1. Low Entropy Pattern
Michele Bogliardi
Low Entropy Pattern
Come si è già detto precedentemente il problema principale di chi opera in
borsa è prevedere l’andamento futuro dei prezzi.
Questa difficoltà 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 però ci permette di affermare
che l’evoluzione 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 l’evoluzione di un numero
enorme di variabili microscopiche.
L’idea alla base di questa nuova metodologia per sviluppare Trading Systems è
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 più o meno complessa che momentaneamente presenti
un valore di entropia relativamente troppo basso e che quindi offra un’elevata
probabilità di aumento d’entropia.
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 più
complessi saranno i pattern di prezzo, tanto più improbabile sarà una
distribuzione in cui essi permangono ordinati.
È 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:
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푆 = 푘 ∙ 푙표푔
dove  rappresenta la molteplicità dei pattern selezionati nella serie storica
=
푁!
푛1!푛2! ∙∙∙∙∙ 푛푛!
Se tale valore di entropia risultasse inferiore ad un valore stabilito si può
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 l’elevata probabilità 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 più ragione di esistere, né producono delle equity nel passato
significative.
Sono da considerare dunque dei Trading Systems “usa e getta”.
Come si è già detto questa metodologia può 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 dell’entropia 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):
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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 molteplicità dei pattern:
Altri esempi di Low Entropy Pattern Trading System su cross valutari:
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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
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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, cioè 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.