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Kernel regression: applicazione alla previsione del Fib30

Informazioni tesi

  Autore: Dino Monico
  Tipo: Tesi di Laurea
  Anno: 2001-02
  Università: Università degli Studi Ca' Foscari di Venezia
  Facoltà: Economia
  Corso: Statistica e Informatica per l'azienda
  Relatore: Claudio Pizzi
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 83

Lo sviluppo di questa tesi è una diretta conseguenza dell’esperienza maturata durante lo stage presso un’ ente che si occupa di previsioni finanziarie, nonché di un costante scambio di informazioni via e-mail con l’autore del libro “Expert Trading System: Modeling Financial Markets with Kernel Regression”.
La tesi tratta la descrizione e lo studio di fattibilità di una metodo di regressione non parametrica, la kernel regression, applicata alla previsione intraday dei valori del Fib30.
L’analisi di tale metodologia è stata condotta tenendo sempre in considerazione la complessità computazionale ed il confronto con altre metodologie quantitative largamente usate nella previsione dei mercati finanziari come le Reti Neurali, nonché l’aspetto pratico: l’utilizzo della kernel regression in un Trading System.
La stesura della dissertazione ha comportato, inoltre, lo studio di altri aspetti correlati: gli strumenti finanziari (in particolare i futures), le scuole di pensiero dei mercati finanziari (in particolare l’analisi tecnica), i metodi di scelta e selezione dei predittori, le serie storiche “rumorose”, il tempo come variabile che pesa i dati, tecniche di ricerca veloce dei nearest neighbors.

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Kernel Regression: Applicazione alla Previsione del Fib30 5 1.1 TECNICHE DI MODELLAMENTO Il modellamento è un processo in cui si ricorre ai dati per determinare un modello matematico che può essere esplicato mediante la seguente notazio- ne: )(XfY = , dove Y rappresenta la variabile dipendente e X la variabile indipenden- te. Esistono molte tecniche per modellare dati, in genere si distinguono due macro categorie: metodi parametrici e metodi non parametrici. Sono detti parametrici quei metodi i cui modelli si reggono sull’ipotesi che )(Xf appartenga ad una famiglia di funzioni parametriche con un strut- tura fissa e con i parametri stimabili dai dati. Compito del processo di model- lamento è tentare di trovare in modo empirico o in base a considerazioni teo- riche i valori dei parametri di )(Xf più corretti e precisi e stabilirne la loro robustezza nel tempo con metodi d’inferenza statistica, oppure empiricamen- te utilizzando un validation set. Alcuni esempi di modelli parametrici, fra i tanti che si potrebbero citare, sono i modelli ARIMA per i quali alcune considerazioni teoriche sono basate sullo studio delle correlazioni globali e parziali. Analizzando la forma dei due correlogrammi, infatti, si può restringere il campo di valori che possono assumere gli ordini del modello p e q, corrispondenti alla componente auto- regressiva (AR) e media mobile (MA), diminuendo così le prove per la ricer- ca del modello migliore. In alcuni problemi, però, si possono fare pochissime assunzioni concer- nenti la struttura di )(Xf , si deve allora proporre una lista di potenziali pre-

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Parole chiave

analisi tecnica
fib 30
forecasting
future
mercati finanziari
minifib
reti neurali
trading system
previsioni finanziarie
kernel regression

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