L’introduzione dell’Intelligenza Artificiale Generativa ha sconvolto quasi tutti i settori professionali, e il trading online non fa eccezione. A testimonianza di ciò, una pratica sempre più diffusa: il backtesting con l’intelligenza artificiale.
Fino a pochi anni fa, per fare backtesting, ovvero testare una strategia sui dati storici, erano necessarie solide competenze di programmazione in Python, C++ o MQL4, oppure bisognava affidarsi a costosi sviluppatori terzi. Oggi, strumenti come ChatGPT, Claude o Grok cambiano le carte in tavola e rendono tutto più “democratico”.
Ma è davvero tutto così semplice? L’AI è un “oracolo” infallibile o uno strumento che, se usato male, può accelerare la perdita del capitale?
In questo articolo esploreremo il confine tra realtà e aspettativa. Analizzeremo i vantaggi tangibili dell’uso di questi modelli AI per la validazione delle strategie di Forex trading, ma affronteremo anche i rischi tecnici come l’overfitting e le “allucinazioni” del codice.
Vedremo passo dopo passo come trasformare un’idea di trading in uno script funzionante su TradingView senza essere programmatori esperti, e capiremo perché, nonostante la potenza di calcolo, l’intuizione umana e la comprensione del contesto macroeconomico rimangono insostituibili.
L’AI nel Backtesting: Rivoluzione o Pratica Rischiosa?
Per capire se l’uso dell’AI nel backtesting sia una buona idea, dobbiamo prima distinguere tra AI Predittiva (che cerca di indovinare il prezzo futuro) e AI Generativa applicata al coding (che ci aiuta a scrivere le regole per testare il passato). In questo contesto, ci concentriamo sulla seconda: l’AI come assistente programmatore.
Il vantaggio innegabile è la velocità di esecuzione. Immaginate di voler testare una strategia basata sull’incrocio di due medie mobili esponenziali (EMA) con un filtro RSI. Tradizionalmente, dovreste aprire l’editor, cercare la sintassi corretta, scrivere le variabili, gestire gli errori di compilazione e impostare i parametri di Take Profit e Stop Loss.
Con un modello AI avanzato, questo processo si riduce a un singolo prompt ben strutturato. L’AI abbatte la barriera tecnica all’ingresso, permettendo al trader di concentrarsi sulla logica finanziaria piuttosto che sulla sintassi informatica.
Tuttavia, esiste un rischio subdolo noto come “allucinazione del codice”. I modelli linguistici non “capiscono” il trading; prevedono semplicemente la parola successiva più probabile in una sequenza.
Questo significa che l’AI potrebbe scrivervi un codice che sembra corretto, che non dà errori di compilazione, ma che manca di logica finanziaria.
Un esempio classico è il “Peeking” o Look-ahead bias: l’AI potrebbe inavvertitamente utilizzare il prezzo di chiusura della candela corrente per calcolare l’entrata nella stessa candela, creando risultati di backtest irrealistici e profittevoli al 100%, impossibili da replicare nel mercato reale. Se non sapete leggere, almeno a grandi linee, il codice generato, rischiate di mettere soldi reali su una strategia che funziona solo nella “fantasia” dell’algoritmo.
Inoltre, c’è il pericolo dell’overfitting (sovra-ottimizzazione). Chiedendo all’AI di “ottimizzare i parametri per il massimo profitto”, essa potrebbe restituirvi una combinazione di valori talmente specifica per il periodo storico analizzato (es. RSI a 13,4 periodi invece di 14) da risultare inutile su dati futuri. L’AI nel backtesting è uno strumento potente, ma va maneggiata con la consapevolezza che la perfezione sui dati passati non è garanzia di profitti futuri.
Dalla Teoria alla Pratica: Come Usare ChatGPT e Claude per Testare le Strategie
Al netto di ciò, costruire un backtest efficace utilizzando l’intelligenza artificiale rimane comunque possibile.
La chiave risiede nella scelta della piattaforma e nella qualità del Prompt Engineering. Al momento, la combinazione più accessibile ed efficace per il trader retail è l’uso di ChatGPT (o Claude 3.5 Sonnet, eccellente nel coding) accoppiato a TradingView e il suo linguaggio Pine Script. Pine Script è leggero, specifico per il trading e facilmente interpretabile dall’AI.
Ecco un workflow operativo in 3 step per creare il vostro primo backtest assistito:
1. Definizione della logica (senza codice). Prima di aprire la chat con l’AI, scrivete su un foglio le regole esatte. Non dite “fammela guadagnare”. Dite: “Voglio una strategia Long quando il prezzo è sopra la EMA 200 e l’RSI a 14 periodi incrocia al rialzo il livello 30. Stop loss al minimo della candela precedente, Take Profit a 2 volte il rischio (R:R 1:2).”
2. Prompt ingegnerizzato. Copiate la vostra logica e inseritela in un prompt strutturato. Un esempio efficace potrebbe essere:
“Agisci come un esperto programmatore di Pine Script v5 per TradingView. Scrivi uno script di ‘Strategy’ completo che esegua le seguenti regole: [INSERISCI REGOLE]. Assicurati di includere input modificabili per le lunghezze delle medie e dell’RSI. Gestisci correttamente le date di inizio e fine backtest. Usa strategy.entry, strategy.exit e commenta ogni passaggio del codice.”
3. Debugging. Copiate il codice generato nell’Editor Pine di TradingView. È molto probabile che al primo tentativo ci sia un errore o che la strategia non faccia esattamente ciò che volevate. Qui sta la magia: copiate l’errore che vi dà TradingView (spesso è un testo rosso nella console) e incollatelo nella chat con l’AI dicendo: “Ho ricevuto questo errore alla riga 14, correggilo”. L’AI analizzerà il suo stesso errore e vi fornirà la versione corretta.
I Limiti dell’AI: Perché l’Elemento Umano Resta Indispensabile
Dopo aver generato il codice e visto la curva dell’equity salire nel backtest, potreste pensare di aver trovato il “Santo Graal”. È qui che l’intervento umano diventa critico. L’intelligenza artificiale, per quanto avanzata, manca di comprensione contestuale e di buon senso macroeconomico.
Un backtest eseguito dall’AI su dati puramente numerici ignora completamente il contesto in cui quei prezzi si sono formati. L’AI non sa che il crollo dell’EUR/USD nel 2022 era dovuto alla divergenza di politica monetaria tra Fed e BCE e alla crisi energetica.
Se la vostra strategia AI funziona benissimo in un mercato in trend (come il 2022) ma viene applicata oggi in un mercato laterale, fallirà miseramente. Il trader umano deve contestualizzare i risultati: “Questa strategia ha funzionato perché c’era volatilità, funzionerà in un regime di bassa volatilità?”.
Inoltre, l’AI fatica a modellare costi occulti come lo slippage variabile e l’allargamento dello spread durante le news. Un backtest generato dall’AI imposterà spesso uno spread fisso o nullo, sovrastimando i profitti, specialmente su timeframe bassi (scalping). Sta a voi forzare l’AI a inserire nel codice parametri di commissione realistici (es. “Aggiungi una commissione di 3$ per lotto e uno slippage di 1 pip”).
Infine, c’è l’aspetto psicologico. Un algoritmo non prova paura, voi sì. L’AI potrebbe mostrarvi un backtest con un Max Drawdown (perdita massima consecutiva) del 25% che recupera tutto in un mese. Matematicamente è accettabile. Ma nella realtà, sareste in grado di vedere un quarto del vostro conto sparire senza spegnere tutto? L’AI calcola la fattibilità matematica, ma solo l’essere umano può valutare la sostenibilità emotiva di una strategia.
