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Strategy

FTSE Mib: continua il trend rialziastaLe quotazioni del FTSE Mib si sono attestate in area 27.200 punti dopo un test del livello tondo a 27.000 punti. Il quadro tecnico continua a rimanere a favore dei compratori nel breve periodo, in linea con la tendenza rialzista di più lungo termine. Segnali di forza in zona 27.000 punti potrebbero essere sfruttati per dare il via a strategie long con obiettivo a 27.600 punti. Un target più ambizioso potrebbe invece essere posto a 28.000 punti. Strategie short potrebbero essere valutate in caso di una rottura dei 26.700 punti. In questo caso i venditori potrebbero mirare al supporto in area 26.100 punti e successivamente in area 25.000 punti.
INDEX:FTSEMIB
di Investimenti_BNPParibas
DAX: quotazioni in discesaDopo aver quasi raggiunto i top annuali avvicinandosi ai 16.000 punti, le quotazioni del DAX hanno iniziato a scendere, dirigendosi verso i primi supporti in zona 15.600 punti. Se questo sostegno fosse rotto al ribasso, il principale indice di Borsa tedesco avrebbe la possibilità di dirigersi verso il successivo livello di concentrazione di domanda a 15.300 punti, espresso dai top del 18 gennaio e dove passa la linea di tendenza ottenuta collegando i top del 16 agosto e del 2 dicembre 2022. Al contrario un’accelerazione oltre i top del 4 aprile riporterebbe i corsi nei pressi dei 16.000 punti in primis, per poi passare ai 16.300 punti.
XETR:DAX
di Investimenti_BNPParibas
FTSE Mib: analisi giornaliera mercato azionario Le quotazioni del FTSE Mib proseguono al ribasso violando il supporto orizzontale a 26.900 punti. Il quadro tecnico rimane a favore dei compratori nel breve periodo, in linea con la tendenza rialzista di più lungo termine. Segnali di forza in area 27.000 punti potrebbero essere sfruttati per dare il via a strategie rialziste con primo obiettivo di profitto a 27.600 punti. Un target più ambizioso potrebbe essere localizzato in area 28.000 punti. Strategie short invece potrebbero essere valutate con la rottura dei 26.700 punti. In questo caso i venditori potrebbero mirare al supporto in area 26.100 punti e successivamente in zona 25.000 punti.
INDEX:FTSEMIB
di Investimenti_BNPParibas
House of Trading: la strategia di Giancarlo Prisco su S&P 500Tra le carte messe in campo da Giancarlo Prisco nella tredicesima puntata del 2023 di “House of Trading – Le carte del mercato”, compare una verde su S&P 500. La strategia del componente della squadra dei trader ha come ingresso 4.080 punti, livello di stop loss a 4.032 punti e obiettivo a 4.200 punti. Il Certificato scelto per questo tipo di operatività è stato il Turbo Unlimited Long di BNP Paribas con ISIN NLBNPIT1D1E8 e leva finanziaria fissata al momento della trasmissione pari a 4,65x. Medio il livello di convinzione, pari a tre stelle su cinque. L’altra carta di Giancarlo Prisco è rossa, una strategia short sul petrolio WTI, operazione che si aggiunge alle due carte di Nicola Duranti: due strategie short, su Tesla e Deutsche Bank.
FRED:SP500
di Investimenti_BNPParibas
House of Trading: la strategia di Enrico Lanati su NvidiaTra le carte messe in campo da Enrico Lanati nella tredicesima puntata del 2023 di “House of Trading – Le carte del mercato”, compare una verde su Nvidia. La strategia del componente della squadra degli analisti ha come ingresso 273 dollari, livello di stop loss a 257 dollari e obiettivo a 290 dollari. Il Certificato scelto per questo tipo di operatività è stato il Turbo Unlimited Long di BNP Paribas con ISIN NLBNPIT1O5B2 e leva finanziaria fissata al momento della trasmissione pari a 4,97x. Medio il livello di convinzione, pari a tre stelle su cinque. L’altra carta di Enrico Lanati è rossa, una strategia short su UniCredit, operazione che si aggiunge alle due carte di Riccardo Designori: due strategie long, su Banco BPM e Leonardo.
NASDAQ:NVDA
di Investimenti_BNPParibas
S&P 500, quotazioni al rialzo vicine al livello statico di 4.200Le quotazioni dell’S&P 500 proseguono al rialzo avvicinandosi all’importante livello statico a 4.200 punti. In caso di ritracciamento, segnali di forza in area 4.075 punti potrebbero permettere l’implementazione di strategie long in linea con il trend di breve periodo con obiettivo localizzabile sui 4.200 punti, zona di massimi registrati a febbraio. Fronte ribassista, rimane da monitorare l’eventuale violazione del supporto a 3.840 punti, che potrebbe trasportare le quotazioni del principale indice azionario USA al test della successiva area di concentrazione di domanda compresa tra i 3.650 e i 3.570 punti, zona di minimi registrati a ottobre 2022.
FRED:SP500Long
di Investimenti_BNPParibas
ORARI SESSIONI FOREX ( FUSO ORARIO ITALIANO)Ciao traders, gli orari delle sessioni porteranno la tua operatività nei mercati al next level, il cambiamento significativo lo noterai nella gestione del tempo, se sei un aspirante trader non sarai più costretto a stare H24 davanti ai grafici.. (mito sfatato) ;) Scherzi a parte, hai capito bene sarai Tu a scegliere come, dove e quando tradare, andiamo subito al fuso orario GMT: FX (GMT) -Sidney —> 22:00 - 6:00 -Tokyo —> 00:00 - 8:00 -London —> 8:00 - 16:00 -NewYork —> 13:00 - 21:00 Coppie per: Sidney-Tokyo = 00:00 - 6:00 Tokyo-London = 8:00 London-NewYork = 13:00 - 16:00 Esempio per Tokyo-London: GBP/JPY FX (ORA INVERNALE ITA) -Sidney —> 23:00 - 7:00 -Tokyo —> 1:00 - 9:00 -London —> 9:00 - 17:00 -NewYork —> 14:00 - 22:00 Coppie per: Sidney-Tokyo = 1:00 - 7:00 Tokyo-London = 9:00 London-NewYork = 14:00 - 17:00 Fx (ORA ESTIVA ITA) -Sidney —> 00:00 - 8:00 -Tokyo —> 2:00 - 10:00 -London —> 10:00 - 18:00 -NewYork —> 15:00 - 23:00 Coppie per: Sidney-Tokyo = 2:00 - 8:00 Tokyo-London = 10:00 London-NewYork = 15:00 - 18:00 Tips per Individuare attraverso un indicatore gratuito la sessione: -Indicatori: Cerca per: Kill Zones (oscarvs) Rosso: Tokyo session (Durante questa sessione solo nelle ore di coincidenza tra le coppie trado CAD/JPY) Giallo: London session (Durante questa sessione solo nelle ore di coincidenza tra le coppie trado GBP/JPY) Grigio: New York session (Durante questa sessione trado XAUUSD - USDWTI - NAS100) Buon Trading!
