1 anno nel Quant Trading – 24 lezioni che ho imparato

Mi sto avvicinando a un anno da quando mi sono immerso a tempo pieno nel Quant Trading. La mia attività un anno fa non stava andando troppo bene, e speravo di avere più controllo sui rendimenti – specialmente per un ROI più prevedibile. È così che è iniziato tutto.

Non mi aspettavo che questo viaggio fosse così impegnativo come lo è stato – guardando indietro a tutto l’apprendimento, ri-apprendimento, programmazione, ri-programmazione, test, ri-test, e lancio di strategie ad un certo punto, solo per vederle fallire. Tuttavia, ci sono alcune strategie che ce la fanno attraverso tutti i processi e diventano redditizie. Queste strategie vincenti hanno alcuni modelli comuni, che ho cercato di compilare nelle seguenti lezioni che ho imparato nel corso dell’ultimo anno.

Alcuni dei punti possono sembrare ovvi a voi, come trader più esperti. Per me, ognuno di essi è stato un’enorme intuizione, a volte seguita da un grande cambiamento nel mio modo di affrontare i mercati. Vorrei aver conosciuto questi punti in anticipo, che potrebbero avermi fatto risparmiare innumerevoli ore. Le seguenti lezioni sono rivolte a me e in nessun ordine significativo.

Scegliete strategicamente i vostri mercati

Commerciare azioni americane, forex e obbligazioni è probabilmente una cattiva idea. Non è la scelta più saggia, a causa della troppa competizione con i più grandi attori. Trova il tuo sweet spot di liquidità dando un’occhiata ai mercati che sosterrebbero le tue esigenze di liquidità; tuttavia, non dovrebbero essere molto più grandi. Gioca e vinci nei mercati di nicchia imparando le loro regole, piuttosto che fare trading dove operano i grandi giocatori e dove il gioco è molto più difficile. Il mio punto è questo: una strategia sulle azioni delle Filippine sarà probabilmente più redditizia della stessa strategia sulle azioni degli Stati Uniti.

Impara le regole e accettale

Ho negoziato alcuni mercati diversi (con il senno di poi, avrei dovuto rimanere con uno solo). Ognuno ha regole diverse ed è truccato a modo suo. I market maker (o i giocatori più dominanti in un mercato) fanno di tutto per vincere. Assumete che i mercati siano truccati, imparate le regole e giocate con esse, ma non negatele pensando che i mercati agiscano naturalmente. Non cercare di “superare in astuzia” i mercati; questo probabilmente ti si ritorcerà contro. Cerca le tracce (comportamentali, spoofing, ordini piazzati e caccia alla liquidità) che i grandi giocatori lasciano, e usale a tuo vantaggio.

Conosci le tue priorità

C’è così tanto da fare nel quant trading: sviluppo della strategia, ottimizzazione, backtesting, esecuzione e gestione del rischio. Non concentratevi sulle cose sbagliate all’inizio, come l’ottimizzazione dei parametri. Piuttosto, costruite versioni MVP molto semplici di ogni parte dell’equazione e ottimizzate iterando mentre siete in produzione. Una strategia perfettamente ottimizzata non aiuterà se la parte di esecuzione non funziona correttamente.

Prevedete di perdere nel vostro primo anno

Non iniziate a scalare non appena vedete un po’ di successo iniziale, perché potrebbe spazzare via grandi parti (40% nel mio caso) del vostro portafoglio. Ti ci vorrà molto più sforzo per recuperarlo; invece, è più facile adattare misure di rischio adeguate in primo luogo. Avendo un’aspettativa di perdita (almeno il primo anno), non sarai tentato di mettere più capitale del necessario per testare e imparare.

Non correre con il capitale, corri con l’esecuzione

Sono stato troppo veloce a scalare il capitale senza pensare al rischio. Al contrario, mi trovavo spesso in paralisi di analisi, promettendo a me stesso di lanciare una nuova strategia dopo “solo un’altra ottimizzazione”. Stavo ottimizzando troppo. Avrei dovuto semplicemente lanciare più strategie per vedere prima cosa funziona, ottimizzando poi in modo continuo. Costruire e ottimizzare strategie basate sulla teoria non aiuta, se non c’è un feedback pratico.

Non usare i price stop

Ho scoperto che ci sono due modi in cui si possono usare i price stop: o non usarli affatto o proteggerli dagli eventi black swan (99,9° percentile della distribuzione della volatilità). Invece dei price stop, usate i time stop e un corretto dimensionamento della posizione. Gli stop di prezzo, come dimostra la ricerca, distruggono una buona strategia, semplicemente a causa della casualità della volatilità. La dimensione del tempo è molto più gestibile e prevedibile della dimensione del prezzo di un’ipotesi espressa dal tuo trade (sia nel backtest che nel live trading). Usando gli stop temporali, stai impostando un vincolo temporale in termini di tempo di validità della tua ipotesi, che quasi sempre riduce la varianza (e aumenta lo Sharpe ratio).

