Creazione di modelli finanziari: l'importanza della base dati

¿Quando e quanto comprare o vendere?¿. Questo lavoro vuole iniziare con la domanda ¿banalmente complicata¿, cruccio giornaliero di tutti coloro che intendono investire in strumenti finanziari, tentando di contribuire a fornire una possibile risposta. La prima parte, di avvicinamento all'argomento centrale, l'importanza delle base dati nella creazione di modelli di trading, pone l'attenzione sulle principali tipologie di analisi dei mercati, Tecnica e Fondamentale, valutando sommariamente caratteristiche, pregi e difetti di entrambi gli approcci, con un cenno storico alle teorie di Charles Dow le quali, pur avendo un secolo di vita, sono ancora oggi di importanza basilare. Viene dato anche rilievo alla nuova tendenza metodologica, l'Analisi Integrata. Nell'evidente impossibilità di fornire una risposta puntuale all'ipotetico investitore, il lavoro prosegue con la ricerca di un compromesso, al fine di limitare quanto più possibile le perdite, ottimizzando al contempo le fasi positive, attraverso una gestione del rischio ordinata, scientifica e sistematica. Il metodo di lavoro ottimale viene individuato nell'utilizzo dei sistemi automatici di trading, i quali, mediante un insieme di regole operative, si pongono l'obiettivo di individuare segnali di ingresso e uscita dal mercato, nonché di gestire correttamente le posizioni. L'analisi delle caratteristiche dei trading system più diffusi sul mercato, delle loro componenti fondamentali, motore, filtri e money management, e dei principali strumenti tecnologici a supporto dei trader, testati, in qualche caso, sul campo insieme agli esperti dello studio G2C, fa da introduzione agli ultimi capitoli della prima parte, dove si entra nel dettaglio sulla problematica dell'importanza di una serie storica corretta, indispensabile durante la fase di backtesting delle strategie. Analizzate le possibili modalità di ottenimento dei dati relativi alle quotazioni, verificata la necessità di dover disporre di database proformati, e dopo una breve disamina dei principali servizi di datafeed presenti sul mercato, si entra nel dettaglio delle caratteristiche indispensabili della serie storica, concentrandosi in particolare sul fenomeno del survivorship bias: si analizzano le caratteristiche generali di questa specifica problematica e si fornisce un insieme di regole operative per la creazione di basi dati definite ¿survivorship bias free¿. Volendo, con questo lavoro, andare oltre l'approfondimento della teoria, ci si è dati l'obiettivo di sviluppare un software in grado di costruire una base dati informativa contenente le quotazioni di strumenti finanziari, estrapolando i dati da un provider e memorizzandoli in un database, con aggiornamenti incrementali, per poi utilizzarli per la creazione delle serie storiche. La seconda parte affronta nel dettaglio questo argomento, indicando le specifiche del programma realizzato e descrivendone tutte le funzionalità, sia online che batch. L'ultimo capitolo fornisce il rendiconto dei risultati di un test su un semplice trading system, di tipologia deep buying: dal raffronto con i risultati ottenuti dallo stesso trading system, con dati non proformati tramite il programma di cui sopra, si evince come la costruzione della serie storica sia determinante al fine della valutazione della strategia di trading.