Il nucleo del nostro software di trading è un modello di machine learning avanzato, progettato per analizzare grandi quantità di dati di mercato e prevedere i movimenti dei prezzi con un'elevata precisione. Questo algoritmo non si limita ad applicare regole fisse, ma apprende e si evolve man mano che viene esposto a nuovi dati, ottimizzando continuamente le sue performance.

Dettagli Tecnici:

• Dataset Storico: Il modello viene addestrato su un vasto dataset di oltre 20 anni di dati storici di mercato, che include informazioni su prezzi, volumi, volatilità e indicatori tecnici. Il sistema elabora oltre 1 Milione di barre di prezzo su diversi timeframe, dai minuti fino ai dati giornalieri, per garantire una visione completa e accurata del mercato.

• Tipi di Dati Utilizzati:

  • Prezzi OHLC (Open, High, Low, Close) su timeframes che variano da M1 (un minuto) a D1 (un giorno).
  • Dati sui volumi di scambio e flussi di ordini (order flow).
  • Indicatori tecnici derivati come RSI, MACD, medie mobili (SMA, EMA) e bande di Bollinger.
  • Eventi economici rilevanti e dati macroeconomici storici, come i report sui tassi di interesse e i dati sull'inflazione.

• Architettura del Modello AI: Utilizziamo un'architettura ibrida composta da:

  • Reti Neurali Recurrenti (RNN), in particolare LSTM (Long Short-Term Memory), ideali per analizzare sequenze temporali e identificare pattern ripetitivi nei dati di prezzo. Questo ci consente di fare previsioni accurate sia sui trend a breve termine che su quelli a lungo termine.
  • Algoritmi di Support Vector Machine (SVM), che classificano il comportamento del mercato in base a parametri chiave, distinguendo tra fasi di trend e fasi laterali.

• Capacità Predittive: Il modello è in grado di prevedere con un'accuratezza media del 78% i movimenti di prezzo su un orizzonte temporale di 4 ore e fino al 65% su un orizzonte giornaliero. I backtest su dati storici mostrano una sovraperformance rispetto al benchmark di mercato del 12% annuo.

• Algoritmo di Addestramento: Il modello utilizza un approccio di apprendimento supervisionato. Durante la fase di addestramento, il sistema è stato "alimentato" con migliaia di scenari di mercato reali (trend bullish, bearish, e laterali), e ha ottimizzato i suoi pesi interni per massimizzare la precisione delle sue previsioni. Abbiamo inserito nel codice sorgente la tecnica del Gradient Boosting per migliorare costantemente il processo decisionale.

• Metriche di Valutazione:

  • Precisione: La percentuale di previsioni corrette sul totale delle previsioni effettuate.
  • Recall: La capacità del modello di identificare correttamente movimenti di mercato significativi.
  • F1-Score: Una combinazione di precisione e recall per fornire una misura complessiva dell'efficacia del modello. Nel nostro caso, il modello ha raggiunto un F1-Score di 0.72 durante i test di valutazione.

• Aggiornamenti in Tempo Reale: Il modello viene ricalibrato ogni 24 ore con dati di mercato freschi per garantire che le previsioni riflettano accuratamente le condizioni attuali. Questo processo è completamente automatizzato e non richiede intervento manuale da parte dell'utente.

Vantaggi dell'Algoritmo AI:

1. Adattamento Continuo: Il sistema utilizza tecniche di apprendimento incrementale, che gli consentono di adattarsi rapidamente a nuovi dati di mercato, prevenendo l'overfitting e garantendo che il modello non perda efficacia nel tempo.

2. Robustezza su Più Mercati: Testato su più classi di asset (azioni, obbligazioni, valute, materie prime e indici), il modello ha mostrato consistenza in termini di accuratezza predittiva, con performance stabili soprattutto su Large Cap stocks, Indici, coppie valutarie e commodities.

3. Ottimizzazione Automatica: Utilizziamo un framework di ottimizzazione automatica basato su tecniche di Grid Search e Random Search, che esplora continuamente nuovi set di parametri per massimizzare il ritorno atteso. Questo riduce significativamente il rischio di deterioramento della strategia nel lungo periodo.

Questa architettura complessa e ben progettata consente al nostro software di fornire segnali di investimento affidabili, riducendo al minimo l'intervento umano e offrendo agli investitori un vantaggio competitivo sostanziale sul mercato.

Innanzitutto ti lasciamo l'immagine del Backtest, tenuto dal 1 Gennaio 2015 al 30 Ottobre 2024 (la trovi CLICCANDO QUI) e il link per controllare l'andamento del Trading System su un Conto Reale (lo trovi CLICCANDO QUI).

Come vedi dai grafici i rendimenti sono sicuramente importanti, così come i drawdown. Ecco perchè, a nostro avviso, Reginald rientra nel "gradino" dell'Extra Rendimento/Speculazione nella Piramide dei Bisogni Finanziari. Se non sai di cosa sto parlando, puoi guardare questo video.

In merito ai guadagni, il Sistema è stato in grado di generare dei rendimenti tra il 3% e l'8% al mese dal 2015 al 2024.

I Drawdown sono stati in media inferiori al 5%, ma in alcune particolari condizioni di Mercati sono arrivati fino al 30%. Ad ogni modo, l'algoritmo prevede uno Stop Out (chiusura totale delle operazioni), in caso di raggiungimento di un Drawdown del 40%.

Risposta breve: guadagni intorno al 5% al mese, con il rischio di perdere fino al 20% del Capitale.

NB: questi numeri si basano sulle performance ottenute in backtest dal 2015 al 2024 e non possono considerarsi una garanzia di rendimento.

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