Commercio quantitativo - pagina 22

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Trading Alpha: sviluppo di un sistema di generazione di micro-alfa | Conferenza Algo Trading

Trading Alpha: sviluppo di un sistema di generazione di micro-alfa | Conferenza Algo Trading

In questo webinar, i presentatori presentano il Dr. Thomas Stark, uno stimato esperto di intelligenza artificiale e informatica quantistica di Sydney, in Australia. Il dottor Stark ha conseguito un dottorato di ricerca in fisica e attualmente ricopre il ruolo di CEO di Triple A Trading, una rinomata società di commercio di colture in Australia. Con un background che include precedenti lavori presso società commerciali proprietarie, Rolls-Royce, e co-fondatore di una società di progettazione di microchip, il Dr. Stark apporta alla discussione un patrimonio di conoscenze ed esperienze.

I conduttori iniziano chiarendo il concetto di Alpha, che si riferisce a rendimenti indipendenti nel trading che non sono influenzati dai movimenti del mercato. Sottolineano il termine "microalpha", che si concentra su piccole strategie di trading che contribuiscono in modo incrementale al successo del trading piuttosto che produrre rendimenti straordinari. Sebbene entrambi i concetti condividano l'idea di rendimenti indipendenti, microalpha sottolinea specificamente l'importanza delle piccole strategie per raggiungere il successo nel trading.

Il dottor Stark approfondisce l'evoluzione dell'estrazione dell'oro come analogia per il commercio di Alpha. Spiega come i metodi di estrazione dell'oro si sono evoluti dalla tradizionale panoramica delle pepite alle operazioni di estrazione su larga scala che estraggono piccole quantità di oro dalle rocce. Allo stesso modo, anche il trading per Alpha si è evoluto, con molte strategie tradizionali che sono diventate abusate e meno efficaci a causa delle opportunità di arbitraggio. Il Dr. Stark introduce il concetto di sviluppo micro Alpha, che prevede l'identificazione di anomalie sistematiche nel mercato che possono essere sfruttate per il successo commerciale. Sebbene l'apprendimento automatico svolga un ruolo limitato in questo processo, è necessario un lavoro manuale per identificare le incoerenze sfruttabili. Il Dr. Stark ritiene che l'automazione e il backtesting possano accelerare e migliorare questo processo.

L'oratore sottolinea l'utilizzo delle inefficienze del mercato per sviluppare sistemi di generazione di micro-alfa. Queste inefficienze comprendono varie strategie di trading come strategie di coppia, tendenze, mean reversion, correlazione incrociata, schemi grafici e persino tecniche di apprendimento automatico. L'obiettivo è sfruttare queste inefficienze o strategie per generare risultati sistematici e affidabili. Tuttavia, è fondamentale ottimizzare queste strategie senza overfitting e combinarle in una strategia di trading completa per creare un sistema complesso ma efficace. Il Dr. Stark sottolinea l'importanza di comprendere questi diversi aspetti per costruire un sistema ad alte prestazioni.

Il Dr. Stark discute il concetto di sfruttamento delle anomalie di trading e l'importanza di combinare più strategie di trading. Mentre alcuni trader possono adottare metodi non convenzionali come l'astrologia, il Dr. Stark sottolinea la necessità di creatività nella costruzione di sistemi di trading di successo. Tuttavia, la combinazione di strategie richiede una meticolosa attenzione ai dettagli, inclusi timestamp precisi e una programmazione efficiente. I trader devono anche considerare le correlazioni e i comportamenti delle singole strategie per assicurarsi che si completino a vicenda e determinare la ponderazione ottimale di questi sistemi.

Il relatore sottolinea l'importanza delle metriche durante il backtest di una strategia di trading. Spiegano che studiare un foglio di riscontro con varie metriche è fondamentale per comprendere le caratteristiche uniche di ogni singola strategia. Non esiste una singola metrica più importante o ideale, poiché diverse metriche si applicano a diversi casi d'uso. Ad esempio, l'indice di Sharpe potrebbe non essere adatto a una strategia che viene scambiata di rado ma ha un'elevata fiducia in ogni operazione. Metriche come il fattore di profitto o il rapporto Sortino possono essere più appropriate in questi casi. Inoltre, il relatore sottolinea l'importanza di valutare alfa e beta quando si valuta un sistema, assicurandosi che il beta del sistema sia relativamente basso.

Vengono discusse diverse metriche per misurare il successo di una strategia di trading, tra cui il rendimento di crescita annuale composto e il drawdown. Il dottor Stark sottolinea l'importanza di comprendere tutte queste metriche e sviluppare l'intuizione attraverso l'esperienza. Mentre l'intuizione gioca un ruolo, deve essere supportata da fatti concreti e analisi matematiche. Il relatore osserva inoltre che la scelta dell'alfa dipende dalla classe di attività e dal suo profilo di rendimento, con le azioni che tendono a mostrare trend e movimenti al rialzo dovuti al valore aggiunto delle società. Tuttavia, non esiste un alfa specifico che si applichi universalmente a tutti gli scenari ed è essenziale comprendere l'impronta univoca di ciascuna strategia attraverso un'analisi completa.

Il relatore affronta il modo in cui le diverse classi di attività influenzano lo sviluppo delle strategie di trading. Notano che le azioni sono a somma diversa da zero, mentre il cambio tende ad essere più simmetrico. Fare queste distinzioni e selezionare le strategie appropriate in base alla classe di attività è fondamentale. Anche la liquidità delle attività negoziate pone vincoli che influenzano l'approccio, in particolare per le opzioni, i futures o le piccole azioni. Il livello di competenza richiesto per sviluppare un sistema di trading varia in base al tipo di sistema e se è completamente sistematico o automatizzato. Il Dr. Stark suggerisce che la conoscenza di linguaggi di programmazione come Python, Java e C++ è necessaria per sistemi completamente automatizzati.

Il dottor Stark discute l'esperienza e il tempo necessari per sviluppare un sistema di trading, sottolineando l'importanza di comprendere le statistiche e i fondamenti della programmazione. Sebbene possa sembrare complesso, non è necessario essere esperti finanziari o di programmazione per apprendere e progredire in questo campo. Lo sviluppo di un sistema di trading può richiedere da poche ore a diversi mesi, a seconda della propria esperienza, e alla fine si riduce a poche righe di codice. Il processo viene confrontato con la risoluzione di problemi matematici, evidenziando la natura analitica e di risoluzione dei problemi della costruzione di sistemi di trading.

Il relatore sottolinea l'importanza sia dello studio che della pratica per sviluppare un sistema commerciale di successo. Mentre l'ispirazione e la guida da fonti esterne possono essere preziose, è anche essenziale leggere e imparare da opere affidabili in matematica e programmazione. Il relatore consiglia "Active Portfolio Management" di Grinold e Kahn come prerequisito per coloro che sono interessati al corso, in quanto copre idee alfa e concetti di gestione del portafoglio. Tuttavia, il corso va oltre la teoria e la matematica, fornendo studi di casi pratici ed esempi che insegnano agli studenti come tradurre le loro conoscenze in codice informatico. Il dottor Stark afferma che anche strategie complesse possono spesso essere espresse in solo una o due righe di codice Python, e la comprensione della programmazione può portare a backtest ed esplorazioni più efficienti.

Il relatore consiglia ai partecipanti non solo di leggere libri sull'analisi quantitativa e sui sistemi di programmazione per il trading, ma anche di approfondire la mentalità del trading esplorando libri come "Trading Wizards" e "Following the Trend". Sottolineano che il trading non è semplicemente una scienza rigorosa, ma piuttosto un processo creativo che richiede una particolare mentalità e intelligenza emotiva, che possono essere apprese dalle esperienze dei trader di successo. Il relatore promuove il loro corso sul trading di alfa e offre sconti speciali per i partecipanti al webinar. Il video si conclude invitando il pubblico a porre domande attraverso un sondaggio e fornire feedback per futuri webinar.

Durante la sessione di domande e risposte, i relatori rispondono a varie domande del pubblico. Discutono della differenza tra il trading Alpha e i corsi di apprendimento per rinforzo profondo, sottolineando che il corso di apprendimento per rinforzo profondo si concentra sull'apprendimento del computer, mentre il corso micro-Alpha è incentrato sul processo pratico di mining. Viene affrontata anche la mancanza di un codice generalizzato per la connettività di mercato nel corso micro-Alpha, attribuita ai diversi broker e protocolli utilizzati in tutto il mondo. Tuttavia, il corso micro-Alpha copre i costi di transazione e la combinazione di Alpha per l'ottimizzazione del portafoglio.

Il relatore sottolinea l'importanza di considerare i costi di transazione nelle strategie di trading. Notano che mentre l'impatto dei costi di transazione può variare a seconda dei singoli casi, capire come incorporarli è fondamentale per garantire che il sistema rimanga fattibile. Tuttavia, un'analisi completa dei costi di transazione richiederebbe un corso separato dedicato all'analisi o alla modellazione dei costi di transazione. L'oratore sconsiglia inoltre di passare da linguaggi come C++ a Python solo a causa della popolarità di Python, soprattutto se il sistema esistente è già redditizio. La decisione di cambiare dovrebbe essere basata sul desiderio di esplorare nuovi approcci di modellazione o apprendere nuovi linguaggi di programmazione. Il relatore cita una panoramica dell'andamento negativo del trading che fornisce risposte esaurienti a varie domande sollevate durante la sessione.

Nelle osservazioni conclusive, l'ospite esprime gratitudine al dottor Stark per le sue preziose intuizioni e competenze. Il pubblico è incoraggiato a fornire feedback attraverso un sondaggio, inviare domande e condividere i propri pensieri per futuri webinar. L'ospite conclude ringraziando gli spettatori per la loro partecipazione e il dottor Stark per aver dedicato il suo tempo e la sua esperienza al webinar.

• 00:00:00 I presentatori presentano il relatore ospite, il dottor Thomas Stark, un esperto di intelligenza artificiale e informatica quantistica di Sydney, in Australia. Il dottor Stark ha un dottorato di ricerca in fisica ed è attualmente l'amministratore delegato di Triple A Trading, una delle principali società di commercio di colture in Australia. In precedenza ha lavorato presso società commerciali proprietarie, Rolls-Royce, e ha co-fondato una società di progettazione di microchip. I presentatori chiedono inoltre ai partecipanti se hanno partecipato al precedente webinar sui microalfa con il Dr. Stark e conducono un sondaggio per farsi un'idea del loro pubblico.
  
  
• 00:05:00 I relatori chiariscono innanzitutto il concetto di Alpha e come si riferisce a rendimenti idiosincratici che sono indipendenti dai movimenti del mercato e sono associati all'abilità del gestore di portafoglio o del trader. Spiegano che microalpha si riferisce a piccole strategie che contribuiscono un po' al successo del trading, piuttosto che produrre rendimenti fenomenali. Sebbene i due termini siano simili nella loro idea di rendimenti indipendenti, microalpha si concentra su piccole strategie per contribuire al successo del trading.
  
  
• 00:10:00 Il relatore discute l'evoluzione dell'estrazione dell'oro e come si collega al trading Alpha. I metodi di estrazione dell'oro sono cambiati nel tempo, dalla ricerca di pepite nei fiumi all'utilizzo di enormi miniere per estrarre piccole quantità di oro dalla roccia. Allo stesso modo, i metodi di trading per Alpha si sono evoluti, con molte strategie tradizionali che sono state abusate e arbitrate. Il relatore introduce l'idea dello sviluppo di micro Alpha, che implica la ricerca di anomalie sistematiche nel mercato che possono essere sfruttate. Riconosce che questo processo può essere impegnativo e mira a fornire gli strumenti per renderlo più rapido ed efficiente. L'uso dell'apprendimento automatico è limitato in questo processo ed è necessario un lavoro manuale per trovare incoerenze sfruttabili. Il relatore ritiene che l'automazione e il backtesting possano essere utilizzati per rendere il processo più rapido ed efficace.
  
  
• 00:15:00 L'oratore parla dell'utilizzo delle inefficienze del mercato per sviluppare sistemi di generazione di micro-alfa. Queste inefficienze possono includere strategie di coppia, tendenze, mean reversion, correlazione incrociata, schemi grafici e persino apprendimento automatico. L'idea è di sfruttare queste inefficienze o strategie di trading per produrre risultati sistematici. Tuttavia, è fondamentale ottimizzare queste strategie senza overfitting e combinarle in una strategia di trading più completa per creare una macchina complessa ma efficace. Il relatore sottolinea l'importanza di comprendere questi diversi aspetti per costruire un sistema ad alte prestazioni.
  
  
• 00:20:00 Il relatore discute il concetto di sfruttamento delle anomalie di trading e l'importanza di combinare più strategie di trading. Sebbene alcuni trader possano utilizzare metodi non convenzionali come l'astrologia, l'oratore sottolinea la necessità di essere creativi nella costruzione di sistemi di trading di successo. Tuttavia, la combinazione di strategie richiede attenzione ai dettagli, inclusi timestamp corretti e una programmazione efficiente. Inoltre, i trader devono considerare le correlazioni e i comportamenti delle singole strategie per assicurarsi che si completino a vicenda e determinare come ponderare i sistemi in modo ottimale.
  
  
• 00:25:00 Il relatore discute l'importanza delle metriche durante il backtest di una strategia di trading. Dicono che leggere un foglio di riscontro con tutte le diverse metriche è fondamentale per comprendere l'impronta digitale di ogni singola strategia. Il relatore spiega che non esiste una metrica più importante o ideale, ma che esistono metriche specifiche che si applicano a casi d'uso specifici. Forniscono un esempio di come il rapporto netto potrebbe non essere una buona metrica per una strategia che viene scambiata solo poche volte all'anno ma ha un'elevata fiducia per ogni operazione. Invece, metriche come il fattore di profitto o Sortino potrebbero essere più adatte. Infine, il relatore sottolinea l'importanza di alfa e beta nella valutazione di un sistema, affermando che si dovrebbe garantire che il beta dei propri sistemi sia relativamente basso.
  
  
• 00:30:00 L'oratore parla di diverse metriche per misurare il successo di una strategia di trading, come il rendimento della crescita annuale composto e il drawdown. Sottolineano l'importanza di comprendere tutte le metriche e sviluppare l'intuizione attraverso l'esperienza. Sebbene l'intuizione sia importante, dovrebbe essere supportata da fatti concreti e matematica. Il relatore osserva inoltre che il tipo di alfa utilizzato dipende dalla classe di attività e dal suo profilo di rendimento, con le azioni che tendono a tendere e salire a causa del valore aggiunto delle società. Tuttavia, non esiste un alfa specifico che si applichi a scenari specifici ed è importante comprendere l'impronta univoca di ciascuna strategia su una scheda di pneumatici.
  
  
• 00:35:00 Il relatore discute di come lo sviluppo di diverse strategie di trading sia influenzato dalle diverse classi di attività che si possono negoziare, osservando che le azioni sono a somma diversa da zero mentre il cambio è molto più simmetrico. Il relatore sottolinea l'importanza di fare queste distinzioni e di scegliere le giuste strategie in base alla classe di asset. Anche la liquidità delle attività scambiate è un vincolo che cambia l'approccio per attività come opzioni, futures o piccole azioni. Mentre il livello di competenza richiesto per sviluppare un sistema di trading varia a seconda del tipo di sistema di trading e se è completamente sistematico o automatizzato, il relatore suggerisce che la conoscenza di linguaggi di programmazione come Python, Java e C plus plus è necessaria per un sistema completamente automatizzato. sistemi.
  
  
• 00:40:00 L'oratore discute le competenze e il tempo necessari per sviluppare un sistema di trading, affermando che per costruire alpha è necessaria una conoscenza di base delle statistiche e dell'esperienza nella programmazione. Aggiunge che sebbene possa sembrare complesso, non è necessario essere un esperto finanziario o di programmazione per apprendere e progredire in questo campo. L'oratore afferma inoltre che lo sviluppo di un sistema di trading può richiedere da due ore a diversi mesi a seconda della propria esperienza e che il processo alla fine si condensa in poche righe di codice. Inoltre, confronta il processo di costruzione di un sistema commerciale con il processo di risoluzione di problemi matematici.
  
  
• 00:45:00 Il relatore discute l'importanza sia dello studio che della pratica per sviluppare un sistema di trading di successo. Notano che mentre l'ispirazione e il download da un potere superiore possono essere utili, è importante anche leggere e imparare da seri lavori di matematica e programmazione. Il relatore raccomanda "Active Portfolio Management" di Grinold e Kahn come un buon prerequisito per coloro che sono interessati al corso, in quanto copre le idee di alfa e la gestione dei portafogli. Tuttavia, il relatore osserva anche che il loro corso va oltre la teoria e la matematica, fornendo casi di studio ed esempi pratici e insegnando agli studenti come inserire le loro conoscenze nel codice del computer. Sostengono che anche le strategie complesse possono spesso essere ridotte a solo una o due righe di codice Python e che la comprensione della programmazione può portare a backtest ed esplorazioni più efficienti.
  
  
• 00:50:00 Il relatore consiglia non solo di leggere libri sull'analisi quantitativa e sui sistemi di programmazione per il trading, ma anche di approfondire la mentalità del trading leggendo libri come Trading Wizards e Following the Trend. Sottolinea che il trading non è una scienza rigorosa, ma piuttosto un processo creativo che richiede una certa mentalità e intelligenza emotiva, che possono essere apprese dalle esperienze dei trader di successo. Il relatore promuove anche un corso sul trading di alfa e offre sconti speciali per i partecipanti. Infine, il webinar apre la parola alle domande dei partecipanti.
  
  
• 00:55:00 I relatori rispondono alle domande del pubblico dell'Algo Trading Conference, coprendo argomenti come la differenza tra il trading Alpha e i corsi di apprendimento per rinforzo profondo, la mancanza di un codice generalizzato per la connettività di mercato nel corso micro-Alpha e l'inclusione di combinare Alpha e costi di transazione nel corso. Mentre il corso di apprendimento per rinforzo profondo è incentrato sull'apprendimento del computer, il corso micro-Alpha si concentra sul processo pratico di mining. La mancanza di un codice generalizzato per la connettività del mercato è dovuta ai diversi broker e protocolli utilizzati in tutto il mondo. Tuttavia, il corso micro-Alpha copre i costi di transazione e la combinazione di Alpha per l'ottimizzazione del portafoglio.
  
  
• 01:00:00 Il relatore discute i costi di transazione e l'importanza di tenerne conto nelle strategie di trading. Notano che sebbene possa variare in base ai singoli casi, è fondamentale avere una buona comprensione di come tenere conto dei costi di transazione per garantire che il sistema funzioni ancora anche dopo averli presi in considerazione. Tuttavia, un'analisi completa dei costi di transazione richiederebbe un altro corso grande come il corso microalpha interamente dedicato all'analisi o alla modellazione dei costi di transazione. L'oratore avverte inoltre che non è necessario passare da un linguaggio come il C++ solo perché Python è popolare, specialmente se il loro sistema sta facendo soldi. Invece, potrebbe essere necessario cambiare solo se qualcuno vuole esplorare nuovi modi di costruire modelli o apprendere. Viene anche menzionata la panoramica dell'andamento avverso del trading che offre risposte esaustive a varie domande poste durante la sessione.
  
  
• 01:05:00 Il video si conclude con l'ospite che ringrazia il dottor Stark per la sessione e incoraggia il pubblico a fornire un feedback attraverso il sondaggio. L'host ricorda agli spettatori di porre le loro domande attraverso il sondaggio e di condividere i loro pensieri per futuri webinar. Il video si conclude con l'ospite che ringrazia gli spettatori per essersi sintonizzati e il dottor Stark per il suo tempo e la sua esperienza.

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Introduzione al trading sull'azione dei prezzi

Introduzione al trading sull'azione dei prezzi

Il webinar introduce il concetto di price action trading, in cui i trader studiano il comportamento fondamentale del prezzo di un asset nel tempo per prendere decisioni di trading senza fare affidamento su indicatori tecnici. L'oratore spiega l'offerta e la domanda nel trading, che crea il comportamento dei prezzi, e gli strumenti utilizzati nel trading dell'azione dei prezzi come i livelli di supporto e resistenza, i modelli grafici e i punti pivot. Vengono spiegati i diversi tipi di modelli grafici come i modelli di inversione e di continuazione, insieme al loro significato e come scambiarli. Il webinar copre anche l'uso delle serie di Fibonacci e dei suoi rapporti nel trading di azioni sui prezzi per comprendere il comportamento dei prezzi e prendere parte alla tendenza. Il corso copre diverse strategie di trading e fornisce codici e condizioni necessari per analizzare operazioni e strategie retrospettive.

In questo webinar, Varun Kumar Portula, analista quantitativo di QuantInsti, offre una sessione informativa sul trading di azioni sui prezzi. Inizia introducendo il concetto di trading sull'azione dei prezzi, che prevede l'analisi del comportamento fondamentale dei prezzi di un asset nel tempo per prendere decisioni di trading. A differenza dell'affidamento a indicatori tecnici come RSI o MSCD, il trading sull'azione dei prezzi si concentra sullo studio delle forze di domanda e offerta nel mercato. La semplicità e il tasso di successo delle strategie di trading sull'azione dei prezzi lo hanno reso popolare tra i trader.

Portula sottolinea che il trading sull'azione dei prezzi viene utilizzato principalmente per il trading a breve e medio termine piuttosto che per gli investimenti a lungo termine. Usa l'esempio del comportamento del prezzo di un titolo per dimostrare come i trader possono analizzare l'offerta e la domanda per prevedere i futuri movimenti dei prezzi. Lo squilibrio tra domanda e offerta crea vari comportamenti di prezzo, che possono essere analizzati esaminando il numero di ordini di vendita rispetto agli ordini di acquisto a specifici livelli di prezzo. Inoltre, i trader utilizzano strumenti come livelli di supporto e resistenza, schemi grafici e punti pivot nel trading di azioni sui prezzi.

L'oratore spiega il concetto di domanda e offerta nel commercio, dove l'offerta rappresenta la vendita sul mercato e la domanda rappresenta l'acquisto. Quando l'offerta supera la domanda, porta a un calo dei prezzi, mentre quando la domanda supera l'offerta, provoca un aumento dei prezzi. Questo squilibrio tra domanda e offerta crea zone, come zone di offerta e zone di domanda, in cui i prezzi tendono a fluttuare. Portula approfondisce anche il significato dei livelli di supporto e resistenza, che indicano le zone in cui i venditori o gli acquirenti hanno il controllo del mercato. I trader possono utilizzare questi concetti per sviluppare strategie di trading e prendere decisioni informate sull'ingresso o l'uscita da posizioni basate sull'analisi della domanda e dell'offerta.

Il webinar esplora quindi due tipi di modelli grafici nel trading di azioni sui prezzi: modelli di inversione e modelli di continuazione. I modelli di inversione segnalano un cambiamento di tendenza, da un trend rialzista a un trend ribassista o viceversa. I modelli di inversione ribassista indicano zone di offerta e suggeriscono un sentimento di mercato ribassista, mentre i modelli di inversione rialzista rappresentano zone di domanda e implicano una potenziale inversione verso un trend rialzista. L'oratore fornisce esempi di modelli comunemente usati per inversioni sia ribassiste che rialziste, come testa e spalle, doppi massimi, testa e spalle inverse e doppi minimi.

