Nel mondo del trading i modelli di Machine Learning (ML) stanno diventando protagonisti indiscussi. Figli dell’intelligenza artificiale, sono capaci di analizzare, interpretare e reagire a quantità di dati che un umano non potrebbe mai gestire in tempo reale.
Immaginiamo il VaR come una sorta di airbag per il portafoglio d’investimento: non è in grado di prevenire gli impatti, ma può decisamente attutire le sorprese inaspettate e migliorare il risk management.
Il risk management quantitativo si pone come baluardo contro l’incertezza dei mercati. Questi modelli avanzati, che uniscono statistica, economia e matematica finanziaria, offrono agli esperti gli strumenti per anticipare e gestire i rischi. Ma come possono adattarsi a una realtà in cui le variabili cambiano più velocemente delle previsioni?
In un mondo dove le transazioni finanziarie avvengono alla velocità della luce, il concetto di “volatilità HTF” assume un’importanza cruciale. Il High Frequency Trading (HFT) rappresenta l’apice dell’automazione nel settore finanziario, un paradigma che ha ridefinito il concetto di rapidità nelle transazioni borsistiche. Attraverso l’utilizzo di algoritmi sofisticati, l’HFT sfrutta la velocità supersonica per eseguire […]
L’arbitraggio statistico può essere potenziato quando combinato con altre tecniche di trading quantitativo. Scopriamo in che modo.
Approfondisci la conoscenza dell’arbitraggio statistico, una strategia di trading avanzata che sfrutta le inefficienze del mercato per guadagni ottimizzati.
Il trading basato su regole si distingue per la sua disciplina e coerenza rispetto al trading discrezionale. Vediamo come.
Scopri come la strategia di credit spread può aiutari a proteggere il capitale ed assicurarti una rendita facendo leva sulle aspettative di prezzo nei titoli.
Il trading quantitativo rappresenta una frontiera dove matematica e programmazione si fondono per creare strategie di investimento.