In questa lezione approfondiamo i linguaggi di programmazione nel trading sistematico, già introdotti nel corso introduttivo. Analizziamo le componenti essenziali dell’architettura di un sistema di trading algoritmico e spieghiamo come le decisioni implementative influenzino la scelta del linguaggio.
“Qual è il miglior linguaggio di programmazione per il trading algoritmico?” è una domanda comune. La risposta breve è che non esiste un linguaggio “migliore” in assoluto. Occorre valutare vari aspetti come i parametri strategici, le prestazioni, la modularità, lo sviluppo, la resilienza e i costi.
Esaminiamo i componenti principali di un sistema di trading algoritmico: strumenti di ricerca, ottimizzatore del portafoglio, gestione del rischio e motore di esecuzione. Successivamente, analizziamo come le strategie di trading influenzino la progettazione del sistema, in particolare per frequenza e volume degli scambi. I linguaggi di programmazione nel trading sistematico giocano un ruolo decisivo in questo contesto.
Dopo aver definito la strategia di trading, si passa alla progettazione completa del sistema: scelta dell’hardware, dei sistemi operativi e della resilienza agli eventi estremi. In questa fase è essenziale prestare attenzione alle prestazioni, sia nel backtesting che nell’esecuzione live. Anche qui, i linguaggi di programmazione nel trading sistematico devono essere scelti con attenzione.
Cosa fa un Sistema di Trading Algoritmico?
Prima di scegliere il linguaggio adatto per un sistema automatico, bisogna definirne i requisiti. Il sistema si occuperà solo di esecuzione? Includerà moduli di gestione del rischio o ottimizzazione del portafoglio? Richiederà un backtester ad alte prestazioni? Le strategie si dividono spesso in due macroaree: ricerca e generazione di segnali.
La ricerca consiste nella valutazione della performance strategica sui dati storici. Questo processo, chiamato backtesting, è influenzato dalla complessità algoritmica e dalla quantità di dati elaborati. CPU e parallelizzazione sono fondamentali. I linguaggi di programmazione nel trading sistematico usati in questa fase devono essere efficienti in termini computazionali.
La generazione dei segnali si riferisce all’elaborazione dei segnali di trading e al loro invio al mercato tramite un broker. Alcune strategie richiedono prestazioni elevate: I/O, larghezza di banda e latenza sono fattori critici. È quindi probabile che si adottino diversi linguaggi di programmazione nel trading sistematico per i vari moduli.
Tipologia, Frequenza e Volume di una Strategia
Il tipo di strategia influenza in modo significativo il design del sistema. Bisogna valutare mercati, fornitori di dati, frequenza e volume della strategia, compromessi tra semplicità di sviluppo e prestazioni, e l’uso di hardware specializzato.
Le tecnologie usate per strategie su azioni USA a bassa frequenza sono molto diverse da quelle per strategie di arbitraggio ad alta frequenza sui futures. La scelta dei linguaggi di programmazione nel trading sistematico dipende anche dalla struttura delle API e dalla resilienza dei fornitori di dati.
Frequenza e volume sono fattori determinanti. Strategie che operano su timeframe ridotti (minuti o secondi) richiedono sistemi ad alte prestazioni. Per le strategie ad alta frequenza, l’uso di software come HDF5 o kdb+ è frequente, e spesso sono preferiti linguaggi compilati come C/C++, a volte con assembler.
Sistemi ad altissima frequenza richiedono anche hardware personalizzato, come FPGA, con ottimizzazioni a livello di kernel e rete. In questi casi, i linguaggi di programmazione nel trading sistematico devono massimizzare la velocità.
Sistemi di Ricerca
I sistemi di ricerca combinano sviluppo interattivo e scripting automatizzato. Si usano IDE come Visual Studio, MatLab o R Studio per effettuare ampie analisi numeriche. Serve un linguaggio che sia facile da usare ma anche veloce. I linguaggi di programmazione nel trading sistematico devono adattarsi a entrambi gli approcci.
