Il trading algoritmico comporta l'uso di algoritmi informatici per eseguire automaticamente operazioni di acquisto o vendita di asset finanziari sui mercati. Questi algoritmi sono programmati per prendere decisioni basate su dati di mercato in tempo reale e parametri specifici, senza intervento umano.
FUNZIONAMENTO
-Raccolta dei dati di mercato: vengono raccolti dati da exchange, feed di notizie, indicatori tecnici, dati storici e altro ancora. Questi dati vengono utilizzati per analizzare le condizioni di mercato e prendere decisioni di trading
-Analisi dei dati: gli algoritmi analizzano i dati di mercato per identificare modelli, tendenze, opportunità di arbitraggio (comprare su x ad un prezzo minore ed andare a vendere istantaneamente su y ad un prezzo maggiore) o segnali di trading. Questa analisi può includere l'uso di indicatori tecnici, analisi fondamentali e modelli matematici complessi
-Sviluppo dell'algoritmo: questi algoritmi possono variare in complessità, dalla semplice esecuzione di ordini in base a regole predefinite all'uso di modelli di machine learning avanzati
-Esecuzione degli ordini: una volta che l'algoritmo è settato per eseguire una negoziazione, genera automaticamente un ordine di acquisto o vendita. Questo processo avviene in pochi millisecondi per sfruttare le opportunità di mercato prima che possano cambiare
-Monitoraggio e gestione del rischio: gli algoritmi monitorano costantemente le loro posizioni e le condizioni di mercato in tempo reale. Vengono anche programmati con stop loss (per la mitigazione del rischio) e take profit (quando vengono raggiunti determinati obiettivi)
-Ottimizzazione: gli algoritmi vengono costantemente aggiornati in base alle condizioni di mercato in evoluzione e ai risultati delle operazioni precedenti
I principali vantaggi del trading algoritmico includono la capacità di negoziare in base a criteri oggettivi e la possibilità di gestire più asset e strategie contemporaneamente. Nonchè i velocissimi tempi di acquisto e vendita.
PRINCIPALI INDICATORI TECNICI
Gli indicatori tecnici sono i medesimi che si usano manualmente, solo che il bot interpreta i dati autonomamente. I principali sono:
-Media mobile (Moving Average): questo indicatore calcola la media dei prezzi di un asset finanziario su un determinato periodo di tempo. Le medie mobili possono essere semplici (SMA) o esponenziali (EMA), e vengono utilizzate per identificare tendenze di mercato. La media mobile semplice tende a rispondere più lentamente ai cambiamenti recenti nei prezzi, poiché tiene conto di tutti i dati nel periodo specificato (è semplicemente la somma della chiusura dei prezzi di un asset diviso il periodo considerato). L'EMA, al contrario, assegna un peso maggiore ai dati più recenti e un peso decrescente ai dati più vecchi. Questo rende l'EMA più sensibile ai cambiamenti recenti nei prezzi (la formula è più complessa ma si evince che il risultato finale è influenzato dalla chiusura più recente dei prezzi di un asset)
-MACD (Moving Average Convergence Divergence): il MACD è un indicatore di momentum che confronta due medie mobili esponenziali. Le intersezioni tra il MACD e la sua linea di segnale possono indicare punti di ingresso o uscita. Linea MACD è la differenza tra la media mobile esponenziale a 12 periodi e la media mobile esponenziale a 26 periodi. La linea MACD riflette il cambiamento di prezzo a breve termine rispetto a quello a lungo termine.
La linea del segnale è una media mobile esponenziale a 9 periodi della linea MACD. Viene utilizzata per generare segnali di acquisto o vendita quando si incrocia con la linea MACD.
L'istogramma rappresenta la differenza tra la linea MACD e la linea del segnale e fornisce ulteriori informazioni sul momento della tendenza. Quando l'istogramma è sopra lo zero, indica un momento rialzista; quando è sotto lo zero, indica un momento ribassista.
Vanno considerati il Crossover MACD (quando la linea MACD attraversa la linea del segnale dall'alto verso il basso, può indicare un segnale di vendita. Al contrario, quando attraversa dall'alto verso il basso, può indicare un segnale di acquisto) e la divergenza (le divergenze tra l'istogramma MACD e il prezzo sottostante possono suggerire una possibile inversione di tendenza)
-RSI (Relative Strength Index): RSI misura la forza relativa di un asset confrontando i guadagni e le perdite in un tempo breve (di solito 14 giorni). L'RSI viene espresso come un valore compreso tra 0 e 100 ed è basato su calcoli che coinvolgono i guadagni e le perdite recenti.
