Sistemi per la predizione di serie storiche dei prodotti finanziari

Responsabili del progetto:

Massimiliano Versace

Marco Zorzi

Il sogno di ogni investitore è quello di avere a disposizione uno strumento che predica accuratamente i movimenti dei mercati finanziari. Uno degli approcci più promettenti per esaudire almeno in parte questo “sogno impossibile” è quello dell’Intelligenza Artificiale (IA) adattiva, che ha trovato oggi una diffusa applicazione nel settore dell’ingegneria finanziaria. Gli ultimi anni hanno testimoniato un’ampia diffusione di questi sistemi, basati su Reti Neurali o Algoritmi Genetici, in applicazioni rivolte sia al singolo investitore che alle istituzioni finanziari.
La logica sottostante i sistemi basati su reti neurali nell’ingegneria finanziaria è quella di offrire sofisticate analisi non-lineari delle serie storiche che si rivelano spesso superiori ai metodi statistici tradizionali. SynapThink propone invece soluzioni che si caratterizzano come applicazioni delle tecniche di Vita Artificiale. Piuttosto che sviluppare ed ottimizzare un singolo sistema di rete neurale, approccio tipico dei competitors, l’approccio seguito è quello di far evolvere il miglior sistema di trading dove ogni trader è costituito da una rete neurale. La competizione tra agenti (traders) fa emergere gli individui migliori, ovvero quelli che hanno una capacità superiore nella predizione dei trend di mercato. Questo sistema, che combina quindi reti neurali ed algoritmi genetici, si dimostra superiore all’approccio tradizionale basato sulle sole reti neurali

Per maggiori informazioni si veda l'articolo di Versace et al. (2004) ed il sito www.neurogest.com

Per saperne di più sull'Intelligenza Artificiale Adattiva applicata all'Ingegneria Finanziaria, si vedano le nostre pagine dedicate all'argomento sul sito Finanza Comportamentale