Questa è una cosa che non troverai da nessun'altra parte su 𝕏.
Di recente ho usato Claude Code per costruire e automatizzare una legittima strategia di trading quantitativo da desk professionale - ed è veramente pazzesco.
Questa strategia quant è stata backtestata su oltre 15 anni di dati di prezzo su Nasdaq, Bitcoin e altro, ed è una delle strategie di trading più usate dai veri desk quantitativi.
Si chiama modello GARCH, e l'economista che sta dietro al calcolo ha vinto un Premio Nobel nel 2003 per questo - è così potente.
In questo articolo, ti svelo l'intero processo di come ho automatizzato questa pazzesca strategia di trading quant usando Claude Code.
Per restituire qualcosa alla community di trading, ho reso open-source il repository GitHub, che contiene l'intera metodologia alla base di questa strategia di trading - inclusa una Claude Skill riutilizzabile, istruzioni complete per l'installazione su TradingView e molto altro.
Nella Sezione V (Installazione e Test della Claude Skill) troverai il link GitHub che puoi usare subito per eseguire questa strategia per te stesso sui mercati reali.
- Strategia di Trading GARCH Open-Source
Indice dei Contenuti
I: Ma che diavolo è un quant?
II: Costruire Modelli Quant 101
III: Il Modello GARCH
IV: Calcolare Posizioni Reali
V: Installazione e Test della Claude Skill
VI: Importazione in TradingView
Credo sinceramente che questo sia uno dei miei migliori articoli finanza x AI di sempre - assicurati di aggiungerlo ai preferiti per non perderlo.
I: Ma che diavolo è un quant?
Ok. Prima di tuffarci nella strategia vera e propria, dobbiamo definire cosa sia un "quant" perché questa parola viene usata in continuazione, e nessuno spiega cosa significhi davvero.
Quant è l'abbreviazione di analista quantitativo.
In breve, sono persone che provengono tipicamente da matematica avanzata, fisica o informatica, e i fondi li reclutano con alcuni degli stipendi più alti di tutta la finanza.
Il lavoro di un quant è costruire modelli finanziari che rappresentano una visione di mercato e trasformare quella visione in un sistema di trading con vincoli reali.
Un esempio: Supponiamo che la tua visione di mercato sia "il mercato sta diventando pericoloso, dovrei stare più attento."
Questa è semplicemente un'opinione.
Un quant non può fare trading su un'opinione, quindi la scompone in parti che possono essere misurate. Quanto pericoloso, esattamente? Misuralo rispetto all'ultimo anno di dati. Quanto più attenti dovremmo essere? Dividi il rischio che puoi tollerare per il rischio che il mercato sta attualmente pagando. E se sbagliassi?
In breve, il lavoro di un quant è costruire modelli e sistemi quantitativi \misurabili\ basati su diverse variabili di mercato.
Ma che diavolo è un quant?
II: Costruire Modelli Quant 101
La maggior parte dei trader retail apre un grafico e vede il prezzo (dove è stato, dove potrebbe andare) - e la loro intera lettura è direzionale.
Un quant apre lo stesso grafico e legge un insieme completamente diverso di variabili.
I quant non cercano di prevedere la direzione del prezzo, invece, spesso guardano a:
- Volatilità
- Valore a rischio (VaR)
- Dimensionamento della posizione
- Esposizione
- Movimenti attesi
Poi, comprimono tutte queste varie variabili in un unico punteggio/calcolo.
Ai fini di questo articolo, lo chiamerò punteggio di "violenza" - ma sono consapevole che le cose sono più sfumate di così.
Per esempio:
Marzo 2020 S&P500 (-34% crollo del mercato)
Crollo di marzo 2020
Crollo FTX 2022 $BTC (-25% in una singola settimana)
Crollo FTX
Questi sono due esempi di giornate di trading di mercato piuttosto "violente" (alta volatilità).
Un analista quantitativo guarderà entrambi questi movimenti di prezzo violenti e troverà un punteggio che può essere usato per misurare entrambi (che è esattamente ciò che fa il framework GARCH - maggiori dettagli più avanti).
In un giorno tipico, c'è circa una probabilità del ~10% di un movimento violento in $BTC. In un giorno dopo uno come il crollo FTX, quella probabilità triplica a circa il ~30% (questi numeri sono backtestati su oltre 15 anni di dati di prezzo di Bitcoin).
Questo modello non è perfetto, ma ti dà un quadro approssimativo di come un quant costruirebbe effettivamente un modello scambiabile basato su variabili di mercato reali.
Gli analisti quantitativi (e il modello GARCH) sono spesso alla ricerca di volatilità di mercato prevedibile che possa essere usata per gestire il rischio di portafoglio.
III: Il Modello GARCH
Abbiamo stabilito che la violenza di mercato è prevedibile. La domanda ora diventa: come la misuriamo e la prevediamo effettivamente?
Qui entra in gioco il calcolo vincitore del Premio Nobel di Robert F. Engle.
Robert F. Engle sviluppò originariamente il framework "ARCH" che fu poi esteso dal suo studente Tim Bollerslev al framework "GARCH" che conosciamo oggi e che molti desk quantitativi utilizzano.
Modello di volatilità di mercato GARCH
Come funziona il calcolo GARCH
GARCH prevede la violenza di mercato di domani come somma di tre cose:
- Movimento di mercato di base
Ogni asset ha una quantità base di movimento.
Per esempio, quella del Bitcoin è più alta di quella dell'S&P, e questo non cambia mai.
- Lo shock di ieri
Quanto si è mosso effettivamente il mercato nell'ultima sessione?
