Machine Learning: la mia esperienza

  • Ecco la 69° Edizione del settimanale "Le opportunità di Borsa" dedicato ai consulenti finanziari ed esperti di borsa.

    Settimana difficile per i principali indici europei e americani, solo il Nasdaq resiste alle vendite grazie ai conti di Nvidia. Il leader dei chip per l’intelligenza artificiale ha riportato utili e prospettive superiori alle attese degli analisti, annunciando anche un frazionamento azionario (10 a 1). Gli investitori però valutano anche i toni restrittivi dei funzionari della Fed che hanno ribadito la visione secondo cui saranno necessari più dati che confermino la discesa dell’inflazione per convincere il Fomc a tagliare i tassi. Anche la crescita degli indici Pmi, che dipingono un’economia resiliente con persistenti pressioni al rialzo sui prezzi, rafforzano l’idea di tassi elevati ancora a lungo. Per continuare a leggere visita il link

  • Due nuove obbligazioni Societe Generale, in Euro e in Dollaro USA

    Societe Generale porta sul segmento Bond-X (EuroTLX) di Borsa Italiana due obbligazioni, una in EUR e una in USD, a tasso fisso decrescente con durata massima di 15 anni e possibilità di rimborso anticipato annuale a discrezione dell’Emittente.

    Per continuare a leggere visita questo LINK
No aspetta la forward optimization s fa alla fine come backtest della strategia, almeno per come la conosco io. Non la faccio perchè sono piantato sulla strategia e sui bias non uscendone. Su cosa la fai all'inizio?

Cioè non hai una strategia, fosse anche strategia quella di non averla (ML non supervisionato)?

Quali sarebbero i bias?
 
Cioè non hai una strategia, fosse anche strategia quella di non averla (ML non supervisionato)?

Quali sarebbero i bias?
Guarda bias e motivi del blocco sono nel commento delle 02:03 a pagina 32, rimando a quello senza ingolfare ulteriormente con le stesse cose ripetute.
Uso il supervisionato e raramente il non supervisionato coi cluster ma solo per la stock selection aggregando per correlazione o semplice appartenenza ai settori.
Però operando quasi esclusivamente su Forex e Crypto si restringe il campo. Intanto perchè sono mercati otc quindi molte valutazioni su operatori e dinamiche sono esclusi.
Lavorare sui tick data per me è off-limits non avendo capacità di calcolo e budget per rimediare dati di alta qualità. Ho valutato candele sotto l'ora ma è rumore, quindi mi focalizzo su tempistiche da 1 ora, 4 ore e giornaliero dove vedo, tramite analisi sulle singole serie, un discostamento dal random walk con qualche margine di trend o mean reversion.
Su quelle poi applico un modello di ML, quasi sempre XGBoost o un Ensemble. In base al target che definisco e alle caratteristiche della serie (mean reverting, presenza di trend, di cicli, di correlazioni) faccio una feature selection più incentrata sui dati più opportuni. Ad esempio GBP/JPY è molto volatile e nel breve termine tende alla mean reversion e a muoversi in range orizzontale, perciò utilizzo in primis feature potenzialmente esplicative su questo come le manipolazioni con standard deviation o z-score, così come sistemi di filtraggio per ridurre il rumore.
GBP/USD ad esempio è quasi sempre vicina al random quindi la ritengo difficile da svelare. AUD/USD è correlata all'oro quindi aggiungo serie legate all'oro e feature che becchino tendenze cicliche comuni a tutte le commodities, tipo giorni della settimana o del mese come ottimamente consigliato da Scalpo. E così via.
Alla fine farei una walk forward optimization ma non ci arrivo proprio perchè mi fermo alla feature selection. Nel primo post su questo forum, quello di presentazione, spiegavo risultati completi del backtest e dubbi. Tu tra gli altri mi hai fatto capire alcune cose e infatti c'erano errori madornali, overfit paurosi che portavano ad un real time osceno.
In poche parole, e rimando di nuovo al commento di pagina 32, i miei dubbi ruotano intorno allo split tra train e test. Non riesco a capire quali feature possano essere mantenute sulla serie completa, quali debbano essere calcolate su train e test separati, e quanto il test set debba essere limpido e immacolato. Poi non riesco a capire quanto i dati del live trading debbano replicare quelli del test. Una wavelet o un kalman filter lo applico prima dello split o solo al train? Una banale media mobile non ha look-ahead bias ma comunque quando splitto dal train me la porto appresso nel test, facendo generalizzare poco. Ma poi serve davvero così tanto generalizzare? Se uso in live gli stessi dati del train/test con lo stesso broker replico quel dataset e replico quelle feature con la sola differenza che aggiorno l'arrivo delle barre nel tempo, ma comunque parto da li. Se funziona in test funziona anche in live. E' come andare avanti nel test solo che lo fai in real time aprendo posizioni.
Boh come vedi ho molti dubbi che mi impediscono di progettare nero su bianco qualcosa di completo dal principio alla fine. Se non so nemmeno quando fare lo split e quali feature splittare è inutile che pensi ai dati da dare in pasto al modello.
Come ho detto in una risposta a Cren mi pare, sono autodidatta con formazione umanistica quindi come unica fonte di informazione ho libri e web. Queste cose, pur avendo studiato ogni testo possibile sul ML (in inglese ovviamente), nessuno te le dice. E non ho ne le competenze matematiche tali da elaborare nuovi modelli ne tali da uscire dal seminato consigliato da altri e dedurre di testa mia. Su tutti questi dubbi mi sono ovviamente fatto delle idee e mi sono dato delle soluzioni, ma senza la conferma di un esperto ho la convinzione che possano essere tutte errate.
 