Formazione
di nicolastoreal
Utilizzare la statistica con Pine Script Ciao a tutti ! Oggi vogliamo offrire un contenuto di alto valore alla comunità italiana di Trading View motivandola nell' utilizzare Pine Script, un potente linguaggio di programmazione proprietario progettato per essere il migliore in termini di elaborazione dati finanziari e trading. Andremo a commentare il codice rilasciato nella nostra sezione script 'Reinforced RSI': La strategia proposta è una strategia long che utilizza l'indicatore RSI con un rinforzo matematico statistico, rilevabile integrando il nostro modulo 'Probabilities'. Il modulo Probabilities, calcola le probabilità passate di ciascuna operazione e permette di estrapolare le probabilità di operazioni profittevoli in termini quantitativi. Logica della strategia: si acquista long, utilizzando l'indicatore RSI, su un determinato valore di iper venduto chiudendo l'operazione su un determinato livello di iper comprato. Ogni operazione è regolata da stop loss e take profit, offrendo maggiore dinamicità alla strategia. Infine viene integrato il modulo 'Probabilities' che filtra le operazioni, evitando di scambiare in periodi poco profittevoli. Utilizzando questo modulo infatti, le operazioni vengono aperte e eseguite a mercato solo ed esclusivamente se le probabilità passate di scambiare in profitto sono maggiori al 51%. Commentiamo quindi il codice sorgente di Reinforced RSI, rendendolo il più fruibile e chiaro possibile. //@version=5 strategy("RSI with reinforcement", overlay = true, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100, pyramiding = 1, currency = currency.EUR, initial_capital = 1000, commission_type = strategy.commission.percent, commission_value = 0.07) Questo primo blocco di codice descrive la tipologia di script, popolando la strategia con tutte le informazioni necessarie al suo corretto funzionamento. lenght_rsi = input.int(defval = 14, minval = 1, title = "RSI lenght: ") rsi = ta.rsi(close, length = lenght_rsi) Si crea una variabile integrata e modificabile dall' interfaccia utente per regolare la lunghezza di calcolo dell'indicatore RSI. Si chiama l' indicatore RSI, calcolando la formula sul prezzo 'close' che verrà calcolata sulla lunghezza impostata. rsi_value_check_entry = input.int(defval = 35, minval = 1, title = "Oversold: ") rsi_value_check_exit = input.int(defval = 75, minval = 1, title = "Overbought: ") Si creano due variabili integrate e modificabili dall' interfaccia utente per regolare i valori di iper venduto e iper comprato. trigger = ta.crossunder(rsi, rsi_value_check_entry) exit = ta.crossover(rsi, rsi_value_check_exit) Si definiscono le condizioni di ingresso e uscita. Si aprirà una operazione long se il prezzo è sul livello di iper venduto e si chiuderà la posizione al livello di iper comprato. entry_condition = trigger TPcondition_exit = exit look = input.int(defval = 30, minval = 0, maxval = 500, title = "Lookback period: ") Probabilities(lookback) => isActiveLong = false isActiveLong := nz(isActiveLong , false) isSellLong = false isSellLong := nz(isSellLong , false) int positive_results = 0 int negative_results = 0 float positive_percentage_probabilities = 0 float negative_percentage_probabilities = 0 LONG = not isActiveLong and entry_condition == true CLOSE_LONG_TP = not isSellLong and TPcondition_exit == true p = ta.valuewhen(LONG, close, 0) p2 = ta.valuewhen(CLOSE_LONG_TP, close, 0) for i = 1 to lookback if (LONG ) isActiveLong := true isSellLong := false if (CLOSE_LONG_TP ) isActiveLong := false isSellLong := true if p > p2 positive_results += 1 else negative_results -= 1 positive_relative_probabilities = positive_results / lookback negative_relative_probabilities = negative_results / lookback positive_percentage_probabilities := positive_relative_probabilities * 100 negative_percentage_probabilities := negative_relative_probabilities * 100 positive_percentage_probabilities probabilities = Probabilities(look) Si integra il modulo delle probabilità, aggiustando il codice sorgente al nostro use case. In particolare assegnamo le condizioni di ingresso e uscita con: entry_condition = trigger TPcondition_exit = exit Assegnamo poi al contenitore di trade positivi +1 se il prezzo di chiusura dell'operazione è maggiore rispetto a quello di chiusura. Facciamo lo stesso per le operazioni negative in cui il prezzo di chiusura è inferiore a quello di apertura. Automaticamente il modulo calcolerà le probabilità passate della strategia. if p > p2 positive_results += 1 else negative_results += 1 Concluso l'aggiustamento del modulo al nostro use case, passiamo a concludere la strategia. lots = strategy.equity/close var float e = 0 var float c = 0 Calcoliamo la quantità da scambiare per ogni singola posizione (100% dell'equity depositato sulla strategia). tp = input.float(defval = 1.00, minval = 0, title = "Take profit: ") sl = input.float(defval = 1.00, minval = 0, title = "Stop loss: ") Creiamo due variabili integrate all' interno dell'interfaccia utente. Una per regolare il take profit, l'altra per regolare lo stop loss. if trigger==true and strategy.opentrades==0 and probabilities >= 51 e := close strategy.entry(id = "e", direction = strategy.long, qty = lots, limit = e) takeprofit = e + ((e * tp)/100) stoploss = e - ((e * sl)/100) if exit==true c := close strategy.exit(id = "c", from_entry = "e", limit = c) if takeprofit and stoploss strategy.exit(id = "c", from_entry = "e", stop = stoploss, limit = takeprofit) Infine si descrive la logica di trading, specificando che ogni trade viene effettuato solo ed esclusivamente se le probabilità sono uguali o maggiori a 51%. Puoi trovare il codice completo qui sotto, oppure nella nostra sezione script : // This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at mozilla.org // © thequantscience //@version=5 strategy("RSI with reinforcement", overlay = true, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100, pyramiding = 1, currency = currency.EUR, initial_capital = 1000, commission_type = strategy.commission.percent, commission_value = 0.07) lenght_rsi = input.int(defval = 14, minval = 1, title = "RSI lenght: ") rsi = ta.rsi(close, length = lenght_rsi) rsi_value_check_entry = input.int(defval = 35, minval = 1, title = "RSI value check entry: ") rsi_value_check_exit = input.int(defval = 75, minval = 1, title = "RSI value check exit: ") trigger = ta.crossunder(rsi, rsi_value_check_entry) exit = ta.crossover(rsi, rsi_value_check_exit) entry_condition = trigger TPcondition_exit = exit look = input.int(defval = 30, minval = 0, maxval = 500, title = "Lookback period: ") Probabilities(lookback) => isActiveLong = false isActiveLong := nz(isActiveLong , false) isSellLong = false isSellLong := nz(isSellLong , false) int positive_results = 0 int negative_results = 0 float positive_percentage_probabilities = 0 float negative_percentage_probabilities = 0 LONG = not isActiveLong and entry_condition == true CLOSE_LONG_TP = not isSellLong and TPcondition_exit == true p = ta.valuewhen(LONG, close, 0) p2 = ta.valuewhen(CLOSE_LONG_TP, close, 0) for i = 1 to lookback if (LONG ) isActiveLong := true isSellLong := false if (CLOSE_LONG_TP ) isActiveLong := false isSellLong := true if p > p2 positive_results += 1 else negative_results += 1 positive_relative_probabilities = positive_results / lookback negative_relative_probabilities = negative_results / lookback positive_percentage_probabilities := positive_relative_probabilities * 100 negative_percentage_probabilities := negative_relative_probabilities * 100 positive_percentage_probabilities probabilities = Probabilities(look) lots = strategy.equity/close var float e = 0 var float c = 0 tp = input.float(defval = 1.00, minval = 0, title = "Take profit: ") sl = input.float(defval = 1.00, minval = 0, title = "Stop loss: ") if trigger==true and strategy.opentrades==0 and probabilities >= 51 e := close strategy.entry(id = "e", direction = strategy.long, qty = lots, limit = e) takeprofit = e + ((e * tp)/100) stoploss = e - ((e * sl)/100) if exit==true c := close strategy.exit(id = "c", from_entry = "e", limit = c) if takeprofit and stoploss strategy.exit(id = "c", from_entry = "e", stop = stoploss, limit = takeprofit) Il backtesting dell'esempio è effettuato su NASDAQ:TSLA , timeframe 15 minuti. I parametri impostati dall'interfaccia utente sono: 1. Lenght: 13 2. Oversold: 40 3. Overbought: 70 4. Lookback: 50 5. Take profit: 3% 6. Stop loss: 3% Il nostro modulo 'Probabilites': Per noi è importante il tuo feedback, facci sapere se questo contenuto ti è stato di aiuto !
