Individuare ed analizzare un bias sull’oro

Individuare ed analizzare un bias sull’oro
8' di lettura

Il concetto di bias, ovvero un comportamento ricorrente dei prezzi nel tempo, è uno dei più semplici trigger (motori) su cui è possibile costruire una strategia di trading. Si tratta di un’inefficienza di un mercato o di uno strumento finanziario che si ripresenta con una certa sistematicità, per esempio in specifiche fasce orarie, o giorni della settimana. Quando si estende a periodi più lunghi, si parla solitamente di stagionalità.

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In questo articolo vedremo come è possibile semplificare il lavoro di individuazione e di analisi di queste inefficienze tramite il Bias Finder (software proprietario della Unger Academy). Al termine del test andremo a validare le informazioni ottenute attraverso un esempio, così da poter mettere in pratica e verificare in autonomia le regole individuate.

Figura 1

Il bias finder

Come illustrato in Figura 1, il Bias Finder contiene un database storico dei principali future di diversi settori (indici, energetici, metalli, valute, ecc.), dei quali è possibile analizzare i dati su candele di durata variabile fra i 5 ed i 60 minuti. Una volta selezionato lo strumento ed il time frame, è possibile andare a valutare possibili diversi orizzonti temporali: giornaliero (Intraday),  settimanale (Weekly), mensile (Monthly) o annuale (Yearly). C’è inoltre la possibilità di visualizzare anche l’andamento medio dei volumi scambiati durante una giornata (Volume Intraday). Su alcuni mercati questa caratteristica può essere un’informazione molto utile per scegliere quando operare evitando i momenti di bassa liquidità.

L’andamento del future selezionato, espresso come escursione monetaria media nel tempo, può essere calcolato sia in termini assoluti che in termini percentuali tramite l’apposito flag, e dal pannello Plot Panel si può decidere di mostrarne il grafico totale del periodo considerato (Include Total), i grafici dei singoli anni (Plot all years available) oppure i grafici di uno o più periodi personalizzabili a piacimento.



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Bias sul gold

Andiamo quindi a sperimentare le potenzialità del Bias Finder con un esempio sul Gold future (GC) quotato al CME, selezionando il time frame a 60min. Il periodo di dati a disposizione per il GC va dal 01/01/2008 al 30/6/2022. Si può quindi valutare se sono presenti dei comportamenti ricorrenti dei prezzi nei diversi orizzonti temporali, analizzando l’andamento dell’escursione monetaria media dello strumento.

Figura 2

Considerando per esempio l’orizzonte giornaliero (Intraday) del GC, in Figura 3 si vede come dopo l’apertura alle ore 18:00 (orario dell’exchange), i prezzi medi tendano a salire fino circa alle 2:00, per poi scendere e toccare un minimo intorno alle 10:00. L’escursione monetaria media fra il massimo delle 2:00 e il minimo delle 10:00 è di circa 60$, ovvero se avessimo creato una strategia che sfrutta questo bias, avremo potuto aspettarci un guadagno medio giornaliero di circa 60$ nel periodo che va da gennaio 2008 fino a dicembre 2021.

Figura 3

Sembrerebbe quindi un buon punto di partenza, ma bisogna ricordarsi che si tratta di un valore medio calcolato su quasi 14 anni di storico, quindi non è detto che l’andamento dei prezzi sia stato sempre costante nel tempo. Per verificarlo, andiamo a confrontare periodi storici più brevi come in Figura 4, dove sono stati comparati gli andamenti anno per anno (escluso il 2022 per non considerare frazioni di anno).

Si nota subito come il 2013 sia stato un anno particolarmente “fortunato”, tanto da poterlo considerare un “outlier”. Inoltre nel periodo 2016-2020 questa inefficienza sembra quasi essere scomparsa, per poi riprendere nel 2021.

In pochi e rapidi passaggi è stato possibile valutare la persistenza del bias, avendo un’idea del suo stato attuale rispetto al passato e alla sua potenziale evoluzione futura. Con metodi tradizionali avrebbe richiesto sicuramente più dispendio di tempo ed energie.

L’analisi fatta qui in intraday può essere poi eseguita con la stessa facilità anche su un orizzonte temporale settimanale, mensile o annuale, permettendo cosi di valutare anche eventuali stagionalità.

