Persistenza e validazione nel trading automatico (parte uno)

La persistenza e la validazione nel trading automatico rappresentano due pilastri per costruire un trading system robusto e performante. Per ottenere risultati concreti e sostenibili nel tempo, non basta affidarsi a strategie apparentemente vincenti o a sistemi sofisticati. Occorre invece comprendere questi concetti chiave, strettamente interconnessi tra loro. Difatti persistenza e validazione sono elementi che, se integrati correttamente nel processo di sviluppo e gestione di un trading system, rendono possibile costruire strategie realmente robuste e capaci di adattarsi alle mutevoli condizioni di mercato.

La persistenza rappresenta la capacità di un trading system di mantenere nel tempo le proprie caratteristiche metriche. In altre parole, un sistema persistente è quello che, dopo aver mostrato buone performance sui dati storici, riesce a replicare tali risultati anche in condizioni di mercato reali e non previste. La persistenza, dunque, non si limita a una semplice continuità dei profitti, ma implica una stabilità delle metriche fondamentali come il drawdown, la volatilità, il profit factor e la percentuale di operazioni vincenti. Per valutare la persistenza di un sistema, si possono utilizzare diversi approcci. Uno dei più semplici consiste nel confronto diretto tra le metriche ottenute in fase di addestramento e quelle registrate nel periodo di utilizzo di un account reale. Se il sistema continua a guadagnare secondo le aspettative, si può considerare persistente. Al contrario, se le performance decadono rapidamente, il sistema manca di questa fondamentale caratteristica.

Durante lo sviluppo di un trading system, è fondamentale riconoscere l’esistenza di una “fascia di persistenza”. Questa zona rappresenta l’intervallo in cui le performance del sistema risultano stabili e replicabili anche nel passaggio tra backtesting e operatività reale. Solitamente all’aumentare delle performance ottenute in fase di ottimizzazione, cresce anche il rischio che tali risultati siano frutto di overfitting. Possiamo definire l’overfitting come un’eccessiva aderenza ai dati storici che non trova riscontro nei dati futuri. Di conseguenza, un sistema troppo ottimizzato rischia di fallire nel periodo di trading reale, mentre uno sviluppato con un approccio più prudente ha maggiori probabilità di mantenere la propria efficacia. Pertanto, la vera sfida consiste nell’individuare quella fascia di persistenza in cui il sistema mostra performance solide sia in fase di backtest sia durante l’operatività reale. Per aumentare la probabilità di trovarsi all’interno di questa fascia, è indispensabile adottare processi di validazione rigorosi e diversificati.

La validazione di una strategia di trading rappresenta il passaggio cruciale che separa le idee promettenti dagli algoritmi realmente affidabili e profittevoli. I criteri di validazione permettono di testare la capacità del sistema di generalizzare, ovvero di mantenere buone performance anche su dati non utilizzati durante la fase di sviluppo. Tale tipologia di validazione prende il nome di “Walk-Forward” ed è stata esaminata in uno specifico articolo. Nondimeno esistono altre architetture di validazione, ognuna con vantaggi e svantaggi specifici. Inoltre, durante il processo di validazione, può essere utile introdurre un periodo di test in demo, ovvero un ulteriore periodo di attesa prima di utilizzare il sistema con denaro reale. Questo accorgimento consente una valutazione ancora più rigorosa della robustezza della strategia.

Sebbene i metodi di validazione statica siano fondamentali, essi presentano alcuni limiti, soprattutto quando si tratta di sistemi che devono adattarsi a mercati in continua evoluzione. Esistono due principali modalità di Walk-Forward-Analysis (WFS), la Rolling e la Anchored. Nella versione Rolling, sia il periodo di in sample che quello di out of sample si spostano progressivamente lungo la serie storica, consentendo una valutazione continua della stabilità dei parametri. Nella versione Anchored, invece, il periodo di in sample rimane fisso all’inizio della serie, mentre solo il periodo di out of sample si sposta. Attraverso la WFA, è possibile accumulare i risultati dei vari periodi out of sample e ottenere una simulazione estremamente realistica delle performance che il sistema avrebbe prodotto nel passato, riottimizzando i parametri di volta in volta. Questo approccio consente di identificare eventuali aree di instabilità e di selezionare solo quei parametri che mostrano una reale solidità nel tempo.