NASDAQ:TSLAFormazione
di thequantscience
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Sviluppo strategia Supertrend su Future S&P500Buonasera ragazzi, nell'ambito degli studi e dei backtest sull'S&P500 questa sera volevo proporre i risultati di uno studio di una strategia trend following solo long con barre da 60 minuti. La scelta di operare solo long è dovuta al fatto che lo short su un equity index è davvero difficile da gestire in trend following. Come sappiamo l'S&P500 (ed in genere gli equity index) hanno un bias rialzista e potrebbe essere più facile optare per operatività solo long o quantomeno individuare regole diverse per le entrate lunghe e corte. Quest'ultime rappresenterebbero un elemento di complessità che ci esporrebbe a rischi di consistenza della strategia nel lungo periodo. Gli indicatori utilizzati sono semplici: - Supertrend; - Media Esponenziale a 20 periodi. - Timeframe: 60 minuti. Le regole cercano di individuare un ingresso in trend con i prezzi vicino alla media a 20 periodi per evitare acquisti in situazioni di ipercomprato. Il nostro segnale di allerta è dato dal cross al rialzo dei prezzi con il supertrend. In quel caso siamo pronti a cercare il segnale. Il trigger dell'ordine è dato dal ritracciamento del prezzo verso la EMA20 e la successiva ripresa al rialzo del movimento con il cross up della media. Si fa correre l'operazione assieme all'evoluzione del supertrend. Sotto troverete un esempio del setup. Facendo girare la strategia senza alcun filtro, solo per vedere se il "motore" porta a qualche risultato, otterremo l'equity dei profitti indicata sotto: Come possiamo notare, la strategia senza alcun filtro non porta a risultati eccezionali, tuttavia realizzerebbe comunque un profitto e non andrebbe a distruggere il capitale. Provando ad isolare gli ordini di acquisto in una fascia oraria che va dalle 10 del mattino alle 23 (orario di Chicago) otterremmo un notevole miglioramento: I profitti adesso sono distribuiti meglio ed il numero delle operazioni ridotte di molto. Abbiamo evitato tutti i falsi segnali che potrebbero venirsi a generare durante la negoziazione notturna del future. Applicando anche la gestione del rischio inserendo i valori di 1000 dollari di stoploss e 4000 dollari di take profit: La forma dell'equity line è più armoniosa, i profitti distribuiti negli anni ed in circa 560 trade vengono generati oltre 60.000 dollari di profitti, sufficienti a coprire slippage e commissioni. Le metriche sono indicate sotto: Possiamo notare come la percentuale di trades chiusi in profitto sia solo il 39%, tipico di strategie trend following, tuttavia il winning trade medio è di circa 1100$ e la perdita media circa 500$, pertanto sostenibile. La strategia, così proposta rappresenta uno studio semplice, da integrare con altri elementi e validazioni per essere messa live, ma tuttavia appare efficace. Ricordo che la natura tipica dell'S&P500 non è trend following, pertanto si potrebbero ottenere risultati migliori con approcci di tipo reverse, anche se gli ultimi due anni hanno risposto davvero bene a strategie di tendenza.
SP:SPX
di DomenicoIvanPontillo
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STRATEGIA DI TRADING INTERMARKET CONTRO I TITOLI DI STATO USASalve a tutti. L’argomento che voglio proporre oggi riguarda una strategia che ho applicato per cavalcare il dato sull’inflazione americana comunicato giovedì 13 dal US Bureau of Labor Statistics. I diversi punti che tratterò all’interno dell’articolo saranno: • L’obiettivo della strategia • I dati sul mercato del lavoro e sull’inflazione alla produzione • Il rapporto tra rischio e volatilità • Come calcolare la volatilità sul mercato obbligazionario • Il motivo per il quale ho aperto uno spread su tre etf obbligazionari • Il segnale di entrata ed uscita a mercato Questo non è un consiglio finanziario; è il semplice “utilizzo a mercato” dei concetti che cerco di trasmettere ogni qualvolta pubblico un’analisi con la gentile concessione di Tradingview. Buona lettura! L’OBIETTIVO DELLA STRATEGIA Mai come in questo periodo (rispetto agli ultimi anni) i dati sul mercato del lavoro (non farm payrolls e disoccupazione) e sull’inflazione sono stati così tanto attesi dagli investitori. Quanto più un dato è atteso, tanto più esso riesce a muovere in negativo o in positivo un mercato se manca le aspettative degli analisti. Il palesarsi di un dato in contrasto con le aspettative può talvolta creare delle tendenze di breve termine su particolari categorie (che esse siano azionario, obbligazionario o materie prime), motivo per il quale la mattina di mercoledì 12, alla fine delle lezioni all’università, ho pensato: • “Se l’inflazione si presenterà più forte rispetto alle aspettative degli analisti, è possibile che in determinate asset class possano svilupparsi dei trend ribassisti di breve periodo” Ti tengo a specificare come “per breve periodo” intenda, in questo caso particolare, un arco temporale di una/due settimane. L’obiettivo della strategia era dunque questo: cavalcare una possibile tendenza all’uscita del dato sull’inflazione di giovedì 13. Mercoledì mattina, dunque, mi sono chiesto: • Quando entrare a mercato? • Che asset scegliere? • Andare short, long o aprire uno spread? Ho deciso di entrare a mercato dopo l’uscita del dato sull’inflazione alla produzione di mercoledì, scegliendo tre ETF obbligazionari, aprendo uno spread. I DATI SUL MERCATO DEL LAVORO E SULL’INFLAZIONE ALLA PRODUZIONE Posizionarsi a mercato dopo l’uscita del dato sull’inflazione alla produzione significava anticipare il dato sul CPI del giorno dopo. Tentare di anticipare un dato macroeconomico tanto atteso è una pratica estremamente pericolosa; il motivo? La volatilità! Infatti, viviamo in un contesto di mercato in cui la stessa fa da padrona; si pensi al fatto che il VIX, l’indice di volatilità dell’S&P500, si trovi a valori superiori ai 30 punti: • Quando l’indice si trova al di sopra dei 20 punti si parla di “mercati agitati” • Quando l’indice si trova al di sotto dei 20 punti si parla di “mercati tranquilli” È importante capire un concetto fondamentale: • Quanto più l’indice di volatilità si trova ad alti valori, tanto più la variazione di prezzo (o l’escursione massima tra massimo e minimo o apertura e chiusura di una candela) dell’S&P500 sarà alta Il dato sull’inflazione avrebbe sicuramente trascinato a sé un aumento di volatilità, motivo per il quale: • È pratica pericolosa posizionarsi a mercato anticipando un dato • Lo è ancora di più quando la volatilità si trova a simili valori Ancora un ultimo concetto fondamentale: • Quanto più è alta la volatilità, tanto più ci si espone ad un rischio La mia visione sui mercati era short dal momento in cui mi aspettavo forti dati sull’inflazione. Questa mia visione era guidata dai dati sul mercato del lavoro e dagli stessi dati sul PPI: • La disoccupazione aveva visto un decremento dello 0.2% (dal 3.7% al 3.5%) • Le buste paga del settore non agricolo avevano battuto le stime al rialzo (da 250K previste a 263K) • I dati sui prezzi alla produzione a livello mensile avevano visto un incremento del +0.4%, contro un’aspettativa del +0.2% Perché pensavo l’inflazione potesse palesarsi ancora ad alti livelli? • Quando i produttori pagano di più per beni e servizi è altamente probabile che trasferiscano l’aumento di prezzo ai consumatori che a loro volta saranno predisposti a spendere vista la forza del mercato del lavoro e il continuo aumento dei loro salari Era altamente improbabile osservare una forte decelerazione da parte del CPI dal momento in cui i dati macroeconomici elencati andavano a sostenerla. IL MOTIVO PER IL QUALE HO APERTO UNO SPREAD SU TRE ETF OBBLIGAZIONARI: L’IMPORTANZA DI MITIGARE I RISCHI La mia visione sui mercati finanziari dettata dall’aspettativa sul CPI poteva così riassumersi: • Mercati azionari: visione short • Mercato obbligazionario: visione short • Mercato crypto: short • Dollaro americano: visione long • Oro: visione short Che tipo di asset class ho scelto? Citando nuovamente il concetto precedente: • È pratica pericolosa posizionarsi a mercato anticipando un dato • Lo è ancora di più quando la volatilità si trova a simili valori • Quanto più è alta la volatilità, tanto più ci si espone ad un rischio Aveva senso aprire uno spread come quello Nvidia-Amazon-Ibm o una strategia intraday short sul Bitcoin, che potete trovare ai seguenti link? Assolutamente no. Bitcoin è un