Il nostro Filtro della Serie Storica è una potente lente d’ingrandimento sul mercato.
Utilizza un approccio statistico avanzato per analizzare la serie storica dei prezzi basata sulle candele giapponesi.
Questo strumento ti permette di filtrare attraverso una serie di metriche come la volatilità, il tipo di apertura, giorni specifici, gap di apertura, e pattern di candele.
La base di tutto ciò è la statistica inferenziale, che ti consente di fare inferenze sulla tendenza generale del mercato basandoti sui dati osservati.
Che tu voglia emulare le condizioni attuali del mercato o ricercare una condizione specifica, questo filtro è progettato per fornire un quadro chiaro e dettagliato delle tendenze storiche, aiutandoti a prendere decisioni di trading più informate.
Strumento per filtrare la serie storica dei prezzi (candele giapponesi) attraverso la selezione di una o più metriche come la volatilità, il tipo di apertura, giorni o mesi specifici, gap di apertura, pattern di candele, ecc..
Uno dei segreti di MetricAlgo è l’approccio statistico che ti permette di utilizzare e che probabilmente da solo ti sarebbe impossibile da ottenere, per questo il Filtro della serie è qualcosa di estremamente centrale e importante nella nostre analisi. Prima di descriverti questo strumento è importante capire cosa è la statistica “inferenziale” in modo che tu possa dare il giusto valore a questa feature che ti permetterà di fare moltissimi tipi di analisi. La statistica inferenziale è un ramo della statistica che si occupa di utilizzare i dati osservati per fare inferenze sulla popolazione da cui provengono. In altre parole, la statistica inferenziale è il processo di generalizzazione dei risultati ottenuti da un campione alla popolazione da cui il campione è stato estratto. La statistica inferenziale è uno strumento importante in molte discipline, tra cui la ricerca scientifica, la medicina, l’economia e la finanza. Ad esempio, la statistica inferenziale viene utilizzata per:
La statistica inferenziale si basa su un processo in due fasi: Raccolta dei dati e Analisi dei dati mentre “fare inferenza” significa trarre una conclusione da un insieme di dati o informazioni. In statistica, l’inferenza è il processo di generalizzazione dei risultati ottenuti da un campione alla popolazione da cui il campione è stato estratto.
Ecco alcuni esempi di inferenze:
Le inferenze possono essere fatte in modo deduttivo o induttivo. Le inferenze deduttive sono quelle in cui la conclusione è inevitabile dalle premesse. Ad esempio, la conclusione “i campi saranno bagnati” è inevitabile dalla premessa “piove”. Le inferenze induttive sono quelle in cui la conclusione è probabile, ma non inevitabile, dalle premesse. Ad esempio, la conclusione “il paziente potrebbe avere la malaria” è probabile, ma non inevitabile, dalla premessa “il paziente ha una febbre alta”. I risultati di MetricAlgo sono inferenze induttive e hanno quindi lo scopo di identificare i campi di probabilità che un determinato evento accada basandoci sul passato.
Le inferenze sono un processo importante nella ricerca scientifica e nella vita quotidiana. Ci consentono di imparare dal passato e di fare previsioni sul futuro. Tuttavia le inferenze sono veri e propri vantaggi statistici per il trader che sa trovarle e l’uso di questo Filtro è progettato proprio come strumento per il ricercatore.
Entriamo nel dettaglio di come funziona; definendo le parti corrette nel nostro contesto:
La popolazione in esame: la sequenza di candele dei prezzi, detta “serie storica”
Dati osservati: Ad esempio tutte le candele del giovedi, dei mesi di agosto dove la volatilità è tra 30 e 35% e il gap di apertura è positivo. Immaginiamo che il mercato oggi sia in questa condizione e che vorremmo sapere come si è comportato generalmente nel passato. Il Filtro serve a permettere queste “osservazioni”.
Analisi dei dati: Questi filtraggi ci permettono quindi di ottenere dei risultati, come ad esempio la probabilità che si guadagni comprando in questa condizione, o vendendo a quelle condizioni. Oppure il drawdown, il rendimento annuo, ecc… tutti risultati che poi a loro volta possono risultare più o meno dei vantaggi statistici.
Più Metriche utilizziamo in questo filtro e più si riduce la popolazione presa in esame (Dataset) e meno efficace è la statistica che ne consegue e vale anche il contrario, ad esempio delle similarità con la condizione attuale del mercato può dirci quali sono le probabilità storiche che si arrivi ad un certo livello di prezzo.
Applichiamo quindi questi concetti a ciò che facciamo con MetricAlgo e comprendiamo perchè questo Tool per filtrare è fondamentale per chi è alla ricerca di un vantaggio statistico su un determinato titolo azionario. Vediamo ora quali sono le parti principali di questo strumento per comprendere in che modo è possibile filtrare una serie storica:
La prima distinzione da fare è il “motivo” per cui sto cercando di filtrare la serie che sono principalmente 2:
Sebbene non ci sia una differenza tecnica tra le due motivazioni, a livello di utilizzo abbiamo reso più semplice la vita al ricercatore inserendo il pulsante “LIKE NOW” che non fa altro che resettare il filtro “leggendo” la situazione attuale e auto-impostando il filtro al posto tuo con le condizioni più simili ad oggi. Tuttavia è possibile effettuare ricerche “manuali” impostando i filtri principali che sono:
E’ importante precisare che, seppure non sia corretto generalizzare, non è consigliabile utilizzare risultati statistici come validi se il dataset preso in eseme conta meno di 30 elementi, ovvero la popolazione in eseme sia inferiore a 30. E’ molto importante sapere che la statistica è sempre più forte quando si ha un alto numero di campioni. Per questo motivo viene sempre indicato il numero di elementi su cui si basa l’analisi.
