Dati tick forex per il backtest: fonti, controlli di qualità e insidie Ottobre 31, 2026 – Posted in: Arbitrage Software, Forex trading

Che cosa sono i dati tick forex

Risposta breve: i dati tick forex sono la registrazione di ogni variazione di quotazione di una coppia di valute: un timestamp (di solito in millisecondi), il prezzo bid, il prezzo ask e talvolta il volume quotato su ciascun lato. A differenza dei dati a barre, che conservano solo apertura, massimo, minimo e chiusura di ogni periodo, i dati tick preservano l’ordine, la tempistica e lo spread di ogni aggiornamento di prezzo, ed è proprio su questo che una strategia di breve termine opera davvero.

Una riga tipica ha questo aspetto:

Contiene l’orario, il bid, l’ask e il volume disponibile sul bid e sull’ask (in milioni, se la fonte lo fornisce). Lo spread su questo tick è di 0.7 pip. Un secondo dopo potrebbero esserci altre cinque righe, oppure nessuna.

C’è una cosa da capire prima di tutto: il mercato forex spot non ha un registro centrale delle transazioni. Azioni e futures hanno una borsa che pubblica la sequenza ufficiale degli scambi. Il forex invece si negozia over the counter tra molte banche, ECN e broker, e ognuno di essi trasmette le proprie quotazioni. Quindi ogni dataset di tick forex è la visione del mercato di una singola sede di negoziazione o di un singolo aggregatore. Due fonti possono differire di una frazione di pip e di decine di millisecondi nello stesso istante, ed entrambe possono essere corrette per la propria sede.

Questo fatto guida gran parte della guida. “Questi dati tick sono accurati?” è la domanda sbagliata. Le domande utili sono: accurati per quale sede di esecuzione, registrati come e puliti come?

Tick di quotazione e tick di transazione

La maggior parte dei dataset forex è composta da tick di quotazione: variazioni del miglior bid o del miglior ask. Non sono transazioni. Una quotazione può cambiare dieci volte senza un solo scambio, e una grossa operazione può non modificare affatto il top of book. Alcuni dati FX basati su futures o negoziati in borsa contengono tick di transazione (ultimo prezzo e quantità), ma per il backtest del forex spot ti servono le quotazioni bid e ask, perché è contro di esse che i tuoi ordini verranno eseguiti: acquisti all’ask, vendite al bid.

Dati tick e dati a barre: cosa nasconde l’interpolazione

Molti strumenti di backtest che dichiarano di testare “ogni tick” in realtà non usano affatto tick registrati. Prendono barre a un minuto e generano tick sintetici all’interno di ciascuna barra, tipicamente un percorso regolare dall’apertura al massimo e al minimo e poi alla chiusura. Il risultato sembra un dato tick, ma non contiene alcuna informazione che la barra non avesse già.

Ecco perché è importante. Prendi una barra EUR/USD a un minuto: apertura 1.08500, massimo 1.08540, minimo 1.08480, chiusura 1.08520. È aperta una posizione long con take-profit a 1.08530 e stop-loss a 1.08485. Entrambi i livelli sono all’interno della barra. L’operazione ha vinto o perso?

• Se è arrivato prima il minimo, lo stop è stato colpito a 1.08485 e l’operazione ha perso 1.5 pip.
• Se è arrivato prima il massimo, il take-profit è stato colpito a 1.08530 e l’operazione ha guadagnato 3 pip.

La barra non può dirtelo. Il generatore sceglie un ordine (spesso in base a una regola fissa, come “una barra rialzista va prima al minimo”) e il backtest riporta con sicurezza un risultato che in parte è un lancio di moneta. Per una strategia swing con un target di 100 pip questo conta raramente. Per una strategia i cui target e stop si trovano a pochi pip dall’ingresso, decide una larga parte delle operazioni.

L’interpolazione cancella anche tre cose che i tick registrati conservano:

I salti sono il punto critico per l’arbitraggio di latenza: il segnale è il salto. Un percorso sintetico che va da 1.08500 a 1.08515 in quindici piccoli passi non produce alcun segnale, quindi una strategia che opererebbe dal vivo sembra morta nel test, oppure una strategia che compra sui ritracciamenti sembra migliore di quanto sia.

