In questi giorni siamo tutti costretti a stare a casa, molto più di quanto avremmo potuto immaginare ed in tutta Italia.
E come ho scritto varie volte sui miei canali Social questa, che per molti potrebbe sembrare una stressante costrizione, potrebbe trasformarsi in una preziosa opportunità. Come?
Studiando ed acquisendo capacità, competenze ed informazioni che faranno la differenza nel prossimo futuro finanziario.
Quindi, dal mio canto, sto impegnando il mio tempo anche, e soprattutto, condividendo articoli, post e video di altissimo valore che possano illuminare le menti di coloro che vogliono approcciarsi al Trading.
E questa mia iniziativa è stata presa al volo da centinaia di persone.
Questo mio test sta andando alla grande leggendo i numeri di lettori giornalieri e quelli relativi alle domande che sto ricevendo proprio in queste ore.
Ed oggi mi concentrerò su una soltanto perchè merita una risposta che richiede un articolo molto corposo.
Ieri Stefano mi ha chiesto:
“Manuel, soprattutto ora che sono costretto a casa, voglio intensificare il mio studio e leggere i tuoi articoli, cosa che sto facendo.
Ho visto che in passato hai condiviso almeno 2 articoli nei quali consigliavi ingressi a mercato.
Perché ultimamente non scrivi anche di quelli?”
Ottima domanda che richiede una risposta precisa e corposa.
PREMESSA.
Fino alla scorsa settimana ho lavorato sui mercati finanziari e condiviso articoli e video in cui consigliavo alcuni ingressi a mercato che i Google Sheets mi restituivano.
MA QUESTA SETTIMANA NE SONO IMPOSSIBILITATO!
E come mai? Non avevi garantito che i segnali che i Google Sheets ti restituiscono sono a vita e generati anche se tu dovessi venire a mancare?
Certo… Tutto vero!
ED ALLORA COSA SUCCEDE?
Queste sono le domande che potrebbero sorgere a chiunque mi legga e a cui è doveroso dare una risposta chiara e ben precisa.
Quella più immediata è questa.
I Google Sheets sono strutturati su Analisi Statistica Descrittiva ed Inferenziale e basati principalmente su 4 Indicatori Deterministici sui quali ho costruito diversi filtri statistici.
Questi Indicatori sono:
- L’Ulcer Index con il quale so sempre se comprare o vendere in ogni specifico giorno o settimana e sul quale ho montato un filtro che mi consente di sapere se devo chiudere l’operazione intraday entro le 19 o meno, o l’operazione multiday entro le 23 del venerdì sera o meno.
- La Distribuzione di Probabilità con la quale so identificare la probabilità esatta di ogni singola variazione percentuale implicita ed attesa di ogni strumento finanziario dopo averle distribuite sulla Curva di Gauss.
- L’Inversa della Normale con la quale identifico soprattutto la variazione percentuale con probabilità di verificarsi pari al 99,7% ma, se volessi, anche tutte le altre. Sia Excel che i Google Sheets ci mettono a disposizione una specifica formula all’interno della quale, intervenendo sulla sintassi, riusciamo a sapere quali sono le variazioni percentuali con qualsiasi probabilità che si verifichino. Sulla base di questo Indicatore ho costruito un filtro, il più importante, che mi consente sempre di sapere, anche in ogni istante sia se si tratti di aggiornamento manuale che di aggiornamento automatico, se devo, o meno, entrare a mercato.
- La Distribuzione T di Student con la quale identifico i livelli estremi, e meno estremi, rispettivamente quelli con minore e maggiore probabilità di essere intercettati dal prezzo, dai quali vendere, se superiore, e comprare, se inferiore. Sulla base di ciò ho estratto valori univoci per tutti con probabilità di essere raggiunti dal prezzo pari al 65%.
MA TI DIRO MOLTO DI PIU’ PERCHE’ I FILTRI INSERITI SONO MOLTEPLICI… QUESTO PER RIDURRE AL MINIMO GLI ERRORI DI INGRESSO A MERCATO!
Ma facciamo un passo alla volta!
Qual è il motivo per il quale, in questi 3 giorni scorsi i Google Sheets non hanno restituito né segnali Daily e né Weekly?
