Siamo Andrea, Domenico, Elena e Sebastiano, laureati in Matematica Applicata presso l’Università degli Studi di Genova fra il 2012 e il 2013.
Ognuno di noi è stato messo in contatto, tramite l’Università di Genova, con la C.M.C. Sud, un’azienda genovese che si occupa di controlli metallurgici non distruttivi, il cui proprietario, da appassionato di trading, a inizio 2013 ha deciso di finanziare un gruppo di persone per creare un sistema di trading automatico, ovvero un insieme di strategie di investimento che siano del tutto replicabili da un computer, non influenzate dalle scelte emotive di un trader umano, ma basate su regole ben determinate e su modelli matematici. Tali strategie, una volta diventate operative sul mercato, devono essere gestite in modo completamente autonomo e in tempo reale da un computer, che deve scaricare i dati necessari, calcolare ed inviare gli ordini di acquisto e vendita a uno o più broker e controllare durante la giornata l’evoluzione delle operazioni effettuate, eliminando l’intervento umano.
Si è trattato di cominciare letteralmente da zero, senza garanzie di successo e senza nemmeno i mezzi materiali per iniziare il lavoro, basti pensare che come prima cosa abbiamo dovuto comprare i computer. Le uniche armi a nostra disposizione erano l’esperienza del nostro principale come trader discrezionale e le conoscenze matematiche che avevamo appreso all’Università.
Vista la nostra inesperienza in merito, i primi tempi sono stati dedicati allo studio delle basi che ci mancavano, riguardanti soprattutto la natura e le regole delle Borse, le caratteristiche dei vari strumenti finanziari e le strategie di investimento più usate. Parallelamente, abbiamo dovuto creare un database di serie storiche di prezzi su cui provare ad applicare quello che stavamo studiando.
Dopo questa prima fase di apprendimento delle basi, abbiamo suddiviso il nostro lavoro in due parti: la prima, a cui si dedicano maggiormente Domenico e Sebastiano, consiste nella continua ricerca e creazione di strategie di investimento, che vengono testate e validate sui dati storici del nostro database prima di passare a essere realmente operative sui mercati. A oggi abbiamo più di cento strategie su circa sessanta strumenti finanziari. La seconda, altrettanto importante e a cui si dedicano Andrea ed Elena, è lo sviluppo e la gestione dei software che, in modo del tutto autonomo, devono rimanere attivi quotidianamente per aggiornare il database, inviare sul mercato gli ordini e monitorare le varie strategie implementate.
Tutto il nostro lavoro deve essere completamente automatizzato, ma i programmi già esistenti che consentono di creare un trading system automatico sono pochissimi e nessuno di questi è sufficientemente personalizzabile o adatto a rendere operativo ogni tipo di strategia. Lo stesso vale per i data provider, che difficilmente prevedono di scaricare in modo automatico i dati.
Abbiamo scelto di implementare tutti i software in MatLab, un programma che conoscevamo già a livello base dall’Università e che ora, con l’esperienza acquisita, conosciamo a livello avanzato, sfruttando i suoi Toolbox e creando autonomamente i numerosi codici necessari alle varie fasi del nostro lavoro.
Questi quattro anni sono stati caratterizzati da un’evoluzione continua, che non sarebbe stata possibile senza le competenze e la versatilità acquisite durante gli anni di studio universitario. Fin dall’inizio abbiamo dovuto affrontare numerosi problemi di diversa natura: innanzitutto organizzativa, dal momento che il gruppo di lavoro è nato con noi, quindi non c’erano delle solide basi su cui appoggiarci ed inoltre per tre di noi si trattava della prima esperienza lavorativa. Abbiamo quindi dovuto decidere come suddividerci i compiti, introdurre delle procedure da seguire e uniformare i nostri differenti modi di programmare, per rendere il lavoro maggiormente automatizzato e facilmente controllabile. Allo stesso tempo abbiamo dovuto affrontare la carenza di letteratura inerente alla costruzione e alla gestione dei trading system automatici, così come una difficile replicabilità, sul nostro sistema, di quei modelli matematici invece presenti. Inoltre, come abbiamo ben presto imparato, i modelli finanziari matematici non sono sempre direttamente applicabili alle serie storiche dei prezzi, da cui la difficoltà di far combaciare la pratica con la teoria. Ma proprio questa evoluzione continua è stimolo e risorsa per proseguire nel cammino intrapreso.
