Processo
Dall’ipotesi alla validazione sul mercato
Un modello nasce da una domanda di ricerca documentata. La ricerca e il backtest conducono al paper trading live e poi al trading live con capitale reale, la fase attuale.
Il processo di ricerca
Quattro fasi, in ordine. Il paper interno registra l’evidenza, i limiti e le conclusioni della ricerca.
Domanda di ricerca
DOMANDA, IPOTESI · EVIDENZA E METODI
DOMANDA, IPOTESI · EVIDENZA E METODI
Un modello nasce come domanda di ricerca scritta, con un’ipotesi economica, messa a confronto con la ricerca precedente. Il paper registra da dove proviene ciascun dato e quando è diventato disponibile, come è definito il campione, i metodi e il protocollo di test.
Validazione
PERIODI NON UTILIZZATI · RISULTATI AL NETTO DEI COSTI
PERIODI NON UTILIZZATI · RISULTATI AL NETTO DEI COSTI
La validazione verifica se il risultato regge su periodi non utilizzati per costruirlo, con i costi di negoziazione, di finanziamento e di prestito titoli inclusi ove rilevante. I controlli di robustezza e le spiegazioni alternative fanno parte del resoconto.
Analisi del portafoglio di modelli
RISCHIO E SOVRAPPOSIZIONE · CONTRIBUTO AL PORTAFOGLIO
RISCHIO E SOVRAPPOSIZIONE · CONTRIBUTO AL PORTAFOGLIO
Un modello che appare valido da solo può aggiungere poco a un ipotetico portafoglio combinato. Correlazione, posizioni sovrapposte ed esposizione a fattori comuni sono valutate a fronte del suo contributo marginale all’insieme.
Esito della ricerca
MODELLI DOCUMENTATI · LIMITI E REVISIONE
MODELLI DOCUMENTATI · LIMITI E REVISIONE
L’esito è un modello documentato, con ipotesi, limiti e criteri per un’ulteriore revisione. Un’eventuale futura implementazione in un prodotto dipenderebbe da accordi separati, da responsabilità distinte e dai requisiti regolamentari applicabili.
Dalla ricerca all’evidenza sul mercato
Il percorso di sviluppo attraversa quattro fasi distinte. Siamo ora nella fase di trading live con capitale reale.
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Ricerca
Ipotesi economicaDefinire l’idea economica, i dati e le regole, e documentare ciò che potrebbe far fallire il modello.
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Backtest
Simulazione storicaTestare su periodi storici non utilizzati per costruire il modello, con ipotesi esplicite sui costi di negoziazione, finanziamento e prestito titoli.
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Paper trading live
Simulazione in tempo realeApplicare il processo ai dati di mercato correnti con capitale simulato, per testare l’operatività e le ipotesi di esecuzione.
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Trading live con capitale reale
Fase attualeOperare con capitale reale per valutare l’esecuzione effettiva, i costi e il comportamento del modello. Il capitale è a rischio.
Prevediamo di raccogliere almeno 12 mesi di evidenza dal trading live con capitale reale prima di decidere se siamo pronti per un eventuale lancio rivolto agli investitori. Il raggiungimento dei 12 mesi non comporta un lancio automatico: devono sostenerlo anche i risultati, gli accordi operativi e i requisiti applicabili.
Verifica del track record
Utilizziamo AuditZK per la verifica del track record. La verifica non garantisce i risultati futuri.
VETRASQUARE · PAPER DI RICERCA INTERNO · ESTRATTO ILLUSTRATIVO
Domanda di ricerca illustrativa
Le informazioni a livello di singola società possono individuare rendimenti relativi persistenti?
Domanda e ipotesi
Dati e metodi
Evidenza e messa in discussione
Conclusioni e revisione
Dentro un paper di ricerca
Domanda e ipotesi
Motivazione economica e ricerca precedente.
Qual è la domanda, perché l’effetto dovrebbe esistere e che cosa ha rilevato la ricerca precedente?
Un paper completo si apre con un abstract, poi enuncia la domanda di ricerca, l’ipotesi economica che spiegherebbe l’effetto e la letteratura di riferimento.
