I 7 migliori libri sul trading algoritmico del 2024

Che tu sia un principiante o un professionista, la nostra lista dei sette migliori libri sul trading algoritmico per il 2024 è una miniera di conoscenze, approfondimenti e strategie esperte.

Il trading algoritmico ha la reputazione di essere un po' un rompicapo per i principianti. Si tratta di una disciplina ampia, con alcuni aspetti che richiedono una discreta padronanza della matematica e della statistica. Quindi, a prima vista può sembrare un po' intimidatorio. Ma ecco la parte interessante: i concetti generali sono in realtà piuttosto facili da comprendere e gli aspetti più complessi possono essere padroneggiati progressivamente, un passo alla volta.

Se sei un autodidatta come la maggior parte di noi in questa comunità, ecco una miniera di materiale di lettura che potrebbe trasformarti in un asso del trading algoritmico più velocemente di quanto pensi.

Inizieremo chiarendo cosa sono realmente gli algoritmi e il trading algoritmico, per poi tuffarci direttamente nella tua nuova lista di letture per il 2024. Preparati a sfogliare le pagine!

Cos'è il trading algoritmico?

Gli algoritmi di trading, spesso denominati trading algoritmico o algo-trading, utilizzano un programma informatico che segue una serie specifica di istruzioni, o algoritmo, per svolgere attività di trading.

👉 Il bello? Questo metodo può potenzialmente generare profitti a una velocità e frequenza che lascerebbero indietro anche il trader umano più veloce.

Queste istruzioni algoritmiche si basano su tempistiche, prezzi, quantità e altri modelli matematici. L'algo-trading non solo offre interessanti opportunità di profitto, ma migliora anche la liquidità del mercato e introduce un approccio sistematico al trading.

Per il mercato delle criptovalute, abbiamo fornitori come noi - Bitsgap - che hanno automatizzato per te strategie di trading ampiamente utilizzate. In questo modo ti risparmi il lavoro minuzioso di codificare l'algoritmo a mano. Puoi invece mettere in pratica strategie collaudate senza digitare una sola riga di codice.

Tuttavia, se sei desideroso di creare il tuo algoritmo personalizzato, abbiamo una fantastica selezione di libri che ti guideranno in questo viaggio. Immergiamoci!

I migliori libri sul trading da leggere sugli algoritmi

I migliori libri sugli algoritmi per principianti: i libri sugli algoritmi di trading del Dr. Chan e il classico di Davey

Il tuo primo obiettivo è acquisire una solida comprensione delle nozioni di base. È più facile evitare discussioni matematiche complesse finché non hai una buona padronanza dei fondamenti. Per aiutarti a iniziare il tuo viaggio, abbiamo trovato un paio di libri fantastici, entrambi del Dr. Ernest Chan:

• Quantitative Trading: How to Build Your Own Algorithmic Trading Business: in questo libro, il Dr. Chan offre una brillante panoramica sulla creazione di un sistema di trading quantitativo “al dettaglio”, sfruttando strumenti come MatLab. Rende l'argomento incredibilmente accessibile, lasciandoti con la sensazione di “aver capito tutto”. Sebbene tralasci alcuni dettagli, è un'introduzione fantastica al funzionamento interno del trading algoritmico.
• Algorithmic Trading: Winning Strategies and Their Rationale: il dottor Chan ha accennato al momentum, al mean reversion e alle strategie ad alta frequenza nel suo primo libro e qui approfondisce l'argomento con tantissimi dettagli sull'implementazione, anche se con alcuni calcoli matematici complessi (si pensi ai filtri di Kalman o al CADF). Il codice si basa molto su MatLab, ma può essere adattato a C++, Python o R.

Un avvertimento: entrambi i libri contengono molti esempi relativi a MatLab. Quindi, se le vostre competenze in MatLab sono ancora in fase di sviluppo, potreste trovare alcune parti impegnative.

Sebbene il termine “trading algoritmico” sia presente nel titolo, nessuno dei due libri fornisce una guida passo passo su come collegare un modello o un sistema MatLab al mercato per il trading algoritmico in tempo reale.