I migliori IDE comprendono:
- Microsoft Visual C++ / C#, con potenti strumenti di debug;
- MatLab, ottimo per algebra lineare;
- R Studio, per il linguaggio R;
- Eclipse IDE per Java e C++ su Linux;
- Python IDE come Enthought Canopy, con NumPy, SciPy e scikit-learn.
Per il backtesting numerico si usano tutti questi linguaggi. Se le dimensioni dei parametri sono elevate, un linguaggio compilato è preferibile. Python, linguaggio interpretato, compensa con librerie ottimizzate. I linguaggi di programmazione nel trading sistematico scelti qui possono essere diversi da quelli usati per l’esecuzione.
Ottimizzazione del Portafoglio e Gestione del Rischio
Questi due moduli sono spesso trascurati dai trader retail, ma sono essenziali per proteggere il capitale. Possono ridurre le operazioni rischiose e il tasso d’insuccesso. Anche semplici modifiche possono stabilizzare una strategia e migliorarne la redditività.
Il modulo di gestione del portafoglio prende in input un set di trade desiderati e restituisce trade effettivi, riducendo le perdite e ottimizzando l’allocazione. Si tratta di un problema di algebra lineare, e quindi i linguaggi di programmazione nel trading sistematico devono supportare librerie efficienti, come LAPACK o NumPy.
La gestione del rischio è cruciale. Le sue funzioni spaziano dal controllo della volatilità all’analisi delle correlazioni. Utilizza algoritmi statistici, spesso tramite simulazioni Montecarlo. Questi calcoli, molto esigenti in termini di CPU, richiedono linguaggi di programmazione nel trading sistematico in grado di parallelizzare i processi.
Sistema di Esecuzione
Questo modulo riceve i segnali e li trasmette ai broker. Per la maggior parte dei trader retail, ciò implica l’uso di API o FIX, come quelle di Interactive Brokers. I criteri di scelta del linguaggio includono qualità e disponibilità dell’API, frequenza di esecuzione e slippage.
Molte API offrono interfacce per C++ o Java. Wrapper open source permettono l’integrazione con Python, R, Excel o MatLab. Tuttavia, ogni wrapper può introdurre bug. I linguaggi di programmazione nel trading sistematico usati per questo modulo devono essere compatibili con l’API e ottimizzati per alte prestazioni.
Nel trading ad alta frequenza, anche pochi millisecondi fanno la differenza. I linguaggi staticamente tipizzati come C++ o Java offrono le migliori prestazioni, ma richiedono più tempo di sviluppo. Python, pur essendo più lento, è spesso sufficiente e più flessibile. Progettare i moduli in modo modulare facilita eventuali sostituzioni.
Pianificazione dell’Architettura e Processo di Sviluppo
Dopo aver trattato le componenti fondamentali, è tempo di discutere l’infrastruttura. Il trader retail spesso ricopre più ruoli: sviluppatore, ricercatore, esecutore. Una buona pianificazione architetturale aiuta a gestire questa complessità.
Separazione degli Interessi
Una decisione iniziale importante è la separazione dei componenti in moduli indipendenti. Questo consente aggiornamenti e miglioramenti senza compromettere l’intero sistema. È l’approccio ideale per sistemi a bassa frequenza, mentre nel trading HFT si può sacrificare la modularità per massimizzare la velocità.
Una buona architettura prevede moduli distinti per input storici, dati in tempo reale, archiviazione, API, backtesting, strategia, ottimizzazione, gestione del rischio ed esecuzione. Se una parte è inefficiente, può essere sostituita senza riscrivere l’intero sistema.
Questo approccio consente anche l’uso di diversi linguaggi di programmazione nel trading sistematico. Non è necessario limitarsi a uno solo, se i moduli comunicano tramite protocolli standard come TCP/IP o ZeroMQ.
Ad esempio, si può scrivere il backtester in C++ per ottenere prestazioni elevate e utilizzare Python per gestione del portafoglio ed esecuzione, grazie a SciPy e IBPy.