Dati e metodi
Date di disponibilità, campione e protocollo di test.
Quali dati, come noti a quale data; quali società e periodi; come viene eseguito il test.
Un paper completo contiene il disegno sperimentale: i dati e la loro tempistica, come è definito il campione, i metodi e il protocollo di test.
Evidenza e messa in discussione
Risultati fuori campione, costi e robustezza.
Il risultato regge su dati non utilizzati per la stima, al netto dei costi e a fronte di spiegazioni alternative?
Un paper completo riporta i risultati, poi i test di falsificazione e di robustezza: tentativi deliberati di mostrare che il risultato è fragile, errato o meglio spiegato da qualcos’altro.
Conclusioni e revisione
Limiti, condizioni di fallimento e revisione.
Che cosa mostrerebbe che l’ipotesi non regge più, e come viene rivisto il modello.
Un paper completo espone i propri limiti, le conclusioni della ricerca e i criteri per ulteriori test.
Appendice
Fonti, marcature temporali e riproducibilità.
Un paper completo registra un audit di fonti e marcature temporali, indicando da dove proviene ciascun input e quando è diventato disponibile, e si chiude con un’appendice di riproducibilità.
La validazione nel tempo Imparare dal passato. Testare sul periodo successivo.
Lo standard per i modelli di allocazione è la valutazione walk-forward: ogni modello è stimato solo su informazioni disponibili prima del proprio periodo di test, poi valutato sul periodo che segue; la finestra si amplia e il test si ripete. I confronti devono applicare in modo coerente i costi di negoziazione, di finanziamento e di prestito titoli, e usare riferimenti semplici come risk parity e pesi statici.
Regimi di mercato e pesi dei modelli
La nostra ricerca esplora il machine learning per stimare regimi di mercato ricorrenti. Stime condizionate di rendimento, rischio e correlazione possono orientare pesi ipotetici dei modelli, che vengono testati entro vincoli di rischio definiti.
Dati storici
Rendimenti simulati dei modelli e fattori di rischio storici, utilizzando solo informazioni disponibili in quel momento.
Apprendimento dei regimi
Condizioni di mercato ricorrenti, stimate dalla storia di quei fattori di rischio.
Pesi dei modelli
Pesi ipotetici entro vincoli di rischio. Le stime per ciascuna condizione possono orientare i pesi dei modelli; esposizione simulata, concentrazione, liquidità del titolo, capacità e rotazione li vincolano.
Revisione della ricerca
Costi, stabilità e revisione. Un modello di regime deve essere valutato su periodi successivi a quelli da cui ha appreso.
FATTORI DI RISCHIO
Questo descrive una ricerca su un metodo di allocazione. Non si afferma alcun miglioramento dei risultati e non sono mostrate probabilità di regime misurate, allocazioni effettive o pesi dei modelli.
Dati complementari per la ricerca e la validazione
Tre famiglie di dati sostengono la ricerca, la validazione e la modellizzazione dell’implementazione, affiancate da serie macroeconomiche e segnalazioni di vigilanza bancaria.
Dati di borsa fino al Level 3
Negoziazioni, quotazioni e book ordine per ordine, per l’analisi della liquidità e la modellizzazione dell’esecuzione.
La disponibilità del Level 3 dipende dalla sede di negoziazione e dal dataset.
Bilanci statunitensi point-in-time
Bilanci come pubblicati, allineati alle date di deposito: dati point-in-time per la ricerca fondamentale e sulla qualità contabile.
Copertura globale e attese sugli utili
Stime degli analisti, dati effettivi e sorprese sugli utili, con prezzi globali e copertura delle società.
Fornitori di dati
Quando un dato era noto conta quanto il dato stesso
Un risultato costruito su informazioni che nessuno aveva in quel momento non è evidenza. La ricerca deve quindi usare i dati come erano disponibili a ciascuna data: i bilanci a partire dalla data di deposito e le altre variabili ritardate al momento della loro pubblicazione.
Utilizzabile da qui
Ciò che la copertura non elimina
Avanti: rischio
Come il rischio è considerato sull’intero portafoglio e i rischi che nessun framework elimina.