L’utilizzo di programmi informatici e software per avviare ed eseguire transazioni in base a regole predeterminate, come i punti di movimento dei prezzi in un mercato sottostante, è un esempio di trading algoritmico, anche chiamato trading computazionale o algo-trading.
Gli algoritmi di trading sono dei codici informatici complessi che consentono agli operatori di eseguire un ordine di acquisto o di vendita sui mercati finanziari per conto dell’utente ogni volta che le circostanze attuali del mercato soddisfano un criterio predefinito. Ciò elimina la necessità di monitorare manualmente i mercati, con conseguente risparmio di tempo ed energie. Ma non è tutto così semplice.
Fare trading sui mercati finanziari non è una cosa semplice. Si tratta di un tipo di attività che prevede enormi doti naturali, sia per la gestione emotiva che per la necessità di capacità cognitive tali da poter gestire e contemplare un grande numero di informazioni per trovare strategie e tattiche ottimali. Non è quindi decisamente un’attività per tutti o che si può improvvisare.
Per quanto riguarda il trading algoritmico, le cose per certi versi vanno a complicarsi ulteriormente. Oltre alle capacità personali infatti, servono anche competenze tecniche per la programmazione dei software e la comprensione del fatto che il minimo errore nella strategia e negli input forniti ai programmi può trasformarsi in un errore ripetuto centinaia o migliaia di volte. Con l’evidente amplificazione delle perdite o dei risvolti negativi.
Se desideri una guida completa sul Margin Trading e l’importanza della comprensione profonda di leva finanziare ed esposizione sui mercati, non perdere il nostro approfondimento:
Cos’è il Margin Trading e come funziona nei mercati delle criptovalute
Table of Contents
Perchè una strategia di trading algoritmico possa essere profittevole, serve identificare delle occasioni che possano rivelarsi profittevole in termini di aumento dei profitti o di riduzione delle spese. Il trading algoritmico fa largo uso di una serie di tattiche di trading, tra le quali possiamo citare:
Utilizzando i profili di volume storici specifici di un titolo, il metodo del prezzo medio ponderato per il volume divide un grande ordine in pezzi più piccoli che vengono poi rilasciati sul mercato. Questi pezzi più piccoli sono decisi dinamicamente e vengono rilasciati a mercati diversi. L’obiettivo è eseguire l’ordine in modo relativamente vicino al prezzo medio ponderato per il volume (VWAP).
Utilizzando fasce orarie uniformemente distribuite tra un orario di inizio e uno di fine, l’approccio del prezzo medio ponderato per il tempo distribuisce al mercato parti più piccole di un grande ordine. Ciò avviene suddividendo l’ordine in parti più piccole e rilasciandole sul mercato. Per minimizzare l’influenza sul mercato, l’obiettivo è quello di eseguire l’ordine a un prezzo relativamente vicino al prezzo medio tra l’ora di inizio e quella di fine.
Questo particolare algoritmo continuerà a trasmettere ordini parziali in base al rapporto di partecipazione specificato e in base al volume degli scambi che avvengono sui mercati, fino a quando l’ordine di compravendita non sarà completamente evaso. La “strategia a gradini” associata a questo metodo invia gli ordini a una percentuale del volume di mercato determinata dall’utente. Questa percentuale di partecipazione viene aumentata o diminuita quando il prezzo delle azioni raggiunge livelli definiti dall’utente.
Attraverso la negoziazione al di fuori del mercato in tempo reale, la strategia del deficit di esecuzione cerca di minimizzare il costo di esecuzione di un ordine. Di conseguenza, l’approccio risparmia sul costo dell’ordine e beneficia del costo opportunità associato all’esecuzione ritardata. Un aumento del tasso di partecipazione mirato si verificherà quando il prezzo del titolo andrà in direzione positiva, mentre una riduzione del tasso di partecipazione si verificherà quando il prezzo del titolo si muoverà in direzione negativa.
