Strategia di confronto tra chiusura e media mobile a 200 giorni con

La prossima strategia risulta molto semplice, per entrare nel mercato viene posta la condizione che la chiusura sia superiore alla media mobile a 200 periodi, ad essa viene sommata un'altra condizione. Viene calcolato un RSI a 2 periodi e nel per entrare long sul mercato viene posta la condizione che l’RSI cumulato sia minore di 35. In seguito per uscire dal mercato viene posta la condizione che tale RSI cumulato oltrepassi la soglia di 65. Questa strategia al contrario delle altre già analizzate non prevede la vendita allo scoperto.

Immagine 48: codice strategia RSI cumulato

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Immagine 49: Risultati strategie sul RSI cumulato

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Immagine 50: dettagli strategia sul RSI cumulato

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3.2.3.6 Strategia di confronto tra chiusura e media mobile a

200 e 5 giorni con utilizzo di un RSI a 2 periodi

Questa strategia mette a confronto la chiusura del prezzo con la media mobile a 5 e 200 giorni. Viene inoltre utilizzato un RSI a due periodi super veloce per dare conferma alle operazioni long e short. Si entra long quando la chiusura è superiore alla media mobile a 200 giorni, inferiore alla media mobile a 5 giorni e l’RSI risulta minore di 10. Si esce dal mercato quando la chiusura diventa superiore della media a 5 giorni. Per andare short la strategia risulta simmetricamente opposta, con l’RSI che deve essere maggiore di 90.

Immagine 51: dettagli strategia di confronto tra chiusura e medie mobili e RSI

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Immagine 52: risultati strategia di confronto tra chiusura e medie mobili e RSI

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Immagine 53: dettagli strategia di confronto tra chiusura e medie mobili e RSI

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Capitolo 4: Conclusioni

In questo capitolo conclusivo riporto i risultati delle varie strategie testate sull’italy40 nel periodo di riferimento considerato, in modo da avere un confronto tra le varie strategie applicate per riuscire a capire se alcune di esse si adattino meglio di altre al contesto del test eseguito. Per avere un confronto ancor più veritiero i dati verranno aggregati per tipologia di strategia in modo da avere i risultati medi delle strategie passive e delle tre diverse tipologie di strategie attive. L’obiettivo finale sarà riuscire a capire se per quanto riguarda lo strumento di replica del FTSE MIB nel ventennio di riferimento una gestione di portafoglio attiva sarebbe risultata migliore di una gestione di portafoglio passiva. Andando quindi a mettere in discussione per il mercato italiano l’Ipotesi di efficienza di mercato a favore di un profittevole utilizzo dell’analisi tecnica per tradare l’italy40. Più in dettaglio questo particolare test ha lo scopo di analizzare se l’incrocio tra medie mobili o comunque tra medie mobili e chiusura del titolo, dia segnali attendibili sull’andamento del trend in modo da poterne anticipare i movimenti e di conseguenza tradare lo strumento con profitto. Il test inoltre per completezza utilizza due tipologie di medie mobili, quella semplice e quella esponenziale, anche in questo caso per cercare di avere informazioni aggiuntive, per vedere se una delle due tipologie meglio si adatta al mercato italiano. Una volta testato ciò le strategie di trading attivo verranno ottimizzate in modo da fornire segnali più attendibili ed in modo anche da fornire una veridicità maggiore al test in quanto i trader non operano sulle informazioni fornite da un solo indicatore ma dalle informazioni che essi forniscono congiuntamente. Riassumendo possiamo definire l’obiettivo dell’analisi che andremo a fare sui dati aggregati è: dato che una gestione di portafoglio passiva ha mostrato nel ventennio di riferimento un risultato negativo, avremmo potuto ottenere risultati migliori utilizzando una gestione di portafoglio attiva che basa la sua operatività sui segnali forniti dall’incrocio tra medie mobili? Passiamo quindi all’analisi dei dati ottenuti dal Backtesting.

