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Low Entropy Pattern

Michele Bogliardi
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Low Entropy Pattern Michele Bogliardi Low Entropy Pattern Come si 竪 gi detto precedentemente il problema principale di chi opera in borsa 竪 prevedere landamento futuro dei prezzi. Questa difficolt sta alla base della random walk theory applicata alla finanza, la quale afferma che i prezzi evolvano seguendo un cammino apparentemente casuale. Dal punto di vista fisico la random walk theory per嘆 ci permette di affermare che levoluzione temporale di una qualsiasi struttura definita (pattern) di prezzi debba avvenire sempre nella direzione di entropia crescente, in analogia a qualsiasi sistema termodinamico che rappresenti levoluzione di un numero enorme di variabili microscopiche. Lidea alla base di questa nuova metodologia per sviluppare Trading Systems 竪 quello di cercare nella distribuzione temporale dei prezzi di un qualsiasi strumento finanziario (o anche combinazione lineare di essi, nel caso di Spread Trading) una struttura pi湛 o meno complessa che momentaneamente presenti un valore di entropia relativamente troppo basso e che quindi offra unelevata probabilit di aumento dentropia. In parole semplici si cerca, nel disordine apparente di una distribuzione dei prezzi in funzione del tempo, qualche pattern che si presenti troppo ordinato. Operativamente si sceglie una famiglia di pattern sufficientemente complessi anche mediante algoritmi autocorrelativi, tenendo presente che tanto pi湛 complessi saranno i pattern di prezzo, tanto pi湛 improbabile sar una distribuzione in cui essi permangono ordinati. come immaginare una scimmia che digita a caso un tasto di una tastiera e casualmente continui a scrivere parole di senso compiuto.
Low Entropy Pattern Per questo insieme di pattern selezionati si calcola il corrispondente valore di entropia in una serie temporale di qualsiasi Asset, in cui si possa applicare attendibilmente la random walk theory, applicando la formula classica: Michele Bogliardi = dove rappresenta la molteplicit dei pattern selezionati nella serie storica = ! 1!2! ! Se tale valore di entropia risultasse inferiore ad un valore stabilito si pu嘆 pensare di operare in quel mercato sfruttando la tendenza intrinseca della serie temporale a ristabilire un valore massimo di entropia, mediante un Trading System che sfrutti lelevata probabilit di presentazione di un determinato pattern. I Trading Systems che derivano da questa metodologia sono, per loro stessa natura, validi solo localmente per il determinato strumento finanziario e per un tempo limitato, infatti una volta ristabilito un valore di entropia elevato non hanno pi湛 ragione di esistere, n辿 producono delle equity nel passato significative. Sono da considerare dunque dei Trading Systems usa e getta. Come si 竪 gi detto questa metodologia pu嘆 essere applicata indifferentemente a qualsiasi tipo di Asset: future, forex, stock, ma anche a serie storiche sintetiche, come possono essere quelle che derivano da un pair trading o anche da un multiple spread trading. Vediamo qualche risultato operativo di trading system basati sulla ricerca di pattern a bassa entropia:
Low Entropy Pattern Calcolando il valore entropico di una serie di pattern applicati al future CL (crude oil) al 27 Ottobre 2014, viene evidenziato quello che presenta il valore minimo. Il trading system che procede verso un aumento dellentropia della serie temporale porta alla seguente equity: Lo stesso giorno (27 Ottobre 2014) un altro low entropy trading system applicato sul future TY (10 years Treasury): Michele Bogliardi
Low Entropy Pattern Lo stesso meccanismo per la determinazione del trading system usa e getta sul future GC (oro) applicato dal 10 Novembre 2014 fino al ristabilimento di un disordine medio nella molteplicit dei pattern: Altri esempi di Low Entropy Pattern Trading System su cross valutari: Michele Bogliardi EURUSD dal 10 novembre 2014:
Low Entropy Pattern Michele Bogliardi GBPUSD dal 27 ottobre 2014: AUDUSD dal 27 ottobre 2014:
Low Entropy Pattern Michele Bogliardi Ancora Low Entropy Pattern trading System su stock / ETF: 250 contratti SPY iniziati a tradare il 22 Ottobre 2014 500 contratti AXP con trading system che inizia il 29 ottobre 2014
Low Entropy Pattern Michele Bogliardi 1000 contratti GE con trading system che inizia il 29 ottobre 2014 Infine un esempio di Low Entropy Pattern Trading System applicato ad una distribuzione di prezzi artificiale, cio竪 ottenuto da uno spread trading. Nel caso in esame si tratta della differenza tra 2 contratti di future Treasury a 30 anni e a 10 anni. Il trading system ha inizio il 3 Novembre 2014.

