Matteo Galla
Sviluppo di una Strategia di Trading Mid-Frequency tramite Machine Learning = Development of a Mid-Frequency Trading Strategy Using Machine Learning Techniques.
Rel. Paolo Brandimarte. Politecnico di Torino, Master of science program in Mathematical Engineering, 2022
Abstract
L'obiettivo di questa tesi è quello di sviluppare una strategia di trading a media frequenza (posizioni tenute per un intervallo temporale da un'ora a qualche giorno) utilizzando coppie di obbligazioni societarie, scambiate sul mercato EuroTLX di Borsa Italiana. L'idea è quella di selezionare coppie di titoli i cui rendimenti mostrino una forte relazione, individuare quando avviene un disallineamento e prendere posizioni opposte sui due in modo da trarne profitto quando questi si riallineeranno. L'ipotesi alla base è di un comportamento di reversione alla media dello spread tra i rendimenti delle due obbligazioni. Le coppie saranno selezionate tra quelle più liquide su cui viene effettuata l'attività di market making.
I dati utilizzati per l'elaborazione sono dati di mercato raccolti dall'azienda, integrati con dati ottenuti attraverso il software Bloomberg quando necessario
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