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Tabella 9: Riepilogo risultati strategie passive

Strategie passiva

Annuale quinquennale decennale Ventennale R totale % -21,45 -19,04 -14,24 -14,41 R medio % -1,07 -0,95 -0,71 -0,72 N° trade 20 4 2 1 commissioni 800 160 80 40 N° trade vincenti 12 2 1 0 N°trade perdenti 8 2 1 1 % trade vincenti 60 50 50 0 vincita totale 184155,14 74645,10 54551,73 0 perdita totale -201819,50 -90642,25 -67013,32 -12591,25 Guadagni/perdite 0,91 0,82 0,81 0

G medio per trade -883,22 -3999,29 -6230,80 -12591,25 miglior operazione 42173,14 54228,36 54551,73 0 peggior operazione -73544,72 -84978,84 -67013,32 -12591,25 media operazioni V 15346,26 37322,549 54551,727 0 media operazioni P -25227,44 -45321,13 -67013,32 -12591,25

rapporto -0,61 -0,82 -0,81 0

max trade P consecutivi 2 1 1 1

max trade V consecutivi 4 1 1 0

max runup - - - -

max drowdow - - - -

% tempo nel mercato 100 100 100 100

media ordini giornalieri 0,0027 0,0005 0,0003 0,0001

anni con R positivo 12 - - -

anni con R negativo 8 - - -

G da posizioni long -17664,35 -15997,16 -12461,59 -12591,25

G da posizioni short - - - -

G medio pos. Long V 15346,26 37322,55 54551,73 0 P media pos. Long P -25227,44 -45321,13 -67013,32 -12591,25

G medio pos. Short V - - - -

P media pos. Short P - - - -

DV perdite e profitti 26037,21 59293,22 85959,47 - durata media posizioni 1 anno 5 anni 10 anni 20 anni

Fonte: elaborazione personale

La negatività dei risultati che avrebbe portato una strategia di Buy and Hold sullo strumento italy40 nel ventennio di riferimento è già stata commentata ampiamente in precedenza, passiamo quindi ai risultati ottenuti dal Backtesting delle strategie di trading attive.

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Legenda tabella dei risultati delle strategie di gestione di portafoglio attive  1AS Incrocio tra chiusura e media mobile semplice a 20 giorni  2AS Incrocio tra media mobile semplice a 20 giorni e a 40 giorni  3AS Incrocio tra media mobile semplice a 20 giorni e a 200 giorni  4AS Incrocio tra media mobile semplice a 10 giorni e a 20 giorni  5AS Incrocio tra media mobile semplice a 10 giorni e a 50 giorni  6AS Incrocio tra media mobile semplice a 50 giorni e a 200 giorni  7AS Incrocio tra media mobile semplice a 20 giorni e a 80 giorni  1AE Incrocio tra chiusura e media mobile esponenziale a 20 giorni  2AE Incrocio tra media mobile esponenziale a 20 giorni e a 40 giorni  3AE Incrocio tra media mobile esponenziale a 20 giorni e a 200 giorni  4AE Incrocio tra media mobile esponenziale a 10 giorni e a 20 giorni  5AE Incrocio tra media mobile esponenziale a 10 giorni e a 50 giorni  6AE Incrocio tra media mobile esponenziale a 50 giorni e a 200 giorni  _{7AE Incrocio tra media mobile esponenziale a 20 giorni e a 80 giorni}  1AO Direzione del trend mostrata da RSI, stocastico e incrocio tra media

mobile semplice a 5 e 10 periodi

 _{2AO Direzione del trend mostrata da stocastico e incrocio tra media mobile} esponenziale a 14 e 50 periodi

 3AO Incrocio tra MACD line e MACD signal  _{4AO Incrocio tra MACD line e lo zero}

 5AO incrocio tra medie del RSI

 6AO Confronto tra chiusura e media mobile a 200 giorni con utilizzo di un RSI cumulativo a 2 periodi

