Capire le Bande di Bollinger

Le Bande di Bollinger sono un noto indicatore di volatilità sviluppato da John Bollinger. Servono a rispondere alla domanda: il prezzo è troppo alto o troppo basso in termini relativi?

Quale delle seguenti affermazioni è errata?

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Che cos’è il trading finanziario, perché si fa trading e qual è la differenza tra trading tecnico e value investing? Questo capitolo risponde a tutte queste domande e non solo. Imparerai anche strumenti utili per esplorare i dati di trading, generare grafici e come implementare e fare il backtest di una semplice strategia di trading in Python.

Exercise 1: Che cos’è il financial trading Exercise 2: Il concetto di trading Exercise 3: Traccia un grafico a linee di una serie temporale Exercise 4: Traccia un grafico a candele Exercise 5: Prendere confidenza con i tuoi dati di trading Exercise 6: Ricampiona i dati Exercise 7: Traccia un istogramma dei rendimenti Exercise 8: Calcola e traccia le SMA Exercise 9: Trading finanziario con bt Exercise 10: Il processo bt Exercise 11: Definisci e backtesta una strategia semplice

Immergiamoci nel mondo degli indicatori tecnici, uno strumento utile per costruire segnali di trading e sviluppare strategie. Ti familiarizzerai con i tre principali gruppi di indicatori, tra cui medie mobili, ADX, RSI e Bande di Bollinger. Alla fine di questo capitolo, sarai in grado di calcolare, tracciare e comprendere le implicazioni degli indicatori in Python.

Exercise 1: Medie mobili come indicatori di trend Exercise 2: Calcola e traccia due EMA Exercise 3: SMA vs. EMA Exercise 4: Indicatore di forza: ADX Exercise 5: Capire l'ADX Exercise 6: Calcolare l'ADX Exercise 7: Visualizza l'ADX Exercise 8: Indicatore di momentum: RSI Exercise 9: Comprendere l'RSI Exercise 10: Calcolare l'RSI Exercise 11: Visualizza l'RSI Exercise 12: Indicatore di volatilità: Bande di Bollinger Exercise 13: Capire le Bande di Bollinger

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Exercise 14: Implementare le Bande di Bollinger

Ora sei pronto per costruire segnali e usarli per creare strategie di trading. Conoscerai i due principali stili di strategie: trend following e mean reversion. Lavorando con dati reali di azioni, farai esperienza pratica nell’implementazione e nel backtest di queste strategie e diventerai più familiare con i concetti di ottimizzazione della strategia e benchmarking.

Exercise 1: Segnali di trading Exercise 2: Comprendere i segnali di trading Exercise 3: Crea una strategia basata su segnali SMA Exercise 4: Costruisci una strategia di segnali basata sulla EMA Exercise 5: Strategie trend-following Exercise 6: Costruisci un segnale di incrocio EMA Exercise 7: Costruisci e backtesta una strategia trend-following Exercise 8: Strategia di mean reversion Exercise 9: Abbina i segnali alle strategie Exercise 10: Costruisci un segnale basato sull'RSI Exercise 11: Crea e backtesta una strategia di mean reversion Exercise 12: Ottimizzazione e benchmarking delle strategie Exercise 13: Esegui un'ottimizzazione della strategia Exercise 14: Esegui un benchmarking della strategia

Come sta performando la tua strategia di trading? È il momento di esaminare le statistiche dettagliate dei risultati del backtest della strategia. Conoscerai metriche di performance utili, come rendimenti, drawdown, rapporto di Calmar, rapporto di Sharpe e rapporto di Sortino. Infine, metterai tutto insieme imparando a ottenere questi rapporti dai risultati del backtest e a valutare la performance della strategia su base corretta per il rischio.

Exercise 1: Analisi dei ritorni della strategia Exercise 2: Rivedi i risultati di rendimento di un backtest Exercise 3: Traccia gli istogrammi dei rendimenti di un backtest Exercise 4: Confronta i risultati di rendimento di più strategie Exercise 5: Drawdown Exercise 6: Valuta le performance con i drawdown Exercise 7: Calcola e verifica il rapporto di Calmar Exercise 8: Sharpe ratio e Sortino ratio Exercise 9: Valuta la performance della strategia con il rapporto di Sharpe Exercise 10: Valuta la performance della strategia con il rapporto di Sortino Exercise 11: Congratulazioni!