Il motivo è da riferirsi al filtro “IN e OUT” costruito sulla base dell’Inversa della Normale.
In questi giorni i valori sono sempre OUT… Ma perché?
Per spiegarti ciò ti spiego tutte le informazioni che il Foglio Output ci restituisce a partire dalle prime celle.
Nelle celle B3 e B5 ho inserito specifiche formule con le quali identifico:
- Il giorno di oggi, nel caso specifico 11/03/2020.
- Il valore Ultimo, nel caso specifico 1,2904 (questo valore è da aggiornare manualmente se files manuali oppure si aggiorna automaticamente se files automatici).
Nella cella B7 ho chiesto ai Google Sheets, tramite specifica query, di restituirmi il valore dell’Ulcer Index relativo al giorno di oggi, nel caso specifico COMPRA.
Se mi segui da tempo sai che sono un promotore incallito di questo Indicatore Deterministico che Peter Martin inventò ed io ho adattato all’utilizzo per il Forex, consentendomi di sapere sempre se comprare o vendere ogni giorno, oppure ogni settimana, e se mantenere, o meno, aperta quella specifica operazione.
Se il valore dell’Ulcer Index rilevato in un certo istante è maggiore rispetto al precedente istante, vuol dire che il prezzo si sta allontanando dai massimi e quindi si consiglia di vendere, viceversa comprare.
E se il consiglio di comprare o vendere sussiste per almeno 2 istanti successivi, il filtro consiglia di tenere la posizione, in caso contrario chiuderla.
Nelle celle B9, B10, B12, 13 ho chiesto ai Google Sheets, tramite specifica query, di restituirmi i valori che la Distribuzione Ti di Student mi ha calcolato sul Foglio Distribuzione di Probabilità.
Con uno specifico grado di libertà che la tabella della Distribuzione T di Student ci mette a disposizione, ottimizzato per i 20 anni di storico che ho a disposizione, tramite una formula specifica identifico gli estremi più estremi e successivamente quelli più vicini al prezzo corrente, prima tramite variazione percentuale e successivamente in termini di livelli di prezzo.
PERCHE’ E’ NECESSARIO?
Per 2 specifici motivi:
- So sempre quali sono i livelli più estremi e meno estremi dai quali vendere, se superiore, e comprare se inferiore.
- Riesco ad identificare tra i 2 superiori ed inferiori (Daily ed H4 se su serie storica giornaliera, Weekly e Daily se su serie storica settimanale) un livello medio superiore ed un livello medio inferiore per agevolare la lettura di queste istruzioni ed avere una probabilità specifica, pari al 65%, che il prezzo raggiunga questi livelli di prezzo.
Se mi segui da tempo sai che all’Analisi Statistica Descrittiva ed Inferenziale ho abbinato l’utilizzo dell’Antimartingala, la tecnica di Money Management più efficace in assoluto, soprattutto rispetto alla singola operazione, necessariamente abbinata alla Formula di Kelly, o Criterio di Kelly, con la quale so per certo, in relazione all’affidabilità analitica minima che ogni singolo strumento ha registrato nei 19 anni precedenti:
- RR inferiori a 1:1 sulla singola operazione ti costringeranno sempre a chiudere in perdita. Se si ha affidabilità analitica del 50% è necessario avere un RR minimo di 1:1,25 (che deve aumentare ovviamente se l’affidabilità analitica scende al di sotto di questa probabilità)
- Con l’affidabilità analitica MINIMA registrata nei 19 anni anni precedenti (in ogni caso superiore al 50% e con picchi per minima del 65%, per media del 77% e per massima del 92%) so per certo che con un RR minimo del 125% (quindi 1:1,25) chiuderò statsiticamente in profitto soprattutto con l’utilizzo dell’Antimartingala.
MA COS’E’ L’ANTIMARTINGALA?
E’ una tecnica di Money Management con la quale:
- Si massimizzano i profitti perché, una volta inserita e partita la prima operazione ad un prezzo specifico con un lottaggio specifico sulla base del capitale che si decide di investire, sulla base della leva che si ha a disposizione e sulla base di margini percentuali che la rendono più o meno aggressiva a mercato (tutte istruzioni che i miei Google Sheets mi restituiscono su un foglio specifico in maniera totalmente automatica), si inseriscono altri ordini superiore, se oeprazione Long, inferiori se operazione Short, che aumenteranno i profitti soprattutto in caso di forte direzionalità tra il livello di ingresso ed il target.
