La valutazione di una strategia di trading si basa principalmente sul calcolo del PNL (Profit and Loss) e del RISK. Ci concentriamo adesso sul conto dei profitti e delle perdite (PNL) che ci permette di capire l’andamento economico di un’impresa in un certo periodo di tempo.
I tre bilanci che ogni impresa deve pubblicare ogni 3 mesi sono proprio 3: PNL, stato patrimoniale e rendiconto finanziario.

In generale si ha la seguente decomposizione:

PNL = PNL (realized) + PNL (unrealized)

In termini di formulazione matematica possiamo dire che il PNL se le quantità Q di acquisto e di vendita sono uguali è dato da:

PNL (realized)= (Sell Value) – (Buy Value) = P(s) * Q – P(b) * Q

Se le quantità differiscono invece:

PNL (realized) = min[Q(b),Q(s)]*[P(s) – P(b)]

nell’equazione Q(b) e Q(s) sono rispettivamente le quantità di acquisto e vendita mentre P(b) e P(s) sono i loro prezzi.
PNL(realized) si riferisce al profitto/perdita di un azione completata, ossia per una posizione aperta e chiusa, includendo anche le tasse e le commissioni associate alla transazione.

Invece per la parte di PNL non realizzata:

PNL (unrealized) = max[Q(b),Q(s)] – min[Q(b),Q(s)]*[P(c) – P(b)]

in cui P(c) è l’unica parte aleatoria in quanto sta ad indicare il prezzo corrente.
Il PNL(unrealized) si riferisce al profitto/perdita corrente in una  posizione aperta. Corrisponde al profitto o alla perdita che si sarebbe realizzata se la posizione fosse chiusa in quel momento.

Quindi, il PNL(realized) è il profitto/perdita che si ha dopo aver venduto i propri strumenti finanziari. Mentre il PNL(unrealized) è dato dal profitto e dalla perdita calcolati prima che avvenga effettivamente la vendita (si tratterebbe quindi di un guadagno o di una perdita potenziale).

Tra i vari strumenti finanziari attraverso i quali è possibile investire nei mercati una categoria particolarmente interessante e sempre più diffusa è quella dei derivati, così chiamati in quanto il loro prezzo “deriva” da altri titoli o da altre attività finanziarie.
Tra questi uno spazio rilevante occupano le OPZIONI e i FUTURES che sono dei contratti a termine, che hanno però alcune caratteristiche differenti:

Le OPZIONI danno la facoltà (e non l’obbligo) di acquistare (opzione call) o vendere (opzione put) un determinato titolo (detto sottostante) ad un prezzo (strike) e a una data prestabiliti.
Tutto ciò è possibile attraverso il pagamento di un premio che non è altro che il prezzo dell’opzione. L’investitore con questa tipologia di derivati ha la possibilità di puntare sia su un rialzo che su un ribasso dell’attività sottostante e deve essere consapevole che essendo un contratto a scadenza è particolarmente rischioso in quanto se la sua previsione non andasse a buon fine perderebbe l’intero capitale investito (ovverosia il premio), invece l’eventuale margine di guadagno sarà dato dalla differenza tra il prezzo del sottostante alla scadenza e lo strike diminuito del premio pagato alla contrattazione. Ovviamente l’esercizio dell’opzione verrà esercitato solo se converrà e cioè se il prezzo del sottostante sarà maggiore dello strike.
Un aspetto positivo per l”investitore è dato dal conoscere a priori la massima perdita che potrà avere, ovvero il premio.

I FUTURES sono anch’essi contratti a termine ma la differenza con le opzioni sta nell’obbligo (e non nella facoltà) di acquisto o di vendita del sottostante ad una data certa e per una quantità stabilita.
E’ chiaro che questi contratti sono ancor più pericolosi rispetto alle opzioni in quanto non si è a conoscenza di quanto possa essere la perdita massima di ciascuna operazione, infatti essendoci l’obbligo della contrattazione il risparmiatore rischia di dover pagare prezzi fuori mercato per le attività finanziarie scambiate.
Un’altra differenza rispetto alle opzioni sta nel fatto che non occorre pagare nessun premio all’ingresso.
I futures sono utilizzati a fini speculativi (in questo caso sarà molto importante seguire attentamente le oscillazioni dell’attività finanziaria sottostante per poterli vendere prima della scadenza quando si ritiene sia conveniente) o a fini di copertura di un futuro acquisto (in questo caso sarà giusto attendere la scadenza per assicurarsi di non incorrere in sorprese dovute alle oscillazioni del prezzo del sottostante).