Ma non preoccupatevi! Un prezioso consiglio di un recensore di Amazon chiamato ETO Trader indica una soluzione semplice: una ricerca su Google di “MatLab as an Automated Execution System” vi porterà a un articolo del Dr. Chan che illustra come collegare MatLab a Interactive Brokers attraverso un'interfaccia MatLab di terze parti.

Infine, anche se il termine “quant” non è espressamente menzionato nel titolo, potete scommettere che i modelli sono basati sui principi quantistici. Quindi, se state cercando oscillatori, Gann o MACD, questi libri potrebbero non fare al caso vostro.

Considerate anche il classico:

• Building Winning Algorithmic Trading Systems di Kevin Darvey, che può diventare un gioiello inestimabile nella vostra biblioteca di riferimento sul trading, guidandovi attraverso la complessa metodologia di un day trader che opera con denaro reale. Sia che stiate valutando un sistema di trading esistente o sviluppandone uno nuovo, questo libro fornisce un approccio approfondito su come testare, analizzare statisticamente e convalidare le vostre idee di trading. Non si concentra tanto sugli aspetti tecnici dei sistemi, quanto piuttosto sulla trasformazione di una semplice idea in un sistema di trading potenzialmente redditizio.

Tuttavia, è fondamentale tenere presente che Darvey non è un programmatore professionista. Di conseguenza, il suo codice di programmazione rispecchia alcune tipiche insidie dei programmatori principianti, come l'uso frequente di abbreviazioni criptiche, che lo rendono piuttosto difficile da leggere e da correggere. La sezione dedicata al Monte Carlo riguarda più l'utilizzo dello strumento scaricabile che la creazione di uno proprio. Detto questo, il linguaggio semplice del libro lo rende una lettura facile e piacevole.

👉 Tutti e tre i libri richiedono una solida conoscenza dell'analisi tecnica. Tuttavia, se avete dubbi sulla vostra esperienza in materia, non preoccupatevi! Considerate l'idea di iniziare il vostro percorso con “The Art and Science of Technical Analysis”. Una volta acquisite le conoscenze necessarie, sarete pronti per esplorare in profondità gli altri tre libri.

Libri sugli algoritmi in finanza: Livello avanzato

Python for Finance: Mastering Data-Driven Finance

Il libro del Dr. Yves J. Hilpisch si concentra principalmente sulla panoramica degli strumenti e dei pacchetti disponibili nello stack scientifico: numpy, pandas, scipy, scikit-learn e altri ancora. Questo aspetto rende il libro una risorsa di riferimento inestimabile. Tuttavia, tenete presente che alcune parti del libro potrebbero essere leggermente obsolete, anche se facilmente aggirabili.

Il libro rimane radicato nelle basi di Python e nei suoi pacchetti. Quindi, prima di immergervi in altri libri relativi a Python che vi consigliamo, vi suggeriamo di leggere questo libro. Siate consapevoli che le spiegazioni finanziarie effettive sono minime. Di conseguenza, se non avete una solida comprensione di alcuni concetti finanziari, alcuni degli esempi dell'autore potrebbero essere difficili da comprendere. Pertanto, il libro è più adatto a chi ha una base solida in finanza, compreso il calcolo stocastico, ma solo una conoscenza di base di Python.

Machine Learning for Algorithmic Trading

Per cominciare, Stefan Jansen, autore di “Machine Learning for Algo Trading” e fondatore e CEO di Applied AI, presume che il lettore abbia una solida conoscenza di una moltitudine di concetti e definizioni finanziarie. Pertanto, è essenziale avere una solida conoscenza dei concetti finanziari, di investimento e di programmazione prima di immergersi nella lettura di questo libro. È indispensabile una buona padronanza di Python, poiché il codice di Jansen, scritto da una mano esperta, può essere complesso e talvolta privo di spiegazioni approfondite.

Tuttavia, se sei già un professionista esperto in questi settori e desideri approfondire le tue conoscenze di ML, nonché imparare a progettare e testare strategie di trading automatizzate per i mercati reali utilizzando strumenti come pandas, TA-Lib, scikit-learn, LightGBM, SpaCy, Gensim, TensorFlow 2, Zipline, backtrader, Alphalens e pyfolio, allora questo libro è il tuo biglietto vincente.

