Il Trading Quantitativo in Italia: Strategie e Tecnologie

In questi ultimi anni, i trader professionisti italiani stanno mostrando un sempre più crescente interesse per il trading quantitativo. Ma cosa è il trading quantitativo - detto anche “quant trading” - e come funziona? Si tratta di una strategia di investimento sofisticata che utilizza i modelli matematici e gli algoritmi per identificare opportunità di trading, prendere decisioni ed effettuare le operazioni.

A seguire, copriremo le seguenti tematiche: cosa è il trading quantitativo e come funziona; quali sono alcune delle strategie di quant trading più note e come avviene il backtesting; perché è importante la correlazione tra quant trading e machine learning, e altro ancora.

Devi sapere, che per creare questa guida accurata sul trading quantitativo, ho effettuato ricerche approfondite e ho consultato diverse fonti finanziarie italiane affidabili e aggiornate.

Questo materiale è solo a scopo didattico e non costituisce alcuna consulenza sugli investimenti, alcuna analisi finanziaria o alcuna raccomandazione di acquisto o vendita di alcuno strumento finanziario. Il trading comporta rischi e i clienti dovrebbero cercare una consulenza finanziaria indipendente prima di prendere decisioni di investimento.

Ti senti ispirato a sapere di più sul trading quantitativo! Allora, continua la lettura!

Un’Introduzione al Trading Quantitativo

In questo paragrafo introduttivo, ti spiegheremo cosa significa trading quantitativo e come funziona. Ti informeremo sulle caratteristiche del trader quant, menzionandoti alcune delle più note strategie di trading quant e qualche esempio di trading algoritmico.

Che cos'è il Trading Quantitativo e come funziona

Il trading quantitativo, detto anche quantitative trading, o quant trading, è un sistema basato sulla matematica e sulla statistica che consiste in una raccolta di dati oggettivi e quantificabili, al fine di effettuare calcoli di probabilità ed utilizzarli per le nostre strategie di trading.

Ma come funziona il trading quantitativo? Si affida esclusivamente ai modelli basati sui dati e alla programmazione per provare a determinare la probabilità che si verifichi un determinato risultato. Il trading quant si affida a dei modelli matematici e statistici basati sull’analisi quantitativa, la quale utilizza la ricerca, la raccolta, l’analisi e la misurazione dei dati per riprodurre schemi di comportamento complessi in valori numerici e stabilire la probabilità dei possibili risultati. Si compone di quattro elementi: la creazione della strategia, il backtesting, l’esecuzione e la gestione del rischio.

Tieni presente che la raccolta dei dati non tiene conto degli aspetti non quantificabili, né dell’analisi qualitativa, che invece valuta le opportunità sulla base di fattori soggettivi, come i cambiamenti nel consiglio di amministrazione di una società oppure se un marchio ha subito un danno alla propria reputazione.

Si tratta di un metodo che viene impiegato da parecchio tempo, ma che con il passare degli anni ha cambiato il modo con cui veniva praticato ed oggi è affidato a sofisticati programmi informatici, in grado di realizzare modelli dai dati oggettivi che analizziamo.

Questo approccio di trading richiede una grande potenza di calcolo e più set di dati numerici, tanto che è in genere utilizzato dai grandi investitori istituzionali e dagli hedge fund, che si affidano a team di quant su cui basare le loro strategie; tuttavia, negli ultimi anni, grazie al successo delle nuove tecnologie, anche i trader singoli al dettaglio, che possiedono capacità analitiche e conoscenze di programmazione adeguate, possono imparare a fare trading quantitativo, utilizzando versioni più semplificate.

Trading quantitativo vs Trading algoritmico

Il trading quantitativo utilizza metodi statistici per indicare opportunità di trading, e anche, ma non necessariamente, per eseguire le operazioni. È importante non confonderlo con il trading algoritmico, perché i due approcci sono simili, ma allo stesso tempo diversi:

• Mentre il trading quantitativo utilizza modelli matematici avanzati e sofisticati, e non a portata di mano della maggioranza degli investitori, quello algoritmico si basa sull’analisi tradizionale;
• I quant trader utilizzano i modelli matematici e statistici per riconoscere le opportunità, ma poi aprono le posizioni e le gestiscono in manuale, mentre i sistemi algoritmici vengono eseguiti per conto del trader;
• I trader quantitativi utilizzano set di dati diversi per trovare nuove posizioni, mentre quelli algoritmici si servono solo dell'analisi dei grafici e dei dati.

I dati più comuni utilizzati dai quant trader sono il prezzo e il volume, ma anche altri parametri che abbiano valore numerico possono essere integrati in una strategia.

