Cos'è l'algo trading e come funziona?
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Cos'è l'algo trading e come funziona?

Cos'è l'algo trading e come funziona?

Avanzato
Pubblicato May 31, 2024Aggiornato Jul 11, 2024
7m

Punti chiave

  • Il trading algoritmico (algo trading) utilizza algoritmi informatici per automatizzare l'acquisto e la vendita di strumenti finanziari in base a criteri predefiniti.

  • Le strategie utilizzate nell'algo trading includono il Volume Weighted Average Price (VWAP), il Time Weighted Average Price (TWAP e il Percentage of Volume (POV).

  • Sebbene l'algo trading migliori l'efficienza e rimuova i bias emotivi dal trading, deve affrontare anche sfide, come la complessità tecnica e i potenziali guasti del sistema. 

Introduzione

Le emozioni spesso ostacolano il processo decisionale razionale nel trading. L'algo trading offre una soluzione automatizzando il processo di trading. In questo articolo esploreremo cos'è l'algo trading, come funziona e i suoi vantaggi e limiti.

Cos'è l'algo trading?

L'algo trading prevede l'utilizzo di algoritmi informatici per generare ed eseguire ordini di acquisto e vendita nei mercati finanziari. Questi algoritmi analizzano i dati di mercato ed eseguono operazioni in base a regole e condizioni specifiche stabilite dal trader. L'obiettivo è rendere il trading più efficiente e rimuovere i bias emotivi che possono influenzare negativamente i risultati di trading.

Come funziona l'algo trading?

Ci sono molti modi per fare algo trading e non tutti sono efficienti o di successo. Per illustrare, analizzeremo alcuni semplici esempi che possono servire come punto di partenza e dare un'idea di base di come funziona nella pratica.

Definizione della strategia

Il primo passo nell'algo trading è definire una strategia di trading. Questa potrebbe essere basata su vari fattori, come movimenti di prezzo o pattern tecnici. Ad esempio, una strategia di trading potrebbe essere semplice come comprare quando il prezzo scende del 5% e vendere quando aumenta del 5%.

Programmazione dell'algoritmo

Il prossimo passo è tradurre questa strategia in un algoritmo informatico. Ciò comporta la codifica delle regole e delle condizioni in un programma in grado di monitorare il mercato ed eseguire automaticamente le operazioni.

Python è un linguaggio di programmazione popolare per questo scopo grazie alla sua semplicità e alla disponibilità di potenti librerie. Ecco un esempio illustrativo di come un semplice algoritmo di trading potrebbe essere codificato in Python per fare trading di bitcoin:

Questo codice utilizza la libreria yfinance per scaricare i dati storici per bitcoin (BTC-USD) e la libreria pandas per manipolare i dati. La strategia di trading è definita creando segnali di acquisto e vendita in base ai movimenti di prezzo. In particolare, l'algoritmo genera un segnale di acquisto quando il prezzo scende del 5% rispetto al prezzo di chiusura del giorno precedente e un segnale di vendita quando il prezzo aumenta del 5% rispetto al prezzo di chiusura del giorno precedente. La funzione execute_strategy scorre i dati e stampa gli ordini di acquisto o di vendita in base ai segnali.

Backtesting

Prima di avviare l'algoritmo, viene effettuato il backtesting utilizzando i dati storici di mercato per vedere quali risultati avrebbe ottenuto nel passato. Questo aiuta a perfezionare la strategia e a migliorarne l'efficacia.

Ecco un esempio di come eseguire il backtesting della strategia descritta sopra:

Questo codice simula l'acquisto e la vendita di bitcoin in base ai segnali generati dall'algoritmo, monitorando il saldo nel tempo. La funzione di backtesting inizializza il saldo di un conto, scorre i dati per eseguire gli ordini di acquisto e di vendita e stampa il saldo iniziale e finale. Questo aiuta a valutare la performance della strategia nel periodo storico.

Esecuzione

Una volta che l'algoritmo è stato testato correttamente, può essere collegato a una piattaforma di trading o exchange per eseguire operazioni. L'algoritmo monitora continuamente il mercato e, quando identifica un'opportunità di trading che soddisfa i suoi criteri, piazza automaticamente l'operazione.

