Data mining e analisi dell'interazione dei mercati finanziari

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Tale analisi è compiuta attraverso l’utilizzo dell’approccio dei 
rough sets, che si contrappone ai metodi di misurazione congiunta, che, 
basandosi sui metodi sulla stima di funzioni di utilità aggregate, 
rientrano nelle metodologie tipiche della teoria dell’Utilità Multi 
attributo. L’approccio rough sets, invece, estrapolando la conoscenza 
direttamente dai dati, non obbliga ad alcuna ipotesi di aggregazione e, al 
tempo stesso consente una modellizzazione delle preferenze 
rappresentata da regole decisionali del tipo “se…, allora”, che risultano 
di immediata interpretazione. 
Il nostro lavoro è suddiviso in tre parti. 
La prima parte è stata dedicata all’approfondimento della 
metodologia che sarà utilizzata nella successiva applicazione. Pertanto 
questa parte analizzerà l’analisi multicriteriale, le innovazioni introdotte 
dal Data mining e l’approccio dei rough sets all’analisi delle decisioni. 
Nella seconda parte saranno introdotte le diverse teorie finanziarie 
concernenti la diversificazione del portafoglio. Quindi si esaminerà la 
teoria della selezione del portafoglio di Markovitz, il Capital Asset 
Pricing Model, l’Asset Pricing Theory e i vantaggi della diversificazione 
internazionale del portafoglio, per poi introdurre la figura dell’operatore 
finanziario, sul quale focalizzeremo le nostre attenzioni cercando di 
capirne la mentalità per affinare la nostra analisi. 
Il nostro lavora si chiude con l’applicazione, che consiste 
nell’analisi, mediante l’utilizzo delle nuove tecnologie proposte dal Data 
mining, delle interazioni dei mercati finanziari e, più precisamente, del 
mercato azionario italiano con quelli delle seguenti nazioni: U.S.A., 
Inghilterra, Giappone, Francia, Germania e Svizzera.  
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L’obiettivo a quello di fornire all’operatore finanziario uno 
strumento, maneggevole ed interattivo, del quale possa servirsi per porre 
in atto le migliori strategie. Cercheremo di mettere in relazione una delle 
definizioni di data mining: “chiunque ha l’informazione e più 
velocemente la usa, vince”, con la definizione data dal Keynes del 
movente speculativo: “lo scopo di trarre profitto dal fatto di conoscere 
meglio del mercato ciò che succederà in futuro”. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
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PARTE I                     
METODOLOGIA 
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 CAPITOLO I              
L’ANALISI 
MULTICRITERIALE 
 
L’ANALISI MULTICRITERIALE 
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1.1. DECISIONI E PROTAGONISTI DEL PROCESSO 
DECISIONALE 
 
