Il mercato dei cambi (FX), in cui le valute vengono scambiate tra loro, ha una ricca storia che risale a secoli fa. Storicamente, il trading FX veniva condotto principalmente tramite scambi fisici, con i trader che si affidavano al loro intuito e alla loro esperienza per prendere decisioni. Tuttavia, l’avvento del trading elettronico alla fine del XX secolo ha rivoluzionato il mercato FX, aprendolo a una gamma più ampia di partecipanti e aumentando esponenzialmente i volumi di trading.
Oggi, il mercato FX è il mercato finanziario più grande e liquido al mondo, con un fatturato giornaliero medio superiore a 7,5 trilioni di dollari ad aprile 2022, secondo Banca dei Regolamenti Internazionali (BRI)La sua importanza risiede nel suo ruolo nel facilitare il commercio e gli investimenti internazionali, oltre a fornire opportunità di profitto e fungere da indicatore economico.
La scienza dei dati è emersa come uno strumento fondamentale per i trader FX, consentendo loro di analizzare grandi quantità di dati e ottenere preziose informazioni sulle tendenze di mercato, sui movimenti dei prezzi e sui potenziali rischi. Ho parlato con Pavel Grišinco-fondatore e CTO di NTPro, per comprendere il ruolo della scienza dei dati in questo mercato redditizio.
L’ascesa del trading algoritmico sul Forex
Una delle applicazioni più significative della scienza dei dati nel trading FX è lo sviluppo di strategie di trading algoritmico. Queste strategie prevedono l’uso di piattaforme per eseguire operazioni di trading automaticamente in base a regole e criteri predefiniti. Il trading algoritmico è diventato sempre più popolare grazie alla sua capacità di elaborare rapidamente grandi quantità di dati, identificare modelli e tendenze ed eseguire operazioni di trading con precisione e velocità.
“Le società di trading proprietario e le banche d’investimento sono all’avanguardia nell’adozione della scienza dei dati e del trading algoritmico nel mercato FX”, ha affermato Grishin. “Utilizzano analisi sofisticate dei dati per ottenere un vantaggio competitivo, concentrandosi su aree come l’analisi dei dati di mercato, la comprensione del comportamento dei clienti e l’analisi tecnica degli exchange e di altri partecipanti al mercato. Le banche d’investimento, ad esempio, analizzano i fornitori di liquidità e implementano un routing degli ordini intelligente per un’esecuzione efficiente delle negoziazioni, mentre i fondi algoritmici utilizzano la scienza dei dati per cercare inefficienze di mercato, sviluppare modelli di apprendimento automatico (ML) e strategie di trading di backtesting (un processo che prevede la simulazione di una strategia di trading utilizzando dati storici per valutarne le potenziali prestazioni e redditività).”
Tipi di strategie di trading basate sui dati
Esistono diversi tipi di strategie di trading basate sui dati, ciascuna con il suo approccio e le sue caratteristiche uniche.
“Le strategie di trading basate sui dati, come l’arbitraggio statistico e il market making, si sono evolute con i progressi nella scienza e nella tecnologia dei dati”, ha affermato Grishin. “L’arbitraggio statistico identifica e sfrutta le dipendenze statistiche tra i prezzi degli asset, mentre il market making implica la fornitura di liquidità quotando sia i prezzi bid che ask. Esiste anche un approccio di trading ad alta frequenza, che si concentra sull’esecuzione di scambi ad alta velocità per capitalizzare piccole differenze di prezzo. Queste strategie e approcci sono diventati sempre più complessi, incorporando più dati e interconnessioni, guidati dai progressi tecnologici che hanno accelerato le velocità di esecuzione a microsecondi e nanosecondi”.
Collaborazione tra trader, analisti quantitativi e sviluppatori
L’implementazione di strategie di trading algoritmico complesse richiede una stretta collaborazione tra trader, analisti quantitativi e sviluppatori.
“I Quant analizzano i dati e identificano modelli per lo sviluppo della strategia, mentre gli sviluppatori si concentrano sull’implementazione e l’ottimizzazione della strategia”, ha affermato Grishin. “I trader, che spesso agiscono come product owner, sono responsabili dei risultati finanziari e del funzionamento del sistema in produzione. Inoltre, gli sviluppatori tradizionali e gli ingegneri specializzati svolgono ruoli cruciali nella creazione e nella manutenzione dell’infrastruttura di trading. La divisione specifica dei ruoli varia tra le organizzazioni, con le banche che tendono alla specializzazione e i fondi algoritmici che spesso favoriscono team interfunzionali”.
Sfide e ruolo dell’intelligenza artificiale e dell’apprendimento automatico nel trading FX
La traduzione di modelli di trading algoritmico in sistemi in tempo reale presenta delle sfide, principalmente dovute alle discrepanze tra le previsioni del modello e il comportamento del mercato nel mondo reale. Queste discrepanze possono derivare da cambiamenti nelle condizioni di mercato, dati insufficienti nello sviluppo del modello o limitazioni tecniche.
“Per affrontare queste sfide, gli sviluppatori danno priorità a test rigorosi, monitoraggio continuo e sviluppo iterativo”, ha affermato Grishin. “Le strategie possono anche incorporare impostazioni aggiuntive per adattarsi alle condizioni del mondo reale, iniziando con implementazioni software e passando all’accelerazione hardware solo quando necessario”.
Gli sviluppatori di trading algoritmico devono avere una solida conoscenza degli strumenti finanziari, delle strutture di borsa e del calcolo del rischio.
“Le competenze di gestione dei dati, tra cui l’archiviazione, la pulizia, l’elaborazione e l’utilizzo dei dati nelle pipeline, sono anch’esse cruciali”, ha affermato Grishin. “Mentre i linguaggi di programmazione standard come Python e C++ sono comunemente utilizzati, l’aspetto unico del campo risiede nello sviluppo di modelli algoritmici proprietari, spesso appresi tramite la partecipazione diretta in aziende specializzate”.
Cosa succederà dopo?
Guardando al futuro, il futuro del trading FX sarà probabilmente plasmato dai continui progressi nella scienza e nella tecnologia dei dati.
“Il futuro del trading algoritmico sarà probabilmente plasmato dalla concorrenza in corso e dalle pressioni normative”, ha affermato Grishin. “Si prevede che le tecnologie che migliorano l’affidabilità e semplificano i sistemi di trading acquisiranno importanza, mentre l’apprendimento automatico e l’intelligenza artificiale svolgeranno un ruolo sempre più importante nella gestione del trading in tempo reale. Mentre la velocità rimane un fattore, l’enfasi potrebbe spostarsi verso il miglioramento dell’affidabilità del sistema e l’adattamento alle dinamiche di mercato in evoluzione”.
Sebbene il percorso da percorrere possa essere irto di sfide, le potenziali ricompense per coloro che abbracciano questo approccio basato sui dati sono immense. Il futuro del trading FX è luminoso e la scienza dei dati sarà senza dubbio in prima linea, plasmando il panorama del mercato per gli anni a venire.