Molte piattaforme offrono API (Application Programming Interface) che consentono agli algoritmi di interagire con il mercato in modo programmatico. Ecco un esempio di piazzamento di un ordine market utilizzando l'API di Binance:

Questo codice utilizza la libreria binance per connettersi all'API di Binance. Inizializza il client con una chiave API e un segreto, quindi inserisce un ordine market di acquisto per una quantità specifica di bitcoin (BTC) rispetto a USDT. La risposta dell'API, che include i dettagli dell'ordine, viene stampata.

Monitoraggio

Quando l'algoritmo è attivo, è necessario un monitoraggio continuo per garantire che funzioni come previsto. Potrebbero essere necessari adeguamenti in base ai cambiamenti delle condizioni di mercato o delle metriche di performance.

Ciò può comportare meccanismi di logging che registrano le azioni dell'algoritmo e le metriche di performance per la revisione. Ecco un esempio di aggiunta del logging all'algoritmo:

Questo codice imposta un meccanismo di logging utilizzando la libreria logging di Python. Crea un file di registro chiamato trading.log e registra le azioni di acquisto e vendita insieme al timestamp e al prezzo a cui si verificano le azioni. Questo aiuta a tenere un registro dettagliato di tutte le operazioni eseguite dall'algoritmo, rendendo più facile l'analisi delle prestazioni e la diagnosi di eventuali problemi che possono sorgere.

Strategie di algo trading

Di seguito sono riportati alcuni esempi di alcuni indicatori che potrebbero essere potenzialmente utili nelle strategie di trading algoritmico.

Volume Weighted Average Price (VWAP)

VWAP è un indicatore che può essere utilizzato in una strategia di trading che mira a eseguire un ordine il più vicino possibile al prezzo medio ponderato per il volume. L'idea è quella di dividere l'ordine totale in blocchi più piccoli ed eseguirli in un periodo specifico, con l'obiettivo di allinearsi al prezzo medio ponderato per il volume del mercato.

Time-Weighted Average Price (TWAP)

La strategia TWAP è simile al VWAP, ma si concentra sull'esecuzione delle operazioni in modo uniforme in un periodo specifico piuttosto che sulla ponderazione in base al volume. Questa strategia mira a ridurre al minimo l'impatto degli ordini di grandi dimensioni sul prezzo di mercato, distribuendoli nel tempo.

Percentage of Volume (POV)

Il POV prevede l'esecuzione di operazioni in base a una percentuale predefinita del volume di mercato. Ad esempio, un algoritmo potrebbe mirare a eseguire operazioni che rappresentano il 10% del volume totale di mercato durante un periodo di tempo specifico. Questa strategia regola il tasso di esecuzione in base all'attività di mercato per ridurre al minimo l'impatto sul mercato.

Vantaggi dell'algo trading

Efficienza

L'algo trading può eseguire ordini ad alta frequenza, spesso in pochi millisecondi, consentendo ai trader di capitalizzare anche su piccoli movimenti di mercato.

Trading senza emozioni

Gli algoritmi funzionano in base a regole predefinite e non sono influenzati dalle emozioni, come ad esempio FOMO o avidità. Questo può ridurre il rischio di decisioni impulsive che possono avere un impatto negativo sui risultati di trading.

Limiti dell'algo trading

Complessità tecnica

Lo sviluppo e il mantenimento di algoritmi di trading richiedono competenze tecniche sia nella programmazione che nei mercati finanziari. Questo può essere un ostacolo per molti trader.

Errori del sistema

I sistemi di algo trading sono soggetti a problemi tecnici, come bug nei software, problemi di connettività e guasti hardware. Questi possono portare a perdite finanziarie significative se non gestiti correttamente.

In chiusura

L'algo trading prevede l'utilizzo di programmi informatici per eseguire automaticamente le operazioni in base a regole e criteri predefiniti. Sebbene offra numerosi vantaggi, come una maggiore efficienza e un trading privo di emozioni, presenta anche diverse sfide, come la complessità tecnica e il rischio di guasti del sistema.

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