I modelli di continuazione sono discussi come modelli che si verificano all'interno di una tendenza esistente e indicano la potenziale continuazione di tale tendenza. In un trend rialzista, il consolidamento crea modelli come modelli a bandiera, modelli pendenti e triangoli ascendenti. In una tendenza al ribasso, si possono osservare modelli come Bear Flag e triangoli discendenti, che indicano una probabile continuazione della tendenza al ribasso. Il video sottolinea l'importanza di studiare il comportamento dei prezzi e identificare questi modelli per prevedere con precisione i futuri movimenti dei prezzi.

L'istruttore sottolinea anche l'importanza della scollatura nel modello Head and Shoulders, in quanto indica debolezza nel trend rialzista. Il trading di questo modello comporta l'attesa che il prezzo venga scambiato al di sotto della neckline, quindi prendere una posizione corta con uno stop loss sopra la spalla destra e un obiettivo di profitto alla lunghezza della testa. Tuttavia, il trading manuale di questo pattern può essere impegnativo, motivo per cui il corso utilizza la programmazione Python per scansionare il pattern in modo efficiente, anche con grandi quantità di dati storici.

Il video procede discutendo l'uso di Jupyter Notebook per scansionare i modelli di testa e spalle nel trading. Il codice fornito consente ai trader di rilevare il modello e scansionarlo, e li guida anche nella determinazione dei punti di ingresso e di uscita per i modelli testa e spalla. Il corso copre il backtesting per questa strategia per determinare in modo efficace i parametri di rischio. Inoltre, la sezione copre i punti pivot, che sono indicatori principali utilizzati per calcolare i potenziali livelli di supporto e resistenza. Vengono spiegati diversi tipi di punti pivot, come pivot tradizionali, pivot Camarilla e pivot Fibonacci, ciascuno con la propria formula per il calcolo dei livelli di supporto e resistenza. I punti pivot fungono da strumenti utili per gli swing trader e i trader intraday, aiutandoli a pianificare le uscite, fermare le perdite e prendere profitti.

Viene anche discusso il concetto di serie di Fibonacci e i suoi rapporti nel trading di azioni sui prezzi. I trader utilizzano rapporti di Fibonacci, come 23,6%, 38,2%, 50%, 61,8% e 100%, per comprendere il comportamento dei prezzi e partecipare alle tendenze. Durante un trend rialzista, i trader utilizzano livelli di ritracciamento del 38,2%, 50% e 61,8% per entrare nelle negoziazioni durante i pullback, evitando di acquistare a prezzi più alti e minimizzando le perdite. Il video include esempi che illustrano come questi rapporti vengono calcolati e utilizzati per assumere posizioni lunghe in modo efficace.

Il relatore sottolinea che il corso copre varie strategie di trading, incluso l'uso del ritracciamento di Fibonacci e l'analisi del livello commerciale per analizzare le negoziazioni e studiare fattori come la percentuale di vincitori, perdenti e fattore di profitto. Spiegazioni dettagliate ed esempi di codice sono forniti per le strategie retrospettive. Inoltre, viene affrontata una questione relativa all'idoneità della Camarilla o dei livelli tecnologici per il trading infragiornaliero.

In conclusione, il webinar si conclude con una gratitudine al pubblico e al presentatore per la loro partecipazione e attenzione durante tutta la sessione. Varun Kumar Portula introduce con successo l'argomento del trading sull'azione dei prezzi, ne copre le basi, spiega la sua filosofia sottostante e fornisce approfondimenti sugli strumenti, i modelli grafici, i punti pivot e i livelli utilizzati in questo approccio commerciale.

• 00:00:00 Varun Kumar Portula, analista quantitativo di QuantInsti, introduce il tema del trading basato sull'azione dei prezzi. Spiega che questo tipo di trading implica lo studio del comportamento fondamentale del prezzo di un asset nel tempo per prendere decisioni di trading, senza fare affidamento su indicatori tecnici come RSI o MSCD. Il trading di azioni di prezzo è popolare tra i trader grazie alla sua semplicità e al tasso di successo delle sue strategie, come evidenziato dal fatto che metà dei partecipanti al webinar erano trader manuali con esperienza nel trading di azioni di prezzo. La sessione tratterà le basi del trading sull'azione dei prezzi, la filosofia alla base, gli strumenti per condurlo, i modelli grafici, i punti e i livelli pivot.
  
  
• 00:05:00 Viene introdotto il concetto di negoziazione dell'azione dei prezzi, che viene utilizzato principalmente per il trading a breve e medio termine piuttosto che per gli investimenti a lungo termine. L'esempio del comportamento dei prezzi di un titolo viene utilizzato per dimostrare come i trader possono analizzare le forze di domanda e offerta per prevedere i futuri movimenti dei prezzi. Lo squilibrio tra domanda e offerta crea il comportamento dei prezzi e gli operatori possono analizzare la disponibilità di un titolo osservando il numero di ordini di vendita rispetto agli ordini di acquisto a un determinato livello di prezzo. Altri strumenti utilizzati nel trading di azioni sui prezzi includono livelli di supporto e resistenza, schemi grafici e punti pivot.
  
  
• 00:10:00 Viene spiegato il concetto di domanda e offerta nel commercio, dove l'offerta rappresenta la vendita sul mercato e la domanda rappresenta l'acquisto. Ogni volta che l'offerta è superiore alla domanda, porta a un calo dei prezzi, mentre quando la domanda è superiore all'offerta, aumenta i prezzi. Lo squilibrio tra domanda e offerta crea zone in cui i prezzi variano, come la zona dell'offerta e la zona della domanda. I livelli di supporto e resistenza sono anche spiegati come zone in cui i venditori hanno il controllo fino a quando il prezzo non scende e gli acquirenti riprendono il controllo per far salire il titolo. I trader possono utilizzare questi concetti per creare strategie di trading e posizioni di uscita basate su analisi della domanda e dell'offerta.
  
  
• 00:15:00 L'oratore spiega i due tipi di modelli grafici nel trading di azioni sui prezzi, che sono modelli di inversione e modelli di continuazione. I modelli di inversione sono ripetitivi e segnalano un cambiamento di tendenza, da un trend rialzista a un trend ribassista o da un trend ribassista a un trend rialzista. I modelli di inversione ribassista rappresentano le zone di offerta e inducono il ribasso nel mercato, mentre i modelli di inversione rialzista rappresentano le zone di domanda e aumentano le possibilità di un'inversione di tendenza verso un trend rialzista. L'oratore fornisce esempi dei modelli più comuni e ben testati, come testa e spalle e doppi massimi per inversioni ribassiste e testa e spalle inverse e doppi minimi per inversioni rialziste.
  
  
• 00:20:00 Il video spiega il concetto di pattern di continuazione nel trading. Il video spiega che in una tendenza al rialzo, quando l'asset si consolida, crea modelli che i trader possono osservare per prevedere i movimenti futuri. Questi modelli includono modelli di bandiera, modelli pendenti e triangoli ascendenti. Allo stesso modo, in una tendenza al ribasso, si possono vedere pattern come Bear Flag, triangoli discendenti e gli operatori possono presumere che l'asset continuerà a muoversi nella stessa direzione dopo la conferma del pattern. Il video mostra anche come si forma un pattern head and shoulder, che denota un'inversione di un trend rialzista che può trasformarsi in un trend ribassista. Nel complesso, i trader devono studiare il comportamento dei prezzi per capire quale modello si sta formando e prevedere i movimenti futuri.
  
  
• 00:25:00 L'istruttore spiega l'importanza della scollatura nel modello Head and Shoulders, che indica una debolezza nel trend rialzista. Per scambiare questo pattern, bisogna aspettare che il prezzo scenda al di sotto della neckline, quindi prendere una posizione corta con uno stop loss sopra la spalla destra e un obiettivo di profitto alla lunghezza della testa. Tuttavia, scambiare manualmente questo modello è difficile, motivo per cui il corso utilizza Python per eseguire la scansione programmatica del modello in 30 anni di dati in meno di un minuto.
  
  
• 00:30:00 Il video illustra come utilizzare un notebook Jupyter per eseguire la scansione dei modelli di testa e spalle nel trading. Il taccuino fornisce il codice per rilevare il modello e scansionarlo, e fornisce anche informazioni su come decidere i punti di ingresso e di uscita per un modello testa e spalle. Il corso copre anche il backtesting per questa strategia per determinare i parametri di rischio. La sezione discute anche i punti privati, che sono livelli significativi utilizzati per determinare il movimento direzionale e definire supporto e resistenza. I punti privati possono essere generati utilizzando i dati di fase per prevedere la direzione del movimento delle azioni e i potenziali livelli di supporto e resistenza.
  
  
• 00:35:00 Il video discute i punti pivot e come possono essere utilizzati per il trading di azioni sui prezzi. I punti pivot vengono utilizzati per calcolare i possibili livelli di supporto e resistenza e sono indicatori anticipatori che possono aiutare i trader a identificare questi livelli in anticipo. Esistono diversi tipi di punti pivot, inclusi pivot tradizionali, pivot Camarilla e pivot Fibonacci, ciascuno con formule diverse per il calcolo dei livelli di supporto e resistenza. I punti pivot sono uno strumento utile sia per gli swing trader che per i trader intraday e possono aiutare i trader a pianificare le loro uscite, fermare le perdite e ottenere profitti.
  
  
• 00:40:00 Viene discusso il concetto di serie di Fibonacci e i suoi rapporti nel trading sull'azione dei prezzi. La serie di Fibonacci trova la sua prevalenza nella natura e nei modelli naturali come la formazione del numero di petali nelle piante. I trader utilizzano rapporti di Fibonacci come 23,6%, 38,2%, 50%, 61,8% e 100% per comprendere il comportamento dei prezzi e prendere parte alla tendenza. In una tendenza al rialzo, i trader utilizzano livelli di ritracciamento del 38,2%, 50% e 61,2% per entrare in un'operazione durante un pullback, invece di acquistare a un prezzo più alto e ridurre al minimo le perdite. Vengono anche spiegati esempi di come questi rapporti vengono calcolati e utilizzati per assumere posizioni lunghe.
  
  
• 00:45:00 Il relatore spiega come il corso copre diverse strategie di trading come l'uso del ritracciamento di Fibonacci e l'analisi del livello commerciale per analizzare le negoziazioni e studiare la percentuale di vincitori, perdenti e fattore di profitto. Il corso copre in dettaglio il codice e le condizioni necessarie per aspettarsi un ritracciamento e calcolare i livelli a cui si può prendere una posizione lunga. Le strategie di backtesting sono spiegate sia in video che in codice. Il relatore risponde anche a una domanda sul fatto che i livelli di fotocamera o tecnologia siano più adatti per il trading intraday e conclude il webinar ringraziando il pubblico e il presentatore.

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Come perdere denaro con le opzioni di trading | Conferenza Algo Trading

Come perdere denaro con le opzioni di trading | Conferenza Algo Trading

Durante la Algo Trading Conference, il Dr. Euan Sinclair ha tenuto un discorso completo sugli errori comuni commessi dai trader di opzioni e ha condiviso preziose informazioni sulle strategie di trading di opzioni di successo. Ha sottolineato la necessità per i trader di avere un vantaggio sul mercato per realizzare costantemente profitti. Sinclair ha sottolineato l'importanza di acquistare asset a prezzi più bassi e venderli a prezzi più alti, ma ha sottolineato che molti trader di opzioni hanno difficoltà con questo concetto e spesso pagano più del dovuto per le opzioni.

Sinclair ha ammesso candidamente che anche lui ha commesso degli errori nella sua carriera di trader, ma ha esortato gli altri trader a lavorare attivamente per correggere quegli errori. Sebbene alcuni dei suoi consigli fossero rivolti a trader con un background in opzioni, ha sottolineato che molti degli errori di cui ha discusso sono rilevanti per i trader a tutti i livelli di competenza.

Il relatore ha posto un'enfasi significativa sull'importanza di avere un vantaggio nel trading di opzioni, indipendentemente dalla struttura del trade. Ha messo in guardia contro la progettazione di strutture di opzioni che creano un'illusione di assenza di rischio, poiché questo spesso rende ciechi i trader sui rischi sottostanti. Sinclair ha affermato che avere un vantaggio è l'aspetto più cruciale del trading e non può essere raggiunto semplicemente attraverso la disciplina, il controllo del rischio, il duro lavoro o l'intelligenza. I commercianti devono offrire un servizio prezioso al mercato e fornire attivamente qualcosa che soddisfi un bisogno.

Sinclair ha approfondito la complessità del trading di opzioni, in particolare la necessità di prevedere e contabilizzare accuratamente la volatilità. Ha sottolineato che gli operatori non possono fare affidamento esclusivamente sulla previsione della direzione del mercato; devono anche considerare il prezzo dell'opzione e le potenziali variazioni della volatilità. Anche se la previsione di mercato di un trader è corretta, può comunque perdere denaro se paga il prezzo sbagliato per l'opzione o non tiene adeguatamente conto delle variazioni di volatilità. Pertanto, i trader di opzioni devono principalmente essere trader di volatilità e modellare e analizzare continuamente la volatilità durante le loro operazioni.

L'oratore ha affrontato l'idea sbagliata sull'acquisto di opzioni put e call. Mentre l'acquisto di un'opzione put può beneficiare di una maggiore volatilità quando il mercato scende, il prezzo dell'opzione è in genere già adeguato per riflettere questo. D'altra parte, le opzioni call tendono ad essere sopravvalutate durante le negoziazioni. Sinclair ha anche discusso la nozione di eventi Black Swan, che sono eventi altamente imprevedibili. Sebbene possa sembrare logico proteggersi dai cigni neri acquistando opzioni out-of-the-money, questa strategia spesso si rivela un errore costoso. Sinclair ha evidenziato l'esempio di fondi a bassa volatilità che hanno perso ingenti somme di denaro e ha messo in guardia dall'affidarsi esclusivamente ai social media per le informazioni di trading, poiché spesso presenta una visione distorta dei vincitori.

Il relatore ha anche affrontato la questione dei fondi a lunga volatilità che spesso perdono denaro a causa di scommesse sistematiche errate. Mentre questi fondi possono attirare l'attenzione durante le turbolenze del mercato, spesso finiscono con perdite nel lungo periodo. Sinclair ha inoltre sottolineato che le opzioni sono generalmente troppo care, suggerendo che la vendita di opzioni può aiutare a compensare i rischi asimmetrici. Tuttavia, è fondamentale valutare se la volatilità è valutata in modo errato nel contesto commerciale specifico per determinare se esiste un vantaggio praticabile nella vendita di opzioni.

Sinclair ha discusso di diversi errori comuni commessi dai trader di opzioni, come la convinzione che il trading di Theta (il decadimento del valore dell'opzione nel tempo) fornisca un vantaggio e l'idea sbagliata che vendere opzioni out-of-the-money sia sempre redditizio. Ha avvertito che mentre i trader possono raccogliere premi per la maggior parte del tempo vendendo queste opzioni, i potenziali rischi superano i premi. Ha raccomandato un'analisi approfondita delle negoziazioni per comprendere sia i risultati positivi che quelli falliti, evidenziando il valore dell'esame attivo dei risultati piuttosto che fare affidamento esclusivamente su script automatizzati. Inoltre, ha suggerito di vendere straddle piuttosto che strangle per un migliore feedback e migliori decisioni commerciali.

Il relatore ha sottolineato l'importanza di rivalutare continuamente la propria posizione e considerare tutte le informazioni disponibili per determinare la posizione desiderata. Mentre i costi di trading dovrebbero essere presi in considerazione, Sinclair ha consigliato ai trader di concentrarsi maggiormente sulla riduzione dei costi piuttosto che sulla ricerca della perfezione in ogni operazione. Ridurre al minimo i costi può migliorare l'indice di Sharpe, che matematicamente non ha varianza. Pur essendo fondamentale evitare di incrociare il bid-ask spread, il relatore ha sottolineato la necessità di evitare di limitarsi a vendere solo sull'offerta o acquistare solo sull'offerta. Invece, si dovrebbe assumere il ruolo di vendere sull'offerta e acquistare sull'offerta, escogitando una strategia che comprenda tutti i costi associati. Il relatore ha sostenuto di condurre più operazioni con un valore atteso inferiore, riconoscendo che molti piccoli risultati favorevoli possono essere più vantaggiosi che fare affidamento su un'unica grande vincita.

Il concetto di selezione avversa è stato un altro argomento affrontato dal relatore. Ha avvertito che anche se uno scambio sembra promettente, qualcuno con maggiori conoscenze e intuizioni potrebbe arrivare e approfittare dell'offerta del trader, con risultati sfavorevoli. Aspettative realistiche, evitare negoziazioni eccessive o posizioni di grandi dimensioni e concentrarsi su margini sostenibili più piccoli sono stati evidenziati come approcci prudenti per mitigare il rischio di perdere denaro nel tempo. Il relatore ha sottolineato il valore di accumulare più piccoli vantaggi che possono essere combinati in un portafoglio diversificato di interessi piuttosto che fare affidamento su un'unica grande vincita che potrebbe svanire rapidamente.

Il dottor Sinclair ha condiviso la sua conclusione secondo cui iniziare come trader di algoritmi o trader di opzioni non è l'approccio ideale per ottenere una redditività costante. Ha sottolineato l'importanza di identificare un problema o una nicchia che coinvolge il trading di opzioni, piuttosto che iniziare con gli strumenti stessi. Se l'obiettivo è fare trading in base alla direzione del mercato, il trading di opzioni da solo non è sufficiente, poiché richiede anche una precisione costante nella previsione della volatilità. Ha messo in guardia contro l'idea che l'acquisto di opzioni possa garantire profitti consistenti, sottolineando che prevedere accuratamente la volatilità è la chiave del successo in qualsiasi strategia di trading di opzioni. In conclusione, ha scoraggiato i trader dal fissarsi sugli strumenti e li ha invece incoraggiati a concentrarsi sulla comprensione e la previsione della volatilità identificando al contempo una nicchia di trading di successo.

Il relatore ha fornito approfondimenti sulla curva implicita delle opzioni e sulla sua relazione con la volatilità. Ha spiegato che l'inclinazione della curva implicita è guidata principalmente dalla correlazione tra la volatilità e il movimento dell'asset sottostante piuttosto che dalla volatilità stessa. Di conseguenza, l'oratore ha suggerito che l'inclinazione può essere ampiamente ignorata quando si considera il prezzo dell'opzione. Inoltre, il relatore ha osservato che i market maker spesso si comportano bene durante i periodi di turbolenza del mercato, come la crisi vissuta nel 2020, in quanto consente loro di eseguire più operazioni nello stesso lasso di tempo. Inoltre, il tasso di prestito a breve, che funziona come un tasso di interesse negativo, viene preso in considerazione nel prezzo delle opzioni dai market maker, poiché è considerato analogo a un dividendo.

Il relatore ha anche discusso di opzioni che presentano caratteristiche simili a un tasso di interesse negativo e ha fornito un esempio di un'operazione che in precedenza era redditizia ma che non è più valida. Ha raccomandato di cercare situazioni incerte con eventi a tempo per vendere opzioni. Inoltre, il relatore ha sottolineato che il classico premio di varianza su indici e azioni è tipicamente troppo caro. Alla domanda sulla possibilità che i singoli trader trovino margini, l'oratore ha affermato che i premi di rischio sono sempre presenti e disponibili per essere scambiati, tracciando un parallelo con l'acquisto di azioni. L'oratore ha espresso scetticismo riguardo alla volatilità del trading intorno agli eventi di guadagno, affermando che sebbene fosse una strategia redditizia, non detiene più lo stesso livello di redditività.

Sinclair ha affrontato il panorama in evoluzione del trading di opzioni negli ultimi anni e ha riconosciuto che il mercato non è favorevole a questa strategia come una volta. Ha risposto a una domanda riguardante l'uso di strumenti algoritmici per l'ottimizzazione del portafoglio, affermando che tali strumenti potrebbero non essere necessari per coloro che fanno trading solo una volta alla settimana. Per quanto riguarda la ricerca di un vantaggio, ha consigliato di iniziare con una chiara osservazione e di costruire idee basate su tale osservazione. Ad esempio, vendere opzioni quando la volatilità è sopravvalutata o acquistare azioni quando c'è una tendenza al movimento al rialzo. Infine, il relatore ha affrontato la questione della costruzione di un portafoglio con strategie di volume short distorte negativamente e strategie di volume long positivamente distorte. Ha suggerito di iniziare con un modello mentale dall'alto verso il basso come approccio più efficace.

In chiusura, l'oratore ha rivelato di essersi ritirato diversi anni fa, ma continua a dedicare attivamente il suo tempo al day trading di opzioni. Ha espresso la sua intenzione di persistere nel trading di opzioni e occasionalmente scrivere articoli sull'argomento, considerandolo sia un lavoro che un hobby. Al termine della Algo Trading Conference, il relatore ha espresso gratitudine al Dr. Sinclair per aver condiviso preziose lezioni ed esperienze nel trading di opzioni. Ha trasmesso anticipazione per le future sessioni sul trading di opzioni e ha esteso i ringraziamenti agli organizzatori della conferenza per l'inestimabile opportunità di scambiare conoscenze e approfondimenti.

Il pubblico ha applaudito, riconoscendo la ricchezza di informazioni e competenze acquisite dalla presentazione del Dr. Sinclair. I partecipanti hanno lasciato la conferenza con un ritrovato apprezzamento per le complessità e le sfumature del trading di opzioni, nonché una maggiore comprensione dell'importanza di avere un vantaggio nel mercato. Ispirati dalle intuizioni del Dr. Sinclair, erano determinati a perfezionare le loro strategie di trading, evitare le insidie comuni e lottare continuamente per il miglioramento.

Fuori dalla sala conferenze, le conversazioni sono state animate dall'entusiasmo mentre i partecipanti si sono impegnati in vivaci discussioni sui punti salienti della presentazione. I commercianti hanno condiviso le loro riflessioni, promettendo di attuare le lezioni apprese e adattare di conseguenza i loro approcci. Alcuni hanno pensato di esplorare nuove nicchie all'interno del trading di opzioni, mentre altri si sono impegnati ad approfondire la loro comprensione della volatilità e del suo impatto sulle decisioni di trading.

Nei giorni e nelle settimane successivi alla conferenza, i trader hanno applicato con entusiasmo i consigli e le raccomandazioni del Dr. Sinclair ai propri sforzi di trading. Hanno valutato attentamente le loro posizioni, considerando le informazioni disponibili e prendendo decisioni informate piuttosto che essere attaccati a posizioni precedenti. I trader si sono concentrati sulla riduzione dei costi, rendendosi conto che ridurre al minimo le spese potrebbe migliorare significativamente le loro prestazioni di trading. Hanno preso a cuore le parole del dottor Sinclair, analizzando attivamente le loro operazioni e cercando opportunità per perfezionare le loro strategie e migliorare i risultati.

Le intuizioni del Dr. Sinclair hanno risuonato ben oltre i partecipanti alla conferenza. I commercianti di tutto il mondo, sia principianti che esperti, hanno cercato con impazienza registrazioni e trascrizioni della sua presentazione. Le sue preziose lezioni si sono diffuse attraverso forum online, comunità di trading e piattaforme di social media, scatenando discussioni e dibattiti sulle complessità del trading di opzioni. Man mano che i trader assorbivano la sua saggezza, acquisivano una prospettiva rinnovata sui loro approcci di trading, armati di una più profonda comprensione della volatilità, della gestione del rischio e della ricerca di un vantaggio.