Considerazioni sulle Prestazioni
Le prestazioni rivestono un ruolo cruciale nella maggior parte delle strategie di trading, in particolare in quelle ad alta frequenza, dove rappresentano l’elemento più rilevante. Il concetto di “Prestazioni” include diverse problematiche: velocità di esecuzione algoritmica, latenza di rete, larghezza di banda, I/O dei dati, simultaneità, parallelismo e scalabilità. Ogni area è trattata ampiamente in testi specialistici; qui introduciamo i concetti principali. La scelta dell’architettura e dei linguaggi di programmazione nel trading sistematico incide direttamente sulla performance.
Secondo la famosa affermazione di Donald Knuth, uno dei padri dell’informatica, “l’ottimizzazione prematura è la radice di tutti i mali”. Questo principio è generalmente valido, tranne nel caso di algoritmi per il trading ad alta frequenza. Per strategie a bassa frequenza, conviene iniziare con un sistema semplice e procedere all’ottimizzazione solo in presenza di rallentamenti.
Gli strumenti di profilazione consentono di individuare i colli di bottiglia in ogni fattore citato, su sistemi Windows o Linux. Sono disponibili numerosi strumenti, sia integrati nei linguaggi di programmazione nel trading sistematico, sia di terze parti.
C++, Java, Python, R e MatLab offrono librerie ad alte prestazioni (nativamente o tramite estensioni), utili per strutture dati e calcoli. C++ fornisce librerie native, mentre Python sfrutta NumPy/SciPy. Tali librerie contengono algoritmi matematici comuni, limitando la necessità di nuove implementazioni.
Tuttavia, se si adotta un’architettura hardware altamente personalizzata, l’uso di estensioni proprietarie può richiedere codice su misura. In generale, reinventare soluzioni già esistenti sottrae tempo prezioso allo sviluppo delle infrastrutture critiche. Ottimizzare le prestazioni è essenziale per chi lavora con i linguaggi di programmazione nel trading sistematico.
Latenza
La latenza è tipica dei sistemi di esecuzione, ma può emergere anche negli strumenti di ricerca, spesso collocati sulla stessa macchina. Nell’esecuzione, si manifesta in vari punti: consultazione di database (latenza disco/rete), generazione di segnali (latenza del sistema operativo), invio dei segnali (latenza della scheda di rete), e gestione degli ordini (latenza interna dell’exchange).
Per strategie ad alta frequenza è indispensabile conoscere l’ottimizzazione del kernel e della rete. Queste competenze, pur complesse e fuori dallo scopo di questo articolo, sono fondamentali per l’implementazione di algoritmi UHFT.
Caching
Il caching è uno strumento imprescindibile nello sviluppo di sistemi quantitativi. Esso consente un accesso più rapido ai dati frequentemente utilizzati, migliorando la performance a scapito di una possibile inconsistenza. Un esempio classico riguarda il web, dove i dati letti da un database su disco vengono caricati in memoria per future richieste.
Nel trading, il caching può velocizzare l’accesso ai dati del portafoglio, evitando di rigenerarli ad ogni ciclo dell’algoritmo. La rigenerazione può infatti comportare costi elevati in termini di CPU o I/O.
Tuttavia, il caching presenta anche problemi. La rigenerazione della cache, dovuta alla volatilità dello storage, può essere onerosa. Inoltre, il dog-piling, causato da sistemi in parallelo sotto carico, può creare errori a cascata con copie simultanee.
L’allocazione dinamica della memoria è un’operazione costosa. Per sistemi performanti è quindi fondamentale comprendere come la memoria viene allocata e rilasciata. I linguaggi moderni, come Java, C# e Python, utilizzano garbage collection automatica, che dealloca la memoria quando gli oggetti non sono più necessari.
Questa funzione è utile in fase di sviluppo ma può penalizzare le prestazioni nelle strategie HFT. In Java, ad esempio, la personalizzazione del garbage collector e della heap consente ottimizzazioni specifiche.