Conoscere le entrate e le uscite

Per ogni trade, sapere dove entrare e dove uscire. Per me, questi sono impostati sulla base di due regole – una è una formula modificata di Average True Range. È quasi un requisito per avere regole predefinite per le entrate e le uscite, al fine di eseguire correttamente il backtest e sapere cosa aspettarsi nel trading dal vivo.

Conosci i tuoi numeri

Per ogni strategia, è necessario conoscere il valore atteso, il tasso di successo, il drawdown atteso, il drawdown più lungo, la volatilità attesa, la varianza, il rapporto Sharpe, la deviazione standard dei rendimenti, l’asimmetria dei rendimenti e il valore a rischio. Inoltre, il corretto dimensionamento delle scommesse, il rischio di rovina, la frazione di Kelly e la F ottimale dovrebbero essere scelti strategicamente in base a come la strategia si comporta durante il backtest.

Fate della gestione del rischio una priorità

Per cancellare il 40% del capitale potrebbe bastare un giorno; tuttavia, per recuperarlo possono essere necessari molti mesi, se non anni. Usare una corretta gestione del rischio in primo luogo, ed essere consapevoli del rischio potenziale di rovina a causa di eventi black swan. È sempre una buona idea aspettarsi il caso peggiore. Non dovrebbe essere una sfida per le vostre strategie svegliarsi un giorno con un mercato a -50%.

Utilizzare meno parametri ma sapere cosa fanno

La mia strategia più performante utilizza solo 3 parametri. Questi sono facili da ottimizzare e facili da testare per la robustezza. Sapere esattamente cosa fanno i vostri parametri e perché sono usati. L’errore peggiore probabilmente è lasciare che uno script di ottimizzazione generi combinazioni di parametri, ad esempio, periodo lento/veloce per combinazioni multiple di medie mobili. Ci sarà sicuramente qualcosa che sembra buono sulla carta/in un backtest, ma è dubbio che la stessa strategia funzionerà nel trading live.

Crea un buon backtest e conosci i pro e i contro

Non andare con qualche soluzione esistente (vale anche per l’ottimizzazione, a proposito) – almeno non prima di aver costruito più backtest. Dovete capire l’effetto dello slippage, delle commissioni, della sequenza degli eventi di esecuzione e dei diversi tipi di ordine. Ho scritto molti script di backtest, e i primi sono stati molto complicati. La mia versione più recente gira su 12 righe di codice (per lo più calcoli paralleli), il che dimostra, ancora una volta, che la semplicità vince.

Trova una buona metrica di valutazione

Testare come la strategia si comporta non è sufficiente; devi sapere cosa cercare. Naturalmente, ho iniziato a cercare un alto rendimento annuale. Ottimizzare Sharpe era meglio, ma anche non quello di cui avevo bisogno (mi chiedo ancora oggi perché il rapporto Sharpe è considerato lo standard del settore, dato che ci sono metriche molto migliori). Trovare la giusta metrica di ottimizzazione e valutazione è la chiave; altrimenti, costruirai qualcosa che manca completamente l’obiettivo.

Sapere cosa cercare in una strategia

Per trovare una buona metrica di valutazione, devi sapere cosa stai effettivamente cercando in una strategia, e si basa su molti fattori personali (dimensione del portafoglio, rischio accettato, ecc.). Conoscere le caratteristiche della strategia desiderata, poiché questo definirà quale metrica di valutazione scegliere. Io preferisco le strategie coerenti e negativamente skewed, e questo è quello per cui costruisco.

Focalizzarsi sulle caratteristiche, non sull’ottimizzazione

C’è una grande gamma di strumenti per l’ottimizzazione, ottimizzazioni genetiche, ottimizzazioni non convesse, analisi delle componenti principali, ottimizzazione statistica/bayesiana, e mille librerie di fantasia. Dal mio punto di vista, l’ottimizzazione aiuterà a migliorare una strategia del 10-20%; tuttavia, non porterà ad una strategia redditizia in primo luogo. Se una strategia è cattiva, nessuna ottimizzazione aiuterà. Concentrati sull’analisi deduttiva e sull’ingegneria delle caratteristiche – in termini semplici, dando un senso agli input e ai dati.

Il deep learning è sopravvalutato

Non capisco il clamore. L’apprendimento automatico è grande, e anche l’apprendimento profondo è grande (alias reti neurali). Ottimizzare 10.000 parametri probabilmente porterà solo all’overfitting. Se la strategia non funziona senza librerie di potenza come Tensorflow, probabilmente non funzionerà in produzione (anche se il backtest è incredibile). In breve, la strategia dovrebbe essere redditizia già con qualcosa di semplice come una regressione lineare.

