Perché il target di volatilità del tuo backtest non misura il rischio che dovrebbe controllare

Una strategia punta a una volatilità annualizzata del 10%. Il backtest ne riporta una del 10,2%. Sembra abbastanza vicino, finché non scopri che il foglio di calcolo usato per dimensionare la posizione si basava sulla stima di volatilità del giorno prima, che il simulatore non applicava commissioni al variare della leva e che un salto notturno ha causato più danni di quanti il target fosse concepito per descrivere.

Prendiamo una semplice strategia su perpetual BTC: segue un segnale direzionale, dimensiona l’esposizione in base a un budget di volatilità annualizzata del 10% e aggiorna la posizione una volta al giorno. Questa regola è diffusa perché è facile da spiegare e da implementare. Vediamo cosa succede analizzando la posizione di una singola giornata.

Il segnale: una direzione desiderata senza unità di rischio

Alla chiusura di lunedì, il segnale indica una posizione long. Dice in quale direzione vuole esporsi la strategia, ma non quanta BTC detenere. Il target di volatilità fornisce la scala mancante.

Supponiamo che il conto abbia un capitale di $100,000 e che la strategia stimi una volatilità giornaliera di BTC del 2%. Il target annuale del 10% corrisponde a una volatilità giornaliera di circa 0.63%, calcolata dividendo il 10% per la radice quadrata di 252 giorni di contrattazione. La leva lorda è quindi circa 0.63% / 2%, cioè 0.315 volte il capitale: $31,500 di esposizione a BTC.

Già in questo calcolo così ordinato si nasconde un’ipotesi: la volatilità di BTC si comporta abbastanza come una distribuzione stabile da permettere alle variazioni giornaliere recenti di guidare l’esposizione di domani. Una stima di volatilità descrive i movimenti recenti. Non pone un limite al prossimo movimento.

Lo stimatore: quale 2%?

Usiamo la deviazione standard dei prezzi di chiusura su 20 giorni, annualizzata con la radice quadrata di 365, perché il perpetual viene negoziato ogni giorno. Con una volatilità giornaliera del 2%, si ottiene circa il 38.2% annualizzato. Usando invece 252 si ottiene circa il 31.7%: una differenza significativa nel dimensionamento dovuta soltanto alla convenzione di calendario.

Una finestra di 20 giorni reagisce rapidamente, ma 2 settimane tranquille possono ridurre la stima appena prima che la volatilità aumenti. Una finestra di 90 giorni è più stabile e più lenta. La volatilità ponderata esponenzialmente si colloca tra queste opzioni, con una propria emivita e una dipendenza dall’inizializzazione. Non esiste una scelta migliore in assoluto: il backtest dovrebbe indicare lo stimatore e mantenere fisse le sue impostazioni nel confronto dei risultati.

La marca temporale: quando si conosce il dato?

Se la chiusura di lunedì è inclusa nella stima, la strategia può usare quel dato solo una volta completata la chiusura di lunedì. A quel punto può inviare un ordine per un’esecuzione successiva, per esempio al primo prezzo disponibile di martedì nel simulatore. Eseguire l’ordine alla chiusura di lunedì permetterebbe al dimensionamento di reagire a un rendimento non ancora definitivo.

Questo significa anche che un ribilanciamento giornaliero non protegge continuamente il conto durante la giornata. La posizione di lunedì resta aperta durante il salto di martedì, anche se il segnale o la volatilità cambiano alle 10:00 UTC. È una scelta progettuale; il conto paper dovrebbe seguire lo stesso programma.

L’ordine: le variazioni di esposizione hanno un costo

Martedì la stima sale dal 2% al 3%. L’esposizione obiettivo scende da $31,500 a $21,000. Vendere $10,500 del perpetual non è gratis. Con una commissione taker di 5 punti base, la sola commissione ammonta a $5.25. Se la strategia attraversa lo spread e subisce un impatto di 3 punti base, si aggiungono circa $3.15. Il funding è una voce distinta: il flusso di cassa dipende dalla posizione detenuta alla marca temporale del funding e dal tasso effettivamente applicato.

Anche importi contenuti si sommano quando una strategia riduce il rischio dopo ogni fiammata e lo ripristina dopo ogni tregua. Riporta il turnover generato dalla regola di dimensionamento, oltre a commissioni, spread e impatto di quelle operazioni. Un target di volatilità senza attriti può trasformarsi silenziosamente in una strategia con turnover elevato.

Il risultato: un target non è una promessa sul rischio di coda

Immaginiamo che la volatilità stimata sia del 2% giornaliero e che la strategia detenga un nozionale di $31,500 a fronte di un capitale di $100,000. Prima del ribilanciamento programmato successivo, BTC scende del 12%. La perdita approssimativa a mercato è di $3,780, pari al 3.78% del capitale, prima di commissioni e funding. Un target annualizzato del 10% non ha impedito quella perdita: ha convertito una stima delle variazioni ordinarie in una dimensione della posizione.

Il rischio è più marcato se la regola non prevede un limite alla leva. Dopo un lungo periodo di calma, la volatilità stimata può diventare minima e la formula può richiedere una posizione superiore a quella consentita dal margine del conto o dalla capacità del mercato. Inserisci un limite nella regola di dimensionamento e includilo nel backtest. Poi registra quante volte entra in funzione: se il limite scatta spesso, il target dichiarato raramente governa l’esposizione effettiva.

La verifica: riproduci la regola, non solo la curva

Per ogni ribilanciamento, registra la finestra dei rendimenti, la stima di volatilità, il fattore di annualizzazione, il target, il limite alla leva, il nozionale desiderato, quello eseguito, il turnover, le commissioni, l’impatto e il funding. Quando il target e la volatilità realizzata divergono, questi dati permettono di capire se lo stimatore era in ritardo, se i costi di negoziazione hanno eroso i rendimenti o se i limiti di esposizione hanno modificato la strategia.

Infine, usa lo stesso codice di dimensionamento e la stessa tempistica di ribilanciamento nel paper trading. Confronta l’esposizione desiderata con la posizione effettiva e annota gli ordini mancati o ritardati. Un target di rischio diventa utile quando è possibile spiegare ogni passaggio dalla stima alla posizione detenuta; la percentuale sulla dashboard è solo il primo passo.