L’ambiente Visual Studio è stato creato da Microsoft per sviluppare siti web o applicazioni su PC o telefono.
I linguaggi usati in VS sono principalmente Java, C++, C# e VB.net. Il programma ha integrato nella versione del 2012 la tecnologia che permette l’individuazione e la correzione di errori sintattici o logici (debugger interno).

Gli oggetti possono essere parte di un’applicazione o l’intera applicazione stessa. La parte interessante è che è possibile usare oggetti già forniti da Visual (predefiniti) oppure crearli nuovi personalizzati (anche liste di oggetti).
Ogni oggetto è definito da una classe che ne descrive le varie proprietà, gli eventi e le variabili.

Gli oggetti più diffusi sono di tre tipi:
1. NUMERICI
2. ALFANUMERICI
3. riguardanti il TEMPO

1. Per gli oggetti NUMERICI viene usato “Integer” se si vuole ottenere un numero intero senza virgola o “Double” se invece si vuole ottenere la virgola.
   
2. Per gli oggetti ALFANUMERICI si usa “String”, “Stringbuilder” o “Character”
   
3. Per gli oggetti riguardanti il TEMPO si può fare riferimento ad una data usando il comando “Date” oppure ad un periodo di tempo utilizzando “TimeSpam”

Infine per la gestione delle variabili che possono registrare solo due modalità (per esempio Bernoulli 0-1) è consigliato l’uso di “Boolean“.

Una volta raccolti tutti i dati finanziari in un unico archivio chiamato Data Warehouse (DW) e aver affrontato la fase di Data Mining consistente nell’estrarre più informazioni possibili dall’insieme dei dati, si arriva al momento di creare delle strategie che poi dovranno essere valutate attraverso indici/metriche il più appropriati possibili.

Le strategie di trading possono essere diverse in base a quelli che sono gli obiettivi del trader/investitore e dipendono da alcuni aspetti dei quali occorre tenere conto:

• il rapporto rischio/rendimento: si deve tener conto del livello di perdita “sopportabile” che ovviamente più sarà elevato e più ci si orienterà verso titoli più aggressivi (azioni, derivati); mentre in caso contrario il mercato di riferimento sarà quello più prudente (obbligazioni, titoli di Stato)
• l’orizzonte temporale: avendo a disposizione un tempo maggiore per realizzare l’investimento i mercati più volatili ma con maggiori potenzialità di crescita possono essere affrontati con maggiore tranquillità in quanto sul lungo termine i rischi diminuiscono; diverso il caso se il tempo a disposizione è più breve infatti in questo caso i rischi di un ribasso di mercato (anche inaspettato in quanto determinato da cause imprevedibili) porterebbe a perdite di capitale
• diversificazione: questa strategia consente di diminuire i rischi infatti investendo su una quantità di titoli elevata il rischio di portafoglio si riduce. La diversificazione può essere fatta per tipologia di titoli, per mercati finanziari (azionari/obbligazionari/valute), per area geografica, per tipologia di strumenti finanziari (titoli diretti/fondi comuni di investimento/unit o index linked)

Nella valutazione delle strategie di trading la maggior parte delle metriche utilizzate per il confronto si basano sul rapporto tra profitto e rischio. Queste due componenti portano sicuramente ad un problema di trade-off in quanto è impossibile massimizzare il profitto e contemporaneamente minimizzare il rischio e viceversa.

Un indice spesso utilizzato è lo SHARP RATIO che si basa sul seguente rapporto:

SR=PNL/Var

dove PNL sta per “Profit and loss” e al denominatore troviamo la varianza. Quest’indice è utile al fine di confrontare strumenti finanziari omogenei

Una variante possibile è il cosiddetto SORTINO RATIO che considera solo la componente negativa della varianza a denominatore in quanto è proprio quella che preoccupa il trader;
il denominatore è spesso indicato da DSR (DownSide Risk) che infatti rappresenta una misura di rischio simile alla deviazione standard, considerando però solo la variabilità negativa; misura quindi gli spostamenti verso il basso del rendimento del titolo considerato dal rendimento minimo accettabile.