Solo una piccola precisazione: il "dispersion trading" nel caso in esame era complesso da eseguire ( o meglio, era molto meno "coperto" del solito), non tanto perchè si sarebbe stati "short implied correlation" ... (cosa che capita sempre ed è il motivo stesso perchè esiste un risk premium anche nella implied correlation) e neppure perchè anche broker primari quali IB avevano inibito il trading su opzioni GME anche per le posizioni LONG (il che da solo spiega che la tutela dei clienti era l'ultimo dei loro problemi...).

Il vero problema era che il peso di GME dentro XRT è variabile in relazione all'andamento relativo della sua quotazione rispetto agli altri componenti.
Cosa che è sempre vera, ma che in genere non crea grossi problemi, dato che è raro che in un ETF "sonnacchioso" ci sia un titolo che all'improvviso si muove del 100% nel giro di qualche ora.
Nel caso specifico, quando ho scritto l'altro post, GME era il 20% di XRT, ma se fosse continuato a salire a mò di razzo, poteva diventarne anche il 30-40-50%... così facendo evaporare anche ogni possibile premio di arbitraggio tra le volatilità implicite.

Questo lo specifico solo perchè se dovesse iniziare un altro giro di giostra (lo spero, così replico pari pari l'operatività passata...) , spero che nessuno che legge si faccia male con tentativi di "dispersion trading" e poi venga qui a lamentarsi col sottoscritto.

Io non ho consigliato arbitraggi nè fatto previsioni, ho solo notato che - NEL MOMENTO IN CUI SCRIVEVO - la IV di XRT era più sopravalutata di quella di GME (ergo scontava il fatto che GME continuasse a salire IN TERMINI RELATIVI, cioè rispetto agli altri componenti dell'ETF), e che la cosa era evidente anche a livello di un banale confronto storico, cioè senza scomodare complessi modelli matematici...
(Visto anche il commento su XRT nell'altra discussione, riprendo di qua).

@Federico Juvara: ciò che sta accadendo tra GME e XRT è un buon esempio del perché non puoi semplicemente buttare dentro delle serie storiche a un algoritmo di ML e sperare che saltino fuori dei soldi. Come vedi, i mercati sono fatti di meccanismi di causa ed effetto che si accendono e si spengono solo in determinate condizioni e su determinati eventi. Se dovessi tradurre in algoritmo quello che vediamo su XRT e GME, teoricamente dovresti indirizzare i tuoi modelli a indagare delle relazioni di equilibrio tra i prezzi dei due strumenti (saremmo più nel campo dell'econometria che in quello del ML, ma per me non c'è alcuna differenza). Tuttavia un modello del genere avrebbe bisogno di abbastanza osservazioni storiche per funzionare ed essere addestrato. Inoltre questo non ti metterebbe al riparo dall'individuare qualcosa che sembra statisticamente significativo ma in realtà non lo è.

Al contrario, conoscere come funziona il XRT, quando ribilancia e cosa ci sta dentro ti consente di restringere tantissimo lo spazio delle variabili del tuo problema. Considera che anche nelle applicazioni industriali del ML la singola cosa più importante è considerata la conoscenza specifica del dominio in cui sono applicati i modelli, in modo da sapere cosa cercare e dove andare. E' solo in finanza che ci siamo creati questa fantasia per cui non serve sapere nulla di nulla, si accende il motorino ed escono i soldi. E' chiaro che puoi passare al setaccio tutte le serie storiche di tutti gli strumenti per cercare dei pattern di qualsiasi tipo, ma sapere cosa accade se un titolo in un ETF equipesato raddoppia di valore in un paio d'ore ti consente di circoscrivere molto di più il problema. A quel punto potrai scegliere l'algoritmo di ML più adatto al problema (se c'è rimasto ancora qualcosa da modellare col ML, ovviamente).
 
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(Visto anche il commento su XRT nell'altra discussione, riprendo di qua).

@Federico Juvara: ciò che sta accadendo tra GME e XRT è un buon esempio del perché non puoi semplicemente buttare dentro delle serie storiche a un algoritmo di ML e sperare che saltino fuori dei soldi. Come vedi, i mercati sono fatti di meccanismi di causa ed effetto che si accendono e si spengono solo in determinate condizioni e su determinati eventi. Se dovessi tradurre in algoritmo quello che vediamo su XRT e GME, teoricamente dovresti indirizzare i tuoi modelli a indagare delle relazioni di equilibrio tra i prezzi dei due strumenti (saremmo più nel campo dell'econometria che in quello del ML, ma per me non c'è alcuna differenza). Tuttavia un modello del genere avrebbe bisogno di abbastanza osservazioni storiche per funzionare ed essere addestrato. Inoltre questo non ti metterebbe al riparo dall'individuare qualcosa che sembra statisticamente significativo ma in realtà non lo è.

