Edge o illusione? I migliori trader utilizzano modelli collaudati per scoprirlo. Ecco cosa puoi imparare e applicare dalle loro ricerche.
Immagina di lanciare una moneta dieci volte e ottenere otto volte testa. La tentazione sarebbe quella di credere di aver trovato un trucco nascosto... ma se lo lanci cento volte, ti rendi conto che è stata solo fortuna.
Lo stesso accade con i backtest: un buon risultato iniziale può sembrare promettente, ma non dice nulla sulla solidità del modello.
Bailey & López de Prado (2014) hanno dimostrato che i modelli costruiti esclusivamente su dati passati rischiano quasi sempre di essere «sovraadattati» a quella storia e di collassare non appena incontrano nuovi dati.
Se fai giocare dieci persone, il vincitore non è sempre il più forte: forse hanno avuto fortuna o è stata la loro bella giornata. Lo stesso accade nei backtest, in cui la «migliore» tra tante strategie può emergere per puro caso.
La ricerca quantitativa ha dimostrato questo rischio in diversi modi. Halbert White (2000) ha spiegato come, confrontando molte strategie, le «migliori» possano emergere esclusivamente dallo snooping dei dati. Peter Hansen (2005) ha perfezionato il concetto con lo SPA Test, che riduce i falsi positivi nei confronti multipli.
Infine, Hansen, Lunde e Nason (2011) hanno proposto il Model Confidence Set: invece di incoronare un singolo vincitore, preserva l'insieme di modelli che non sono significativamente peggiori degli altri.
Le scarpe da corsa perfette sulla sabbia diventano inutili sul ghiaccio. Allo stesso modo, anche un'ottima strategia può smettere di funzionare quando il mercato cambia regime: ciò che era redditizio in una fase di trend può crollare in una fase laterale e viceversa.
Ecco perché i professionisti non si accontentano di un singolo backtest statico. Usano Walk-Forward Optimization (Pardo, 2008), che consiste nel dividere la cronologia in finestre temporali, ottimizzare i parametri su una finestra e testarli su quella successiva, ripetendo il processo a rotazione.
In questo modo, vedono se il vantaggio regge in diversi contesti e ne misurano il decadimento in base alla tipologia di mercato.
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Anche se hai un vantaggio, se scommetti tutto e sbagli, sei fuori. Un vantaggio è inutile se lo rovini con un posizionamento di dimensioni inadeguate.
Le istituzioni considerano la dimensione delle posizioni come parte integrante della strategia.
La Legge fondamentale della gestione attiva (Grinold, 1989) mostra che le prestazioni crescono con la qualità del segnale e con l'ampiezza delle opportunità, ma tutto ciò ha senso solo se il rischio viene gestito.
Lo stesso vale per la formula di Kelly (1956): indica la dimensione teoricamente ottimale, ma in pratica i professionisti utilizzano versioni frazionarie, perché sanno che gli errori di stima e la volatilità possono spazzare via il capitale.
Lavarsi i denti una volta è inutile: ciò che conta è la costanza, giorno dopo giorno. Lo stesso vale per un edge. Anche la strategia migliore si deteriora se non viene monitorata e aggiornata.
Ecco perché i professionisti hanno routine precise. La ricerca di Bailey & López de Prado introduce strumenti come il Deflated Sharpe Ratio e il Minimum Track Record Length per distinguere i segnali reali dalle illusioni statistiche: un numero elevato da solo non basta, bisogna verificare che regga nel tempo.
Ma al di là dei test, ciò che fa davvero la differenza è il processo quotidiano.
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