoli lo spread Bid-Ask mi sarebbe costato ca. l'1.8% al mese e quindi il 20-22% l'anno. In sintesi quindi tra costi di commissioni, interessi netti passivi e spread le operazioni di compravendita mi sarebbero costate tra il 27.5% ed il 30%. La strategia si basa su uno statistical arbitrage che poteva attingere a tutti i sottostanti che formano il Russell 1000, quindi gestisce 1000 ticker, con frequenza daily, le operazioni avvenivano alla chiusura(che garantisce il momento dove il livello dello spread è più basso durante la giornata) in particolare a ca. 20 secondi dalla fine delle contrattazioni e riguardavano tra il 2% ed il 20% dei componenti il Russell 1000.

    La cosa interessante è che avevo previsto che per andare in guadagno avrei dovuto avere profitti lordi superiori al 30% quindi in linea al risultato. Da verifiche effettuate il modello teorico veniva seguito dal modello reale al 99%, dove l'1%, come previsto, si comporta come una random walk. In altri termini non influenza il rendimento lordo.

    Ovviamente mi ha sorpreso anche la robustezza ed efficienza della piattaforma totalmente robotizzata che doveva processare infiniti calcoli in pochi secondi. Non era scontato perchè per fare ciò ho dovuto scrivere un codice con tecniche di array coding e per il calcolo parallelo. Ha fallito solo 5 volte in un anno per lo più perchè o il NYSE aveva chiuso prima dello standard ovvero per problemi relativi ai loro server a causa di spike nella volatilità. Considerate che il sistema è totalmente robotizzato in ogni aspetto. Quindi lo guardo qualche volta a settimana.

    E' chiaro che una simile strategia per i costi che sopporta non è assolutamente profittevole. Si possono ridurre ed anche di molto quelli relativi alle commissioni ma sullo spread non ho le idee chiare in quanto se procedo con ordini con bid ed ask fissati a quel punto non viene assicurato il balance tra posizioni long e short. Si potrebbe pensare che mettendo un cap alle singole operazioni per la legge dei grandi numeri il balance sarebbe assicurato e tuttavia pensandoci bene ciò non è dovuto in quanto si potrebbero avere spike di volatilità in pochi secondo che potrebbero far scattare solo le operazioni Buy o Sell. E' anche vero che le operazioni di Buy-Sell sono simmetriche a coppie per ogni lato delle operazioni.

    Non saprei.............
    Ciao Amartya, scusa se ti faccio alcune domande ma questi ultimi due post mi hanno spaesato.
    Nel corso della discussione, tempo fa, consigliavi di cercare features slegate dal tempo, il fatto che si parli di daily e quindi di time series discreta non mi torna.
    Ero altresì convinto che si facessi stat arb ma avessi implementato una struttura simile (anche per le capacità di processo) per cercare mini inefficienze su granularità tick, addirittura con dati LOB profondi.
    Da quello che descrivi, dimmi se sbaglio, sembra più una strategia di swing trading ed a tratti di investimento attivo, su una base classica di stat arb. Non capisco quindi quei costi e come quei costi possano incidere sul profitto visto che si usano timeframe più lenti appositamente. Capisco a metà la necessarietà di un computer così potente: è giustificata dada centinaia di asset con relative serie storiche ma sono comunque dati daily, con qualche migliaia di timestamp arrivi al 1500.
    Ero convinto avessi inventato un nuovo sistema HFT, per farla breve. Mi ritrovo una strategia di investimento facendo stock picking nel portfolio.
    Non è assolutamente una critica sia chiaro, ma non facevi prima ad affidarti a una delle tante piattaforme di portfolio optimization basate sul reinforcement learning?

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