Al contrario, conoscere come funziona il XRT, quando ribilancia e cosa ci sta dentro ti consente di restringere tantissimo lo spazio delle variabili del tuo problema. Considera che anche nelle applicazioni industriali del ML la singola cosa più importante è considerata la conoscenza specifica del dominio in cui sono applicati i modelli, in modo da sapere cosa cercare e dove andare. E' solo in finanza che ci siamo creati questa fantasia per cui non serve sapere nulla di nulla, si accende il motorino ed escono i soldi. E' chiaro che puoi passare al setaccio tutte le serie storiche di tutti gli strumenti per cercare dei pattern di qualsiasi tipo, ma sapere cosa accade se un titolo in un ETF equipesato raddoppia di valore in un paio d'ore ti consente di circoscrivere molto di più il problema. A quel punto potrai scegliere l'algoritmo di ML più adatto al problema (se c'è rimasto ancora qualcosa da modellare col ML, ovviamente).
Quello che dici è assolutamente sottoscrivibile, non posso non darti ragione. Per carità, non frullo solo le serie di prezzi ma ho decine se non centinaia di feature selezionate (discrezionalmente e tramite la feature selection integrata nel boosting) cercando di ottimizzare per numero corretto di variabili e variabili maggiormente esplicative. Però si torna comunque al tuo discorso, certo.
Solita domanda: come faccio? Dalla mia cameretta e avendo solo libri e web a supporto il funzionamento di XRT o PincopalloTech non me lo spiega nessuno. Potrei osservare il grafico per giorni come un ebete ma dubito ne ricavi qualcosa, non ho la tua professionalità e credo il tuo inserimento nell'ambiente professionale del trading :)
Da quello che ho capito tu usi quasi esclusivamente opzioni, cosa che io ho sempre snobbato e che invece sento sempre più spesso.
"Fidati passa alle opzioni che hai guadagni più sicuri e rischi minori, sono complesse ma le strategie funzionano e non devi predire i prezzi futuri", me l'ha ripetuto poco tempo fa su Reddit un utente.
E' davvero così? Io che ho come conoscenza solo il testo di Hull dico MAH, DUBBI.
 
Solita domanda: come faccio? Dalla mia cameretta e avendo solo libri e web a supporto il funzionamento di XRT o PincopalloTech non me lo spiega nessuno.

Le strategie derivano solo da osservazioni proprie, stando sul mercato, oppure da cose che leggi o che ti raccontano.
Ovviamente non c'è garanzia............ certo non basta (anzi, può esser fuorviante) comprare ADAPTRADE BUILDER o BUILD ALPHA (o altri ancora più costosi...), che - scusami il giudizio - ai miei occhi fanno un pò quello che vorresti fare tu con tanti paroloni in meno...:)

Da quello che ho capito tu usi quasi esclusivamente opzioni, cosa che io ho sempre snobbato e che invece sento sempre più spesso.
"Fidati passa alle opzioni che hai guadagni più sicuri e rischi minori, sono complesse ma le strategie funzionano e non devi predire i prezzi futuri", me l'ha ripetuto poco tempo fa su Reddit un utente.
E' davvero così? Io che ho come conoscenza solo il testo di Hull dico MAH, DUBBI.

Ancora? Dopo il forex le opzioni? e dopo che rimane? le Crypto?

Come ti dissi per il forex (repetita iuvant, ma ho la sensazione che non basterà ancora...) non c'è edge nello strumento in sè, l'edge - se c'è - è nell'uso che ne fai.

PS dal commento che hai fatto più indietro su B&S, direi - scusa se sono harsh - che leggere HULL non ti ha portato molto.

Finchè non capisci che B&S non è uno strumento di pricing, o meglio NON VA USATO A FINI DI TRADING COME STRUMENTO DI PRICING, ma come strumento per comparare le diverse opzioni ...... direi che è meglio se ne stai lontano.... poi vedi tu.
 
Ultima modifica:
Le strategie derivano solo da osservazioni proprie, stando sul mercato, oppure da cose che leggi o che ti raccontano.
Ovviamente non c'è garanzia............ certo non basta (anzi, può esser fuorviante) comprare ADAPTRADE BUILDER o BUILD ALPHA (o altri ancora più costosi...), che - scusami il giudizio - ai miei occhi fanno un pò quello che vorresti fare tu con tanti paroloni in meno...:)
Lo ripeto, queste cose le ho capite, ma rimango convinto che se non sai cosa osservare non basta fissare lo schermo o stare sul mercato tanto per starci. E mi pare ovvio, cioè questo lo sai pure te. Ci sono trilioni di analisti pagati milioni per farlo e io dovrei scovare il diamante raro osservando il mercato? Dubito di riuscirci. Si torna alle cose che leggi che però sono comuni e implicitamente perdono valore. Quello che mi raccontano manco lo calcolo perchè se una cosa funziona non me la raccontano.
ADAPTRADE non lo conoscevo e sembra interessante, solo che non ho 1000 euro da metterci a occhi chiusi quindi mi tengo i paroloni (non è per fare il figo, sono quelli che conosco e non so come altro spiegarmi) senza guadagnare nulla.


