4 min
Il mondo del trading algoritmico e degli strumenti di analisi quantitativa si trova sempre più sotto scrutinio quando si tratta di performance backtested, un tema che riguarda da vicino anche gli investitori crypto abituati a valutare strategie automatizzate, bot di trading e sistemi di scoring per token e progetti blockchain. La questione sollevata dal disclaimer di TipRanks sullo Smart Score evidenzia limiti strutturali che si applicano perfettamente anche agli algoritmi utilizzati nel settore delle criptovalute, dove promesse di rendimenti basate su dati storici possono nascondere insidie significative per chi opera su exchange centralizzati e decentralizzati.
Le performance backtested rappresentano essenzialmente simulazioni costruite con il beneficio del senno di poi, un aspetto critico che ogni trader crypto dovrebbe comprendere prima di affidarsi ciecamente a strategie quantitative o bot promossi sui social. Nel contesto delle criptovalute, questo problema si amplifica: i backtest vengono spesso sviluppati su dataset storici di Bitcoin (BTC), Ethereum (ETH) o altcoin selezionate, ottimizzando i parametri fino a massimizzare i rendimenti passati, senza alcuna garanzia che tali pattern si ripetano in condizioni di mercato diverse.
Un elemento centrale riguarda la liquidità dei mercati, assunto fondamentale in qualsiasi backtest che raramente riflette la realtà degli exchange crypto. Durante fasi di alta volatilità o eventi di mercato estremi – come il crollo di FTX nel novembre 2022 o i dump improvvisi causati da whale movements – lo slippage può erodere completamente i margini previsti dalle strategie algoritmiche. I backtest assumono che tutte le operazioni sarebbero state eseguite ai prezzi storici registrati, ignorando spread bid-ask, gas fees su network Ethereum, o l'impossibilità di liquidare posizioni durante i flash crash.
Nel panorama crypto, dove gli smart contract per yield farming e le strategie DeFi automatizzate proliferano, il rischio di overfitting diventa particolarmente insidioso. Molti protocolli pubblicizzano APY stratosferici basati su performance storiche che non tengono conto di variabili future come cambiamenti nei protocolli di consenso, fork della blockchain, modifiche ai parametri di staking, o l'impatto di nuove regolamentazioni come il MiCA europeo sulla liquidità dei mercati.
Un aspetto spesso trascurato riguarda l'assenza di costi reali nei modelli backtested. Nel trading crypto, questo significa ignorare le commissioni sugli exchange (che variano dallo 0,1% al 0,5% per trade sui CEX maggiori), le gas fees sulla blockchain Ethereum che possono raggiungere picchi di decine di dollari durante la congestione di rete, e le slippage sui DEX dove la profondità del book è limitata. Performance fees e management fees dei fondi crypto professionali vengono parimenti escluse, dipingendo un quadro irrealistico dei rendimenti netti effettivamente ottenibili.
La mancanza di flussi di cassa reali nei calcoli backtested rappresenta un'altra criticità per chi valuta strategie di accumulo Bitcoin o programmi di dollar-cost averaging su altcoin. I backtest reinvestono automaticamente dividendi e altri proventi senza considerare la necessità pratica di mantenere riserve liquide per coprire margini, affrontare margin call su posizioni leverage, o semplicemente gestire le spese operative – tutte situazioni concrete che gli investitori crypto affrontano quotidianamente.
Per il trader retail italiano, cresciuto in un contesto dove Consob e ESMA spingono per maggiore trasparenza e tutela degli investitori, comprendere questi limiti diventa fondamentale. Le strategie di trading algoritmico crypto, per quanto sofisticate tecnologicamente attraverso l'uso di machine learning e analisi on-chain, rimangono soggette alle stesse distorsioni metodologiche delle controparti tradizionali. La differenza cruciale risiede nella maggiore volatilità intrinseca degli asset crypto e nella relativa giovinezza dei mercati, che rendono i dati storici meno affidabili come predittori del futuro rispetto ai mercati azionari maturi.
Gli sviluppatori di protocolli DeFi e i team che costruiscono prodotti strutturati su blockchain dovrebbero considerare questi limiti quando presentano simulazioni di rendimento agli utenti. La prassi di mostrare performance backtested senza disclaimer adeguati può configurarsi come pratica scorretta, specialmente alla luce delle normative emergenti che equiparano sempre più i crypto asset agli strumenti finanziari tradizionali. La trasparenza sui limiti metodologici non rappresenta solo un obbligo etico, ma una necessità regolatoria che il settore dovrà inevitabilmente abbracciare per raggiungere un'adozione mainstream sostenibile.
Guardando avanti, l'industria crypto necessita di standard condivisi per la presentazione di performance simulate, includendo stress test su scenari estremi e disclosure completa delle assunzioni sottostanti. Solo attraverso questo approccio maturo il settore potrà distinguere progetti seri da pump-and-dump mascherati da strategie quantitative sofisticate, proteggendo investitori e costruendo quella credibilità istituzionale indispensabile per il prossimo ciclo di crescita.