Un recensore ha sottolineato un potenziale svantaggio: il libro si basa molto sulle risorse e sulle librerie di Quantopian, che purtroppo ha chiuso i battenti nel novembre 2020. Se le future revisioni passeranno all'uso, ad esempio, delle API LEAN di QuantConnect, il libro potrebbe riconquistare il suo status di acclamato. Tuttavia, Jansen è raggiungibile tramite GitHub per qualsiasi domanda, quindi potrebbe avere delle soluzioni per aggirare questo ostacolo.

Nel complesso, si tratta di un tomo corposo (800 pagine) che fornisce una guida completa su come lavorare con fonti di dati di mercato, fondamentali e alternative, come dati tick, barre minute e giornaliere, notizie finanziarie o immagini satellitari per generare segnali negoziabili.

Advances in Financial Machine Learning

Hai una solida base di statistica, analisi delle serie temporali, machine learning, gestione di portafogli e Python? Allora Advanced in Financial Machine Learning è un tesoro che aspetta solo di essere esplorato! In caso contrario, ti consigliamo di acquisire prima una solida comprensione di questi argomenti fondamentali prima di avventurarti in questo testo avanzato.

Per i lettori esperti e competenti, questo libro offre una ricchezza di approfondimenti su argomenti complessi come la parità di rischio gerarchica, i test di esplosività, gli stimatori di entropia, i rapporti di Sharpe deflazionati e, soprattutto, le trappole del backtesting, che l'autore Marcos López de Prado approfondisce con notevole profondità.

È importante notare che il libro afferma con coraggio il suo approccio indipendente dal modello fin dall'inizio. Al contrario, punta lo sguardo sul panorama generale della modellizzazione, evitando abilmente modelli individuali come le regressioni lineari o le foreste casuali.

👉 E indovinate un po'? Se vi trovate a grattarvi la testa o se la vostra curiosità è stata stuzzicata, potete rivolgere le vostre domande direttamente al dottor de Prado. Questo è ciò che chiamiamo un servizio clienti di livello platino! Tenete presente, tuttavia, che l'autore è specializzato nel campo dell'investimento quantitativo sistematico, che è più orientato al trading che all'investimento quotidiano.

Indicatori statisticamente validi per la previsione dei mercati finanziari: algoritmi in C++

Indicatori statisticamente validi è un libro indispensabile per ogni trader impegnato. Sebbene presentato in uno stile semi-introduttivo, è ricco di intuizioni preziose, che potrebbero farvi risparmiare anni di tentativi ed errori nella codifica degli indicatori.

Il libro eccelle nello spiegare come stabilizzare gli indicatori anticipatori per una maggiore affidabilità statistica, promettendo posizioni di acquisto e vendita più redditizie. Offre anche tecniche per discernere se i risultati fluttuanti sono dovuti al vostro sistema o alla stagnazione del mercato, potenziali soluzioni per il primo caso, esplora le sfide della combinazione di più mercati in sistemi e introduce la Teoria di Janus, una strategia che Masters utilizza personalmente.

Tuttavia, preparatevi a rimboccarvi le maniche: Masters non fornisce il codice finale. Per trarre il massimo vantaggio dalla sua esperienza, dovrete interpretare i suoi consigli, condurre test rigorosi e possedere competenze avanzate di programmazione in C++.

👉 Se desiderate approfondire l'opera di Masters, potete trovare molti dei suoi libri pubblicati sulla sua pagina dedicata su Amazon. Sfogliateli con calma e scoprite quello che più vi interessa.

Conclusione

Certo, potete avventurarvi nell'entusiasmante impresa di creare un algoritmo di trading da zero. Se siete pronti per questo grande viaggio, i libri sul trading algoritmico che abbiamo segnalato saranno la vostra fidata mappa. Questo percorso richiede una solida conoscenza della matematica, della finanza e, sì, anche delle competenze di programmazione, anche in più linguaggi. Se siete dei maghi della tecnologia con un paio di master alle spalle, siamo certi che eccellerete.

Ma cosa succede se non rientri in questa descrizione? Beh, è qui che entriamo in gioco noi. Bitsgap può essere il tuo compagno di trading crypto definitivo (e forse l'unico di cui avrai mai bisogno), consentendoti di automatizzare le tue strategie di trading senza scrivere una sola riga di codice. Ci pensiamo noi.

