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PRENOTA ORA LA TUA CONSULENZA STRATEGICA >>Ciao ragazzi, ciao da Andrea Unger! Oggi parleremo di Walk Forward Analysis, un argomento molto trattato e sul quale, spesso, vige una certa confusione. Andiamo dunque a vedere nel dettaglio in che cosa consiste e quali sono le sue caratteristiche principali.
La Walk Forward Analysis è un argomento che suscita spesso una certa confusione. In molti, la considerano semplicemente come il periodo di incubazione di una strategia per vedere cosa farà dopo lo sviluppo (“forward”). Tuttavia, pur essendo questa una procedura sacrosanta, non si tratta di Walk Forward Analysis.
Vorrei cominciare premettendo che io non ne faccio uso. Perché, quindi, ne sto parlando? Innanzitutto, per spiegare il motivo per cui non la uso, e poi per sottolineare che, nonostante questa mia scelta, ne ho una visione assolutamente positiva.
Dal punto di vista pratico, la Walk Forward Analysis consiste nel prendere un sistema con degli input e dei parametri; ottimizzare tali parametri su finestre temporali; individuare le combinazioni migliori, magari su due parametri (per esempio le medie mobili) e ipotizzare che se nelle ultime quattro settimane, per esempio, questi parametri hanno funzionato al meglio, si suppone che anche nella settimana a venire ci siano maggiori probabilità che quei parametri continuino ad essere i migliori (o tra i migliori) per il funzionamento della strategia. Per la settimana a venire, si utilizzano quindi ancora questi parametri.
Passata questa quinta settimana, si prendono le ultime 4 settimane (perdendo quindi di vista la prima), si ri-ottimizzano i parametri, si trova un’altra coppia di parametri (che nel caso ideale potrebbe essere la stessa) e la si usa per la sesta settimana in ordine temporale.
Dopodiché, avendo tradato live con questi parametri nella sesta, si analizzano le ultime 4 e via dicendo.
Il metodo appena illustrato, detto “a finestre mobili”, è il più classico. Esistono tuttavia anche metodi che prevedono di prendere tutto lo storico precedente e di applicare alla nuova finestra l’ottimizzazione effettuata su tutto il periodo. A mio avviso, però, questo sistema snatura un po’ l’idea di utilizzare ciò che funziona meglio nell’ultimo periodo, dato che si fa riferimento all’intero storico.
Esistono dei software evoluti che permettono di svolgere questo tipo di analisi andando a definire dei parametri di valutazione particolari. Non si utilizzano quindi solo i classici net profit o drawdown. A me piace fare riferimento all’average rate, mentre sono in molti a prediligere il profit factor. Grazie a questi software è possibile utilizzare anche dei parametri costruiti ad hoc, che quindi permettono valutazioni molto specifiche.
A livello di idea, questo metodo funziona bene. Infatti, se il mercato si comporta in un certo modo durante un certo periodo, è logico pensare che continuerà a farlo almeno per un’altra settimana.
Uno dei grandi vantaggi di questo approccio è che permette, durante lo sviluppo, di avere numerosi periodi out of sample. Infatti, le settimane sulle quali si vanno ad applicare i parametri utilizzati nel periodo analizzato (nel nostro esempio nelle quattro settimane precedenti), sono di fatto settimane out of sample.
In pratica, sommando tutte queste settimane di out of sample siamo in grado di creare un periodo di out of sample molto variegato, in quanto copre un periodo prolungato. Non si tratta del classico out of sample negli ultimi due anni, nell’ultimo anno, i primi due anni.
Lo sviluppo della strategia viene così distribuito su un arco temporale. Ovviamente, il codice finale sarà un po’ arzigogolato, perché dalla data alla data usa un certo parametro, dalla data e alla data ne usa un altro e via dicendo. Questo significa, per contro, trovarsi di fronte a codici chilometrici non sempre agevoli da comprendere e interpretare.
La Walk Forward Analysis presenta un’altra caratteristica: ha una buona tenuta out of sample. Di conseguenza, può essere utilizzata anche per individuare quelle strategie e motori che, alla prova dei fatti, una volta portati “al buio” live, continuano a performare bene con la costruzione che si era messa in piedi.