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Low Entropy Pattern

  • 1. Low Entropy Pattern Michele Bogliardi Low Entropy Pattern Come si 竪 gi detto precedentemente il problema principale di chi opera in borsa 竪 prevedere landamento futuro dei prezzi. Questa difficolt sta alla base della random walk theory applicata alla finanza, la quale afferma che i prezzi evolvano seguendo un cammino apparentemente casuale. Dal punto di vista fisico la random walk theory per嘆 ci permette di affermare che levoluzione temporale di una qualsiasi struttura definita (pattern) di prezzi debba avvenire sempre nella direzione di entropia crescente, in analogia a qualsiasi sistema termodinamico che rappresenti levoluzione di un numero enorme di variabili microscopiche. Lidea alla base di questa nuova metodologia per sviluppare Trading Systems 竪 quello di cercare nella distribuzione temporale dei prezzi di un qualsiasi strumento finanziario (o anche combinazione lineare di essi, nel caso di Spread Trading) una struttura pi湛 o meno complessa che momentaneamente presenti un valore di entropia relativamente troppo basso e che quindi offra unelevata probabilit di aumento dentropia. In parole semplici si cerca, nel disordine apparente di una distribuzione dei prezzi in funzione del tempo, qualche pattern che si presenti troppo ordinato. Operativamente si sceglie una famiglia di pattern sufficientemente complessi anche mediante algoritmi autocorrelativi, tenendo presente che tanto pi湛 complessi saranno i pattern di prezzo, tanto pi湛 improbabile sar una distribuzione in cui essi permangono ordinati. come immaginare una scimmia che digita a caso un tasto di una tastiera e casualmente continui a scrivere parole di senso compiuto.
  • 2. Low Entropy Pattern Per questo insieme di pattern selezionati si calcola il corrispondente valore di entropia in una serie temporale di qualsiasi Asset, in cui si possa applicare attendibilmente la random walk theory, applicando la formula classica: Michele Bogliardi = dove rappresenta la molteplicit dei pattern selezionati nella serie storica = ! 1!2! ! Se tale valore di entropia risultasse inferiore ad un valore stabilito si pu嘆 pensare di operare in quel mercato sfruttando la tendenza intrinseca della serie temporale a ristabilire un valore massimo di entropia, mediante un Trading System che sfrutti lelevata probabilit di presentazione di un determinato pattern. I Trading Systems che derivano da questa metodologia sono, per loro stessa natura, validi solo localmente per il determinato strumento finanziario e per un tempo limitato, infatti una volta ristabilito un valore di entropia elevato non hanno pi湛 ragione di esistere, n辿 producono delle equity nel passato significative. Sono da considerare dunque dei Trading Systems usa e getta. Come si 竪 gi detto questa metodologia pu嘆 essere applicata indifferentemente a qualsiasi tipo di Asset: future, forex, stock, ma anche a serie storiche sintetiche, come possono essere quelle che derivano da un pair trading o anche da un multiple spread trading. Vediamo qualche risultato operativo di trading system basati sulla ricerca di pattern a bassa entropia:
  • 3. Low Entropy Pattern Calcolando il valore entropico di una serie di pattern applicati al future CL (crude oil) al 27 Ottobre 2014, viene evidenziato quello che presenta il valore minimo. Il trading system che procede verso un aumento dellentropia della serie temporale porta alla seguente equity: Lo stesso giorno (27 Ottobre 2014) un altro low entropy trading system applicato sul future TY (10 years Treasury): Michele Bogliardi
  • 4. Low Entropy Pattern Lo stesso meccanismo per la determinazione del trading system usa e getta sul future GC (oro) applicato dal 10 Novembre 2014 fino al ristabilimento di un disordine medio nella molteplicit dei pattern: Altri esempi di Low Entropy Pattern Trading System su cross valutari: Michele Bogliardi EURUSD dal 10 novembre 2014:
  • 5. Low Entropy Pattern Michele Bogliardi GBPUSD dal 27 ottobre 2014: AUDUSD dal 27 ottobre 2014:
  • 6. Low Entropy Pattern Michele Bogliardi Ancora Low Entropy Pattern trading System su stock / ETF: 250 contratti SPY iniziati a tradare il 22 Ottobre 2014 500 contratti AXP con trading system che inizia il 29 ottobre 2014
  • 7. Low Entropy Pattern Michele Bogliardi 1000 contratti GE con trading system che inizia il 29 ottobre 2014 Infine un esempio di Low Entropy Pattern Trading System applicato ad una distribuzione di prezzi artificiale, cio竪 ottenuto da uno spread trading. Nel caso in esame si tratta della differenza tra 2 contratti di future Treasury a 30 anni e a 10 anni. Il trading system ha inizio il 3 Novembre 2014.