Strategie

Cos'è un algoritmo di trading e come funziona

Team Astron · 24/09/2026 · 6 min di lettura

Il termine algoritmo di trading tende a suonare più complicato di quanto realmente sia. In fondo, un algoritmo è solo una sequenza di regole logiche che decide quando comprare, quando vendere e quanto rischiare, senza dipendere dall'intuizione del momento. Può essere semplice quanto una regola di incrocio di medie mobili o complesso quanto un modello statistico con decine di variabili.

In questo articolo capirai cos'è un algoritmo di trading, i principali tipi usati dai trader individuali, e come valutare se vale la pena costruirne o usarne uno.

La differenza tra algoritmo, strategia e robot

È comune confondere questi tre termini, ma non sono sinonimi. La strategia è l'idea generale, per esempio, comprare asset che sono in trend rialzista e hanno rotto una resistenza. L'algoritmo è questa idea trasformata in regole precise e testabili, con numeri esatti: quale periodo di media mobile, quale percentuale di rottura, quale dimensione di stop. Il robot, invece, è il programma per computer che esegue questo algoritmo automaticamente, senza intervento manuale.

Puoi avere una strategia ed eseguirla manualmente, applicando l'algoritmo a mente a ogni operazione, senza mai programmare un robot. Molti trader esperti fanno esattamente questo: usano la logica di un algoritmo, ma premono il pulsante di acquisto e vendita con la propria mano.

Tipi comuni di algoritmo di trading

Trend follower

Comprano quando il prezzo sta salendo in modo coerente e vendono quando il trend rialzista perde forza, di solito usando medie mobili o indicatori di forza del trend come riferimento.

Ritorno alla media

Partono dal principio che il prezzo tenda a tornare a una media storica dopo un movimento esagerato, comprando quando l'asset cade troppo velocemente e vendendo quando sale oltre ciò che l'algoritmo considera ragionevole.

Arbitraggio

Cercano piccole differenze di prezzo dello stesso asset tra broker o mercati diversi, comprando dove costa meno e vendendo dove costa di più quasi simultaneamente. Questo tipo di algoritmo tende a richiedere capitale maggiore ed esecuzione molto veloce per essere valido.

Come valutare un algoritmo prima di usarlo

Il primo criterio è la chiarezza delle regole: un buon algoritmo può essere descritto in poche frasi, senza spazio per interpretazione soggettiva. Il secondo è lo storico dei test, fatto con dati di un periodo abbastanza lungo da includere momenti buoni e cattivi di mercato.

Un esempio numerico aiuta a capire l'importanza del rapporto rischio-rendimento di un algoritmo. Supponi un algoritmo con il 45% di successo, che rischia R$ 100 per operazione in perdita e guadagna, in media, R$ 180 per operazione vincente. Il risultato atteso per operazione sarebbe (0,45 x R$ 180) − (0,55 x R$ 100) = R$ 81 − R$ 55 = R$ 26 positivi, anche sbagliando più della metà delle volte. Questo mostra perché il tasso di successo da solo non dice nulla sulla qualità di un algoritmo: il rapporto tra guadagni e perdite medie è altrettanto importante.

• Regole chiare, senza ambiguità nell'ingresso e nell'uscita.
• Storico di test su un periodo lungo, con mercato rialzista e ribassista.
• Rapporto rischio-rendimento definito, non solo tasso di successo.
• Costi di operazione inclusi nel calcolo del risultato atteso.

Accorgimenti nell'adottare algoritmi già pronti

Esistono algoritmi venduti già pronti, con la promessa di risultati coerenti. Prima di adottarne uno, chiedi lo storico completo delle operazioni, non solo un riassunto di mesi vincenti, e verifica se il periodo di test include momenti difficili di mercato, come cali bruschi o alta volatilità.

Indipendentemente dal fatto che l'algoritmo sia eseguito manualmente o da un robot, la piattaforma usata per mettere in pratica gli ordini, come Astron, non interferisce sulla qualità delle regole dietro la strategia. Un algoritmo mal progettato genera perdite su qualsiasi piattaforma.

Come iniziare a costruire il tuo algoritmo

Scrivi la tua idea di trading in regole numeriche semplici, testala manualmente su un grafico storico prima di programmare qualsiasi cosa e considera l'automazione solo dopo aver confermato, con dati reali, che la logica ha senso. Vale anche rivedere l'algoritmo periodicamente: un insieme di regole che funzionava bene sei mesi fa può perdere efficacia se il comportamento del mercato cambia, quindi seguire i risultati reali rispetto a quelli attesi fa parte del lavoro, non è una fase opzionale.

Ricorda che nessun algoritmo, per quanto ben costruito, elimina il rischio di perdita — organizza solo il modo in cui questo rischio viene assunto. La disciplina nel seguire le regole, anche in sequenze di perdite dentro l'atteso statisticamente, tende a pesare più sul risultato finale della sofisticazione tecnica dell'algoritmo in sé.