Categoria: Trading algoritmico

Il trading algoritmico è un approccio al trading sui mercati finanziari in cui un insieme di istruzioni viene deciso in anticipo e programmato in un modello informatico "EA". Questo consente un processo di trading automatizzato che di solito tiene conto del prezzo, del tempo e del volume. Questo di solito coinvolge formule complesse insieme a modelli matematici e può includere anche alcune interazioni umane, ad esempio per risolvere problemi o apportare migliorie all'Expert Advisor. L'obiettivo è quello di operare su diversi mercati finanziari; se comprare o vendere, quando entrare nel trade, a quale prezzo o in quale momento, dove prendere profitto e dove posizionare uno stop-loss. Il trading algoritmico è una strategia basata su regole, e nessuna di queste regole può essere influenzata da stati emotivi, il computer non ha emozioni! Cos'è il trading algoritmico? Il trading algoritmico è un modo di fare trading utilizzando algoritmi computerizzati per eseguire automaticamente operazioni di compravendita di asset finanziari come azioni, valute o materie prime. In pratica, gli algoritmi analizzano dati di mercato, come prezzi storici, volumi di scambi, indicatori tecnici e altre informazioni, per prendere decisioni su quando acquistare o vendere. Questi algoritmi possono essere progettati per seguire strategie di trading specifiche, come il trading ad alta frequenza, il trading basato su indicatori tecnici o il trading basato su notizie. L'obiettivo del trading algoritmico è quello di automatizzare il processo decisionale e migliorare l'efficienza delle negoziazioni, riducendo al minimo l'intervento umano e rispondendo velocemente ai cambiamenti del mercato. Come trader, tuttavia, quello che cerchiamo è il profitto! Quindi, dato che questo è l'obiettivo, il primo passo è definire il timeframe sul quale vogliamo lavorare. In generale, il trading algoritmico viene effettuato a breve termine, con operazioni mantenute per giorni, ma più probabilmente per ore o meno, forse minuti o addirittura secondi. Una volta che il trader algoritmico ha deciso il timeframe della strategia, vengono decise una serie di regole, sperimentate e applicate per comporre la strategia. Queste regole e la strategia complessiva dovrebbero essere vigorosamente testate a ritroso per garantire che la strategia di trading algoritmico abbia una discreta percentuale di vittorie! Trader Algoritmici Un trader algoritmico è semplicemente un trader che utilizza un approccio algoritmico al trading. Il trader algoritmico decide le regole e i processi utilizzati per definire la strategia di trading algoritmico, alcuni dei quali esamineremo più dettagliatamente di seguito. Di solito, un trader algoritmico non solo avrà una forte conoscenza del mercato, ma farà anche uso dell'analisi tecnica del trading, avrà un interesse per i mercati da un punto di vista matematico e probabilmente anche (anche se non necessariamente) alcune conoscenze e abilità di programmazione. Il trading algoritmico e lo sviluppo di strategie di trading automatizzate hanno continuato ad espandersi dopo l'impennata di questa forma di trading all'inizio del XXI secolo. Parallelamente, questa espansione ha visto un aumento del numero di trader che si considerano trader algoritmici. Opzioni software per lo sviluppo di Expert Advisor Il miglior software di trading algoritmico non è facilmente definibile, con Matlab, Python, C++, Java e Perl i comuni linguaggi di programmazione utilizzati per scrivere software di trading. Tuttavia, dato che è improbabile che tu sia un programmatore con questi linguaggi tecnici, ci sono molte interfacce software a disposizione anche per i nuovi esploratori del trading algoritmico. Probabilmente la più comunemente utilizzata e probabilmente la migliore è Meta Trader, tra cui MT4 e MT5 e i linguaggi di programmazione MQL5 e MQL4. Ti suggeriamo di provarli se sei interessato al trading algoritmico. Perchè il trading algoritmico è considerato importante? Il trading algoritmico è importante in quanto è stato in ascesa dal 1980, ma con una particolare esplosione dall'inizio del XXI secolo. Ciò ha fatto sì che il trading algoritmico costituisca ora una percentuale significativa dei volumi di trading globali ogni giorno. Sebbene i programmi di trading automatizzato forniscano una liquidità significativa ai mercati, possono anche creare una maggiore volatilità e, a volte, innescare crolli o impennate aggressivi nei mercati. Strategie di trading algoritmico Le migliori strategie di trading algoritmico sono numerose e qualsiasi strategia è valida se genera del profitto. Sebbene le strategie di trading algoritmico nascano come funghi, ci sono alcuni punti di partenza più comunemente utilizzati che i programmatori utilizzano per iniziare a progettare i loro sistemi automatizzati. Concetti comunemente utilizzati negli EA: Strategia trend-following Strategia di inversione Strategia basata su modelli matematici Li esamineremo ora in modo più approfondito. Strategia trend-following Una strategia trend-following è probabilmente la più comune delle strategie di trading algoritmico. La strategia cercherebbe di seguire le tendenze utilizzando medie e canali mobili, magari cercando di identificare le linee di tendenza, oltre a utilizzare vari altri indicatori di analisi tecnica che segnalano la tendenza, come gli indicatori di trend-momentum, come un RSI. Con una strategia trend-following, non è necessario effettuare calcoli di prezzo futuri, tutto ciò che è necessario è entrare nelle negoziazioni nella direzione dei trend su qualsiasi intervallo di tempo definito. Per poi uscire (e magari invertire la posizione) quando questi trend sono ritenuti dalla strategia come terminati. Strategia di inversione Le strategie di inversione si basano sull'idea che i prezzi di mercato torneranno a un livello di prezzo medio in qualsiasi periodo di tempo. Questo si basa sul concetto matematico di regressione alla media. Le strategie di reversion tentano di sfruttare le situazioni in cui un particolare mercato subisce variazioni di prezzo significative rispetto a un livello medio, con l'ipotesi che tornerà al suo stato precedente. Una strategia algoritmica di mean reversion trading è semplicemente quella che utilizza questo concetto, ma lo formalizza utilizzando regole definite e quindi lo impacchetta con un programma automatizzato. Come per le strategie trend-following di cui sopra, gli indicatori tecnici come le Bande di Bollinger o gli indicatori di momentum come lo Stocastico potrebbero essere utilizzati in una strategia di trading algoritmico di inversione media. Strategia basata su modelli matematici La maggior parte delle strategie di trading algoritmico sono in qualche modo strategie basate su modelli matematici. Anche le strategie di trading algoritmico basate sui fondamentali, come i dati macroeconomici, gli eventi geopolitici più ampi e le notizie, hanno ancora una base matematica. Esistono, tuttavia, alcune strategie di trading automatizzato che si basano in modo molto specifico su modelli matematici. Esempi di modelli matematici includono: Strategie neutrali rispetto al delta Arbitrage strategies Strategie di trading a coppie Strategie di ribilanciamento dei fondi indicizzati Strategie "fixing" Riepilogo del trading algoritmico In questa lezione sulle strategie di trading algoritmico, abbiamo esaminato come funziona il trading algoritmico, perché è importante e vari approcci al trading automatizzato. I punti chiave della lezione sono: Hai bisogno di una forte comprensione dell'analisi tecnica e dei modelli matematici se vuoi intraprendere la strada per diventare un programmatore di Expert Advisor. Anche la conoscenza della programmazione sarebbe un grande vantaggio.

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