Report Maggio 2024
Il mese di maggio appena concluso è stato un mese particolarmente denso per Bottom Up.
In occasione del nostro primo webinar pubblico (clicca qui per vedere la registrazione) abbiamo lanciato un nuovo portafoglio speculativo, Formula Turbo, e completato la creazione dell’ecosistema Bottom Up con la partenza della community riservata, assistenza dedicata, webinar di aggiornamento e formazione, nuovi servizi di consulenza personalizzata e altro ancora. Per scoprire nel dettaglio tutte le novità e approfittare dell’offerta lancio clicca qui.
Per quanto riguarda l’operatività del portafoglio Number One Dime, il mese di maggio ha interrotto la serie di 8 mesi positivi consecutivi.
Importanti gli sviluppi tecnici implementati nel corso del mese e operativi a partire da giugno.
Tutti i dettagli, tutte le statistiche e il commento del team lo potete trovare come sempre all’interno del report completo allegato a questa pagina.
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Trading Algoritmico – Analisi Bibliometrica
🧩 Introduzione Negli ultimi trent’anni il trading algoritmico è passato dall’essere una nicchia sperimentale a una componente centrale dei mercati finanziari e, più recentemente, anche dei mercati energetici. Questo sviluppo è stato reso possibile dall’avanzamento delle tecnologie di intelligenza artificiale (IA), in particolare del machine learning (ML) e del deep learning (DL), che hanno superato i tradizionali modelli statistici nel prevedere andamenti e ridurre i rischi. L’articolo di Horobet et al. (2024) propone una analisi bibliometrica su 4552 pubblicazioni (1990–2023), con l’obiettivo di mappare il paesaggio scientifico del trading algoritmico e individuarne le traiettorie evolutive. 🔬 Metodologia Gli autori
Perchè le strategie algoritmiche smettono di funzionare?
1. Introduzione Negli ultimi decenni sono state documentate centinaia di anomalie di mercato. Tuttavia, molti studi (Harvey et al., 2015; McLean & Pontiff, 2016) hanno dimostrato che le performance tendono a svanirefuori dal campione. Questo lavoro analizza 72 anomalie replicate su dati CRSP/COMPUSTAT (1963–2014), con estensioni a mercati internazionali fino al 2018. Il dibattito sulla solidità delle anomalie di mercato è oggi al centro della finanza empirica. Studi come Harvey, Liu e Zhu (2015) hanno evidenziato che la proliferazione di fattori (più di 400 documentati in letteratura) ha reso difficile distinguere i “veri” segnali da artefatti statistici. McLean e