 7AO Confronto tra chiusura e media mobile a 200 e 5 giorni con utilizzo di un RSI a 2 periodi

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Tabella 10: Riepilogo risultati strategie attive basate sull’incrocio tra MM semplici

strategie attive con medie mobili semplici

1AS 2AS 3AS 4AS 5AS 6AS 7AS

R totale % 151,21 87,84 106,04 88,6 86,14 44,43 132,23 R medio % 7,56 4,39 5,30 4,43 4,31 2,22 6,61 N° trade 637 154 37 297 161 33 93 Commissioni 3822 924 222 1782 966 198 558 N° trade vincenti 190 41 10 99 45 7 22 N°trade perdenti 447 113 27 198 116 26 71 % trade vincenti 29,83 26,62 27,03 33,33 27,95 21,21 23,66 vincita totale 1005405,5 482334 217712,5 713443,5 517151,5 147494 394550,5 perdita totale -854197 -394493,5 -111072 -624845,5 -431016 -103065 -262321 Guadagni/perdite 1,18 1,22 1,96 1,14 1,20 1,43 1,50 G medio per trade 237,38 570,39 2865,96 298,31 535 1346,33 1421,82 miglior operazione 21501 30836 32348,5 31926 36629,5 30091 35568 peggior operazione -9221 -9951 -10546 -9386 -11391 -9706 -7816 media operazioni V 5291,61 11764,24 21711,25 7206,5 11492,26 21070,57 17934,11 media operazioni P -1910,96 -3491,09 -10546 -3155,79 -3715,66 -3964,04 -3694,66

Rapporto 2,77 3,37 2,06 2,28 3,09 5,32 4,85

max trade P consecutivi 13 17 8 13 11 8 13

max trade V consecutivi 5 2 2 5 4 1 2

max runup 236961,5 184871 124685,5 144402,5 169450,5 79256 198982 max drowdow -74811 -61924 -33222 -74409,5 -54578 -37001 -67780,5 % tempo nel mercato 79,68 57,81 23,18 76,13 61,15 19,39 44,9 media ordini giornalieri 0,25 0,06 0,01 0,11 0,06 0,01 0,04

anni con R positivo 14 9 9 10 11 7 13

anni con R negativo 6 11 9 10 9 10 7

G da posizioni long 40078 13273 69049 34186,5 22371,5 32257 53063,5 G da posizioni short 111130 74567,5 36991,5 544411,5 63764 12172 79166 G medio pos. Long V 4713,98 10881,12 21117,75 6728,44 10442,09 20208 15209,75 P media pos. Long P -2009,37 -4585,08 -4435,19 -3393,91 -3820,99 -3736,39 -3807,46 G medio pos. Short V 5957,12 12605,31 22601,5 7757,3 12590,16 22220 21203,35 P media pos. Short P -1828,1 -3395,43 -3815,32 -2936,16 -3613,89 -4191,38 -3591,01 DV perdite e profitti 4457,99 8688,99 12235,42 6811,55 8860,73 10751,69 10485,07 durata media posizioni 6 giorni 19 giorni 32 giorni 13 giorni 19 giorni 30 giorni 24 giorni

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Tabella 11: Riepilogo risultati strategie attive basate sull’incrocio tra MM esponenziali