Vista la mia opinione positiva di questo metodo, vi starete probabilmente chiedendo perché non lo utilizzo. La ragione, come avrete intuito, è che si basa sull’utilizzo di parametri. Ne consegue che, in qualche maniera, il suo utilizzo ideale avvenga laddove si usino degli indicatori o dei mix di indicatori per costruire trading system, cosa che io non faccio.
Le mie strategie, infatti, non sono basate su indicatori. In genere, impiego per lo più delle combinazioni di pattern che uso per filtrare ingressi classici. I miei parametri sono indicativi del comportamento di mercato.
Per esempio, un mio parametro può dirmi se il mercato è in fase di indecisione oppure di forte direzionalità, 50 e 50 magari. Ma come faccio a modificare un parametro di questo tipo? Metto da 0,45 a 0,55? Non avrebbe senso e diventerebbe puro overfitting. Un giochetto balordo per il quale mi troverei con un motore che non è più basato sull’effettivo utilizzo di parametri attorno ai quali giocare.
Faccio un esempio per chi ha seguito il materiale della Unger Academy. Se prendessi tutti i pattern che utilizzo nello sviluppo dei sistemi, che ho di fatto numerato, potrei giocare con i numeri di questi pattern.
Anche parlando con un esperto di questo metodo, Kevin Daly, che conosce il mio approccio, non siamo comunque riusciti ad ottenere dei buoni risultati. Infatti, se prendo una lista di 100 pattern, alcuni, dal 26 al 27 per esempio, potrebbero cambiare completamente. Il 26° potrebbe essere un pattern di momentum e il 27 un pattern di indecisione. Da 26 a 27, quindi, non misuro alcuna variazione di stabilità del sistema, perché l’approccio e quindi il sistema cambiano completamente.
In questo modo perderei completamente di vista ciò che rappresenta. Anche ipotizzando di andare a ricercare sempre i due pattern migliori in quel periodo, andrei di fatto a pescare i due pattern che ovviamente hanno funzionato meglio nel periodo scelto, ma che saranno con ogni probabilità maggiormente legati a quello che è successo in quel periodo.
Se un pattern di indecisione mi ha permesso di entrare in un trade che ha fatto un movimento eccezionale, è stata una coincidenza. Il pattern di indecisione funziona, ma non è detto che la settimana seguente si ripresenterà la stessa condizione che si era presentata in quelle precedenti.
La parametrizzazione che faccio io con i pattern non è continua, bensì discreta e quindi difficile da usare come ottimizzazione.
Ecco perché, fondamentalmente, la Walk Forward Analysis funziona poco per il mio approccio. Ciononostante, non ho nulla contro questo metodo. Chi sa sviluppare i propri sistemi usando indicatori, mix di indicatori o valutazioni di questo genere, può benissimo cimentarsi con questa materia e avere molta soddisfazione. Si tratta infatti di un’idea di lavoro che a mio parere va benissimo, dato che permette una validazione numerica di quello che si fa.
Per cui, chi vuole dedicarsi alla Walk Forward Analisys lo faccia pure! Anzi, se sa insegnarmi ad applicarla al mio tipo di trading mi fa un grande piacere, così magari provo qualcosa di nuovo. Per adesso non ci sono ancora riuscito e Kevin Daly ha detto che i miei sistemi funzionano già bene così come sono, quindi in realtà non c’è bisogno di usare queste alchimie.
Ci vediamo la prossima volta ragazzi, ciao da Andrea Unger!
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PRENOTA ORA LA TUA CONSULENZA STRATEGICA >>Ciao, sono Andrea Unger, Trader professionista dal 2001 e unico a vincere per ben 4 volte il Campionato del Mondo di Trading con denaro reale.
Grazie a questi risultati sono spesso invitato come relatore in convegni in Europa, Stati Uniti e Asia.
Sono inoltre autore di diversi libri, tra cui il primo in Italiano sulla Gestione del Rischio nel Trading, tradotto anche in Cinese e Inglese.
Metto a disposizione decenni di esperienza, di prove, di vittorie e sconfitte con le quali ho ideato un metodo scientifico, sistematico, replicabile e universale con cui, in soli 4 anni, più di 1.000 trader sono riusciti a rendersi autonomi.
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