Introduzione all’Esecuzione Automatica nel Trading Algoritmico
In questa lezione del corso per creare e testare strategie di trading algoritmico approfondiamo il concetto di esecuzione automatica nel trading algoritmico. In generale, questo processo consente a una strategia di trading, tramite una piattaforma di trading elettronica, di generare segnali di esecuzione di un trade senza alcun intervento umano. La maggior parte dei sistemi trattati su TradingQuant sono progettati per essere implementati come strategie con esecuzione automatizzata. Descriveremo i pacchetti software e i linguaggi di programmazione che offrono funzionalità di backtesting e esecuzione automatica.
Testare una Strategia: Un’Analisi Approfondita
La prima considerazione relativa all’esecuzione automatica nel trading algoritmico riguarda come testare una strategia. Secondo la nostra esperienza, lo sviluppo personalizzato di un ambiente di backtesting all’interno di un linguaggio di programmazione di alta qualità offre la massima flessibilità. Al contrario, l’utilizzo di una piattaforma di backtesting fornita da un software esterno impone vincoli sulla modalità di esecuzione dei backtest. Sebbene esista una vasta scelta di linguaggi di programmazione, la selezione del più adatto può risultare disorientante, specialmente all’inizio del processo di sviluppo.
L’importanza del Backtesting per la Strategia Quantitativa
Quando codifichiamo una strategia con regole sistematiche, dobbiamo essere certi che i risultati futuri riflettano accuratamente le performance passate. Esistono due principali tipologie di sistemi di backtesting utilizzati per testare le strategie: backtesting di ricerca e backtesting basato sugli eventi (event-driven). In questo articolo esamineremo entrambe le tipologie, evidenziando i rispettivi vantaggi e svantaggi.
Sistemi di Ricerca: Il Primo Passo nel Backtesting
Il sistema di ricerca rappresenta la forma più semplice di backtesting ed è generalmente il primo approccio utilizzato. Viene impiegato per verificare rapidamente se una strategia ha il potenziale per ottenere buone performance. Tuttavia, tali strumenti spesso fanno ipotesi non realistiche riguardo ai costi di transazione, i prezzi di esecuzione, i vincoli di shorting, la gestione del rischio e altri fattori già discussi negli articoli precedenti. I comuni strumenti utilizzati per la ricerca includono MATLAB, R, Python ed Excel.
La fase di ricerca è vantaggiosa perché questi pacchetti software offrono una significativa capacità di calcolo vettoriale, portando a velocità di esecuzione elevate e una rapida implementazione (con meno righe di codice). Ciò consente di testare diverse strategie e varianti in modo rapido e iterativo.
Sebbene strumenti come MATLAB, R e Python siano spesso utilizzati per il backtesting e l’esecuzione, questi ambienti di ricerca non sono ideali per strategie di trading intraday ad alta frequenza (inferiore al minuto). La ragione di questa limitazione è l’assenza di librerie adeguate per la connessione ai server di dati in tempo reale o per l’interfacciamento con le API dei broker. Nonostante queste carenze, gli ambienti di ricerca restano strumenti fondamentali nel trading quantitativo professionale. Sono utilizzati come primo passo per testare nuove idee prima di applicarle a un ambiente di backtesting più rigoroso.
Backtesting Event-Driven: Realismo e Precisione
Una volta che una strategia è stata validata nella fase di ricerca, è necessario testarla in modo più realistico. Lo scopo di questa fase è simulare fedelmente le criticità descritte in precedenza, cercando di riprodurre le condizioni reali di mercato. L’ideale sarebbe utilizzare lo stesso codice di generazione dei trade sia per il backtesting storico che per l’esecuzione live, ottenibile attraverso un backtester basato su eventi.
I sistemi basati su eventi sono ampiamente utilizzati nell’ingegneria del software e sono particolarmente adatti per il trading algoritmico. Questi sistemi, generalmente scritti in linguaggi ad alte prestazioni come C++, C# e Java, sono progettati per gestire eventi in tempo reale, come l’arrivo di nuove informazioni di mercato, attivando automaticamente segnali di trading.
Tale sistema rimane in un ciclo continuo, sempre pronto a ricevere e gestire nuovi eventi. Inoltre, è possibile generare sotto-componenti come un gestore di dati storici e un simulatore di broker, che consentono di effettuare il backtesting delle strategie in modo altamente realistico.
Tuttavia, la complessità nella progettazione e implementazione rende questi sistemi più difficili da sviluppare rispetto ai sistemi di ricerca, con un “time to market” più lungo. Sono anche più vulnerabili ai bug e richiedono una solida conoscenza della programmazione e delle metodologie di sviluppo software.
Latenza: Il Ritardo Tra Generazione e Esecuzione del Segnale
Nel contesto dell’esecuzione automatica nel trading algoritmico, la latenza è definita come il tempo di ritardo tra l’emissione di un segnale e la sua risposta. Nell’esecuzione automatica nel trading algoritmico, la latenza si riferisce al tempo che intercorre tra la generazione di un segnale di esecuzione e la ricezione delle informazioni riguardanti l’esecuzione stessa da parte del broker.
Per le strategie intraday a bassa frequenza, la latenza non rappresenta un problema significativo, poiché il movimento dei prezzi durante il ritardo non influisce in modo rilevante sulla strategia. Al contrario, per le strategie a alta frequenza (HFT), la latenza è un fattore critico. La riduzione della latenza è fondamentale per minimizzare lo slippage e migliorare l’efficienza complessiva del sistema.
