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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 9
8 
 
 
 
 
Tabella 1.1 Mercati e Indici di mercato selezionati 
Mercati Benchmark 
Monetario Area Euro JPM Euro 3 months 
Obbligazionario Area Euro JPM EMU All Maturities 
Obbligazionario Globale Alto Rating JPM Global 
Obbligazionario Corporate Basso Rating ML Global High Yield 
Obbligazionario Mercati Emergenti JPM EMBI+ Composite 
Azionario Europa MSCI Europe 
Azionario Nord America MSCI North America 
Azionario Pacifico MSCI Pacific 
Azionario Mercati Emergenti MSCI Emerging Markets 
Fonte: Elaborazione dell'autore 
La scelta delle nove asset class è fatta seguendo i due principi fondamentali: non c’è 
sovrapposizione tra le diverse classi, in quanto ogni prodotto può far parte di un solo 
mercato e si è riuscito ad individuare asset class che ricoprono l’intero universo 
investibile senza precludere nessun tipo di investimento, se non i frontier markets 
considerati dei marginal player. 
Una volta selezionate le asset class e associate ai relativi benchmark si può 
procedere alla stima dei parametri di redditività e rischiosità con orizzonte temporale 
coerente con quello dell’investitore individuato nella fase di profilatura. Fino agli anni 
’50 l’analisi dei mercati finanziari veniva svolta in maniera univariata focalizzandosi 
solo sul rendimento ignorando completamente il rischio che si credeva, in maniera 
errata, eliminabile grazie alla diversificazione. Nel 1952 Harry Markowitz con la 
pubblicazione dell’articolo “Portfolio Selection” dimostra che il rischio non poteva 
essere azzerato ma al massimo ridotto e che doveva essere quindi considerato 
nell’analisi. Si sancisce quindi che il rendimento rappresenta la variabile good da 
massimizzare, mentre il rischio è la variabile bad da minimizzare. 
L’analisi di redditività dei mercati viene svolta attraverso la stima del 
Rendimento medio dell’indice di mercato:

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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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