Hidden Markov Models for Stock Market Predictions

This thesis, developed as part of my internship at Fondaco SGR, presents the preliminary phase of a broader project for the development of a model designed to predict stock market price fluctuations, based on the Hidden Markov Model (HMM). In this phase the goal is to identify a suitable model and test it for performance, identifying its limits. After presenting the theoretical foundations of HMMs and Markov processes, as well as the related key algorithms (Forward-Backward, Viterbi, and Baum-Welch), a model from literature is implemented and evaluated. Its computational efficiency is then enhanced using Viterbi algorithm. Experimental tests conducted on selected stocks from the EURO STOXX 50 demonstrate satisfactory performance in predicting the closing price, although some limitations were noted, particularly in estimating fractional changes and adding new variables and managing highly correlated variables. These limitations are analyzed, and some possible future development are presented, in view of the subsequent stages of the broader project from the implementation in the company environment to new ideas to overcome its weaknesses.

Questa tesi, sviluppata nell'ambito del mio tirocinio presso Fondaco SGR, presenta la fase preliminare di un progetto più ampio volto allo sviluppo di un modello per la previsione delle fluttuazioni dei prezzi di borsa, basato sul Hidden Markov Model (HMM). In questa fase, l'obiettivo è identificare un modello adeguato e valutarne le prestazioni, individuandone i limiti. Dopo aver presentato le basi teoriche degli HMM e dei processi di Markov, nonché i principali algoritmi correlati (Forward-Backward, Viterbi e Baum-Welch), viene implementato e valutato un modello tratto dalla letteratura. L'efficienza computazionale del modello viene successivamente migliorata utilizzando l'algoritmo di Viterbi. I test sperimentali condotti su un campione di titoli selezionati dall'EURO STOXX 50 mostrano prestazioni soddisfacenti nella previsione del prezzo di chiusura, sebbene siano state riscontrate alcune limitazioni, in particolare nella stima delle variazioni frazionali, nell'aggiunta di nuove variabili e nella gestione di variabili altamente correlate. Queste limitazioni vengono analizzate e vengono presentati alcuni possibili sviluppi futuri, in vista delle fasi successive del progetto, che comprendono l'implementazione in ambiente aziendale e nuove idee per superarne le debolezze.