Impatto dei riempimenti avversi sulle strategie di trading

In questo articolo, vediamo come certi fattori influenzano le strategie di trading nei mercati finanziari, soprattutto quando i trader devono affrontare la selezione avversa. La selezione avversa si verifica quando i prezzi ricevuti per le operazioni non sono favorevoli a causa delle condizioni di mercato. Ci concentriamo su come le probabilità di esecuzione-le possibilità che gli ordini vengano completati-vengono influenzate dalle esecuzioni sfavorevoli, che sono operazioni eseguite a prezzi scadenti. Esaminiamo specificamente questo nel contesto del trading di contratti futures, in particolare l'E-mini S&P 500, l'E-mini Nasdaq 100, il petrolio greggio e il Treasury Note a 10 anni.

Negli ultimi dieci anni circa, il trading automatizzato è diventato molto popolare. Questi algoritmi sono programmati per eseguire operazioni in modo automatico. In questo lavoro, ci concentreremo su due tipi di ordini: Ordini di Mercato, che vengono eseguiti al miglior prezzo disponibile, e Ordini Limite, che vengono posizionati a un prezzo specifico e mantenuti fino a quando non vengono annullati o eseguiti.

Ci riferiremo a questi contratti futures con i loro simboli standard d'ora in poi. L'uso di processi casuali per modellare le attività nel trading algoritmico è comune. Questo include diversi problemi di trading legati all'acquisto e alla vendita, Market Making e abbinamento dei volumi di trading. Un focus significativo qui è sul market making, che consiste nel fornire liquidità al mercato.

L'obiettivo di un market maker è gestire il proprio inventario in modo efficiente cercando di guadagnare dalle differenze tra i prezzi di acquisto e vendita. Questo processo richiede una gestione attenta sia delle probabilità di esecuzione che delle esecuzioni sfavorevoli. La probabilità di esecuzione riflette la probabilità che l'ordine limite di un trader venga eseguito. Le esecuzioni sfavorevoli si verificano quando un ordine di un market maker viene completato a un prezzo non favorevole, perdendo effettivamente soldi subito dopo l'esecuzione dell'operazione.

Nel nostro studio, puntiamo a migliorare il modo in cui vengono simulate le strategie di trading. Molti studi precedenti hanno trattato le variazioni di prezzo e le esecuzioni degli ordini come eventi separati, il che spesso ha fatto sembrare i risultati delle prestazioni migliori di quello che sarebbero in realtà. Sosteniamo che una simulazione migliore dovrebbe tenere conto di probabilità di esecuzione più realistiche e monitorare le esecuzioni sfavorevoli in dettaglio.

#Motivazione e Importanza del Documento

Questo studio mira a colmare il divario nella letteratura esistente fornendo un metodo più accurato per simulare le strategie di trading. La maggior parte dei framework esistenti non considera le realtà delle esecuzioni sfavorevoli e spesso usa assunzioni irrealistiche su quanto frequentemente gli ordini vengono eseguiti. Ad esempio, nel mondo reale, se un ordine limite è pubblicato a un certo prezzo e il prezzo di mercato supera quel limite, l'ordine viene eseguito a un prezzo peggiore di quanto ci si aspettasse.

Per evidenziare il ruolo delle esecuzioni sfavorevoli, analizziamo i dati di un simulatore di trading professionale. Questo simulatore consente agli utenti di testare varie strategie di trading senza utilizzare soldi veri. I risultati dimostrano che il simulatore può prevedere efficacemente quando gli ordini sono probabilmente eseguiti. Simulando una strategia di trading di base, posizionando ordini limite vicini ai prezzi di mercato, possiamo vedere quanto spesso si verificano esecuzioni sfavorevoli. Le nostre scoperte rivelano che un numero significativo di esecuzioni può essere sfavorevole, portando a prestazioni complessivamente peggiori.

Successivamente, delineeremo la struttura di questo documento. Discuteremo l'importanza delle nostre scoperte, esamineremo la letteratura esistente, introdurremo il nostro modello ottimale di market making e presenteremo l'ambiente di simulazione migliorato che abbiamo sviluppato. Infine, mostreremo i risultati delle nostre simulazioni e concluderemo con pensieri per future ricerche.

#Revisione della Letteratura

Diversi studi recenti hanno iniziato a considerare le implicazioni delle probabilità di esecuzione e della selezione avversa quando analizzano le strategie di trading. Alcuni modelli di ricerca evidenziano come gli ordini limite e gli ordini di mercato possano influenzare le variazioni di prezzo. Altri hanno creato indicatori per prevedere gli ordini di mercato basati su squilibri di volume. Questa ricerca utilizza spesso modelli matematici sofisticati, che possono effettivamente illustrare come opera il mercato.

Tuttavia, c'è una mancanza di lavoro che affronti come le esecuzioni sfavorevoli possano alterare significativamente i risultati del trading. Le esecuzioni sfavorevoli influenzano quasi tutte le strategie di trading che coinvolgono l'invio di ordini limite, soprattutto in un ambiente di trading frenetico. La maggior parte dei trader non riesce a evitare costantemente queste situazioni avverse, rendendo essenziale includerle in qualsiasi simulazione di trading realistica.