Figura 4
Figura 4

Altra possibilità offerta dal Bias Finder poi è quella di valutare l’andamento medio dei volumi scambiati durante una giornata, che come si vede nel caso del GC in Figura 5, permette a colpo d’occhio di individuare i momenti di maggior liquidità del mercato, ed evitare magari quelli in cui la bassa volatilità potrebbe portare a slippage più elevati nell’esecuzione degli ordini.

Figura 5

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Test della strategia

Per verificare quanto evidenziato con l’analisi intraday del Gold, si può codificare una semplice strategia su un time frame di 60 minuti, che effettui ingressi long alle 10:00 del mattino e short alle 2:00 (orari dell’exchange). Sarà opportuno utilizzare uno stoploss che possa in qualche modo proteggere il capitale da perdite troppo elevate: a seguito di un’ottimizzazione preliminare si è evidenziata un’area di stabilità fra 1800$ e 2300$ di stoploss. Ogni stoploss scelto in questa fascia potrebbe andar bene, ma scendendo più in dettaglio, l’area migliore per stabilità è quella attorno ai 2000$. Come ulteriore affinamento si è scelto quindi di porre lo stoploss pari a 1900$.

Figura 6

In Figura 6 apprezziamo le metriche ottenute dalla strategia, che ne confermano la bontà, ma anche il suo degrado nel tempo, preannunciato dall’analisi fatta in precedenza con il Bias Finder. Si vede, infatti, come la equity curve tenda ad appiattirsi a partire da fine 2013, confermando che questa inefficienza, seppur persistente, ha perso parte della sua efficacia negli anni successivi.

In ogni caso, i risultati del backtest della strategia sono incoraggianti, ma non sufficienti a rendere il sistema utilizzabile per il live trading: l’average trade è piuttosto basso per coprire i costi commissionali e dello slippage. D’altra parte, il numero elevato di trade (oltre 6400) lascia spazio alla possibilità di inserire filtri sugli ingressi, permettendo di andare a eliminare quelli meno redditizi, a tutto vantaggio delle metriche totali.

Si può pensare per esempio, di consentire l’ingresso a mercato solo al verificarsi di un certo pattern di prezzo, per operare solo in quelle giornate in cui le condizioni sono più propizie al movimento che stiamo cercando di sfruttare. Per selezionare il pattern di prezzo si lancia un’ottimizzazione su una lista proprietaria di pattern (numerati da 1 a 55) che racchiude diverse casistiche, per valutare quale di questi ottenga risultati migliori degli altri.

Dai risultati riassunti in figura 7, ordinati per average trade, il pattern 12 sembra essere il miglior compromesso per mantenere allo stesso tempo un buon net profit. Questo pattern rappresenta una situazione in cui il body (open – close) di una candela costruita sugli ultimi 5 giorni, è inferiore al 75% del range (high-low) dello stesso periodo.

Questo pattern aggiunge sicuramente valore e qualità alla strategia. Infatti, pur riducendo il profitto totale da 418.870$ (nel caso senza filtro: pattern 55) a 335.970$ (pattern 12), si ha una notevole riduzione del drawdown, e si passa da 6463 operazioni a 3185, tagliando circa il 50% dei trade con conseguente aumento dell’average trade fino a 105$.

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Figura 7

Conclusioni

In conclusione, possiamo dire che il bias è fra le inefficienze di mercato più facilmente individuabili e sfruttabili per una strategia sistematica. Allo stesso tempo però, può essere un motore meno affidabile di altri, perché può perdere di efficacia nel tempo via via che più operatori lo scoprono e lo sfruttano. Monitorare periodicamente la sua persistenza con un approccio numerico e quantitativo è sicuramente necessario per evitare brutte sorprese, così come avere dei criteri quantitativi e oggettivi per determinare quando è il momento di attaccare o staccare un sistema dal live trading.

Alla prossima e buon trading!

Andrea Unger

Trader e autore italiano noto per essere l’unico quattro volte campione del mondo di Trading (2008, 2009, 2010, and 2012), Andrea Unger è laureato con lode in Ingegneria Meccanica presso il Politecnico di Milano, membro del MENSA, trader indipendente dal 2001. Fondatore e Presidente della Unger Academy.

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