Ancora? Dopo il forex le opzioni? e dopo che rimane? le Crypto?
Le Crypto già le uso col Forex, tranquillo :D

Come ti dissi per il forex (repetita iuvant, ma ho la sensazione che non basterà ancora...) non c'è edge nello strumento in sè, l'edge - se c'è - è nell'uso che ne fai.
Ma lo so, anzi mi ha cambiato del tutto la visione questo tuo suggerimento, credimi. Solo che capisci bene come i derivati e le opzioni siano uno strumento a se totalmente differente dal resto, con approcci completamente differenti e complessità maggiore. Se uno si dedica alle opzioni si dedica alle opzioni, da retail. Non passi dallo spot o i CFD alle opzioni così a caso. Serve una competenza specifica. E prima di spendere mesi appresso al calcolo stocastico chiedo se ne valga la pena tutto qua.

PS dal commento che hai fatto più indietro su B&S, direi - scusa se sono harsh - che leggere HULL non ti ha portato molto.

Finchè non capisci che B&S non è uno strumento di pricing, o meglio NON VA USATO A FINI DI TRADING COME STRUMENTO DI PRICING, ma come strumento per comparare le diverse opzioni ...... direi che è meglio che ne stai lontano....
La franchezza la apprezzo sempre. Questa parte non l'ho capita però, puoi essere più esplicito? Comunque l'Hull è un testo teorico generico che spiega la cornice di funzionamento e li finisce, non ci vedo applicazioni pratiche. Non l'ho studiato a fondo eh, era più per conoscenza teorica complessiva. Ho il Sinclair ma manco mi ci avvicino.
 
Lo ripeto, queste cose le ho capite, ma rimango convinto che se non sai cosa osservare non basta fissare lo schermo o stare sul mercato tanto per starci. E mi pare ovvio, cioè questo lo sai pure te. Ci sono trilioni di analisti pagati milioni per farlo e io dovrei scovare il diamante raro osservando il mercato? Dubito di riuscirci.

Infatti non è obbligatorio diventare investitori professionali, nè è per tutti, come dice Buffett per molti un bel PAC su S&P 500 è più o meno il top che possono fare, in più hanno tutta la vita da vivere e possono studiare tutto il ML che vogliono. Ma per passione, non per altro.

La franchezza la apprezzo sempre. Questa parte non l'ho capita però, puoi essere più esplicito?

Era un test. Cren ha capito. C ha capito. Altri che leggono han certamente capito. Se tu non hai capito, non sei pronto per le opzioni.


Comunque l'Hull è un testo teorico generico che spiega la cornice di funzionamento e li finisce, non ci vedo applicazioni pratiche.

I fogli excel, magari da collegare coi prezzi in real time e studiare come si evolvono le varie grandezze non ci sono più?

Ho il Sinclair ma manco mi ci avvicino.


Sinclair ne ha scritti 3.
Il terzo è molto recente ed è il più pratico (è un pò ripetitivo in alcune parti dei primi 2).

Sono testi leggibilissimi (oddio, magari non al 100%, un pò di integrali ce li mette sempre....:D me la sostanza è chiara anche senza).

Dopo aver letto Sinclair saprai perchè B&S non è una formula di pricing (lo ripete in tutti e 3 i libri, all'inizio). Almeno, perchè NON LO DEVE ESSERE PER TE.

In più dovresti aver capito cosa è "edge" (inefficienza o risk premia...), con tanto di esempi pratici (per quanto risaputi...)

Se non hai idee di trading dopo Sinclair, tranquillo ................c'è sempre il bridge....

L'unico difetto è che guarda troppo al sell-side (come tutto quello che si trova in giro...), ma nessuno è perfetto.... puoi sempre leggere un pò Chris Cole o Mark Spitznagel per equilibrare...
 
Infatti non è obbligatorio diventare investitori professionali, nè è per tutti, come dice Buffett per molti un bel PAC su S&P 500 è più o meno il top che possono fare, in più hanno tutta la vita da vivere e possono studiare tutto il ML che vogliono. Ma per passione, non per altro.
Sei crudele, ti apprezzo per questo.


Era un test. Cren ha capito. C ha capito. Altri che leggono han certamente capito. Se tu non hai capito, non sei pronto per le opzioni.
:(



I fogli excel, magari da collegare coi prezzi in real time e studiare come si evolvono le varie grandezze non ci sono più?
Non ho idea se si usi ancora, anche se sarebbe molto old school e farebbe rivivere le emozioni del Pentapartito.



Sinclair ne ha scritti 3.
Il terzo è molto recente ed è il più pratico (è un pò ripetitivo in alcune parti dei primi 2).
Intendevo "Volatility trading", il suo più famoso forse

Dopo aver letto Sinclair saprai perchè B&S non è una formula di pricing (lo ripete in tutti e 3 i libri, all'inizio). Almeno, perchè NON LO DEVE ESSERE PER TE.

In più dovresti aver capito cosa è "edge" (inefficienza o risk premia...), con tanto di esempi pratici (per quanto risaputi...)

Se non hai idee di trading dopo Sinclair, tranquillo ................c'è sempre il bridge....