#Problema di Market-Making con Controllo Ottimale Stocastico

Un problema di market-making è quello in cui un trader desidera massimizzare la propria ricchezza facendo trading attivamente su un asset finanziario tramite ordini limite. Il market maker è spesso definito come fornitore di liquidità a causa del suo ruolo nel fornire un numero adeguato di ordini in tutto il mercato.

Nel nostro studio, affrontiamo questo problema utilizzando un framework di controllo ottimale stocastico. Questo metodo ci consente di valutare e ottimizzare la strategia di market-making in un ambiente dinamico. Il nostro focus principale riguarda due processi: quanto inventario tiene il market maker e come varia il prezzo dell'asset. Questi processi influenzano come vengono eseguiti gli ordini e come evolve il capitale del trader nel tempo.

Il market making implica necessariamente la gestione dell'imprevedibilità delle variazioni di prezzo e degli scenari di esecuzione degli ordini. Introduciamo un modello che cattura questi elementi e affronta come le esecuzioni sfavorevoli influenzano le decisioni del market maker. Il modello tiene anche conto della variabile di controllo, che informa se il market maker dovrebbe pubblicare ai migliori prezzi di acquisto o vendita.

#Ambiente di Simulazione del Trading

Per testare efficacemente le prestazioni della nostra strategia di market-making, abbiamo allestito un ambiente di simulazione. Questo ambiente ci consente di analizzare la strategia in diverse condizioni. Abbiamo sviluppato la nostra simulazione basandoci su dati reali di libri degli ordini limite provenienti da mercati futures attivi.

Nel nostro setup, ci siamo concentrati su quattro contratti futures: E-mini S&P 500, E-mini Nasdaq 100, Petrolio Greggio e Treasury Note a 10 anni. Risampando i dati di prezzo in brevi intervalli, abbiamo potuto riflettere da vicino l'attività di trading durante le ore di mercato attive.

La simulazione implica monitorare come gli ordini di esecuzione vengono eseguiti, incorporando sia esecuzioni sfavorevoli che non sfavorevoli. Il modello di riferimento tipico presume che tutti gli ordini si eseguano senza considerare condizioni avverse, il che può gonfiare i risultati delle prestazioni. Il nostro approccio migliorato offre una visione più realistica tenendo conto delle esecuzioni sfavorevoli, che possono influenzare significativamente i risultati di un trader.

#Risultati

Dopo aver eseguito le nostre simulazioni, abbiamo notato chiare differenze tra l'ambiente di riferimento e quello migliorato. I risultati hanno mostrato che tenere conto delle esecuzioni sfavorevoli non solo ha ridotto le prestazioni complessive, ma ha anche cambiato il modo in cui le strategie si sono evolute nel tempo.

In particolare, abbiamo osservato che l'accumulo di ricchezza nel tempo è stato negativamente influenzato quando sono state incluse le esecuzioni sfavorevoli. Anche l'inventario del market maker è evoluto in modo diverso, principalmente a causa dell'inclusione delle esecuzioni sfavorevoli. Il modello di riferimento, che presumeva condizioni di esecuzione ideali, indicava un esito positivo. Tuttavia, il nostro modello migliorato ha dimostrato che molte operazioni hanno portato a perdite, sottolineando l'importanza di condizioni di simulazione realistiche.

Abbiamo fornito un chiaro istogramma dei valori di cassa alla fine delle nostre simulazioni. Queste distribuzioni hanno rivelato quanto un market maker potrebbe aspettarsi di guadagnare o perdere sotto diverse condizioni. Il contrasto netto nelle prestazioni tra i due ambienti conferma ulteriormente che i modelli tradizionali potrebbero non offrire un quadro accurato del successo nel trading.

#Conclusione e Raccomandazioni Future

In conclusione, stabilire che simulare strategie di trading richiede una considerazione attenta delle esecuzioni sfavorevoli e delle probabilità di esecuzione. Molte strategie di market-making implicano la pubblicazione di numerosi ordini limite, il che significa che qualsiasi imprecisione può fuorviare significativamente le valutazioni delle prestazioni. La nostra analisi dimostra come le esecuzioni sfavorevoli siano una realtà inevitabile per i trader.

Per lavori futuri, suggeriamo ai ricercatori di esplorare modelli di market-making più dinamici. Tali modelli potrebbero consentire ai market maker di adattare le proprie strategie in modo più efficace nel tempo, affrontando l'effetto di clustering osservato nel flusso degli ordini. Approcci che esplorano tecniche avanzate di apprendimento automatico per stimare le probabilità di esecuzione sembrano anche promettenti.

In definitiva, il nostro studio sottolinea che una comprensione sfumata delle dinamiche di trading è essenziale per valutazioni reali delle strategie. L'inclusione delle esecuzioni sfavorevoli non è solo un piccolo aggiustamento, ma un cambiamento critico che può alterare radicalmente le valutazioni delle prestazioni nel mondo del trading.