Un altro indice diffuso è il CALMAN RATIO:

CR=PNL/Max(DD)

al numeratore compare sempre PNL mentre al denominatore il massimo DrowDown osservato, ovvero il picco più basso che si è registrato a livello di PNL. Il “Maximum DrowDown” rappresenta la massima perdita a cui l’investitore può andare incontro.

Un indicatore molto utilizzato è quello della MEDIA MOBILE: corrisponde alla media dei prezzi di un periodo di tempo predefinito e il termine “mobile” sta ad indicare il fatto che la media viene ricalcolata dinamicamente ad ogni aggiornamento del grafico secondo il timeframe utilizzato.

Un altro possibile indicatore è il RELATIVE STRENGHT INDEX, spesso usato in analisi tecnica per via dei segnali precisi che è capace di generare grazie alla sua natura tecnico-statistica. Il calcolo dell’RSI è basato infatti sulla correlazione tra giorni che possiamo definire “positivi” e giorni “negativi” dalla quale risulta un indicatore con valori compresi tra 0 e 100. L’area di ipervenduto corrisponde per livelli al di sotto di 30, mentre l’area di ipercomprato corrisponde all’area al di sopra di 70. La zona di neutralità si ha intorno ai valori di 40 e 60 dove la scelta dipende dall’attitudine dell’investitore.

Per iniziare a fare statistica applicata su modelli finanziari il primo passo consiste nel raccogliere i dati che sono immagazzinati in archivi chiamati DBMS (Data Base Management System) o in semplici file di testo. I DBMS sono un insieme di tabelle che sono collegate tra di loro tramite relazioni di alcune variabili (key-variables) necessariamente presenti in più tabelle.

L’obiettivo principale, però, è quello di ottenere un unica tabella chiamata Data-warehouse (DW), che può essere vista come un DBMS denormalizzato.
Il passaggio dal DBMS al DW avviene tramite la cosiddetta procedura ETL (Extract Trasform and Load). Il DW risulta utile allo statistico per l’analisi e l’elaborazione di dati tramite reporting.

Il secondo passo consiste nella Knowledge Discovery/Data Mining ovvero la fase in cui vengono usate diverse tecniche e metodologie per l’estrazione di informazioni da grandi quantità di dati presi dai DW (modelli supervisionati come Random Forest, Bagging, Gradient Boosting, Reti Neurali e Support Vector Machine).

Per fare ciò bisogna introdurre il concetto di OLAP (On-Line Analytical Processing), ovverosia un insieme di tecniche software per avviare un’analisi interattiva dei dati.
I software più utilizzati dalle aziende per affrontare obiettivi di marketing, performance, profitti, analisi dei rischi e altro sono SAS, SPSS, STATA e RStudio.

Gli OLTP (On-Line Transaction processing) invece a differenza degli OLAP hanno come scopo quello di dare una garanzia di integrità e sicurezza delle transazioni e vengono usati maggiormente per tenere aggiornati i sistemi (banche, società di assicurazioni, posta) che registrano un’infinità di movimenti ogni giorno.

Le tecniche più affrontate nella fase di Data Mining sono quelli di Cluster Analysis, Reti neurali (classificazione), Alberi di decisione (Random Forest – Bagging – Gradient Boosting), Analisi di associazione, Analisi in componenti principali (ACP).
In questa seconda fase il Data Analyst deve essere in grado di maneggiare i cosiddetti Big Data con metodi di Machine Learning (apprendimento automatico) e Deep Learning (apprendimento profondo) per essere in grado di estrarre conoscenze e informazioni utili alle aziende provenienti dal Data Warehouse.

Una volta estrapolata l’informazione (tramite reporting) il passo successivo è quello di creare alcune strategie che variano a seconda dell’obiettivo ma che per la maggior parte delle aziende si concentrano su una massimizzazione del profitto affiancata alla minimizzazione del rischio che porta ovviamente ad un problema di trade-off.

Per finire vengono confrontate le varie strategie nella fase di valutazione e con l’inserimento di molteplici indici si conclude con la scelta della strategia ottima.

I due principali modi più diffusi di fare programmazione sono:

— la programmazione orientata agli oggetti (a eventi, OOP)

— la programmazione di tipo procedurale

Per capire quale modello è conveniente usare bisogna quindi confrontare i diversi vantaggi e svantaggi.

La prima lampante differenza è che nel modello OOP (Objected Oriented Programming) viene richiesta una quantità di codice maggiore in quanto bisogna prima stanziare un oggetto per poi successivamente richiamare il metodo denominato.