C++ non possiede un garbage collector nativo, richiedendo una gestione manuale della memoria. Questo approccio, pur soggetto a errori (es. puntatori invalidi), consente un controllo preciso sull’heap. La scelta tra i linguaggi di programmazione nel trading sistematico deve tenere conto anche della gestione del garbage collector.
Parallelizzazione
Molti compiti nei sistemi di trading algoritmico si prestano alla parallelizzazione, ovvero l’esecuzione simultanea di più operazioni. Gli algoritmi “altamente paralleli”, come le simulazioni MonteCarlo, permettono calcoli indipendenti, ottimizzando i tempi di esecuzione.
Altri algoritmi, come le simulazioni fluidodinamiche, richiedono interazioni tra i calcoli e quindi sono solo parzialmente paralleli. Secondo la Legge di Amdahl, esiste un limite teorico ai miglioramenti ottenibili attraverso la parallelizzazione.
Con il limite raggiunto dalle velocità di clock, i moderni processori sfruttano più core. L’ascesa delle GPU, nate per i videogiochi, ha fornito accesso a centinaia di core per calcoli paralleli. Le GPU sono ideali per la ricerca finanziaria, mentre per l’HFT si usano FPGA specializzati.
La maggior parte dei linguaggi di programmazione nel trading sistematico supporta il multithreading, rendendo agevole la parallelizzazione dei backtester, i cui calcoli sono indipendenti tra loro.
Scaling
Lo scaling del software indica la capacità del sistema di adattarsi a carichi crescenti: più richieste, maggiore uso di CPU, più memoria. Una strategia è scalabile se, anche con più capitale, continua a generare rendimenti consistenti. Anche lo stack tecnologico deve scalare per gestire più scambi e maggiore latenza.
Prevedere dove si verificheranno i colli di bottiglia è difficile. Logging, testing, profilazione e monitoraggio aiutano ad aumentare la scalabilità. I linguaggi spesso vengono etichettati come “non scalabili”, ma la vera scalabilità dipende dallo stack tecnologico completo, non solo dal linguaggio.
Un buon approccio è la modularizzazione e l’uso di sistemi di message queue per gestire i picchi di traffico. Gli ordini possono essere messi in coda invece che persi. Ciò è utile, ad esempio, per inviare trade a un motore di esecuzione sotto carico, riducendo il rischio di slippage. RabbitMQ è una delle migliori soluzioni open source per questo scopo.
Hardware e Sistema Operativo
L’hardware può influire notevolmente sulla redditività di un algoritmo. Questo vale anche fuori dal contesto HFT. Una scelta errata può causare crash o riavvii nei momenti peggiori. Va quindi scelto con attenzione: desktop locale, server remoto, cloud o server condiviso?
I desktop sono facili da installare e gestire, ma richiedono spesso aggiornamenti e usano più risorse a causa delle GUI. Possono anche presentare problemi di connettività o elettricità.
I server remoti o cloud offrono backup automatici, uptime garantito e monitoraggio, ma sono più complessi da amministrare. In Windows si usa RDP, su Unix la command-line SSH. Su Unix la GUI non è supportata, rendendo inutilizzabili strumenti come Excel o MatLab.
Un server co-locato, vicino al centro exchange, minimizza la latenza: è indispensabile per le strategie HFT. Un’altra valutazione fondamentale riguarda la portabilità del codice tra sistemi operativi e architetture. Alcuni linguaggi funzionano meglio su Intel x86/x64, altri anche su ARM RISC. Anche questi aspetti vanno considerati nella scelta tra i linguaggi di programmazione nel trading sistematico.
Resilienza e Testing
Uno dei modi più rapidi per perdere capitali è trascurare la resilienza del sistema. Ciò include guasti del broker, picchi di volatilità, down del cloud provider o cancellazioni accidentali di database. Una cattiva architettura può cancellare anni di profitti in pochi secondi. Debugging, testing, logging, backup e monitoraggio devono essere parte integrante del sistema.