I quant trader possono utilizzare diversi tipi di strategie. Tra gli esempi di strategie di trading quantitativo, alcune di esse basate anche sugli algoritmi, ci sono il trading che segue la tendenza, detto anche momentum trading; il mean reversion trading; l’arbitraggio statistico; la strategia direzionale; il trading basato sulla volatilità; il trading ad alta frequenza; la strategia sul sentiment e il trading di ETF.

Tieni presente che l’efficacia di ciascuna strategia può dipendere da diversi fattori, come le condizioni di mercato e la qualità dei dati utilizzati.

Tra gli esempi di algoritmi ne citiamo alcuni: gli algoritmi di mean reversion - che identificano i momenti in cui i prezzi si allontanano dalla media e li sfruttano per fare trading - e gli algoritmi di arbitraggio, che invece sfruttano le differenze di prezzo nello stesso asset in momenti diversi o in mercati diversi; e quelli di momentum, che riconoscono un trend di mercato e lo sfruttano per ottenere potenziali profitti dal movimento dei prezzi.

Quantitative Trading - Le Strategie di Trading Algoritmico

In questa sezione, copriremo in dettaglio quelle che sono alcune strategie e piattaforme o software che i trader possono utilizzare per fare trading algoritmico e vedremo come il backtesting e la valutazione delle strategie siano fondamentali nel prendere decisioni di trading informate.

Le Strategie di Trading Algoritmico: Strategie, Piattaforme e Backtesting

Abbiamo menzionato che il trading quantitativo ed algoritmico, che utilizza algoritmi e modelli matematici per eseguire operazioni di trading, può essere effettuato attraverso diverse strategie, le quali possono essere applicate dai trader e investitori singolarmente oppure combinate tra loro, per soddisfare i loro obiettivi di investimento e i diversi livelli di tolleranza al rischio.

Vedremo di seguito alcune delle più conosciute strategie di trading quantitativo. Ogni strategia di trading algoritmico comporta rischi intrinseci. I trader dovrebbero valutare attentamente la loro tolleranza al rischio e considerare l'utilizzo di ordini stop-loss, dimensionamento delle posizioni e strumenti di gestione del rischio per ridurre al minimo le potenziali perdite.

I seguenti esempi sono solo a scopo educativo e non costituiscono consulenza sugli investimenti. Gli investitori dovrebbero condurre ricerche indipendenti prima di prendere decisioni di trading.

• Seguire la tendenza, conosciuta anche come momentum trading o trend following. È una strategia che indica un movimento di mercato significativo nel momento in cui inizia, per utilizzarlo fino alla fine. Si basa sull'idea che i prezzi di un asset nel lungo periodo torneranno alla loro media. 

Il Trading Basato sul Trend utilizza le analisi tecniche per stimare e seguire i trend di mercato, utilizzando la tendenza di un asset a muoversi in una direzione per un periodo prolungato. È una strategia che richiede una buona comprensione degli indicatori tecnici e la capacità di interpretare correttamente i dati di mercato.

Ci sono più metodi per individuare una tendenza emergente tramite l’analisi quantitativa, ad esempio, monitorare il sentiment tra i trader delle principali aziende di diversi settori, per costruire un modello che interpreta quando potrebbe essere più probabile che gli investitori istituzionali acquistino o vendano azioni in gran quantità;

• Strategia direzionale: Viene utilizzata quando esiste già una tendenza definita. Questi sistemi quantitativi possono indicare l’esistenza di momentum di forte rialzo o ribasso attraverso i dati storici dei prezzi e del volume, e unirsi al movimento;
• Ritorno alla media o Mean reversion trading: Si tratta di una teoria finanziaria secondo la quale i prezzi e i rendimenti hanno una tendenza a lungo termine e qualsiasi deviazione dovrebbe ritornare a quella tendenza; cerca di utilizzare i movimenti di prezzo che si discostano significativamente dalla media storica di un asset. Gli algoritmi indicano gli asset che sono significativamente deviati dalla loro media storica e deducono che ritornino a tale media.

L'esempio seguente è solo a scopo illustrativo e didattico e non costituisce raccomandazioni di investimento. Gli investitori dovrebbero condurre le proprie ricerche prima di prendere decisioni di trading.

Un esempio pratico potrebbe essere quello di un “reversion trader” che usa un algoritmo per intepretare azioni con un prezzo deviato significativamente dalla loro media storica. Supponiamo che sta monitorando l’azione di una società solida del settore tecnologico e l'algoritmo viene programmato per analizzare il prezzo storico di questo titolo e calcolare una media mobile su un periodo di 30 giorni. Secondo la teoria del mean reversion ,l’algoritmo stima che il prezzo del titolo tornerà alla sua media nel tempo e il reversion trader utilizzerà l’algoritmo per fare vendita short del titolo a un prezzo più alto, indicando che il suo prezzo diminuisca. L ’algoritmo monitorerà costantemente il prezzo dell’azione e, una volta che inizierà a tornare verso la sua media, il “ReversionTrader” chiuderà la posizione allo scoperto e riacquisterà di nuovo l’azione, ad un prezzo inferiore.