Nella programmazione procedurale è sufficiente richiamare una determinata funzione.
Il codice viene scritto ed eseguito dall’elaboratore passo dopo passo dall’inizio alla fine (top-down), di conseguenza è molto facile da seguire soprattutto nei programmi più semplici.
Nei linguaggi con una codifica procedurale, quindi, le istruzioni vengono eseguite in serie una dopo l’altra in quanto organizzate in blocchi funzionali, funzioni ad-hoc create per uno scopo specifico e che possono essere richiamate in successione.
I linguaggi più usati per questo tipo di tecnica sono Cobol, Fortran e Basic.

Andando avanti però mentre il codice procedurale richiede la definizione di una nuova funzione in grado di richiamare la precedente, il modello OOP prevede un’implementazione centralizzata su un unico oggetto.
I programmi vengono scritti come una sequenza di oggetti auto-consistenti che comunicano e hanno relazioni tra loro.
Le tecniche OOP sono più diffuse e hanno avuto un grande sviluppo negli ultimi anni poiché hanno una potenzialità maggiore.
In questo caso viene raccolta una collezione di oggetti auto-consistenti che possono comunicare tra di loro. Per ogni oggetto (classe, evento, modulo…ecc) vengono elencate le sue proprietà/attributi e il software più utilizzato è Visual Studio con i linguaggi come Java, C# e C++.

Un mercato finanziario è una piattaforma informatica dove si incontrano gli ordini di acquisto e di vendita di strumenti finanziari immessi nel sistema per via telematica.

I principali mercati (Exchange) sono i mercati azionari e obbligazionari. Come già detto nell’articolo precedente (“Principali tipologie di strumenti finanziari”) il mercato azionario ha un livello di rischio/rendimento più elevato rispetto a quello obbligazionario.

Per il mercato azionario le maggiori piazze sono New York (Wall street), Londra (City) e Tokyo.
I titoli dei mercati obbligazionari possono essere acquistati sia nel mercato primario (all’emissione) o nel mercato secondario (scambio di titoli già in circolazione).
La grande maggioranza delle obbligazioni riguarda i titoli di stato che rappresentano il debito pubblico di ciascuna nazione (in Italia BOT, BTP, CCT), vi sono poi le obbligazioni societarie che vengono emesse dalle aziende e che ovviamente avranno redditività differenti in base al loro rating.
Le obbligazioni vengono scambiate nei mercati telematici di riferimento ed in Italia il mercato viene denominato MOT (Mercato Obbligazionario Telematico).

Un altro importante tipo di mercato è il mercato Forex (Foreign Exchange Market), che è un mercato Over The Counter (OTC) poiché basato su contrattazioni sulle diverse valute fatte da entità finanziarie o singoli individui.
Nei mercati OTC non c’è regolamentazione riguardante il suo funzionamento;
i titoli e gli operatori ammessi non sono assoggettati alla disciplina specifica e all’ autorizzazione delle Autorità di Vigilanza. Le modalità di contrattazione non sono standardizzate ed è proprio in questo tipo di mercato che è possibile stipulare contratti “atipici”. 
La maggior parte delle contrattazioni vengono fatte dalle grandi istituzioni finanziarie (banche e banche centrali) ma possono operare anche piccoli investitori (trader retail).
Nel mercato Forex ci sta un enorme liquidità (si raggiunge anche uno scambio di mille miliardi al giorno).
Le oscillazioni dei cambi di valore tra le valute avvengono a causa di un insieme complesso di variabili tra le quali i fattori macroeconomici (per esempio PIL di un Paese, bilancia dei pagamenti e debito pubblico) ma anche fattori di politica monetaria.

Inoltre, c’è il mercato delle materie prime (Commodity) e la piazza più importante è Chicago; in poche parole in questi mercati si fa trading sui valori dei beni di prima necessità (grano, carbone, metalli, caffè riso…).
In passato questi scambi avvenivano solo fisicamente (lingotti d’oro, grano…), invece adesso si possono scambiare e acquistare nelle piattaforme di trading di riferimento.
In particolare esistono diversi tipi di categorie all’interno del mercato delle materie prime: soft (riso grano, orzo…), metalli (oro, argento…) e settore energetico (gas, petrolio…), monete antiche, pietre di valore e altri.

