Cosa facciamo

Algoritaly unisce economia, finanza comportamentale, dati e tecnologia, attraverso la continua esplorazione di ciò che guida i mercati e di come si possa ottenere un elevato rendimento sul capitale con il minor rischio possibile. La nostra cultura della curiosità intellettuale ci costringe a sfidare lo status quo, a distruggere convinzioni e a scoprire nuove intuizioni.

Lo scopo del quantitative trading è combinare tecnologie moderne ed enormi database, in modo da ottenere analisi complete delle opportunità del mercato in tempo reale. Il trading quantitativo si basa per lo più sulla raccolta e l’analisi di dati, e utilizza modelli puramente statistici e matematici per stabilire la probabilità dei possibili risultati. L’enorme quantità di dati da processare simultaneamente richiede tuttavia elevata potenza di calcolo, e le ipotesi sono generate con l’elaborazione di più set di dati numerici. La disponibilità di computer potenti, linguaggi di programmazione sempre più versatili e focalizzati, le nuove tecniche di intelligenza artificiale rende questa attività sempre più efficace.

Da sempre il trading è stato paragonato alle previsioni del tempo, un sistema complesso di variabili, imprevedibile e talvolta capriccioso, difficile da analizzare e anticipare. Partendo dalla consapevolezza che la parola certezza non fa parte del vocabolario di uno statistico, il ruolo di un quant trader somiglia davvero a quello di un meteorologo. Raccogliere quanti più dati storici e presenti per creare un modello che possa fornire una stima di probabilità. L’obiettivo non è stabilire se domani ci sarà il sole o la pioggia, bensì determinare la probabilità dei due eventi, e agire di conseguenza.

Dal momento che lavoriamo con la probabilità, non ci lasciano scoraggiare dal risultato di singole transazioni, ma valutiamo l’efficienza di una strategia confrontandola con i sui rendimenti teorici. Se si sta comportando come da modello, indipendentemente dalle singole operazioni, sappiamo qual è il massimo profitto che si può ottenere, qual è il rischio che si corre in ogni momento, la dimensione che si deve dare ai lotti, quanto tempo è conveniente mantenere l’asset prima di liquidare la posizione.

Non ci importa sapere se una strategia funziona ogni volta, ci interessa sapere quanto può rendere, con che probabilità e con quali rischi se ripetuta tante volte. I dati mostrano che non esistono strategie sempre vincenti o sempre perdenti, e che ripetendo lo stesso identico ordine in fasi del mercato apparentemente uguali non sempre il risultato è univoco. L’importante è che statisticamente il rendimento sia molto più alto del rischio implicito.