Trading discrezionale vs trading algoritmico: la vera differenza non è chi guadagna di più
Immagina due trader.
Entrambi utilizzano esattamente la stessa strategia.
La regola dice:
Compra quando accade A.
Vendi quando accade B.
Arriva il momento di comprare.
Il primo trader pensa:
“Il mercato oggi mi sembra strano.”
Non compra.
Il secondo è un algoritmo.
La regola è verificata.
Compra.
Il giorno dopo la strategia produce una perdita.
Arriva un altro segnale.
Il trader umano pensa:
“Ho appena perso. Meglio aspettare.”
L’algoritmo?
Se le condizioni previste dalla strategia sono ancora valide:
esegue nuovamente.
Questa è una delle differenze fondamentali tra trading discrezionale e trading algoritmico.
Non significa che l’algoritmo abbia ragione.
Significa che:
non prova paura.
Il trading discrezionale decide caso per caso
Nel trading discrezionale l’essere umano osserva:
grafici;
notizie;
mercato;
contesto;
esperienza.
Poi decide.
Questo permette grande flessibilità.
Un trader esperto può accorgersi che:
il mercato è cambiato;
una notizia altera lo scenario;
la volatilità è anomala;
una regola storicamente valida in quel momento non ha senso.
Ma porta con sé un problema.
L’essere umano possiede:
emozioni.
Paura.
Euforia.
Avidità.
Stanchezza.
Desiderio di recuperare.
La strategia può quindi cambiare mentre la stiamo eseguendo.
Il vero vantaggio dell’algoritmo è la coerenza
Supponiamo che una strategia preveda:
100 operazioni.
Statisticamente:
55 potrebbero essere profittevoli;
45 potrebbero essere perdenti.
Ma nessuno sa quale sarà:
la numero 23;
la numero 57;
la numero 84.
Un essere umano potrebbe interrompere la strategia dopo quattro perdite consecutive.
E magari proprio l’operazione successiva avrebbe rispettato la logica statistica del sistema.
L’algoritmo non ragiona:
“Ho perso quattro volte, sono nervoso.”
Ragiona:
“La condizione è ancora valida?”
Questo produce:
disciplina.
Non automaticamente:
profitto.
Ed è una distinzione fondamentale.
Perché anche un algoritmo può perdere
Molto semplicemente perché:
la strategia può essere sbagliata.
Oppure può essere diventata inefficace.
Un algoritmo può eseguire perfettamente una pessima strategia.
Anzi.
Può eseguirla molto più velocemente di un essere umano.
Per questo le autorità europee richiedono alle imprese che utilizzano trading algoritmico sistemi di controllo, limiti, test, business continuity e monitoraggio.
Nel febbraio 2026 ESMA ha ulteriormente rafforzato l’attenzione su governance, testing, controlli pre-trade e utilizzo dell’AI negli algoritmi.
Algoritmico non significa necessariamente AI
Altro punto molto importante.
Un algoritmo può essere semplicissimo.
Per esempio:
Se media A supera media B → compra.
Non c’è necessariamente intelligenza artificiale.
Il trading algoritmico significa che le decisioni o l’esecuzione vengono governate da regole codificate.
L’AI aggiunge eventualmente capacità come:
riconoscimento di pattern;
analisi di grandi quantità di dati;
adattamento;
machine learning;
analisi semantica.
Quindi:
TRADING ALGORITMICO ≠ necessariamente TRADING AI.
E il trading matematico?
Il concetto centrale è costruire una strategia nella quale le decisioni siano definite da:
regole;
parametri;
probabilità;
statistiche;
gestione del rischio.
Per esempio:
quando entrare;
quanto capitale utilizzare;
quando uscire;
quanto perdere al massimo;
quando interrompere la strategia.
L’obiettivo non è dire:
“So cosa farà il mercato.”
È dire:
“So cosa farò io nei diversi scenari.”
Il drawdown non è un errore del sistema
Questa è una delle cose più difficili da accettare.
Anche una strategia valida può attraversare periodi negativi.
Si chiama:
drawdown.
Se un capitale passa da:
100.000 €
a
90.000 €
il drawdown è del 10%.
Questo non significa automaticamente che l’algoritmo sia rotto.
La domanda è:
quel drawdown rientra nei parametri attesi della strategia?
Ed è proprio qui che la gestione del rischio diventa centrale.
Cinque controlli fondamentali
1. Backtest
Come si sarebbe comportata la strategia sui dati storici?
Non dimostra cosa accadrà.
Serve a capire il comportamento passato.
2. Test fuori campione
La strategia funziona anche su dati che non sono stati utilizzati per costruirla?
Aiuta a ridurre l’overfitting.
3. Position sizing
Quanto capitale viene utilizzato per ogni operazione?
Una strategia buona con esposizione sbagliata può diventare pericolosa.
4. Drawdown massimo
Quanto siamo disposti a perdere prima di fermare e riesaminare il modello?
5. Kill switch
Deve esistere la possibilità di:
fermare tutto.
Se:
il mercato si comporta in modo anomalo;
i dati sono corrotti;
l’infrastruttura non funziona;
il modello supera determinati limiti.
Perché molti algoritmi possono diventare un problema
Se migliaia di sistemi utilizzano:
gli stessi dati;
gli stessi segnali;
modelli simili,
potrebbero reagire contemporaneamente.
Il CFA Institute nel 2026 ha evidenziato proprio questo rischio: mercati più algoritmici possono diventare più veloci, ma anche più affollati, riflessivi e vulnerabili quando numerosi modelli reagiscono agli stessi segnali.
Quindi l’automazione elimina alcuni problemi umani.
Ma può crearne altri.
UMANO
paura;
euforia;
incoerenza.
ALGORITMO
overfitting;
errore di modello;
errore tecnologico;
segnali correlati;
regime di mercato cambiato.
Non esiste:
assenza di rischio.
Esistono:
rischi differenti.
La domanda non è uomo o macchina
È molto più interessante chiedere:
quale attività fa meglio ciascuno?
L’algoritmo è molto bravo a:
eseguire;
misurare;
ripetere;
controllare condizioni;
seguire regole.
L’essere umano rimane importante per:
definire obiettivi;
valutare il contesto;
comprendere cambiamenti;
controllare il modello;
decidere quando una regola non rappresenta più la realtà.
La combinazione più interessante potrebbe quindi non essere:
uomo VS algoritmo.
Ma:
uomo + algoritmo + controllo.
FAQ
Il trading algoritmico guadagna più del trading manuale?
Non necessariamente. Dipende dalla qualità della strategia, dai costi, dalla gestione del rischio e dalle condizioni di mercato.
Un algoritmo elimina le emozioni?
Elimina le emozioni dalla fase di esecuzione, ma le decisioni su strategia, parametri e controllo vengono comunque definite da persone.
Trading algoritmico e intelligenza artificiale sono la stessa cosa?
No. Molti algoritmi utilizzano regole matematiche senza alcuna AI.
Cos’è il drawdown?
È la riduzione del capitale rispetto a un precedente massimo. È una misura importante del rischio di una strategia.
Un backtest garantisce i risultati futuri?
No. Mostra soltanto come una strategia si sarebbe comportata su determinati dati storici.
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