Eravamo rimasti qui.
Visti i toni apocalittici penso che ci si immagini che ora arrivi la porzione di storico su dati mai visti con risultati devastanti, magari per poi mostrare quanto invece siamo bravi noi. Niente di tutto questo. Lo scopo di questi articoli è quello di mettere in evidenza quando sia difficile lavorare con approcci sistematici e non che è impossibile. Il tutto ridimensionando le aspettative che i backtest promettono SEMPRE e cercare di ridurre il gap tra quando vediamo in backtest e quanto accade poi nella realtà.
Il Paniere
Prima di proseguire vado a spiegare questa equity line da cosa è costituita.
Io e Marco lavoriamo insieme dal 2017 e il nostro lavoro si è sviluppato su vari fronti, sempre all’interno di approcci sistematici ad azioni e futures. Per quanto riguarda il livello più basso di questo lavoro, ovvero i mattoni che lo compongono, i trading systems, ci siamo mossi sostanzialmente su due fronti principali.
Da una parte abbiamo unito le nostre idee per creare un approccio allo sviluppo dei sistemi condiviso e dall’altro abbiamo raccolto più sistemi possibili, provenienti da altri traders di esperienza.
Ogni sistema è stato dettagliatamente esaminato per assicurarsi che non ci fossero problemi di replicabilità o altri inganni tipici dello sviluppo di sistemi. Poi tutti i sistemi sono stati catalogati considerando tutto il periodo antecedente a quando abbiamo avuto il sistema come periodo in sample.
In altre parole, a prescindere dalla data di creazione segnalataci dai vari costruttori (fidarsi è bene, ma…), per noi l’out of sample inizia dal giorno in cui il codice ci è stato consegnato (data da noi appuntata nel codice stesso). Tutto quello che viene prima, per noi è in sample.
Essendosi questa attività concentrata nel periodo 2017, inizi 2018, sia per quanto riguarda la raccolta di sistemi terzi, sia per lo sviluppo di nostri sistemi, ora possiamo mostrarvi e ragionare su quello che noi chiamiamo L’archivio Sacro. Questo nome altisonante deriva dal fatto che qui dentro ci sono migliaia di ore uomo di chi ha sviluppato queste strategie e centinaia di ore di lavoro di Marco nel tenere diligentemente questo archivio. Ma sacre sono anche le informazioni che oggi, che siamo nel 2022, possiamo ricavare da un paniere così esteso di strategie REALMENTE out of sample e prive di ogni tipo di selection bias. Non sono le migliori strategie, sono TUTTE le strategie, sia per quando riguarda i nostri sistemi che per quelli che derivano da altri.
Si tratta nel complesso di circa 220 sistemi, direi un buon numero per osservare quali dinamiche si sono sviluppate. Di questi, circa 2/3 provengono da altre “teste” e i rimanenti da me e Marco, basati sulle nostre idee ataviche.
Gli approcci, gli orizzonti temporali e i mercati coinvolti sono i più disparati.
In questo primo articolo faremo ragionamenti molto generali, considerando tutti i sistemi pesati a un contratto, su dati lordi e per ora solo sulla parte dell’Archivio Sacro composta da sistemi non nostri. Ci limiteremo a vedere le metriche in sample e out of sample di questo agglomerato, per ora.
Periodo In Sample
Ripartiamo quindi dallo storico in sample di questo aggregato. Lo ripeterò varie volte: è tutto al lordo dei costi di slippage e commissioni.
Ricordo che tutte le analisi sono fatte con Portfolio Builder di Da Vinci Fintech.
Ma andiamo a vedere subito anche le metriche sempre della sola porzione in sample.
I parametri di base sono stellari. Il massimo Drawdown ridicolo, il rapporto Net profit su max DD di conseguenza stratosferico. L’average trade non possiamo valutarlo vista la varietà di sistemi e sottostanti coinvolti.
Periodo Out of Sample
E’ arrivato quindi il momento di svelare il periodo out of sample.
Con il precedente articolo era legittimo aspettarsi un disastro a questo punto e invece la curva sale ed è sui massimi. Il max Drawdown è più alto ma non è fuori controllo.
Ma avevamo detto che questi non sono sistemi scritti dal primo che passa. Un grosso problema però c’è e lo vediamo subito nelle metriche.
Considerazioni
Tutte le metriche sono decisamente peggiorate. E qui di solito si conclude dicendo che un degrado è fisiologico. L’average trade abbiamo detto non è significativo vista la varietà di sistemi e sottostanti coinvolti, ma la sua variazione tra periodo in e out of sample lo è decisamente.
Qui vediamo che da 180 si riduce drasticamente a 65. Il primo missile ha toccato il suolo. Non parliamo di una fisiologica riduzione dell’average trade, parliamo di una riduzione drastica. Stiamo, lo ripeto fino allo sfinimento, ragionando sul lordo.
Per ora, con uno sguardo panoramico, non sappiamo come questo riduzione dell’avg trade si sia prodotta. Potrebbe essere legata ad alcuni sistemi che sono andati particolarmente male, o a una generalizzata erosione delle metriche o un insieme di fattori.
Tuttavia, un punto alla fine di questa prima analisi, direi che possiamo metterlo. Non possiamo pensare di pescare a casaccio in un calderone di sistemi.
Nei prossimi articoli andremo più in dettaglio, inserendo prima di tutto dei costi realistici, che sarà la vera mazzata, ma proveremo anche ad inserire qualche criterio oggettivo di rotazione e di equity control. Vi anticipo che non vedrete improvvisamente meraviglie.
Cercheremo poi pian piano di capire dove si nasconde il diavolo. Spoiler. Il diavolo siamo noi.
Prima di procedere con i prossimi articoli, se qualcuno ha da contestare questo impietoso degrado delle metriche che urla fitting a squarciagola sono tutto orecchie.
Il 2022
Chiudiamo dando un occhio alle metriche del solo 2022.
L’average trade globale sul solo 2022 è 108. E’ ancora molto lontano dall’average trade del periodo in sample, ma è decisamente più alto degli anni precedenti. Il 2022 è un anno “facile” per il trading sistematico, ovviamente grazie alla volatilità dei mercati. L’alta marea solleva tutte le barche…
