Data Analyzer 

Ricerca e analisi di bias sulla serie storica

Esiste un Bias su questo mercato, che possa sfruttare per sviluppare un Trading System? StrategyLAB analizza la serie storica alla ricerca di Bias su diversi periodi di osservazione.

Ad esempio sul Giorno della Settimana: nel grafico qui sotto si vede subito come il Crude OIL mostri una tendenza a scendere il lunedì’, ed a salire il mercoledì. Ma quanto possiamo fare affidamento su questa tendenza media? Possiamo misurarne l’affidabilità osservando il secondo grafico, con il dettaglio di ogni singola annata sintetizzato nei 12 istogrammi colorati riportati sotto ad ogni giorno della settimana.

…e possiamo ripetere la stessa analisi osservando non solo la variazione fra Chiusura e Chiusura, ma anche fra Apertura e Chiusura oppure fra Chiusura e Apertura (per isolare soltanto la tendenza overnight fra una sessione e l’altra, che su alcuni mercati offre spunti molto interessanti), oppure cercare la presenza di Bias anche sull’Orario del Giorno, oppure sul Giorno del Mese (gli ultimi due pannelli) oppure sul Mese dell’Anno, o se preferite, un SEASONAL.

Ora Data Analyzer può colorare i bias intraday più significativi, in base ai requisiti che selezioni nel menù in alto: qui stiamo analizzando gli ultimi 10 anni su USDCAD per cercare inefficienze che mostrino una tendenza media di una certa %, in una finestra di almeno 6 ore, con un numero di osservazioni concordi pari ad almeno il 55%… ed ecco colorarsi le tendenze infra settimanali più AFFIDABILI rialziste (in verde) e ribassiste (in rosso)

La funzionalità di Test è disponibile anche per gli IntraDay Seasonals: basta indicare a Data Analyzer l’ora di inizio e di fine della tendenza, e il giorno della settimana, per produrre questa tabella che raccoglie tutte le singole operazioni e un consuntivo per singolo anno, oltre alle metriche riassuntive di queste semplice strategia che abbiamo riportato in basso.

E anche in questo caso è possibile introdurre dei filtri per esaminare al volo il risultato che avremmo ottenuto operando su questo Bias solo dopo:

1) una settimana Positiva / Negativa

2) una settimana in Compressione / Espansione

3) una settimana che ha chiuso nel nel terzile superiore / inferiore

In Data Analyzer trovi 2 tipi di equity line che puoi confrontare: il tipo “classico” (a cui potresti arrivare codificando, ad esempio, la strategia in TradeStation o Multicharts), che valorizza ogni trade in punti, e un secondo tipo che, invece, valorizza ogni trade in termini percentuali (più utile per comprendere davvero “lo stato di salute” di quel Bias o di quella Stagionalità, in quanto non considera le dimensioni in termini assoluti del sottostante nelle diverse epoche storiche)

…e con queste informazioni che la piattaforma StrategyLAB ha reso disponibili in pochi click (senza che abbiate dovuto scrivere una sola riga di codice), siete pronti per aprire TradeStation (o qualunque sia la vostra piattaforma che usate) e iniziare scrivere il vostro Trading System.

 Seasonal analysis (le stagionalità)

StrategyLAB può analizzare la serie storica alla ricerca la presenza di BIAS sul giorno della settimana (con la possibilità di separare la sessione diurna da quella overnight), l’ora del giorno, il giorno del mese e… il mese dell’anno! (o, se preferite, un SEASONAL). Nel primo grafico si vede piuttosto bene come la tendenza media sul Crude Oil degli ultimi 12 anni (in azzurro), così come quella degli ultimi 6 (in arancio) mostri una salita nei mesi di Febbraio, Marzo ed Aprile (e la linea nera che traccia cosa è successo quest’anno, mostra come è andata). Nei mesi di Ottobre, Novembre e Dicembre, invece, la tendenza sembra essere ribassista. Ma quanto possiamo ritenere affidabile questa informazione? Nel secondo grafico possiamo recuperare il dettaglio ogni singola annata negli istogrammi colorati riportati sotto ad ogni mese, e se quella rialzista sembra continuare a mostrare una certa affidabilità, quella ribassista negli ultimi 2 anni ha riservato qualche “sorpresa”.

Ma che informazioni posso ricavare da appena 12 anni? Abbiamo ripetuto questa analisi sugli ultimi 32 anni, e il risultato è quello evidenziato nel terzo grafico: dalla linea azzurra (tendenza media di 32 anni) si vede bene come il ribasso si sviluppi proprio in questi 3 mesi autunnali rispetto alla linea arancio che taccia invece soltanto gli ultimi 12 anni (ovvero il periodo di analisi precedente).