- Il livello di volatilità di ieri
Dov'era già la volatilità prima che avvenisse quel movimento?
Sommando queste tre cose, hai una previsione della potenziale violenza di mercato di domani - e questo è l'intero modello.
Tieni presente che, con queste tre variabili di mercato, il modello GARCH prevede quanto violento potrebbe essere il mercato in futuro, ma non ci dà un bias direzionale (long/short).
IV: Calcolare Posizioni Reali
Qui è dove la previsione di volatilità GARCH diventa scambiabile.
La logica funziona così:
Il rischio su qualsiasi operazione è la dimensione della tua posizione moltiplicata per la violenza del mercato - non puoi controllare la violenza del mercato, quindi invece controlli la dimensione della posizione.
Questo è suddiviso in tre passaggi:
Passaggio Uno: Imposta il Limite di Drawdown del Tuo Conto
Decidi l'oscillazione annuale che sei disposto a tollerare sul tuo conto - i desk istituzionali tipicamente operano intorno al ~15%.
Passaggio Due: Preleva il Punteggio di Violenza
Preleva il punteggio di violenza corrente dal modello GARCH.
Mentre scrivo, il Nasdaq sta girando a circa il 30% annualizzato.
Calcolo del punteggio di violenza
Passaggio Tre: Calcola
Dividi il limite di drawdown del tuo conto per il punteggio del modello (15/30 = 0.5).
Se oggi scatta un segnale di trading, significa che riceverà metà della tua dimensione di posizione normale (0.5).
Per esempio, su una posizione base di $10.000, sono $5.000.
Dove il modello GARCH è carente
Questo modello non individuerà mai un massimo o un minimo. Infatti, non contiene alcuna informazione direzionale, e se un crollo esplode da un periodo di mercato genuinamente calmo, questo non ti salverà, e in teoria, lo prenderesti a piena dimensione.
Non sto affermando che questo modello quant elimini il rischio - ma dico che è il miglior punto di partenza che ho trovato per pensare al rischio come fanno effettivamente i professionisti.
E per essere chiari, le entrate e le uscite effettive sono determinate da un altro reparto di trading all'interno dei desk di trading finanziario - il lavoro di un quant è semplicemente sviluppare framework prevedibili e ripetibili come il modello GARCH per aiutare a gestire il rischio nel tempo.
V: Installazione e Test della Claude Skill
Ho codificato questo intero framework di rischio quant in una Claude Skill riutilizzabile che puoi installare per aiutarti a gestire il rischio del tuo portfolio.
Ecco una guida passo-passo su come installarla - ci sono due modi per installarla:
Metodo Uno: Comando plugin
- Apri il GitHub: https://github.com/milesdeutscher/garchmethod/tree/main
- Trova la sezione di installazione, copia
Installa
Incolla il comando di installazione in Claude Code e questo eseguirà l'installazione del plugin automaticamente.
esempio
Metodo Due: Configurazione file manuale.
Se vuoi vedere la strategia scritta riga per riga, apri garchmethod.md nel repository, copia l'intero file e incollalo in Claude Code.
Recupererà i file della skill dal repository e verificherà la strategia per te.
file di configurazione manuale
Non hai bisogno di entrambi i metodi - ti mostro entrambi così puoi scegliere.
Una volta installata, puoi semplicemente parlarci, e funziona usando l'esatto modello GARCH descritto sopra.
Esempi di prompt
"Qual è la previsione di volatilità su Bitcoin?"
"Spiegami cosa significa in termini semplici la previsione di volatilità attuale su $BTC e come dovrebbe influenzare il dimensionamento della mia posizione in Bitcoin."
"Aiutami a dimensionare la mia posizione sull'S&P500 in base all'attuale volatilità di mercato"
esempio
Backtesting della strategia
Ho backtestato la stessa strategia di trading in due modi. Uno con dimensionamento fisso della posizione, e uno con il framework di dimensionamento GARCH.
La strategia in sé era un semplice incrocio di EMA, eseguito su 15 anni di dati di Bitcoin. Ho eseguito le stesse entrate, stesse uscite e stessi segnali in entrambi.
Nell'arco di 15 anni, il framework GARCH ha terminato con un patrimonio totale del portafoglio di $21.205, mentre il dimensionamento fisso della posizione è terminato a $17.957.
La parte importante è che il framework GARCH ha subito drawdown significativamente minori e, complessivamente, meno rischio di mercato per ottenere un saldo di portafoglio maggiore.
backtesting (risultati reali)
backtesting (risultati reali)
Ho condotto molti altri backtest simili in cui il framework GARCH è stato un chiaro vincitore, ed è per questo che questo framework quant è così potente.
VI: Importazione in TradingView
Questo è l'ultimo pezzo che mette l'intero framework sul tuo grafico come numero in tempo reale.
All'interno del repository c'è una cartella Pine Script.
Aprilo e copia l'intero file.
Pine script
Poi vai su TradingView, apri l'Editor Pine, incollalo, premi invio e aggiorna.
Questo caricherà l'intero indicatore e il punteggio di calcolo nei tuoi grafici in tempo reale.
Importazione in TradingView
Una volta aggiunto, vedrai un calcolo "Storm Gauge" in tempo reale nei tuoi grafici TradingView (il calcolo della volatilità GARCH in tempo reale).
Storm Gauge
Conclusione
Spero che tu abbia trovato utile questo framework quant - onestamente non ho visto nessun altro usare l'AI nei mercati in questo modo.
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Per approfondimenti più avanzati sull'AI, seguimi su @aiedge_.
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