The machines are coming for your pricing models - Pagina 4
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Modello IA basato su machine learning porta in dote ritorni strabilianti Ytd per il fondo hedge Volt
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  1. #31
    L'avatar di P.A.T.
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  2. #32

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    Scusate l'off-topic, ma non ho abbastanza privilegi per aprire una nuova discussione.
    Non ho certamente le competenze di voi mostri sacri che maneggiate con elevata sofisticazione modelli di machine learning e li implementate in ambito big data con relativo software applicativo sviluppato in house; vorrei però divertirmi con serie storiche magari per modellare variabilità con modelli eteroschedastici (Rober Engle; Bollerslev).
    Avete qualche testo da consigliarmi ?
    Inoltre sto studiando python per fare poi qualcosina di pratico; pensate sia indicato allo scopo? Come investimento in capitale umano penso sia più eterogeneo di R per via delle innumerevoli librerie che lo rendono interessante in diversi ambiti applicativi.

    Grazie

  3. #33

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    Non ho testi particolari da consigliare in Python, per fare quello che vuoi fare tu una volta che smanetti con pandas e numpy il resto lo fanno i moduli che usi.

    In ogni caso Python è molto più "omogeneo" di R: per il primo si usano sempre i soliti, affidabili moduli, per il secondo ci sono migliaia di pacchetti sviluppati senza un criterio logico ben definito (se non che qualcuno un bel giorno aveva voglia di impacchettare un po' di funzioni a tema e l'ha fatto).

    Premesso che io preferisco R, l'opinione diffusa è che Python offra una curva di apprendimento meno ripida.

  4. #34
    L'avatar di Paolo1956
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    Citazione Originariamente Scritto da Cren Visualizza Messaggio
    Non ho testi particolari da consigliare in Python, per fare quello che vuoi fare tu una volta che smanetti con pandas e numpy il resto lo fanno i moduli che usi.

    In ogni caso Python è molto più "omogeneo" di R: per il primo si usano sempre i soliti, affidabili moduli, per il secondo ci sono migliaia di pacchetti sviluppati senza un criterio logico ben definito (se non che qualcuno un bel giorno aveva voglia di impacchettare un po' di funzioni a tema e l'ha fatto).

    Premesso che io preferisco R, l'opinione diffusa è che Python offra una curva di apprendimento meno ripida.
    Allora, ti racconto:

    Giovedì volevo fare un forecast delle vendite di un prodotto: carico i dati mensili da excel, creo una ts con la colonna che mi interessa impostando start e frequency = bla, bla, bla e faccio un forecast con stl. Tutto ok. Dico, vediamo cosa mi dice X11... do in pasto la serie a seas e niente .... errore.

    Un'ora e mezza persa per capire che prendendo la colonna di excel rimane un nome in cima, che a stl non importa niente, a seas invece sì e non lo capisce. Una funzione è del pacchetto stats e la seconda del pacchetto seasonal. Tutti e due i pacchetti accettano l'oggetto ts, ma poi questo oggetto non è standard, che è una cosa che se la fa un programmatore lo prendi a calci in c...

    Cioè, specie se non lo usi continuamente, R ti fa dannare, anche se ti offre un mare di possibilità, e gratis....

  5. #35
    L'avatar di francs
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    Citazione Originariamente Scritto da EbenezerScrooge Visualizza Messaggio
    Secondo me molto più semplicemente la domanda è se sappiamo o meno trovare degli input che siano predittori efficaci del mercato...
    Sono perfettamente d'accordo con te da un punto di vista puramente logico.
    Purtroppo in passato, lavorando in un settore diverso, e in cui la statistica (e a livello elementare) viene usata su modelli di sistemi deterministici (fisici), non ho mai incontrato qualcuno di "forte" con la programmazione in campo finanziario quantitativo, cioè qualcuno che mi facesse vedere dal vivo cosa faceva (voleva fare), ovviamente NON il "come" lo faceva, per capire se effettivamente il suo modello potesse scovare "arbitraggi" (diciamo previsioni azzeccate nell'80-90% dei casi, inefficienze e così via) a partire da dati liberamente disponibili, nel qual caso avrei sicuramente investito tempo e denaro per istruirmi SW e progettare io qualcosina e POI confrontarmi con lui (e soltanto perché mi piacciono i numeri).

