Machine Learning e previsioni dei prezzi delle azioni

Prevedere i prezzi delle azioni è come cercare di leggere le foglie di tè mentre si fa un giro sulle montagne russe: difficile, sorprendente e spesso confuso. Il mercato azionario è pieno di alti, bassi, rumori e volatilità, rendendo le previsioni accurate una vera sfida. Recentemente, il Trading ad alta frequenza (HFT) è diventato popolare, dove le operazioni avvengono in millisecondi, aggiungendo ancora più complessità al gioco. In questo ambiente, avere modelli solidi e in tempo reale che possano adattarsi rapidamente ai cambiamenti è fondamentale.

Il machine learning (ML) è salito alla ribalta, promettendo di aiutarci a identificare schemi nascosti nei dati storici. Tecniche come le Foreste Casuali e le macchine a vettori di supporto sono state ampiamente utilizzate in finanza grazie alla loro adattabilità. Tuttavia, affinché funzionino bene, si basano su caratteristiche di input di alta qualità, specialmente quando si tratta di scenari ad alta frequenza. I metodi tradizionali, come ARIMA o GARCH, spesso faticano con le complesse evoluzioni dei cambiamenti rapidi del mercato.

#Analisi Tecnica e il Suo Ruolo

L'analisi tecnica è qui da un bel po’, dando ai trader strumenti per trovare tendenze nei dati di prezzo e volume. I trader usano Indicatori Tecnici-pensali come l'anello dell'umore di un'azione-per capire se è un buon momento per comprare o vendere. Indicatori popolari includono le bande di Bollinger e le medie mobili, che aiutano i trader a individuare potenziali inversioni di prezzo. Tuttavia, nel mondo frenetico del trading ad alta frequenza, questi indicatori possono a volte portare a falsi allarmi a causa del rumore di mercato schiacciante.

Combinare indicatori tecnici con modelli di machine learning è stato proposto per superare queste sfide, ma gran parte del lavoro esistente si è concentrato su dati giornalieri o orari, lasciando l'analisi a livello di minuti relativamente inesplorata.

#Valutazione dei Modelli di Machine Learning

Quando si tratta di valutare i modelli finanziari di ML, metriche tipiche come l'errore quadratico medio (RMSE) potrebbero non bastare. Queste misure spesso trascurano il rischio associato al trading. Metriche di rischio avanzate, come il rapporto di Rachev, si concentrano sul bilanciamento tra guadagni e perdite, fondamentale per i trader poiché le condizioni di mercato possono cambiare rapidamente.

Questo studio esamina le prestazioni dei modelli di regressione a foresta casuale potenziati con indicatori tecnici per prevedere i prezzi delle azioni ad alta frequenza. A differenza di molti studi passati, questo si immerge nei dati a livello di minuti, concentrandosi sia sull'accuratezza predittiva che sulla gestione del rischio durante le turbolenze del mercato.

#Raccolta e Elaborazione dei Dati

Raccogliere dati per questa analisi ha comportato dati storici azionari a livello di minuti per SPY (l'ETF S&P 500) su un periodo specifico. Questo dataset include dettagli essenziali come i prezzi di apertura, chiusura, massimo e minimo. Abbiamo persino aggiunto il rendimento a 10 anni del Tesoro USA per aiutare a valutare i rendimenti privi di rischio.

Per dare senso ai dati sui prezzi e ridurre i bias, abbiamo calcolato i rendimenti logaritmici per catturare le variazioni percentuali. Abbiamo filtrato il dataset per concentrarci sulle ore di trading normali, assicurandoci di evitare i momenti tranquilli quando il volume degli scambi è basso.

#Panoramica sugli Indicatori Tecnici

Una varietà di indicatori tecnici è stata scelta per questa analisi, ognuno selezionato per la sua capacità unica di aiutare a prevedere i movimenti dei prezzi delle azioni. Ad esempio, la Media Mobile Esponenziale (EMA) risponde rapidamente ai cambiamenti recenti dei prezzi, mentre le Bande di Bollinger seguono la volatilità.

Ecco un fatto divertente: le Bande di Bollinger sono come elastici attorno ai prezzi, che si allungano quando il mercato diventa pazzo e si stringono quando le cose si calmano. Altri indicatori, come il Commodity Channel Index (CCI) e l'Ichimoku Cloud, sono stati inclusi per aggiungere profondità alla nostra analisi.