asset altamente volatile e aprire una posizione con esso come sottostante prima dell’uscita del dato sul CPI mi avrebbe messo in una posizione altamente rischiosa. Nvidia e Amazon sono due aziende high beta, ossia con una volatilità maggiore dei benchmark azionari. Visto che i benchmark sono altamente volatili (visti gli alti valori del VIX) e vista la pericolosità di posizionarsi prima dell’uscita del dato, questo mi avrebbe esposto ad un triplo rischio, perché: • È un rischio posizionarsi in anticipo rispetto all’uscita di un dato macroeconomico molto atteso • È un rischio posizionarsi con livelli del VIX a 30 punti e oltre • È un rischio investire su aziende ad alta volatilità Spero di aver chiarito il concetto! Per quanto riguarda il dollaro americano e l’oro non avevo delle strategie che proprio il giorno, mercoledì 12, mi facessero entrare a mercato. La scelta è dunque ricaduta su tre ETF obbligazionari: TLT, IEF, SHY: • L’Ishares 20+ Year Treasury Bond ETF (TLT) mira a replicare l’andamento di un indice composto da obbligazioni del Tesoro americano con scadenze superiori ai 20 anni • L’Ishares 7-10 Year Treasury Bond ETF (IEF) mira a replicare il movimento di obbligazioni del Tesoro americano con scadenza compresa tra i 7-10 anni • L’Ishares 1-3 Year Treasury Bond ETF (SHY) mira a replicare il movimento di obbligazioni del Tesoro americano con scadenze residue comprese tra 1-3 anni Questi ETF sono sicuramente meno volatili rispetto a Nvidia, Amazon e Bitcoin: Essi, come si può osservare nella grafica, hanno registrato performance meno negative rispetto alle aziende growth e alla crypto. Essere meno volatili rispetto alle aziende growth e alla crypto non significa tuttavia non essere volatili affatto tant’è che, osservando il MOVE e i vari ATR dei rendimenti dei titoli di stato USA a 2, 10 e 30 anni, possiamo osservare come effettivamente anche il reparto obbligazionario sia afflitto da “incertezze”. Per chi non conoscesse il MOVE INDEX e l’ATR: • Il Move è l’indice di volatilità del mercato obbligazionario e misura la volatilità sulle opzioni negoziate sui Titoli di stato del tesoro americano. Può essere considerato come l’equivalente del VIX per l’S&P500. Quando esso supera al rialzo la soglia dei 120 punti il mercato obbligazionario governativo è da considerare in fase di “turbolenza” • L’ATR (Average True Range) è un indicatore tecnico che viene utilizzato per misurare la volatilità di un titolo; esso è costruito grazie ad una media che misura i movimenti di prezzo massimi e minimi di un determinato asset; più in particolare, misura la differenza tra massimi e minimi attuali, la differenza tra il massimo attuale e la chiusura precedente e, infine, la differenza tra il minimo attuale e la chiusura precedente Tornando a noi, le tre grafiche precedenti mostrano come il MOVE, ad oggi, sia a livelli piuttosto alti (152 punti), segnalando alta volatilità sul mercato treasury; a conferma di ciò giungono gli ATR dei vari rendimenti elencati, tutti al di sopra della media. Che significa ciò? • Nonostante il mercato obbligazionario sia meno volatile rispetto ai titoli growth e alla crypto, è comunque da considerare volatile rispetto alla media storica, motivo per il quale è comunque rischioso investirci, perché: MAGGIORE È LA VOLATILITA’= MAGGIORE È IL RISCHIO AL QUALE CI ESPONIAMO Per limitare il rischio dell’operazione ho dunque deciso di aprire uno spread: • TLT (il più volatile) in vendita • IEF (volatilità media) in vendita • SHY (il meno volatile) in acquisto Ricapitolando i vari concetti: • Dal momento in cui entrare a mercato in anticipo speculando su un dato macroeconomico è molto rischioso, ho deciso di scegliere tre asset meno volatili rispetto alla media del mercato (abbassando quindi il rischio); dei tre etf nominati ho deciso di venderne due e acquistarne uno per coprirmi qualora il mercato fosse girato nella direzione contraria alle mie aspettative (abbassando quindi il rischio ancora di più) IL SEGNALE DI ENTRATA: LA FONDAMENTALE IMPORTANZA DELL’ANALISI INTERMARKET All’interno del seguente paragrafo cercherò di trasmettere il motivo per il quale la mia scelta è ricaduta sui tre ETF e quale è stato il segnale di entrata. Come ogni giorno specifico all’interno dei miei canali, lo strumento in mano alla Federal Reserve utile a combattere un’inflazione al di sopra degli otto punti percentuali è il rialzo dei tassi di interesse. Un future utile a capire il livello che i tassi di interesse scontati dal mercato avranno ad una determinata data (o scadenza) è quello sui Federal Funds; dal momento in cui “il mercato guarda sempre al futuro e non al presente”, vi mostro quello a scadenza febbraio 2023: Qualche tempo fa condividevo delle grafiche nelle quali rimarcavo come il rialzo dei tassi di interesse fosse piuttosto “dannoso” per i prezzi dei titoli di stato: Le due grafiche mostrano all’interno dei rettangoli di color azzurro come al rialzo dei tassi di interesse (linea di prezzo in nero) si apprezzino i rendimenti dei titoli di stato a 10 e 2 anni (linee di prezzo in rosso). Per il rapporto inverso tra rendimenti e prezzi, questo cosa significa? • Ad un incremento dei rendimenti delle obbligazioni corrisponde un decremento del loro prezzo Dunque, osservando nuovamente la grafica sul future del Federal Fund scadenza febbraio 2023, che tipo di correlazione possiamo aspettarci tra esso e gli ETF TLT, IEF e SHY che replicano, ricordo, il prezzo dei treasury americani? Tre correlazioni dirette! • +0.68 TLT • +0.73 IEF • +0.79 SHY Questo significa che: • Quanto più il mercato prezza per febbraio 2023 una FED aggressiva, tanto più il future Federal Fund segnerà nuovi minimi e tanto più i tre ETF, correlati positivamente allo stesso future, scenderanno Che tipo di candela mi aspettavo qualora l’inflazione si fosse palesata ancora a valori alti? Una ribassista; il motivo sta nel fatto che tutti i membri del FOMC, da qualche mese a questa parte, dichiaravano che il ritmo di rialzo dei tassi non sarebbe terminato fin tanto che l’inflazione non si fosse palesata in diminuzione; da questo né deriva la mia aspettativa. LA DESCRIZIONE DELLA STRATEGIA Ho quindi applicato al future una media mobile a 5 periodi utile a tracciare la tendenza del prezzo delle ultime 5 sedute (dell’ultima settimana di contrattazioni): Da qui è arrivato il segnale di entrata a mercato: • Apertura dello spread quando il prezzo del contratto, “attaccato” alla media a 5 periodi, era uguale a 95.40 • Ipotizzando una lettura dell’inflazione “forte”, il future avrebbe creato una candela ribassista, infatti, il 13 ottobre: Quanto ho guadagnato o perso finora? Vediamolo: Lo spread è in perdita del -0.04%. Come spiegavo all’inizio dell’articolo, l’obiettivo è quello di cavalcare una possibile tendenza; di quale, in particolare? Un tipo di tendenza come quelle evidenziate all’interno dei rettangoli di color azzurro, dove il prezzo del future oscilla al di sotto della media mobile a 5 periodi. Il motivo? All’interno delle stesse aree azzurre i tre ETF hanno sempre performato male (vista la loro correlazione diretta con il future), infatti: Quello che deve accadere affinchè la mia operazione vada in profitto è questo: • Se il mercato continuerà a scontare una Fed aggressiva, il prezzo del future segnerà nuovi minimi continuando a rimanere al di sotto della media mobile a 5 periodi e, per la correlazione osservata, i tre ETF continueranno a rimanere ribassisti: Quale sarà il segnale di chiusura della posizione? La rottura al rialzo della media mobile a 5 periodi da parte del prezzo del future: • Se il prezzo del future riuscirà a creare una tendenza ribassista in scia all'uscita del dato sull'inflazione io ci guadagnerò dallo spread sullo stesso contratto (tra il prezzo di apertura delle posizioni alla successiva chiusura, alla rottura al rialzo della media a 5 periodi). A quel punto, osservate le correlazioni, anche gli ETF dovrebbero restituirmi delle buone prestazioni: Un ulteriore motivo per il quale ho scelto degli ETF obbligazionari e non delle azioni risiede nel problema delle “trimestrali”: ottobre è un mese nel quale la maggioranza delle aziende americane comunicherà i guadagni del terzo trimestre. Gli “earnings” trascinano tanta volatilità e, visto il fatto vorrei intercettare una tendenza settimanale, ho scelto asset che sono esenti da questa tematica. Qualora ci fossero dei dubbi contattatemi pure. Grazie per l’attenzione, Matteo Farci