“Tutto ciò che avviene al mondo… è prodotto, od almeno 
condizionato, dall’effetto congiunto di innumerevoli piccole o grandi 
decisioni di ciascuno di noi…” (B. De Finetti, in Enciclopedia Einaudi). 
Questa semplice constatazione è la base di una serie di studi, 
comunemente indicati Teoria delle Decisioni, volti ad analizzare cosa sia 
una decisione, cosa sia un problema decisionale e come esso possa 
essere risolto. 
Con il termine decisione possiamo indicare l’attività di giudizio tra 
più alternative possibili (definite a priori o durante il processo 
decisionale) svolta da un soggetto, detto decisore, sulla base di 
determinate preferenze (più o meno formalizzate), rivolta al 
perseguimento di un determinato obiettivo. È opportuno evidenziare 
alcuni concetti che emergono da tale definizione, per chiarirne il 
significato ed esplicitarne la natura. 
Innanzi tutto bisogna chiarire che non sempre una decisione 
consiste, semplicemente, nell’atto di un unico individuo che esercita 
liberamente una scelta tra più possibilità di azione ad un momento 
determinato. Questo tipo di interpretazione, infatti, non tiene conto di 
come sono prese le decisioni nella maggior parte delle organizzazioni.  
 Anche se la responsabilità di una decisione ricade su un solo 
individuo chiaramente identificato, il decisore, “altri soggetti possono 
condizionare la decisione stessa in funzione del sistema di valori di cui 
sono portatori” (Roy [1985]). La decisione, pertanto, corrisponde spesso 
“all’esito di un periodo preliminare di riflessione, discussione, studio, 
concertazione, negoziazione” (Roy [1985]) e confronto tra le preferenze 
L’ANALISI MULTICRITERIALE 
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dei diversi soggetti, detti attori, che a vario titolo intervengono nelle fasi 
di determinazione di tale esito. L’attività di scelta, dunque scaturisce da 
un processo dinamico di interazione tra i vari attori nel corso del 
processo decisionale (Roy [1993]) processo nel quale può, comunque, 
essere identificata la figura del decisore in quanto responsabile dell’esito 
del processo stesso, figura che “esprime le preferenze sulle diverse 
alternative e che prevale durante l’evoluzione del processo decisionale” 
(Roy [1985]).  
Il decisore può essere chiamato ad esprimersi su argomenti dei quali 
non possiede adeguata competenza; in questi casi o, comunque, in 
presenza di decisioni complesse, il decisore può esser coadiuvato nella 
sua attività di scelta da un analista, soggetto il cui ruolo è quello di 
facilitare la comprensione e/o la risoluzione del problema decisionale. 
L’ANALISI MULTICRITERIALE 
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1.2. DALL’APPROCCIO   MONOCRITERIALE 
ALL’APPROCCIO   MULTICRITERIALE 
 
Per più di 30 anni, fino alla fine degli anni ’60, la ricerca operativa 
ha fornito ai problemi decisionali delle risposte basate su di un unico 
criterio di sintesi che aggregasse le diverse conseguenze di una decisione 
sull’insieme delle azioni considerate.  
Questo approccio, definito monocriteriale, può esser formalizzato 
attraverso tre elementi essenziali (Roy [1990]): 
1. un insieme A di alternative possibili, ben definito; 
2. una funzione g, a valori reali definita in A, che riflette in modo 
preciso le preferenze del decisore; 
3. un problema matematico ben formulato. 
Una simile struttura presuppone che la decisione sia determinata 
unicamente secondo il punto di vista di un ben identificato decisore 
dotato di preferenze che possano essere correttamente aggregate 
attraverso un unico criterio di analisi, indicato con g. Pertanto, il 
confronto tra due o più alternative è effettuato semplicemente sulla base 
delle valutazioni delle alternative stesse rispetto al criterio indicato. 
Formalmente: 
 ξ  si preferirà l’azione a all’azione b, se: 
g(a)>g(b),   a, b   A; 
 ξ  l’azione a sarà considerata indifferente all’azione b se: 
g(a)=g(b),   a, b   A. 
L’ANALISI MULTICRITERIALE 
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Il processo decisionale si riconduce, quindi, ad un problema di 
ottimizzazione consistente nel trovare l’alternativa alla quale 
corrisponde la valutazione più elevata rispetto al criterio considerato. 
 Se questo tipo d’approccio può avere validità in situazioni 
decisionali semplici, la sua implementazione in processi complessi 
presenta notevoli limiti. Infatti, è necessario esprimere le diverse 
conseguenze generate da una decisione nella stessa unità di misura, 
operazione che, oltre a non rivelarsi sempre corretta, comporta la 
conoscenza di tassi di equivalenza e scale di conversione tra le diverse 
unità, difficili e a volte impossibili da determinare. Un altro limite da 
porre in evidenza è costituito dal rischio di escludere, consciamente o 
inconsciamente, gli aspetti del problema difficili da valutare, secondo il 
criterio prescelto o, comunque, quello di adoperare una formula 
matematica complessa, fondata su una logica oscura al decisore e 
inadeguata ad esprimere la struttura di preferenza dello stesso.  
Situazioni complesse non possono essere valutate con un solo  
criterio senza il pericolo di incorrere nei rischi appena accennati. Nasce, 
quindi, l’esigenza di prendere in considerazione diversi punti di vista 
(Roy [1985]) che possano esprimere in maniera corretta ed esaustiva le 
conseguenze di ogni decisione. “Quando, l’eterogeneità delle 
conseguenze è tale, che i rischi precedenti non possono essere evitati, è 
preferibile procedere ad un’analisi multicriteriale. Quest’ultima consiste 
nell’esplicitare una famiglia di più criteri, ciascuno dei quali sia idoneo 
a rappresentare una categoria relativamente omogenea di conseguenze” 
(Roy [1993]). Tali conseguenze rappresentano l’espressione del sistema 
preferenziale del decisore, il quale spesso richiede una modellizzazione 
che può essere correttamente definita solo analizzando una famiglia 
(coerente) di criteri. 
L’ANALISI MULTICRITERIALE 
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Nel prossimo paragrafo saranno esaminate le principali 
caratteristiche dell’evoluzione dell’approccio multicriteriale: MCDM 
(Multiple Criteria Decision Making) e MCDA (Multiple Criteria 
Decision Aid). Rispetto all’approccio monocriteriale è sostanzialmente 
modificata la seconda condizione, costatandosi l’insufficienza di una 
modellizzazione mediante un unico criterio. 
 
