L’overfitting del codice è un rischio per chi pratica il trading algoritmico. Un rischio connesso ai limiti strutturali dell’intelligenza artificiale, tecnologia che fa da “motore” a questo tipo di trading.
Limiti sovente ignorati o sottovalutati. D’altronde, l’intelligenza artificiale viene da molti presentata come la soluzione definitiva ai limiti del trading discrezionale e sistematico.
Eppure l’overfitting non è un fenomeno marginale, ma uno dei motivi principali per cui strategie basate su AI mostrano risultati brillanti nei backtest e deludenti nella realtà operativa.
Ne parliamo qui: spiegheremo cosa si intende per overfitting, come riconoscerlo e come contenerne gli effetti.
Cos’è l’overfitting e perché è particolarmente pericoloso nel trading
L’overfitting è il fenomeno che si verifica quando un modello viene addestrato in modo eccessivamente aderente ai dati storici, fino a incorporare non solo le dinamiche strutturali del mercato, ma anche il rumore casuale. In pratica, il modello “impara a memoria” il passato invece di generalizzare regole valide per il futuro.
Tale dinamica negativa è amplificata da una caratteristica sistemica: i mercati finanziari non sono stazionari. Le condizioni che hanno generato un certo comportamento dei prezzi in un periodo storico possono non ripetersi più, o ripresentarsi in forme diverse.
Ecco che un modello AI sovra-adattato finisce per ottimizzare dettagli irrilevanti, come micro-oscillazioni casuali, eventi una tantum o anomalie statistiche.
Il risultato è una strategia che mostra metriche eccellenti in fase di backtest (profit factor elevato, drawdown contenuto, curva dei profitti regolare) ma che perde rapidamente efficacia quando viene esposta a dati nuovi. Questo rende l’overfitting particolarmente insidioso: nella maggior parte dei casi non si rivela finché il capitale reale non è già a rischio.
Come l’AI aumenta il rischio di overfitting rispetto ai modelli tradizionali
I modelli di trading basati su regole semplici o su indicatori classici sono relativamente limitati nella loro capacità di adattamento. Questo, paradossalmente, li rende più robusti (in alcuni contesti). L’AI, invece, dispone di una flessibilità molto maggiore: può gestire decine o centinaia di variabili, combinare input eterogenei e modificare il proprio comportamento in base a pattern estremamente specifici.
Questa potenza diventa un problema quando non viene controllata. Più un modello è complesso, maggiore è la probabilità che trovi correlazioni spurie nei dati storici. Nel trading, dove il rumore è dominante rispetto al segnale, il rischio di scambiare una coincidenza per una regola è elevatissimo.
Un altro fattore critico è l’ottimizzazione iterativa. Spesso il codice viene modificato più volte per migliorare i risultati del backtest, introducendo nuovi parametri, filtri o condizioni decisionali. Ogni intervento guidato dai risultati passati aumenta la probabilità di overfitting, soprattutto se non viene effettuata una separazione rigorosa tra dati di addestramento e dati di validazione.
Infine, c’è da considerare l’uso di dataset troppo brevi o troppo specifici, tendenza sempre più diffusa. Ciò espone il modello a un adattamento eccessivo a quel particolare contesto, rendendolo fragile al cambiamento di regime.
Come riconoscere e mitigare l’overfitting nei sistemi AI-driven
Riconoscere l’overfitting non è sempre facile, ma ci si può affidare ad alcuni segnali ricorrenti. Il primo è la discrepanza marcata tra risultati in sample e out of sample. Se le performance crollano non appena il modello viene testato su dati non utilizzati per l’addestramento, il problema è probabilmente strutturale.
Un altro indizio è l’eccessiva sensibilità ai parametri. Strategie che funzionano solo entro intervalli molto stretti di configurazione sono spesso sovra-ottimizzate. Nei mercati reali, se la strategia è robusta, mantiene sempre una certa coerenza anche con parametri leggermente diversi.
Come ridurre il rischio di overfitting? Le soluzioni non mancano. Per esempio, si potrebbero adottare procedure di validazione rigorose. La separazione netta tra dati di training, validation e test è il primo passo. A questo si affiancano tecniche come il walk-forward testing, che simula un utilizzo più realistico del modello nel tempo, e l’analisi delle performance su mercati, timeframe e strumenti diversi.
La parola d’ordine dovrebbe essere semplicità. Anche se si usa l’AI, sarebbe bene ridurre il numero di input e limitare la complessità architetturale in quanto ciò può migliorare la capacità di generalizzazione. I modelli leggermente meno performanti in backtest, ma più stabili, sono quasi sempre preferibili a uno estremamente ottimizzato.
Infine, è essenziale ricordare che l’AI non elimina il bisogno di giudizio umano. La valutazione critica delle assunzioni, la comprensione del contesto di mercato e la consapevolezza dei limiti statistici restano elementi centrali. L’AI è uno strumento potente, ma senza un controllo metodologico rigoroso rischia di amplificare errori invece di ridurli.