Selezione editoriale
CBOT:ZQG2023Short
di MatteoFarci
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EUR/USD: LO SPREAD DA SEGUIRE PER CHI VUOLE SPECULARE Buongiorno a tutti. Qual è il motivo per il quale il dollaro statunitense si palesa molto più forte rispetto all’euro dagli inizi di giugno 2021? Quale catalizzatore seguire per avere un indicatore oggettivo di “sentiment” sul tasso di cambio EURUSD? Questo è l’obiettivo dell’analisi: cercare di fornirvi un “grafico guida” che possa indirizzarvi qualora decideste di aprire operazioni a mercato sulla stessa copia forex. Prima di trattare l’argomento riguardante il grafico guida cercherò di trasmettere i seguenti concetti: • Il rapporto diretto tra tassi di interesse applicati dalla Federal Reserve e rendimenti dei titoli di stato americani • Come i tassi di interesse rendono più attraenti i titoli di stato USA • Il rapporto tra titoli di stato, U.S Dollar e tassi di interesse • Lo spread tra i Federal Funds Futures scadenza dicembre 2022 e i Three Month Euribor Futures scadenza dicembre 2022 • Come ho utilizzato lo spread per speculare sul tasso di cambio Buona lettura. IL RAPPORTO DIRETTO TRA TASSI DI INTERESSE E RENDIMENTI DEI TITOLI DI STATO All’interno della grafica potete osservare due linee di prezzo: • Quella in nero rappresenta il livello dei tassi di interesse applicati dalla Federal Reserve dall’estate del 1971 ad oggi (ticker “USINTR”) • Quella in rosso mostra i rendimenti del decennale americano (ticker “US10Y”) Ogni qualvolta la FED ha innalzato i tassi di interesse (all’interno dei rettangoli di color azzurro) i rendimenti sui titoli di stato a 10 anni sono, di pari passo, aumentati. È anche vero il contrario (all’interno dei rettangoli di color verde): ai ribassi degli stessi il rendimento del decennale ha sofferto, creando degli impulsi ribassisti. Il coefficiente di correlazione conferma ciò appena discusso: il rapporto tra i due si mantiene dagli anni ’80 in territorio diretto, salvo qualche breve picco in territorio inverso (ognuno dei quali indicato da dei rettangolini di color verde). Che informazione chiave bisogna trarne? Che i tassi di interesse e i rendimenti del decennale americano hanno un rapporto diretto tra loro: • All’apprezzarsi di uno corrisponde il rafforzamento dell’altro Prendendo in considerazione il rendimento del titolo di stato a due anni (quello che più risponde a dinamiche riguardanti le politiche monetarie), possiamo osservare una correlazione ancora più forte: I picchi di correlazione inversa che mostra il rapporto tra “US02Y” e i tassi di interesse hanno intensità notevolmente inferiore rispetto a quelli osservati nella grafica precedente. Il motivo è semplice: come ho scritto qualche riga fa, il rendimento del titolo di stato a due anni è più correlato alle decisioni di politica monetaria. COME IL RIALZO DEI TASSI DI INTERESSE RENDONO PIU’ ATTRAENTI I TITOLI DI STATO AMERICANI Un titolo di Stato è un titolo di debito emesso dal governo di una particolare Paese. Per quale motivo uno Stato emette queste particolari obbligazioni? Per finanziarsi. Il meccanismo di funzionamento degli stessi è estremamente semplice ed intuitivo. Acquistare un titolo di stato equivale a prestare del denaro al Paese emittente, che definiremo debitore; il creditore (ossia chi acquista il titolo di debito) guadagnerà attraverso degli interessi, riconosciuti sotto forma di cedola e successivamente, alla scadenza dell’obbligazione, si vedrà restituito l’intero ammontare di denaro prestato precedentemente; a titolo di esempio: • Immaginiamo di acquistare un titolo di stato a 100$ con scadenza a 1 anno con tasso di interesse al 2%: il nostro guadagno, dopo un anno, sarà di 102$ Negli ultimi 13 anni abbiamo avuto archi temporali con tassi di interesse americani relativamente bassi: Dal 16 dicembre 2008 al 30 novembre 2015 gli stessi rimanevano ancorati a 25 punti base in maniera tale da permettere un più facile accesso al credito (e quindi ai prestiti) con lo scopo di rafforzare l’economia che usciva dalla pesante crisi dei mutui-subprime. Nello stesso arco temporale, l’oscillazione del rendimento del decennale è stata di 2.65 punti percentuali. Stessa situazione tra il 2020 e il 2022: Dal 15 marzo 2020 al 28 febbraio 2022 i tassi di interesse presentavano un valore tradotto in 25 punti base (tanto bassi per permettere all’economia americana di riprendersi dopo la terribile pandemia che tutto il mondo ha vissuto); nello stesso arco temporale, il rendimento del decennale ha avuto un’escursione media di 1.38 punti percentuali. Consideriamo ora archi temporali coincidenti con degli aumenti dei tassi: Tra il 2015 e il 2019 essi vennero aumentati da 25 a 250 punti base. I rendimenti del decennale oscillarono tra valori percentuali di 1.5 e 3.2, con oscillazione media del 2.37%. Consideriamo ora il ciclo dei rialzi 2004-2006, quando essi passarono da 100 a 525 punti base: In quei due anni il rendimento del decennale oscillò tra il 3.9% e il 5.2%, con oscillazione media intorno ai 4.5 punti percentuali. Guardando ai giorni nostri? Da marzo 2022 al 21 settembre la Fed traduce la sua aggressività in un innalzamento dei tassi da 25 a 325 punti base: In quei pochi mesi l’oscillazione media si è attestata a 2.65 punti percentuali. Arriviamo ora al vero concetto da estrapolare da questo paragrafo: perché il rialzo dei tassi di interesse rende più attraenti i titoli di stato per gli investitori? Perché gli stessi, acquistando i titoli di debito a rendimenti più alti, guadagnerebbero di più dalle cedole! Infatti: • Acquistando titoli di stato dal 2008 al 2015 (quando i tassi stagnavano a 25 punti base) avrebbero guadagnato attraverso interessi di circa 2.65 punti percentuali • Acquistando titoli di stato dal 2020 al 2022 (con tassi stagnanti a 25 punti base) avrebbero guadagnato attraverso cedole di circa 1.38 punti percentuali • Durante il ciclo di rialzi da 25 a 250 punti base del 2015-2019 il guadagno medio si sarebbe attestato intorno al 2.37% • Tra il 2004 e il 2006, prima della bolla immobiliare, gli interessi pagati sarebbero stati intorno a valori del 4.5% (con rialzi dai 100 ai 525 punti base) • Da marzo 2022 al 21 settembre 2022 gli interessi medi pagati avrebbero sfiorato il 3% È quindi scontato come i titoli di stato siano più convenienti quando forniscono interessi più elevati. Tuttavia...attenzione! Ho spesso espresso il concetto del “RISCHIO=RENDIMENTO”: • Quanto maggiore è l’interesse o il rendimento riconosciuto su un’obbligazione, tanto più è grande il rischio al quale ci si espone acquistandola Questa eguaglianza non vale se si parla di titoli di stato governativi americani. Il motivo? Il Paese America presenta rating AAA, giudizio che indica la quasi totale impossibilità che la stessa nazione registri un default e non riesca a rispettare le obbligazioni con i creditori. Gli USA sono considerati talmente tanto stabili dal punto di vista creditizio tanto che i titoli di stato emessi dal tesoro, in particolare proprio il decennale preso in considerazione negli esempi, rappresentano un bene rifugio, ossia un asset che tende ad apprezzarsi durante momenti di crisi finanziarie/economiche/geopolitiche (come, ad esempio, l’oro). L’eguaglianza “RISCHIO=RENDIMENTO” vale per tutte quelle obbligazioni che presentano rating inferiore alla “tripla A”, ossia per quelli emittenti che non garantiscono una credibilità finanziaria tanto forte quanto quella americana. IL RAPPORTO TRA IL DOLLARO AMERICANO, TITOLI DI STATO E TASSI DI INTERESSE È probabile che dagli inizi del 2022 sentiate o leggiate la frase: “L’aumento dei tassi di interesse impatta positivamente su una valuta, rafforzandola” Che significato ha questa frase? Provo a spiegarlo. Abbiamo visto come il rialzo dei tassi di interesse impatti “positivamente” sui titoli di stato, aumentandone il relativo rendimento e rendendoli più appetibili; quanto più essi saranno attraenti, tanto la domanda degli investitori aumenterà; non parlo propriamente di investitori americani, bensì di investitori provenienti da ogni angolo del globo. Dipingiamo ora uno scenario: immaginiamo che diversi investitori europei, inglesi e giapponesi vogliano acquistare titoli di stato del tesoro americano ad alti rendimenti; le loro valute di riferimento saranno l’euro, la sterlina britannica e lo yen giapponese, mentre la valuta di riferimento per i titoli di debito desiderati è senza dubbio il dollaro