Questa strategia può presentare dei rischi, quando il prezzo dell’azione non segue il comportamento previsto e continua a deviare dalla media e potrebbe portare a potenziali perdite significative. Si prega di tenere presente che ogni strategia di trading, come il trading di mean Reversion, comporta rischi intrinseci. I trader dovrebbero valutare attentamente la propria tolleranza al rischio e considerare l'utilizzo di ordini stop-loss, dimensionamento delle posizioni e strumenti di gestione del rischio per ridurre al minimo le potenziali perdite.

• Riconoscimento algoritmico degli schemi: Questa strategia fa parte del trading istituzione e prevede la creazione di un modello algoritmico che individua quando una azienda istituzionale sta per eseguire un’operazione significativa o consistente, in modo da fare trading in contrapposizione. Viene utilizzata dalle aziende che dispongono di potenti sistemi di trading ad alta frequenza necessari per aprire e chiudere le posizioni prima dell'investitore istituzionale.

Il seguente esempio di asset è solo a scopo didattico e non costituisce consulenza sugli investimenti. Gli investitori dovrebbero condurre ricerche indipendenti prima di prendere decisioni di trading.

Per esempio, se un modello segnala che una grande azienda sta tentando di acquistare una quantità consistente di azioni di Tesla, un investitore potrebbe acquistare le azioni prima che la grande azienda lo faccia e rivenderle a un prezzo più alto;

• L’arbitraggio statistico: Si basa sull'idea che il prezzo di un asset può variare in modo diverso in momenti diversi o in mercati diversi e sfrutta le inefficienze e le discrepanze temporanee nei prezzi di uno o più asset finanziari, basandosi su modelli statistici e storici. Quindi gli algoritmi devono individuare e usare le inefficienze di prezzo, per esempio la differenza di prezzo dello stesso asset su mercato diversi.

Si occupa di trovare un gruppo di azioni con caratteristiche simili, ad esempio quotate sulla stessa borsa, nello stesso settore e soggette a simili condizioni di mercato e poi calcola il “prezzo equo” medio per ogni azione, per vendere allo scoperto le aziende del gruppo che registrano prestazioni migliori di quel prezzo equo e comprare quelle che registrano prestazioni peggiori. Quando le azioni tornano al prezzo medio, entrambe le posizioni verrebbero chiuse, registrando un potenziale profitto.

L'esempio seguente è fornito solo a scopo didattico e non costituisce un consiglio di investimento.

Immaginiamo che l’algoritmo rileva che l’azione XXXX ha avuto un incremento di prezzo significativo, mentre l’azione YYYY non ha mostrato una variazione di prezzo proporzionale, creando così una discrepanza temporanea tra i due titoli. Basandosi sulla storia passata e sul rapporto statistico tra le due azioni, l’algoritmo stima che l’azione XXXX seguirà presto l’andamento dell’azione YYYYY.

Come risposta, l’algoritmo decide di acquistare l’azione YYYYY, che è temporaneamente sottostimata, e allo stesso tempo vende allo scoperto XXXX, che è temporaneamente sopravvalutata, per trarre potenziale profitto dalla normalizzazione del rapporto di prezzo tra i due titoli. Quando i prezzi delle due azioni torneranno al loro rapporto storico normale, l’algoritmo chiuderà entrambe le posizioni, vendendo le azioni YYYY acquistate e coprendo la posizione corta sull’azione XXXX. Di conseguenza, il potenziale profitto dell'operazione risulterebbe dalla differenza di prezzo tra l’acquisto e la vendita.

Questa strategia avviene in time frame molto ristretti e richiede tempistiche brevi delle operazioni, per limitare l’esposizione dei mercati. Tuttavia, può presentare discreto rischio, perché ignora i fattori che possono essere applicati a un singolo asset, ma non influisce sul resto del gruppo e può portare a deviazioni a lungo termine che non ritornano alla media per un periodo di tempo prolungato. Per evitare questo rischio, i trader quantitativi possono mirare a fare affidamento su algoritmi di trading ad alta frequenza per utilizzare le inefficienze di mercato a breve termine; 

