Trading algoritmico: come funziona?

Molti di noi, compresi gli investitori, stanno diventando più dipendenti che mai dai computer e dalla tecnologia. Con l'aiuto del trading algoritmico, un numero crescente di investitori sta approfittando di quelle che ritengono essere condizioni di mercato ottimali per diventare molto più ricchi.
Il trading algoritmico, spesso noto come algo trading, è un tipo di trading di azioni che utilizza complicati modelli matematici e formule per condurre transazioni finanziarie automatizzate ad alta velocità.
Mira ad assistere gli investitori nell'esecuzione di determinate strategie finanziarie il più rapidamente possibile per massimizzare i rendimenti. Sebbene ci siano alcuni vantaggi significativi nel trading algoritmico, ci sono anche alcuni pericoli da considerare.

Il trading algoritmico è una tecnica di trading che utilizza complessi strumenti matematici per aiutare i trader a prendere decisioni sulle transazioni nei mercati finanziari. La necessità della partecipazione di un commerciante umano è minima in questo tipo di sistema, con conseguente processo decisionale estremamente rapido. Ciò consente all'algoritmo di capitalizzare qualsiasi possibilità di guadagno che si presenta sul mercato molto prima che un trader umano possa vederle.
Poiché i grandi investitori istituzionali negoziano un numero enorme di azioni, fanno ampio uso del trading algoritmico. È anche noto come algo trading, black-box trading e altri titoli simili, ed è fortemente dipendente dalla tecnologia. È cresciuto in popolarità negli ultimi anni.
Il trading algoritmico (noto anche come trading algoritmico) è la pratica di utilizzare modelli matematici gestiti da computer per eseguire ordini basati su criteri predefiniti senza utilizzare l'interazione umana. Il trading algoritmico è stato adottato per la prima volta dalle principali organizzazioni finanziarie come le banche di investimento, ma solo di recente è stato reso disponibile ai trader regolari.

Alla fine degli anni '80 e '90 sono emersi mercati finanziari con esecuzione completamente elettronica e reti di comunicazione elettronica comparabili. Negli Stati Uniti, la decimalizzazione, che ha ridotto la dimensione minima del tick da 1/16 di dollaro (US $ 0,0625) a US $ 0,01 per azione, potrebbe aver incoraggiato il trading algoritmico alterando la microstruttura del mercato consentendo differenze minori tra i prezzi bid e offer, riducendo vantaggio commerciale dei market maker e aumento della liquidità del mercato.
Fino al 1998, la Securities and Exchange Commission (SEC) degli Stati Uniti (USA) consentiva gli scambi elettronici, aprendo la porta al trading computerizzato ad alta frequenza. HFT può eseguire transazioni 1000 volte più velocemente di una persona. Da allora, il trading ad alta frequenza (HFT) è cresciuto in popolarità.

Un metodo o una raccolta di regole specificate destinate a eseguire un determinato processo è chiamato algoritmo. Il trading algoritmico utilizza programmi per computer per eseguire operazioni a tassi e volumi elevati in base a una serie di parametri predefiniti, come i prezzi delle azioni e le circostanze del mercato.
Un trader, ad esempio, può utilizzare il trading algoritmico per eseguire rapidamente gli ordini quando un determinato titolo colpisce o scende al di sotto di un prezzo specificato. Sulla base di tali situazioni, l'algoritmo può decidere quante azioni acquistare o vendere. Ogni volta che è attivo un programma, il trader può sedersi e rilassarsi, sapendo che le transazioni verranno eseguite automaticamente una volta soddisfatti i criteri predefiniti.

Le strategie di trading algoritmico sono diversi metodi per eseguire le transazioni algoritmiche più redditizie. Sebbene ogni strategia sia distinta, il meccanismo per eseguire il trading Algo rimane coerente. Ogni percorso è costruito in modo da ricevere flussi di dati del mercato reale dallo scambio e quindi generare un ordine di scambio utilizzando un blocco predefinito di regole o logica. L'ordine di negoziazione include tutte le caratteristiche, come l'ordinamento, il lato e l'importo.
Ogni strategia opera in un modo predeterminato per fornire al trader un'esatta esecuzione degli algoritmi per effettuare una transazione. Esamina il seguente elenco di metodi popolari e le loro spiegazioni per una migliore comprensione:

• Strategie di arbitraggio
• Strategie statistiche
• Strategie di market making
• Strategie di trading basate sul sentimento
• Strategie di slancio
• Apprendimento automatico

Questo approccio comporta lo sfruttamento del prezzo errato di uno strumento finanziario o di un asset in due mercati distinti. Un'attività che viene scambiata a un prezzo in un mercato ma a un prezzo sostanzialmente più alto in un altro mercato è un esempio di strategia di arbitraggio. Di conseguenza, se avevi acquistato l'oggetto a un prezzo inferiore, ora puoi venderlo a un prezzo maggiore sul mercato.
In questo modo, finirai con un profitto senza correre alcun rischio. Di conseguenza, questo è uno scenario in cui si eseguono numerose transazioni su un asset contemporaneamente per ottenere un profitto, senza alcun rischio associato a causa delle disparità di prezzo.