americano; questo cosa vuol dire? Gli stessi investitori dovranno cambiare le loro valute di riferimento (euro, yen e sterline) in dollari americani, in quanto le stesse obbligazioni sono commercializzate attraverso quest’ultima valuta. Questo a cosa equivale? Ad un aumento di domanda di valuta statunitense. Basandosi essa (anche) sulla legge della domanda e dell’offerta, quanto più essa viene richiesta, tanto più il suo valore, in linea teorica, dovrebbe incrementare. Da ciò si può dedurre dunque che un aumento dei tassi di interesse impatti positivamente sui titoli di stato, apprezzandone i relativi rendimenti che, come conseguenza, andrebbero a valorizzare a loro volta il dollaro americano. Questo è vero? Proviamo a spiegarlo attraverso una grafica che metta in rapporto l’aumento degli interest rates con il US Dollar: Ho utilizzato dei rettangoli di color azzurro per indicare tutti i cicli di rialzi dei tassi di interesse e le relative correlazioni con il dollaro. La correlazione tra loro appare “mista”, ossia a tratti diretta e ad altri inversa; questo significa che è vero che i tassi di interesse impattano su una valuta, ma non sono l’unico “catalizzatore” da considerare, dal momento in cui la currency stessa risente dell’influenza di altri fattori, tra i quali, ad esempio, il suo ruolo di bene rifugio. IL “GRAFICO GUIDA” DA SEGUIRE QUALORA SI VOLESSERO APRIRE POSIZIONI SUL CAMBIO EURO/DOLLARO Quali sono i motivi per i quali il dollaro statunitense si palesa molto più forte rispetto all’euro dagli inizi di giugno 2021? A parer mio sono tre: • Decisioni di politica monetaria • Dollaro come bene rifugio • Conflitto Russia-Ucraina Per quanto riguarda il primo punto, possiamo affermare con certezza che la Federal Reserve sia sempre stata, nell’ultimo anno, più “aggressiva” della Banca Centrale Europea; ciò in cosa si è tradotto? In un aumento dei tassi di interesse più aggressivo in America (325 punti base) che in Europa (125 punti base). Per quanto riguarda il secondo punto, è risaputo come il dollaro americano sia un bene rifugio, ossia un asset acquistato in momenti di turbolenza sui mercati; a conferma di questa ipotesi giunge in aiuto la correlazione diretta tra la stessa valuta e il VIX: Dall’estate del 2021 la valuta e l’indice di volatilità dell’S&P500 sono correlati positivamente, per cui: • Al salire delle turbolenze, il dollaro si apprezza Per quanto riguarda il terzo punto, è scontato che l’Europa sia più esposta al conflitto di quanto non lo sia l’America viste le diverse dipendenze dal gas, motivo per il quale è lecito aspettarsi una debolezza maggiore sull’euro rispetto al dollaro (dal momento che la forza espressa da una valuta è chiaramente dipendente dalla stabilità dello Stato che la emette). Quando ho deciso di creare un grafico guida ho pensato essenzialmente a questi tre punti, in particolare: “Come posso crearmi una guida che possa inglobare al suo interno questi tre “market movers”? La risposta è stata: Lo spread tra i Federal Funds Futures scadenza dicembre 2022 e i Three Month Euribor Futures scadenza dicembre 2022 (ZQZ2022-IZ2022) I due futures appena citati sono contratti finanziari che rappresentano l’opinione del mercato su dove si troverà il tasso di interesse applicato dalla banca centrale al momento della scadenza del contratto (in questo caso, a dicembre). In particolare: • Il tasso sui Fed Funds è il tasso sui prestiti interbancari overnight per le riserve in eccesso delle banche commerciali • Il tasso di interesse Euribor a 3 mesi è l’interesse al quale le banche europee si prestano in maniera reciproca fondi in euro con scadenza a 3 mesi Perché ho il parere che questi due futures abbiano inglobato i tre punti trattati precedentemente? Sono dei futures e, come tali, è possibile specularci. Gli investitori che hanno mosso gli stessi contratti alla stessa scadenza a determinati valori (95.9 per i federal fund e 97.7 per gli euribor) avranno sicuramente tenuto conto delle diverse influenze che il mondo economico/finanziario/geopolitico ha nei riguardi dell’America e dell’Europa, ragion per cui: • Nelle speculazioni sugli Euribor avranno sicuramente tenuto conto del conflitto Russia-Ucraina al quale si collega il relativo prezzo del gas europeo, della probabile pesante recessione che potrebbe avvolgere la stessa nazione e ciò, tradotto, si materializza in un prezzo del contratto scadenza dicembre 2022 a 97.7 • Nelle speculazioni sui Federal Funds avranno tenuto conto di altri fattori come, ad esempio, l’aggressività della FED, trascinando il prezzo del contratto scadenza dicembre 2022 a 95.9 È doveroso considerare un ulteriore aspetto: la libertà di rialzo dei tassi di interesse della Federal Reserve è ben più ampia rispetto a quella della Banca Centrale Europea. Il motivo è legato al fatto che, al momento, è più probabile una pesante recessione in Europa che non in America; se nutriste dei dubbi, pensate al fatto che l’America, al contrario dell’Europa, non sta combattendo una crisi energetica. Esprimo questa considerazione per un semplice motivo: sappiamo che il rialzo dei tassi di interesse ha lo scopo di rallentare un’economia con la funziona di abbassare l’inflazione. Se è vero ciò, come potrebbe la BCE alzare in maniera pesante il costo del denaro dal momento in cui si potrebbe prospettare una pesante recessione? È improbabile lo faccia. In cosa si traduce questo? In quello che stiamo vivendo da inizi 2022: tassi di interesse americani ben più alti rispetto a quelli Europei. Nel terzo paragrafo dell’articolo spiegavo come il valore di una valuta è legata al tasso di interesse applicato dalla sua banca centrale di riferimento per la serie dei motivi che voi stessi avete osservato. Se è vera questa informazione e se fosse vero il fatto che i futures mostrati inglobano all’interno di essi tutte le informazioni precedentemente descritte, uno spread tra questi ultimi potrebbe essere correlato al cambio Euro/Dollaro? Direi di sì. La correlazione tra lo spread ed EURUSD è positiva, tranne qualche picco di correlazione negativa episodico. Alcune informazioni sullo spread: • Quanto più esso registra dei ribassi, tanto più il mercato sconta una FED più aggressiva rispetto alla BCE • Quanto più esso registra dei rialzi, tanto più il mercato sconta una FED meno aggressiva rispetto alla BCE • Lo spread ingloba al suo interno le aspettative sulle politiche monetarie americane ed europee, influenzate a loro volta dal conflitto Russia-Ucraina, dai livelli di inflazione e dalle probabilità di recessione I primi due punti possono essere spiegati dalla grande correlazione diretta tra lo stesso spread e lo spread tra i rendimenti dei titoli di stato tedeschi a due anni e gli stessi americani alla stessa scadenza (DE02Y-US02Y): Come spesso sottolineo, sono i titoli di stato a scadenza due anni che subiscono più di altri l'influenza delle politiche monetarie, infatti: • Quanto più lo spread registra dei ribassi, tanto più il mercato sconta una FED più aggressiva della BCE, tanto più il rendimento del titolo di stato USA a 2 anni sovraperforma quello tedesco alla stessa scadenza • Quanto più lo spread sale, tanto più il mercato sconta una BCE più aggressiva della FED, tanto più il rendimento del titolo di stato tedesco a 2 anni sovraperforma quello americano alla stessa scadenza Lo spread potrebbe essere utilizzato per diversi scopi, tra i quali: • Come conferma della tendenza del cambio Euro/Dollaro • Per ricercare delle divergenze che potrebbero ripercuotersi successivamente sul cambio valutario Cosa voglio intendere con questi ultimi due punti? Avendo capito ciò che lo spread ingloba al suo interno, è lecito pensare che se EURUSD dovesse continuare a rimanere correlato allo stesso, continuerebbe a seguire lo stesso “binario”; se dovessero iniziare a crearsi delle divergenze tra i due? A quel punto sarebbe lecito pensare che, a titolo di esempio, esista la possibilità che il cambio valutario stia iniziando a seguire nuovi “sentiment”, non più necessariamente legati alle diverse aggressività della FED e della BCE o legati a tutti i diversi punti trattati in precedenza. COME HO UTILIZZATO LO SPREAD PER SPECULARE SUL TASSO DI CAMBIO Arriviamo dunque all’ultimo paragrafo, dove descriverò passo passo una strategia di trading basata proprio sullo spread descritto, in cui ho impostato dal 2021 delle operazioni al ribasso sulla copia forex. La stessa è simile ad una che avevo pubblicato sul Bitcoin, che potete trovare al link: • 1. Ho selezionato lo spread "ZQZ2022-IZ2022" e ho applicato allo stesso due medie mobili: • Una a 15 periodi (in blu) • Una a 30 periodi (in verde) 2. Ho calcolato il coefficiente di correlazione tra lo spread ed EURUSD in maniera tale da intercettare i “momenti” di correlazione positiva tra i due. Essi iniziano il 3 marzo 2021: Il passaggio della media veloce al di sotto di quella lenta (death cross) mi forniva il punto di entrata a mercato su EURUSD (in short); il successivo passaggio della media veloce al di sopra di quella lenta (golden cross) mi forniva il punto di chiusura della posizione precedentemente aperta. Il mio obiettivo era quello di intercettare una forte tendenza al ribasso su EURUSD dal momento in cui la moneta statunitense avrebbe offerto tassi di interesse ben più alti di quelli che avrebbe offerto, da lì a qualche mese, l’euro. L’operazione potrebbe essere ricondotta ad una di “carry trade”: Grazie per l’attenzione, Matteo Farci