Allora, perché non cogliere questa opportunità e prendere in considerazione l'iscrizione a una prova di una settimana oggi stesso?

FAQ

Potete consigliarmi il miglior libro sul day trading?

Sì, certo che possiamo! Se stai cercando i migliori libri sul day trading, ti consigliamo Day Trading QuickStart Guide di Troy Noonan. Questo gioiellino ha già trasformato centinaia di lettori in day trader di successo grazie alle conoscenze precise racchiuse nelle sue pagine. Pensato per aiutare i principianti a capire se il day trading fa al caso loro, il libro è suddiviso in quattro sezioni illuminanti. La prima sezione si concentra sull'idoneità personale. La seconda parte è un corso di perfezionamento sui fondamenti, che copre tutto, dal funzionamento dei mercati, ai tipi di operazioni, all'arte di comprendere i grafici. Passando alla terza sezione, acquisirai le competenze necessarie per comprendere e analizzare le informazioni, illustrate con esempi pratici per cogliere le opportunità ed evitare le insidie. La sezione finale dà vita a tutte queste informazioni, offrendo consigli su come adattare le strategie alle esigenze individuali. Con il suo tono amichevole, chiaro e diretto, il libro è un tesoro di conoscenze, ma rimane incredibilmente accessibile.

Quali sono i migliori algoritmi di trading?

I “migliori” algoritmi di trading sono un mix vivace, che cambia drasticamente in base alla strategia, agli obiettivi e alle condizioni di mercato. Questi sono alcuni algoritmi di trading comunemente utilizzati: mean reversion, algoritmi basati sul momentum, arbitraggio statistico, pair trading, algoritmi di analisi sentimentale e trading ad alta frequenza. Ricorda, il “miglior” algoritmo è come un abito su misura: deve adattarsi ai tuoi obiettivi di trading, alla tua propensione al rischio e al tuo orizzonte di investimento.

Cosa sono gli algoritmi di investimento?

Gli algoritmi di investimento sono un insieme predefinito di istruzioni in grado di eseguire operazioni con una velocità e una frequenza notevoli. Sfruttando la potenza dei modelli matematici e l'acuta supervisione dell'intelligenza umana, questi algoritmi prendono decisioni in frazioni di secondo sull'acquisto o la vendita di una vasta gamma di attività finanziarie, comprese le criptovalute.

Cos'è il trading algoritmico intraday?

Il trading algoritmico intraday prevede l'utilizzo di programmi automatizzati per aprire e chiudere posizioni di trading nell'arco della stessa giornata. Entrando e uscendo rapidamente dalle posizioni, gli algoritmi intraday mirano ad accumulare piccoli guadagni che si sommano su molte operazioni in un breve periodo di tempo.

Come imparare il trading algoritmico?

Padroneggiare il trading algoritmico richiede l'apprendimento di diverse discipline. Inizia studiando la finanza per comprendere i mercati. Poi impara un linguaggio di programmazione come Python per codificare le strategie di trading. È inoltre essenziale comprendere gli algoritmi, le strutture dei dati e la modellizzazione finanziaria. Non preoccuparti, hai degli alleati: compagni fidati come Khan Academy e Coursera sono qui per guidarti, offrendo corsi gratuiti e a pagamento su questi argomenti stimolanti.

Poi è il momento di mettere in pratica la teoria! Affina le tue strategie su piattaforme di trading simulato senza rischiare un centesimo. Piattaforme come Interactive Brokers e Alpaca sono come dei campi di allenamento, che forniscono conti di trading simulato dove puoi testare i tuoi algoritmi con denaro virtuale. Poi, unisciti alle comunità online per acquisire conoscenze da trader esperti. Infine, prova le strategie sui dati storici prima di passare al trading reale.

Una volta dimostrata la tua abilità nelle prove, sei pronto per il grande palcoscenico. Inizia con piccoli importi, ma ricorda che l'apprendimento non finisce mai. I mercati sono mutevoli, in continua evoluzione, e la tua padronanza deve evolversi con loro.