Maldini, Riccardo
 
(2021)
Pairs Trading - Progettazione, sviluppo e ottimizzazione di un modello di investimento basato sul Machine Learning.
[Laurea magistrale], Università di Bologna, Corso di Studio in 
Ingegneria e scienze informatiche [LM-DM270] - Cesena, Documento full-text non disponibile
  
 
  
  
        
        
	
  
  
  
  
  
  
  
    
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      Abstract
      Il Pairs Trading è una popolare strategia di investimento quantitativa, che rientra nella famiglia dell'arbitraggio statistico. La strategia è ampiamente utilizzata dai fondi d'investimento, essendo in grado di estrarre del profitto indipendentemente dalle condizioni di mercato: sia in caso di trend positivi, che negativi. Negli ultimi anni, a causa della crescente disponibilità di dati e dell'aumento dell'efficienza dei mercati, sta diventando sempre più difficile estrarre coppie di titoli profittevoli, utilizzando strategie di investimento basate su regole di Pairs Trading tradizionali.
In questo elaborato, si è costruito ed analizzato un modello di investimento flessibile e modulare, basato sulla strategia del Pairs Trading. Sono state implementate differenti tecniche in grado di individuare coppie di titoli profittevoli, a partire dalle alternative presenti allo stato dell'arte. Se ne sono quindi analizzati i risultati in termini di solidità e prestazioni, tramite un framework in grado di associare una valutazione ad ogni tecnica, sia in-sample che out-of-sample.
     
    
      Abstract
      Il Pairs Trading è una popolare strategia di investimento quantitativa, che rientra nella famiglia dell'arbitraggio statistico. La strategia è ampiamente utilizzata dai fondi d'investimento, essendo in grado di estrarre del profitto indipendentemente dalle condizioni di mercato: sia in caso di trend positivi, che negativi. Negli ultimi anni, a causa della crescente disponibilità di dati e dell'aumento dell'efficienza dei mercati, sta diventando sempre più difficile estrarre coppie di titoli profittevoli, utilizzando strategie di investimento basate su regole di Pairs Trading tradizionali.
In questo elaborato, si è costruito ed analizzato un modello di investimento flessibile e modulare, basato sulla strategia del Pairs Trading. Sono state implementate differenti tecniche in grado di individuare coppie di titoli profittevoli, a partire dalle alternative presenti allo stato dell'arte. Se ne sono quindi analizzati i risultati in termini di solidità e prestazioni, tramite un framework in grado di associare una valutazione ad ogni tecnica, sia in-sample che out-of-sample.
     
  
  
    
    
      Tipologia del documento
      Tesi di laurea
(Laurea magistrale)
      
      
      
      
        
      
        
          Autore della tesi
          Maldini, Riccardo
          
        
      
        
          Relatore della tesi
          
          
        
      
        
          Correlatore della tesi
          
          
        
      
        
          Scuola
          
          
        
      
        
          Corso di studio
          
          
        
      
        
      
        
      
        
          Ordinamento Cds
          DM270
          
        
      
        
          Parole chiave
          pairs trading,statistical arbitrage,machine learning,finance,fintech
          
        
      
        
          Data di discussione della Tesi
          16 Dicembre 2021
          
        
      
      URI
      
      
     
   
  
    Altri metadati
    
      Tipologia del documento
      Tesi di laurea
(NON SPECIFICATO)
      
      
      
      
        
      
        
          Autore della tesi
          Maldini, Riccardo
          
        
      
        
          Relatore della tesi
          
          
        
      
        
          Correlatore della tesi
          
          
        
      
        
          Scuola
          
          
        
      
        
          Corso di studio
          
          
        
      
        
      
        
      
        
          Ordinamento Cds
          DM270
          
        
      
        
          Parole chiave
          pairs trading,statistical arbitrage,machine learning,finance,fintech
          
        
      
        
          Data di discussione della Tesi
          16 Dicembre 2021
          
        
      
      URI
      
      
     
   
  
  
  
  
  
  
    
      Gestione del documento: 
      
        