CBOT:ZQZ2022
di MatteoFarci
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Programmare una strategia long e disegnare un indicatore (Pt. 2)Benvenuto a questo secondo tutorial che vuole aiutare trader e investitori a comprendere al meglio il potente linguaggio di programmazione Pine Script. Nel tutorial di oggi continueremo a programmare il nostro semplice algoritmo di tipo strategy , descrivendone attentamente la sintassi. Nel primo tutorial abbiamo analizzato la dichiarazione di una strategia e le sue funzioni base, oggi implementeremo il codice per una strategia long only basata sull' indicatore RSI. Il nostro algoritmo acquisterà long ogni volta che il l'indicatore entra in ipervenduto-oversold (livello 30) vendendo la posizione quando l'indicatore entra in ipercomprato-overbought (livello 70). Successivamente disegneremo un indicatore molto semplice di tipo visual che terrà traccia dei livelli di prezzo di entrate e uscite per ogni singolo trade. I prezzi delle entrate saranno disegnati con una linea verde, i prezzi delle uscite saranno disegnati con una linea rossa. Una cosa molto importante prima di iniziare: non utilizzare questo script per prendere decisioni di investimento. Utilizza questo codice esclusivamente per esercitarti, testare e comprendere il linguaggio Pine Script. Qui sotto trovi il codice sorgente, puoi copiarlo e incollarlo all' interno della tua console di Trading View. Salva il codice e aggiungilo allo schermo. //@version=5 strategy(title = " Strategy Tutorial - The Quant Science™ ", overlay = false, initial_capital = 1000, currency = currency.EUR, commission_type = strategy.commission.percent, commission_value = 0.03, slippage = 10, default_qty_value = 100, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, process_orders_on_close = true) //------------------------------------------------------------ Pt. 2 rsi = ta.rsi(close, 14) buyLong = ta.crossunder(rsi, 30) closingLong = ta.crossover(rsi, 70) priceEntry = ta.valuewhen(buyLong, close, 0) priceExit = ta.valuewhen(closingLong, close, 0) if buyLong and strategy.opentrades == 0 strategy.order(id = "Open Long Trade", direction = strategy.long, limit = priceEntry) strategy.entry(id = "Open Long Trade", direction = strategy.long) if closingLong strategy.exit(id = "Close Long Trade", from_entry = "Open Long Trade", stop = priceExit) plot(priceEntry, style = plot.style_line, color = color.green) plot(priceExit, style = plot.style_line, color = color.red) Come puoi notare abbiamo separato la prima parte del codice svolta nel primo tutorial con la seconda parte. Iniziamo quindi ad analizzare il nostro codice sorgente descrivendone la sintassi stringa dopo stringa. rsi = ta.rsi(close, 14) : creiamo una variabile a cui assegnamo la funzione built-in ta.rsi() , questa funzione ci permette di accedere velocemente all' indicatore RSI. All' interno della funzione passiamo il source e il periodo . Impostiamo quindi close e il periodo di 14 , in questo modo l' indicatore sarà calcolato sulla chiusura di ogni barra prendendo le ultime 14 barre passate. buyLong = ta.crossunder(rsi, 30) : successivamente andiamo a dichiarare una seconda variabile che chiameremo "buyLong". Servirà per definire quando il nostro algoritmo dovrà aprire la posizione long. Tramite ta.crossunder() accediamo alla funzione built-in che ci permette di passare due elementi e definire la condizione di ingresso. Come pattuito in precedenza acquistiamo sul livello di oversold pari a 30. Passeremo all' interno di questa funzione quindi rsi (la variabile che ingloba il nostro indicatore) e 30 (il livello di ipervenduto). closingLong = ta.crossover(rsi, 70) : ora andiamo a dichiarare la variabile che chiameremo "closingLong". Servirà per definire quando il nostro algoritmo dovrà chiudere la posizione long. Tramite ta.crossover() accediamo alla funzione built-in che ci permette di passare due elementi e definire la condizione di uscita. Come pattuito in precedenza vendiamo la posizione long sul livello di overbought pari a 70. Passeremo all' interno di questa funzione quindi rsi (la variabile che ingloba il nostro indicatore) e 70 (il livello di ipercomprato). priceEntry = ta.valuewhen(buyLong, close, 0) : isoliamo il prezzo di ingresso dichiarando una variabile "priceEntry". Servirà per definire il prezzo esatto dell' ingresso long. Tramite ta.valuewhen() accediamo alla funzione built-in che ci permette di passare tre elementi, il primo elemento è la condizione , il secondo è un elemento di tipo source e il terzo elemento è un elemento di tipo int chiamato occurrence. Passiamo all' interno di questa funzione la condizione buyLong , come source close e come occurrence 0 . priceExit = ta.valuewhen(closingLong, close, 0) : isoliamo il prezzo di uscita dichiarando una variabile "priceExit". Servirà per definire il prezzo esatto dell' uscita long. Tramite ta.valuewhen() accediamo alla funzione built-in che ci permette di passare tre elementi, il primo elemento è la condizione , il secondo è un elemento di tipo source e il terzo elemento è un elemento di tipo int chiamato occurrence. Passiamo all' interno di questa funzione la condizione closingLong , come source close e come occurrence 0 . if buyLong and strategy.opentrades == 0 : ora che abbiamo definito le condizioni del nostro algoritmo andiamo a implementare la parte che farà interagire le nostre condizioni creando una vera e propria strategia. Questa stringa è divisa in quattro differenti parti: 1. if : la condizione 'if' definisce quali azioni vanno eseguite se le condizioni sono soddisfatte 2. buyLong : la nostra condizione di ingresso 3. and : letteralmente 'e' offre la possibilità di combinare una seconda condizione 4. strategy.opentrades == 0 : indica i numeri di ordini a mercato aperti che in questo caso dovranno essere uguali a 0. In definitiva se la condizione di ingresso è soddisfatta e nessun altro ordine è a mercato, allora si eseguirà l' inserimento dell' ordine long, che analizzeremo di seguito. strategy.order(id = "Open Long Trade", direction = strategy.long, limit = priceEntry) : attraverso la funzione strategy.order() definiremo l'invio dell' ordine a mercato. All' interno di questa funzione passiamo un id (nome dell'ordine "Open Long Trade"), direction = strategy.long (la direzione dell'ordine, che in questo caso è di tipo long) e limit = priceEntry (prezzo a cui dovrà essere eseguito l'ordine, in questo caso uguale a "priceEntry"). strategy.entry(id = "Open Long Trade", direction = strategy.long) : attraverso la funzione strategy.entry() dichiareremo l'esecuzione dell' ordine a mercato. All' interno di questa funzione passiamo un id (nome dell'ordine "Open Long Trade") e direction = strategy.long (la direzione dell'ordine, che in questo caso è di tipo long). Ora tutte le volte che le condizioni sono soddisfatte e il capitale è libero il nostro algoritmo acquisterà long al prezzo definito dalla nostra condizione. Continuiamo comunicando al nostro script quando vogliamo chiudere la posizione. if closingLong : implementiamo la condizione che dovrà essere soddisfatta per l'uscita del trade, ovvero quando l' indicatore rsi si trova a livello 70, il livello di overbought o ipercomprato. strategy.exit(id = "Close Long Trade", from_entry = "Open Long Trade", stop = priceExit) : attraverso la funzione strategy.exit() definiremo la chiusura del trade long. All' interno di questa funzione passiamo un id (nome dell'ordine "Close Long Trade"), from_entry = "Open Long Trade" (indichiamo l'id dell' ordine che deve essere chiuso) e il prezzo di esecuzione stop = priceExit (prezzo a cui dovrà essere eseguita la chiusura, in questo caso uguale a "priceExit"). Molto bene, ora abbiamo concluso la programmazione operativa del nostro script è il momento di aggiungere un indicatore che ci permetterà di visualizzare i prezzi di entrata e uscita. In Pine Script la funzione che si utilizza per disegnare dei valori si chiama plot . plot(priceEntry, style = plot.style_line, color = color.green) : definiamo dei valori da disegnare tramite plot(), all'interno di questa funzione passeremo il valore della serie da disegnare ovvero il prezzo di entrata, priceEntry . Successivamente definiamo lo stile dell' indicatore con style = plot.style_line e il colore verde con color = color.green . plot(priceExit, style = plot.style_line, color = color.red) : definiamo dei valori da disegnare tramite plot(), all'interno di questa funzione passeremo il valore della seconda serie da disegnare ovvero il prezzo di uscita, priceExit . Successivamente definiamo lo stile dell' indicatore con style = plot.style_line e il colore rosso con color = color.red . Puoi trovare tutti gli stili disponibili e i colori con cui puoi configurare il tuo indicatore all' interno del manuale Pine Script. Ci vediamo al prossimo tutorial dove analizzeremo il codice della strategia per la versione short. Se riscontri problemi durante il salvataggio dello script, copia e incolla il codice qui sotto, se continui a riscontrare problemi non esitare a contattarci. //@version=5 strategy(title = " Strategy Tutorial - The Quant Science™ ", overlay = false, initial_capital = 1000, currency = currency.EUR, commission_type = strategy.commission.percent, commission_value = 0.03, slippage = 10, default_qty_value = 100, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, process_orders_on_close = true) //------------------------------------------------------------ Pt. 2 rsi = ta.rsi(close, 14) buyLong = ta.crossunder(rsi, 30) closingLong = ta.crossover(rsi, 70) priceEntry = ta.valuewhen(buyLong, close, 0) priceExit = ta.valuewhen(closingLong, close, 0) if buyLong and strategy.opentrades == 0 strategy.order(id = "Open Long Trade", direction = strategy.long, limit = priceEntry) strategy.entry(id = "Open Long Trade", direction = strategy.long) if closingLong strategy.exit(id = "Close Long Trade", from_entry = "Open Long Trade", stop = priceExit) plot(priceEntry, style = plot.style_line, color = color.green) plot(priceExit, style = plot.style_line, color = color.red)
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Formazione
di thequantscience
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Come impostare uno script strategy con Pine Script Benvenuto a questo primo tutorial che vuole aiutare trader e investitori a comprendere al meglio il potente linguaggio di programmazione Pine Script. Pine Script permette di utilizzare due forme differenti di script; strategy e indicator. Ciascuna ha le proprie caratteristiche tecniche che devono essere comprese prima di iniziare a sviluppare il proprio progetto. Che cos'è uno script ? In generale nel mondo della programmazione uno script è un insieme di stringhe di codice che permette di compiere determinate funzioni nella vita reale, possiamo quindi considerare uno script come un piccolo software che compie determinate azioni. In questo caso gli script programmabili su Trading View permettono di compiere funzioni e azioni inerenti al mondo del trading e della finanza. In Pine Script esistono due tipologie di script: 1) Strategy: con funzioni e variabili dedicate permettono di generare un backtesting per una determinata strategia. 2) Indicator: permettono di creare visual tool e vengono spesso utilizzati per creare mini applicazioni, tabelle e indicatori personalizzabili. Nel tutorial di oggi analizzeremo gli script strategy . Qui di seguito trovi un esempio di codice introduttivo, il codice si riferisce solo alla parte iniziale di uno script di tipo strategy e ti aiuterà a comprendere al meglio come impostare e configurare la parte iniziale del tuo script. //@version=5 strategy(title = " Strategy Tutorial - The Quant Science ™ ", overlay = false, initial_capital = 1000, currency = currency.EUR, commission_type = strategy.commission.percent, commission_value = 0.03, slippage = 10, default_qty_value = 100, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, process_orders_on_close = true) Come avrai notato, la parte iniziale di uno script inizia sempre con la dichiarazione della versione di Pine Script che stiamo utilizzando. Nel nostro esempio utilizziamo l'ultima versione rilasciata da Trading View, la versione 5. Quindi dichiareremo la versione con: //@version=5 In seguito alla dichiarazione della versione utilizzata, andremo a dichiarare la tipologia di script che vogliamo utilizzare, in questo caso inseriremo: strategy() . All' interno delle parentesi doppie possiamo definire e aggiungere caratteristiche di base al nostro script. In questo esempio non abbiamo riportato tutte le variabili disponibili da includere all' interno di una strategia ma solo alcune. Per visualizzare tutte le variabili puoi consultare la guida Pine Script V5 oppure semplicemente fare doppio click su "strategy" dalla tua console di Trading View. Iniziamo ad arricchire le funzionalità base del nostro script strategy: title : si riferisce al nome che vogliamo assegnare al nostro script e tramite il quale gli utenti potranno ricercarlo all' interno della libreria di Trading View. overlay : permette di proiettare il nostro indicatore, impostato su true l' indicatore sarà applicato sul grafico, impostato su false l' indicatore sarà proiettato sotto al grafico. initial_capital : si riferisce all'ammontare di capitale iniziale che utilizzerai per la tua strategia. In questo esempio impostiamo 1000. currency : si riferisce alla valuta base con cui desideri calcolare le performance della tua strategia, in questo caso scegliamo come moneta EUR (Euro). Trading View offre la possibilità di scegliere una vasta gamma di valute base, puoi trovare maggiori informazioni al riguardo all' interno della guida. Per impostare la valuta Euro quindi inseriremo: currency.EUR. commission_type : si riferisce al modo in cui vogliamo calcolare le commissioni, Possiamo scegliere tre differenti tipologie di calcolo: strategy.commission.percent , strategy.commission.cash_per_contract , strategy.commission.cash_per_order . Di default lo script strategy calcola le commissioni in maniera percentuale, se non viene dichiarato un altro metodo. commission_value : si riferisce al valore della commissione che il tuo broker applica a ciascun trade, in questo esempio utilizziamo Kucoin Exchange che applica una commissione dello 0.03% per l' apertura e 0.03% per la chiusura di ogni singolo trade. slippage : è espresso in tick, questo valore viene aggiunto o sottratto al prezzo degli ordini market/stop per rendere il prezzo meno favorevole per la strategia, creando così un backtesting più reale. Nel nostro esempio impostiamo a 10 tick il nostro slippage. default_qty_value : si riferisce alla quantità da investire ad ogni singolo trade, in questo caso investiamo il 100% del capitale per ogni singolo trade. default_qty_type : si riferisce al tipo di calcolo con cui misurare il capitale investito per ogni singolo trade, nel nostro esempio dichiariamo strategy.percent_of_equity che si riferisce al calcolo percentuale (avendo inserito 100 precedentemente). process_orders_on_close : se impostato su true , genera un ulteriore tentativo di esecuzione degli ordini dopo la chiusura di una barra. Se gli ordini sono a mercato, lo script li esegue prima dell'apertura della barra successiva. Se gli ordini dipendono dal prezzo, saranno eseguiti solo se le condizioni di prezzo sono soddisfatte. Questa opzione è utile se si desidera chiudere le posizioni nella barra corrente. L'opzione predefinita è false . Per il nostro esempio scegliamo true . Abbiamo concluso il nostro breve tutorial sulla dichiarazione di uno script di tipo strategy . In questo esempio abbiamo mostrato in maniera molto veloce alcune delle funzioni base con cui impostare il tuo algoritmo. Puoi trovare maggiori informazioni e tutte le funzioni disponibili consultando il manuale per il linguaggio Pine Script.
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