Aumenta la qualità del tuo backtest applicando le reali condizioni di mercato.

A cura di Valerio Pagano CEO Sparkling Rocks (partecipata ATS-BDGroup specializzata in quantitative investing)

Nel panorama finanziario sempre più competitivo di oggi, il trading quantitativo è diventato un elemento fondamentale per le istituzioni finanziarie che cercano di ottenere un vantaggio concorrenziale.

Un elemento chiave nel processo di sviluppo e valutazione delle strategie quantitative è il backtest. Questa tecnica consiste nel testare una strategia su dati storici per valutare la sua performance e identificare eventuali punti di debolezza.

Il backtest è essenziale per ridurre i rischi associati all’implementazione di nuove strategie e per aumentare la probabilità di ottenere risultati positivi.

Tuttavia, eseguire un backtest efficace non è un compito semplice. Sono numerose le sfide che gli operatori del settore devono affrontare, tra cui la complessità dei modelli, la gestione di grandi volumi di dati e la necessità di garantire la coerenza tra le fasi di sviluppo e produzione.

Spesso, nei processi di backtest, si utilizzano modelli semplificati per motivi di performance che introducono distorsioni rispetto al modello reale. Al contrario, avere a disposizione uno strumento in grado di utilizzare lo stesso modello per il backtest e per la produzione garantisce coerenza e riduce i rischi operativi.

Un altro aspetto importante è la gestione efficace dei dati utilizzati, che sono differenti per frequenza e per natura. Il backtest tradizionale, basato su dati periodici e calcoli semplificati, può introdurre alterazioni nei risultati. Ad esempio, spesso si utilizzano dati che vengono aggiornati a intervalli regolari (ogni giorno, ogni ora, ecc.). Questa metodologia, detta deterministica, non cattura la dinamica dei mercati reali, dove i prezzi si muovono in modo continuo e a velocità diverse (modalità asincrona). Di conseguenza, le strategie sviluppate e testate con questo approccio potrebbero non comportarsi come previsto in condizioni di mercato reali, soprattutto nel caso di operazioni ad alta frequenza, come il trading intraday.

Anche in questo caso è necessario gestire in modo performante le diverse tipologie di informazioni, dati ad alta frequenza e dati complessi ed eterogenei, inclusi dati macroeconomici, microeconomici e news, replicando il flusso di mercato in modo realistico e per riuscire a coprire le differenti esigenze legate alle tipologie di business: alta frequenza come il trading intraday o gli arbitraggi statistici, ed eterogeneità delle informazioni (micro macro e news) per le strategie di fund management o wealth management.

In questo scenario multiforme, la piattaforma Jagged Island, disegnata nativamente per il quantitative investing, è lo strumento adeguato a eseguire backtest avanzati sulle strategie più complesse.

Se vuoi sapere di più compila il form per ricevere il nostro White Paper e ottenere le risposte a tutte le tue domande.

Perché il backtesting è essenziale per le strategie d’investimento automatizzate?

Quali sono le sfide comuni del backtesting?

Quali sono i vantaggi dell’utilizzo di strumenti avanzati per il backtesting quantitativo?

Quali sono i vantaggi per il business?