#Selezione del Modello di Machine Learning

Per il nostro modello di machine learning, abbiamo scelto il regressore a foresta casuale (RFR). Questo metodo funziona creando più alberi decisionali, ciascuno basato su sottogruppi casuali di dati, e poi mediando le previsioni. Questo aiuta a ridurre le possibilità di overfitting, dove un modello apprende schemi troppo specifici ai dati di addestramento e non riesce a generalizzare ai nuovi dati.

#Struttura di Simulazione per il Trading

Abbiamo impostato una strategia di trading simulata utilizzando segnali di acquisto, vendita e mantenimento generati dal modello a foresta casuale. Partendo da un portafoglio di $10.000, la strategia prevedeva di comprare azioni quando era prevista un’azione di prezzo al rialzo e vendere quando si aspettava un movimento al ribasso.

Per rendere la simulazione realistica, abbiamo aggiunto un vincolo di turnover per rappresentare i costi di transazione e i limiti di liquidità.

#Metriche di Prestazione

Per valutare le prestazioni dei nostri modelli, abbiamo utilizzato diverse metriche. RMSE e l'errore assoluto medio (MAE) ci hanno aiutato a valutare l'accuratezza predittiva, mentre il Rapporto di Sharpe e il rapporto di Sortino ci hanno fornito informazioni sulle performance aggiustate per il rischio.

Anche se amiamo i numeri, è importante ricordare che un buon modello non dovrebbe riguardare solo ritorni appariscenti, ma anche gestire il rischio in modo intelligente.

#Risultati e Osservazioni

#Risultati Generali

I risultati hanno rivelato che, mentre i modelli con indicatori tecnici avevano alcuni vantaggi nella gestione del rischio, faticavano a generare ritorni costanti. Per la maggior parte dei modelli, le prestazioni in fase di addestramento erano significativamente migliori rispetto a quelle di test, suggerendo un serio problema di overfitting.

Nel mondo reale, i modelli di trading devono fornire ritorni nel tempo. Sfortunatamente, il nostro studio ha trovato che queste strategie di trading algoritmico spesso rimanevano indietro rispetto a una semplice strategia di acquisto e mantenimento, che, a posteriori, potrebbe sembrare noiosa ma si è rivelata piuttosto efficace.

#Il Ruolo degli Indicatori Tecnici

Analizzando il contributo degli indicatori tecnici, i risultati hanno mostrato che i dati di prezzo principali avevano ancora più peso nelle previsioni rispetto agli indicatori stessi. Questo ha sollevato interrogativi sull'effettiva utilità degli indicatori tecnici negli ambienti di trading ad alta frequenza, specialmente quando il rumore di mercato può sovrastare i loro segnali.

#Gestione del Rischio

Nonostante le loro carenze nella generazione di ritorni, i modelli hanno mostrato potenziale nella gestione del rischio. Alcuni modelli hanno performato meglio nella gestione del rischio al ribasso rispetto ad altri. Il rapporto di Sharpe ha indicato che, anche se i modelli non eccellevano nei profitti, avevano una buona capacità di gestire le potenziali perdite.

#Intuizioni Comportamentali e Efficienza del Mercato

Interessante notare che i risultati mettono anche in discussione la forma debole dell'Ipotesi di Mercato Efficiente (EMH), che suggerisce che i prezzi storici non possono prevedere movimenti futuri. Anche se i nostri modelli hanno fatto bene quando addestrati con dati storici, hanno faticato ad applicare questa conoscenza a dati nuovi e non visti.

Questo potrebbe suggerire che ci siano inefficienze temporanee nel mercato, specialmente in periodi di alta volatilità, aprendo la porta a trader disposti a correre qualche rischio calcolato.

#Conclusione e Considerazioni Future

Questo studio fa luce sul complesso mondo della previsione dei prezzi delle azioni utilizzando machine learning e indicatori tecnici. Anche se abbiamo trovato alcune intuizioni preziose riguardo alla gestione del rischio, le sfide nel generare ritorni costanti e nel gestire l'overfitting non possono essere ignorate.

Guardando avanti, ci sono opportunità entusiasmanti da esplorare. Le ricerche future potrebbero sperimentare con diverse classi di attivi o integrare fonti di dati alternative che potrebbero migliorare l'accuratezza predittiva. Utilizzare tecniche avanzate di machine learning potrebbe anche aiutare a catturare meglio le dipendenze sequenziali nei dati ad alta frequenza.

Alla fine, mentre prevedere i prezzi delle azioni può sembrare un tentativo di domare un cavallo selvaggio, il viaggio offre molte opportunità per apprendere e crescere-basta ricordarsi di tenersi forte!