L'unico difetto è che guarda troppo al sell-side (come tutto quello che si trova in giro...), ma nessuno è perfetto.... puoi sempre leggere un pò Chris Cole o Mark Spitznagel per equilibrare...
Di Natenberg che sai dirmi?
Curiosità (solo quella giuro): qual è il confine tra pricing dei derivati e trading degli stessi. Cioè per dire ci sono interi corsi universitari di finanza quantitativa incentrati sul calcolo stocastico, matematica finanziaria, derivatives modeling ecc. Questo deduco serva a creare, inventare o progettare tali modelli dal lato istituzionale. Quanto servono e quanto sono vicini ad approcci di trading? Pricing, modeling e trading sono sinonimi o sono distanti?
Ti ringrazio perchè dissemini qua e la consigli molto preziosi, come uno zio burbero che però ti vuole bene :D:bow:
 
[...] opzioni, cosa che io ho sempre snobbato e che invece sento sempre più spesso.
"Fidati passa alle opzioni che hai guadagni più sicuri e rischi minori, sono complesse ma le strategie funzionano e non devi predire i prezzi futuri", me l'ha ripetuto poco tempo fa su Reddit un utente.
E' davvero così? Io che ho come conoscenza solo il testo di Hull dico MAH, DUBBI.
Ovviamente no, non è così.

Conosco abbastanza bene la comunità dei trader di opzioni di quel sito anche se non ho mai scritto una parola; diciamo che sono lettore silente perché, da quando credono di aver imparato cos'è il "Gamma squeeze", dare un occhio a cosa hanno sotto il riflettore può aiutare a capire certi flussi, anche se ancora regna una confusione enorme su come e quando questo fenomeno possa effettivamente verificarsi (il 90% pensa che basti mandare ITM un po' di Call per far succedere tutto, il che significa che non hanno capito niente).

Il tuo amico è sicuramente uno che fa la cosiddetta "ruota": vende Put OTM finché non lo assegnano, poi sta dentro e vende Call OTM coperte finché non abbassa a sufficienza il prezzo di carico da poter uscire; per te tutto questo non significa niente, ma sappi che le opzioni non sono guadagni facili: sono semplicemente strumenti utili per spostare il rischio da una dimensione che ti crea problemi a un'altra dimensione dove pensi (speri) di poterlo controllare meglio per tirarci fuori dei profitti.

Lui ti dice che è facile guadagnare semplicemente perché sta seguendo una strategia che la maggior parte delle volte lo fa uscire in guadagno in attesa di essere spazzato via.

Le opzioni richiedono tanta e più comprensione del loro funzionamento per tirarci fuori dei soldi in modo continuativo con l'aggravante che il rapporto tra profitti e perdite non dice nulla di significativo nemmeno dopo un lustro in termini di rischi e profittabilità complessiva; sono il classico strumento finanziario che, inserito alla cieca in un algoritmo di ML, rischia di produrre allucinazioni.
Di Natenberg che sai dirmi?
Carino anche se su certe cose la fa talmente semplice che finisce quasi per scrivere cose sbagliate; comunque io ai tempi lo lessi e non me ne sono pentito.
Curiosità (solo quella giuro): qual è il confine tra pricing dei derivati e trading degli stessi. Cioè per dire ci sono interi corsi universitari di finanza quantitativa incentrati sul calcolo stocastico, matematica finanziaria, derivatives modeling ecc. Questo deduco serva a creare, inventare o progettare tali modelli dal lato istituzionale. Quanto servono e quanto sono vicini ad approcci di trading? Pricing, modeling e trading sono sinonimi o sono distanti?
Ti ringrazio perchè dissemini qua e la consigli molto preziosi, come uno zio burbero che però ti vuole bene :D:bow:
Qui penso di poterti rispondere meglio degli altri, quantomeno per i trascorsi sul sell-side e per gli studi accademici.

Il punto principale di tutta la finanza quantitativa che si occupa di dare un prezzo ai derivati è legato alla gestione del rischio e al poter evitare o approfittare di arbitraggi mentre vendi un servizio a terzi: ogni modello di pricing dei derivati è tanto migliore quanto più è facile da calibrare e tanto più semplici e stabili sono i suoi coefficienti di sensitività ai fattori di rischio (in gergo chiamati «Greche», quello che in ML chiameresti gradiente, matrice jacobiana, matrice hessiana etc.).

Il valore di avere modelli facili da calibrare e con Greche affidabili è legato al modello di business dei trading desk: i clienti entrano i posizione sui derivati ad un prezzo leggermente iniquo, i trader istituzionali fanno da controparte e devono azzerare all'istante e poi nel resto del tempo tutti i rischi a cui sono esposti, in modo che gli resti in mano solo quello che hanno lucrato sul cliente.

Da questo punto di vista, tutti i modelli di pricing dei derivati (esotici e non) non ti diranno mai quando comprare o quando vendere se non per approfittare di possibili arbitraggi e poter poi riuscire a portare a scadenze i contratti senza assumersi altri rischi indesiderati: non sono modelli predittivi.