Da dove provengono i dati tick forex

Esistono cinque fonti realistiche. Differiscono per costo, profondità e, soprattutto, per quanto corrispondono ai prezzi su cui opererai realmente.

La regola pratica: usa lo storico pulito più lungo che riesci a ottenere per la ricerca e i dati più vicini alla tua sede per la decisione finale. Una strategia che funziona solo su un archivio gratuito e fallisce sui tick registrati del tuo broker non funziona. Una strategia che regge su entrambi, con costi realistici, ha superato un test significativo.

Se prevedi di far girare una strategia per mesi, inizia a registrare oggi i tick del tuo broker, anche prima che la strategia sia finita. Tre mesi del tuo feed valgono di più per la verifica finale di dieci anni del feed di qualcun altro.

Il feed del tuo broker e un feed di riferimento

Poiché ogni sede trasmette le proprie quotazioni, lo stesso istante appare leggermente diverso da luoghi diversi. Le differenze hanno una struttura:

• Scarto di prezzo. I prezzi medi di solito coincidono entro una frazione di pip nelle ore liquide e si allontanano nei mercati sottili, al rollover e attorno alle notizie.
• Scarto temporale. Un broker che aggrega i prezzi dai fornitori di liquidità, applica il proprio markup ed esegue controlli di rischio mostrerà spesso un movimento più tardi rispetto a un feed di riferimento veloce. Il ritardo può essere di pochi millisecondi o di diverse centinaia.
• Frequenza delle quotazioni. Alcuni feed inviano ogni variazione, altri la limitano (per esempio, al massimo un aggiornamento ogni 100 ms per simbolo). Un feed limitato ha meno tick e salti più ampi.
• Profilo dello spread. Un feed ECN grezzo e un feed retail con markup possono differire di un pip intero nello spread medio e di molto di più al rollover.

Per la maggior parte delle strategie, ciò significa che dovresti testare sul feed su cui opererai. Per l’arbitraggio di latenza significa qualcosa di più forte: il vantaggio della strategia è la differenza tra due feed, quindi ti servono entrambi i flussi, registrati con timestamp dello stesso orologio. Testare una strategia di arbitraggio sui tick di un solo fornitore non ha senso. Descriviamo come confrontare i feed tick per tick nel nostro articolo sul confronto dei tick nell’arbitraggio forex e nell’HFT, e perché il lato di riferimento deve essere veloce nella guida ai feed di dati veloci per l’arbitraggio.

Timestamp, fusi orari e ora legale

I problemi di timestamp causano più errori silenziosi nei backtest dei prezzi sbagliati. Quattro cose da verificare:

1. In quale fuso orario sono i dati?

Le convenzioni comuni sono UTC/GMT, l’ora della costa orientale degli Stati Uniti (con o senza ora legale) e l’“ora del server” del broker, che molti broker impostano su GMT+2 d’inverno e GMT+3 d’estate in modo che la giornata di trading chiuda alle 17:00 ora di New York. Se la tua strategia dice “opera all’apertura di Londra alle 08:00”, uno scarto di un’ora significa che opera in un regime di mercato diverso.

2. L’ora legale è applicata, e quale?

Europa e Stati Uniti cambiano l’ora in date diverse. Per circa tre settimane a marzo e una settimana tra fine ottobre e inizio novembre, la differenza tra Londra e New York è di quattro ore invece di cinque. Un dataset convertito con la regola sbagliata sposta di un’ora la logica basata sulle sessioni durante quelle settimane. L’errore è piccolo, stagionale e molto difficile da notare in una curva di equity.

3. Dove è stato preso il timestamp?

Un tick può riportare l’orario in cui la sede ha generato la quotazione, l’orario in cui è uscita dal server della sede o l’orario in cui la tua macchina l’ha ricevuta. Per una strategia trend la differenza non conta. Per le strategie sensibili alla latenza è tutta la questione: due feed possono essere confrontati solo se entrambi sono marcati con lo stesso orologio, idealmente il tuo orario di ricezione sincronizzato con NTP o PTP.