D’altra parte, esistono alcune categorie distinte di algoritmi che si sforzano di riconoscere gli “avvenimenti” dall’altra parte. Questi cosiddetti “algoritmi di sniffing”, utilizzati ad esempio da un market maker sul lato della vendita, sono dotati dell’intelligenza intrinseca necessaria per riconoscere la presenza di qualsiasi algoritmo sul lato dell’acquisto di una grande transazione. Il market maker sarà in grado di individuare enormi possibilità di ordini con l’aiuto di questo rilevamento tramite algoritmi, che gli consentiranno di guadagnare aumentando il prezzo di evasione degli ordini.
Questo tipo di front-running viene spesso definito “front-running high-tech”. È generalmente accettato che l’attività di front-running possa essere considerata criminale a seconda delle circostanze, e la Financial Industry Regulatory Authority (FINRA) è responsabile dell’imposizione di norme rigorose su tale condotta.4
Nel 2018 la Securities and Exchange Commission (SEC) ha condotto uno studio secondo il quale “il trading elettronico e il trading algoritmico sono diffusi e parte integrante del funzionamento del nostro mercato dei capitali “.
L’ultima fase del trading algoritmico è l’implementazione dell’algoritmo attraverso l’uso di un programma informatico. Questa fase è seguita dal backtesting, che prevede l’impiego dell’algoritmo su periodi storici di performance precedenti del mercato azionario, al fine di determinare se il suo utilizzo avrebbe portato o meno a un profitto. Un processo automatizzato integrato che abbia accesso a un conto di trading allo scopo di piazzare ordini è l’ostacolo da superare per modificare l’approccio specificato.Per il trading algoritmico, le condizioni che devono essere soddisfatte sono le seguenti:6
competenze nella programmazione informatica per creare la strategia di trading necessaria, servizi di programmatori assunti o software di trading già sviluppati.Sono inoltre necessarie la capacità di piazzare ordini attraverso le piattaforme di trading e la connettività di rete.
Per identificare le potenziali opportunità di piazzare ordini, l’algoritmo monitorerà le fonti di dati di mercato e ne fornirà l’accesso. La capacità e l’infrastruttura per effettuare backtesting sul sistema una volta costruito, prima che il sistema diventi operativo sui mercati reali. A seconda del livello di complessità delle regole applicate nell’algoritmo, la quantità di dati storici disponibili per il backtesting.
Ecco un esempio di trading algoritmico. Royal Dutch Shell (RDS) è una società quotata sia alla Borsa di Amsterdam (AEX) che alla Borsa di Londra (LSE).
Per difenderti adeguatamente dagli attacchi normativi e dai disastri di mercato, se hai esposizioni in criptovalute e DeFi leggi subito il nostro approfondimento per navigare senza paura durante la tempesta:
Sta arrivando l’Apocalisse DeFi e non ho niente da mettermi
Per iniziare, sviluppiamo un algoritmo che possa scoprire le possibilità di arbitraggio. Di seguito riportiamo una serie di osservazioni interessanti:
L’euro viene utilizzato per le contrattazioni sull’AEX, mentre la sterlina britannica viene utilizzata sul LSE.7A causa della differenza di orario di un’ora, la Borsa asiatica (AEX) apre un’ora prima rispetto alla Borsa di Londra (LSE). In seguito, entrambi i mercati negoziano simultaneamente per le ore successive, per poi limitarsi al LSE per l’ultima ora prima della chiusura dell’AEX.
Per quanto riguarda il titolo Royal Dutch Shell, quotato su queste due piazze in due valute diverse, è possibile studiare le possibilità di fare arbitraggio?
Come prerequisito:
D’altra parte, il processo di trading algoritmico non è così facile da gestire e da realizzare come si potrebbe pensare. Se un investitore è in grado di effettuare una transazione creata da un algoritmo, anche altri operatori di mercato sono in grado di farlo. Come diretta conseguenza, i prezzi si spostano tra millisecondi e addirittura microsecondi.
Cosa succederebbe nello scenario descritto sopra se venisse eseguita una transazione di acquisto ma non una di vendita? Poiché i prezzi di vendita sarebbero cambiati nel momento in cui l’ordine è stato immesso sul mercato, cosa accadrebbe? Per questo motivo, il metodo dell’arbitraggio verrebbe reso inutile perché il trader rimarrebbe con una posizione aperta.