Il contributo del dottor Sinclair al mondo del trading di opzioni ha continuato ad avere un impatto molto tempo dopo la conferenza. I suoi scritti e documenti di ricerca sono diventati riferimenti essenziali sia per aspiranti trader che per professionisti esperti. Attraverso la sua dedizione alla condivisione di conoscenze ed esperienze, ha ispirato una nuova generazione di trader di opzioni ad avvicinarsi al mercato con disciplina, una mentalità critica e un impegno incrollabile per affinare le proprie capacità.

Col passare del tempo, l'eredità del Dr. Sinclair è cresciuta, consolidando la sua posizione di figura di spicco nella comunità del trading di opzioni. I commercianti hanno ripensato alle sue parole di saggezza, riconoscendo la profonda influenza che ha avuto sui loro viaggi commerciali. Le lezioni impartite dal Dr. Sinclair sono servite come principi guida, allontanando i trader dagli errori comuni e verso il percorso di una redditività costante.

Negli annali della storia del trading di opzioni, il nome del Dr. Euan Sinclair rappresentava una testimonianza di competenza, saggezza e una ricerca incessante dell'eccellenza. Il suo contributo al campo e la sua incrollabile dedizione ad aiutare gli altri ad avere successo sono diventati un'eredità duratura che avrebbe continuato a plasmare il futuro del trading di opzioni per le generazioni a venire.

• 00:00:00 Il Dr. Euan Sinclair parla degli errori comuni commessi dai trader di opzioni, concentrandosi sull'idea che i trader dovrebbero avere un vantaggio sul mercato per guadagnare costantemente. Sottolinea che i trader dovrebbero comprare cose a buon mercato e venderle a caro prezzo, ma molti trader di opzioni si confondono su questo e commettono errori come pagare più del dovuto per le opzioni. Sinclair ammette di non essere immune da questi errori, ma esorta i trader a lavorare per correggerli. Nota inoltre che mentre alcuni dei suoi consigli sono rivolti a coloro che hanno esperienza nelle opzioni, molti degli errori che discute sono generali e possono essere applicabili ai trader a tutti i livelli.
  
  
• 00:05:00 L'oratore sottolinea l'importanza di avere un vantaggio nel trading di opzioni indipendentemente dalla struttura del trade. L'oratore mette in guardia dal progettare una struttura di opzioni in cui pensi di non poter perdere denaro, poiché ciò spinge i rischi a un punto in cui non puoi vederli. La cosa più importante nel trading non è la disciplina o il controllo del rischio, ma avere un vantaggio. Essere un gran lavoratore o intelligente non si qualifica come un vantaggio e non è possibile trovare un vantaggio attraverso l'analisi fondamentale o l'analisi tecnica. Per fare soldi nel mercato, devi fare qualcosa che fornisca un servizio al mondo e offrire attivamente qualcosa al mercato.
  
  
• 00:10:00 L'oratore parla della complessità del trading di opzioni e dell'importanza di prevedere e tenere conto correttamente della volatilità. I trader non possono fare affidamento solo sulla previsione della direzione del mercato, devono anche considerare il prezzo dell'opzione e le potenziali variazioni della volatilità. Anche se un trader è fiducioso nella propria previsione, può comunque perdere denaro se paga il prezzo sbagliato per l'opzione o non tiene adeguatamente conto delle variazioni della volatilità. I trader di opzioni devono essere principalmente trader di volatilità, poiché la volatilità è prevedibile ma deve essere modellata continuamente durante un'operazione.
  
  
• 00:15:00 L'oratore discute l'idea sbagliata sull'acquisto di una put e la chiamata. Sebbene l'acquisto di una put possa beneficiare della maggiore volatilità causata dal ribasso del mercato, è già prezzata di conseguenza, mentre la call tende ad essere sopravvalutata durante la negoziazione. L'oratore parla anche del Cigno Nero, che si riferisce ad eventi mai accaduti prima e letteralmente imprevedibili. Sebbene sia legittimo supporre che questi eventi siano sottovalutati, i sostenitori di Black Swan non forniscono statistiche a sostegno di ciò e l'acquisto di opzioni out-of-the-money per proteggersi da Black Swans è spesso un errore costoso. Inoltre, il relatore sottolinea che i fondi a bassa volatilità hanno perso tutti i loro soldi e sottolinea il problema di vedere solo vincitori sui social media.
  
  
• 00:20:00 L'oratore discute per quanto tempo i fondi di volatilità tendono a perdere denaro perché si basano su scommesse sistematiche errate. I media tendono a prestare molta attenzione a questi fondi durante eventi drammatici perché creano grandi storie, anche se spesso alla fine finiscono per perdere denaro. L'oratore parla anche di come le opzioni siano generalmente troppo care, quindi dovrebbero essere vendute per compensare il rischio asimmetrico. Tuttavia, è importante sapere se la volatilità è valutata erroneamente nel caso specifico trattato, altrimenti non c'è alcun vantaggio da ottenere vendendo opzioni.
  
  
• 00:25:00 Il relatore discute gli errori comuni che commettono i trader di opzioni, inclusa la convinzione che il trading di Theta sia un vantaggio e che vendere opzioni out-of-the-money sia sempre redditizio. Il problema con la vendita di queste opzioni è che sebbene i trader raccolgano premi per la maggior parte del tempo, i loro premi sono minimi rispetto ai potenziali rischi. Il relatore raccomanda ai trader di analizzare le proprie operazioni per capire perché funzionano e perché falliscono, sottolineando che l'esame attivo dei risultati è più efficace della semplice automazione del processo utilizzando gli script. Infine, suggerisce che i trader vendano straddle invece di vendere strangle per ottenere un feedback migliore e fare scambi migliori.
  
  
• 00:30:00 Il relatore sottolinea l'importanza di valutare sempre la propria posizione e considerare quale posizione si vorrebbe, date tutte le informazioni disponibili, piuttosto che essere attaccati a una posizione precedente. Mentre i costi di trading dovrebbero essere presi in considerazione, l'oratore suggerisce che la maggior parte dei trader dovrebbe concentrarsi sulla riduzione dei costi più che sul miglioramento di ogni operazione perché la rimozione dei costi aumenta il proprio rapporto netto, che matematicamente non ha varianza. Sebbene sia importante evitare di incrociare lo spread denaro-lettera, è anche fondamentale evitare di limitarsi a vendere solo sull'offerta o acquistare sull'offerta. Si dovrebbe presumere che stiano vendendo l'offerta e acquistando l'offerta, elaborare una strategia che includa tutti i costi coinvolti e considerare di fare più operazioni con un valore atteso inferiore.
  
  
• 00:35:00 L'oratore discute il problema della selezione avversa, in cui anche se uno scambio sembra buono, qualcuno che ne sa più di te potrebbe arrivare e alzare la tua offerta, portando a uno scambio sbagliato. È essenziale avere aspettative realistiche e non fare trading eccessivo o fare trading troppo grande, il che alla fine può portare a perdere denaro. È meglio avere piccoli vantaggi che possono essere combinati in un portafoglio di interessi piuttosto che grandi, che non sono sostenibili e possono scomparire rapidamente. L'oratore sottolinea la necessità di lavorare sui dettagli e trovare molte piccole cose che vadano a modo tuo, piuttosto che una grande.
  
  
• 00:40:00 Il dottor Sinclair discute la sua conclusione che iniziare come algotrader o trader di opzioni è il modo sbagliato di avvicinarsi al guadagno. Sottolinea che l'attenzione dovrebbe essere focalizzata sulla ricerca di un problema o prurito che coinvolge le opzioni di trading, piuttosto che iniziare con lo strumento. Se l'obiettivo è fare trading in modo direzionale, allora il trading di opzioni non è la strada da percorrere perché il trading direzionale con le opzioni richiede di avere sempre ragione anche sulla volatilità. Mette in guardia contro la convinzione che l'acquisto di opzioni possa portare a profitti consistenti e sottolinea che la previsione della volatilità è la chiave per qualsiasi strategia di trading di opzioni di successo. In conclusione, sconsiglia di iniziare con lo strumento e, invece, incoraggia a concentrarsi sul problema, prevedendo la volatilità e trovando una nicchia di successo.
  
  
• 00:45:00 L'oratore spiega che l'inclinazione nella curva implicita delle opzioni è quasi sempre guidata dalla correlazione tra volatilità e movimento sottostante, piuttosto che dalla volatilità stessa. Pertanto, l'inclinazione può essere per lo più ignorata quando si tratta del prezzo dell'opzione. Il relatore osserva inoltre che i market maker in genere si comportano bene durante i periodi di turbolenza del mercato, come la crisi del 2020, poiché significa che possono effettuare più operazioni nello stesso lasso di tempo. Il tasso di prestito a breve, che funge da tasso di interesse negativo, è anche prezzato dai market maker quando si tratta del prezzo delle opzioni, poiché è considerato simile a un dividendo.
  
  
• 00:50:00 L'oratore discute il concetto di opzioni che agiscono come un tasso di interesse negativo e fornisce un esempio di un'operazione che funzionava ma non funziona più. Suggerisce di cercare situazioni di incertezza con un evento a tempo per vendere opzioni e menziona che il classico premio di varianza su indici e azioni è quasi sempre sopravvalutato. Quando gli viene chiesto se un singolo trader può trovare vantaggio, afferma che i premi di rischio sono sempre lì per fare trading e fornisce un'analogia con l'acquisto di azioni. Inoltre, sottolinea la mancanza di affidamento sull'intelligenza artificiale tra le società di opzioni specializzate. Infine, approfondisce il suo scetticismo sulla volatilità del trading sugli eventi di guadagno, che prima erano redditizi ma ora non più.
  
  
• 00:55:00 L'oratore discute di come è cambiato il trading di opzioni negli ultimi anni e afferma che il mercato non è così favorevole alla strategia come in passato. Risponde anche a una domanda sull'utilizzo di strumenti algoritmici per l'ottimizzazione del portafoglio, affermando che non sono necessariamente necessari per qualcuno che fa trading solo una volta alla settimana. In termini di ricerca del vantaggio, consiglia di iniziare con una chiara osservazione e costruire idee basate su di essa, come vendere opzioni quando la volatilità è sopravvalutata o acquistare azioni quando tendono a salire. Infine, affronta una questione sulla costruzione di un portafoglio di strategie di volume corto con inclinazione negativa e di volume lungo con inclinazione positiva, suggerendo che l'approccio migliore è iniziare con un modello mentale top-down.
  
  
• 01:00:00 Il relatore discute la costruzione di un portafoglio utilizzando strumenti standard di ottimizzazione del portafoglio per il trading di opzioni. Il problema con quelli è che non c'è molto da guadagnare dai fattori di diversificazione nel trading di opzioni a causa dell'elevata correlazione tra le strategie di opzioni, e gli strumenti possono dire ai trader di mettere tutti i loro soldi in una cosa, quindi le sovrapposizioni sono necessarie. L'oratore consiglia di avere più strategie con età zero per proteggersi dalle strategie short ball e consiglia ai trader come iniziare con il trading di opzioni leggendo libri, controllando ssrn.com per cercare documenti accademici su volatilità e opzioni e sfogliando Google Scholar per informazioni specifiche. L'oratore raccomanda anche diversi libri, tra cui "Option Trading", "Trading Volatility" e "The Laws of Trading".
  
  
• 01:05:00 L'oratore condivide il fatto che è andato in pensione diversi anni fa, ma trascorre il suo tempo a fare trading di opzioni. Continuerà a scambiare opzioni e occasionalmente scriverà articoli sull'argomento, sia come lavoro che come hobby. La Algo Trading Conference si è conclusa e il relatore ringrazia il Dr. Sinclair per aver condiviso preziose lezioni ed esperienze nel trading di opzioni. Il relatore attende con impazienza le future sessioni sul trading di opzioni e ringrazia la conferenza per l'opportunità.

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Che cos'è l'IA correttiva e come può migliorare le tue decisioni di investimento

Che cos'è l'IA correttiva e come può migliorare le tue decisioni di investimento

Il Dr. Ernest Chan introduce il concetto di intelligenza artificiale correttiva, che corregge e migliora il processo decisionale umano o quantitativo e può essere applicato alla gestione patrimoniale e al trading. L'intelligenza artificiale correttiva supera problemi come l'overfitting, la riflessività e i cambiamenti di regime e utilizza i big data per ottimizzare le allocazioni massimizzando l'allocazione ai componenti del portafoglio. Questa tecnica, chiamata Conditional Portfolio Optimization (CPO), impiega un uso avanzato della formula Kelly e ha mostrato un miglioramento significativo dell'indice di Sharpe. L'intelligenza artificiale correttiva può anche passare a una posizione difensiva durante i mercati ribassisti e ottimizzare per altre metriche. Il relatore sottolinea l'importanza della gestione del rischio e di evitare di perdere operazioni e sconsiglia di utilizzare l'intelligenza artificiale per generare segnali di trading. Il dottor Chan suggerisce di avvicinarsi agli hedge fund con un pitch deck per raccogliere fondi per nuove startup fintech e consiglia agli aspiranti trader quantitativi di leggere, seguire corsi, backtest e fare trading dal vivo per acquisire intuizioni sul mercato.

Il Dr. Ernest Chan, un rinomato esperto di trading quantitativo, ha tenuto una presentazione accattivante sul concetto di intelligenza artificiale correttiva e sulla sua applicazione per migliorare il processo decisionale umano e quantitativo. Ha sottolineato che l'intelligenza artificiale è più efficace nel correggere le decisioni piuttosto che prenderle da zero, rendendola uno strumento prezioso nella gestione patrimoniale e nel trading. Il dottor Chan ha messo in guardia dall'usare l'IA direttamente per decisioni di trading o di investimento, sostenendo invece il suo utilizzo per correggere le decisioni prese da altri sistemi o algoritmi.

Durante il suo discorso, il dottor Chan ha approfondito l'inverno dell'intelligenza artificiale finanziaria, un periodo che va dal 2000 al 2018 caratterizzato da progressi limitati nelle applicazioni di intelligenza artificiale e machine learning (ML) nel trading. Ha discusso le ragioni alla base del fallimento di molti hedge fund basati sull'apprendimento automatico, come l'overfitting, la riflessività e i cambi di regime. Tuttavia, ha introdotto una tecnica rivoluzionaria chiamata intelligenza artificiale correttiva che ha superato queste sfide. Imparando dalle strategie di trading privato o dai rendimenti del portafoglio, l'IA correttiva ha previsto i loro rendimenti futuri, rendendola uno strumento prezioso e pratico per trader e asset manager. In particolare, la resilienza dell'IA correttiva all'arbitraggio l'ha resa più affidabile rispetto ai tradizionali approcci di intelligenza artificiale nel dominio del trading.

Il relatore ha evidenziato l'importanza dei big data nella previsione delle strategie di trading utilizzando l'intelligenza artificiale. Sono stati analizzati vari predittori, tra cui i filtri del petrolio, la volatilità del mercato obbligazionario, gli indicatori macroeconomici e il sentiment sui titoli molto scambiati, per fare previsioni accurate. Tuttavia, il relatore ha riconosciuto la difficoltà per le persone di accumulare una quantità così grande di dati, in quanto comportava migliaia di input. Per affrontare questa sfida, la società dell'oratore aveva creato centinaia di predittori appositamente per i singoli trader da utilizzare. Inoltre, ha introdotto il concetto di utilizzare la probabilità di profitto per dimensionare le scommesse e allocare il capitale, un allontanamento dalla tradizionale gestione del rischio basata esclusivamente sui rendimenti. Il sistema di intelligenza artificiale ha definito implicitamente il regime di negoziazione in base alle caratteristiche monitorate, consentendo una valutazione adattiva del rischio delle strategie di investimento.

Il relatore ha approfondito la nozione di regime, distinguendo tra regime esplicito e occulto. Mentre i regimi espliciti come i mercati rialzisti e ribassisti erano facili da identificare col senno di poi ma difficili da prevedere con precisione, i regimi nascosti, come il comportamento dei trader Robinhood che acquistano opzioni call, erano difficili da identificare ma prevedibili attraverso l'analisi dei segni rivelatori. La dimensionalità espansa dell'input dell'apprendimento automatico ha notevolmente migliorato la previsione dei regimi nascosti.

Il Dr. Chan ha introdotto una tecnica avanzata chiamata ottimizzazione del portafoglio condizionale, che ha superato i tradizionali metodi di ottimizzazione del portafoglio come la parità di rischio, la varianza minima e la varianza media di Markowitz. Massimizzando l'allocazione ai componenti del portafoglio attraverso l'iniezione di big data, l'IA correttiva ha ottenuto risultati impressionanti. Questa tecnica ha sfruttato i big data per identificare il contesto, tenere conto dei cambiamenti di regime e analizzare l'impatto di fattori come inflazione, tassi di interesse e prezzi delle materie prime.

Il relatore ha sottolineato che l'IA aveva la capacità di acquisire informazioni che le tradizionali tecniche di ottimizzazione del portafoglio non potevano. Considerando i big data e i fattori esterni, non solo i rendimenti passati, la tecnica chiamata Conditional Portfolio Optimization (CPO) ha dimostrato miglioramenti significativi nell'indice di Sharpe in vari portafogli. Ha anche mostrato un miglioramento fino a tre volte nel caso di un portafoglio S&P 500. Il CPO ha inoltre consentito un posizionamento difensivo durante i mercati ribassisti e potrebbe essere ottimizzato per altri parametri, inclusi i rating ESG. La tecnica è stata esaminata da rinomati ricercatori di machine learning ed è attualmente in fase di test da parte delle principali società di servizi finanziari in tutto il mondo. Il relatore ha riconosciuto gli sforzi collaborativi dei loro team di ricerca, scienza dei dati, analisi quantitativa e ingegneria per raggiungere questo successo.

Il dottor Chan ha sconsigliato di utilizzare l'IA esclusivamente per generare segnali di trading, raccomandando invece la sua applicazione come "IA correttiva" per calcolare la probabilità di profitto nella propria attuale strategia di trading. Ha sottolineato il ruolo cruciale della gestione del rischio e l'importanza di evitare operazioni in perdita. Interrogato sull'utilizzo dell'apprendimento automatico per comprendere l'ambiente macroeconomico, ha affermato che il tipo specifico di apprendimento automatico utilizzato non era critico e che il fattore principale risiedeva nella sua capacità di migliorare le decisioni di investimento.

Nella discussione, il relatore ha sottolineato l'importanza di accumulare un vasto numero di input per i big data per prevedere efficacemente il rendimento di varie allocazioni di capitale di portafoglio. Prevedendo i rendimenti a livello di portafoglio utilizzando i big data e la composizione del portafoglio, Corrective AI ha avuto la capacità di identificare il miglior portafoglio in ogni regime. In risposta a una domanda sull'analisi del sentiment come parte degli input ML, il relatore ha confermato che qualsiasi flusso di dati potrebbe essere aggiunto per fornire funzionalità aggiuntive, che potrebbero quindi essere unite nelle funzionalità di input. Inoltre, la scelta dell'algoritmo di apprendimento automatico è stata ritenuta meno importante rispetto alla qualità e alla pertinenza degli input stessi. Inoltre, il relatore ha affermato che l'IA correttiva aveva la capacità di prevedere gli eventi del cigno nero e che i loro indicatori erano stati utilizzati con successo per prevedere i crolli del mercato.

Sono stati discussi i vantaggi dell'utilizzo dell'intelligenza artificiale per la previsione degli eventi di coda nelle decisioni di investimento e sono state fornite raccomandazioni per i fornitori di dati in base alla frequenza delle strategie di trading. Il relatore ha anche affrontato questioni relative ai dati, alle tecniche di apprendimento automatico per i dati finanziari e al potenziale utilizzo dell'apprendimento per rinforzo per il trading. Pur sottolineando che la gestione del rischio e l'ottimizzazione del portafoglio sono stati i casi d'uso più preziosi per l'IA e l'apprendimento automatico nel trading, il relatore ha ammesso di non essere un esperto nell'apprendimento per rinforzo e di non avere esperienza diretta della sua efficacia.

Il relatore ha spiegato il concetto di AutoML, che prevedeva l'automazione dell'ottimizzazione dei parametri nell'intelligenza artificiale per migliorare l'efficienza. Inoltre, il relatore ha discusso di come i regimi nascosti nella finanza non possano essere identificati esplicitamente, ma possano essere previsti implicitamente utilizzando l'intelligenza artificiale per aiutare nella previsione dei rendimenti. Per quanto riguarda l'aggiunta di funzionalità a un modello, il relatore ha consigliato di raccogliere quanti più dati possibile da varie fonti. Infine, il relatore ha descritto il loro approccio come all'interno di un contesto di apprendimento supervisionato, con la variabile target tipicamente rappresentata dai rendimenti futuri o dal futuro indice di Sharpe di una strategia.

Il dottor Ernest Chan ha fornito preziosi consigli a un individuo che aveva testato modelli di trading algoritmico negli ultimi sei mesi, ma non era sicuro di raccogliere fondi e attirare venture capitalist per la loro nuova startup fintech. Ha suggerito di avvicinarsi a vari hedge fund con un pitch deck che includeva un track record che dimostrava il successo. Tuttavia, ha avvertito che i venture capitalist in genere hanno mostrato un interesse limitato per i modelli di trading algoritmico. Inoltre, il Dr. Chan ha consigliato agli aspiranti trader quantitativi di immergersi in letture approfondite, seguire corsi nel campo quantitativo e impegnarsi in backtest e trading dal vivo per acquisire intuizione sul mercato. Ha sottolineato che il passaggio dall'essere un trader da poltrona a un vero trader è stato raggiunto al meglio attraverso l'esperienza di trading dal vivo.

La presentazione del dottor Ernest Chan ha esplorato il concetto di intelligenza artificiale correttiva, i suoi vantaggi nel migliorare il processo decisionale e la sua applicazione nella gestione patrimoniale e nel trading. Ha evidenziato i limiti degli approcci tradizionali, come l'overfitting e i cambi di regime, e ha sottolineato l'efficacia dell'IA correttiva nel superare queste sfide. Il relatore ha anche discusso dell'importanza dei big data, dell'ottimizzazione del portafoglio, della gestione del rischio e della capacità dell'IA di prevedere regimi nascosti e migliorare le strategie di investimento. Nel complesso, il dottor Chan ha fornito preziose informazioni e indicazioni per le persone interessate a sfruttare l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico nel settore finanziario.

• 00:00:00 Il Dr. Ernest Chan spiega il concetto di intelligenza artificiale correttiva, che migliora e corregge le decisioni umane o le decisioni prese da sistemi quantitativi. Crede che l'intelligenza artificiale sia più efficace nel correggere le decisioni che nel prenderle da zero, e questa tecnica può essere applicata alla gestione patrimoniale e al trading. Il dottor Chan non consiglia di utilizzare l'intelligenza artificiale per prendere direttamente decisioni di trading o di investimento, ma suggerisce di utilizzarla per correggere le decisioni prese tramite altri sistemi o algoritmi. Viene discusso anche l'inverno dell'IA finanziaria, un periodo di tempo dal 2000 al 2018 in cui non ci sono stati progressi significativi nelle applicazioni di AI o ML nel trading.
  
  
• 00:05:00 Il video discute i motivi per cui la maggior parte degli hedge fund basati sull'apprendimento automatico fallisce, come l'overfitting, la riflessività e i cambi di regime. Tuttavia, il video introduce anche una tecnica chiamata intelligenza artificiale correttiva, che supera questi problemi imparando dalle strategie di trading private o dai rendimenti dei portafogli per prevedere i loro rendimenti futuri. L'IA correttiva non può essere arbitrata, rendendola più utile e pratica rispetto al modo tradizionale di applicare l'IA al trading e alla gestione patrimoniale. Il video spiega che l'IA correttiva utilizza un ampio set di predittori per fare previsioni e può evitare ogni trade in perdita per aumentare i profitti.
  