Scegliere il Linguaggio di Programmazione Giusto
Nella programmazione di un ambiente di backtesting personalizzato, una delle considerazioni più importanti riguarda la familiarità del programmatore con gli strumenti scelti. Per i neofiti della programmazione, è utile conoscere le principali tecnologie utilizzate nel trading algoritmico, che spazieranno dai linguaggi ad alte prestazioni come C++, C# e Java a quelli più facili da imparare come MATLAB, R e Python.
C++, C# e Java
C++, C# e Java sono tutti esempi di linguaggi di programmazione orientati agli oggetti di uso generale. Ciò significa che possono essere utilizzati senza un corrispondente ambiente di sviluppo integrato (IDE), sono tutti multipiattaforma, hanno una vasta gamma di librerie per quasi tutte le attività immaginabili e consentono una rapida velocità di esecuzione se correttamente utilizzati.
Se desideriamo la massima velocità di esecuzione, è probabile che C++ (o C) sia la scelta migliore. Offre la massima flessibilità per la gestione della memoria e l’ottimizzazione della velocità di esecuzione. Questa flessibilità ha un prezzo. C++ è difficile da imparare bene e può spesso portare all’introduzione di bug. Lo sviluppo può richiedere molto più tempo rispetto alle altre lingue. Nonostante queste carenze è molto usato nel settore finanziario.
C# e Java sono simili poiché entrambi richiedono che tutti i componenti siano oggetti con l’eccezione di tipi di dati primitivi come float e integer. Differiscono dal C++ perchè eseguendo una garbage collection automatica. La garbage collection aggiunge un carico aggiuntivo alle prestazioni ma permette uno sviluppo più rapido. Questi linguaggi rappresentano sia una buona scelta per lo sviluppo di un backtester in quanto hanno funzionalità GUI native, librerie di analisi numerica e velocità di esecuzione veloce.
Possiamo usare C++ per creare backtest event-driven che richiedono una velocità di esecuzione estremamente elevata, come per i sistemi HFT. Questo solo se ritengo che un sistema event-driven sviluppato con Python possa avere delle prestazioni negative, poiché Python è la mia prima scelta per un sistemi basati sugli eventi.
MATLAB, R e Python
MATLAB è un IDE commerciale per il calcolo numerico. Ha ottenuto ampia diffusione nei settori accademici, ingegneristici e finanziari. Ha molte librerie numeriche per il calcolo scientifico. Vanta una velocità di esecuzione rapida partendo dal presupposto che qualsiasi algoritmo in fase di sviluppo possa essere soggetto a vettorizzazione o parallelizzazione. Nonostante questi vantaggi il costo della sua lincenza lo rende poco attraente per i trader retail con un budget limitato. MATLAB viene talvolta utilizzato per l’esecuzione diretta verso un broker come Interactive Brokers.
R è un ambiente di scripting statistico dedicato. È gratuito, open source, multipiattaforma e contiene una vasta gamma di pacchetti statistici liberamente disponibili per eseguire analisi estremamente avanzate. R è molto usato nelle statistiche accademiche e nel settore quantitativo degli hedge fund. Nonostante sia possibile collegare R ad un broker non è adatto per tali funzionalità, quindi essere considerato come uno strumento di ricerca. Anche la velocità di esecuzione è carente, a meno che le operazioni non siano vettorializzate.
In questa sezione abbiamo incluso anche Python, che si pone a metà tra MATLAB, R e i suddetti linguaggi di uso generale. È gratuito, open source e multipiattaforma. È un linguaggio interpretato in contrasto ai linguaggi compilati (come C++ e Java), il che lo rende nativamente più lento del C ++. Tuttavia, contiene una libreria per svolgere praticamente qualsiasi compito immaginabile, dal calcolo scientifico fino alla progettazione di server Web di basso livello. In particolare, contiene NumPy, SciPy, panda, matplotlib e scikit-learn, che forniscono un robusto ambiente di ricerca numerica che, quando vettorializzato, è paragonabile alla velocità di esecuzione di un linguaggio compilato.
Python possiede anche le librerie per la connessione al broker. Questo lo rende un “one-stop shop” per la creazione di un backtesting basato sugli eventi e un ambiente di esecuzione live senza dover utilizzare altri linguaggi più complessi. La velocità di esecuzione è più che sufficiente per i trader intraday che operano su timeframe ad un minuto o superiore. Python è molto semplice da imparare rispetto ai linguaggi di livello inferiore come il C ++. Per questi motivi facciamo ampio uso di Python all’interno degli articoli di TradingQuant.
Ambienti di Sviluppo Integrati (IDE)
Nel trading algoritmico, il termine IDE (Integrated Development Environment) si riferisce a un ambiente che integra vari strumenti per la programmazione, il debug e l’esecuzione del codice. Alcuni IDE forniscono ambienti di backtesting e trading completamente integrati, come Excel, che può essere utilizzato per semplici strategie di segnale e filtro.
Altri strumenti includono software proprietari come TradeStation e MetaTrader, che offrono soluzioni di backtesting e trading automatico, ma con limitazioni in termini di flessibilità e capacità di personalizzazione.
Conclusioni
L’esecuzione automatica nel trading algoritmico è un processo complesso che richiede una profonda comprensione dei sistemi di backtesting, dei linguaggi di programmazione e degli ambienti di sviluppo. La scelta della giusta tecnologia e della giusta metodologia dipende dalle esigenze specifiche della strategia e dalle risorse disponibili. Sebbene strumenti come MATLAB, Python e C++ siano tra i più utilizzati, la scelta del linguaggio e dell’ambiente di sviluppo dipenderà sempre dal tipo di strategia che desideriamo implementare.