Report Novembre 2024
Siamo ormai giunti in prossimità della conclusione dell’anno 2024, ed oggi siamo qui per condividere il report relativo al mese di novembre appena trascorso.
L’attenzione degli operatori durante il mese di novembre è stata catalizzata interamente dalle elezioni presidenziali americane, le quali hanno avuto un notevole impatto sui mercati finanziari.
La vittoria di Donald Trump ha portato ad una prosecuzione del cosiddetto “Trump trade“, con un dollaro che ha continuato a dominare la scena nel forex.
Per un portafoglio di trading algoritmico eventi come questo non sono mai di semplice gestione: puoi trovare l’analisi completa della nostra operatività all’interno del report scaricabile da questa pagina.
Il team di Bottom Up continua nello sviluppo di nuove soluzioni tecnologiche, al fine di migliorare costantemente le performance dei propri algoritmi ed essere in grado di adattarsi alle mutevoli condizioni di mercato.
Buon trading! 😉💪
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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