Che cos’è il trading algoritmico?

Che cos’è il trading algoritmico?

Il trading algoritmico è come avere un robot che fa scambi di soldi per te seguendo delle regole precise.

Immagina che tu abbia un robot in un negozio di giocattoli. Gli dici: “Compra un giocattolo quando costa meno di 10 euro e vendilo quando puoi guadagnarci almeno 5 euro”. Il robot farà esattamente quello che gli hai detto, senza emozioni o esitazioni.

Nel trading algoritmico, invece di giocattoli, si scambiano azioni, valute o altri tipi di investimenti. Gli “algoritmi” sono le regole che il robot (in questo caso un programma al computer) segue per decidere quando comprare e vendere. Questo aiuta a fare molti scambi velocemente e a sfruttare le opportunità che una persona potrebbe non notare o essere troppo lenta per cogliere.

Nel trading algoritmico, ci sono diversi tipi di algoritmi, ognuno con le sue caratteristiche speciali. Ecco alcuni esempi facili da capire:

Algoritmi basati sul tempo: Immagina che il tuo robot decida di comprare o vendere un po’ alla volta durante la giornata, per non influenzare troppo il mercato. È come se tu distribuissi l’acqua a una pianta con un contagocce anziché versarla tutta in una volta. Questi algoritmi spalmano gli ordini nel tempo per ridurre l’impatto sul mercato. Ad esempio, se un investitore vuole vendere un grande numero di azioni, potrebbe usare un algoritmo che vende una piccola quantità ogni ora per tutto il giorno.

Algoritmi di esecuzione: Questi algoritmi cercano di fare scambi nel modo più efficace possibile, come se il robot cercasse di comprare tutti i gelati migliori prima che si sciolgano sotto il sole.

Algoritmi di arbitraggio: Immagina che in due negozi diversi ci siano lo stesso giocattolo a prezzi diversi. Il robot compra dove costa meno e vende dove costa di più, guadagnando sulla differenza. Supponi che lo stesso tipo di azione sia quotato a 100 euro in una borsa valori e a 100,50 euro in un’altra. Un algoritmo di arbitraggio comprerebbe l’azione dove costa 100 euro e la venderebbe dove costa 100,50 euro, guadagnando 50 centesimi ad azione senza rischio. È come se comprassi un gelato a un prezzo e lo vendessi subito dopo a un prezzo leggermente più alto.

Trading ad alta frequenza (HFT): Qui il robot è come un corridore velocissimo che fa scambi super rapidi, spesso in frazioni di secondo, cercando di approfittare delle piccole variazioni di prezzo che si verificano in brevissimo tempo. Immagina che ci siano computer super veloci collegati direttamente alle borse valori. Questi computer possono fare scambi in frazioni di secondo. Un esempio potrebbe essere un computer che compra un’azione a 100,01 euro e la vende quasi immediatamente a 100,02 euro, guadagnando un piccolissimo margine di profitto. Ma poiché lo fa moltissime volte al giorno, questi piccoli guadagni si sommano. È come se una persona molto veloce raccogliesse monete da terra più velocemente di chiunque altro.

Gli algoritmi predittivi con l’intelligenza artificiale

Questi algoritmi sono come indovini. Usano dati storici e modelli matematici per cercare di prevedere come si muoveranno i prezzi in futuro e fare scambi basati su queste previsioni. Ad esempio, potrebbero analizzare come si sono comportati i prezzi delle azioni in passato e usare queste informazioni per prevedere cosa succederà domani o la prossima settimana. È un po’ come quando i meteorologi usano dati storici e modelli per prevedere il tempo. In questo campo entra in gioco l’apprendimento automatico (Machine Learning): L’AI può essere addestrata a riconoscere schemi nei dati di mercato che gli umani potrebbero non notare. Ad esempio, può imparare a riconoscere quando le azioni iniziano a salire o scendere in base a modelli storici. È come se l’AI fosse un detective che cerca indizi in un’enorme quantità di dati.

L’Intelligenza artificiale può modificare le sue strategie in base ai cambiamenti del mercato. Se un algoritmo non funziona bene, l’AI può capire cosa non va e cambiare la strategia, un po’ come un pilota di auto da corsa che cambia la sua guida in base alle condizioni della pista.

L’AI può usare tecniche avanzate per fare previsioni sui prezzi futuri. Può analizzare non solo i dati del mercato, ma anche notizie, rapporti economici e altri tipi di informazioni per fare previsioni più accurate.

Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP): L’AI può leggere e capire le notizie, i rapporti finanziari e i post sui social media per vedere come queste informazioni potrebbero influenzare il mercato. È come se avesse la capacità di leggere tutti i giornali del mondo in pochi secondi e capire cosa è importante.

Il backtesting

Il backtesting è come fare una prova generale di una strategia di trading prima di usarla sul serio. È un po’ come quando fai una simulazione prima di un test a scuola per vedere se sei preparato.

Nel backtesting, prendi la tua strategia di trading e la testi utilizzando dati storici del mercato. Vuoi vedere come avrebbe funzionato la tua strategia in passato. Per esempio, se hai una strategia che dice di comprare azioni quando il loro prezzo scende e di venderle quando sale, nel backtesting guardi indietro nel tempo per vedere come sarebbe andata se l’avessi usata in passato.

Risorse utili

Ci sono diversi software che permettono di attivare il trading algoritmico

MetaTrader: È uno dei software più popolari per il trading algoritmico, specialmente nel Forex (scambio di valute).

NinjaTrader: Questo software è un po’ più avanzato e offre strumenti più potenti per l’analisi e il trading.

QuantConnect e Quantopian: Questi sono come i kit di costruzione avanzati per gli appassionati di trading algoritmico. Permettono di scrivere i propri algoritmi usando linguaggi di programmazione come Python e testarli con dati storici.

TradeStation: È un software molto potente che offre sia strumenti per il trading algoritmico che analisi avanzate. È come avere un’officina completa per un meccanico esperto.

Puoi approfondire come l’intelligenza artificiale entra in gioco nel trading algoritmico leggendo l’articolo

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