Le tecniche di arbitraggio statistico, che si basano sull'ipotesi di mean reversion, sono tipicamente utilizzate in coppia. Tali metodi anticipano il profitto dall'errata valutazione statistica di uno o più asset in base al valore previsto.
Il pair trading è un esempio di arbitraggio statistico in cui esaminiamo un rapporto o uno spread tra i prezzi di due azioni cointegrate. Se il valore dello spread supera l'intervallo previsto, acquisti il titolo che ha sottoperformato e vendi quello che ha eccelso nella convinzione che lo spread tornerà al suo livello abituale. L'arbitraggio statistico può funzionare con un centinaio o più titoli nel suo portafoglio che sono classificati in base a una varietà di variabili e possono essere completamente automatizzati per quanto riguarda sia l'analisi che l'esecuzione.

Questa tecnica contribuisce ad aumentare la liquidità del mercato. Un market maker, spesso una grande istituzione, consente un enorme volume di ordini di acquisto e vendita. La logica per cui i market maker sono le principali istituzioni è perché c'è un vasto numero di titoli coinvolti. Di conseguenza, un singolo intermediario potrebbe non essere in grado di facilitare il volume necessario.
Durante questo processo, i market maker acquistano e vendono azioni da un determinato insieme di società. Il lavoro di ogni market maker include la visualizzazione dei prezzi di acquisto e vendita per un numero specifico di azioni. Quando un acquirente effettua un ordine, il market maker lo esegue vendendo azioni dalle proprie scorte. Di conseguenza, i mercati finanziari rimangono liquidi, rendendo più semplice l'acquisto e la vendita per investitori e trader. Questo racchiude l'importanza dei market maker nel garantire scambi sufficienti.

Una tecnica di sentiment trading consiste nel prendere posizioni nel mercato in base al fatto che il mercato sia dominato da rialzisti o ribassisti. Questa tecnica di trading potrebbe essere basata sul momentum, il che significa che investiamo in alto e vendiamo in alto se il mercato è rialzista, o viceversa se il mercato è ribassista.
La tecnica del sentiment trading potrebbe anche essere contrarian o mean-reverting, ovvero contraria al sentiment di mercato. Un contrarian trae vantaggio dall'idea che quando c'è un certo comportamento della folla in materia di sicurezza, dà origine a determinati errori di prezzo sfruttabili (sovraprezzo un aumento già prevalente dei titoli) e che un grande toro è seguito da un calo dei prezzi dei titoli a causa di correzioni o vizi versa.

Questi metodi traggono profitto dalle fluttuazioni del mercato analizzando l'andamento del mercato. Di conseguenza, tenta di acquistare a un prezzo elevato e di vendere a un prezzo elevato per rendere redditizio l'investimento azionario. Quando si tratta di investire in valore, tenta di tornare alla media o alla media ogni volta che si discosta da essa.
Gli investimenti momentum si verificano durante questo periodo perché si verificano prima dell'emergere dell'inversione media. Lo slancio opera a causa dell'elevato numero di giudizi emotivi espressi da altri trader nel mercato mentre i prezzi si discostano dalla media. Di conseguenza, il vantaggio si verifica a causa dei pregiudizi comportamentali e degli errori emotivi degli altri.
L'unico problema qui è che le tendenze possono invertirsi rapidamente e distruggere i guadagni di slancio, rendendo questi metodi estremamente volatili. Di conseguenza, è fondamentale organizzare in modo appropriato acquisti e vendite per evitare perdite. Ciò può essere ottenuto utilizzando adeguate strategie di gestione del rischio in grado di monitorare correttamente l'investimento e adottare misure per proteggersi da movimenti di prezzo errati.

Machine Learning si riferisce allo studio degli algoritmi e di un insieme specifico di modelli che i sistemi informatici utilizzano per effettuare scelte di trading basate sui dati di mercato. Questo termine deriva dalla scienza del "riconoscimento dei modelli" e sottolinea il fatto che i computer apprendono senza che gli venga insegnato esplicitamente.
Nota che gli esseri umani creano/inizializzano il software e spetta quindi all'IA (Intelligenza Artificiale) migliorare se stessa nel tempo. Di conseguenza, il coinvolgimento umano è sempre necessario. Il vantaggio qui è che i modelli basati sull'apprendimento automatico valutano enormi quantità di dati a velocità elevate e si impegnano nel miglioramento personale.

Il trading di algoritmi è un settore altamente competitivo in cui la tecnologia gioca un ruolo fondamentale. L'attività di trading aumenta più velocemente con l'aiuto del sistema di trading algoritmico. Tuttavia, dipende interamente dalla tecnologia.
Sebbene abbia diversi vantaggi, ci sono anche alcuni svantaggi. Prima di fare una scelta sull'acquisto e la vendita di strumenti finanziari, è meglio combinare le tecniche di trading algoritmico con il processo decisionale umano.