1.3. MCDM O MCDA? 
 
Il passaggio dall’approccio monocriteriale a quello multicriteriale 
costituisce il primo importante passo verso la teoria di aiuto alle 
decisioni. Con il rifiuto della forzata riduzione della realtà ad un’unica 
dimensione esaustiva, si passa dal razionalismo legato allo schematismo 
della concezione riduttiva tradizionale, alla razionalità vista come 
assunzione di atteggiamenti conformi alla ragione. 
Siamo, tuttavia, ancora nell’ambito di una teoria normativa che 
mira a dare una risposta scientifica (Roy [1993]) ai problemi di natura 
manageriale. 
Possiamo identificare gli elementi essenziali e caratterizzanti 
dell’approccio MCDM nei seguenti (Roy [1990]): 
1. un insieme A di alternative possibili ben definito; 
2. un modello delle preferenze ben definito nella mente del 
decisore e razionalmente strutturato da una serie di attributi; 
3. un problema matematico ben formulato. 
Come si può facilmente costatare si tratta ancora di un problema di 
ottimizzazione in quanto, attraverso una serie di confronti tra le diverse 
alternative sulla base di un ben definito modello delle preferenze del 
L’ANALISI MULTICRITERIALE 
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decisore, è possibile determinare la soluzione ottima rispetto alla 
problematica affrontata. 
La teoria delle decisioni che, basandosi su questo approccio, mira 
all’individuazione di verità oggettive nei processi decisionali e della 
migliore decisione tra quelle possibili, si fonda sul seguente postulato: 
 
Postulato dell’esistenza dell’ottimo 
In tutte le situazioni che comportano decisioni, esiste almeno una 
decisione ottima, per la quale è possibile (a condizione che si disponga 
di tempo e di risorse sufficienti) stabilire oggettivamente (cioè 
indipendentemente da tutti i sistemi di valori) che non esiste una 
decisione strettamente migliore, tutto ciò rimanendo neutrali di fronte al 
processo decisionale.   
Due ipotesi forti stanno, pertanto, alla base dell’oggettività della 
teoria delle decisioni: 
Ipotesi 1: 
Un criterio che dà significato al concetto di ottimo può essere 
definito indipendentemente da ogni opinione, convinzione, valore o 
pregiudizio umano. 
 Ipotesi 2: 
La decisione ottima può essere determinata e riconosciuta come tale 
indipendentemente dai modelli e dalle procedure usate per raggiungerla. 
Un altro postulato implicito nell’approccio considerato è il 
seguente: 
L’ANALISI MULTICRITERIALE 
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Postulato della realtà di primo ordine
1
 
