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L'utilizzo dell'intelligenza artificiale nelle scelte di Asset Allocation Tattica

Informazioni tesi

  Autore: Paolo Lubrano Lavadera
  Tipo: Laurea II ciclo (magistrale o specialistica)
  Anno: 2019-20
  Università: Università degli Studi di Roma Tor Vergata
  Facoltà: Economia
  Corso: Mercati finanziari e Finanza quantitativa
  Relatore: Ugo Pomante
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 102

L’obiettivo dell’elaborato è quello di indagare in che modo il machine learning, in particolare attraverso le reti neurali artificiali, può contribuire alla definizione di un modello di asset allocation tattica. Per raggiungere tale obiettivo l’elaborato è stato organizzato nel modo seguente. La prima parte vuole descrivere l’AAT, ossia quella delicata attività di gestione finalizzata a migliorare le performance di portafoglio attraverso opportune variazioni che portano a deviare consapevolmente e per brevi periodi di tempo dalle allocazioni strategiche di lungo periodo. In questa prima parte l’implementazione avviene con il modello di Black e Litterman che rappresenta uno strumento efficace al fine di rendere applicabile il modello di Markowitz. Nella seconda parte si va ad introdurre la tecnica delle reti neurali artificiali e dopo un attento studio delle funzionalità dello strumento si cerca di capire come lo strumento può essere complementare o sostitutivo al modello Black e Litterman ai fini dell’AAT. Il quarto e ultimo capitolo infatti è incentrato sulla vera e propria implementazione del modello descritto precedentemente. Dopo aver delineato le caratteristiche principali scelte per la Rete Neurale e il procedimento seguito per la composizione del dataset e della struttura, si passa alla fase di addestramento della ANN. Una volta concluso tale procedimento, sono analizzate le performance della Rete e su come tale performance impattano le scelte di asset allocation tattica. Tutte le analisi svolte in tale sezione sono implementate mediante il software di calcolo Matlab R2020b e il codice necessario all’implementazione di quanto descritto precedentemente è riportato a fine lavoro. La parte conclusiva dell’elaborato invece cerca di dare una risposta alla domanda che ci si è posti inizialmente, valutando se effettivamente l’implementazione di una ANN può contribuire alla definizione di un modello di asset allocation tattica.

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  Tipo: Laurea II ciclo (magistrale o specialistica)
  Anno: 2019-20
  Università: Università degli Studi di Roma Tor Vergata
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  Relatore: Ugo Pomante
  Lingua: Italiano
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1 Introduzione Qualsiasi asset manager, private banker, financial advisor, wealth manager, consulente finanziario, pianificatore finanziario, che si appresta a costruire un investimento deve scegliere quale strada percorrere dopo aver definito il portafoglio strategico: fare o non fare asset allocation tattica? L’asset allocation tattica (AAT) è quella disciplina che regola le variazioni applicate alla composizione dell’asset allocation strategica (AAS), ovvero la combinazione di asset class che è stata costruita per l’investitore, in base alla sua propensione al rischio e al suo holding period, definiti in sede di profilatura. Mentre l’AAS rappresenta un campo esplorato in lungo e in largo nell’arco della storia dell’asset management, l’AAT presenta più zone d’ombra che di luce. Il motivo di tale discrepanza tra le due attività è facilmente individuabile, molteplici studi infatti, dimostrano che i rendimenti a lungo termine di un portafoglio derivano quasi totalmente dalla composizione strategica dello stesso. Ciò lascia meriti marginali alle attività di stock picking, di market timing e anche di asset allocation tattica ed ha portato la ricerca ha concentrarsi maggiormente sulle scelte strategiche e non su quelle tattiche. Non esiste infatti un modello di asset allocation tattica riconosciuto dai pratictioners come il modello da utilizzare o comunque quello su cui basarsi per definirne un nuovo. L’asset allocation tattica viene spesso definita come “un gioco a somma zero”, ovvero come un’attività che nel breve periodo può portare a scelte corrette ma anche a scelte sbagliate, determinando una compensazione nel lungo periodo. La difficoltà di creare valore aggiunto con correzioni tattiche è causata dalla difficoltà nel fare previsioni di breve periodo. Prevedere l’andamento nel breve termine delle serie storiche finanziarie è una delle attività più difficili e affascinanti del mondo finanziario. È sempre più frequente l’implementazione di modelli informatici che sfruttano la potenza dei calcolatori per effettuare previsioni sulle serie storiche. Negli ultimi anni è sempre più facile imbattersi nella disciplina dell’Intelligenza artificiale o del Machine Learning grazie ai grandi progressi in ambito tecnologico che l’uomo sta portando avanti, che stanno portando al raggiungimento di risultati sempre più importanti, inimmaginabili soltanto pochi decenni fa. Le applicazioni dell’intelligenza artificiale sono infinite e influenzano in modo netto la vita quotidiana dell’essere

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Parole chiave

finanza
algoritmo
rete neurale
intelligenza artificiale
portfolio management
asset allocation
asset management
reti neurali artificiali
asset allocation strategica
asset allocation tattica

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