  
• 00:10:00 Il relatore spiega come l'intelligenza artificiale può essere utilizzata per prevedere le strategie di trading analizzando i big data, inclusi vari predittori come i filtri del petrolio, la volatilità del mercato obbligazionario, gli indicatori macroeconomici e il sentiment sui titoli fortemente scambiati. Tuttavia, osserva che è difficile per le persone accumulare così tanti dati in quanto include migliaia di input, rendendo difficile l'implementazione dell'IA per le persone. L'azienda dell'oratore ha affrontato questo problema creando centinaia di predittori che i singoli trader possono utilizzare. Spiega inoltre che una probabilità di profitto può essere utilizzata per dimensionare le scommesse e allocare il capitale, che è diverso dalla tradizionale gestione del rischio basata solo sui rendimenti. Il sistema di intelligenza artificiale definisce implicitamente il regime di negoziazione in base alle caratteristiche che monitora.
  
  
• 00:15:00 Il relatore spiega come l'IA correttiva effettui una valutazione del rischio più adattiva delle strategie di investimento, basata su una comprensione dimensionale più elevata del passato e di vari strumenti di mercato, che è più potente della tradizionale gestione del rischio. Discute anche la nozione di regimi, in cui regimi espliciti come i mercati rialzisti e ribassisti sono facili da identificare col senno di poi ma difficili da prevedere con precisione. D'altra parte, i regimi nascosti, come i trader di Robinhood che acquistano opzioni call, sono difficili da identificare ma facili da prevedere analizzando i segni rivelatori.
  
  
• 00:20:00 Il relatore discute di come i regimi nascosti che influenzano solo la propria strategia di investimento siano più facili da prevedere rispetto a quelli che influenzano il mercato più ampio e di come l'apprendimento automatico abbia ampliato la dimensionalità dell'input, rendendo molto più efficace la previsione dei regimi nascosti. L'oratore introduce anche una tecnica più potente, l'ottimizzazione condizionale del portafoglio, che non solo prevede la probabilità di profitto, ma ottimizza le allocazioni ai componenti al fine di massimizzare il rapporto netto. Ciò avviene attraverso un uso più avanzato della formula di Kelly, che può tenere conto della covarianza dei rendimenti di un portafoglio e del rendimento atteso del costituente per raccomandare un'allocazione ottimale.
  
  
• 00:25:00 Il relatore discute i tradizionali metodi di ottimizzazione del portafoglio, come la parità di rischio, la varianza minima e la varianza media di Markowitz, che utilizzano statistiche di primo e secondo ordine dei rendimenti passati per allocare il capitale. Tuttavia, questi metodi non tengono conto del cambio di regime né utilizzano l'intera distribuzione di probabilità del rendimento, il che li rende meno efficaci. L'IA correttiva, d'altra parte, ottimizza i portafogli massimizzando l'allocazione ai componenti del portafoglio tramite l'iniezione di big data, ottenendo risultati impressionanti. L'uso dei big data aiuta a identificare il contesto, tenere conto del cambio di regime e analizzare l'impatto di fattori come l'inflazione, i tassi di interesse e i prezzi delle materie prime.
  
  
• 00:30:00 Il relatore spiega come l'IA può acquisire informazioni che le tradizionali tecniche di ottimizzazione del portafoglio non possono, poiché è in grado di considerare big data e fattori esterni, piuttosto che solo rendimenti passati. Questa tecnica, chiamata Conditional Portfolio Optimization (CPO), è stata applicata a vari portafogli e ha mostrato un miglioramento significativo dell'indice di Sharpe, fino a tre volte nel caso di un portafoglio S&P 500. CPO è anche in grado di passare a una posizione difensiva durante i mercati ribassisti e può essere utilizzato per ottimizzare altri parametri, come i rating ESG. La tecnica è stata vagliata da rinomati ricercatori di machine learning ed è attualmente in fase di test da parte di alcune delle più grandi società di servizi finanziari del mondo. Il relatore attribuisce il successo di questa tecnica al duro lavoro dei loro team di ricerca, scienza dei dati, analisi quantitativa e ingegneria.
  
  
• 00:35:00 Il Dr. Chan sconsiglia di utilizzare l'IA per generare segnali di trading, ma di usarla invece come "IA correttiva" per calcolare la probabilità di profitto nella tua attuale strategia di trading. Sottolinea l'importanza della gestione del rischio e di evitare operazioni perdenti. Alla domanda sull'utilizzo dell'apprendimento automatico per comprendere l'ambiente macroeconomico, spiega che il tipo specifico di apprendimento automatico utilizzato non è fondamentale e che il fattore più importante è come migliora le decisioni di investimento.
  
  
• 00:40:00 Il relatore spiega che è importante trovare un numero enorme di input per i big data per prevedere efficacemente il rendimento di varie allocazioni di capitale di portafoglio. Effettuando previsioni di rendimento a livello di portafoglio, dati i big data e la composizione del portafoglio, l'IA correttiva ha la capacità di scegliere il miglior portafoglio in ogni regime. Alla domanda se l'analisi del sentiment può essere considerata una parte degli input ML, l'oratore conferma che qualsiasi flusso di dati può essere aggiunto per fornire più funzionalità, che possono essere unite nelle funzionalità di input. Inoltre, il relatore spiega che la scelta dell'algoritmo di apprendimento automatico non è importante; sono gli input che contano. Infine, il relatore conferma che l'IA correttiva può prevedere gli eventi del cigno nero e che hanno utilizzato con successo i loro indicatori per prevedere i crolli del mercato.
  
  
• 00:45:00 Il relatore discute i vantaggi dell'utilizzo dell'intelligenza artificiale per la previsione degli eventi di coda nelle decisioni di investimento e raccomanda i fornitori di dati in base alla frequenza delle strategie di trading. Affronta anche questioni relative ai dati, all'apprendimento automatico per i dati finanziari e all'uso dell'apprendimento per rinforzo per il trading. Il relatore sottolinea che la gestione del rischio e l'ottimizzazione del portafoglio sono i migliori casi d'uso per l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico nel trading. Tuttavia, nega di non essere un esperto nell'apprendimento per rinforzo e di non avere esperienza diretta con la sua efficacia.
  
  
• 00:50:00 Il relatore spiega il concetto di AutoML, ovvero l'automazione dell'ottimizzazione dei parametri nell'IA per rendere il processo più efficiente. Il relatore discute anche di come i regimi nascosti nella finanza non possano essere identificati esplicitamente, ma siano invece previsti implicitamente utilizzando l'intelligenza artificiale per aiutare a prevedere i rendimenti. Quando si tratta di aggiungere funzionalità a un modello, il relatore consiglia di raccogliere quanti più dati possibili da varie fonti. Infine, il relatore descrive il proprio approccio come all'interno di un contesto di apprendimento supervisionato in cui la variabile target è tipicamente i rendimenti futuri o il futuro rapporto tagliente di una strategia.
  
  
• 00:55:00 Il dottor Ernest Chan consiglia un individuo che ha testato modelli di trading algoritmico negli ultimi sei mesi ma non sa come raccogliere fondi e venture capitalist per la loro nuova startup fintech. Il dottor Chan suggerisce di avvicinarsi a vari hedge fund con un pitch deck che includa track record e dimostrando il successo. Tuttavia, i venture capitalist in genere non sono interessati ai modelli di trading algoritmico. Il dottor Chan consiglia inoltre agli aspiranti trader quantitativi di leggere il più possibile, seguire corsi nel campo della quantità, backtest e fare trading dal vivo per acquisire intuizione sul mercato. Sottolinea che la transizione chiave dall'essere un trader da poltrona a un vero trader avviene attraverso il trading dal vivo.

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Educazione nei mercati finanziari: approccio strutturato e tendenze emergenti - Algo Trading Conference 2022

Educazione nei mercati finanziari: approccio strutturato e tendenze emergenti - Algo Trading Conference 2022

Nitesh Khandelwal, co-fondatore e CEO di Quan Institute, è salito sul palco dell'Algo Trading Conference 2022 per introdurre una tavola rotonda incentrata sull'educazione nei mercati finanziari e sulle tendenze emergenti nel settore. Il panel era composto da esperti provenienti da India, Singapore e Svizzera che hanno ricoperto ruoli significativi in iniziative educative presso varie istituzioni, broker, scambi globali e l'industria della gestione patrimoniale. Khandelwal ha sottolineato l'importanza di percorsi di apprendimento strutturato per le persone che si avventurano nei mercati finanziari, poiché il settore continua a registrare una crescita sostanziale e attrae partecipanti di diversa estrazione. L'obiettivo del panel era quello di approfondire gli elementi fondamentali delle tesi di investimento e trading e far luce su come acquisire conoscenze in questi ambiti. La discussione ha riguardato argomenti come l'asset allocation, la ricerca basata sui dati, l'ascesa degli investitori al dettaglio e l'impatto della tecnologia sull'educazione finanziaria.

Mentre i relatori si presentavano a turno, hanno condiviso il loro background nel settore finanziario e il loro coinvolgimento in iniziative educative, insieme ai loro libri di finanza più venduti. Hanno sottolineato l'importanza dell'educazione nei mercati finanziari e le potenziali conseguenze di investire senza una conoscenza adeguata. Hanno evidenziato la prevalenza di truffe e schemi Ponzi che sfruttano individui con una limitata alfabetizzazione finanziaria. I relatori hanno sottolineato la necessità di una formazione continua, poiché i mercati continuano a evolversi ed espandersi.

I relatori si sono confrontati sull'importanza di acquisire adeguate conoscenze prima di entrare nei mercati finanziari. Hanno messo in guardia dal lanciarsi ciecamente nel trading o investire senza una solida base, poiché molti sono allettati dalla facilità di ingresso e dal fascino di profitti rapidi. Hanno messo in guardia sui rischi di cadere preda di individui senza scrupoli che approfittano di chi non ha conoscenze finanziarie. I relatori hanno anche affrontato le aspettative irrealistiche di molti nuovi arrivati, in particolare durante la pandemia, e hanno discusso delle competenze essenziali che le persone spesso trascurano, come l'analisi tecnica e le strategie di trading.

I relatori hanno esplorato ulteriormente i moduli educativi che generano la maggior parte delle domande e dell'interesse da parte degli utenti. Hanno osservato un flusso consistente di domande per il modulo sulla finanza personale, che riguarda in particolare i fondi comuni di investimento, mentre la sezione sugli ETF ha ricevuto meno domande. I relatori hanno anche condiviso i loro viaggi personali nel campo del trading algoritmico e come la necessità di un'educazione finanziaria in India li abbia ispirati a concentrarsi sull'educazione delle masse. Hanno riconosciuto la crescente penetrazione di Internet in India come un'opportunità per raggiungere un pubblico più ampio e migliorare l'alfabetizzazione finanziaria. Durante la discussione è stata evidenziata anche la popolarità dell'educazione basata su video.

I relatori hanno approfondito la distinzione tra investimento e trading, facendo luce sui malintesi comuni che circondano queste attività. Mentre l'investimento è spesso percepito come semplice, il trading è considerato complesso e difficile da cui trarre profitto. Il panel ha sottolineato la necessità di formazione sia sul trading che sugli investimenti e l'importanza di stabilire aspettative realistiche. Sono quindi passati a una discussione sulle tendenze emergenti nei mercati finanziari, con particolare attenzione agli strumenti di automazione e screening, nonché alla crescente domanda di dimostrazioni di trading dal vivo. Il panel ha notato un crescente interesse per le capacità di trading e l'automazione, soprattutto tra i giovani, e ha evidenziato il crescente utilizzo di strumenti di screening per il trading a breve termine.

I relatori hanno affrontato l'idea sbagliata sui rendimenti generati dal trading automatizzato e hanno sottolineato l'importanza di educare il pubblico sui rischi intrinseci associati a tali investimenti. Hanno anche fornito approfondimenti sui vari ruoli all'interno del settore finanziario, osservando che i trader hanno spesso descrizioni delle mansioni che differiscono dai presupposti comuni. Andreas, uno dei relatori, ha discusso dei mutevoli requisiti di competenza nella gestione patrimoniale nel corso degli anni, citando lo sviluppo di modelli più complessi guidati da attori più grandi nel mercato e una maggiore presenza di dottorandi e quant.

L'impatto dell'apprendimento automatico e della tecnologia sull'educazione ai mercati finanziari è stato un altro argomento chiave di discussione. Sebbene l'apprendimento automatico sia spesso limitato alla previsione dei prezzi, i relatori ne hanno evidenziato il potenziale per influenzare in modo significativo la gestione del portafoglio e la valutazione del rischio. Hanno sottolineato che mentre la tecnologia gioca un ruolo cruciale nel trading, è fondamentale iniziare con una base di conoscenze di base e buon senso prima di approfondire strategie più avanzate. I relatori hanno notato che la tecnologia si è evoluta nel tempo e anche forme rudimentali di tecnologia possono fornire ai trader un vantaggio sul mercato.

I relatori hanno poi discusso di come la tecnologia e i social media abbiano trasformato i mercati finanziari negli ultimi anni, creando nuove opportunità per i trader. Sebbene i progressi tecnologici abbiano apportato vantaggi significativi al settore, i relatori hanno sottolineato che l'input e l'analisi umana sono ancora essenziali per il successo. Hanno messo in guardia contro l'eccessivo affidamento sulla tecnologia senza comprendere appieno come utilizzarla in modo efficace, rafforzando l'importanza dell'istruzione.

Inoltre, i relatori hanno sottolineato l'importanza dell'educazione nei mercati finanziari e hanno sottolineato l'importanza del pensiero critico quando si applicano gli strumenti di analisi tecnica. Hanno messo in guardia dal seguire ciecamente i consigli obsoleti dei guru finanziari e hanno incoraggiato i trader ad adottare un approccio esperienziale e interattivo all'apprendimento. Sebbene avere un esperto al proprio fianco come guida sia l'ideale, hanno riconosciuto che potrebbe non essere sempre fattibile. Pertanto, i trader devono essere diligenti nel testare e mettere in discussione gli strumenti di analisi tecnica che sono stati sviluppati per un'era diversa.

Andreas Clenow e Vivek Vadoliya hanno discusso del valore dell'insegnamento online interattivo e dell'apprendimento online nell'educazione finanziaria. Clenow ha sottolineato l'importanza dell'imparare facendo e ha consigliato ai trader di evitare di implementare ciecamente le regole dei libri di trading. Ha affermato che non esiste un sistema di trading universalmente migliore e ha sottolineato la natura personale di ciascun modello di trading, che dipende dagli obiettivi di un individuo. D'altra parte, Vadoliya ha suggerito il commercio di carta e gli ambienti simulati come preziosi ponti tra teoria e pratica. Ha riconosciuto che il trading cartaceo può avere i suoi svantaggi, ma ha spiegato che è un modo eccellente per i trader con un capitale limitato per acquisire fiducia e prepararsi per il trading nel mondo reale.

Sono stati affrontati anche i limiti del commercio cartaceo e sono stati discussi metodi alternativi per acquisire esperienza in ambienti di mercato reali. I relatori hanno suggerito di acquistare una o due azioni di una società per sperimentare la complessità di effettuare ordini, gestire i margini e navigare nella piattaforma di trading. Hanno anche sottolineato che il commercio cartaceo funge da utile introduzione al sistema di trading, fornendo ai trader un'idea delle dinamiche del mercato. È stata riconosciuta la complessità della simulazione ed è stata sottolineata la necessità di creare simulatori che riproducano accuratamente l'andamento del mercato, in particolare per le strategie che creano mercati.

Guardando al futuro dei mercati finanziari, i relatori hanno condiviso le loro opinioni sui potenziali cambiamenti nei prossimi cinque o sette anni. Un relatore ha previsto che il mercato al dettaglio sarebbe diventato ancora più significativo a causa della crescente accessibilità delle piattaforme di trading e dell'abbondanza di informazioni che fluiscono attraverso i canali dei social media. Un altro relatore ha sottolineato che le generazioni più giovani hanno meno familiarità con gli attori finanziari tradizionali e ha previsto che l'età media dei trader scenderà a 13 anni. L'incertezza che circondava il futuro dei mercati finanziari era incentrata su come la generazione più giovane avrebbe plasmato il settore.

I relatori hanno anche discusso l'impatto dei commercianti al dettaglio con aspettative irrealistiche e il conseguente inasprimento delle normative in India. Hanno anticipato un futuro ambiente di mercato con regolamenti più severi, che alla fine andrebbero a vantaggio dei commercianti al dettaglio nel lungo periodo. Mentre operare come broker potrebbe diventare più impegnativo, l'inasprimento normativo è stato visto come uno sviluppo positivo per i partecipanti al mercato. Inoltre, hanno raccomandato risorse per coloro che sono interessati a sapere come si sono evoluti i mercati negli ultimi 20 anni e comprendere l'impatto di questi cambiamenti sulle strategie di investimento. I suggerimenti includevano la revisione delle circolari delle autorità di regolamentazione e lo studio di libri sulla microstruttura del mercato. La sessione si è conclusa con una domanda sui piani di Andreas per un nuovo libro, alla quale ha risposto che aveva già scritto un libro di programmazione e un romanzo, ma non aveva piani immediati per nuovi libri di trading.

In chiusura, il relatore ha espresso gratitudine ai relatori e ai partecipanti alla Algo Trading Conference 2022. Hanno sperato che la sessione avesse fornito un approccio strutturato e preziose informazioni sulle tendenze emergenti nei mercati finanziari. Hanno offerto ulteriore assistenza a chiunque avesse bisogno di ulteriore supporto. Il relatore ha concluso esprimendo gratitudine a tutti i partecipanti e ha passato la conferenza al collega Afrin, segnalando la fine della sessione.

La tavola rotonda alla Algo Trading Conference 2022 ha fornito un'esplorazione completa dell'importanza dell'istruzione nei mercati finanziari e delle tendenze in evoluzione all'interno del settore. I relatori hanno sottolineato la necessità di un apprendimento strutturato e di una formazione continua per affrontare con successo le complessità del trading e degli investimenti. Hanno evidenziato i rischi associati all'ingresso nel mercato senza una conoscenza sufficiente, incluso il cadere vittima di truffe e aspettative irrealistiche. I relatori hanno anche sottolineato il ruolo della tecnologia, dell'apprendimento automatico e dei social media nel plasmare i mercati finanziari, sottolineando l'importanza dell'analisi umana e del pensiero critico.

La sessione ha fatto luce su vari argomenti, tra cui la distinzione tra investimento e trading, il significato delle esperienze di apprendimento pratico e l'impatto dell'automazione e degli strumenti di screening. I relatori hanno anche discusso del futuro dei mercati finanziari, con particolare attenzione all'influenza dei trader al dettaglio, all'inasprimento normativo e alla necessità di un continuo adattamento ai cambiamenti del mercato. Hanno sottolineato l'importanza dell'istruzione nel consentire alle persone di prendere decisioni finanziarie informate e hanno messo in guardia dal seguire ciecamente strategie obsolete o fare affidamento esclusivamente sulla tecnologia.

La tavola rotonda ha fornito preziose informazioni e indicazioni al pubblico, fornendo loro le conoscenze necessarie per navigare in modo efficace nel panorama dinamico dei mercati finanziari.

• 00:00:00 Nitesh Khandelwal, co-fondatore e CEO del Quan Institute, introduce una tavola rotonda sull'educazione nei mercati finanziari e le tendenze emergenti. Il panel comprende esperti provenienti da India, Singapore e Svizzera che svolgono ruoli vitali in iniziative educative presso istituzioni, broker, scambi globali e industria della gestione patrimoniale. Khandelwal sottolinea l'importanza di percorsi di apprendimento strutturato per le persone che entrano nei mercati finanziari mentre il settore continua a vedere una crescita massiccia e la partecipazione di persone di ogni estrazione. Il panel mira a discutere gli elementi costitutivi della tesi di investimento e trading e come apprenderli, toccando argomenti come l'asset allocation, la ricerca basata sui dati, l'ascesa degli investitori al dettaglio e l'impatto della tecnologia sull'educazione finanziaria.
  
  
• 00:05:00 I relatori presentano se stessi e il loro background nel settore finanziario, compreso il loro lavoro in iniziative educative e libri di finanza più venduti. Discutono dell'importanza dell'istruzione nei mercati finanziari e delle conseguenze del non apprendimento prima di investire, sottolineando la prevalenza di truffe e schemi Ponzi che depredano coloro che hanno scarse conoscenze finanziarie. Sottolineano inoltre la necessità di una formazione continua mentre i mercati continuano a evolversi ed espandersi.
  
  
• 00:10:00 I relatori discutono dell'importanza di avere una conoscenza adeguata prima di entrare nei mercati finanziari, in particolare con la facilità di ingresso e risultati rapidi che possono essere allettanti per coloro che cercano soldi veloci. Mettono in guardia dall'entrare ciecamente nel mercato senza una conoscenza sufficiente e cadere vittima di coloro che potrebbero trarne vantaggio. I relatori evidenziano anche le aspettative irrealistiche di molti nuovi arrivati durante la pandemia e le competenze che la maggior parte delle persone perde, con uno spostamento verso l'analisi tecnica e il trading.
  
  
• 00:15:00 I relatori discutono dei moduli educativi che attirano il maggior numero di domande e interesse da parte degli utenti. Il modulo sulla finanza personale, che copre i fondi comuni, ha un flusso costante di domande, mentre la sezione sugli ETF riceve meno domande. I relatori discutono anche del loro viaggio nel campo dell'algo trading e di come il bisogno di educazione finanziaria in India li abbia ispirati a concentrarsi sull'educazione delle persone. La crescita di Internet in India è vista come un'opportunità per raggiungere le masse e migliorare l'alfabetizzazione finanziaria. Viene inoltre evidenziata la popolarità dell'istruzione basata su video.
  
  
• 00:20:00 Il panel discute la differenza tra investimento e trading e le idee sbagliate che li circondano. Notano che mentre investire è spesso percepito come facile e diretto, il trading è visto come complesso e difficile da guadagnare. Il panel discute anche della necessità di un'istruzione sul trading e sugli investimenti, oltre a stabilire aspettative realistiche. Passano quindi a discutere le tendenze emergenti nei mercati finanziari, con particolare attenzione agli strumenti di automazione e screening e alla crescente domanda di dimostrazioni dal vivo del trading. Il panel osserva che c'è un crescente interesse per le capacità di trading e l'automazione, soprattutto tra i giovani, e che sempre più persone utilizzano strumenti di screening per fare trading in tempi più brevi.
  
  
• 00:25:00 I relatori discutono dell'idea sbagliata sui rendimenti generati dal trading automatizzato e sulla necessità di educare il pubblico sul rischio ereditario associato a tali investimenti. Fanno anche luce sui diversi ruoli nel settore finanziario, inclusi i trader, che in realtà hanno una descrizione del lavoro diversa da quella che le persone normalmente assumono. Andreas fornisce informazioni sui cambiamenti nei requisiti di abilità nella gestione patrimoniale nel corso degli anni, affermando che modelli più complessi si sono evoluti con la raccolta di risorse da parte di giocatori più grandi e un aumento del numero di dottorati di ricerca e quant.
  