Ultimamente stanno nascendo mercati sulle valute virtuali, il più diffuso è il cosiddetto bit-coin ma è probabile che nei prossimi anni ne nasceranno altre; l’incognita maggiore di questo di mercato è l’assenza di un’autorità centrale che gestisce e controlla i flussi dell’emissioni di queste valute.

In un fondo di investimento il Quant parte dalla serie storica dei prezzi e dei volumi per cercare delle strategie future e di conseguenza per diversificare il portafoglio con acquisti mirati tenendo conto del livello di rischio.
Esistono diversi mercati, che sono basati su tanti strumenti finanziari. Le serie storiche riguarderanno proprio gli strumenti finanziari.

La più importante classificazione dei mercati finanziari riguarda i mercati azionari (equity) e i mercati obbligazionari (bond).

Attraverso le azioni si acquistano partecipazioni alle società quotate in borsa.
Il possessore è detto azionista, mentre l’insieme delle azioni della società viene chiamato capitale azionario.
A seconda dell’andamento della società in borsa l’azionista può avere dei benefici (come per esempio guadagni e dividendi) o perdite (se per esempio la società va in default l’azionista perde l’intero capitale investito).

Con le obbligazioni, invece, si acquistano quote di debito emesse da Stati, enti governativi e aziende, i quali attribuiscono al possessore, in data di scadenza, il diritto al rimborso del capitale prestato all’emittente più un certo interesse prefissato. Solitamente il rimborso del capitale al possessore del titolo di credito da parte dell’emittente si effettua in un’unica soluzione alla scadenza, mentre gli interessi sono liquidati periodicamente (trimestralmente, semestralmente o annualmente). L’interesse eventualmente corrisposto periodicamente viene chiamato cedola.

Confronto
I mercati azionari hanno ovviamente maggior rischio e quindi maggior potenzialità di guadagno rispetto ai mercati obbligazionari.
L’investitore in base alla sua tendenza al rischio farà le sue valutazioni per scegliere se concentrare esclusivamente il proprio portafoglio su un mercato azionario o obbligazionario oppure diversificare.

Altri strumenti:
I titoli possono essere acquistati direttamente sul mercato oppure attraverso diversi strumenti finanziari tra i quali fondi comuni di investimento, polizze assicurative index-linked (scommesse su indici in borsa) o unit-linked (fondi di investimento con coperture assicurative), in questi casi l’obiettivo comune è quello di diversificare e diminuire i rischi.

Esiste poi il mercato dei derivati (opzioni, features) che è particolarmente rischioso in quanto scommettono sia a ribasso che a rialzo sui valori futuri dei titoli sottostanti e che di conseguenza possono portare a grandi guadagni o a grandi perdite.

La figura dello statistico quantitativo è molto richiesta nel mondo del lavoro; la figura professionale del quant ha una formazione statistica/matematica applicata in ambito economico/finanziario.

I quant sono specializzati nella gestione dei rischi legati alla finanza, gestione di fondi di investimento, vendita di prodotti finanziari e trading.
Sono molto competenti a livello di programmazione visto che devono saper usare linguaggi come ad esempio C#, VB.net, Asp.net, Python, Java e software come SAS, RStudio e MATLAB.
Oltre alle competenze richieste per l’uso di determinati software sul computer le altre loro skills assolutamente necessarie sono la capacità di lavorare in gruppo e la conoscenza della lingua inglese, visto che tale figura è richiesta e diffusa maggiormente in paesi come Stati Uniti, Australia, Regno Unito.

Esistono principalmente due figure differenti del quant:
— i quant front office sono coloro che lavorano direttamente per gli operatori finanziari
— i quant back office invece conducono ricerche e cercano di costruire nuovi modelli abbastanza affidabili utili per nuove idee di strategie.

Le competenze che vengono richieste dalla figura dello statistico quantitativo sono: l’analisi delle serie storiche, minimizzazione del rischio, sviluppo di software e di nuovi modelli per far uso delle nuove strategie volte all’ottimizzazione del portafoglio.

Le società e le aziende che sono alla ricerca degli statistici quantitativi sono molte, soprattutto banche, società che si occupano di assicurazioni e trading.
Vista la grande richiesta di queste figure nel mondo del lavoro e dato il numero ristretto di persone con tali competenza la remunerazione è molto alta; spesso lo stipendio è direttamente correlato alle performance e ai benefici che lo stesso quant porta all’azienda (in termini di Profit And Loss).