4. Risoluzione e ordinamento

I timestamp con risoluzione al secondo non bastano per il lavoro di breve termine: decine di quotazioni possono condividere lo stesso secondo e il loro ordine al suo interno può andare perso dopo l’ordinamento. Usa una risoluzione al millisecondo (o più fine) e conserva l’ordine originale del file come criterio di spareggio.

Controlli di qualità prima di fidarti di un dataset

I dati tick grezzi contengono sempre errori. L’obiettivo non è la perfezione, ma sapere cosa c’è nei dati e rimuovere ciò che distorcerebbe il test. Questi sono i controlli che eseguiamo su ogni nuovo dataset prima di usarlo in un’ottimizzazione:

Una regola semplice e robusta per i picchi: calcola la deviazione assoluta mediana mobile (MAD) delle variazioni del prezzo medio sugli ultimi 200 tick; segnala ogni tick la cui variazione supera circa 15× la MAD e si inverte in gran parte entro i tre tick successivi. Un vero movimento da notizia non si inverte in tre tick; una quotazione errata di solito sì. Regola le soglie per ogni coppia e guarda cosa rimuovi, perché un filtro troppo zelante cancella esattamente i movimenti di cui ha bisogno una strategia di arbitraggio o di notizie.

Passo dopo passo: preparare i dati tick per un backtest

Spread variabile: il costo che uno spread fisso nasconde

Molti test usano un unico valore di spread, per esempio 0.8 pip per EUR/USD. Gli spread reali si muovono tutto il giorno: stretti nella sovrapposizione Londra–New York, più ampi nella sessione asiatica, larghi diversi pip per qualche minuto attorno al rollover giornaliero e alle pubblicazioni importanti. Le cause sono trattate nella nostra guida sul perché gli spread forex si allargano.

Uno spread fisso è sbagliato in modo sistematico, perché le strategie non operano in momenti casuali. Una strategia breakout tende ad attivarsi quando la volatilità sale, che è esattamente quando gli spread si allargano. Una strategia mean-reversion che opera nella tranquilla sessione asiatica incontra spread superiori alla media giornaliera. Con tick bid/ask registrati, ogni operazione paga lo spread effettivamente quotato in quel momento.

Esempio pratico (numeri illustrativi). Una strategia di scalping effettua 400 operazioni complete al mese su EUR/USD con 1 lotto standard (circa $10 per pip).

Il valore di 1.1 pip è un esempio per mostrare il meccanismo, non un valore misurato per alcun broker. Misura nei dati tick lo spread medio che le operazioni della tua strategia incontrano davvero.

Quanto l’ipotesi sui dati cambia il risultato

Per mostrare l’effetto di ciascuna ipotesi, il grafico qui sotto prende un’ipotetica strategia di breve termine e cambia solo il modello dei dati e di esecuzione. I numeri sono illustrativi, costruiti per riflettere la direzione e l’entità approssimativa degli effetti che osserviamo abitualmente passando da test basati su barre a test basati su tick con esecuzione realistica. Non sono i risultati di una strategia specifica.

Ciò che conta è lo schema. Ogni ipotesi realistica toglie una parte del vantaggio, e l’ultimo passo, il tempo di esecuzione, spesso è quello che toglie di più alle strategie di breve termine. Se una strategia supera tutti e quattro i passi con un risultato positivo e un numero sensato di operazioni, vale un piccolo test dal vivo. Se sembra buona solo nella prima colonna, il vantaggio appartiene al modello dei dati, non al mercato.

I tick sono necessari, non sufficienti: il tempo di esecuzione

Anche un dataset di tick perfetto dà un test ottimistico se ogni ordine viene eseguito al prezzo del tick che lo ha generato. Dal vivo c’è sempre un ritardo tra la decisione e l’esecuzione: la tua piattaforma, la rete, l’elaborazione del broker. Durante quel ritardo il mercato va avanti. In una giornata tranquilla l’effetto è una frazione di pip; in un movimento veloce è la differenza tra un’operazione vincente e una perdente.