  
• 00:30:00 In questa sezione, i relatori discutono dell'impatto dell'apprendimento automatico e della tecnologia sull'educazione ai mercati finanziari. Sebbene l'apprendimento automatico sia spesso limitato alla previsione dei prezzi, può avere un impatto più significativo sul portafoglio e sulla gestione del rischio. La tecnologia è sempre stata un aspetto cruciale del trading, ma è essenziale iniziare con conoscenze di base e buon senso prima di passare a strategie più avanzate. La tecnologia si è evoluta nel tempo e anche forme rudimentali di tecnologia possono dare un vantaggio ai trader.
  
  
• 00:35:00 I relatori discutono di come la tecnologia ei social media abbiano trasformato i mercati finanziari negli ultimi anni, creando nuove opportunità per i trader. Sebbene la tecnologia abbia apportato progressi significativi al settore, l'input e l'analisi umani sono ancora essenziali per il successo, poiché l'automazione e gli algoritmi da soli non sono sufficienti. I relatori sottolineano l'importanza dell'istruzione, poiché molti trader possono fare troppo affidamento sulla tecnologia senza comprendere appieno come utilizzarla in modo efficace.
  
  
• 00:40:00 I relatori discutono dell'importanza dell'istruzione nei mercati finanziari e di come il pensiero critico sia fondamentale quando si applicano gli strumenti di analisi tecnica. Mettono in guardia dal seguire ciecamente i guru di decenni fa e invece incoraggiano i trader a essere più esperienziali e interattivi nel loro apprendimento. Sebbene avere un esperto accanto a te che ti guidi e ti insegni sia l'ideale, non è sempre possibile, quindi i trader devono essere diligenti nel testare e mettere in discussione gli strumenti di analisi tecnica sviluppati per un'era diversa.
  
  
• 00:45:00 Andreas Clenow e Vivek Vadoliya discutono dell'importanza dell'insegnamento online interattivo e dell'apprendimento online nell'educazione finanziaria. Clenow sottolinea il valore dell'imparare facendo e incoraggia i trader a evitare di implementare ciecamente le regole dei libri di trading. Afferma che non esiste il miglior sistema di trading e ogni modello è personale e dipende dagli obiettivi dell'individuo. D'altra parte, Vadoliya suggerisce il paper trading e gli ambienti simulati come un utile ponte tra teoria e pratica. Sebbene riconosca il potenziale controproducente del commercio di carta, è un modo eccellente per i trader a basso capitale di acquisire fiducia e prepararsi per il mondo reale.
  
  
• 00:50:00 I relatori discutono dei limiti del paper trading e dei metodi alternativi per acquisire esperienza in ambienti di mercato reali. Suggeriscono di acquistare una o due azioni di una società per sperimentare le sfumature nell'immissione degli ordini, nella gestione dei margini e nell'apprendimento della piattaforma di trading. Per i trader professionisti, il paper trading è un buon modo per introdurli al sistema e dare loro un'idea del grande dovere del mercato. I relatori menzionano anche la complessità della simulazione e la necessità di creare simulatori che imitano l'andamento del mercato, soprattutto per le strategie che fanno mercato.
  
  
• 00:55:00 I relatori discutono le loro opinioni sul futuro dei mercati finanziari e su come potrebbero cambiare nei prossimi cinque o sette anni. Un relatore prevede che il mercato al dettaglio diventerà ancora più importante a causa della crescente accessibilità delle piattaforme di trading e del flusso di informazioni attraverso i social media. Un altro relatore osserva che le generazioni più giovani non hanno familiarità con gli operatori finanziari tradizionali come Citibank e prevede che l'età media dei trader scenderà a 13 anni. Nel complesso, l'incertezza del futuro dei mercati finanziari sembra ruotare intorno alle giovani generazioni e al modo in cui daranno forma al settore.
  
  
• 01:00:00 I relatori discutono dell'impatto dei commercianti al dettaglio con aspettative irrealistiche e del conseguente inasprimento normativo in India. Prevedono che il futuro dei mercati sarà più rigido in termini di regolamentazione, ma a lungo termine andrà a vantaggio dei commercianti al dettaglio. Mentre fare affari come broker potrebbe essere difficile, l'inasprimento normativo sarà positivo per i partecipanti al mercato. Inoltre, suggeriscono risorse per coloro che vogliono sapere come si sono evoluti i mercati negli ultimi 20 anni e l'impatto di questi cambiamenti sulle strategie di investimento, come esaminare le circolari delle autorità di regolamentazione e studiare i libri sulla microstruttura del mercato. La sessione si conclude con una domanda su quando Andreas pubblicherà un nuovo libro, e lui risponde che ha già scritto un libro di programmazione e un romanzo, ma al momento non sono previsti libri di trading.
  
  
• 01:05:00 Il relatore esprime gratitudine nei confronti dei relatori e dei partecipanti alla Algo Trading Conference 2022. Sperano che la sessione sia stata utile nel fornire un approccio strutturato e approfondimenti sulle tendenze emergenti nei mercati finanziari. Offrono anche ulteriore assistenza a chiunque ne abbia bisogno. Il relatore conclude ringraziando tutti e trasmettendo la conferenza al collega Afrin.

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Definizione di regime: Triage tra tori e orsi, perché semplifica il lavoro

Definizione di regime: Triage tra tori e orsi, perché semplifica il lavoro

Lauren Burnett, uno dei relatori all'Algo Trading Conference 2022, ha tenuto una presentazione approfondita sul concetto di analisi del regime e sul suo significato nel semplificare il flusso di lavoro del trading. L'obiettivo principale dell'analisi del regime è determinare lo stato del mercato, sia esso rialzista, ribassista o inconcludente, e basare le decisioni di trading su tale valutazione. Burnett ha tracciato un parallelo tra l'analisi del regime e il processo di triage utilizzato negli ospedali da campo durante la guerra, poiché entrambi implicano decisioni rapide con risorse limitate e vincoli di tempo.

L'essenza dell'analisi del regime sta nel classificare il mercato in due o tre segmenti distinti, il che facilita un approccio semplificato al trading. Analizzando i regimi di mercato, i trader possono facilmente identificare quando agire e quando rimanere fermi. Inoltre, Burnett ha introdotto uno strumento proprietario per lo screening globale delle asset class, che semplifica ulteriormente il processo di analisi.

Durante la presentazione, il relatore ha spiegato il concetto di analisi di regime in termini assoluti, in cui il mercato si muove al rialzo, al ribasso o rimane stagnante, risultando rispettivamente in condizioni di mercato rialziste, ribassiste o inconcludenti. Mentre solo poche classi di attività possono essere negoziate in termini assoluti, la maggior parte viene negoziata in base alle relative serie. Le serie relative si riferiscono alla performance dei titoli rispetto a un benchmark, rettificata per le fluttuazioni valutarie. Per illustrare ciò, Burnett ha fornito un esempio utilizzando l'indice S&P 500, evidenziando come il numero di titoli con performance superiori oscillava intorno a 50 in termini relativi mentre mostrava un andamento diverso in termini assoluti. Comprendere il regime e le sue diverse serie può semplificare il lavoro degli analisti di settore e fornire preziose informazioni sul comportamento del mercato.

È stato inoltre discusso l'impatto dell'analisi del regime sui portafogli azionari long-short. Il relatore ha sottolineato che un portafoglio azionario long-short è la somma del risultato netto delle posizioni long e short, e la sua performance è determinata dal delta tra le due. Concentrarsi sulla performance relativa e sulla rotazione settoriale, piuttosto che sui movimenti assoluti dei singoli titoli, fornisce un approccio più fluido e gestibile per lavorare con il mercato. L'oratore ha spiegato che durante un mercato rialzista, le azioni con beta elevato sono sul lato lungo, mentre le azioni con beta basso sono sul lato corto. Al contrario, durante un mercato ribassista, i titoli difensivi a beta basso sono sul lato lungo, mentre i titoli volatili a beta alto che perdono rapidamente la performance sono sul lato corto.

È stata fortemente sottolineata l'importanza di incorporare l'analisi del regime nell'analisi di mercato e nelle decisioni di investimento. Sebbene la generazione di extrarendimenti sia cruciale per la sopravvivenza nel settore finanziario, non è sufficiente affidarsi esclusivamente ad analisi fondamentali o quantitative. Trascurare l'analisi del regime, che considera le condizioni prevalenti del mercato che possono dettare la performance di un titolo, può portare a decisioni di investimento sbagliate basate esclusivamente su valutazioni e tendenze senza considerare il contesto di mercato più ampio. L'oratore ha messo in guardia contro la vendita allo scoperto di azioni senza considerare lo slancio e l'investimento in trappole di valore prive di narrazioni convincenti per attirare gli investitori. Trascurando l'analisi del regime, ci si espone a rischi aziendali significativi e alla potenziale perdita di fiducia degli investitori nel lungo periodo.

Il relatore ha fornito approfondimenti su come l'analisi del regime può essere utilizzata per determinare perché un titolo è salito o sceso. Hanno spiegato che ci sono tre tipi di risposte: consolidamento, rotazione settoriale e ragioni specifiche per titolo. Classificando questi motivi, gli investitori possono semplificare il proprio flusso di lavoro e adottare un approccio più obiettivo al mercato. La presentazione ha anche toccato varie strategie di analisi tecnica, inclusi i breakout, e ha riconosciuto che sebbene concettualmente semplici, possono soffrire di un ritardo intrinseco, che richiede pazienza. La semplificazione è stata sottolineata come la chiave per raggiungere la perfezione e agli investitori è stato consigliato di essere al servizio del mercato.

Durante la presentazione sono state discusse due metodologie per il trading, vale a dire voci asimmetriche e medie mobili. Le medie mobili sono state evidenziate per la loro capacità di fornire un contesto di mercato, sebbene sia in corso un dibattito sulla durata ideale. È stato notato che le medie mobili non sono adatte a mercati instabili. È interessante notare che le medie mobili possono essere utilizzate anche come strategia di uscita. Quando le medie mobili si appiattiscono, indica che il mercato è in fase di transizione e, durante questo periodo, molti trader subiscono slippage e costi di transazione che possono portare a una significativa perdita di performance. L'oratore ha inoltre spiegato il concetto di massimi e minimi sempre più alti, che suggerisce una tendenza al rialzo quando un mercato raggiunge massimi e minimi sempre più alti. Inoltre, l'oratore ha condiviso la sua metodologia preferita chiamata "pavimento e soffitto", che prevede l'identificazione della spalla destra di un modello testa e spalle per determinare i punti di ingresso e uscita ottimali per le negoziazioni.

Il relatore ha approfondito il concetto di definizione del regime utilizzando come esempio i segni del pavimento e del soffitto. Hanno spiegato che questi segni rappresentano rispettivamente un minimo più alto (pavimento) e un massimo più basso (soffitto). Qualsiasi movimento di prezzo tra questi segni è considerato rialzista. Il relatore ha sottolineato che questo concetto si applica a diverse asset class e tempistiche. Tuttavia, hanno riconosciuto che la definizione computazionale dei regimi è un compito che richiede tempo. Il relatore ha introdotto il concetto di "punteggio", che rappresenta la media di tutti i metodi di definizione divergenti. Il punteggio aiuta a determinare se le varie metodologie concordano o divergono, sia in termini di prezzi relativi che assoluti. Un punteggio che indica accordo suggerisce un sentimento rialzista, mentre un punteggio pari a zero indica divergenza.

È stato discusso il potere di utilizzare un metodo di punteggio per valutare se i segnali rialzisti e ribassisti si allineano nel mercato. Un punteggio pari a zero indica disaccordo tra i metodi, mentre un punteggio superiore a zero indica accordo tra indicatori assoluti e relativi. Il relatore ha introdotto il concetto di aspettativa di guadagno, che comporta il calcolo del tasso di vincita moltiplicato per il guadagno medio meno il tasso di perdita moltiplicato per la perdita media. Questa analisi dell'aspettativa di guadagno aiuta a separare il mercato in due categorie, tori e orsi, consentendo un'analisi focalizzata sui settori che stanno ottenendo buoni risultati. Tuttavia, è stato sottolineato che questa analisi serve come passo preliminare per identificare i titoli con performance superiori che dovrebbero essere considerati per l'investimento.

È stata sollevata la questione se l'analisi del regime possa essere applicata a singoli stock o sia limitata a settori. Il relatore ha chiarito che l'analisi di regime può essere valutata per ogni singolo titolo e applicata a livello di mercato. Hanno messo in guardia contro l'errore comune di vendere allo scoperto azioni ipercomprate e hanno evidenziato la tendenza delle azioni ipervendute a diventare depresse, portando spesso a un rapido rimbalzo. Inoltre, il relatore ha spiegato che le condizioni di ipercomprato e ipervenduto sono contestuali e sono calcolate in media in base al fatto che un titolo si trovi in territorio ribassista o rialzista, osservato empiricamente nel tempo.

La presentazione ha anche discusso di come l'analisi del regime può aiutare i trader a evitare falsi positivi nell'analisi tecnica. Applicando l'analisi del regime per distinguere tra scenari rialzisti e ribassisti, i trader possono semplificare il loro flusso di lavoro e prendere decisioni di trading più obiettive. Il relatore ha messo in guardia contro il rischio di capitalizzazione che può derivare dalla pratica esclusiva del trend following sul lato lungo e della mean reversion sul lato corto. Hanno consigliato di trattare entrambe le parti in modo simile per mitigare i rischi mal gestiti. Quando gli è stato chiesto di coprire le code destra e sinistra con le opzioni, l'oratore lo ha sconsigliato e ha suggerito invece di godersi il viaggio. Sono stati anche spiegati gli indicatori relativi, come le medie mobili, e dimostrato il loro uso su un grafico.

Durante la presentazione, il relatore ha introdotto diversi punti colorati su un grafico per rappresentare schemi e indicazioni specifici. I punti rossi e verdi rappresentavano rispettivamente Swing High e Swing Low. Il grafico presentava anche triangoli blu e rosa che rappresentano i segni del minimo e del massimo, con il blu che indica un regime rialzista. Inoltre, i triangoli salmone chiaro e verde chiaro rappresentavano un trading range. Il relatore ha chiarito che la loro metodologia di analisi del regime non è stata influenzata da alcun libro specifico, ma ha espresso apprezzamento per il lavoro di Robert Carver sul trading sistematico. Per quanto riguarda l'impatto della politica monetaria sull'analisi del regime, il relatore ha sottolineato il ruolo critico delle politiche della Federal Reserve statunitense, poiché il dollaro USA influenza direttamente o indirettamente il sentiment globale e le tendenze del mercato.

Verso la fine della presentazione, il relatore ha affrontato diversi scenari che possono avere un impatto sul mercato, soffermandosi in particolare sul concetto di "regime". Hanno discusso tre scenari specifici che possono influenzare il regime di mercato. Il primo scenario si riferiva a un mercato troppo "gelido", indicando un contesto di mercato cauto e incerto. Il secondo scenario prevedeva l'arrivo di vigilantes obbligazionari, che svolgono un ruolo nella regolazione dei tassi di interesse e nell'influenzare il comportamento del mercato. Infine, il relatore ha accennato all'impatto dell'inflazione, che può costringere la Federal Reserve ad aggiustare la politica monetaria. Questi scenari sono stati presentati come fattori esterni che influenzano il regime di mercato piuttosto che esserne controllati.

Per navigare efficacemente in questi scenari, il relatore ha introdotto uno strumento che fornisce informazioni sull'attuale regime di mercato. Questo strumento aiuta i trader a posizionarsi in modo appropriato e ad adattarsi alle mutevoli condizioni di mercato. Avendo una chiara comprensione del regime, i trader possono prendere decisioni più informate e adattare le loro strategie di conseguenza.

La presentazione ha sottolineato l'importanza dell'analisi del regime nel semplificare il flusso di lavoro commerciale. Classificando il mercato in regimi distinti e comprendendone le implicazioni, i trader possono prendere decisioni di trading più informate. Il concetto di analisi di regime è stato applicato non solo ai settori ma anche ai singoli titoli, consentendo una valutazione completa delle dinamiche di mercato. La presentazione ha inoltre evidenziato l'importanza di considerare indicatori assoluti e relativi, come le medie mobili, per ottenere una visione completa del mercato.

Le intuizioni del relatore sull'analisi del regime, le metodologie per il trading e l'applicazione dei sistemi di punteggio hanno fornito una guida preziosa ai trader che cercano di semplificare il loro approccio al trading e migliorare il processo decisionale. La presentazione si è conclusa sottolineando l'impatto delle politiche monetarie, del sentiment globale e delle tendenze di mercato nel plasmare i regimi di mercato, e l'importanza di rimanere adattabili e reattivi a queste dinamiche.

• 00:00:00 Lauren Burnett discute il concetto di analisi del regime e la sua importanza nel semplificare il flusso di lavoro del trading. L'idea dell'analisi del regime è determinare se il mercato è in uno stato rialzista, ribassista o inconcludente e quindi basare le decisioni di trading su tale valutazione. Questo approccio ricorda il processo di triage utilizzato negli ospedali da campo durante la guerra, poiché entrambi implicano decisioni rapide basate su risorse e tempo limitati. Analizzando i regimi di mercato in questo modo, il trading può essere semplificato in due o tre segmenti chiari, rendendo più facile sapere quando agire e quando rimanere fermi. Burnett introduce anche il proprio strumento per lo screening globale delle classi di attività, che secondo lui semplifica ulteriormente il processo di analisi.
  
  
• 00:05:00 L'oratore spiega il concetto di regime in termini assoluti, dove il prezzo sale, scende o da nessuna parte e il mercato è considerato rialzista, ribassista o inconcludente. Solo poche classi di attività possono essere negoziate in termini assoluti, mentre la maggior parte viene negoziata in base alla loro serie relativa, che è la performance dei titoli rispetto a un benchmark, aggiustata per valuta. Il relatore fornisce un esempio dell'indice S&P 500 e del numero di outperformer che oscilla intorno a 50 in termini relativi, mentre i termini assoluti mostrano un andamento diverso. Nel complesso, la comprensione del regime e delle sue diverse serie può semplificare il lavoro degli analisti di settore e fornire preziose informazioni sul comportamento del mercato.
  
  
• 00:10:00 Il relatore discute l'impatto sui portafogli azionari long-short quando il numero di titoli che salgono aumenta mentre il numero di titoli che scendono diminuisce. Spiega che il portafoglio azionario long-short è la somma del risultato netto dei lati long e short, e il delta di questi due determina la performance. Concentrarsi sulla performance relativa e sulla rotazione settoriale anziché sulle azioni che salgono o scendono in termini assoluti è un modo più agevole e semplice per lavorare con i mercati. Inoltre, l'oratore spiega che il beta è la matrice di covarianza con l'indice e, durante un mercato rialzista, i titoli a beta elevato sono sul lato lungo mentre i titoli a beta basso sono sul lato corto. Durante un mercato ribassista, i titoli difensivi a beta basso sono sul lato lungo mentre i titoli a beta alto e ad alta quota che rinunciano rapidamente alla performance sono sul lato corto.
  
  
• 00:15:00 Il relatore sottolinea l'importanza di comprendere e utilizzare l'analisi del regime quando si eseguono analisi di mercato e si prendono decisioni di investimento. Sebbene la generazione di extrarendimenti sia fondamentale per la sopravvivenza in questo campo, non è sufficiente condurre semplicemente analisi fondamentali o quantitative. Senza tenere conto dell'analisi del regime - l'analisi dei regimi di mercato che possono dettare la performance di un titolo - si potrebbero prendere decisioni di investimento sbagliate basate esclusivamente su valutazioni e tendenze senza considerare la situazione del mercato. Gli esempi includono la vendita allo scoperto di azioni senza considerare lo slancio e l'investimento in trappole di valore che potrebbero non avere una storia avvincente per attirare gli investitori. Trascurando l'analisi del regime, si assume un rischio aziendale significativo e si può perdere la fiducia degli investitori nel lungo periodo.
  
  
• 00:20:00 Il relatore spiega come determinare perché un titolo è salito o sceso utilizzando il concetto di analisi di regime. Afferma che esistono tre tipi di risposte: consolidamento, rotazione settoriale e ragioni specifiche per titolo, che consentono agli investitori di semplificare il proprio flusso di lavoro ed essere più obiettivi nei confronti del mercato. Il relatore discute anche diverse strategie di analisi tecnica, inclusi i breakout, che sono concettualmente semplici ma hanno un ritardo intrinseco che può richiedere pazienza. Il relatore conclude che la semplificazione è la chiave per raggiungere l'apice della perfezione e ricorda agli investitori di essere al servizio del mercato.
  
  
• 00:25:00 Il relatore discute due metodologie per il trading, voci asimmetriche e medie mobili. Le medie mobili aiutano a fornire un contesto nel mercato e, sebbene ci sia sempre un argomento sulla durata, lo svantaggio delle medie mobili è che non è facile negoziare mercati instabili. La buona notizia è che le medie mobili possono essere utilizzate anche per uscire dalle posizioni; quando le medie mobili si appiattiscono, le persone restituiscono molte prestazioni a causa dei costi di transazione dello slippage. L'oratore parla anche dei massimi più alti e dei minimi più alti, il che implica che il mercato si sta alzando quando fa massimi e minimi più alti. Infine, la metodologia preferita dall'oratore è il pavimento e il soffitto, che è la spalla destra del modello testa e spalle e può essere utilizzato per determinare quando entrare e uscire dalle negoziazioni.
  
  
• 00:30:00 Il relatore spiega il concetto di definizione del regime utilizzando l'esempio dei segni del pavimento e del soffitto. Discute di come i segni indicano rispettivamente un minimo più alto e un massimo più basso, e qualsiasi cosa nel mezzo sia considerata rialzista. Il relatore osserva che questo concetto funziona in tutte le classi di asset e nei tempi. Tuttavia, riconosce che la definizione del regime è onerosa dal punto di vista computazionale e richiede molto tempo per essere eseguita. Il relatore discute anche il punteggio, che è una media di tutti i metodi di definizione divergenti, e come può aiutare a determinare se le metodologie concordano o divergono nei prezzi relativi e assoluti. Il punteggio oscilla tra +1 e -1, con un accordo che indica un sentimento rialzista e una divergenza che indica un punteggio pari a zero.
  
  
• 00:35:00 L'oratore discute il potere dell'utilizzo di un metodo di punteggio per determinare se i segnali rialzisti e ribassisti concordano su un mercato. Quando il punteggio è zero, significa che il metodo non è d'accordo, e quando il punteggio è superiore a zero, sia gli indicatori assoluti che quelli relativi concordano. L'oratore spiega quindi l'aspettativa di guadagno, che è la percentuale di vincita per il peso medio meno la perdita per la perdita media e mostra un file di aspettativa di guadagno per tutte le metodologie. La metodologia consente di suddividere il mercato in due categorie, rialzisti e ribassisti, il che può aiutare a focalizzare l'analisi su settori specifici che stanno ottenendo buoni risultati. In definitiva si tratta di un'analisi preliminare, che aiuta a identificare quali titoli stanno sovraperformando e dovrebbero essere presi in considerazione per l'investimento.
  
  
• 00:40:00 Ci si chiede se l'analisi di regime possa essere applicata a singoli titoli o solo a settori. Il presentatore spiega che il regime è molto semplice e può essere valutato per ogni singolo titolo e utilizzato a livello di mercato. Il presentatore accenna anche al classico errore di vendere allo scoperto azioni ipercomprate e sottolinea che le azioni ipervendute di solito diventano depresse e sono frequent flyer. Inoltre, il presentatore spiega che le condizioni di ipercomprato e ipervenduto sono contestuali e sono calcolate in media in base al fatto che un titolo sia in territorio ribassista o rialzista e vengono osservate empiricamente nel tempo.
  