• Il Market Making: Gli algoritmi vengono programmati per fornire la liquidità di mercato, fornendo continui vendite ed acquisti di titoli. Gli algoritmi di market making cercan odi guadagnare sullo spread, che sarebbe la differenza tra il prezzo di acquisto e quello di vendita.
• Il trading sugli ETF, invece, sfrutta la relazione tra un indice e gli ETF che lo replicano. I fondi quantitativi utilizzano sistemi di esecuzioni ultraveloci per fare trading ETF prima dell’acquisto forzato.
• La strategia ad Alta Frequenza (detta anche HFT) non è accessibile a tutti i trader, a causa dell’alto livello tecnologico e del capitale significativo richiesto. In quanto necessita l’esecuzione di un elevato numero di ordini ad alta velocità, utilizza gli algoritmi per eseguire operazioni basati su condizioni di mercato che cambiano rapidamente e mira a capitalizzare su piccole differenze di prezzo. Si tratta di un approccio che utilizza sistemi informatici ultrarapidi per individuare le inefficienze del mercato che durano frazioni di secondo. 
• Il Trading basato sugli Eventi: Si tratta di un approccio algoritmico che è programmato per agire immediatamente e in automatico agli eventi di mercato, come annunci economici importanti o cambiamenti di politica monetaria, eseguendo operazioni in risposta a questi eventi.

Il trading quantitativo ed algoritmico viene effettuato attraverso piattaforme che sono progettate per assistere i trader e gli investitori a implementare queste strategie di trading quantitativo e/o algoritmico, attraverso strumenti, tools e funzionalità avanzate, che permettono ai trader quantitativi di eseguire e testare o monitorare i loro algoritmi.

Di seguito, vedremo alcune delle più note piattaforme e software per il trading algoritmico sul Forex:

• Metatrader: (MT4 e MT5), che anche Admirasl offre. Si tratta di una piattaforma popolare per il trading algoritmico sul forex, che offre una ampia varietà di strumenti e funzionalità per i trader sia principianti che esperti e un ambiente di trading dinamico con grafici avanzati, dati di mercato in tempo reale e una comunità di trader e sviluppatori, nonché un’ampia libreria di strategie di trading automatizzate (note come Expert Advisor o EA), che possono essere installate e personalizzate per soddisfare le esigenze di trading individuali e per effettuare il backtesting della strategia. Allo stesso tempo, presenta un software abbastanza complesso che richiede l’utilizzo di un linguaggio di programmazione (MQL) articolato. 
• CTrader: è un’altra nota piattaforma per il trading algoritmico sul forex, che fornisce strumenti di analisi e grafici avanzati, un’interfaccia intuitiva accessibile e facile da usare e un design semplice, che consentono di monitorare e analizzare facilmente le tendenze del mercato.
• TradingView: offre un’interfaccia intuitiva e una vasta gamma di dati storici, con funzionalità avanzate di analisi e ottimizzazione.

Iniziare a utilizzare una piattaforma di trading algoritmico richiede un’attenta valutazione e preparazione. Nella scelta del tuo software di trading algoritmico, dovrai valutare attentamente quelle che sono le tue esigenze, preferenze, i tuoi obiettivi e il tuo stile di trading e comprendere i rischi associati al trading algoritmico.

Il trader algoritmico dovrà valutare la prestazione della sua strategia di trading quantitativo o algoritmico utilizzata sui dati storici, effettuando il backtesting della propria strategia.

 Il backtesting è una modalità per analizzare le possibili prestazioni di una strategia di trading, utilizzando dati storici per analizzare i risultati potenziali di una strategia di trading. Mediante il backtesting, il trader quantitativo potrà testare la sua strategia di trading scelta, per vedere se funzionerebbe ancora in condizioni simili e per correggere eventuali errori.

È importante tenere ben a mente i rischi del backtesting: non offre nessuna garanzia dell’eventuale successo nel mercato attuale, perché i dati relativi al passato non sono necessariamente un’indicazione valida del futuro andamento del mercato, e pertanto nessuna strategia può garantire accuratamente i risultati futuri; i dati del passato potrebbero essere distorti da un evento del mercato sfavorevole o da un sentiment positivo inaspettato; non sempre è possibile eseguire direttamente il backtest di una strategia, ad esempio a causa dell’alta frequenza della strategia.

In sintesi, il backtesting rappresenta una fase essenziale di implementazione ed ottimizzazione di una strategia di trading algoritmico, in quanto valuta le sue performance basandosi sui dati storici e permette ai trader algoritmici di prendere decisioni di trading informate.

Il trading algoritmico sta prendendo sempre più piede tra i trader italiani, che stanno mostrando sempre più interesse, pazienza e dedizione nell’iniziare a utilizzare sempre più spesso le strategie, i software, i linguaggi di programmazione e le piattaforme idonee all’applicazione del trading algoritmico, come il linguaggio Python e le piattaforme Metatrader e TradingView.

