La tesi in oggetto è stata sviluppata presso Sella Financial Markets, divisione del gruppo Sella che si occupa di trading in conto proprio sui mercati finanziari e svolge attività di market making per fornire liquidità ai mercati e migliorarne l’efficienza. L'obiettivo della tesi è di stimare la volatilità realizzata intraday di diversi asset finanziari e di sviluppare metodi statistici e modelli di machine learning per la sua predizione, utilizzando dati granulari ad alta frequenza dei mercati finanziari, come order book e trade. Data la non osservabilità della volatilità, il processo di stima è fondamentale per definire uno stimatore il più possibile corretto, che non presenti bias intrinsechi o una varianza elevata.