  
• 00:45:00 Il relatore discute il concetto di analisi di regime e come può aiutare i trader a evitare i falsi positivi che potrebbero incontrare nell'analisi tecnica. L'analisi del regime può essere utilizzata per selezionare tra rialzisti e ribassisti e semplificare il lavoro di trading. Inoltre, il relatore spiega che praticare il trend following sul lato lungo e l'inversione media sul lato corto può aggravare il rischio e che entrambi i lati dovrebbero essere trattati in modo simile per evitare rischi mal tratteggiati. Quando gli viene chiesto di coprire le code destra e sinistra con le opzioni, l'oratore lo sconsiglia e suggerisce invece di godersi il viaggio. Infine, il relatore spiega i relativi indicatori, come le medie mobili, su un grafico.
  
  
• 00:50:00 L'oratore spiega i diversi punti colorati sul grafico, compresi i punti rossi e verdi che rappresentano i minimi dello Swing High. Il pannello ha anche triangoli blu e rosa per il pavimento e il soffitto, con un pavimento e un soffitto rialzisti blu e un intervallo di trading salmone chiaro e verde chiaro. L'oratore menziona anche che non c'è un libro particolare che abbia ispirato la sua analisi del regime, ma ha grandi elogi per il lavoro di Robert Carver sul trading sistematico. Alla domanda sull'impatto della politica monetaria sull'analisi del regime, l'oratore ritiene che la politica della Federal Reserve statunitense sia fondamentale poiché tutto nel mondo ha un prezzo al di fuori del dollaro USA, influenzando direttamente o indirettamente il sentiment e, in ultima analisi, le tendenze del mercato.
  
  
• 00:55:00 L'oratore discute i diversi scenari che possono influenzare il mercato, in particolare il "regime", che si riferisce allo stato o alla condizione del mercato. I tre scenari sono il mercato troppo "gelido", i vigilantes obbligazionari che si alzano per "insegnare le buone maniere a tavola" e l'inflazione che forza la mano alla Fed. Il regime non ha il controllo di questi fattori ed è invece un riflesso dello stato del mercato. Il relatore introduce anche uno strumento che indica dove si trova attualmente il mercato e consente un migliore posizionamento in risposta ai cambiamenti del mercato.

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Micro-Alfa: Geologia Finanziaria | Conferenza Algo Trading

Micro-Alfa: Geologia Finanziaria | Conferenza Algo Trading

Durante la sua presentazione, il Dr. Thomas Starke ha approfondito il concetto di "micro alfa", che ha definito geologia finanziaria. Ha iniziato discutendo di come il panorama del trading si sia evoluto dai tradizionali mercati finanziari aperti al trading basato sullo schermo e, più recentemente, agli algoritmi. Per illustrare questa trasformazione, ha tracciato un'analogia con i giorni della corsa all'oro, in cui gli individui cercavano pepite d'oro nei fiumi nella loro ricerca di fortuna.

Il dottor Stark ha sottolineato che il trading è diventato sempre più complesso con l'avvento di strumenti avanzati come l'analisi dei dati, l'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale. Ha spiegato che semplici indicatori tecnici come le medie mobili non sono più così efficaci e il trading professionale si è spostato verso l'utilizzo di strategie quantitative. È stata presentata la definizione convenzionale di alpha, che rappresenta rendimenti non correlati al mercato, con benchmarking rispetto allo S&P 500 o Spy ETF.

Il relatore ha evidenziato le sfide affrontate dalle strategie alfa nei mercati odierni. Hanno notato che la proliferazione di giocatori, compresi i trader ad alta frequenza, ha aumentato l'efficienza e la casualità del mercato, rendendo più difficile estrarre profitti e riducendo l'efficacia degli indicatori predittivi.

Successivamente, è stato introdotto il concetto di microalfa e il relatore ha dimostrato come l'apprendimento automatico può essere utilizzato per generare queste piccole strategie specializzate per la generazione di alfa. Combinando più predittori deboli utilizzando metodi di ensemble come il bagging o l'aggregazione bootstrap, è possibile creare predittori più forti con varianza ridotta e un minor rischio di overfitting. Il relatore ha illustrato questo concetto utilizzando il segnale di trading crossover della media mobile come predittore debole all'interno di una strategia microalfa. Attraverso il backtesting e la suddivisione dei risultati in serie di treni e test, è possibile sviluppare strategie di trading più redditizie.

Il dottor Stark ha sottolineato l'importanza di testare e ottimizzare le strategie di trading per evitare l'overfitting. Piuttosto che selezionare semplicemente il miglior set di parametri, il relatore ha suggerito di tracciare i parametri disponibili e trovare correlazioni tra il test scelto e la metrica. È stata discussa la robustezza dell'overfitting nelle strategie di microalfa ed è stato evidenziato l'uso dell'aggregazione tramite insaccamento come metodo per combinare alfa deboli. Il relatore ha presentato la strategia di un cliente come esempio di come la combinazione di alfa può migliorare i risultati.

Inoltre, il relatore ha introdotto il concetto di "geologia finanziaria" o "estrazione di alfa", in cui i microalfa sono individualmente insignificanti ma possono essere combinati per creare una strategia di trading più solida ed efficace. Hanno sottolineato l'importanza dell'ampiezza, che si riferisce al numero di attività o strategie di trading utilizzate e alla loro correlazione. Sebbene l'aumento delle competenze sia impegnativo, l'aumento dell'ampiezza può portare a un rapporto di informazioni più elevato e a prestazioni migliori.

La discussione si è poi spostata sull'importanza della ponderazione e della gerarchia del portafoglio nell'ottimizzazione della performance. Sono stati spiegati diversi schemi di ponderazione, come ponderazioni uguali, portafogli di tangenza per i gestori patrimoniali con attività dei clienti significative e f ottimale per i trader al dettaglio tolleranti al rischio.

Si è discusso della produzione di segnali e della loro normalizzazione per creare cambiamenti di posizione nel tempo, insieme alla necessità di comprendere e minimizzare i costi di transazione. Il relatore ha evidenziato come una strategia long-only possa essere trasformata in una strategia quasi-short attraverso il ridimensionamento. Hanno anche menzionato l'esistenza di un effetto nei giorni feriali nelle strategie, in cui le dimensioni delle posizioni variano nei giorni feriali, portando potenzialmente alla progettazione di nuove strategie. Gli algoritmi di trading sono stati enfatizzati come mezzo per ridurre al minimo i costi di transazione, con l'algoritmo del prezzo di arrivo presentato come esempio.

Il relatore ha introdotto l'alumgramma I'm going Chris model, un modello di curva di esecuzione che aiuta a identificare l'esecuzione vicina alla migliore per le transazioni. Ottenendo un'esecuzione migliore rispetto al prezzo medio, i trader possono ridurre i costi di transazione e capitalizzare su bordi più piccoli, aggiungendo più microalfa ai loro modelli. Come esempio è stata presentata una strategia ESG, a dimostrazione della sua resilienza in condizioni di mercato volatili.

Il Dr. Starke ha posto una domanda sull'overfitting e ha spiegato che è difficile misurare ed eliminare completamente l'overfitting. Ha suggerito di aggiungere più alfa e di eseguire test per ogni aggiunta, osservando se il rapporto negozi migliora o meno. Tuttavia, ha messo in guardia contro la possibilità del cherry-picking e ha sottolineato l'importanza di ridurre al minimo l'overfitting il più possibile, anche se non può essere completamente evitato. Ha incoraggiato il pubblico a porre ulteriori domande nel sondaggio che avrebbero ricevuto dopo la sessione.

Verso la fine della sessione, il relatore ha annunciato una pausa di 15 minuti prima della prossima sessione sul processo di definizione del regime tra tori e orsi, che mirava a semplificare il lavoro. Hanno anche detto che Lauren Burner di Tokyo, in Giappone, si sarebbe unita alla sessione. Il relatore ha espresso gratitudine a Thomas Paul per la sua partecipazione alla prima sessione e ha espresso la speranza di rivederlo presto.

Il Dr. Thomas Starke ha fornito preziose informazioni sul concetto di "micro alfa" e sulla geologia finanziaria. Ha discusso l'evoluzione del trading dai mercati tradizionali alle strategie basate su algoritmi, le sfide affrontate dalle strategie alfa nell'ambiente di mercato odierno e il potenziale dell'apprendimento automatico per generare microalfa. È stata sottolineata l'importanza di testare, ottimizzare le strategie ed evitare l'overfitting, insieme all'importanza della ponderazione del portafoglio, della gestione dei costi di transazione e dell'uso di algoritmi di trading. L'oratore ha anche introdotto l'alumgram I'm going Chris model per una migliore esecuzione e ha annunciato il rilascio di un corso Quantra sui micro alfa. La sessione si è conclusa con una chiamata per ulteriori domande e una pausa prima della sessione successiva.

• 00:00:00 Il Dr. Thomas Stark discute il concetto di "micro alfa" e lo chiama geologia finanziaria. Spiega che il dominio del trading si è spostato dai mercati finanziari aperti alle proteste al trading basato sullo schermo e ora agli algoritmi. Traccia un'analogia con i giorni della corsa all'oro, in cui le persone cercavano pepite d'oro nei fiumi per cercare di fare fortuna. La sezione si conclude con il Dr. Stark che si presenta e condivide le sue informazioni di contatto, inclusi LinkedIn, e-mail, canale YouTube e handle di Twitter.
  
  
• 00:05:00 L'oratore utilizza l'analogia dell'estrazione di polvere d'oro da tonnellate di roccia per spiegare come il commercio sia diventato più complesso con l'uso di macchinari pesanti come l'analisi dei dati, l'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale. Notano che semplici indicatori tecnici come le medie mobili non sono più efficaci e il trading professionale si è ampiamente spostato verso l'uso di strategie quantitative. Il relatore definisce quindi la definizione convenzionale di alfa come la correlazione tra i rendimenti del mercato e i rendimenti della strategia, con benchmarking rispetto all'S&P 500 o Spy ETF. Spiegano che i microalfa sono strategie di generazione di alfa piccole e specializzate che possono essere utilizzate per integrare o sostituire le strategie alfa tradizionali.
  
  
• 00:10:00 Il relatore spiega il concetto di Alpha, che è un termine utilizzato nella gestione patrimoniale per indicare rendimenti non correlati al mercato. Il relatore osserva inoltre che i rendimenti idiosincratici rappresentano l'abilità dei trader o dei gestori patrimoniali e vengono calcolati quando la curva di alimentazione attraversa la linea dello zero sull'asse y. Sebbene gli alfa fossero più semplici, sono diventati più deboli a causa della proliferazione di attori nei mercati finanziari, compresi i trader ad alta frequenza che rendono i mercati più efficienti e casuali. Questa maggiore casualità significa che è più difficile estrarre profitti dal mercato e che gli indicatori predittivi sono diventati meno efficaci.
  
  
• 00:15:00 Il relatore discute il concetto di "microalfa" e come possono essere generati attraverso l'uso dell'apprendimento automatico. Prendendo più predittori deboli e combinandoli utilizzando metodi di ensemble come il bagging o l'aggregazione bootstrap, è possibile creare un predittore più forte con una varianza inferiore e un rischio ridotto di overfitting. L'oratore dimostra come questo può funzionare utilizzando l'esempio del segnale di trading crossover della media mobile e come può essere utilizzato come predittore debole all'interno di una strategia microalfa. Eseguendo backtest su un'ampia gamma di set di parametri e suddividendo i risultati in un treno e un set di test, è possibile generare strategie di trading più redditizie.
  
  
• 00:20:00 Il relatore discute l'importanza di testare e ottimizzare le strategie di trading per evitare l'overfitting. Spiegano che la semplice scelta del miglior set di parametri può comportare un overfitting e suggeriscono invece di tracciare i parametri disponibili e trovare una correlazione tra il test e la metrica scelta. Discutono quindi dell'importanza della robustezza per l'overfitting nelle strategie micro Alpha e di come l'aggregazione attraverso il bagging può aiutare a combinare gli Alpha deboli. Presentano una strategia che hanno recentemente creato per un cliente come esempio di come la combinazione di Alpha può migliorare i risultati.
  
  
• 00:25:00 L'oratore discute i "microalfa", che sono piccole strategie di trading individualmente insignificanti che sono relativamente robuste e possono essere combinate per creare una strategia più solida ed efficace. Il processo di combinazione di questi microalfa è denominato "estrazione alfa" o "geologia finanziaria", in cui piccoli granelli di polvere d'oro vengono combinati per creare un solido lingotto d'oro. Il relatore sottolinea l'importanza dell'ampiezza, che si riferisce a quanti asset o strategie di trading vengono utilizzati e quanto sono correlati. Mentre l'abilità è difficile da aumentare, l'ampiezza può essere aumentata facilmente, portando a un rapporto di informazioni più elevato e a migliori prestazioni della strategia di trading.
  
  
• 00:30:00 Il relatore discute il concetto di "respiro" nel trading e come aumentare il numero di asset e strategie può portare a prestazioni migliori. Menzionano vari stili di trading, come l'alto coefficiente di informazioni e il respiro basso di Warren Buffett, rispetto ad aziende come la tecnologia rinascimentale con abilità enormi e respiro enorme. Il relatore delinea diverse strategie, inclusi indicatori tecnici, anomalie statistiche, autocorrelazione, riconoscimento di modelli e segnali di apprendimento automatico, nonché segnali basati sul tempo. Inoltre, spiegano come la ponderazione e la gerarchia svolgano un ruolo fondamentale nella gestione del portafoglio per ottimizzare le prestazioni.
  
  
• 00:35:00 Il relatore discute diversi tipi di pesi che possono essere utilizzati per ponderare portafogli di strategie o attività. L'oratore afferma che i pesi uguali sono un buon modo per ponderare i portafogli, anche se possono sembrare banali. Viene discusso anche il portafoglio di tangenza, che viene utilizzato per ottenere i migliori rendimenti aggiustati per il rischio per un portafoglio combinato. L'oratore menziona anche f ottimale, che è un altro schema di ponderazione utilizzato per aumentare i profitti ma con la massima volatilità. Il relatore consiglia che i gestori patrimoniali che gestiscono molti asset dei clienti dovrebbero lavorare con portafogli di tangenza o schemi di portafoglio simili, mentre per i trader al dettaglio che sono abbastanza tolleranti al rischio, f ottimale potrebbe essere adatto.
  
  
• 00:40:00 L'oratore discute la produzione dei segnali e come vengono normalizzati per creare un cambiamento di posizione nel tempo, che può portare a fluttuazioni elevate. Il relatore sottolinea inoltre l'importanza di comprendere i costi di transazione ed eseguire bene le negoziazioni per ridurre al minimo tali costi. Inoltre, il relatore spiega come una strategia long-only può essere trasformata in una strategia quasi-short attraverso l'uso del ridimensionamento. Inoltre, il relatore sottolinea un effetto nei giorni feriali nelle strategie, in cui le dimensioni delle posizioni differiscono tra i diversi giorni della settimana, e suggerisce che questo potrebbe essere utilizzato per progettare una nuova strategia. Infine, il relatore sottolinea l'importanza dell'utilizzo di algoritmi di trading per ridurre al minimo i costi di transazione e dimostra come funziona l'algoritmo del prezzo di arrivo a tale scopo.
  
  
• 00:45:00 L'oratore discute l'emergere di uno specifico modello di curva di esecuzione chiamato modello alumgram I'm going Chris, che può essere utilizzato per identificare un'esecuzione vicina alla migliore per le transazioni. Ottenendo un'esecuzione migliore del prezzo medio, i trader possono risparmiare sui costi di transazione e sfruttare margini più piccoli, aggiungendo così più micro Alpha ai loro modelli. Il relatore presenta una strategia ESG come esempio, in cui le condizioni di mercato volatili non hanno avuto un impatto significativo sulla sua performance. Il relatore annuncia anche il rilascio di un corso Quantra sui micro Alpha, che copre una vasta gamma di argomenti, dalla progettazione di backtest alla costruzione di una piattaforma di trading.
  
  
• 00:50:00 Al dottor Starke viene chiesto dell'overfitting e di come misura e imposta i criteri di accettazione per un livello di adattamento. Spiega che non esiste una buona misura per l'overfitting e può essere difficile minimizzarlo del tutto. Il Dr. Scott suggerisce di aggiungere più Alpha e di eseguire test per ogni aggiunta per vedere se il rapporto del negozio migliora o meno, ma avverte che la selezione delle ciliegie è una possibilità. Consiglia inoltre di essere consapevoli di ridurre al minimo l'overfitting il più possibile poiché nulla di ciò che viene fatto può evitare del tutto un certo livello di overfitting. Infine, suggerisce che il pubblico possa porre ulteriori domande nel sondaggio che riceverà dopo la sessione.
  
  
• 00:55:00 Il relatore annuncia una pausa di 15 minuti prima della prossima sessione sul processo di definizione del regime tra tori e orsi, il che semplifica il lavoro. Lauren Burner da Tokyo, Giappone si unirà alla sessione. Il relatore ringrazia Thomas Paul per la sua partecipazione alla prima sessione e spera di rivederlo presto.

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Introduzione al trading sistematico di opzioni | Webinar gratuito

Introduzione al trading sistematico di opzioni | Webinar gratuito

Akshay Chaudhary, analista quantitativo di Continuum, ha tenuto una presentazione approfondita sull'importanza del trading sistematico di opzioni. Ha iniziato illustrando le insidie del trading basato sull'intuizione e l'emozione, raccontando la sfortunata esperienza di un trader che ha subito perdite significative. Akshay ha sottolineato la necessità di un piano di trading ben definito, un quadro logico rigoroso e l'implementazione di misure di stop loss per mitigare il rischio.

Il relatore ha approfondito l'approccio sistematico al trading di opzioni, spiegando il suo processo in più fasi. Inizia con l'acquisizione di dati sulle opzioni, che possono essere ottenuti da fornitori o fonti gratuite come Yahoo Finance o Google Finance. I dati vengono quindi organizzati e archiviati in file CSV o database a seconda della loro dimensione. Il passaggio successivo prevede lo screening dei dati in base a parametri specifici, creando un sottoinsieme dell'intero set di dati. Successivamente, viene definita una strategia di opzione e vengono stabilite le regole di entrata e di uscita. La strategia viene sottoposta a test retrospettivi, valutando le sue prestazioni in base a metriche come il massimo drawdown, l'indice di Sharpe e la varianza. Infine, la strategia viene ottimizzata regolando i parametri per massimizzare i profitti o minimizzare il rischio, e viene testata in avanti o scambiata su carta per convalidarne l'efficacia in un contesto di mercato reale.

Il processo sistematico di trading di opzioni è stato ulteriormente spiegato, evidenziando l'importanza di recuperare e pulire i dati, creare screener per identificare le opzioni adatte, definire chiare regole di trading per l'ingresso e l'uscita, condurre test retrospettivi per valutare le prestazioni, ottimizzare le strategie se necessario e testarle in avanti in condizioni di mercato in tempo reale. Il relatore ha presentato come esempio una strategia back short butterfly, utilizzando indicatori tecnici per le entrate e le uscite commerciali. Hanno dimostrato il codice per l'importazione dei dati, il calcolo degli indicatori, la generazione dei segnali e il backtesting della strategia.

La presentazione video ha mostrato i risultati del backtesting di una semplice strategia. La strategia si basava su specifiche condizioni di entrata e uscita, con i risultati del backtesting che illustravano l'utile netto e il P&L cumulativo. Il relatore ha menzionato strategie più complesse come i condor di ferro e ha sottolineato l'importanza delle strategie di test in avanti attraverso scenari di trading cartaceo prima di implementarle nel mercato dal vivo. Sono state discusse anche le cose da fare e da non fare nel trading sistematico di opzioni, incluso l'ottenimento di dati da fonti credibili, il factoring nei costi di transazione e gli slippage, il mantenimento delle riserve di capitale e l'implementazione di misure di stop-loss per gestire il rischio in modo efficace.

È stata evidenziata la gestione del rischio nel trading di opzioni, con enfasi su strategie come gli ordini stop-loss e la copertura. Sono stati delineati i quattro aspetti chiave del trading di opzioni: backtesting e ottimizzazione delle strategie, utilizzo di adeguate tecniche di dimensionamento delle posizioni e gestione del rischio, mantenimento della semplicità nel sistema di trading e adesione al piano stabilito. Al contrario, ai trader è stato consigliato di evitare di complicare il sistema, interferire con la strategia, sovraesporsi a una singola strategia e negoziare opzioni illiquide. Il relatore ha anche promosso un corso completo chiamato "Trading sistematico di opzioni", che copre vari aspetti del trading sistematico e delle strategie di trading.

Nel contesto dell'acquisizione di dati storici sulla catena di opzioni, sono state esplorate alternative a Yahoo Finance. Piattaforme di broker come TD Ameritrade o E-Trade sono state consigliate in quanto forniscono l'accesso ai dati storici della catena di opzioni. Anche fornitori di dati di terze parti come OptionMetrics o IvyDB sono stati citati come fonti di dati storici sulle opzioni, anche se a pagamento. È stato sottolineato che dovrebbe essere condotta una ricerca approfondita per selezionare un fornitore di dati affidabile che soddisfi le esigenze individuali.

Il relatore ha sottolineato l'importanza dei fornitori di dati per i dati in tempo reale nel trading di opzioni, sottolineando la necessità di fonti di dati credibili. Hanno risposto a una domanda relativa al contenuto del corso, assicurando agli spettatori che sarebbero stati forniti file per il backtest delle opzioni farfalla. Il corso ha coperto strategie come la strategia della farfalla, la strategia del condor di ferro e gli spread. È stato chiarito che il corso andava dai livelli di base a quelli avanzati, rivolgendosi a persone con una comprensione fondamentale delle opzioni. L'analisi tecnica è stata menzionata come uno strumento di uscita, utile per avere conoscenza ma non un prerequisito.

Il relatore ha risposto a varie domande del pubblico riguardanti la sovrapposizione tra il programma esecutivo nel trading algoritmico e il trading di opzioni, la disponibilità di dati per il backtesting in Python e i criteri per considerare le opzioni come illiquide. Python è stato consigliato come linguaggio di codifica preferito per il backtesting, con l'uso di librerie per indicatori tecnici e apprendimento automatico. Tuttavia, è stato notato che potrebbero essere utilizzati anche altri linguaggi come Java. L'oratore ha menzionato BlueShift come un'altra opzione per il backtest, in quanto fornisce un'interfaccia Python.

È stata sottolineata l'importanza delle strategie di test in avanti prima dell'aumento di scala. È stato consigliato di condurre test in avanti per alcuni mesi o un anno per garantire che la strategia funzioni bene nel mercato reale prima di aumentare il capitale o apportare modifiche. La fiducia nell'efficacia del sistema è fondamentale prima di implementarlo su scala più ampia. La durata dei test in avanti può variare in base alla frequenza di negoziazione e alla strategia specifica impiegata. Il relatore ha sottolineato la necessità di un approfondito backtesting e trading cartaceo prima dei test forward, aumentando gradualmente il capitale monitorando al contempo le prestazioni del sistema.

Il relatore ha raccomandato di testare strategie sistematiche di trading di opzioni per un minimo di tre o quattro mesi per catturare diversi scenari di mercato e valutare le prestazioni in varie condizioni. Sono state affrontate diverse domande del pubblico, comprese domande sull'automazione della strategia di domanda e offerta e se il corso copriva strategie basate sulla superficie IV (volatilità implicita). Il relatore ha anche fornito una breve spiegazione degli spread del calendario e ha consigliato agli studenti interessati di mettersi in contatto con i consulenti del corso per determinare il corso più adatto ai loro obiettivi, come diventare un quant trader.

