Report Settembre 2024

Il tempo vola e siamo nuovamente qui a condividere con tutti voi, come di consueto, il nostro report relativo all’operatività del mese di settembre 📝

Settembre è stato un mese chiave, in quanto dopo 2 anni e mezzo di quantitative tightening , la FED ha ufficialmente iniziato la sua manovra di normalizzazione della politica monetaria con un doppio taglio dei tassi di interesse da 50 bps.

Con le politiche monetarie e un quadro macroeconomico in netto cambiamento rispetto allo status quo degli ultimi anni, il nostro portafoglio Number One Dime ha dovuto navigare un mercato di non semplice lettura e per questo stiamo continuando a lavorare intensamente per sviluppare e testare sempre nuove strategie che possano saper sfruttare al meglio l’attuale fase di mercato 👨‍💻

Le novità per il mese di ottobre appena iniziato non mancano, trovi tutti i dettagli all’interno del report completo che puoi scaricare immediatamente con un click 😉

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

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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

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