I principali aspetti della realtà (le preferenze di un individuo, il limite 
tra il possibile e l’impossibile, le conseguenze di un’azione, …) sui quali 
si basa l’aiuto alla decisione si riferiscono a degli obiettivi della 
conoscenza che possono essere considerati come dati (esistenti al di 
fuori di ogni modellizzazione e indipendentemente da essa) e come 
sufficientemente stabili (sotto l’aspetto della durata, della diversità degli 
attori, della conversazione tenuta, delle osservazioni fatte) da 
legittimare il riferirsi alla situazione specifica o al valore esatto (che 
può essere di natura sia certa che stocastica) di quelle caratteristiche 
specifiche giudicate significative di un aspetto della realtà.  
Dalle precedenti affermazioni si evince la natura descrittiva 
dell’approccio in esame che, come già detto precedentemente, ha lo 
scopo di rendere esplicita la struttura delle preferenze pre-esistente 
implicitamente   nella mente del decisore, al fine di trovare la soluzione 
ottima, di compromesso, sulla base di un modello matematico ben 
formulato. 
La struttura delle preferenze, in quest’ambito, è rappresentata dalle 
relazioni di preferenza forte e di indifferenza: 
 ξ  aPb  g(a) > g(b)          a ,b   A, 
 ξ  aIb   g(a) = g(b)          a, b   A. 
Con: 
 ξ  I: riflessiva, simmetrica e transitiva 
 ξ  P: irriflessiva, asimmetrica e transitiva, 
e non è ammessa l’ipotesi di incomparabilità tra azioni o l’esitazione 
nell’esprimere il giudizio su due alternative.  
                                                          
1
 Espressione usata da Watzlawick, 1976. 
L’ANALISI MULTICRITERIALE 
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Sono state evidenziate diverse limitazioni inerenti l’utilizzo del 
MCDM, tra le quali (Roy [1990]): 
 ξ  La frontiera dell’insieme A è spesso approssimata e vaga 
(fuzzy); in conseguenza, il confine tra le azioni ammissibili e 
quelle non ammissibili ha, inevitabilmente, un certo grado di 
arbitrarietà. Questo confine, inoltre, non è stabile come 
ipotizzato, ma è frequentemente modificato alla luce delle 
informazioni ricevute durante il processo decisionale. 
 ξ  In molti problemi reali, in genere, il decisore non coincide con il 
soggetto che ratifica la decisione ed anche quando tale figura è 
chiaramente identificabile, le sue preferenze raramente saranno 
ben strutturate: vi saranno aree di incertezza, ambiguità, o, 
persino di conflitto e contraddizione; spesso è lo stesso processo 
di analisi per la decisione che contribuisce a rispondere ad 
alcuni quesiti, a chiarire situazioni vaghe, a risolvere i conflitti e 
le contraddizioni.  
 ξ  Generalmente, non è possibile affermare se una decisione è 
buona o cattiva considerando esclusivamente un modello 
matematico: anche gli aspetti organizzativi, sociali e culturali 
che emergono durante il processo decisionale contribuiscono 
alla qualità della decisione stessa. 
Alla luce delle considerazioni effettuate, consegue che “la 
possibilità di una tale scienza deve essere rigettata” (Roy [1993]). 
Infatti, si richiederebbe a tale scienza un ruolo che essa non può 
occupare. 
La consapevolezza delle suddette limitazioni ha condotto lo studio 
verso un contesto diverso. Per i problemi affrontati dall’analisi 
multicriteriale non esiste, in genere, una decisione che sia la migliore 
L’ANALISI MULTICRITERIALE 
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simultaneamente, secondo tutti i punti di vista. Il concetto di 
ottimizzazione perde gran parte della sua rilevanza e vengono a cadere i 
postulati sottostanti, in precedenza accettati senza riserve; si prende in 
considerazione il fatto che le decisioni assunte dipendono dalla struttura 
o dal percorso seguito per ottenerle, dal modo in cui un problema attira 
l’attenzione, dalla percezione che di esso hanno gli individui che devono 
affrontarlo, dalla conoscenza delle persone incaricate di risolverlo.  Da 
una teoria delle decisioni si passa ad una teoria di aiuto alla decisione 
(MCDA) che, alla presunta oggettività del decision making contrappone 
la maggiore flessibilità e soggettività del decision aid.   
Bernard Roy definisce l’aiuto alla decisione come “l’attività di 
colui che, basandosi su dei modelli chiaramente esplicitati ma non 
necessariamente formalizzati completamente, aiuta ad ottenere elementi 
di risposta ai problemi che si pone un individuo in un processo di 
decisione, elementi che concorrono a chiarire la decisione e 
normalmente a prescrivere, o semplicemente a favorire, un 
comportamento che consenta di accrescere la coerenza tra l’evoluzione 
del processo da una parte, gli obiettivi e il sistema di valori al servizio 
dei quali questo individuo si trova posto dall’altra” (Roy [1985]).   
Dunque, l’attività di aiuto alla decisione non è rivolta, se non in 
modo parziale, alla ricerca della verità. L’obiettivo è quello di saper 
ragionare su quei cambiamenti che si sviluppano durante il processo di 
decisione, in modo da aumentare la coerenza tra processo, obiettivi e 
sistema di valori.   
Da una teoria normativa si passa ad una teoria prescrittiva con un 
approccio costruttivo. La struttura delle preferenze non è più considerata 
ben definita nella mente del decisore. Assume, pertanto, rilevante 
L’ANALISI MULTICRITERIALE 
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importanza la figura dell’analista che, mediante appropriati modelli, 
concetti e procedure, aiuta il decisore a costruire i propri convincimenti. 
Da quanto già detto non risulta difficile comprendere ed interpretare 
gli elementi caratterizzanti del MCDA (Roy [1990]): 
1. Un insieme A di azioni potenziali non necessariamente stabile: 
2. Confronti basati su n criteri (o pseudo-criteri
2
) g
k;
 
