Matematica  |  Informatica

 

Giuseppe Lovagnini, 2004 | Comano, TI

 

La ricerca documenta una simulazione basata su agenti di un mercato di criptovalute, dove sono presenti tre tipi di agenti: i Random Traders, i Momentum Traders e gli Intelligent Investors. I primi investono in modo casuale, simulando gli investitori amatori. I secondi applicano una strategia momentum, quindi di trend following e gli ultimi comprano sui ribassi del mercato e vendono nel momento di rialzo di quest’ultimo. Tutti questi agenti seguono strategie di investimento diverse, ma tutti possono fare le stesse operazioni, cioè comprare o vendere criptovaluta (Bitcoin). Inizialmente tutti gli agenti avranno lo stesso patrimonio, che viene ripartito
in modo casuale tra Bitcoin e valuta fiat. Quest’ultima verrà utilizzata per le transazioni dei Bitcoin.Sulla base dei risultati raccolti della simulazioni verranno presentati dei parametri (skewness, volatilità, rendimento e Sharpe ratio) per paragonare le strategie d’investimento e condotte le seguenti analisi: 1) efficacia dell’Intelligent Investing in base all’orizzonte temporale su cui valuta le sue scelte 2) efficacia dell’Intelligent Investing in base alla volatilità iniziale
Dai risultati emerge che su intervalli di tempo di circa un anno l’Investitore Intelligente performa al meglio e che aumentando la volatilità iniziale aumentano i rendimenti di quest’ultimo.

Argomento

La ricerca è un lavoro interdisciplinare e tratta argomenti di carattere economico-finanziario e matematico-informatico. In ambito economico finanziario viene trattato il controverso, scottante e attualissimo tema delle criptovalute, con un accento particolare su Bitcoin, che gode di maggior notorietà, fama e capitalizzazione. In secondo luogo vengono implementate strategie d’investimento pragmatiche e imparate grazie ad uno stage in un hedge fund specializzato in criptovalute. Questi temi vengono implementati grazie al connubio con l’informatica, in particolare è approfondita la branca dei modelli computazionali basati su agenti, che permettono di programmare il comportamento dei singoli agenti e lo studio complessivo delle loro interazioni.

Metodologia

È stata programmata, attraverso l’ambiente di sviluppo Matlab e il suo omonimo linguaggio di programmazione, una simulazione basata su agenti, nella quale ogni agente rappresenta un investitore. Il fulcro del programma è l’algoritmo dell’order book, il quale gestisce, in modo fedele ad un reale mercato finanziario, le transazioni giornaliere con i prezzi limite di acquisto e vendita e il volume delle transazioni, che ogni agente calcola in base alla sua strategia d’investimento. Le liste di prezzi di acquisto e di vendita vengono ordinate rispettivamente decrescentemente e crescentemente e viene verificato quando la domanda incontra l’offerta.Gli agenti dispongono inizialmente dello stesso patrimonio, ripartito casualmente tra fiat e BTC, e possono comprare o vendere cripto.

Risultati

Nella ricerca sono stati raccolti vari dati per valutare e l’efficacia delle strategie dell’Investitore Intelligente e del Random Trader. In particolare il rendimento dell’Investitore Intelligente in funzione dell’orizzonte temporale che considera per calcolare i prezzi di acquisto e di vendita e il rendimento di quest’ultimo nei al variare della volatilità del mercato. Infine sono stati raccolti per le due categorie di agenti investitori parametri comunemente utilizzati per valutare le performance sia in base al rendimento sia al rischio (skewness, volatità, rendimento e Sharpe ratio).

Discussione

Dai dati raccolti per la ricerca sono stati utilizzati per compiere le seguenti analisi: l’efficacia dell’intelligent inv. in base all’orizzonte temporale utilizzato per investire, l’efficacia dell’intelligent inv. in base alla volatilità iniziale e un paragone in base a parametri di rischio e rendimento tra Momentum Trader e Intellingent Investor. Dalle analisi dei dati è emerso che l’investitore intelligente migliora la sua performance all’aumentare dell’orizzonte temporale e all’aumentare della volatilità e che l’orizzonte ottimale è di circa un anno. Infine la strategia di lungo termine dell’Intelligente performa meglio sia in base al rendimento che al rischio rispetto il Momentum.

Conclusioni

In conclusione dai dati è emerso che l’investitore intelligente performa al meglio con un orizzonte temporale di circa 365 giorni e che aumentando la volatilità, quindi il rischio, aumentano i suoi rendimenti. Ciò è un risultato comprensibile, considerando che l’intelligente prende vantaggio delle oscillazioni di mercato, e la volatilità, o deviazione standard, esprime l’ampiezza dei movimenti di mercato.

 

 

Valutazione del lavoro espressa dall’esperto

Dr. Marco Favino

Giuseppe ha implementato ed esteso un modello basato su agenti per la simulazione di un mercato di criptovalute, pubblicato in un articolo in una rivista scientifica internazionale. Ha riprodotto le due strategie di investimento descritte e implementato un «order book» realistico per gli scambi di valute. Infine, ha proposto una nuova strategia di investimento, appresa durante uno stage in un fondo di investimento, e ha mostrato come questa fornisca ricavi maggiori rispetto a quelle proposte nell’articolo di riferimento.

Menzione:

buono

 

 

 

Liceo cantonale di Lugano 2, Lugano-Savosa
Docente: Prof. Mattias Venzi