Tua domanda: ma a me da retail frega qualcosa? Sì e no: se pensi di poter monitorare e approfittare della presenza di arbitraggi meglio di quanto i market maker e gli altri tuoi concorrenti siano in grado di anticiparti, allora ti interessa... altrimenti ti dico che non sei così bravo e veloce. E' invece molto più interessante e aperto il discorso di capire come funzionano questi modelli per capire cosa il mercato ti sta dicendo sulla base di un contenuto informativo che non puoi leggere semplicemente dai prezzi del sottostante: in questo caso forse puoi trovare un legame molto più forte con quello che intendi tu quando parli di «trading», che è diverso da ciò che fanno le banche di investimento e più simile alle puntate degli hedge fund.
 
Ultima modifica:
Ovviamente no, non è così.

Conosco abbastanza bene la comunità dei trader di opzioni di quel sito anche se non ho mai scritto una parola; diciamo che sono lettore silente perché, da quando credono di aver imparato cos'è il "Gamma squeeze", dare un occhio a cosa hanno sotto il riflettore può aiutare a capire certi flussi, anche se ancora regna una confusione enorme su come e quando questo fenomeno possa effettivamente verificarsi (il 90% pensa che basti mandare ITM un po' di Call per far succedere tutto, il che significa che non hanno capito niente).

Il tuo amico è sicuramente uno che fa la cosiddetta "ruota": vende Put OTM finché non lo assegnano, poi sta dentro e vende Call OTM coperte finché non abbassa a sufficienza il prezzo di carico da poter uscire; per te tutto questo non significa niente, ma sappi che le opzioni non sono guadagni facili: sono semplicemente strumenti utili per spostare il rischio da una dimensione che ti crea problemi a un'altra dimensione dove pensi (speri) di poterlo controllare meglio per tirarci fuori dei profitti.

Lui ti dice che è facile guadagnare semplicemente perché sta seguendo una strategia che la maggior parte delle volte lo fa uscire in guadagno in attesa di essere spazzato via.

Le opzioni richiedono tanta e più comprensione del loro funzionamento per tirarci fuori dei soldi in modo continuativo con l'aggravante che il rapporto tra profitti e perdite non dice nulla di significativo nemmeno dopo un lustro in termini di rischi e profittabilità complessiva; sono il classico strumento finanziario che, inserito alla cieca in un algoritmo di ML, rischia di produrre allucinazioni.
Sicuramente, oppure semplicemente banalizza. Io ne sono stato alla larga proprio perchè le ritengo rischiose e vicine all'azzardo puro se non si sanno usare.
Non ho nemmeno quel capitale enorme che richieda hedging e coperture con opzioni quindi mai approfondito.

Qui penso di poterti rispondere meglio degli altri, quantomeno per i trascorsi sul sell-side e per gli studi accademici.

Il punto principale di tutta la finanza quantitativa che si occupa di dare un prezzo ai derivati è legato alla gestione del rischio e al poter evitare o approfittare di arbitraggi mentre vendi un servizio a terzi: ogni modello di pricing dei derivati è tanto migliore quanto più è facile da calibrare e tanto più semplici e stabili sono i suoi coefficienti di sensitività ai fattori di rischio (in gergo chiamati «Greche», quello che in ML chiameresti gradiente, matrice jacobiana, matrice hessiana etc.).

Il valore di avere modelli facili da calibrare e con Greche affidabili è legato al modello di business dei trading desk: i clienti entrano i posizione sui derivati ad un prezzo leggermente iniquo, i trader istituzionali fanno da controparte e devono azzerare all'istante e poi nel resto del tempo tutti i rischi a cui sono esposti, in modo che gli resti in mano solo quello che hanno lucrato sul cliente.

Da questo punto di vista, tutti i modelli di pricing dei derivati (esotici e non) non ti diranno mai quando comprare o quando vendere se non per approfittare di possibili arbitraggi e poter poi riuscire a portare a scadenze i contratti senza assumersi altri rischi indesiderati: non sono modelli predittivi.

Tua domanda: ma a me da retail frega qualcosa? Sì e no: se pensi di poter monitorare e approfittare della presenza di arbitraggi meglio di quanto i market maker e gli altri tuoi concorrenti siano in grado di anticiparti, allora ti interessa... altrimenti ti dico che non sei così bravo e veloce. E' invece molto più interessante e aperto il discorso di capire come funzionano questi modelli per capire cosa il mercato ti sta dicendo sulla base di un contenuto informativo che non puoi leggere semplicemente dai prezzi del sottostante: in questo caso forse puoi trovare un legame molto più forte con quello che intendi tu quando parli di «trading», che è diverso da ciò che fanno le banche di investimento e più simile alle puntate degli hedge fund.
Ottimo, spiegazione eccellente di cui ti ringrazio. Così come estendo a te e Amartya, ma era implicito, il ringraziamento fatto a Imar ;)
Siccome ho seri dubbi che dal salotto riesca a fregare un market maker di Londra resto umile e viro, nel caso, su metodi da comuni mortali. Ma tu le opzioni le gestisci discrezionalmente o con algoritmi quantitativi/automatici? Sto vedendo in giro parecchi (al netto dei fedelissimi da sempre) fare ritorno al discrezionale puro, molti altri al semi automatico trovando l'ingresso con gli algoritmi ed entrando a mano. Sembra il percorso Analisi Tecnica -> algo -> super turbo quant hft mega wow -> chi me lo fa fare torno alla cara e vecchia gestione psicologica del trading e valuto io.
 
