Esempio pratico di dati storici (spiegato con ipotesi esplicite)

Cosa significano i dati storici

I dati storici sono un insieme di osservazioni passate che registri e utilizzi successivamente per calcoli, confronti o test. Nella pratica, includono solitamente elementi come timestamp, valori osservati (ad esempio, un prezzo) e talvolta campi aggiuntivi (ad esempio, lo spread o dettagli legati all’esecuzione). L’idea fondamentale è che i dati storici siano “dati di input del passato”, non una promessa su ciò che accadrà in futuro.

Un esempio pratico è utile perché ti costringe a dichiarare ogni ipotesi: quali date hai usato, come hai calcolato i rendimenti, quali costi hai applicato (o non applicato) e cosa succede quando i dati sono incompleti.

Come funziona un esempio pratico (con ipotesi esplicite)

Di seguito è riportato uno scenario che dimostra la meccanica dei dati storici senza fare affidamento su dati di mercato in tempo reale.

Configurazione dello scenario (tutte le ipotesi)

Supponi di analizzare una regola semplice utilizzando 10 osservazioni giornaliere consecutive.

1. Date: Giorno 1 a Giorno 10 sono fisse; non le cambierai.
2. Valori osservati: Hai un “prezzo medio” storico per ogni giorno. (Conosci già questi prezzi medi dal tuo dataset; non li stai recuperando in tempo reale.)
3. Definizione di rendimento: Definisci il rendimento giornaliero come (Close − Open) / Open per quel giorno.
4. Ipotesi sui costi costanti: Assumi un costo di transazione dello 0,10% per ogni operazione, applicato ogni volta che la regola dice “trade”. Se il tuo dataset non include costi, devi o (a) modellare i costi, o (b) riconoscere di aver testato una versione senza costi.
5. Logica della regola (regola di esempio): Opera nei giorni in cui il rendimento del giorno precedente è positivo. In quei giorni di trading, assumi di comprare all’Open del giorno successivo ed uscire al Close di quel giorno.
6. Ipotesi di esecuzione: Assumi di poter eseguire alle Open e Close registrate utilizzate nel dataset storico (nessuno slittamento).

Il mini dataset

Utilizza questi rendimenti storici per i Giorni 1–10. (Sono i tuoi valori registrati; trattali come dati forniti.)

• Giorno 1: Open 100, Close 102 → rendimento = 0,02 (2%)
• Giorno 2: Open 102, Close 101 → rendimento = -0,009803…
• Giorno 3: Open 101, Close 103 → rendimento = 0,019802…
• Giorno 4: Open 103, Close 103 → rendimento = 0
• Giorno 5: Open 103, Close 105 → rendimento = 0,019417…
• Giorno 6: Open 105, Close 104 → rendimento = -0,009523…
• Giorno 7: Open 104, Close 106 → rendimento = 0,019231…
• Giorno 8: Open 106, Close 107 → rendimento = 0,009434…
• Giorno 9: Open 107, Close 106 → rendimento = -0,009345…
• Giorno 10: Open 106, Close 108 → rendimento = 0,018868…

Applicazione della regola basata sui dati storici

La regola dipende dal segno del rendimento del giorno precedente.

• Non puoi operare al Giorno 1 perché non esiste un rendimento “del giorno precedente”. Quindi inizia a operare dal Giorno 2.

Assumi che i giorni di trading siano quelli in cui il rendimento del Giorno (t−1) è positivo.

• Giorno 2: rendimento precedente (Giorno 1) positivo → opera al Giorno 2. Rendimento netto = (rendimento Giorno 2) − 0,10% = -0,009803… − 0,001
• Giorno 3: rendimento precedente (Giorno 2) negativo → nessuna operazione al Giorno 3. Rendimento netto = 0
• Giorno 4: rendimento precedente (Giorno 3) positivo → opera al Giorno 4. Rendimento netto = 0 − 0,001
• Giorno 5: rendimento precedente (Giorno 4) zero → non positivo, quindi nessuna operazione al Giorno 5 (secondo questa regola). Rendimento netto = 0
• Giorno 6: rendimento precedente (Giorno 5) positivo → opera al Giorno 6. Rendimento netto = -0,009523… − 0,001
• Giorno 7: rendimento precedente (Giorno 6) negativo → nessuna operazione al Giorno 7. Rendimento netto = 0
• Giorno 8: rendimento precedente (Giorno 7) positivo → opera al Giorno 8. Rendimento netto = 0,009434… − 0,001
• Giorno 9: rendimento precedente (Giorno 8) positivo → opera al Giorno 9. Rendimento netto = -0,009345… − 0,001
• Giorno 10: rendimento precedente (Giorno 9) negativo → nessuna operazione al Giorno 10. Rendimento netto = 0

Cosa dimostra questo esempio

Questo scenario mostra cosa richiede solitamente l’uso dei dati storici:

• Una definizione chiara dei campi calcolati (come vengono calcolati i rendimenti).
• Una tempistica esplicita della regola (se usi informazioni del giorno precedente per agire il giorno successivo).
• Un’ipotesi sul modello di costo (qui, un costo fisso dello 0,10% per ogni operazione).
• Assunzioni sull’esecuzione (nessuno slittamento; usi Open/Close registrate).

Ipotesi diverse produrrebbero risultati diversi, anche mantenendo lo stesso dataset storico.

Limiti materiali e modalità di fallimento

I dati storici sono utili, ma hanno limiti che possono far divergere l’“esempio pratico” dai risultati reali.