Se vuoi, puoi scaricare oggi stesso la piattaforma di trading avanzata Admirals, adatta anche al trading algoritmico, con la sua interfaccia intuitiva e le funzionalità di backtesting e di ottimizzazione delle strategie.

Il Machine Learning nel Trading Quantitativo

Nel mondo del trading stiamo assistendo sempre più alla crescita di importanza dei modelli di machine learning, detti anche di ML, che grazie all'intelligenza artificiale analizzano, interpretano ed eseguono in tempo reale e stanno rivoluzionando il trading in generale.

Nel trading algoritmico, gli algoritmi utilizzano l'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale (IA) per analizzare grandi quantità di dati e prevedere i movimenti di mercato, e proprio per questo vengono anche chiamati algoritmi predittivi, o si può anche parlare di trading predittivo.

Le diverse Applicazioni di Machine Learning nel Quantitative Trading

I modelli di Machine learning vengono progettati su set di dati che possono adattarsi alla natura dinamica e flessibile dei mercati finanziari e ai cambiamenti del mercato, anche identificando pattern complessi.

Il machine learning del trading quantitativo ha la capacità di elaborare e gestire enormi volumi di dati attraverso diversi fattori che influenzano l'andamento dei mercati, come i dati di mercato, le notizie e i report finanziari, l’analisi del sentiment dei social media ed altri fattori. Integra tutti questi fattori per costruire modelli consolidati ed affidabili e fornire previsioni più accurate.

Il seguente esempio di asset è solo a scopo didattico e non costituisce consulenza sugli investimenti. Gli investitori dovrebbero condurre ricerche indipendenti prima di prendere decisioni di trading.

Immaginiamo che il trader “MyTrader”, abbia sviluppato un algoritmo sofisticato di machine learning per stimare i movimenti futuri dei prezzi delle azioni e decida di concentrarsi sul settore delle energie rinnovabili. L'algoritmo di “MyTrader” sarà in grado di riconoscere dei pattern nei dati che potrebbero indicare un aumento o diminuzione del prezzo delle azioni nel settore delle energie rinnovabili e sulla base delle previsioni generate dall'algoritmo, esegue operazioni di acquisto e/o di vendita anticipando i movimenti di mercato. Ad esempio, se l'algoritmo interpreta un aumento del prezzo delle azioni in un'azienda specifica, “MyTrader” può decidere di acquistare azioni in anticipo e poi venderle quando il prezzo sembra salire come previsto.

Questo esempio mostra in breve come gli algoritmi basati su machine learning e intelligenza artificiale utilizzano l’analisi di grandi quantità di dati per effettuare le interpretazioni di mercato. Dall’altro lato, è importante tenere a mente che anche le strategie fondate sul Machine Learning posson presentare dei rischi, in quanto le previsioni possono essere influenzate da eventi o cambiamenti inaspettati nelle condizioni di mercato. Questa strategia è altamente speculativa e comporta rischi sostanziali, tra cui il rischio di perdite significative.

Esistono diversi modelli e tecniche di Machine Learning che che vengono applicate al trading quantitativo. Per esempio, l’utilizzo di reti neurali artificiali che riconoscono i pattern complessi nei loro dati storici e fanno stime sul prezzo di un titolo. Una tecnica nota è il clustering, che raggruppa i dati su strutture intrinseche individuate dal modello stesso, per esempio identificando gruppi di azioni che hanno comportamenti simili, in modo che i trader quantitativi costruiscano portafogli diversificati e identifichino nuovi settori su cui investire.

Un altro modello di trading consolidato nel Machine Learning è l’algoritmo di apprendimento supervisionato, il quale viene addestrato su un set di dati etichettati, e può indicare i possibili risultati futuri basandosi sugli esempi passati. Per esempio, un algoritmo di apprendimento supervisionato può essere addestrato su dati storici di prezzo delle azioni per poter eventualmente prevedere se il prezzo di un’azione aumenterà o diminuirà nelle prossime settimane. Si prega di notare che l'esempio riportato sopra è solo a scopo illustrativo e didattico.

Dall’altro lato, il modello algoritmico di apprendimento non supervisionato, si fonda su algoritmi che analizzano i dati senza etichette predefinite, cercando di identificare pattern o anomalie nascoste. Questi algoritmi sono utili per individuare opportunità di trading che potrebbero non essere immediatamente evidenti attraverso l’analisi tradizionale.

Nel trading algoritmico attraverso il Machine learning sottolineiamo l’importanza di definire l’analisi delle serie temporali, definite come una quantità misurata sequenzialmente nel tempo per un certo intervallo. L’analisi delle serie temporali comprende i comportamenti passati per interpretare i movimenti futuri e può servire a indicare le tendenze, comprendere le variazioni stagionali e riconoscere le correlazioni seriali.