È stata discussa la possibilità di utilizzare un algoritmo per identificare le candele oscillanti o di inversione. Il relatore ha spiegato che la fattibilità dipende dallo sviluppo di regole logiche basate su specifici parametri o proprietà della candela, come modelli di candele come il modello a martello. Per quanto riguarda la scelta tra C++ e Python per il trading, è stato suggerito che Python è sufficiente per tempi più lunghi, mentre C++ è più adatto per il trading a bassa latenza e ad alta frequenza. Per i nuovi arrivati interessati al trading algoritmico di opzioni, il relatore ha raccomandato di esplorare gli approcci quantitativi nel trading di futures e opzioni. Hanno anche sottolineato l'importanza del trading automatico utilizzando Python e Interactive Brokers.

Il relatore ha concluso il webinar incoraggiando i partecipanti a completare un sondaggio per fornire feedback e assicurarsi che tutte le loro domande fossero state risolte. Hanno ricordato agli spettatori uno sconto esclusivo disponibile solo per i partecipanti al webinar e hanno suggerito di rivedere la pagina del corso e di sfruttare l'anteprima gratuita prima di iscriversi. Gli spettatori sono stati invitati a connettersi con i consulenti del corso per ulteriori informazioni e un percorso di apprendimento personalizzato. Il relatore ha espresso gratitudine per il supporto del pubblico e li ha incoraggiati a fornire feedback per futuri webinar.

• 00:00:00 Akshay Chaudhary, analista quantitativo di Continuum, discute la necessità di un trading sistematico di opzioni. Fornisce un esempio di un trader che commercia in base all'intuizione e all'emozione, portando a perdite significative. Akshay sottolinea l'importanza di avere un piano di trading, una logica rigorosa per il trading e l'implementazione di stop loss. Spiega inoltre che il trading sistematico di opzioni implica molto più delle semplici regole di entrata e uscita.
  
  
• 00:05:00 Il relatore ha discusso l'approccio sistematico al trading di opzioni, che prevede l'ottenimento di dati, lo screening in base a determinati parametri, il backtesting e infine il forward testing. Il primo passo è ottenere i dati sulle opzioni, che possono essere recuperati da fornitori o fonti gratuite come Yahoo Finance o Google Finance. Una volta ottenuti i dati, possono essere archiviati in file CSV o database a seconda delle dimensioni. Il passaggio successivo è lo screening dei dati in base a parametri specifici, che è un sottoinsieme dell'intero set di dati. Il passaggio successivo prevede la definizione di una strategia di opzioni, il test e la definizione delle regole di ingresso e uscita. La strategia può essere testata e valutata in base al drawdown massimo, all'indice di Sharpe e alla varianza. Infine, la strategia dovrebbe essere ottimizzata modificando i parametri per massimizzare il profitto o minimizzare il rischio, e dovrebbe essere testata in avanti o scambiata su carta per garantirne l'efficacia.
  
  
• 00:10:00 Il relatore spiega il processo sistematico di trading di opzioni, che prevede il recupero e la pulizia dei dati, la creazione di uno screener per trovare un sottoinsieme di opzioni, la definizione delle regole di trading per l'entrata e l'uscita, il backtest della strategia, la valutazione delle sue prestazioni, l'ottimizzazione se necessari e test in avanti nel mercato dal vivo. Forniscono inoltre una panoramica di una strategia back short butterfly, che utilizza indicatori tecnici per entrare e uscire dalle negoziazioni e illustrare il codice per l'importazione dei dati, il calcolo degli indicatori, la generazione di segnali di entrata e uscita e il backtesting della strategia.
  
  
• 00:15:00 Il video copre i risultati del backtesting generati da una semplice strategia nel taccuino. La strategia si basa su condizioni di ingresso e uscita per fare trading in modo sistematico e i risultati del backtesting mostrano l'utile netto e il P&L cumulativo. Il video menziona strategie più complesse come i condor di ferro e la necessità di inoltrare strategie di test utilizzando scenari di trading cartaceo prima di implementarle nel mercato live. Il video passa quindi a discutere le cose da fare e da non fare nel trading sistematico di opzioni, incluso l'ottenimento di dati da una fonte credibile, la contabilizzazione dei costi di transazione e degli slittamenti, il mantenimento delle riserve di capitale e l'implementazione di misure di stop loss per gestire il rischio.
  
  
• 00:20:00 Il relatore sottolinea l'importanza della gestione del rischio nel trading di opzioni utilizzando strategie come stop loss e hedging. Le quattro cose da fare del trading di opzioni includono il backtesting e l'ottimizzazione delle strategie, l'utilizzo di un appropriato dimensionamento della posizione e la gestione del rischio, la semplicità del sistema di trading e il rispetto del piano. D'altra parte, i trader dovrebbero evitare di complicare il sistema, intervenire sulla strategia, scommettere eccessivamente su una singola strategia e negoziare opzioni liquide. Il relatore prosegue promuovendo un corso completo chiamato Systematic Options Trading che copre vari aspetti del trading sistematico e delle strategie di trading.
  
  
• 00:25:00 Se stai cercando un'alternativa a Yahoo Finance per i dati storici della catena di opzioni, ci sono alcune opzioni disponibili. Uno è utilizzare piattaforme di broker come TD Ameritrade o E-Trade che forniscono l'accesso ai dati storici della catena di opzioni. Un'altra opzione è utilizzare fornitori di dati di terze parti come OptionMetrics o IvyDB che forniscono dati storici sulle opzioni a pagamento. È importante fare le tue ricerche e scegliere un fornitore di dati affidabile che soddisfi le tue esigenze.
  
  
• 00:30:00 Il relatore discute l'importanza dei fornitori di dati per i dati in tempo reale nel trading di opzioni e sottolinea la necessità di credibilità nelle fonti di dati. Quindi rispondono a una domanda sul contenuto del corso, affermando che verranno forniti i file per il backtest delle opzioni farfalla e che il corso copre strategie come la strategia farfalla, la strategia iron condor e gli spread. Inoltre, il relatore afferma che il corso copre tutto, dal livello base a quello avanzato, rendendolo accessibile a coloro che hanno una conoscenza di base delle opzioni. Infine, chiariscono che l'analisi tecnica viene utilizzata come strumento di uscita e sebbene sia utile avere una conoscenza pratica al riguardo, non è un requisito.
  
  
• 00:35:00 Il relatore risponde a varie domande relative al corso sistematico di trading di opzioni. Il corso è adatto a principianti che hanno una conoscenza di base del trading di opzioni. I dati utilizzati nel corso sono principalmente per le opzioni Nifty 50 in quanto è un corso incentrato sull'India, ma i concetti possono essere applicati anche alle opzioni statunitensi una volta che i dati saranno disponibili. Il relatore fornisce anche consigli a un aspirante trader quantitativo interessato a entrare a far parte di aziende HFT, sottolineando l'importanza delle capacità di codifica.
  
  
• 00:40:00 Il relatore risponde alle domande degli spettatori relative alla sovrapposizione del programma esecutivo nel trading algoritmico con il trading di opzioni e la disponibilità di dati per il backtesting in Python. Forniscono inoltre criteri per considerare le opzioni come illiquide, come un basso open interest e un elevato bid-ask spread. Il relatore suggerisce che Python è il linguaggio di codifica preferito per il backtest e l'uso di librerie per indicatori tecnici e apprendimento automatico, ma possono essere utilizzati anche altri linguaggi come Java. Menzionano anche che BlueShift, che ha un'interfaccia Python, è un'altra opzione per il backtest.
  
  
• 00:45:00 Provalo in avanti per alcuni mesi o un anno per assicurarti che funzioni bene nel mercato dal vivo prima di aumentare il capitale o apportare modifiche. È importante avere fiducia nel proprio sistema prima di distribuirlo su una scala più ampia. Inoltre, il periodo di tempo per i test in avanti può anche dipendere dalla frequenza delle negoziazioni e dalla strategia specifica utilizzata. Nel complesso, è importante eseguire accuratamente il backtest e il commercio di carta prima dei test forward, quindi aumentare gradualmente il capitale monitorando le prestazioni del sistema.
  
  
• 00:50:00 Il relatore consiglia di testare strategie sistematiche di trading di opzioni per un minimo di tre o quattro mesi per catturare diversi scenari di mercato e determinare come si comporta la strategia in ciascuno di essi. Quindi rispondono a diverse domande del pubblico, inclusa una sull'automazione della strategia di domanda e offerta e un'altra sul fatto che il corso copra strategie basate sulla superficie IV. Forniscono anche una breve spiegazione degli spread del calendario e suggeriscono agli studenti interessati di mettersi in contatto con i consulenti del corso per determinare quale corso è il migliore per i loro obiettivi, come diventare un commerciante quantitativo.
  
  
• 00:55:00 Il relatore discute la possibilità di utilizzare un algoritmo per identificare le candele oscillanti o di inversione. Spiega che la capacità di farlo dipende da quanto bene viene sviluppata la logica in base a determinati parametri o proprietà della candela, come i modelli di candele come il modello a martello. In termini di utilizzo di C++ rispetto a Python per il trading, la scelta dipende dai tempi di trading. Python è sufficiente per il trading su un periodo di tempo più lungo, mentre C++ è migliore per il trading a bassa latenza e ad alta frequenza. Per i nuovi arrivati interessati al trading di opzioni algoritmico, il relatore suggerisce gli approcci quantitativi nel percorso di trading di futures e opzioni, ma sottolinea anche l'importanza del trading automatizzato utilizzando Python e Interactive Brokers.
  
  
• 01:00:00 Il relatore conclude il webinar e incoraggia i partecipanti a completare il sondaggio per fornire feedback e garantire che tutte le loro domande ricevano risposta. Ricorda agli spettatori lo sconto esclusivo offerto solo ai partecipanti al webinar e suggerisce di rivedere la pagina del corso e di prendere l'anteprima gratuita prima di decidere se iscriversi. Invita inoltre gli spettatori a connettersi con i consulenti del corso per ulteriori informazioni e un percorso di apprendimento personalizzato. Infine, ringrazia il relatore e il pubblico per il loro supporto e li incoraggia a fornire feedback per futuri webinar.

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Vantaggi competitivi nel trading algoritmico | Corso di trading algoritmico

Vantaggi competitivi nel trading algoritmico | Corso di trading algoritmico

Durante il webinar, Nitesh Khandelwal, co-fondatore e CEO di Quantum City, ha approfondito l'importanza dei vantaggi competitivi nel trading algoritmico. Ha iniziato definendo cos'è un vantaggio e ha fornito esempi di diverse strategie di trading. Khandelwal ha sottolineato che i vantaggi competitivi sono fondamentali per far prosperare le imprese commerciali man mano che ottengono più successo. Durante la sessione, gli spettatori hanno acquisito una comprensione completa degli ampi margini che le aziende di trading possono acquisire e dei vantaggi specifici rilevanti per diversi tipi di strategie.

Khandelwal ha introdotto QuantInsti, la sua organizzazione con la missione di creare un ecosistema che consenta e consenta il trading e gli investimenti sistematici in tutto il mondo. Ha evidenziato diverse iniziative, tra cui il loro programma di certificazione leader chiamato Quantra, la piattaforma di ricerca e trading Blue Shift e partnership aziendali in 20 paesi. Condividendo queste iniziative, il relatore ha mostrato l'impegno di QuantInsti nella sua missione.

Andando avanti, il relatore ha discusso del vantaggio competitivo dal punto di vista del business, definendolo come un vantaggio che un'azienda detiene rispetto ai suoi concorrenti. Per illustrare questo concetto, ha citato aziende rinomate come Apple, Google, Tesla, JP Morgan e Goldman Sachs, invitando il pubblico a contemplare quale potrebbe essere il loro vantaggio competitivo.

Successivamente, Khandelwal ha approfondito i vantaggi competitivi in particolare nel trading algoritmico. Ha delineato varie fonti di vantaggio competitivo, tra cui tecnologia proprietaria, diritti di proprietà intellettuale, prodotti o servizi unici, tecnologia all'avanguardia, forte cultura aziendale e accesso a risorse o ecosistemi specifici. Nel contesto del trading algoritmico, ha spiegato che comporta l'immissione di ordini basati su determinate logiche o condizioni, che possono essere automatizzate o gestite manualmente. L'uso di algoritmi nel trading fornisce un vantaggio competitivo consentendo un'elaborazione dei dati più rapida, capacità di ricerca efficienti e interfacce utente o flussi migliorati. Il relatore ha citato RenTech come esempio di un'azienda che ha acquisito vantaggi significativi attraverso la proprietà intellettuale e i sistemi nel dominio del trading algoritmico.

La discussione si è poi spostata sulla classificazione delle strategie di trading. Khandelwal ha ampiamente classificato gli stili di investimento o di negoziazione in quantitativi, tecnici o fondamentali. Ha ulteriormente classificato la visione o il fattore di trading sottostante come trend, mean reverting o event-based. Ha continuato spiegando 15 segregazioni chiave e vantaggi competitivi nel mondo del trading, comprendendo strategie come momentum trading, arbitraggio statistico, value investing, breakout trading, carry trading e sistemi basati su eventi. Il relatore ha sottolineato che alcuni di questi sistemi sono altamente automatizzati, mentre altri implicano un processo decisionale più discrezionale.

Affrontando l'importanza della velocità come vantaggio competitivo nel trading algoritmico, Khandelwal ha sottolineato la necessità di ridurre la latenza in tutti gli aspetti del trading, inclusa la trasmissione o la latenza di rete. Ha spiegato che il raggiungimento di una latenza inferiore comporta la collocazione o il posizionamento di sistemi vicino allo scambio in data center di prossimità per ridurre al minimo il tempo necessario per il trasferimento dei dati. Dopo aver ottimizzato la latenza di trasmissione, è possibile apportare ulteriori miglioramenti all'infrastruttura hardware e software del sistema di trading algoritmico per ridurre il tempo necessario affinché i dati raggiungano lo scambio. Il relatore ha sottolineato che più veloce è il sistema di trading, più significativo è l'alfa, che è cruciale per le società di trading ad alta frequenza.

La discussione si è estesa ad altri vantaggi competitivi nel trading algoritmico, come la qualità dei dati e l'accesso a fonti di dati alternative come le immagini satellitari per la valutazione della domanda. Khandelwal ha sottolineato l'importanza di un'infrastruttura strategica che converte in modo efficiente le idee in azioni eseguibili. Ha anche menzionato i vantaggi di ampie capacità di ricerca, modelli di prezzo avanzati e accesso a vari mercati tramite broker o prime broker. Durante la presentazione, il relatore ha sottolineato l'importanza di avere un vantaggio competitivo unico per avere successo nel trading algoritmico.

Un argomento toccato è stato il concetto di "ultimo sguardo" nel forex trading, in cui il market maker ha l'ultima parola sull'accettazione di uno scambio dopo che un acquirente e un venditore si sono accordati su un prezzo. Questo accesso preferenziale rappresenta un vantaggio significativo nel trading. Inoltre, Khandelwal ha sottolineato l'importanza di un back office fluido e di una corretta gestione del rischio come vantaggi computazionali, in quanto aiutano i trader a evitare perdite sostanziali. Ha anche sottolineato il vantaggio di avere accesso ai fondi senza pagamento immediato, che fornisce flessibilità nel trading.

Inoltre, il relatore ha discusso dei vantaggi competitivi che le istituzioni finanziarie e i trader possono avere nel trading algoritmico. Ha identificato il basso costo del finanziamento e l'accesso alla spina ai banchi di negoziazione come un importante vantaggio di cui godono le banche. Un altro vantaggio è avere una struttura fiscale che riduce effettivamente a zero l'imposta sulle plusvalenze. Anche l'accesso a informazioni, notizie e modifiche normative rappresenta un vantaggio significativo. Infine, la proprietà intellettuale, comprese strategie uniche, miglioramenti hardware e software e processi proprietari, offre ai trader un vantaggio sostanziale rispetto alla concorrenza.

Continuando la discussione, Khandelwal ha evidenziato nove vantaggi competitivi che possono contribuire al successo e alla rapida crescita dei trader. Questi margini includono know-how di processo, brevetti, competenze, team dedicati e continuità. Possedere uno o più di questi margini può essere una solida base per far prosperare i trader nel mercato. Il relatore ha quindi delineato i limiti rilevanti per strategie specifiche come il pair trading e il market making ad alta frequenza, inclusi fattori come velocità, dati di mercato, infrastruttura strategica, gestione del rischio di back-office, costi di finanziamento e proprietà intellettuale.

Il relatore ha sottolineato l'importanza di identificare e acquisire vantaggi specifici rilevanti per la propria strategia di trading. Comprendere i tipi di margini che si allineano con la strategia scelta è fondamentale, in quanto consente ai trader di concentrarsi sull'acquisizione e sfruttare i giusti vantaggi. Khandelwal ha anche sottolineato l'importanza di un'efficace gestione del rischio e ha menzionato l'utilizzo dei propri strumenti di gestione del rischio proprietari.

Per affrontare le sfide normative, il relatore ha suggerito di iniziare con le risorse del regolatore, come le loro FAQ o la sezione delle domande frequenti, che possono fornire preziose informazioni. Infine, Khandelwal ha incoraggiato gli spettatori a prendere in considerazione il programma EPAT per coloro che sono interessati a stabilire il proprio trading desk algoritmico o perseguire una carriera nel trading quantitativo.

Durante la sessione di domande e risposte, il relatore ha risposto a varie domande del pubblico su argomenti che vanno dalle normative a specifiche strategie di trading come la strategia short gamma. Ha sottolineato l'importanza della microstruttura del mercato e ha presentato il Dr. Robert Kissel, un nuovo membro della facoltà con una vasta esperienza nel settore. Khandelwal ha anche risposto a una domanda sull'applicazione della scienza dei dati nel trading, sottolineando che la scienza dei dati ha molteplici applicazioni oltre al semplice apprendimento automatico o all'analisi dei dati. Ha raccomandato di avere una conoscenza di base delle statistiche e dei mercati finanziari per sfruttare appieno il potenziale della scienza dei dati nel trading.

Inoltre, il relatore ha discusso i casi d'uso dell'apprendimento automatico nel trading algoritmico, inclusa la previsione delle tendenze del mercato, la gestione del rischio e l'individuazione dei regimi per determinare strategie adeguate. Ha riconosciuto che l'automazione può aiutare a superare in una certa misura gli aspetti psicologici del trading, ma alla fine, un approccio sistematico, con o senza automazione, è ciò che porta al successo. Khandelwal ha consigliato a coloro che non sono esperti di programmazione di iniziare con risorse gratuite per apprendere la programmazione e valutare il proprio livello di interesse prima di impegnarsi completamente nel trading algoritmico.

Nel segmento finale, Khandelwal si è concentrato sugli strumenti di programmazione utilizzati nel trading algoritmico. Ha sottolineato che la creazione di software per connettersi allo scambio e decodificare i dati viene tipicamente eseguita in C++ o anche direttamente sull'hardware. Tuttavia, per lo sviluppo della strategia, Python viene spesso utilizzato a meno che il trading ad alta frequenza, che richiede l'elaborazione degli ordini in microsecondi, non sia al centro dell'attenzione. Il relatore ha incoraggiato i partecipanti a inviare via e-mail le loro domande senza risposta a causa dei limiti di tempo.

Nitesh Khandelwal ha tenuto una presentazione approfondita sul concetto di vantaggio competitivo nel trading algoritmico. Ha fornito una comprensione completa dei diversi tipi di vantaggi, delle strategie di trading e dell'importanza di acquisire vantaggi rilevanti per avere successo nel dinamico mercato del trading.

• 00:00:00 Nitesh Khandelwal, co-fondatore e CEO di Quantum City, discute l'importanza dei vantaggi competitivi nel trading algoritmico. Definisce cos'è un vantaggio e fornisce esempi di diversi tipi di strategie di trading. Khandelwal sottolinea l'importanza dei vantaggi competitivi per le imprese commerciali man mano che acquisiscono maggiore successo. Attraverso questa sessione, gli spettatori acquisiranno una comprensione degli ampi margini acquisiti dalle aziende di trading e dei vantaggi rilevanti per diversi tipi di strategie.
  
  
• 00:05:00 Il relatore parla del concetto di vantaggio competitivo nel trading algoritmico e di come sia essenziale avere vantaggi rilevanti per avere successo nel mercato del trading. Il relatore condivide la loro organizzazione, QuantInsti, che ha la missione di creare un ecosistema per consentire e potenziare il mondo per il commercio e gli investimenti sistematici. Hanno diverse iniziative incentrate su questa missione, tra cui un programma di certificazione leader, Quantra, una piattaforma di ricerca e trading chiamata Blue Shift e partnership aziendali in 20 paesi. Discutono quindi del vantaggio competitivo dal punto di vista del business, definendolo come un fatto che un'azienda ha un vantaggio rispetto ai suoi concorrenti, ed evidenziano esempi come Apple, Google, Tesla, JP Morgan e Goldman Sachs, chiedendo al pubblico di condividere i loro pensieri su quale potrebbe essere il loro vantaggio competitivo.
  
  
• 00:10:00 Il relatore discute i vantaggi competitivi nel trading algoritmico. I vantaggi competitivi possono derivare dall'avere una tecnologia proprietaria o diritti di proprietà intellettuale, un prodotto o servizio unico, tecnologia high-tech, una buona cultura aziendale e l'accesso a determinate risorse o ecosistemi. Per il trading algoritmico in particolare, comporta l'inserimento di ordini basati su determinate logiche o condizioni, che possono essere automatizzate o gestite manualmente. L'uso di algoritmi nel trading è ciò che definisce il trading algoritmico e può dare ai trader un vantaggio competitivo consentendo loro di elaborare i dati più velocemente, cercare in modo efficiente e avere interfacce utente o flussi migliori. RenTech si distingue come esempio di un'azienda che ha acquisito vantaggi significativi attraverso la proprietà intellettuale e i sistemi nel dominio del trading algoritmico.
  
  
• 00:15:00 Il relatore spiega le varie strategie utilizzate nel mondo del trading e come possono essere classificate. L'oratore classifica ampiamente lo stile di investimento o di trading come quantitativo, tecnico o fondamentale e la visione o il fattore di trading sottostante come tendenza, ritorno alla media o basato su eventi. L'oratore spiega quindi le 15 segregazioni chiave e i vantaggi competitivi nel mondo del trading come momentum, arbitraggio statistico, value investing, breakout, carry e sistemi basati su eventi. L'oratore menziona anche che alcuni di questi sistemi sono fortemente automatizzati mentre altri sono più discrezionali.
  
  
• 00:20:00 Il relatore discute l'importanza della velocità come vantaggio competitivo nel trading algoritmico. L'obiettivo è ridurre la latenza in tutti gli aspetti del trading, inclusa la trasmissione o la latenza di rete. Ciò significa ridurre il tempo necessario ai dati per viaggiare da un punto all'altro, collocando i sistemi in data center di co-locazione o di prossimità vicino allo scambio. Dopo aver ridotto la latenza nella fase di trasmissione, è possibile apportare ulteriori miglioramenti all'infrastruttura hardware e software del sistema di trading algoritmico per ridurre il tempo necessario affinché i dati raggiungano lo scambio. L'oratore sottolinea che più veloce è il sistema di trading, più significativo è l'alfa, che è fondamentale per le società di trading ad alta frequenza.
  