Il modello corretto avanza nel flusso dei tick della parte di richiesta del tuo tempo di esecuzione ed esegue al bid o all’ask quotato in quel momento successivo. Questo produce uno slippage realistico, positivo e negativo, senza dover indovinare un valore di slippage. Spieghiamo questo modello, le quattro componenti della latenza e un esempio pratico nell’articolo sul divario del tempo di esecuzione nei backtest di arbitraggio di latenza, e come misurare lo slippage sulle esecuzioni reali in lo slippage forex spiegato.

Questa è anche la risposta più comune alla domanda “perché i miei risultati dal vivo sono diversi dal backtest?” I dati erano corretti; il modello di esecuzione presupponeva un ritardo nullo. Una buona regola pratica è testare con il tempo di esecuzione misurato e di nuovo con un valore da 1.5 a 2 volte superiore. Una strategia che crolla con il valore più alto è fragile.

Archiviazione, formati e gestione

I dati tick sono voluminosi, e il formato che scegli influisce sia sullo spazio su disco sia sulla velocità con cui un ottimizzatore può riprodurli. Una stima approssimativa per una coppia principale attiva:

Stime di ordine di grandezza. I formati colonnari compressi di solito riducono i file tick di diverse volte ancora.

• Memorizza i prezzi come interi in punti (1.08512 → 108512). Evita gli arrotondamenti in virgola mobile quando confronti i prezzi e dimezza le dimensioni.
• Partiziona per simbolo e per giorno. Un file per simbolo al giorno rende semplici i controlli dei buchi, i ricaricamenti parziali e l’ottimizzazione in parallelo.
• Lascia intatti i file grezzi. Esegui la pulizia in un dataset separato e conserva il registro di pulizia, così potrai riprodurre qualsiasi risultato.
• Mantieni il CSV per lo scambio di dati. Un formato semplice con timestamp, bid e ask è quello che la maggior parte degli strumenti importa. SharpTrader Optimizer, per esempio, accetta i tuoi dati tick in CSV con timestamp, bid e ask.

Errori comuni

• Chiamare “dati tick” le barre interpolate. Verifica se il tuo strumento riproduce quotazioni registrate o le genera dalle barre.
• Testare sui prezzi medi. Un dataset solo sul prezzo medio ignora completamente lo spread; i costi devono derivare dal bid e dall’ask.
• Mescolare fonti in un unico test. Unire i file di due fornitori crea salti artificiali nel punto di giunzione e regimi di spread diversi nello stesso periodo.
• Ignorare il fuso orario e l’ora legale. I filtri di sessione e la logica del rollover giornaliero si spostano silenziosamente.
• Riempire i buchi con prezzi inventati. Una strategia può “operare” durante un’interruzione in cui non c’erano quotazioni reali. Escludi invece i buchi.
• Pulizia eccessiva. Cancellare ogni grande movimento elimina i picchi da notizie e i salti su cui alcune strategie sono costruite per operare.
• Esecuzioni a latenza zero. Esecuzioni perfette sul tick del segnale fanno sembrare redditizia quasi qualsiasi strategia di breve termine.
• Ottimizzare su tutti i dati. Senza un periodo out-of-sample e verifiche walk-forward, una grande griglia di parametri troverà una curva che si adatta al passato e a nient’altro.

I dati tick in SharpTrader Optimizer

Abbiamo costruito SharpTrader Optimizer attorno ai punti di questa guida. Riproduce tick bid/ask storici reali invece di barre interpolate, prende lo spread da ogni tick e ti permette di impostare il tempo di esecuzione degli ordini in millisecondi, così ogni esecuzione proviene dal flusso dei tick dopo quel ritardo. Puoi usare lo storico tick di BJF Feed registrato sui nodi di Londra, Tokyo e New York, oppure importare i tick del tuo broker in CSV. Le griglie di parametri girano su tutti i core della CPU, il che è importante quando un anno di una sola coppia corrisponde a decine di milioni di tick.

Se hai già una tua strategia, l’articolo su come testare il tuo bot in SharpTrader mostra l’intero flusso di lavoro, dal codice all’ottimizzazione a livello di tick.

Domande frequenti

Questo articolo ha scopo educativo e non costituisce consulenza finanziaria. Esempi, grafici e cifre contrassegnati come illustrativi non sono misurazioni di alcun broker o strategia specifici; fonti di dati, convenzioni e costi differiscono tra i fornitori e cambiano nel tempo.