Ancora? Dopo il forex le opzioni? e dopo che rimane? le Crypto?

Però operando quasi esclusivamente su Forex e Crypto si restringe il campo.
mi pare abbia già dato?

Federico,
pur comprendendo che vuoi la libertà che ti darebbe essere un trader di sucesso, se tu stesso dici che certe malizie si apprendono solo nelle trading room (non mi va di cercare i msg in cui lo scrivi e quotare), resto dell'idea che ti aiuterebbe molto proporti; ti fai un paio d'anni e se sei sveglio ed hai un buon tutor, puoi farti le basi del bagaglio che dici ti manca. Poi torni free, se lo vuoi.
Ma così stai cercando l'ago nel pagliaio senza manco avere un magnete


C
 
mi pare abbia già dato?

Federico,
pur comprendendo che vuoi la libertà che ti darebbe essere un trader di sucesso, se tu stesso dici che certe malizie si apprendono solo nelle trading room (non mi va di cercare i msg in cui lo scrivi e quotare), resto dell'idea che ti aiuterebbe molto proporti; ti fai un paio d'anni e se sei sveglio ed hai un buon tutor, puoi farti le basi del bagaglio che dici ti manca. Poi torni free, se lo vuoi.
Ma così stai cercando l'ago nel pagliaio senza manco avere un magnete


C
A trovarle, serie. Poi comunque sono quasi esclusivamente incentrate su analisi tecnica
 
E' stato gia' detto?

L'AI per stanare chi non paga le tasse: il progetto dell'Agenzia delle Entrate | Agenda Digitale

In dettaglio, gli specifici ambiti d’intervento selezionati saranno i seguenti:
• Network science. La rappresentazione dei dati sotto forma di reti permette di far emergere con maggiore facilità relazioni indirette e non evidenti tra diversi soggetti (ad esempio, relazioni tra società e aziende), che possono essere collegate a schemi di evasione o di elusione fiscale difficilmente individuabili con le tradizionali tecniche di analisi;
• Analisi visuale delle informazioni. L’ausilio di opportuni strumenti e tecnologie di indagine visuale dei dati permette di potenziare le capacità cognitive degli analisti, accelerando e rendendo più intuitivo il loro processo di acquisizione dell’informazione e della conseguente trasformazione dell’informazione in conoscenza;
• Intelligenza artificiale. L’ausilio di tecniche di apprendimento automatico (machine learning) sta rapidamente permeando i vari domini applicativi, accelerando i processi decisionali e aumentandone i relativi livelli di accuratezza. Peraltro, l’utilizzo dell’Intelligenza artificiale nel dominio economico e fiscale è, altresì, suggerito nell’atto di indirizzo del Ministero dell’economia e delle finanze.
 
Perché nessuno parla della chiusura di quantopian? Dove sono il 5-15% dei trader che guadagnano? A quando la chiusura di quanconnet?

quantopian era un servizio ottimo che io avrei pagato pur di poter continare ad utilizzalo, se non altro perchè i dati a cui si aveva acceso gratuitamente non sono gratis, e il framework era fatto molto bene.

Purtroppo hanno invece legato tutto all'andamento del fondo e hanno imposto secondo me troppo rigidamente che tutti gli algoritmi degli utenti dovessero essere long-short e market neutral togliendosi da soli la possibilità di mettere in piedi strategie classiche di stock picking con coperture a ribilanciamento mensile o annuale che bene o male tengono in modo molto piu robusto.
 
Mi sa che devo scrivere un libro
 
Io trovo più interessante che uno dei filoni dell'arbitraggio statistico faccia ancora affidamento su modelli di mezzo secolo fa e che la principale innovazione sia in termini di potenza computazionale, adesso passata al calcolo quantistico per poter lavorare su un numero maggiori di sottostanti in contemporanea.
 
Io trovo più interessante che uno dei filoni dell'arbitraggio statistico faccia ancora affidamento su modelli di mezzo secolo fa e che la principale innovazione sia in termini di potenza computazionale, adesso passata al calcolo quantistico per poter lavorare su un numero maggiori di sottostanti in contemporanea.

Per non parlare dei costi di transazione.

Sono scettico che l'HFT si possa sposare con la Statistical Arbitrage in quanto moltissime transazioni in pochissimo tempo conducono a spread inevitabilmente piccoli e quasi sempre maggiori dei costi di transazione. Più probabile una time frame di giorni dove lo spread tra due prezzi può essere sensibilmente maggiore.
 
Loro non hanno costi ma vengono pagati in quanto usano order limit.
Una piccola parte la mangiano deutsche bank(broker) e nomura(società di collegamento ai vari exchange)

Io ho fatto una prova l'anno scorso. prendete molte coppie simili e guardate la differenza giornaliera in media e di quanto si allargano gli spread. Molte volte questi spread il giorno dopo in apertura di mercato si vanno a chiudere in un guadagno consideravole. Ma anche nel corso della stessa giornata si allargano e si stringono. Alcuni titoli va considerato un 0,02% su altri 0,05 altri ancora 0,10/0,20%. Per cui loro si piazzano con size studiate con modelli apposta order limit su vari step e una volta eseguiti modificano gli order limit sugli altri titoli fino a quando chiudono in guadagno e fanno questo migliaia di volte al giorno.