- Si registrano performances inarrivabili con la singola operazione (per operazioni intraday il ROI va dal 30 al 210% per ogni singola operazione. Ovviamente cresce su operazioni multiday in cui si raggiunge anche il 1000%).
- Si riduce il rischio al capitale che si decide di investire in quella circostanza mettendo a disposizione sul conto, se non si ha l’ausilio dell’EA ROITRADING™ che promuovo, soltanto quello di cui si può decidere se rischiarne una parte oppure il 100% (ovviamente, in caso di perdita ed anche nel caso peggiore, resterà sempre una cifra sul conto perché i Broker più consenzienti chiudono qualsiasi posizione per Margin Call al massimo al 30% del margine impegnato).
Ed ora che ho introdotto l’Antimartingala posso spiegarti il motivo per il quale ho inserito specifiche formule nelle celle sottostanti.
Nelle celle B15 e B16, in cui sono contenuti rispettivamente i valori 21,23 e 20,89, ho calcolato, basandomi prima sulla variazione percentuale che l’Inversa della Normale mi restituisce, ovvero quella variazione che ha una probabilità del 99,7% di registrarsi a mercato, che ovviamente resta quasi sempre immutata perché calcolata sempre sullo stesso campione medio della media di tutte le variazione percentuali tra un giorno e l’altro di contrattazione, organizzati in maniera tale che ogni giorno dell’anno sia messo in relazione con lo stesso di tutti gli anni precedenti e successivamente basandomi dopo sulla variazione percentuale implicita ed attesa per quel giorno, o quella settimana specifica.
Nel secondo caso si riesce inevitabilmente ad adattare l’aggressività dell’Antimartingala, con specifici margini, alla volatilità specifica di quel giorno, o quella settimana, per ridurre al minimo le possibilità che la piramidazione sia poco o troppo aggressiva.
Nel caso di Files con aggiornamento automatico questa informazione, la distanza effettiva dei livelli per l’Antimartingala, ovvero quella contenuta nella cella B16, viene presa in considerazione all’interno di una serie di formule con le quali i Google Sheets calcolano autonomamente ed automaticamente, ad ogni aggiornamento e variazione, i margini con i quali è necessario montare l’Antimartingala.
Nel caso specifico si monterà un’Antimartingala che ha una distanza, tra un livello e l’altro, pari a 20,89 pips.
Nelle celle immediatamente inferiori, quindi B17 e B19, abbiamo rispettivamente la distanza dal target prima in pips e poi identificata col livello specifico.
Per quanto riguarda la distanza risultante dalla formula inserita nella cella B17, quella restituita in pips, viene calcolata prendendo in esame la variazione percentuale implicita ed attesa per il giorno in corso.
L’altra, quella identificata con lo specifico livello di prezzo, è identificata sempre con lo stesso dato e rimane uguale anche in relazione ad ogni singolo aggiornamento automatico di prezzo perché è calcolata sulla chiusura del giorno precedente al quale si sottrae o si aggiunge, a seconda che sia negativa o positiva, la variazione percentuale implicita ed attesa.
In entrambi i casi è stato necessario agire per mantenere fisso il target per 2 motivi:
- Restituire lo stesso dato in termini di target ad ognuno degli utilizzatori anche se questi si collegano in orari differenti della giornata o della settimana
- Per restituire un valore OUT, quindi consiglio di restare fuori dal mercato se il target è stato raggiunto o superato nelle ore o nei giorni precedenti.
A questo punto sono giunto al valore incriminato, il valore OUT restituito in funzione dell’Inversa della Normale.
Questo è il valore che sta impedendo ai Google Sheets, giustamente ovviamente, di non restituire segnali.
MA PERCHE’?
Perché l’Inversa della Normale restituisce la variazione percentuale che ha una probabilità pari al 99,7% che si registri al mercato, quindi quella più probabile calcolata sui valori di chiusura giornaliera in questo caso, e rimane sempre fissa.
