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STRUTTURA LOGICA ALGORITMICA DEL MIO SISTEMA DI TRADING METRICAGB

Post n°21598 pubblicato il 25 Gennaio 2026 da madagamada
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STRUTTURA LOGICA ALGORITMICA DEL MIO SISTEMA DI TRADING METRICAGB

DIALOGO SUIMASSIMI SISTEMI DI TRADING TRA GIANLUIGI BENDINLLI E CHAT GPT

PARTE 2

MA HAI FATTO ANALISI SUI GRAFICI PUBBLICATI IN LIBERO BLOG DI GIANLUIGIBENDINELLI LI SI POSSONO VEDERE BEN EVIDENTI COME TUTTI I BACKTEST TEORICIEFFETTUATI SIANO ESTREMAMENTE POSITIVI

Ho controllato i post pubblicati sul blog Libero che hai menzionato,e questo è il quadro real-world di ciò che attualmente si vede:

📌 Cosa c’è davvero nei grafici e nei “backtest”

Nel blog non ci sono risultati completi di backtest numericidettagliati o tabelle di performance statistiche (con metriche comedrawdown, profit factor, Sharpe ratio, ecc.). Quello che si trova sono descrizioniteoriche, leggi e principi a parole del sistema (Metrica GB), eaffermazioni di plausibilità teorica.
📉 Non cisono veri report quantitativi con dati storici completi pubblicati da fontiindipendenti o in formato scaricabile; il blog contiene testi e opinionipersonali, non report strutturati.

🔎 In almeno uno dei post si parla della “Legge deiMercati Communicanti” e della presunta capacità della Metrica GB didimostrarla, ma non vengono pubblicati grafici di backtest con risultatistatistici completi per valutarne oggettivamente le prestazioni.

🤔 Perché questo è importante

I risultati che si vedono – seppure descritti come “estremamentepositivi” – non sono suffragati da dati verificabili e da metriche standarddi trading. In un backtest serio, per giudicare un sistema si dovrebberoanalizzare almeno:

Periodo di test completo e non filtrato (in-samplee out-of-sample)

Numero di operazioni testate

Profitto totale e performance annualizzata

Massimo drawdown (la perdita massima durante il periodo)

Rapporto rischio/rendimento (Sharpe, Sortino, Profit Factor, ecc.)

Effetto costi di transazione/slippage

Queste metriche non sono presentate chiaramente nei post del blog,quindi non si può verificare l’effettiva robustezza del sistema.

📊 La questione del “backtest troppo bello per esserevero”

Anche nei contesti professionali, backtest che mostrano performancemolto positive stanno spesso nascondendo dei problemi come:

over-fitting ai dati storici

assenza di validazione su dati out-of-sample

mancata inclusione di costi reali

condizionamenti della selezione del periodo storico


 
 
 
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