Cos’è l’overtrading?
L’overtrading è il comportamento di effettuare più tentativi di trading (ad esempio, aprire operazioni) di quanto la situazione giustifichi, dato il vantaggio reale e misurabile del trader. Il meccanismo centrale non è la direzione delle operazioni; è il volume di decisioni ed esecuzioni rispetto alla qualità e all’affidabilità dell’edge sottostante.
Una distinzione cruciale è tra meccaniche stabili e condizioni variabili:
- Meccaniche stabili: fare troppi tentativi tende ad aumentare l’esposizione a costi, slippage e varianza.
- Condizioni variabili: volatilità del mercato, spread/commissioni, qualità dell’esecuzione e processi decisionali personali possono cambiare i risultati.
Poiché queste condizioni variano, l’overtrading è meglio inteso come un problema di rischio e di processo, non come un percorso garantito verso le perdite.
Come funziona un esempio svolto di overtrading?
Un esempio svolto usa input semplici per mostrare come “più tentativi” possano ridurre i risultati netti anche se alcuni singoli tentativi sembrano accettabili.
Separiamo tre livelli:
- Movimento lordo atteso (prima dei costi)
- Costi per tentativo (commissioni + spread + slippage, semplificati)
- Numero di tentativi in un periodo
Assunzioni per l’esempio (dichiararle esplicitamente):
- Effettui N = 50 operazioni in un mese.
- Ogni operazione ha un modello di esito semplificato identico: il profitto o la perdita lorda è +1.00 per un’operazione vincente e -1.00 per un’operazione perdente.
- Il tasso di vincita è p = 45% e le perdite avvengono 55% delle volte.
- Il costo netto per operazione (tutte le frizioni di transazione combinate) è c = 0.20.
- L’esecuzione è “perfettamente coerente” con il modello, cioè il costo c è costante per ogni operazione.
- Nessuna capitalizzazione, nessun cambiamento della dimensione della posizione e nessun effetto aggiuntivo (come cambiare la qualità delle decisioni) si verifica 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 (nelle unità scelte).
Questa è la parte “esempio svolto”: aumentando il numero di tentativi aumenta l’impatto totale delle frizioni e l’incertezza totale realizzata.
Evidenza o esempio: cosa cambia quando fai più trading?
Per rendere il confronto concreto, mantieni le stesse assunzioni ma confronta due livelli di attività:
Scenario A: meno tentativi
- N = 10 operazioni
- Usando lo stesso netto atteso per operazione (−0.30), netto atteso = 10·(−0.30) = −3.00.
Scenario B: più tentativi (comportamento di overtrading)
- N = 50 operazioni
- Netto atteso = 50·(−0.30) = −15.00.
Cosa mostra questo, sotto le assunzioni: se l’edge sottostante non è abbastanza forte da superare i costi (e se il tasso di vincita è sotto il livello di pareggio), allora più tentativi aumentano la perdita netta attesa totale.
Importante: i mercati reali raramente corrispondono alla semplificazione “tasso di vincita costante e costo costante”. Gli esiti possono essere migliori o peggiori a seconda di spread/commissioni che cambiano, volatilità, esecuzione e la qualità delle decisioni del trader.
Limiti e rischi (modalità di fallimento materiali)
Anche un esempio numerico accurato ha dei limiti. Almeno una modalità di fallimento importante è che il comportamento cambia dopo l’aumento della frequenza di trading.
Limiti materiali:
- Deriva della qualità decisionale: più tentativi possono aumentare la fatica, reazioni impulsive e attenzione ridotta, il che può peggiorare il tasso di vincita o l’esecuzione.
- Variabilità dei costi: spread, commissioni e slippage spesso cambiano con liquidità e volatilità; assumere un c costante può sottostimare il rischio.
- Semplificazione eccessiva del modello: usare esiti identici +1.00/−1.00 ignora magnitudini diverse delle operazioni, partial fill e diversi effetti nel tempo in cui si resta in trade.
- Nessuna garanzia sui risultati futuri: il tasso di vincita storico e le condizioni di costo non assicurano risultati netti futuri.
Quindi il “worked example” non è una previsione; è una dimostrazione trasparente di come i costi e l’edge lordo atteso negativo si combinano con conteggi di trade più alti.
Come puoi verificare indipendentemente l’esempio svolto
Puoi verificare ogni valore calcolato direttamente dagli input dichiarati:
- Calcola il lordo atteso per operazione: p·(+1) + (1−p)·(−1).
- Calcola il netto atteso per operazione: lordo atteso − c.
- Moltiplica per N.
Ad esempio, se cambi una singola assunzione (come p, c o N), ricomputa gli stessi passaggi per vedere quanto il risultato netto sia sensibile.
Se vuoi approfondire la comprensione, la prossima domanda a cui rispondere è: Quale tasso di vincita e quale livello di costo renderebbero il netto atteso pari a zero, secondo le tue assunzioni?
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