Applicazione di tecniche di apprendimento ensemble per la predizione in ambito finanziario

L'obbiettivo della tesi è la costruzione di uno strumento informatico come supporto decisionale all'area di sviluppo commerciale di una società operante nel settore dell'utility del gas. Il progetto quindi ha come scopo quello di coprire le esigenze di ¿pricing¿ di un'azienda fornitrice di gas. Esso consente la costruzione dinamica e semplificata di nuovi prodotti per il mercato del gas e di poterne misurare i rendimenti in termini di costi e benifici sia nel passato che nel futuro. L'applicazione, denominata L.A.P.S. (Large Account Pricing System) dovrà quindi mettere a disposizione di coloro che, all'interno dell'azienda fornitrice si occupano di sviluppare nuovi prodotti, un paniere il più ampio possibile di materie prime con le quali sarà possibile definire nuovi indici per il prezzo del gas. All'interno del progetto si possono identificare tre diverse sottosistemi: 1. un sistema di ¿Recupero ed archiviazione dati da fonti esterne: dei valori dei cambi e di tutti i codici Platts delle materie prime che compongono il paniere¿ 2. un sistema di ¿Generazione dinamica di formule per il mercato del gas per i Large Account¿ 3. un sistema di ¿Forecast e analisi dei prezzi del mercato del gas¿. Il lavoro si è svolto in due fasi durante l'attività di stage. Nella prima fase si è seguito il documento di analisi dei requisiti dell'azienda Altran che ha proposto lo stage e sono state costruite le due applicazioni LAPS-Spider e LAPS. Nella seconda fase, la più importante, si è fatto lo studio di fattibilità di un'applicazione in grado di effettuare delle previsioni in ambito finanziario. È stato studiato lo stato dell'arte in questo ambito e si sono individuate le tecnologie oggetto di studio: reti neurali, ensamble, alberi di regressione e regressione lineare. Inizialmente si sono studiate le diverse tipologie di reti neurali e di ensamble dal punto di vista teorico, successivamente si sono valutati alcuni strumenti per la progettazione del sistemi di forecast. È stato scelto Matlab come software principale di sviluppo, preferendolo a Joone e a Weca. Infine sono stati eseguiti numerosi esperimenti e sono stati analizzati i risultati sperimentali ottenuti alla ricerca della tecnica migliore.