In ogni sistema quantitativo complesso, almeno il 50% del tempo viene speso in debugging, testing e manutenzione. Quasi tutti i linguaggi includono debugger integrati o alternativi. I debugger permettono l’interruzione dell’esecuzione in punti specifici per analizzare lo stato del sistema.
Il debugging è più diffuso nei linguaggi compilati come C++ e Java, ma Python, più semplice, offre strumenti come pdb. Visual C++ include strumenti completi, mentre gdb è lo strumento standard per Linux.
Il testing consiste nell’applicare input e output noti a sezioni di codice per valutarne il comportamento. Il Test Driven Development (TDD) inizia dallo sviluppo dei test. Inizialmente tutti falliscono, ma alla fine, quando il codice è completo, tutti devono superare il test.
Scegliere i linguaggi di programmazione per il trading sistematico
Dopo aver analizzato i fattori che influenzano lo sviluppo di un sistema di trading algoritmico ad alte prestazioni, il passo successivo è comprendere come vengono classificati i linguaggi di programmazione nel trading sistematico.
Tipologie di Sistemi
Quando si seleziona un linguaggio per l’infrastruttura di trading, è fondamentale considerare la tipologia del sistema. Nel trading, è possibile adottare linguaggi di programmazione nel trading sistematico a tipizzazione statica o dinamica. I linguaggi a tipizzazione statica, come C++ e Java, eseguono il controllo dei tipi di dati (interi, float, classi personalizzate ecc.) già durante la compilazione. Al contrario, i linguaggi dinamici, come Python, Perl e JavaScript, effettuano questi controlli in fase di esecuzione.
In contesti altamente numerici come i motori di trading algoritmico, il controllo dei tipi al momento della compilazione è utile per evitare errori numerici. Tuttavia, non elimina tutti i bug, perciò è fondamentale implementare la gestione delle eccezioni. I linguaggi dinamici sono più esposti a errori di runtime che un controllo statico potrebbe prevenire. Per questo motivo si fa ricorso a pratiche come il Test Driven Development (TDD) e agli unit test, che se ben utilizzati, offrono una sicurezza spesso superiore.
Un altro punto a favore dei linguaggi staticamente tipizzati è l’ottimizzazione operata dal compilatore, che conosce in anticipo i requisiti di memoria. I linguaggi dinamici, invece, subiscono un calo di prestazioni dovuto alla verifica dei tipi durante l’esecuzione. Le librerie numeriche, come NumPy e SciPy, mitigano queste criticità grazie all’introduzione della tipizzazione negli array.
Open-Source o Proprietario
Gli sviluppatori di sistemi algoritmici possono scegliere tra soluzioni proprietarie e open source. Entrambe le opzioni presentano vantaggi e svantaggi. È importante valutare fattori come l’attività della community, la facilità d’installazione e manutenzione, la qualità della documentazione e i costi di licenza.
Lo stack Microsoft .NET (Visual C++, C#) e MatLab sono due soluzioni proprietarie diffuse nel settore finanziario. Il primo è molto usato dalle banche di investimento, mentre il secondo è popolare tra i fondi per le analisi quantitative.
Entrambe le piattaforme forniscono ottima documentazione e hanno community attive. Microsoft .NET permette un’integrazione semplice con C++, C#, VB e altri strumenti Microsoft. MatLab offre numerosi plugin per le ricerche quantitative.
Tuttavia, i costi di licenza possono essere elevati per un trader indipendente. Inoltre, gli strumenti Microsoft funzionano meglio tra loro ma faticano a integrarsi con codice esterno, e Visual Studio è disponibile solo per Windows. MatLab, invece, manca di plugin chiave come un buon wrapper per l’API di Interactive Brokers.
Un limite comune delle soluzioni proprietarie è la mancata disponibilità del codice sorgente. Se le prestazioni sono una priorità, spesso questi strumenti non rappresentano la scelta ottimale.