Su questo risultato ho inserito un filtro che dica di entrare a mercato se la variazione percentuale attesa è minore o maggiore rispettivamente al valore negativo e valore positivo dell’Inversa della Normale.
Statisticamente cosa sta accadendo?
Semplicemente che, in questi giorni della seconda settimana di Marzo, sono previsti valori di variazione percentuale implicita ed attesa per ogni singolo strumento finanziario del portafoglio ROITRADING™ compresi tra il valore negativo e quello positivo che l’Inversa della Normale ci restituisce e non sono né minori e ne maggiori.
Ma ti dirò di più.
PERCHE’ E’ NECESSARIO?
Perché con l’Antimartingala soprattutto abbiamo la necessità di filtrare al massimo i movimenti troppo piccoli ed aumentare le probabilità di intercettare quelli che ci diano la possibilità di registrare performance almeno superiori all’80% anche nel caso di operazioni intraday.
Questo ovviamente non è sempre possibile ed in passato abbiamo chiuso operazioni anche col 30% di ROI.
COME HO RISOLTO QUESTA SITUAZIONE?
Premetto che ogni singolo ROI deve essere messo in relazione all’affidabilità analitica di ogni singolo strumento finanziario e, tramite la Formula di Kelly è necessario sapere il RR specifico per ogni singolo ROI affinchè riduciamo al minimo la possibilità di chiudere in perdita ogni 100 operazioni.
Per ovviare a questo problema, avendo sia i ROI% minimi, medi e massimi per ogni orizzonte temporale, sia le percentuali di affidabilità analitica, anche in questo caso minima, media e massimo, so per certo che con un RR di 1:1,25 è sufficiente chiudere in estremo profitto ogni 100 operazioni.
Quindi, per garantirmi un RR di 1:1,25 anche su un ROI molto basso, ho inserito una forzatura matematica con la quale in casi simili rischio una percentuale minore del capitale che metto a disposizione.
ED ORA CONTINUIAMO.
Nella cella B21 ho identificato la direzionalità specifica per il giorno o la settimana in corso (ricordo che il foglio Output in questione è relativo a GBPUSD ed è stato strutturato su serie storica giornaliera così da restituirci segnali Daily con orizzonte temporale di 1/ giorni… Per orizzonti temporali più lunghi ho strutturato file Weekly costruiti su serie storiche settimanali che restituiscono informazioni specifiche in relazione a quei dati) e nelle celle immediatamente inferiori una formula che conferma la concordanza Long o Short tra il dato che l’Ulcer Index e questo ultimo indicatore restituiscono.
Nel caso in cui sia l’Ulcer Index che l’Indicatore di Operatività restituiscano COMPRA e Long, oppure VENDI e Short, il file restituirà rispettivamente CONCORDANZA LONG e CONCORDANZA SHORT, inevitabile per avere ulteriore conferma di ingresso a mercato.
Tutte informazioni di filtraggio anch’esse inserite nel filtro IN e OUT.
Nella cella B24 ho inserito una formula che calcola se c’è possibilità di inserire l’Antimartingala in funzione del target ed in relazione alla distanza effettiva con la quale montarla e subito accanto se l’aggiornamento automatico è stato effettuato correttamente (questo per evitare di inserire informazioni che ancora non sono state correttamente aggiornate).
L’ultimo filtro da prendere in considerazione è il filtro che ci indica se è possibile, o meno, lasciar correre l’operazione, se giornaliera, oltre le 19 del giorno, se settimanale, oltre le 23 del venerdì sera e lo si trova nella cella D20.
Lavora in funzione del secondo filtro In e OUT inserito nella cella C20 che prende in considerazione la consecutività degli esiti che l’Ulcer Index ci restituisce giorno per giorno.
Nella parte finale dello stesso foglio abbiamo a disposizione i margini specifici con i quali montare l’Antimartingala relativi al foglio specifico sul quale sono calcolati e sul quale, in funzione di questi, i Google Sheets indicano quali sono i livelli, ed il relativo lottaggio, con cui montarla nella piattaforma.
Nel caso specifico il foglio dell’Antimartingala non restituisce nulla perché oggi non si deve entrare a mercato sul Cable.