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Uso di tecniche ad apprendimento supervisionato nello studio quantitativo dei mercati finanziari

La ricerca di pattern, attraverso l’analisi delle serie storiche finanziarie, può aggiungere qualcosa all’ipotesi di efficienza dei mercati e di conseguenza alla scarsa prevedibilità delle serie stesse. In questo elaborato la ricerca è stata condotta attraverso tecniche di Data Mining che prevedono un apprendimento supervisionato. Queste tecniche, tra cui in primis le Support Vector Machines, danno la possibilità di creare modelli che hanno una buona capacità di generalizzazione e che possono essere utilizzati non solo per fini teorici, ma anche con intenti pratici.
Tramite una accurata scelta dei parametri, le Support Vector Machines sovraperformano gli altri algoritmi trattati, nel problema di classificazione oggetto di analisi. I particolari principi, su cui questa tecnica è basata, permettono anche di verificare queste maggiori performance simulando delle vere e proprie operazioni di trading.
Nella fattispecie l’analisi è stata compiuta sulle serie storiche di 12 indici azionari Europei. Sono state quindi simulate posizioni lunghe o corte, a seconda dell’indice analizzato, focalizzando soprattutto l’attenzione sull’importanza dei costi di transazione.
Infine si è appurato, sebbene vi siano i relativi pregi e difetti, come questi algoritmi possono dare consistenti opportunità di profitto, conseguendo in tal caso anche dei rendimenti superiori alla strategia di Buy and Hold.

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1 INTRODUZIONE “I believe there is no other proposition in economics which has more solid empirical evidence supporting it than the Efficient Market Hypothesis.” Jensen,1978 (Credo che nelle scienze economiche non esista nessun altra asserzione che ha una più solida evidenza empirica, che le fa da supporto, dell’ Ipotesi di Mercato Efficiente). Jensen è rappresentante di un filone di studiosi che, negli anni ’60 e ’70, hanno sottolineato il concetto di efficienza dei mercati finanziari. All’interno di questi studi assume fondamentale importanza il concetto di informazione, essa sarà il pilastro portante di uno dei padri della EMH, Eugene Fama(1966), ma anche di una delle principali critiche alla suddetta ipotesi, come quella di Grossman e Stiglitz(1980). Con l’ausilio della matematica e della statistica si è così teorizzato qualcosa che già preesisteva nei lavori di Bachelier(1900) e nel concetto di gioco equo. La teoria portante di questi autori, ed in particolare il lavoro di Fama, per molti anni è stato in letteratura oggetto di forti critiche oppure di completa accettazione. Questo elaborato nel primo capitolo analizza uno dei principali lavori di Fama(1970), per poi enumerare anche alcune delle critiche dei cosiddetti fautori dell’ipotesi di inefficienza dei mercati. Critiche che hanno ruotato per molto tempo attorno all’ipotesi di Random Walk, la quale ha dibattuto studiosi a causa della sua non totale evidenza empirica. Il problema è da inquadrare più generalmente in quella che noi chiamiamo analisi moderna delle serie storiche, ossia cercare di individuare il processo stocastico che genera la serie storica stessa, tenendo conto però delle particolari caratteristiche delle serie storiche finanziarie. Dopo aver inquadrato le caratteristiche delle serie storiche finanziarie, vengono descritte due particolari strategie che hanno caratterizzato l’attività di trading negli ultimi 20-30 anni:

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Informazioni tesi

  Autore: Daniele Iandolo
  Tipo: Laurea I ciclo (triennale)
  Anno: 2011-12
  Università: Università degli Studi di Napoli - Federico II
  Facoltà: Economia
  Corso: Economia delle istituzioni e dei mercati finanziari
  Relatore: Germana Scepi
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 159

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Parole chiave

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statistica applicata alla finanza
simulare trading
sovraperformare
operazioni di trading

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