Vogliamo aggiungere che nel trading quantitativo di machine learning riveste una certa importanza il processamento del linguaggio naturale, (detto anche NLP), che è una tecnologia di machine learning mirata a comprendere ed interpretare il linguaggio umano ed è uno dei principali strumenti per l'analisi del sentiment di mercato.

L'analisi del sentiment può fornire informazioni dettagliate e utili dai dati relativi al feedback dei trader quantitativi. Infatti, analizzare il sentimento di mercato nel trading algoritmico un’analisi delle opinioni ed attitudini degli operatori del mercato rispetto ad un determinato asset. I sistemi di Machine learning possono assistere nell'indicare un sentiment di mercato positivo, negativo oppure neutrale rispetto all'andamento di un asset, anche attraverso lo studio dei fattori che possono influenzare il sentiment di mercato stesso, come i comportamenti delle banche centrali, le notizie economiche o il rilascio degli utili trimestrali di un'azienda quotata. Inoltre, per evitare errori, il sentiment di mercato deve essere utilizzato all’interno di una strategia che preveda l’uso di ulteriori parametri.

Trading quantitativo - Gli ETF e i Fondi Comuni di Investimento

Avevo già menzionato, nella sezione sulle strategie di trading quantitativo, che il trading sugli ETF è una di queste strategie e che sfrutta la relazione tra un indice e gli ETF che lo replicano. Esploriamola più dettagliatamente di seguito, insieme ai fondi comuni di investimento!

Le Caratteristiche degli ETF e dei Fondi Comuni di Investimento

Gli ETF (o Exchange Traded Funds) sono fondi indicizzati negoziati in borsa, spesso a gestione passiva, che sono progettati per replicare la performance di una classe di asset, in modo da adattarli al valore del prodotto che sta seguendo. In altre parole, un fondo può acquistare fisicamente un paniere di asset, ad esempio un pacchetto di azioni relative a un indice o ad un mercato specifico, per seguirne i prezzi, oppure utilizzare strategie d'investimento per replicare il movimento del mercato sottostante. Gli ETF possono essere suddivisi in diverse tipologie, come ETF di classi di attività (ex ETF azionari o di materie prime), tematici o settoriali (che trattano argomenti o settori specifici, come l’energia o la digitalizzazione), ETF su Regioni o Paesi.

Tra le caratteristiche più evidenti degli ETF eccone alcuni:

• La chiarezza: Sono strumenti passivi il cui obiettivo di investimento è esclusivamente quello di replicare la performance dell’indice a cui fanno riferimento;
• La trasparenza: Replicando un indice di riferimento, Il prezzo si aggiorna in tempo reale, in funzione dell’andamento dell’indice di riferimento, e gli investitori vengono a conoscenza costantemente e sono consapevoli del profilo rischio/rendimento del proprio investimento e del portafoglio di titoli a cui sono esposti;
• La flessibilità: Non hanno scadenza e sono quotati in Borsa in tempo reale. L’investitore può quindi modulare l'arco temporale dell’investimento in funzione dei propri obiettivi;
• La diversificazione e la liquidità: Attraggono una base di investitori ampia e diversificata, che li utilizza in modi diversi. La varietà degli investitori e degli usi degli ETF è alla base della liquidità, che potrebbe essere un vantaggio per gli investitori dei fondi;
• I bassi costi: La loro gestione passiva e la quotazione in Borsa consentono agli ETF di abbattere i costi tipici della gestione attiva e quelli legati alla distribuzione.

Se da un lato gli ETF offrono diversi vantaggi, dall’altro possono presentare potenziali rischi, tra cui:

• La volatilità e/o le fluttuazioni del prezzo di Mercato: Il prezzo degli ETF può fluttuare e questa volatilità potrebbe portare a possibili discrepanze di prezzo. Gli ETF che hanno come target un paniere di titoli piccolo o una nicchia, come una regione specifica o un settore di mercato, potrebbero essere soggetti ad una maggiore volatilità del mercato e ai rischi specifici associati ad essa, come il rischio di potenziali perdite di capitale;
• Errori di tracciamento: Rappresenta la misura del costo dello strumento come scostamento dalla prestazione netta dell'indice di riferimento. È possibile che alcuni ETF possano incorrere nel rischio di mancare di precisione di tracciamento, ovvero che i prezzi delle azioni possano non replicare correttamente i prezzi reali delle asset class o degli indici sottostanti;
• Commissioni di intermediazione: I trader pagano commissioni di intermediazione quando acquistano o vendono azioni dell’ETF. Di conseguenza, le negoziazioni più frequenti possono comportare costi di transazione più elevati, che potrebbero avere impatto sui rendimenti complessivi;
• Controllo limitato sulle partecipazioni: Gli investitori di ETF non hanno un controllo diretto sull’investimento o sul trading su ETF e pertanto non possono influenzare le decisioni di investimento.