Recentemente, l’evoluzione delle tecniche di validazione ha portato allo sviluppo della Clustered-Walk-Forward-Analysis. Tale metodologia consente di variare non solo la percentuale di out of sample in ogni slot, ma anche il numero di segmentazioni dell’intero storico. In questo modo, si possono eseguire numerose WFA con configurazioni diverse, fornendo una matrice di risultati che evidenzia le aree di maggiore stabilità e robustezza del sistema. Grazie a questa tecnica, è possibile individuare rapidamente le combinazioni di parametri e segmentazioni che garantiscono la massima persistenza delle performance, anche in presenza di condizioni di mercato molto diverse tra loro.

Nonostante la sofisticazione delle tecniche di validazione, nessun sistema può garantire risultati certi nel futuro. I mercati finanziari sono per loro natura imprevedibili e soggetti a cambiamenti improvvisi, pertanto è fondamentale integrare la validazione con un monitoraggio continuo delle performance. Solo attraverso un approccio dinamico, che preveda la revisione periodica dei parametri e l’adattamento alle nuove condizioni di mercato, è possibile mantenere elevata la probabilità di persistenza del sistema. Inoltre, è consigliabile combinare le tecniche di validazione tradizionali con modelli di machine learning e approcci quantitativi avanzati. L’integrazione di queste metodologie consente di sviluppare sistemi più flessibili e reattivi, capaci di adattarsi rapidamente ai cambiamenti del contesto finanziario.

Uno dei principali rischi nello sviluppo di trading system è l’overfitting. L’overfitting è la tendenza a ottimizzare eccessivamente il sistema sui dati storici, perdendo così la capacità di generalizzare su dati futuri. Per evitare questo problema, è fondamentale adottare criteri di selezione dei parametri basati sulla stabilità e sulla robustezza, piuttosto che sulla massimizzazione delle performance passate. Inoltre la persistenza di un sistema non è una proprietà statica, ma può variare nel tempo in funzione dei cambiamenti dei mercati. Pertanto, la selezione dei parametri deve essere un processo dinamico e costantemente aggiornato. Tale selezione si deve basare su una valutazione continua delle performance e della coerenza con gli obiettivi di rischio e rendimento.

Con l’avvento dell’intelligenza artificiale e del machine learning, il trading automatico sta vivendo una nuova fase di evoluzione. Queste tecnologie permettono di analizzare enormi quantità di dati in tempo reale, identificare pattern complessi e adattare dinamicamente le strategie alle nuove condizioni di mercato. Tuttavia, l’integrazione del machine learning nei trading system richiede una particolare attenzione alla validazione e alla persistenza. Questo perchè i modelli possono facilmente incorrere in fenomeni di overfitting. Per questo motivo, è fondamentale adottare un approccio integrato che combini le tecniche tradizionali di validazione con i nuovi strumenti offerti dal machine learning.

In conclusione, il percorso verso un trading system realmente robusto e profittevole nel tempo si fonda sui concetti di persistenza e validazione. Questi due concetti, strettamente interconnessi, permettono di superare la mera performance storica per costruire strategie capaci di resistere alle mutevoli dinamiche di mercato, garantendo così una maggiore affidabilità operativa. Di conseguenza, l’adozione di metodologie di validazione rigorose, diventa un passaggio cruciale per ogni trader sistematico. Questo approccio, inoltre, si rivela essenziale per mitigare il rischio sempre presente dell’overfitting. Ciò avviene identificando la “fascia di persistenza” in cui le metriche del sistema dimostrano una reale solidità e coerenza. In definitiva, solo attraverso un impegno costante nella verifica e nel mantenimento della robustezza è possibile aspirare a quella persistenza dei risultati che definisce il successo duraturo nel trading automatico.