Cos’è un Esempio Pratico di Overtrading? (Con Assunzioni)

Cos’è l’overtrading?

L’overtrading è il comportamento di effettuare un numero maggiore di tentativi di trading (ad esempio, aprire posizioni) rispetto a quanto giustificato dalla situazione, considerando il vantaggio effettivo e misurabile del trader. Il meccanismo centrale non riguarda la direzione delle operazioni, ma il volume di decisioni ed esecuzioni rispetto alla qualità e all’affidabilità del vantaggio sottostante.

Una distinzione cruciale riguarda meccaniche stabili e condizioni variabili:

• Meccaniche stabili: un numero eccessivo di tentativi tende ad aumentare l’esposizione a costi, slippage e varianza.
• Condizioni variabili: volatilità di mercato, spread/fee, qualità dell’esecuzione e processi decisionali personali possono alterare i risultati.

Poiché queste condizioni variano, l’overtrading è meglio compreso come un problema di rischio e processo, non come una strada garantita verso le perdite.

Come funziona un esempio pratico di overtrading?

Un esempio pratico utilizza input semplici per mostrare come un “maggior numero di tentativi” possa ridurre i risultati netti anche se singoli tentativi appaiono accettabili.

Distinguiamo tre livelli:

1. Movimento lordo atteso (prima dei costi)
2. Costi per tentativo (commissioni + spread + slippage, semplificati)
3. Numero di tentativi in un periodo

Assunzioni per l’esempio (dichiarate esplicitamente):

• Effettui N = 50 operazioni in un mese.
• Ogni operazione ha un modello di risultato semplificato identico: il risultato lordo è +1,00 per un’operazione vincente e -1,00 per una perdente.
• Il tasso di vincita è p = 45% e le perdite si verificano nel 55% dei casi.
• Il costo netto per operazione (tutte le frizioni di transazione combinate) è c = 0,20.
• L’esecuzione è “perfettamente costante” rispetto al modello, ovvero il costo c è costante per ogni operazione.
• Nessun effetto di capitalizzazione, nessuna variazione della dimensione della posizione, e nessun effetto aggiuntivo (come un cambiamento nella qualità delle decisioni) dopo le perdite.

Da queste assunzioni:

• Risultato lordo atteso per operazione = p·(+1,00) + (1−p)·(−1,00) = 0,45·1,00 + 0,55·(−1,00) = 0,45 − 0,55 = −0,10.
• Risultato netto atteso per operazione = Risultato lordo atteso − costo = −0,10 − 0,20 = −0,30.
• Risultato netto atteso su 50 operazioni = N·(−0,30) = 50·(−0,30) = −15,00 (nell’unità scelta).

Questa è la parte “esempio pratico”: aumentare il numero di tentativi incrementa l’impatto totale delle frizioni e l’incertezza complessiva realizzata.

Evidenza o esempio: cosa cambia quando si opera di più?

Per rendere il confronto concreto, manteniamo le stesse assunzioni ma confrontiamo due livelli di attività:

Scenario A: meno tentativi

• N = 10 operazioni
• Utilizzando lo stesso risultato netto atteso per operazione (−0,30), il risultato netto atteso = 10·(−0,30) = −3,00.

Scenario B: più tentativi (comportamento di overtrading)

• N = 50 operazioni
• Risultato netto atteso = 50·(−0,30) = −15,00.

Cosa mostra questo sotto le assunzioni: se il vantaggio sottostante non è sufficientemente forte da superare i costi (e se il tasso di vincita è sotto il livello di pareggio), allora un maggior numero di tentativi aumenta la perdita netta attesa totale.

Importante: i mercati reali raramente corrispondono alla semplificazione di “tasso di vincita costante e costo costante”. I risultati possono essere migliori o peggiori a seconda di spread/fee, volatilità, esecuzione e qualità delle decisioni del trader.

Limitazioni e rischi (modalità di fallimento rilevanti)

Anche un esempio numerico accurato ha dei limiti. Almeno una modalità di fallimento rilevante è che il comportamento cambia dopo un aumento della frequenza di trading.

Limitazioni rilevanti:

• Deriva della qualità decisionale: più tentativi possono aumentare la fatica, le reazioni impulsive e ridurre l’attenzione, peggiorando il tasso di vincita o l’esecuzione.
• Variabilità dei costi: gli spread, le commissioni e lo slippage spesso cambiano con liquidità e volatilità; assumere un valore c costante può sottostimare il rischio.
• Eccessiva semplificazione del modello: utilizzare risultati identici +1,00/−1,00 ignora le diverse entità delle operazioni, i riempimenti parziali e gli effetti diversi della durata delle operazioni.
• Nessuna garanzia sui risultati futuri: i dati storici su tasso di vincita e costi non assicurano risultati netti futuri.

Pertanto, l’“esempio pratico” non è una previsione; è una dimostrazione trasparente di come costi e vantaggio lordo negativo si combinano con un numero maggiore di operazioni.

Come puoi verificare autonomamente l’esempio pratico

Puoi verificare ogni valore calcolato direttamente dagli input indicati:

1. Calcola il risultato lordo atteso per operazione: p·(+1) + (1−p)·(−1).
2. Calcola il risultato netto atteso per operazione: risultato lordo atteso − c.
3. Moltiplica per N.

Ad esempio, se modifichi un’assunzione (come p, c o N), ricalcola gli stessi passaggi per vedere quanto il risultato netto è sensibile a tale cambiamento.

Se desideri approfondire la comprensione, la prossima domanda da porsi è: Quale tasso di vincita e livello di costo renderebbero il risultato netto atteso pari a zero secondo le tue assunzioni?