Esso calcola il guadagno o la perdita giornaliera: per ogni giorno del periodo specificato, calcola la differenza tra il prezzo di chiusura di oggi e quello di ieri. Se il prezzo è salito, è un guadagno; se è sceso, è una perdita. Inoltre calcola la media dei guadagni e delle perdite: somma tutti i guadagni e le perdite nei 14 giorni e calcola la media separata per i guadagni e le perdite. Un RSI sopra 70 può indicare che un asset è ipercomprato, mentre un RSI sotto 30 può indicare che è ipervenduto
-Bande di Bollinger: questo indicatore include una media mobile con bande superiori e inferiori che si espandono o contraggono in base alla volatilità del mercato. Le bande di Bollinger sono spesso utilizzate per misurare la volatilità e individuare i punti di inversione. Esse sono formate da 3 bande: superiore (questa rappresenta due deviazioni standard sopra una media mobile semplice a 20 periodi dei prezzi di chiusura. La banda superiore tende a resistere ai movimenti dei prezzi al rialzo), inferiore (questa rappresenta due deviazioni standard sotto la media mobile semplice a 20 periodi. La banda inferiore tende a resistere ai movimenti dei prezzi al ribasso) e media mobile centrale (questa è la stessa media mobile semplice a 20 periodi, posizionata al centro tra le due bande. La media mobile centrale è utilizzata per valutare il trend). Le Bande di Bollinger forniscono informazioni sulla volatilità del mercato e suggeriscono potenziali punti di inversione quando i prezzi si estendono al di fuori delle bande
-Oscillatore Stocastico (Stochastic Oscillator): lo stocastico è un indicatore che misura la velocità e l'ampiezza dei movimenti dei prezzi. Può aiutare a identificare condizioni di ipercomprato o ipervenduto. Quest' oscillatore misura la posizione del prezzo rispetto all'intervallo massimo e minimo di un periodo specificato. Esso produce valori tra 0 e 100 e aiuta a identificare le condizioni di ipercomprato e ipervenduto. Quando lo stocastico supera il valore 80, l'asset è considerato ipercomprato, il che può suggerire una possibile correzione al ribasso. Quando lo stocastico scende sotto il valore 20, l'asset è considerato ipervenduto, il che può indicare una possibile correzione al rialzo. Inoltre, gli incroci delle due linee dello stocastico possono generare segnali di acquisto o vendita
MODELLI MATEMATICI
-Modello Black-Scholes: questo modello viene utilizzato per calcolare il prezzo delle opzioni e si basa su equazioni differenziali stocastiche
-Modello GARCH (Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity): questo modello viene utilizzato per analizzare la volatilità dei prezzi e prevedere la volatilità futura in base all'andamento passato
-Modello di Regressione Lineare: esso cerca di identificare la relazione tra una variabile dipendente (ad esempio, il prezzo di un asset) e una o più variabili indipendenti (ad esempio indicatori tecnici) attraverso una linea di regressione
-Mean Reversion Model: questo modello si basa sull'idea che i prezzi tendano a tornare verso una media nel tempo. Gli algoritmi basati su questo modello cercano di sfruttare i movimenti dei prezzi che si discostano dalla media
-Modello di Machine Learning: questi modelli utilizzano algoritmi di apprendimento automatico per analizzare dati storici e identificare pattern o tendenze nei mercati. Ciò può includere algoritmi di regressione, alberi decisionali, reti neurali, etc
COME OPERA UN BOT
I bot di trading algoritmico hanno l'obiettivo di sfruttare le opportunità di trading su un mercato specifico, come ad esempio il mercato delle criptovalute. Il bot implementa una strategia di "mean reversion" (riversione alla media), il che significa che cerca di sfruttare i movimenti dei prezzi che si discostano dalla media storica.
Generalmente abbiamo:
-Raccolta dei dati: il bot raccoglie dati di mercato in tempo reale, come i prezzi di una criptovaluta, gli ordini di acquisto e vendita, e altri indicatori di mercato
-Calcolo della media mobile: il bot calcola la media mobile semplice (SMA) dei prezzi della criptovaluta su un determinato periodo di tempo
-Identificazione di eventuali possibilità di guadagno: Il bot monitora costantemente il prezzo attuale della criptovaluta rispetto alla sua SMA in un certo intervallo di tempo. Se il prezzo si discosta significativamente al di sopra o al di sotto della media, il bot considera questa una possibile opportunità
-Generazione di un ordine: supponiamo che il prezzo attuale sia significativamente al di sotto della SMA a 20 giorni calcolata in precedenza, indicando una possibile opportunità di acquisto secondo la strategia di "mean reversion". Il bot genera quindi un ordine di acquisto con una certa quantità
-Esecuzione dell'ordine: il bot invia automaticamente l'ordine di acquisto al mercato tramite la piattaforma di trading. L'ordine viene eseguito se ci sono venditori disposti a vendere al prezzo specificato dal bot.
-Monitoraggio della posizione: una volta che l'ordine viene eseguito, il bot monitora costantemente la posizione. Potrebbe avere un obiettivo di profitto prefissato o un livello di stop-loss per limitare le perdite in caso di errore e di mercato che si muove in direzione opposta
-Chiusura della posizione: Se il prezzo ritorna verso la SMA a 20 giorni o raggiunge l'obiettivo di profitto prefissato, il bot chiude automaticamente la posizione, vendendo l'asset. Altrimenti, se il prezzo continua a scendere e raggiunge il livello di stop-loss, il bot chiude la posizione per limitare le perdite.
-Ripetizione del processo: i bot continua a eseguire questa strategia su base continua, cercando costantemente opportunità di trading secondo la strategia di "mean reversion"
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