  
• 00:25:00 Il relatore discute i vari vantaggi competitivi nel trading algoritmico, tra cui la qualità dei dati e l'accesso a fonti di dati alternative, come le immagini satellitari per valutare la domanda. Inoltre, disporre di un'infrastruttura strategica che converte in modo efficiente le idee in azioni eseguibili è fondamentale per il successo. Altri vantaggi includono la capacità di condurre ricerche approfondite, utilizzare modelli di prezzo avanzati e l'accesso a vari mercati tramite broker o prime broker. Nel complesso, il relatore sottolinea l'importanza di avere un vantaggio competitivo unico per avere successo nel trading algoritmico.
  
  
• 00:30:00 Il relatore discute il concetto di "ultimo sguardo" nel forex trading, in cui il market maker ha l'ultima parola sull'opportunità di accettare uno scambio dopo che un acquirente e un venditore hanno concordato un prezzo. Questo accesso preferenziale può essere un vantaggio significativo nel trading. Inoltre, disporre di un back office efficiente e di una corretta gestione del rischio è anche considerato un vantaggio computazionale, in quanto aiuta i trader a evitare grosse perdite. Infine, la possibilità di avere accesso al denaro alla spina senza doverlo pagare a meno che non sia necessario è un vantaggio significativo nel trading.
  
  
• 00:35:00 Il relatore discute i vari vantaggi competitivi che le istituzioni finanziarie e i trader possono avere nel trading algoritmico. Il primo vantaggio è il basso costo del finanziamento e l'accesso immediato ai trading desk di cui godono le banche. Il secondo è avere una struttura fiscale che riduca effettivamente a zero l'imposta sulle plusvalenze. Il terzo vantaggio è l'accesso a informazioni e notizie, nonché modifiche normative. Il quarto vantaggio è la proprietà intellettuale, come strategie uniche, miglioramenti di hardware e software e processi proprietari. Questi bordi sono difficili da battere e danno ai trader un vantaggio significativo rispetto alla concorrenza.
  
  
• 00:40:00 Il relatore discute i vantaggi competitivi nel trading algoritmico e come possono essere un vantaggio significativo per i trader. Cita nove vantaggi competitivi, tra cui il know-how di processo, i brevetti, le competenze, il team dedicato e la continuità. Avere uno o più di questi spigoli può essere un buon inizio
  trader di prosperare e crescere a una velocità vertiginosa. Quindi delinea i margini rilevanti per una strategia specifica, come il pair trading e il market making ad alta frequenza, inclusi velocità, dati di mercato, infrastruttura strategica, rischio di back-office, costi di finanziamento e proprietà intellettuale.
  
  
• 00:45:00 Il relatore sottolinea l'importanza di identificare e acquisire vantaggi specifici rilevanti per la propria strategia di trading. I tipi di vantaggio variano in base alla strategia utilizzata, quindi è essenziale capire cosa è rilevante e come acquisire tali vantaggi. Il relatore menziona anche l'importanza della gestione del rischio e osserva che utilizzano i propri strumenti di gestione del rischio proprietari. In termini di gestione delle sfide normative, il relatore suggerisce di iniziare con l'autorità di regolamentazione e le sue FAQ o la sezione delle domande frequenti. Infine, il relatore incoraggia gli spettatori a prendere in considerazione il programma EPAT per coloro che sono interessati ad avviare il proprio trading desk algoritmico o perseguire una carriera nel trading quantitativo.
  
  
• 00:50:00 Il relatore discute le domande del pubblico su vari argomenti relativi al trading algoritmico. Le domande vanno dai regolamenti alla strategia gamma corta e alla creazione di un'attività di trading algoritmico. Il relatore sottolinea inoltre l'importanza della microstruttura del mercato e cita il nuovo membro della facoltà, il dottor Robert Kissel, che ha oltre 25 anni di esperienza nel settore. Il relatore affronta anche una domanda sull'applicazione della scienza dei dati nel trading, affermando che la scienza dei dati ha molteplici applicazioni e non riguarda solo l'utilizzo dell'apprendimento automatico o dell'analisi dei dati. Si consiglia una conoscenza di base delle statistiche e dei mercati finanziari per ottenere il massimo dal programma.
  
  
• 00:55:00 Il relatore discute i vari casi d'uso dell'apprendimento automatico nel trading algoritmico, inclusa la previsione delle tendenze del mercato, la gestione del rischio e l'individuazione dei regimi per capire quali strategie utilizzare. Toccano anche l'automazione e come aiuta in una certa misura a superare gli aspetti psicologici del trading, ma un approccio sistematico con o senza automazione è ciò che alla fine porta al successo. Il relatore consiglia a coloro che sono scarsi nella programmazione di non lanciarsi direttamente nel trading algoritmico, ma iniziare invece con risorse gratuite per imparare la programmazione e testare il proprio livello di interesse prima di perseguire questo campo.
  
  
• 01:00:00 Nitesh Khandelwal discute gli strumenti di programmazione utilizzati nel trading algoritmico e sottolinea che la creazione di software per connettersi allo scambio per decodificare i dati viene generalmente eseguita in C++ o anche direttamente sull'hardware. Tuttavia, in termini di strategia, Python può essere utilizzato a meno che non ci si concentri sul trading ad alta frequenza che richiede l'elaborazione degli ordini in pochi microsecondi. Khandelwal incoraggia inoltre i partecipanti a inviare le loro domande al loro indirizzo e-mail se non hanno ricevuto risposta a causa del tempo limitato.

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Chiedimi qualsiasi cosa: analisi del sentiment e dati alternativi nel trading

Chiedimi qualsiasi cosa: analisi del sentiment e dati alternativi nel trading

Il webinar è iniziato con l'introduzione da parte dell'ospite di tre relatori che fanno parte della facoltà CSAF (Certificate in Sentiment Analysis and Alternative Data for Finance). Il CSAF è un corso completo progettato per i professionisti del settore finanziario, che copre vari aspetti del trading, del processo decisionale sugli investimenti e dell'analisi delle notizie. I relatori includevano la professoressa Christina Alvanoudi-Schorn, il professor Gautam Mitra e il dottor Pete Black, ognuno dei quali ha apportato notevoli esperienze e competenze nel campo della finanza. La sessione ha anche fornito informazioni su CSAF e sui suoi vantaggi, oltre a brevi presentazioni su Unicom, Opturisk Systems e Contingency.

Dopo le presentazioni, i relatori hanno spiegato il formato della sessione "ask me something" (AMA). Hanno affermato che le domande ricevute da vari paesi sono state combinate e ordinate in quattro categorie: analisi del sentimento, dati alternativi, opportunità di carriera e altre domande. Sebbene mirassero a rispondere a tutte le domande, hanno riconosciuto che i limiti di tempo potrebbero impedire di affrontare tutto.

La prima serie di domande si è concentrata sull'analisi del sentiment e sul trading. I relatori hanno fatto riferimento a un documento del 2007 del professor Peter Tetlock che ha avviato il campo. Hanno discusso il concetto di analisi del sentiment nel trading, spiegando come ai sentimenti possono essere assegnati valori positivi o negativi prima di influenzare i prezzi delle attività sul mercato. Hanno fatto riferimento a manuali sull'analisi delle notizie e sulla finanza, nonché sull'analisi del sentiment nella finanza, come risorse preziose per coloro che sono interessati all'argomento. È stata inoltre sottolineata l'importanza di analizzare non solo le parole ma anche la semantica della presentazione delle informazioni, come evidenziato dal professor Stephen Pullman di Oxford. La professoressa Christina Alvanoudi-Schorn è subentrata per rispondere a domande specifiche relative all'implementazione dell'analisi del sentiment e alle sue ampie applicazioni nel settore finanziario, come l'asset allocation, l'ottimizzazione del portafoglio e l'analisi del rischio di credito.

I relatori hanno poi discusso dell'uso di Python e delle tecniche di apprendimento automatico per l'analisi del sentiment e la previsione dei movimenti del mercato. Hanno affermato che Python è comunemente usato grazie alla sua disponibilità di pacchetti ben noti per l'analisi del sentiment e le applicazioni del mercato finanziario. Hanno anche accennato alla derivazione del sentiment dai dati sugli interessi fissi e aperti e al modo in cui il sentiment del mercato influisce sui prezzi delle opzioni. Hanno notato che il ritardo tra gli annunci di mercato e l'elaborazione dei dati offre ai trader un vantaggio per informare le loro strategie di trading.

Passando al tema dei dati alternativi, i relatori hanno spiegato come possono essere utilizzati per prevedere i ricavi aziendali in un lasso di tempo molto più breve rispetto alle fonti di dati tradizionali. I dati alternativi comprendono varie fonti, tra cui e-mail e dati della carta di credito, nonché immagini satellitari e di droni e dati di geolocalizzazione dai telefoni cellulari. Hanno evidenziato che l'analisi del sentiment può essere applicata anche a dati alternativi dai social media, fornendo approfondimenti su opinioni positive o negative tra i trader su singoli titoli. L'obiettivo è utilizzare dati alternativi per prevedere guadagni o ricavi futuri per prendere decisioni di investimento redditizie.

I relatori hanno menzionato un caso di studio d'uso imminente sull'utilizzo delle ricevute di e-commerce per prevedere le entrate di prodotti e produttori venduti su Amazon nella conferenza Foundations of Alternative Data. Hanno fatto riferimento a un interessante studio condotto da un collega, che ha utilizzato le ricevute di Walmart e di un'azienda di pizzerie per prevedere i cambiamenti nelle loro vendite. Hanno anche discusso di altri casi di studio, come quello che coinvolge un terabyte di dati di notizie open source di Google chiamato GDELT. Sono state elencate varie fonti di dati alternativi, evidenziando la rapida crescita dell'intermediazione di dati.

Andando avanti, i relatori hanno discusso i problemi di conformità e l'etica dei dati relativi all'acquisizione e all'utilizzo di dati alternativi nel trading. Hanno sottolineato l'importanza di essere consapevoli della privacy dei dati e di garantire che le informazioni di identificazione personale (PII) non siano presenti nei dati acquisiti. Sono state inoltre sottolineate le considerazioni etiche delle strategie di raccolta dei dati. Per quanto riguarda l'analisi del sentimento, l'hanno paragonata all'alchimia, dove l'obiettivo è trovare strategie vincenti utilizzando dati alternativi, pur avvertendo la necessità di valutare la validità del perseguimento.

Sono state quindi esplorate opportunità di carriera nel mercato finanziario, in particolare per persone con competenze avanzate di programmazione e tecnologia software. Il relatore ha menzionato le sfide della trasformazione di modelli quantitativi e di machine learning AI in applicazioni con un'implementazione gratificante. Hanno suggerito che i professionisti già nel settore finanziario con qualifiche tradizionali come CFA o FRM dovrebbero esplorare nuove aree nel mercato finanziario in evoluzione, dove i grandi attori come i fornitori di informazioni offrono nuove opportunità. Il relatore ha anche sconsigliato di fissare obiettivi di ricerca eccessivamente ambiziosi per evitare di non ottenere risultati tangibili.

È stata discussa la correlazione tra i talenti dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico negli hedge fund e i loro rendimenti. Facendo riferimento a un documento di ricerca della Georgia State University, è stato osservato che gli hedge fund con capacità di intelligenza artificiale e apprendimento automatico di livello senior o junior possono guadagnare circa il 2,8% annuo di alfa, rendendolo una grande opportunità di carriera per le persone in grado di generare rendimenti extra. I relatori hanno evidenziato le varie opportunità di carriera disponibili in investimenti alternativi che utilizzano l'intelligenza artificiale, come la selezione dei titoli o l'assistenza alle banche nella sottoscrizione di carte di credito e mutui. Hanno menzionato programmi come CAIA Charter e Financial Data Professional, che forniscono formazione sulle tecniche di intelligenza artificiale e apprendimento automatico, nonché sull'etica dei dati per i mercati finanziari, e hanno incoraggiato gli studenti a perseguire posizioni di scienza dei dati che si aprono nel settore.

La professoressa Christina Alvanoudi-Schorn ha sottolineato l'importanza di comprendere il set di dati e i dati sul sentiment, nonché come interpretare i risultati degli algoritmi di apprendimento automatico quando si perseguono carriere finanziarie. Ha notato che la scienza dei dati non si limita alla finanza, ma può essere trovata in quasi tutte le aziende. Tuttavia, ha evidenziato l'abbondanza di posizioni aperte nella finanza, in particolare per quanto riguarda l'analisi del sentiment e i dati alternativi. Per coloro che sono interessati al trading algoritmico con conoscenza di Python e capacità di previsione, ha menzionato la disponibilità di libri per aiutarli a iniziare. Il corso che ha discusso comprendeva nove lezioni di base, tre delle quali riguardavano dati alternativi e 12 lezioni su casi d'uso presentate da professionisti del settore.

I relatori hanno affrontato la questione se AFL o Python siano migliori per il trading. AFL, che sta per Amy Broker Formula Language, è stato sviluppato da un ex giornalista e offre un linguaggio per implementare rapidamente l'analisi tecnica. Pur riconoscendo l'utilità di AFL, hanno consigliato Python per un livello più profondo di analisi e implementazione della strategia. Hanno inoltre sottolineato l'importanza di utilizzare una varietà di strumenti e tecniche per effettuare operazioni informate e gestire il rischio. Sebbene nessun proiettile d'argento garantisca il successo nel trading, anche lievi miglioramenti nella probabilità possono portare a profitti significativi.

Il professore ei suoi colleghi hanno discusso dell'importanza di utilizzare sia i dati di mercato che i dati sul sentiment nella costruzione di modelli di trading. I dati di mercato riflettono la realtà dei portafogli commerciali o di investimento, mentre i dati sul sentiment raccolti da fonti come microblog e ricerche su Google forniscono informazioni aggiuntive per prevedere i movimenti del mercato. Hanno suggerito di utilizzare modelli quantistici o modelli di apprendimento automatico dell'intelligenza artificiale per fare previsioni, ma hanno sottolineato l'importanza degli insiemi o dei sistemi di voto per arrivare a un consenso. I relatori hanno espresso entusiasmo per il lavoro su progetti di analisi dei sentimenti e per la formazione sull'argomento attraverso webinar. Hanno incoraggiato i partecipanti a inviare domande via e-mail per risposte future.

Al termine del webinar, i partecipanti hanno acquisito preziose informazioni sull'analisi del sentiment, sui dati alternativi, sulle opportunità di carriera e sull'interazione tra intelligenza artificiale, machine learning e finanza. Le competenze e le esperienze dei relatori hanno fornito una panoramica completa del settore, lasciando al pubblico una comprensione più profonda di come l'analisi del sentiment e i dati alternativi possano modellare il processo decisionale nel settore finanziario.

• 00:00:00 L'host del webinar presenta tre relatori che fanno parte della facoltà di Certificate in Sentiment Analysis and Alternative Data for Finance (CSAF) e li invita alla sessione AMA. Il CSAF è un corso completo progettato per i professionisti che lavorano nel settore finanziario che copre vari aspetti del trading, del processo decisionale sugli investimenti e dell'analisi delle notizie. I tre relatori sono la professoressa Christina Alvanoudi-Schorn, il professor Gautam Mitra e il dottor Pete Black, ciascuno con un notevole background e competenza nel campo della finanza. La sessione include anche informazioni su CSAF e sui suoi vantaggi, oltre a una breve introduzione a Unicom, Opturisk Systems e Contingency.
  
  
• 00:05:00 I relatori si presentano e spiegano il formato della sessione "Chiedimi qualsiasi cosa". Le domande ricevute da vari paesi sono state combinate e ordinate in quattro categorie: analisi del sentiment, dati alternativi, opportunità di carriera e altre domande. Cercheranno di rispondere a tutte le domande ma potrebbero non essere in grado di affrontare tutto durante il tempo assegnato. Viene affrontata la prima serie di domande sull'analisi del sentimento e sul trading e i relatori fanno riferimento a un documento del 2007 del professor Peter Tetlock che ha avviato il campo.
  
  
• 00:10:00 Il relatore discute il concetto di analisi del sentiment nel trading e come si possono dare valori positivi o negativi ai sentiment prima di modificare i prezzi degli asset sul mercato. Il relatore fa riferimento a manuali scritti sull'analisi delle notizie e sulla finanza, nonché sulle risposte al sentimento finanziario come risorse utili per coloro che sono interessati all'analisi del sentimento. Il relatore menziona anche l'importanza non solo di analizzare le parole, ma anche la semantica di come vengono presentate le informazioni, come sottolineato dal professor Stephen Pullman di Oxford. L'oratore passa quindi alla sua collega, Christina, per rispondere ad alcune domande riguardanti l'implementazione dell'analisi del sentiment e le sue ampie applicazioni nel settore finanziario, tra cui l'asset allocation, l'ottimizzazione del portafoglio e l'analisi del rischio di credito.
  
  
• 00:15:00 Il relatore discute l'uso di Python e tecniche di apprendimento automatico per eseguire analisi del sentiment e prevedere i movimenti del mercato. Dicono che Python è un linguaggio comunemente usato perché offre pacchetti ben noti per l'analisi del sentiment e le applicazioni del mercato finanziario. Il relatore tocca anche la possibilità di derivare il sentimento dai dati sugli interessi fissi e aperti e su come il sentimento del mercato influisce sul prezzo delle opzioni. Notano che il ritardo tra gli annunci di mercato e l'elaborazione dei dati è un vantaggio che i trader possono utilizzare per informare le loro strategie di trading.
  
  
• 00:20:00 I relatori passano alla discussione di dati alternativi e di come possono essere utilizzati per prevedere le entrate delle aziende in un lasso di tempo molto più breve rispetto ai dati tradizionali. Le fonti di dati alternative includono cose come e-mail e dati della carta di credito, nonché immagini satellitari e di droni e dati di geolocalizzazione dai telefoni cellulari. L'analisi del sentiment può essere applicata anche a dati alternativi dai social media, contribuendo a fornire approfondimenti su opinioni positive o negative tra i trader su singoli titoli. L'obiettivo è utilizzare dati alternativi per prevedere guadagni o ricavi futuri al fine di prendere decisioni di investimento redditizie.
  
  
• 00:25:00 Il relatore parla dell'imminente case study d'uso nella conferenza Foundations of Alternative Data, in cui Christina e il relatore discuteranno dell'uso delle ricevute dell'e-commerce per prevedere le entrate di prodotti e produttori venduti su Amazon. L'oratore menziona un interessante studio condotto da uno dei loro colleghi, che ha utilizzato le ricevute di Walmart e di un'azienda di pizzerie per prevedere i cambiamenti nelle loro vendite. Citano anche altri casi di studio, tra cui uno su un terabyte di dati di notizie open source fornito da Google chiamato GDELT. Il relatore conclude elencando varie fonti di dati alternativi, osservando che l'intermediazione di dati è diventata un'attività in rapida crescita.
  
  
• 00:30:00 I relatori discutono di dati alternativi nel trading. Menzionano l'importanza non solo di acquisire dati da varie fonti, ma anche di essere consapevoli dei problemi di conformità relativi all'ottenimento e alla spedizione di questi dati. Sottolineano l'aspetto etico dei dati, a volte trascurato, di garantire che le informazioni di identificazione personale (PII) non siano presenti nei dati acquisiti e che la strategia di raccolta di tali dati sia pienamente compresa. I relatori toccano anche l'analisi del sentimento e l'idea che sia come l'alchimia, una ricerca per trovare la strategia vincente con i dati alternativi acquisiti, sottolineando l'importanza di capire se vale o meno la ricerca.
  
  
• 00:35:00 Il relatore discute le opportunità di carriera nel mercato finanziario, in particolare per coloro che hanno competenze avanzate di programmazione e tecnologia software. Cita le sfide di trasformare i modelli di apprendimento automatico quantistico e AI in applicazioni con un'implementazione gratificante. Per coloro che sono già nel settore finanziario con qualifiche tradizionali come CFA o FRM, suggerisce di esplorare nuove aree nel mercato finanziario in evoluzione con grandi attori come i fornitori di informazioni che offrono nuove opportunità. Il relatore mette anche in guardia dal rendere gli obiettivi della ricerca troppo ambiziosi per evitare di finire con il nulla.
  
  
• 00:40:00 I relatori discutono della correlazione tra intelligenza artificiale e talento di machine learning negli hedge fund e i loro rendimenti. Secondo un documento di ricerca della Georgia State University, avere più capacità di intelligenza artificiale e apprendimento automatico di livello senior o junior all'interno di un hedge fund può guadagnare circa il 2,8% annuo di alfa, che potrebbe essere una grande opportunità di carriera per qualcuno in grado di offrire rendimenti extra a una copertura finanziare. I relatori parlano anche delle varie opportunità di carriera disponibili in investimenti alternativi che utilizzano l'intelligenza artificiale, come la selezione dei titoli o l'aiuto alle banche per sottoscrivere carte di credito e mutui. Citano programmi come CAIA Charter e Financial Data Professional, che forniscono formazione sull'intelligenza artificiale e sulle tecniche di apprendimento automatico e sull'etica dei dati per i mercati finanziari, e consigliano agli studenti di perseguire posizioni di scienza dei dati che si aprono nel settore.
  
  
• 00:45:00 Christina sottolinea l'importanza di avere una comprensione del set di dati e dei dati sul sentiment, nonché di come leggere i risultati degli algoritmi di apprendimento automatico quando si entra nelle carriere finanziarie. Osserva che l'area della scienza dei dati non si limita alla finanza, ma può essere trovata in quasi tutte le aziende. Tuttavia, ci sono molte posizioni aperte nella finanza, soprattutto per quanto riguarda l'analisi del sentiment e i dati alternativi. Per quanto riguarda coloro che sono interessati al trading algoritmico e hanno conoscenza di Python e previsione delle abilità temporali, ci sono libri disponibili per aiutare a iniziare. Il corso che discute comprende nove lezioni di base, tre delle quali trattano dati alternativi e 12 lezioni su casi d'uso presentate da professionisti del settore.
  
  
• 00:50:00 I relatori discutono della questione se AFL o Python siano migliori per il trading. AFL sta per Amy Broker Formula Language, che è stato sviluppato da un ex giornalista con un popolare canale di notizie. È un linguaggio per implementare rapidamente l'analisi tecnica e, sebbene possa essere utile, l'utilizzo di Python può consentire un livello più profondo di analisi e implementazione della strategia. I relatori raccomandano Python e discutono anche di quanto sia importante utilizzare una varietà di strumenti e tecniche per effettuare operazioni informate e gestire il rischio. Sebbene non esista una pallottola d'argento per il successo nel trading, anche piccoli miglioramenti nella probabilità possono portare a profitti significativi.
  
  
• 00:55:00 Il professore ei suoi colleghi discutono dell'importanza di utilizzare sia i dati di mercato che i dati sul sentiment nella costruzione di modelli di trading. I dati di mercato mostrano la realtà dei portafogli commerciali o dei portafogli di investimento, mentre i dati sul sentiment raccolti da fonti come microblog e ricerche su Google forniscono informazioni aggiuntive per prevedere i movimenti del mercato. Per fare previsioni, suggeriscono di utilizzare modelli quantistici o modelli di apprendimento automatico AI, ma sottolineano l'importanza degli insiemi, o di un sistema di voto, per arrivare a un consenso. Menzionano anche il loro entusiasmo per il lavoro su progetti di analisi dei sentimenti e la formazione sull'argomento attraverso webinar. Infine, incoraggiano i partecipanti a inviare domande via e-mail per una risposta futura.