    Come dicevo, ho notato notevoli difficoltà già nella progettazione di modelli matematici adatti alla previsione di sistemi fisici, e per questo mi sembra del tutto impossibile progettare modelli che forniscano previsioni di sistemi random con un buon livello di precisione costante nel tempo.

    Una mia conoscenza universitaria, statisticamente forte (attualmente pezzo grosso in nota ag. di rating, ha cominciato lì con l'arbitraggio statistico su valute), ex PhD meccanico quantistico, mi ha detto che l'analisi quantitativa in campo finanziario, anche ad alti livelli, è "blablability da rivendere". (Affermazione che non posso verificare).

  6. #36

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    Citazione Originariamente Scritto da Cren Visualizza Messaggio
    Non ho testi particolari da consigliare in Python, per fare quello che vuoi fare tu una volta che smanetti con pandas e numpy il resto lo fanno i moduli che usi.

    In ogni caso Python è molto più "omogeneo" di R: per il primo si usano sempre i soliti, affidabili moduli, per il secondo ci sono migliaia di pacchetti sviluppati senza un criterio logico ben definito (se non che qualcuno un bel giorno aveva voglia di impacchettare un po' di funzioni a tema e l'ha fatto).

    Premesso che io preferisco R, l'opinione diffusa è che Python offra una curva di apprendimento meno ripida.
    Grazie Cren, sempre gentilissimo.
    In effetti sto usando come testo Introduzione a Python di Tony Gaddis ( molto elementare per chi ha un minimo di basi) sulle strutture elementari in python.
    Ma poi nel concoreto sto provando proprio ad utilizzare Pandas e Numpy per "giocare" con i dataframe.
    La mia idea (da profano) è che queste librerie siano quasi indipendenti dal linguaggio di base; è necessaria una conoscenza dei metodi specifici delle singole
    librerie.

  7. #37
    L'avatar di P.A.T.
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    Citazione Originariamente Scritto da Optionlover Visualizza Messaggio
    Non ho certamente le competenze di voi mostri sacri che maneggiate con elevata sofisticazione modelli di machine learning e li implementate in ambito big data con relativo software applicativo sviluppato in house;
    Grazie
    A proposito di mostri sacri nel trading ai quali tu (giustamente) irridi, racconto un piccolo episodio tratto dall'ultimo libro di Nassim Taleb.
    Costui, come tutti gia' sapete, lavorava nel trading come dipendente di una SIM o qualcosa del genere. A fine anno era tradizione aziendale che premiassero tutti i trader, che avevano raggiunto gli obiettivi. Infatti quasi tutti i trader guadagnavano quasi sempre tutti gli anni, meno che negli anni in cui arrivava il famoso cigno nero.

    Tra i premiati della sua azienda non c'era mai egli stesso, perché ogni anno o quasi egli perdeva. Alla fine Taleb venne licenziato e dovette mettersi in proprio.

    Pensando all'Italia, leggo oggi sul Fatto Quotidiano che 45 dirigenti dell'Alitalia sono stati premiati, perché - anche senza usare i Big Data - hanno raggiunto tutti gli obiettivi.

    Dirigenti Alitalia = mostri sacri ??


  8. #38
    L'avatar di francs
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    Citazione Originariamente Scritto da P.A.T. Visualizza Messaggio
    A proposito di mostri sacri nel trading ai quali tu (giustamente) irridi, racconto un piccolo episodio tratto dall'ultimo libro di Nassim Taleb.
    Costui, come tutti gia' sapete, lavorava nel trading come dipendente di una SIM o qualcosa del genere. A fine anno era tradizione aziendale che premiassero tutti i trader, che avevano raggiunto gli obiettivi. Infatti quasi tutti i trader guadagnavano quasi sempre tutti gli anni, meno che negli anni in cui arrivava il famoso cigno nero.

    Tra i premiati della sua azienda non c'era mai egli stesso, perché ogni anno o quasi egli perdeva. Alla fine Taleb venne licenziato e dovette mettersi in proprio.

    Pensando all'Italia, leggo oggi sul Fatto Quotidiano che 45 dirigenti dell'Alitalia sono stati premiati, perché - anche senza usare i Big Data - hanno raggiunto tutti gli obiettivi.

