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

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Anteprima della tesi: L'utilizzo dell'intelligenza artificiale nelle scelte di Asset Allocation Tattica, Pagina 8
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però necessario dotarsi di un indice di mercato o benchmark che sia rappresentativo del 
mercato in modo da misurarne l’andamento. Un indice di mercato o benchmark è un 
paniere fittizio di titoli la cui composizione rappresenta in maniera efficace la 
composizione di un effettivo mercato, pertanto la performance dell’indice si considera 
come performance del mercato di riferimento. Nel corso degli anni diversi provider 
hanno creato numerosi benchmark di mercato che si differenziano tra loro a seconda dei 
criteri presi in considerazione nella composizione. Affinché un benchmark possa esser 
considerato una buona proxy del mercato deve possedere le seguenti proprietà: 
1. rappresentatività: la composizione dell’indice deve rappresentare il più 
fedelmente possibile la composizione del mercato; 
2. replicabilità: il paniere deve essere facilmente replicabile da un investitore, 
da un gestore di un fondo o da un asset manager; deve quindi essere 
realmente costruibile investendo; 
3. oggettività e trasparenza: i criteri utilizzati nella scelta dei titoli devono 
essere oggettivi; la modalità di costruzione deve essere comunicata al 
pubblico in maniera trasparente. 
Si può notare come le prime due caratteristiche siano contradditorie tra loro in quanto 
un indice raggiunge la massima rappresentatività contenendo tutti i titoli del mercato di 
riferimento, diventando così poco replicabile. L’efficienza dell’indice può anche essere 
ritrovata dunque nel riuscire a raggiungere un buon compromesso tra le due proprietà. 
La tabella 1.1. illustra un esempio di selezione delle asset class con i relativi Benchmark 
associati che rispetta le proprietà suddette. Le classi d’investimento monetario e 
obbligazionario sono rappresentate dagli indici forniti da “JP Morgan” e “Bank of 
America Merril Lynch”, mentre il mercato azionario dal data provider “Morgan Stanley 
Capital International”.
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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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