3. Un problema matematico non esattamente formulato. 
Il problema può consistere nell’elaborare un modello matematico 
che permetta di comparare le azioni potenziali in maniera chiara e 
comprensibile, ovvero, nel definire una procedura in grado di aiutare la 
riflessione e la formulazione di semplici criteri di comparazione tra 
azioni. 
Alle relazioni di preferenza forte e di indifferenza, se ne 
aggiungono altre due che tengono conto della possibile incomparabilità 
tra due o più azioni e della incapacità del decisore di esprimere con 
certezza una preferenza: 
 ξ  aQb  aPb   aIb         a, b   A, 
 ξ  aRb  a S  b   a S  b       a, b   A. 
La prima relazione indica che non sempre il decisore è in grado di 
esprimere con certezza la sua preferenza tra due alternative, ma può 
esistere un’area di dubbio; la seconda relazione, invece, indica la 
possibilità che il decisore non riesca ad esprimere un giudizio di 
preferenza tra due azioni.   
Le direttrici della ricerca sono tutt’oggi caratterizzate da due 
elementi fondamentali: 
                                                          
2
 Vedi infra par.6.3 
L’ANALISI MULTICRITERIALE 
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 ξ  L’obiettivo principale è quello di costruire o creare qualcosa 
che, per definizione, non esiste già completamente, al fine di 
aiutare gli attori del processo decisionale a delineare più 
chiaramente le proprie preferenze ed a prendere decisioni 
coerenti con i propri obiettivi;  
 ξ  Gli sforzi della ricerca sono orientati verso concetti, modelli, 
assiomi, proprietà e procedure conseguentemente rivolti ad 
estrarre o elaborare dalle informazioni disponibili solo ciò che 
appare realmente significativo ed aiutare a far luce sul 
comportamento del decisore, conducendolo a riflettere e a 
ragionare sulla forza e debolezza delle proprie convinzioni. 
Nei prossimi paragrafi, dopo aver accennato alle fasi del processo 
di  aiuto alla decisione ed alle problematiche decisionali, saranno 
evidenziate le principali caratteristiche degli elementi chiave dell’analisi 
decisionale (le azioni, la modellizzazione delle preferenze, i criteri).