Quando gli spread si allargano troppo o vanno overnight chiudono o si comprono con le opzioni. Per cui hanno tante piccole vincite e poche non grosse ma "consideravoli" perdite.
Questo con l'arbitraggio statistico a bassa frequenza non è possibile e si arriva sempre al giorno del fallimento. Per via delle grosse size concentrate su poche posizioni.

Bene o male rentech è sempre neutrale al mercato. Ma penso che in futuro guadagneranno di meno in quanto c'è più concorrenza anche se sono poche le società che fanno questo
e per via del miglioramento delle esecuzioni perchè adesso le esecuzioni si vanno a concentrare nelle pool di esecuzioni e non trovi più il bocconiano che sposta 50 milioni su un
titolo facendo click per una quarantina di volte.

D'altronde questi spread si vanno a formare quasi sempre per pressioni in esecuzione e rumore. Ovvio che se esce una notizia nella giornata su un titolo che la fa volare o cadere non troverai più queste società a fornire liquidità.

Per quanto riguarda al livello di potenza computazionale rimango dell'idea che sono balle. Per me rentech può gestire tutte le sue strategie con 2 cpu xeon di media potenza.

Per fare un esempio "tradebot" società di uno del kansas partito con 10 mila dollari nel dormitorio dell'università è arrivato a guadagnare più di 1 miliardo di dollari, diceva
che aveva hadoop con svariati petabyte di dati e potenze comparabili a migliaia di pc messi insieme. Erano tutte balle in quando l'anno scorso per l'esodo di alcuni dipendenti
si è scoperto cosa facevano. Praticamente lavoravano nell'arbitraggio di latenza ed erano specializzati nelle darkpool. Nell'arbitraggio di latenza sono sufficienti server ad hoc
e collegamenti superveloci tra i vari exchange.

Non dilettatevi nell'arbitraggio statistico perchè ci vogliono almeno $50-200M per atturare la strategia e spalmare bene i rischi.

Interessante la tua analisi.

Diciamo che l'arbitraggio statistico è un approccio macro poi le strategie con cui perseguirlo possono essere molteplici. Chiaramente quelle che si basano sugli spread tendono ad essere poco o nulla performanti.

Sono molto concentrato a ridurre i costi di transazione che si mangiano una parte importante dei guadagni. Il punto è che se uso l'order limit posso ridurre anche del 50% le puntate e quindi non allocare tutte le puntate e quindi poi o aumento la size della singola puntata ovvero non alloco tutto il capitale destinato, se invece vado at the market piazzo tutto ma subisco le perdite dei costi di transazione.

E' vero anche che oggi gli spread sono scesi sensibilmente anche solo fino a pochi anni fa.

Altra info che può essere utile è che è accertato che gli spread bid-ask sul mercato americano hanno andamento discendente durante le contrattazioni. Sono molto alti durante l'apertura dove si ha un punto di massimo e si riducono durante l'orario di mercato sino a toccare il punto di minimo al close time.

Questo comporta che se si chiude la posizione all'apertura la % di guadagno sarà sensibilmente inferiore rispetto a quella che si realizzerebbe tenendo in considerazione il prezzo corrente, mentre alla chiusura il market, bid e ask price sono sensibilmente più allineati.
 
Avevano ragione Cren e Imar, ovviamente.
Lo dico dopo aver riletto tutto e aver capito anche la mia inesperienza, in pochi mesi cambiando radicalmente approccio ho capito molte cose.
Capito eh, solo quello. Il santo graal ancora non l'ho trovato e un sistema che macini i soldi di Soros non ce l'ho.
Ma avete sempre avuto ragione voi, un po' tutti. Ponevo domande sbagliatissime e quando ti poni le domande sbagliate vizi tutto il resto.
Provo a farne un'altra, per pura speculazione filosofica: posto che il 90% del ML sia la scelta delle features, genericamente la pillola rossa sta nel capire le anomalie da cercare e di conseguenza infilare nel dataframe features inerenti quelle anomalie oppure usare tutte quelle che si credono siano strong catalyst dell'asset di riferimento?
In parole povere cerco una anomalia frullando tutti i dati che possano spiegarla o frullo tutti i dati che si pensa muovano genericamente quell'asset?
La domanda da porsi è cosa lo muove o che pattern cerco?
Ad ogni modo vi ringrazio (soprattutto Price Action per il cuore d'oro) per avermi fatto capire una cosa essenziale: inutile sparare col bulldozer del ML quando risultati simili se non migliori li ottieni col cervello in azione e l'occhio per cercare l'essenziale negli anfratti giusti. 50.000 righe di codice quando poi potenzialmente i soldi concreti li puoi fare (si non proprio con questo ma è un esempio dai) sul solito breakout, su un assorbimento o su un gap in apertura di una azienda con 3/4 fondamentali allineati. Bastano la tastiera e lo schermo che ovviamente sono meno virili di un bot coi numeretti alla Matrix
 
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