La maggior parte degli ETF hanno l’obiettivo di replicare la performance degli Indici e il trader di ETF deve scegliere l'indice che rifletta l’asset allocato a cui è interessato. Possono seguire gli indici di mercato più conosciuti e più ampi oppure focalizzarsi su settori specifici o regioni specifiche. In questo caso, i trader ETF possono prendere in considerazione gli indici che tracciano determinati segmenti di mercato, come società a grande, media o piccola capitalizzazione, oppure azioni dei mercati emergenti o di quelli internazionali.

Devi sapere che gli ETF vengono emessi da società di gestione del risparmio specializzate che operano la loro azione di replica dell’indice. Tra le emittenti o fornitori di ETF più conosciuti menzioniamo IShares, Amundi e Vanguard. Tieni presente che questi esempi di asset hanno solo scopo educativo e non costituiscono alcuna consulenza in materia di investimenti.

Gli ETF possono replicare un indice in due modi diversi:

• A replica fisica: Detengono i titoli degli indici che replicano. Due sono i metodi utilizzati per replicare un indice:

• A replica totale, quando detiene tutti i titoli;
• Con replica parziale, nei casi in cui replica sono alcune porzioni dell’indice.

• A replica sintetica: In questo caso, l’ETF non detiene i titoli dell’indice ma un derivato finanziario, per esempio lo swap. Gli ETF basati sui derivati offrono la possibilità di fare trading nei mercati più difficili da accedere per i fondi a replica fisica, come i mercati delle materie prime.

Gli ETF tengono presente delle diverse componenti di costo, come il coefficiente di spesa, le commissioni di negoziazione e il loro impatto sui rendimenti. L’indicatore di costo più rilevante degli ETF è il TER (acronimo di Total Expense Ratio) che viene automaticamente trattenuto dal fornitore dell'ETF, in quanto è incluso nel prezzo e nella performance dell'ETF, e rappresenta in percentuale i costi associati alla gestione e al funzionamento di un fondo di investimento. Tieni presente che gli ETF con TER più basso non sempre hanno un rendimento migliore di ETF con TER più elevato.

Gli ETF tengono presente delle diverse componenti di costo, come il coefficiente di spesa, le commissioni di negoziazione e il loro impatto sui rendimenti. L’indicatore di costo più rilevante degli ETF è il TER (acronimo di Total Expense Ratio) che viene automaticamente trattenuto dal fornitore dell'ETF, in quanto è incluso nel prezzo e nella performance dell'ETF, e rappresenta in percentuale i costi associati alla gestione e al funzionamento di un fondo di investimento. Tieni presente che gli ETF con TER più basso non sempre hanno un rendimento migliore di ETF con TER più elevato.

La scelta di investire in ETF sta diventando di crescente popolarità in Italia, soprattutto tra i nuovi e i giovani investitori, perché sono più flessibili e più diretti da negoziare e possono essere un modo per costruire un portafoglio diversificato e con costi inferiori rispetto ai fondi comuni o di gestione attiva.

Tuttavia, ogni strategia di trading, come investire su ETF, comporta rischi intrinseci. I trader dovrebbero valutare attentamente la loro tolleranza al rischio e considerare l'utilizzo di ordini stop-loss, dimensionamento delle posizioni e strumenti di gestione del rischio per ridurre al minimo le potenziali perdite.

Quantum trading - I Quantitative Analyst e la Tecnologia

In questa sezione scoprirai curiosità e dettagli sulla figura e professione dell’analista quantitativo, come le competenze e la formazione necessarie, l'esperienza e le opportunità di carriera.

Le Competenze e la Formazione per i “Quantitative Analyst”

A questo punto della nostra full immersion nel mondo del Quantitative trading, avrai già intuito che il Quantitative Analyst, o Analista Quantitativo, è un professionista con formazione matematica, statistica e programmazione - in genere ha una laurea in un di queste tre discipline - che svolge ricerche e analisi quantitative per fornire a società e/o organizzazioni dati e informazioni rilevanti per prendere decisioni strategiche.

L'analista quantitativo esamina i dati finanziari, economici e di mercato per fare previsioni sugli andamenti futuri e identificare opportunità di investimento, attraverso l’utilizzo di tecniche avanzate ed innovative di analisi e modelli matematici. È quindi fondamentale una forte predisposizione all'analisi numerica, una solida conoscenza dei mercati finanziari e della gestione del rischio, nonché competenze avanzate nei software di analisi dati e di elaborazione statistica. Queste competenze tecniche possono essere eventualmente supportate da altre competenze, come le capacità di problem solving, una meticolosa attenzione al dettaglio ed abilità di lavorare in team.