La maggior parte delle soluzioni open source si basa su ambienti Linux e include strumenti come MySQL, PostgreSQL, Python, R, C++ e Java. Questi linguaggi di programmazione nel trading sistematico sono utilizzati non solo per alte prestazioni ma anche per un’ampia gamma di analisi dati, con velocità comparabili a quelle dei linguaggi compilati.
Linguaggi interpretati
Il principale vantaggio dei linguaggi interpretati è la rapidità nello sviluppo. Python e R richiedono meno righe di codice per ottenere le stesse funzionalità grazie all’ampia disponibilità di librerie. Consentono inoltre uno sviluppo iterativo rapido tramite console interattiva.
Poiché il tempo dello sviluppatore è prezioso e la velocità di esecuzione non è sempre cruciale (eccetto nei sistemi HFT), uno stack open source è spesso la scelta ideale. Python e R sono supportati da comunità attive, sono ben documentati e presentano pochi bug nelle librerie principali.
Gli strumenti open source, tuttavia, non offrono supporto commerciale diretto e rendono al meglio su ambienti privi di interfaccia grafica. Un server Linux, ad esempio, funziona solo da linea di comando. Inoltre, se Python e R risultano lenti, è possibile integrarli con codice C++ per migliorarne le prestazioni, anche se questo richiede conoscenze specifiche.
I software proprietari soffrono meno di problemi di versionamento, ma i sistemi open source, come Linux, richiedono una gestione più complessa.
Personalmente, preferisco costruire i miei strumenti di trading utilizzando tecnologie open source. Mi affido a Ubuntu, MySQL, Python, C++ e R. La maturità, l’ampiezza della community e la possibilità di intervenire direttamente sul codice compensano ampiamente la comodità degli ambienti proprietari. Detto ciò, consiglio Visual Studio, soprattutto per C++, come ottimo ambiente di sviluppo.
Batterie incluse?
Questa sezione si riferisce alle funzionalità native di un linguaggio: che librerie offre e quanto sono affidabili? I linguaggi di programmazione nel trading sistematico più maturi, come C++, Java e Python, dispongono di ampie librerie per rete, HTTP, OS, GUI, regex e algoritmi di base.
C++ si distingue per la sua STL, che include strutture dati e algoritmi ad alte prestazioni. Python eccelle nella comunicazione tra sistemi, soprattutto web, grazie alla sua libreria standard. R offre strumenti statistici ed econometrici nativi, mentre MatLab è ottimizzato per il calcolo lineare.
Inoltre C++ utilizza anche la libreria Boost, che ha introdotto nel linguaggio molte funzionalità poi standardizzate, come il supporto a lambda ed esecuzione parallela. Python, invece, sfrutta librerie potenti per l’analisi dati come NumPy, SciPy e Pandas, molto diffuse nel trading algoritmico.
Esistono plugin performanti per accedere a database relazionali, come MySQL++ (C++), JDBC (Java/MatLab), MySQLdb (Python) e psycopg2 (Python/PostgreSQL). Python può persino comunicare con R tramite RPy.
Un aspetto spesso trascurato è la connessione all’API del broker. La maggior parte supporta nativamente C++ e Java, ma spesso anche Python e C#, direttamente o tramite wrapper. Interactive Brokers, ad esempio, può essere gestito tramite IBPy. Nei casi in cui servono prestazioni elevate, molti broker supportano il protocollo FIX.
Conclusioni
È chiaro come la scelta dei linguaggi di programmazione nel trading sistematico non sia semplice e richieda un’analisi approfondita. Tra i principali fattori da considerare troviamo: prestazioni, facilità di sviluppo, robustezza e testing, separazione delle funzionalità, gestione, accesso al codice sorgente, costi e maturità delle librerie.
Il vantaggio di un’architettura modulare è la possibilità di combinare diversi linguaggi in base ai requisiti dei vari componenti di un sistema di trading. Poiché queste piattaforme sono in continua evoluzione, anche le scelte tecnologiche devono sapersi adattare nel tempo.