    Dirigenti Alitalia = mostri sacri ??

    Beh, anche dopo il disastro di Genova c'è stata la buona uscita da 25 milioni mi pare...quindi sì, se la vedi money-oriented, like USA (senza il muro che frena le ambizioni di amartya78), sono mostri sacri: hanno trovato e sfruttato la falla nel sistema, l'arbitraggio.
    Ultima modifica di francs; 18-11-19 alle 15:49

  9. #39

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    P.A.T., secondo me se fai il trader di opzioni per una Società ti conviene essere sempre corto di Gamma: finché non succede nulla, vinci sempre; quando perdi, probabilmente la Società è andata gambe all'aria e quindi il lavoro l'avresti perso comunque... Tanto vale

  10. #40
    L'avatar di P.A.T.
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    Citazione Originariamente Scritto da Cren Visualizza Messaggio
    P.A.T., secondo me se fai il trader di opzioni per una Società ti conviene essere sempre corto di Gamma: finché non succede nulla, vinci sempre; quando perdi, probabilmente la Società è andata gambe all'aria e quindi il lavoro l'avresti perso comunque... Tanto vale
    Tu conosci bene quel mondo, ma forse non conosci altrettanto bene il mondo degli attestatori, che ho conosciuto di recente nella sezione Obbligazioni per il continuo e frequente ricorso ad essi nelle crisi aziendali.

    Mi dicono che dovrebbero essere pochissime persone, al massimo una cinquantina di persone, che fanno la spola continuamente tra "bene informati", studi, tribunali e il Parlamento, alla ricerca di questi incarichi. Ma solo un numero ancor piu' ristretto riesce nella vittoria, con la ricezione dell'incarico di consulenza.

    Per fare un esempio di quanto sia remunerativo il ruolo di attestatore nei concordati in continuita', un caso alla recente ribalta indica una cifra da spartirsi di 25 milioni (lo scrivo in numeri: 25.000.000 di Euro) tra i tre attestatori di una crisi aziendale di una importante societa' delle costruzioni e grandi commesse.

    Cosa c'entra il ruolo di attestatore con quello di shorter di gamma conto terzi ? C'entra eccome !

    Uno dei principali attestatori italiani, direi il piu' abbronzato tra tutti , scriveva in una rivista giuridica nel 2014 una summa del pensiero "attestatore" che sintetizzo con parole mie:

    " Noi attestatori delle crisi aziendali, quando vagliamo le carte, dovremmo studiarle attentamente, con i necessari tempi lunghi e la dovuta attenzione. Tuttavia se noi esprimiamo fin da subito delle necessità di approfondimenti sul piano di risanamento e' possibile che l'incarico venga affidato ad un altro attestatore piu' ottimista. Pertanto la scelta razionale e' prendere l'incarico, e fare in modo che l'attestazione risulti possibile nel seguito"

    In questo atteggiamento vedo la similitudine dell'attestatore con il trader short di gamma conto terzi.
    Sono entrambe professioni che guardano all'immediato, allo short time period e sono orientate entrambe ai soli scenari positivi, mai a quelli negativi.

    Credo che la figura dell'attestatore pagato a parcella e solo se prevede l'attestazione finale positiva (e mai negativa, perché deve dirlo da subito, altrimenti NIET incarico) esista solo in Italia. Non conosco all'estero lavori da 10 milioni l'anno di reddito da portare a casa senza rischi. L'unico rischio, a dire il vero, per l'attestatore e' rappresentato dall'"esserti dimenticato" della tua presenza in qualche CDA di qualche importante istituzione come consigliere indipendente a 250.000 Euro annui di gettone di presenza ….

    Qualche attestatore, ogni tanto, si dimentica di questo piccolo particolare che potrebbe generare qualche possibile conflitto di interessi, ma di nessuna importanza all'atto pratico, in quanto i tribunali vengono messi nella condizione di dover accettare il fatto compiuto per la rilevanza degli interessi in corso e la rilevanza del caso sociale (sindacati, dipendenti, amministratori locali, forze di governo, social, che continuamente esternano sul caso ..).
    Ultima modifica di P.A.T.; 19-11-19 alle 13:11

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