Per diventare analista quantitativo, la formazione più idonea potrebbe essere una laurea in Economia, Matematica oppure Statistica, seguita da una specializzazione nel settore, come un Master in Finanza Quantitativa, che oltre a fornire una preparazione mirata nel settore, può offrire un ampio ventaglio di opportunità di carriera in diversi ambienti lavorativi e ruoli. La professione del quant Analyst potrebbe essere ambita dai giovani laureati che desiderano fare carriera rapidamente ed affermarsi in un settore flessibile, innovativo e ben remunerato.

Quindi, gli sbocchi professionali dell’Analista Quant sono diversi, eccone alcuni:

• Data Scientist: Si occupa dell’analisi di dati o data science all'interno delle istituzioni finanziarie, utilizzando competenze di machine learning e analisi dei dati nei mercati finanziari;
• Trader Algoritmico: Questo esperto si occupa di eseguire strategie di trading automatico mediante lo sfruttamento di modelli quantitativi. Si tratta di un ruolo che richiede competenze avanzate sia in finanza che in programmazione; 
• Gestore del Rischio: È responsabile dell'identificazione e della gestione dei rischi finanziari in istituzioni bancarie e assicurative, utilizzando modelli statistici avanzati.

Trading Quantitativo - La Legislazione e la Regolamentazione

In questa sezione finale del nostro approfondimento sugli investimenti quantitativi, ti parleremo dell’importanza della legislazione de della regolamentazione nei mercati finanziari.

La Regolamentazione dei Mercati Finanziari in Italia

Nel settore finanziario è fondamentale la presenza del ruolo di regolamentazione da parte di autorità competenti sia nazionali che internazionali.

La regolamentazione del trading online in Italia, e anche del Trading Quantitativo, è affidata alla CONSOB e all’ESMA.

La CONSOB (Commissione Nazionale per le Società e la Borsa) è l’organo di controllo e vigilanza del mercato finanziario italiano, che mira a stabilire le normative e verificare la trasparenza e la correttezza degli operatori per la salvaguardia del sistema finanziari. Consob ha un ruolo di vigilanza anche sull’operato degli intermediari finanziari - come possono essere i broker - e cerca di informare gli investitori sull’operatività di soggetti non autorizzati, o meglio sulle cosiddette “truffe finanziarie”.

L'ESMA rappresenta invece l'Autorità di Regolamentazione e di Vigilanza dei Mercati finanziari dell'Unione europea (UE), che ha l’obiettivo di promuovere mercati finanziari stabili e ordinati all’interno dell’Unione Europea. L’ESMA rivede regolarmente le proprie normative e può aggiornarle, se necessario, per riflettere i cambiamenti del mercato e i rischi emergenti.

In Italia, il trading quantitativo è regolamentato dalla CONSOB, che applica le regole dell'ESMA sui limiti di leva finanziaria, sulla protezione degli investitori e sulla trasparenza. I broker che operano in Italia devono rispettare queste normative e fornire chiare informative sui rischi ai trader. 

Note conclusive sul Trading Quantitativo

In questo articolo, abbiamo coperto diversi punti chiave che fanno parte o che sono strettamente legati al Trading Quantitativo, come la crescita di importanza e le diverse possibili applicazioni dei modelli di Machine Learning e di IA e i principali punti di forza e di debolezza di alcune classi di asset che possono essere applicate al quant trading -come quella degli ETF e delle criptovalute. Infine, abbiamo messo in luce come la crescente domanda di analisti quantitativi, il ruolo sempre più primario delle tecnologie e dell'istruzione specializzata sull’analisi di grandi volumi di dati (sulla programmazione, sulla modellazione finanziaria e sulla gestione del rischio) siano fattori essenziali ai quant Analyst per fornire a società o organizzazioni dati informazioni rilevanti per prendere decisioni di trading informate.

In conclusione, la crescente popolarità del trading quantitativo è dovuta al suo vantaggio principale di sapere individuare le opportunità di trading, attraverso l’utilizzo di potenti, avanzati e sofisticati modelli matematici, statistici e algoritmici che analizzano interi set di dati.

Tieni sempre presente che il trading quantitativo, così come il trading in generale, comporta un alto grado di rischio e potrebbe non essere adatto a tutti gli investitori. Se da un lato può generare potenziali profitti, dall'altro può anche portare a una potenziale perdita di capitale. I trader dovrebbero avere una chiara strategia di gestione del rischio e considerare gli ordini stop-loss per proteggere il capitale.

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