Si fa presto a dire “Sell in May, and go away…” ma conoscere l’andamento medio registrato dal mercato in un particolare mese (o periodo) dell’anno, è un’informazione sufficiente?

In questa immagine è possibile individuare diverse tendenze Stagionali per il Mini S&P500 negli ultimi 20 anni, ma sono tutte ugualmente affidabili? …ed è a questo punto che accanto all’andamento medio del mercato in ogni mese dell’anno, diventa utile recuperare un’informazione come l’andamento di ogni singola annata (gli istogrammi nel pannello inferiore) e la deviazione standard (evidenziata con i pallini neri qui sotto, che fanno riferimento ad una scala separata).

E si vede piuttosto bene come la stagionalità rialzista in mese come Aprile sia più affidabile di quella registrata a Marzo (e anche l’esame “visivo” delle singole annate nel pannello di sotto, lo conferma), oppure che la variabilità del risultato osservata in mesi come Dicembre è più bassa che ad Ottobre (nonostante il rialzo sia mediamente più importante). Questo è soltanto una delle analisi che è possibile effettuare in StrategyLAB su una qualunque serie storica, prima di iniziare il lavoro di sviluppo di una strategia.

Ma ci sono novità… perché ora è Data Analyzer a colorare le finestre Stagionali più significative, in base ai requisiti che selezioni nel menù in alto: qui stiamo analizzando gli ultimi 18 anni su USDCAD per cercare una Stagionalità che mostri una tendenza media di una certa %, in una finestra di almeno 40 giorni, con un numero di annate concordi pari ad almeno il 65%… ed ecco colorarsi le finestre stagionali più AFFIDABILI rialziste (in verde) e ribassiste (in rosso)

Ma avrei potuto essere ancora più “selettivo” e richiedere che almeno il 65% delle annate prese in esame, in una finestra di almeno 40 giorni, avesse registrato un movimento concorde, ogni volta, pari ad almeno una certa entità %, semplicemente selezionando la spunta “significance on components” accanto al pulsante Test (e questo è qualcosa di molto più “forte” rispetto ad osservare una semplice tendenza media)

E se volessi vedere l’andamento di ogni singola annata?

Con un semplice click puoi graficarle tutte insieme, e con il selettore in alto a destra, colorare di rosso la singola annata di cui vuoi esaminare l’andamento, in relazione a tutte le altre.

E se ti stai chiedendo quale sia l’annata con la CORRELAZIONE più alta rispetto all’annata corrente, Data Analyzer te la colora di verde (qui l’anno più correlato a quello in corso, su USDCAD, è stato il 2012)

E ora che Data Analyzer ci ha mostrato (colorato) le finestre Stagionali più affidabili (in base alla % di annate concordi, all’entità del movimento in % e alla lunghezza della finestra che hai scelto di impostare come vincoli), possiamo spingerci oltre e chiedergli di Testarle, indicandogli la data di inizio e di fine, ed esaminando in questa tabella cosa sarebbe successo in ogni singola annata, oltre alle metriche riassuntive (in basso).

E in quel menù a tendina, puoi anche filtrare l’analisi solo sulle finestre stagionali successive ad un’annata positiva o ad un’annata negativa (e seguire la stagionalità rialzista di fine anno su USDCAD, solo se arriviamo da un anno di andamento positivo per questo cambio, sembra funzionare piuttosto bene)

 Statistical analysis di qualunque mercato

Che natura ha il mercato su cui sta cercando di sviluppare un trading system? Nel modulo Data Analyzer di  StrategyLAB abbiamo incluso due test statistici per analizzare qualunque serie storica e individuarne il carattere prevalente, così come sulla sua mutevolezza (e sulla difficoltà, quindi, a individuare modelli sufficientemente robusti). L’Augmented Dickey Fuller (ADF) e il calcolo dell’Hurst Exponent sono i due test che utilizziamo più di frequente, e che abbiamo implementato nel modulo Data Analyzer della piattaforma StrategyLAB, così che sia possibile lanciarli con un semplice click. Proviamo ora a capire che tipo di informazioni sono in grado di darci, sul mercato oggetto di queste analisi.

Puoi approfondire questi test leggendo questo articolo…

E in Data Analzyer ora puoi anche creare direttamente Spread, e analizzarli…