Analisi e confronti di strategie di trading basate sul trend following

Il seguente lavoro di tesi vuole illustrare come sia possibile migliorare una delle più famose tecniche di investimento utilizzate nell’analisi finanziaria, il Trend Following. La tecnica mira ad individuare i trend del mercato ed a produrre segnali di acquisto e di vendita in maniera sistematica. L’idea dell’ottimizzazione di questa tecnica, si basa sul possibile utilizzo di modelli statistici per la modellizzazione della volatilità delle serie finanziarie, insieme con l’analisi tecnica, che aiuta a definire i momenti in cui è più favorevole entrare e uscire dal mercato. Uno dei principali problemi dell’analisi finanziaria consiste nell’individuare la tempistica ottimale (timing) d’ingresso e di uscita dal mercato e in particolare, questo lavoro vuole andare ad analizzare la fase d’individuazione del trend. Le simulazioni del codice sono state eseguite su un database contenente oltre 5000 titoli opportunamente filtrato per fornire risultati quanto più corretti possibile. Lo sviluppo di questo lavoro mira a stimare i parametri ottimali su un arco temporale medio-lungo (periodo di osservazione), e ad eseguire la strategia ottenuta su un periodo più modesto. Il periodo di osservazione è stato fissato dal 1983 al 2000, mentre l’arco temporale dove sono state effettuate le prove dell’algoritmo ottimizzato va dal 2000 al 2005. Questa bipartizione temporale del database è comune ai quattro algoritmi testati, i quali si differenziano tra loro per il modo in cui vengono generati i segnali di uscita dal mercato.