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

Estratto della Tesi di Paolo Lubrano Lavadera

Estratto dalla tesi: L'utilizzo dell'intelligenza artificiale nelle scelte di Asset Allocation Tattica
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La stima del rischio di un investimento non risulta immediata come quella del 
rendimento, infatti la letteratura finanziaria ha coniato numerose misure di rischio a 
testimonianza della maggiore complessità nella misurazione. Gli indicatori di rischio di 
mercato utili all’asset allocation possono essere classificati in due tipologie: 
1. indicatori di volatilità: rappresenta la prima tipologia di misura di rischio, 
nata negli anni ’50, contiene tutti gli indicatori che identificano il rischio 
nella variabilità del rendimento. Le misure più famose di questa tipologia 
sono: la deviazione standard, semi-deviazione standard, tracking error 
volatility e downside error; 
2. indicatori di perdita potenziale: misurano il rischio come una perdita, ossia 
come la possibilità che si manifesti la perdita in situazioni economiche 
particolarmente negative. 
La misura più antica e più utilizzata nei modelli di ottimizzazione per l’asset allocation 
è la “deviazione standard” o “scarto quadratico medio” rappresentata con la lettera greca 
σ. Essa, applicata alla serie storica dei rendimenti di un mercato, misura la variabilità 
media del mercato, indicando quanto i rendimenti si siano discostati dal rendimento 
medio: 
𝜎 = 
√
∑
(𝑅 𝑡 − 𝑅 ̅
)
2
𝑁 − 1
𝑁 𝑡 =1
 (2)
 
Dove 𝑅 𝑡 rappresenta il rendimento della t-esima osservazione e 𝑅 ̅
 indica il rendimento 
medio del periodo di riferimento. Bisogna precisare infatti che la volatilità non è un dato 
atemporale ma ha una specifica temporalità. Se ad esempio avessimo osservazioni 
annuali per 20 anni andremmo a calcolare la deviazione standard dei rendimenti annuali 
nel ventennio di riferimento. Il grande pregio di quest’indicatore è la capacità di essere 
facilmente interpretabile avendo come unità di misura il rendimento.  
L’analisi dei mercati finanziari non va svolta sono in riferimento ai singoli asset 
ma è necessario anche analizzare un intero portafoglio e quindi quantificare il 
rendimento e il rischio del portafoglio. Il rendimento medio del portafoglio è la media 
dei rendimenti dei singoli asset del portafoglio ponderati per il peso che ciascun asset 
detiene nel portafoglio. Il momento secondo della distribuzione invece, a differenza del 
momento primo, non gode della proprietà additiva. Il rischio di un portafoglio non può 
essere calcolato come media ponderata dei rischi perché dipende da come si muovono

Estratto dalla tesi:

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

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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

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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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