strategie attive con medie mobili ponderate

1AE 2AE 3AE 4AE 5AE 6AE 7AE

R totale % 159,02 167,27 44,91 44,91 95,75 43,58 77,04 R medio % 7,951 8,36 2,25 2,25 4,79 2,18 3,85 N° trade 715 121 43 233 159 31 87 Commissioni 4290 726 258 1398 954 186 522 N° trade vincenti 227 31 9 61 37 6 20 N°trade perdenti 488 90 34 172 122 25 67 % trade vincenti 31,75 25,62 20,93 26,18 23,27 19,35 22,99 vincita totale 1030856 482719,5 169858 554690 516172 128947,5 330664,5 perdita totale -871655 -315445,5 -125352 -509784,5 -420291 -85398 -253624 Guadagni/perdite 1,18 1,53 1,36 1,09 1,23 1,51 1,30 G medio per trade 222,66 1382,43 1035,03 192,73 602,4 1405,69 885,53 miglior operazione 21501 36280,5 29061,5 34450,5 36876 30346 36432,5 peggior operazione -8926 -11966 -8971 -8281 -12866 -6936 -9331 media operazioni V 4541,22 15571,6 18873,17 9023,28 13950,59 21495,75 16533,22 media operazioni P -1786,18 -3504,95 -3686,82 -2963,86 -3445,83 -3415,92 -3785,43

Rapporto 2,54 4,44 5,12 3,04 4,05 6,29 4,37

max trade P consecutivi 15 10 10 18 10 8 9

max trade V consecutivi 5 2 2 4 4 1 2

max runup 213407 204343 68518,5 153019 142413 70985 93242,5 max drowdow -57697,5 -54326 -30213,5 -60135 -69888 -43317 -48318 % tempo nel mercato 80,45 62,33 21,002 72,44 63,94 14,03 44,73 media ordini giornalieri 0,28 0,05 0,02 0,09 0,06 0,01 0,03

anni con R positivo 15 11 8 7 13 6 13

anni con R negativo 5 9 8 13 7 9 7

G da posizioni long 42820 75658 87610 -17877,5 31361,5 57873 94616,5 G da posizioni short 116381 91616 -43103,5 62783 64419,5 -14296,5 -15575,5 G medio pos. Long V 4174,38 12537,68 19982,5 79898,29 12050,95 23786,25 17720,62 P media pos. Long P -1831,57 -3964,83 -3484,5 -3124,06 -3822,56 -3106 -3807,45 G medio pos. Short V 4924,58 20375,29 14990,5 10234,07 16443,88 16914,75 14752,15 P media pos. Short P -1741,89 -3120,15 -3846,55 -2807,34 -3104,41 -3702 -3766,46 DV perdite e profitti 4129,25 9955,33 9691,09 7305,12 9053,19 10156,18 9780,74 durata media posizioni 5 giorni 26 giorni 25 giorni 16 giorni 20 giorni 23 giorni 26 giorni

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Tabella 12: Riepilogo risultati strategie attive ottimizzate

strategie attive ottimizzate

1AO 2AO 3AO 4AO 5AO 6AO 7AO

R totale % 179,08 72,92 87,9 144,4 94,49 59,26 78,15 R medio % 8,95 3,65 4,40 7,22 4,72 2,96 3,91 N° trade 215 59 151 454 522 123 256 Commissioni 1290 354 906 2724 3132 738 1536 N° trade vincenti 94 18 92 169 267 92 170 N°trade perdenti 121 41 59 285 255 31 86 % trade vincenti 43,72 30,51 60,93 37,22 51,15 74,80 66,41 vincita totale 737123,83 330327,5 509347 981703,5 1009464 167724,5 368947 perdita totale -558048,8 -257406,5 -424144,5 -837305,5 -916976 -108468 -290798 Guadagni/perdite 1,32 1,28 1,20 1,17 1,10 1,55 1,27 G medio per trade 832,91 1235,95 582,14 318,06 177,18 445,54 305,27 miglior operazione 34986 36560 19214 27708,5 18954 9484 14113,5 peggior operazione -16333 -13821 -13951 -13014 -10476 -12966 -14401 media operazioni V 7814,74 18351,53 5536,38 5808,9 3780,36 1823,09 2170,28 media operazioni P -4611,97 -6278,21 -7143,13 -2937,91 -3595,95 -2645,55 -3381,37