Altri pericoli e difficoltà sono rappresentati dalla possibilità di un guasto al sistema, da difetti nella connettività di rete, da ritardi nell’esecuzione degli ordini di compravendita e, soprattutto, da algoritmi difettosi. Questi sono solo alcuni dei rischi e delle difficoltà supplementari. Quando un algoritmo è più complicato, anche la quantità di backtesting che deve essere eseguita prima di poter essere implementata è più severa.
Il trading basato su algoritmi è di fatto legale. L’impiego di algoritmi di trading non è limitato da alcuna legge o linea guida attualmente in vigore.È possibile che alcuni investitori sostengano che operare in questo modo si traduca in un ambiente di trading scorretto che influisce negativamente sui mercati.D’altra parte, non c’è nulla di discutibile al riguardo.
Nel trading algoritmico si fa molto affidamento sull’analisi quantitativa o sulla modellazione quantitativa. Poiché investirete nel mercato azionario, dovrete avere una precedente esperienza o comprensione del trading in associazione con i mercati finanziari. Infine, poiché il trading algoritmico dipende spesso dalla tecnologia e dai computer, è possibile che abbiate bisogno di un background di codifica o programmazione.
Per rispondere alla vostra domanda, sì, è possibile farlo con il trading algoritmico. Un approccio più metodico e disciplinato al trading può essere fornito dal trading algoritmico, che può aiutare i trader a riconoscere ed eseguire le operazioni in modo più efficace di quanto potrebbe fare un trader umano. È inoltre possibile che il trading algoritmico assista i trader nell’esecuzione delle operazioni al miglior prezzo disponibile e nell’evitare l’influenza delle emozioni umane sulle decisioni di trading.
Tuttavia, è essenziale tenere presente che il trading algoritmico è soggetto agli stessi pericoli e incertezze di qualsiasi altro tipo di trading e che i trader possono comunque subire perdite anche quando utilizzano un sistema di trading algoritmico. Inoltre, lo sviluppo e l’implementazione di un sistema di trading algoritmico è spesso molto costoso, il che lo rende fuori dalla portata della maggior parte dei trader regolari. Inoltre, ai trader può essere richiesto di pagare commissioni ricorrenti per il software e i feed di dati. Prima di scegliere una qualsiasi linea d’azione, è essenziale condurre uno studio approfondito e comprendere a fondo i possibili rischi e benefici associati a qualsiasi tipo di investimento.
Il linguaggio di programmazione C++ è tra i più popolari tra i trader algoritmici. Ciò è dovuto al fatto che è estremamente efficace nell’elaborazione di grandi quantità di dati. È possibile che per i professionisti della finanza interessati a entrare nel mondo della programmazione sia meglio migrare verso un linguaggio più facile da usare, come Python. Il C e il C++ sono infatti linguaggi più impegnativi e sofisticati.
*NB: Le riflessioni e le analisi condivise sono da intendere ad esclusivo scopo divulgativo. Quanto esposto non vuole quindi essere un consiglio finanziario o di investimento e non va interpretato come tale. Ricorda sempre che le scelte riguardo i propri capitali di rischio devono essere frutto di ricerche e analisi personali. L’invito è pertanto quello di fare sempre le proprie ricerche in autonomia.
Ci sarà uno stravolgimento totale del check-in in aeroporto rispetto a come lo conoscevamo. Chi…
Gli utenti Apple che sono appena passati a iPhone 16 potranno constatarlo con i loro…
Anche per il mese di ottobre vi sono cambiamenti nella numerazione della televisione: la lista…
Dal momento che stanno diventando sempre più interessanti gli investimenti in criptovalute, ecco i migliori…
Occasione importante per il nuovo iPhone16, il prezzo vantaggioso del nuovo dispositivo. Da sfruttare al…
Qual è il ritorno economico nell'investire 100 euro in Bitcoin, stando l'attuale situazione di mercato…