Dati migliori, caratteristiche migliori

“I dati sono il petrolio del mondo digitale”, ha detto qualcuno. Ho sentito che alcuni hedge fund stanno usando immagini satellitari dei parcheggi per prevedere i rendimenti delle azioni. Anche se questo tipo di dati probabilmente contiene informazioni limitate (immagino solo come i dati delle previsioni del tempo), sono ancora dati utilizzabili e non sono affatto male. Il mio punto è: concentrarsi sull’ottenere dati migliori per poi produrre caratteristiche migliori. Combinate più caratteristiche e strategie deboli insieme, e questo probabilmente migliorerà i rendimenti.

I documenti accademici sono grandi, ma…

I documenti accademici sono grandi, ma di solito non sono all’altezza in termini di praticità. C’è semplicemente una mancata corrispondenza di incentivi tra accademici e commercianti. Gli accademici non sono commercianti, e i commercianti non pubblicano strategie di lavoro. Guarda la ricerca accademica con un grano di sale; tuttavia, non trascurarla completamente. Non posso contare quante volte ho trovato una piccola informazione davvero preziosa. Un solo documento non risulterà in una buona strategia, ma applicare le intuizioni di 20 documenti potrebbe.

Il feedback veloce è un must

Competere con i grandi giocatori, specialmente nel regno HFT, è probabilmente una cattiva idea (come ho spiegato sopra). Anche fare il contrario – tenere gli scambi per giorni, mesi e anni – non è l’ideale. Per me, lo sweet spot è un tempo di attesa da 5 a 60 minuti. Se non posso testare una strategia in 2 settimane con significatività statistica (cioè più di 100 trade), non ci investo il mio tempo. Per testare una strategia con un periodo di detenzione di più giorni (e più a lungo), avrei bisogno di mesi per convalidare, e questo non è quello che mi interessa.

Non fare trading solo sul prezzo e sugli indicatori di prezzo

Il prezzo è un riflesso di ciò che è successo nel mercato. Ha poche informazioni sugli attori e le loro intenzioni. Anche gli indicatori non sono abbastanza utili, in quanto sono solo una derivazione del prezzo, e la maggior parte degli indicatori sono in ritardo. I mercati oggi sono più mossi e automatizzati, e gli indicatori in ritardo non sono così utili come suppongo fossero in passato.

Le derivazioni delle derivazioni sono utili

Ho trovato un modo per rendere gli indicatori utili: costruendo delle funzioni su di loro. Ho scoperto che le strategie si comportano molto meglio se gli indicatori – diciamo la media mobile – sono strategicamente ritoccati in qualcosa come una seconda derivazione, ad esempio, dividendo i valori MA in bin e contando le occorrenze per bin nelle ultime X ore.

Doppia il tuo timeframe

Scegliere un timeframe superiore porta quasi sempre a risultati migliori. Questo non può ripetersi all’infinito, poiché la tua ricerca è fatta con un timeframe specifico in mente. Tuttavia, se la tua strategia è ottimizzata per 15 minuti, aumentando il periodo di detenzione da a 30 minuti si ottengono quasi sempre rendimenti migliori con un rischio inferiore.

Mercati più rischiosi, posizioni più piccole

Commerciare nei mercati che sono più volatili, perché la volatilità è buona per le opportunità. Basta essere consapevoli dei rischi e regolare la dimensione della posizione di conseguenza. Può essere molto più redditizio negoziare mercati che sono 10 volte più volatili pur avendo 1/10 della posizione. La curva rischio-ricompensa non è così lineare come pensavo – guardandoti Bitcoin!

Le commissioni di trading fanno una differenza enorme

Doppiando il tempo di detenzione come menzionato, il ruolo delle commissioni è già ridotto. Ottimizzare le strategie specificamente per evitare grandi commissioni è ancora più intelligente. A seconda della strategia (specialmente per le frequenze più alte), le commissioni costituiscono più del 50% dei rendimenti. Questo significa che ottimizzare le commissioni dovrebbe essere una delle massime priorità, sia che questo significhi usare meno ordini di mercato, usare migliori broker, o negoziare accordi migliori con i broker esistenti.

Familiarizzare con il tuo ambiente di trading

Citato sopra sotto diventare più familiare con una nicchia di mercato, questo vale ancora di più per i broker, le borse, le loro API, i tempi di inattività e le latenze. Dovresti conoscere le loro API dentro e fuori, soprattutto perché molti broker hanno funzionalità intricate e nascoste che possono davvero aiutare le prestazioni (ordini condizionati, migliori informazioni di riempimento/stato degli ordini, operazioni di massa, ecc. La quantità di cose che sto imparando giorno dopo giorno non sta rallentando, anche se mi sto avvicinando alla soglia delle 2000 ore di trading quantistico. Penso che questo sia uno dei pochi settori in cui, con il passare del tempo, la curva di apprendimento diventa più ripida, il che mi rende davvero entusiasta dei prossimi mesi/anni. Infine, nel caso mi sia perso qualcosa – o se volete mettervi in contatto – contattatemi via e-mail.