Rapporto 1,69 2,92 0,78 1,98 1,05 0,69 0,64

max trade P consecutivi 14 6 6 8 10 4 5

max trade V consecutivi 11 2 7 6 10 9 10

max runup 299589,5 138070 120350 206534,5 208371 67789 110651 max drowdow 130533 80851 71896 -86131,5 -100622 -16054 -37761 % tempo nel mercato 75,55 39,33 50,01 94,44 58,98 7,21 17,55 media ordini giornalieri 0,08 0,02 0,06 0,18 0,2 0,05 0,1

anni con R positivo 11 11 11 11 11 9 15

anni con R negativo 9 9 9 9 9 7 5

G da posizioni long 63170,5 17327 24205,5 49870 14706,5 59257 61448,5 G da posizioni short 115904,5 55594 63697 94528 77781 - 16700,5 G medio pos. Long V 6833,72 16162,83 5941,44 4955 3741,79 1823,09 1886,21 P media pos. Long P -5059,11 -6406,93 -7843,85 -3127,07 -3773,05 -2645,55 -2970,29 G medio pos. Short V 8449,76 20540,22 5148,55 6879,11 3819,45 - 2555,43 P media pos. Short P -4286,2 -6156,62 -6367,32 -2772,4 -3417,52 - -3722,48 DV perdite e profitti 8684,75 12360,79 7199,22 6009,18 4512,05 2971,66 3633,3 durata media posizioni 18 giorni 34 giorni 17 giorni 10 giorni 5 giorni 2 giorni 3 giorni

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Tabella 13: aggregazione risultati delle quattro tipologie di strategie

Risultati aggregati

S passive S attive MMS S attive 2 MME S attive Ott.

R totale % -17,29 99,50 90,35 102,31 R medio % -0,86 4,97 4,52 5,12 N° trade 6,75 201,71 198,43 254,29 Commissioni 270,00 1210,29 1190,57 1525,71 N° trade vincenti 3,75 59,14 55,86 128,86 N°trade perdenti 3,00 142,57 142,57 125,43 % trade vincenti 40,00 27,09 24,30 52,10 vincita totale 78337,99 496870,21 459129,64 586376,69 perdita totale -93016,58 -397287,14 -368792,79 -484735,26 Guadagni/perdite -0,64 1,38 1,31 1,27

G medio per trade -5926,14 1039,31 818,07 556,72 miglior operazione 37738,31 31271,43 32135,43 23002,86 peggior operazione -59532,03 -9716,71 -9611,00 -13566,00 media operazioni V 26805,13 13781,51 14284,12 6469,33 media operazioni P -37538,28 -4354,03 -3227,00 -4370,58

Rapporto -0,56 3,39 4,27 1,39

max trade P consecutivi 1,25 11,86 11,43 7,57 max trade V consecutivi 1,50 3 2,86 7,86

max runup - 162658,43 135132,57 164479,29

max drowdow - -57675,14 -51985,00 -6101,64 % tempo nel mercato 100 51,75 51,27 49,01 media ordini giornalieri 0,0009 0,0771 0,0771 0,0986 anni con R positivo 12 10,43 10,43 11,29

anni con R negativo 8 8,86 8,29 8,14

G da posizioni long -14678,59 37754,07 53151,64 41426,43 G da posizioni short - 131743,21 37460,57 70700,83 G medio pos. Long V 26805,13 12757,30 24307,24 5906,30 P media pos. Long P -37538,28 -3684,06 -3305,85 -4546,55 G medio pos. Short V - 14990,68 14090,75 7898,75 P media pos. Short P - -3338,76 -3155,54 -4453,76 DV perdite e profitti 57096,63 8898,78 8581,56 6481,56

Fonte: elaborazione personale

Iniziamo il confronto dei risultati delle varie tipologie di gestione di portafoglio. Per quanto riguarda le quattro strategie di “buy and hold” effettuate sul FTSE MIB in concordanza con quanto stabilito dall’ipotesi dell’efficienza di mercato, abbiamo già visto che esse risultano tutte strategie perdenti che mostrano alla fine del ventennio di riferimento risultati negativi oltre che un elevato rischio di investimento a causa della forte volatilità dell’indice. Nello specifico abbiamo come miglior risultato delle

