Il trading nei mercati finanziari è diventato sempre più guidato dalla tecnologia, con metodologie manuali che lasciano spazio a strategie algoritmiche popolari costruite con linguaggi di programmazione per eseguire autonomamente ordini basati su criteri stabiliti in precedenza.
Sebbene condividano delle somiglianze, il trading quantitativo e quello algoritmico presentano differenze fondamentali nel modo in cui vengono costruiti, praticati e definiti. Ecco una suddivisione:
Come regola generale, il trading algoritmico è sempre automatizzato, con un approccio sistematico, mentre il trading quantitativo può essere eseguito manualmente, anche se spesso viene implementato tramite algoritmi per una maggiore efficienza.
Ci sono almeno 5 principi fondamentali alla base del trading quantitativo e dello sviluppo di strategie di trading sostenibili per i trader quantitativi. Questi sono:
Il trading algoritmico si concentra sull’automazione dell’esecuzione degli ordini ed è guidato da principi che garantiscono prestazioni ottimali quando si opera sui mercati. Possiamo evidenziare anche in questo caso 5 valori fondamentali:
Anche se il trading quantitativo e quello algoritmico condividono alcuni concetti e caratteristiche principali, e talvolta il trading algoritmico è parte attiva delle strategie quantitative e viceversa, possono differire in alcuni aspetti chiave. Queste differenze devono essere valutate attentamente quando si decide quale metodologia adottare nel proprio processo di trading.
| Aspetto | Trading Quantitativo | Trading Algoritmico |
| Focus | Sviluppare strategie di trading utilizzando modelli matematici e analisi statistica | Automatizzare l’esecuzione delle operazioni in base a un insieme di regole predefinite |
| Complessità | Molto alta. Si basa su modelli complessi e sull’analisi di più set di dati e variabili | Moderata. L’attenzione è principalmente sull’implementazione di strategie di trading tramite automazione |
| Utilizzo dei Dati | Uso estensivo dei dati di mercato e della cronologia dei prezzi, insieme a dati alternativi come notizie, post sui social media, ecc. | Principalmente dati in tempo reale per l’esecuzione rapida delle operazioni come definito durante lo sviluppo dell’algoritmo |
| Esecuzione | Può essere manuale o automatizzata. L’enfasi principale è sullo sviluppo della strategia | Completamente automatizzata. L’obiettivo è ridurre al minimo l’intervento umano, eliminando le emozioni dal processo decisionale |
| Utenti Tipici | Hedge fund guidati dai dati e investitori/trader con una solida formazione in campi STEM (Matematica, Informatica, Statistica, Fisica, ecc.) | Traders, investors, and institutions seeking automation |
| Competenze Richieste | Matematica, Statistica, Data Science, Machine Learning e linguaggi di programmazione (Python, C++, Java) | Maggiore enfasi sulla programmazione e comprensione delle piattaforme di trading. Minore attenzione alla conoscenza matematica approfondita |
| Sviluppo | Forte enfasi sullo sviluppo di modelli per prevedere le tendenze future del mercato e identificare opportunità di ingresso | Si concentra sull’implementazione di tecniche esistenti–solitamente strategie di analisi tecnica–attraverso un approccio automatizzato |
| Adattabilità | I modelli richiedono monitoraggio costante, aggiustamenti e riaddestramento a causa della natura mutevole delle dinamiche di mercato | Le strategie algoritmiche possono essere modificate più facilmente e rapidamente per adattarsi a nuove regole o condizioni di mercato |
| Gestione del Rischio | Può incorporare la valutazione del rischio nello sviluppo del modello. Le misure statistiche possono essere utilizzate più frequentemente per gestire i rischi | Le regole di gestione del rischio tendono ad essere implementate e automatizzate insieme all’intera strategia, inclusi ordini di stop-loss e dimensionamento delle posizioni |
| Sensibilità alla Latenza | Meno sensibile, dato che può operare su orizzonti temporali più lunghi | Estremamente sensibile. La velocità di esecuzione è fondamentale per il successo delle strategie utilizzate nel trading algoritmico |
Grossolanamente parlando, potremmo dire che il trading quantitativo si concentra sul trovare cosa negoziare studiando diversi asset e le loro storie, e sviluppando i modelli giusti attraverso la Matematica e l’analisi tecnica per individuare le migliori opportunità di trading. Coloro che si occupano di trading algoritmico, invece, sono più focalizzati su come negoziare, con una maggiore enfasi sull’esecuzione e sull’integrazione fluida ed efficiente tra i dati di trading e le piattaforme per prendere decisioni di trading automatizzate.
È importante sottolineare che il trading quantitativo e quello algoritmico non sono mutuamente esclusivi. Molte persone combinano lo sviluppo di strategie quantitative con l’esecuzione algoritmica. Gli hedge fund, ad esempio, sono noti per mescolare entrambe le metodologie: impiegano ogni tecnica usata nel trading quantitativo per lo sviluppo di modelli matematici al fine di identificare asset con prezzi errati, e poi utilizzano il proprio software di trading automatizzato per eseguire le operazioni nei momenti ottimali, minimizzando l’impatto sui mercati live e riducendo i costi. Queste aziende costruiscono anche sistemi di trading ad alta frequenza basati sui loro modelli statistici per le previsioni dei prezzi. Uno scenario in cui si utilizzano entrambe le metodologie è possibile, anche se potresti voler concentrarti su una sola come punto di partenza.
Sapendo che questi approcci possono essere impiegati insieme, e che spesso uno completa l’altro, la domanda è: quale approccio sarebbe il migliore da scegliere come punto di partenza?
Il trading quantitativo e quello algoritmico sono già parti fondamentali dei mercati moderni. Rappresentano alcuni degli strumenti più sofisticati che i trader possano utilizzare per ottenere un vantaggio competitivo. Il trading quantitativo si concentra sullo sviluppo di strategie basate sui dati tramite la costruzione di modelli matematici complessi per l’analisi di un insieme di dati finanziari e non strutturati, mentre il trading algoritmico si focalizza sull’automazione e sull’esecuzione efficiente. Entrambe le metodologie hanno una sinergia che consente di utilizzarle insieme. Questo approccio ibrido aumenta la competitività e promuove lo sviluppo di un arsenale di trading solido.