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quattro strategie, riferito alla strategia di disinvestimento e rinvestimento decennale, un rendimento complessivo di -14,24% pari in media al -0,71% annuo. Il peggior risultato invece riferito alla strategia che prevede il disinvestimento di anno in anno, risulta pari a -21,45% pari al -1,07% annuo. L’aggregazione dei risultati delle strategie di gestione passiva mostra un rendimento totale medio del -17,29% pari allo -0,86% annuo. La volatilità di tale tipologia di investimento viene mostrata prima di tutto dall’ampissimo margine tra la miglior operazione e la peggior operazione che va da +54551,73 a – 84978,84, pari alla perdita di quasi tutto il capitale disponibile. La deviazione standard media delle perdite e dei profitti conferma tali risultati attestandosi a 57096,03. Vediamo come la teoria economica in questo caso non trova riscontro con i dati reali poiché secondo i vari modelli di equilibrio dei prezzi, vedi CAPM o APT, un investimento cosi rischiosi dovrebbe fornire un rendimento molto elevato, cosa che non accade. Anche se andare a investire nel FTSE MIB rispecchia le regole di base su cui sono costruiti tali modelli in quanto non si va ad investire su un singolo strumento finanziario ma su un indice che è una proxy di mercato e che risulta essere composto al pari di un portafoglio ben diversificato. Passiamo adesso ad analizzare le strategie di gestione di portafoglio attive basate sull’analisi tecnica, in particolare dalle strategie basate sull’incrocio tra medie mobili semplici. La scelta di partire testando strategie di base e non strategie complesse è stata una scelta ponderata per non cadere nel cosiddetto “Data Mining”, che avrebbe portato a dei risultati distorti poiché se mostrassi i risultati di strategie complesse che si basano su principi di analisi tecnica diversi tra loro, non avrei dimostrato niente in quanto per centro strategie che portano un risultato positivo potrebbero esisterne mille che ne portano uno negativo. Allora la mia idea è stata quella di andare a vedere se lo strumento principe dell’analisi tecnica ovvero le medie mobili fornissero per quanto riguarda il mercato italiano dei segnali di trading attendibili. Tali strategie non sono né ottimizzate né tantomeno ci saranno trader che nella realtà operano con esse in quanto troppo di base, gli strumenti vengono utilizzati congiuntamente in quanto altrimenti l’affidabilità dei segnali risulterebbe troppo bassa. I risultati di tali strategie semplici però mostrano tutte dei risultati positivi, in alcuni casi anche interessanti che vanno da un minimo del +44,43%, pari al 2,22% annuo, ad un massimo del +151,21%, pari al 7,54% annuo. Vediamo quindi che tali strategie per quanto riguarda il mercato italiano e per quanto riguarda il ventennio di riferimento avrebbero portato ad un extra-

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rendimento rispetto all’investire nel mercato. Oltre ad essere più remunerative rispetto alle strategie passive esse risultano essere anche meno volatili in quanto grazie agli stop loss la perdita massima media risulta essere pari a -9716,71, molto inferiore – 84978,84 perdita massima delle strategie passive. Anche la deviazione standard delle perdite e dei profitti risulta essere molto contenuta rispetto alle strategie passive, 8898,78 contro 57096,63. Se invece andiamo ad analizzare la miglior operazione i risultati sono simili con le strategie passive che hanno come media delle migliori operazioni +37738,31 e le strategie attive basate sull’incrocio tra mede mobili semplici +312771,43. Un punto fondamentale delle strategie di trading attive come già espresso nel capitolo uno è dato dagli stop loss e dai profit target correttamente settati, vediamo come nel nostro caso con un percentuale di operazioni vincenti molto bassa pari al 27,09% si riesca comunque a ottenere profitti positivi in quanto le vincite più che compensano le perdite. In particolare, vediamo come la media delle operazioni vincenti sia pari a +13781,51 contro il -4354,03 delle operazioni perdenti. Occorre andare a precisare che gli stop loss settati su tale strategia, fissi per tutto il ventennio, non siano ottimizzati in quanto nella sua operatività un trader non utilizza valori fissi, ma ad esempio uno stop loss verrà posizionato, sfruttando i concetti dell’analisi tecnica, al di sotto di un punto di probabile rimbalzo del trend che sia esso il minimo precedente oppure un punto calcolato con le regole di Fibonacci o Gann. Lo stesso vale per il profit target anch’esso verrà posizionato accuratamente in base a dove si crede che è il trend possa smettere di crescere. Tali accorgimenti avrebbero ancor più incrementato il rendimento e ancor più diminuite i trade perdenti e quindi la volatilità delle strategie. Inoltre, occorre precisare che le strategie di trading vengono settate e revisionate periodicamente in quanto il mercato soprattutto grazie all’informatizzazione e alla digitalizzazione risulta essere estremamente soggetto a cambiamenti. Le strategie di trading devono evolvere col mercato, altrimenti diventano obsolete e non più remunerative. Per tale motivo un Backtesting fatto su un orizzonte temporale così lungo perde di significatività in quanto il mercato di quindici anni non è paragonabile al mercato di oggi come non sarà paragonabile al mercato che avremo tra cinque anni. Questo lo ritroviamo abbastanza chiaramente nelle strategie testate nel nostro caso, possiamo infatti notare come le strategie possano mostrare rendimenti annui positivi per un certo periodo, negativi per il periodo successivo. Come se la strategia fosse corretta per quegli anni per poi non

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esserlo per gli anni successivi e magari tornare ad esserlo successivamente. Un buon trader deve tenere lo storico delle proprie operazioni, in modo da vedere se la strategia da lui utilizzata stia perdendo di efficienza ed in caso cambiare i parametri per renderla adatta alla situazione di mercato attuale.

Immagine 54: esempi dell’andamento dei rendimenti annui delle strategie attive

Fonte: elaborazione personale

Un altro elemento importante risulta essere il tempo nel mercato, con una strategia di gestione passiva siamo presenti nel mercato per 100% del tempo mentre una strategia attiva ci permette di uscire in situazioni rischiose. Le strategie passive subiscono tutte le possibili variazioni del mercato che siano esse positive e negative, un trader che esegue una gestione attiva invece può decidere di scegliere due strade alternative. Una più prudenziale che consiste nell’uscire dal mercato nel momento in cui ci sono eventi che possono andare a influenzare di molto il mercato come ad esempio determinate elezioni politiche, il rilascio dei bilanci trimestrali, un discorso

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di politica economica del presidente della BCE ecc.… Oppure un trader esperto può cercare di lucrare andando ad anticipare la reazione del mercato a tali notizie. Il punto comunque rimane che il rimanere per il 100% del tempo nel mercato risulta estremamente rischioso, cosa evitabile tramite le strategie di gestione attiva di portafoglio. Date le ipotesi fatte sulle commissioni che risultano pari a tre euro per le strategie attive e venti per le strategie passive, data inoltra il numero limitato di trade delle strategie attive prese in considerazione. Possiamo affermare che le commissioni non assumono un ruolo rilevante, nel nostro caso, per quanto riguarda la formazione del rendimento. Passiamo adesso ad analizzare le strategie di gestione attiva basate sull’incrocio tra medie mobili esponenziali, ho scelto di testare tali strategie per dare ancora più forza alla tesi per cui l’incrocio tra medie mobili fornisce dei buoni segnali per tradare nel mercato italiano. In modo da togliere il dubbio per cui potesse essere un caso che l’incrocio tra medie mobili semplici avesse fornito risultati positivi. In tal modo abbiamo dimostrato come le due tipologie di medie mobili più utilizzate nel trading, quindi ritenute più significative, forniscano dei segnali di base tendenzialmente attendibili su cui poter impostare le proprie strategie di trading. I risultati delle strategie basati sull’incrocio tra medie mobili esponenziali risultano simili a quelli delle strategie basate sull’incrocio tra medie mobili semplici con un rendimento medio annuo di poco inferiore pari al +4,52% rispetto al +4,97% rispetto a quest’ultime. Gli altri dati risultano sostanzialmente simili e quindi non necessari di un ulteriore approfondimento. Rimane quindi da analizzare le strategie ottimizzate. Tali strategie sono sempre basate sull’incrocio o confronto tra medie mobili che siano semplici o esponenziali, ma per una maggiore attendibilità dei segnali e inoltre un maggior avvicinamento a quelle che sono le vere strategie utilizzate dai trader, vanno a considera anche altri indicatori. In particolar modo ho utilizzato principalmente l’RSI e lo Stocastico, che risultano essere tra i più utilizzati e attendibili indicatori. Tali strategie hanno l’obiettivo fornire al test empirico un confronto meno teorico e più basato sull’operatività reale. Le strategie ottimizzate non mirano ad incrementare il rendimento in questo caso, anche se esso in aggregato risulta il migliore con un rendimento medio pari al 102,31% totale e quindi un 5,12% annuo. Ma ciò che volevo incrementare era la % di trade vincenti e di conseguenza l’attendibilità dei segnali forniti dalle strategie di trading, essi infatti passano dal 27,09% e 24,30%, delle strategie basate solamente sulle medie mobili, al 52,10%. I trade vincenti risultano quindi essere maggiori di quelli perdenti, ciò è

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fondamentale in quanto il lavoro del trader è basato molto sulla gestione delle emozioni. Operare con la maggior parte dei trade vincenti dà fiducia al trader sulla qualità del suo operato, sull’attendibilità delle sue operazioni, sulla possibilità di guadagni futuri. Anche se le strategie di base, grazie agli stop loss e profit target, portavano in aggregato ad un profitto, non è semplice per un trader operare con il doppio delle operazioni perdenti rispetto a quelle vincenti. Queste strategie risultano quindi più lineari, più gestibili. Risultano meno rischiose, come possiamo vedere la deviazione standard dei dividendi e delle perdite risulta pari a 6481,56, minore delle altre tipologie di strategie viste. Il numero massimo di trade vincenti passi a 7,86 contro 2,86 e 3 delle strategie di base, cosi come diminuisce il numero massimo di trade perdenti da 11,86 e 11,43 a 7,57. L’ottimizzazione quindi puntando a migliorare l’affidabilità dei segnali delle strategie è riuscita a diminuire la rischiosità delle strategie, aumentando il numero di trade vincenti e conseguentemente aumentando il rendimento totale. Andiamo adesso a trarre le conclusioni finali riportando la tabella dei risultati medi di tutte le strategie passiva e di tutte le strategie attive a confronto.

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Tabella 14: confronto tra risultati aggregati di strategie attive e passive

s passive s attive R totale % -17,29 97,39 R medio % -0,86 4,87 N° trade 6,75 218,14 commissioni 270,00 1308,86 % trade vincenti 40,00 34,50 vincita totale 78337,99 514125,52 perdita totale -93016,58 -416938,40 Guadagni/perdite 0,64 1,32 G medio per trade -5926,14 804,70 miglior operazione 37738,31 28803,24 peggior operazione -59532,03 -10964,57 media operazioni V 26805,13 11511,65 media operazioni P -37538,28 -3983,87

rapporto -0,56 3,02

% tempo nel mercato 100,00 50,68 media ordini giornalieri 0,0009 0,08 anni con R positivo 12,00 10,71 anni con R negativo 8,00 8,43 DV perdite e profitti 57096,63 7987,30

Fonte: elaborazione personale

La tabella numero 14 va a mostrare i risultati di quanto precedentemente discusso, possiamo quindi concludere che una strategia di gestione di portafoglio attiva basata sull’analisi tecnica ed in particolare sui segnali forniti dall’incrocio tra medie mobili,