Tecniche previsionali delle Serie Temporali (seconda parte)

Introduzione

In questa secondo articolo sulle “Tecniche previsionali delle serie temporali” verranno analizzate le ulteriori tecniche di previsione. Sono tecniche che analizzano set di dati più complessi rispetto alle precedenti. Solitamente implementano software legati all’intelligenza artificiale e, generalmente, necessitano di hardware specifico.

Vector Autoregression (VAR)

La Vector Autoregression (VAR) è una tecnica che permette di analizzare la relazione tra più variabili nel tempo. Immagina di voler capire come il tasso di interesse, l’inflazione e l’indice di mercato si influenzano a vicenda. Con il modello VAR, si può  vedere come il cambiamento di una variabile influenzi le altre nel corso del tempo. Ad esempio, se il tasso di interesse aumenta, questo potrebbe influire sui prezzi delle azioni. Il modello VAR permette di analizzare questi effetti incrociati, basandosi su dati passati per fare previsioni future.

Reti Neurali Long Short-Term Memory (LSTM)

Le reti neurali LSTM sono una tecnologia avanzata che fa parte dell’intelligenza artificiale. Queste reti sono progettate per capire le relazioni a lungo termine nei dati. In pratica, sono capaci di “ricordare” informazioni importanti nel tempo e utilizzarle per fare previsioni future. Le reti LSTM vengono spesso utilizzate per prevedere i prezzi delle azioni o le tendenze di mercato. La loro forza sta nella capacità di catturare modelli complessi che non sono facilmente visibili con altre tecniche. Sono particolarmente adatte per modellare relazioni non lineari, ovvero quando i dati non seguono una progressione semplice e prevedibile.

Modelli Bayesian Structural Time Series (BSTS)

Il modello Bayesian Structural Time Series (BSTS) utilizza la statistica bayesiana per fare previsioni. Questo metodo è utile quando si hanno dati con componenti complesse, come tendenze, stagionalità o fluttuazioni irregolari. Un esempio potrebbe essere il comportamento del prezzo di una materia prima, che può essere influenzato da tendenze a lungo termine, ma anche da fattori stagionali, come la domanda in determinati periodi dell’anno. Il modello BSTS prende in considerazione questi diversi elementi e genera previsioni precise, tenendo conto anche delle incertezze legate ai dati.

Prophet

Prophet è un metodo sviluppato dalla nota azienda Meta (Facebook) per fare previsioni basate su serie temporali. È molto utilizzato in finanza perché può gestire le irregolarità nei dati, come la presenza di valori mancanti o di picchi anomali. Questo strumento è particolarmente efficace per prevedere tendenze a lungo termine, come l’andamento dei prezzi delle azioni o dei beni di consumo. Prophet è facile da usare e funziona bene anche con dati che presentano tendenze stagionali o effetti legati a eventi particolari, come le festività. Ad esempio, se vuoi prevedere come si comporterà un mercato durante le vacanze di Natale, Prophet può prendere in considerazione questo fattore.

Neural Prophet

Il Neural Prophet è un’evoluzione del modello Prophet, che incorpora reti neurali per migliorare le previsioni. Questo strumento combina la semplicità di Prophet con la potenza delle reti neurali, riuscendo così a modellare relazioni più complesse tra i dati. È particolarmente utile quando si lavora con dati non lineari o che presentano dipendenze a lungo termine, come quelli delle serie temporali finanziarie.

Wavelet Analysis

L’analisi wavelet è una tecnica che permette di scomporre i dati in diverse frequenze. Immaginiamo di avere una melodia e di voler separare le note alte da quelle basse. L’analisi wavelet permette di fare proprio questo, ma con i dati. In finanza, può essere utilizzata per “pulire” i dati da rumori o disturbi e per generare previsioni più accurate. Questa tecnica è molto utile per identificare schemi nascosti nei dati, che possono apparire solo a determinati intervalli temporali. Può anche essere utilizzata per ridurre la volatilità dei dati finanziari e rendere più semplice l’analisi.

Come scegliere la corretta tecnica di previsione

Ogni tecnica ha i suoi punti di forza e di debolezza. La scelta della corretta tecnica di previsione dipende dal tipo di dati con cui si lavora e dagli obiettivi specifici. Ad esempio, se si vuole fare una previsione a breve termine, potrebbe essere sufficiente un modello VAR o una rete LSTM. Se, invece, i dati presentano molte irregolarità o sono influenzati da fattori esterni, Prophet o BSTS potrebbero essere più adatti. Quando si sceglie una tecnica di previsione, è importante tenere conto delle caratteristiche dei dati, come:

• Stagionalità. Se ci sono cicli che si ripetono, come l’andamento stagionale delle vendite.
  
• Tendenza. Se i dati mostrano una direzione chiara, come una crescita o un calo costante.
  
• Volatilità. Se i dati sono soggetti a cambiamenti improvvisi e imprevedibili.
  
• Interdipendenze. Se ci sono più variabili che si influenzano a vicenda, come il tasso di cambio e i prezzi delle azioni.

Valutazione delle prestazioni dei modelli

Una volta scelto il modello, è fondamentale verificarne l’efficacia. Per farlo, si utilizzano delle metriche di valutazione che aiutano a capire quanto bene il modello riesce a fare previsioni accurate. Alcune delle metriche più utilizzate includono:

• Errore medio assoluto (MAE). Misura la differenza media tra i valori previsti e quelli effettivi.
  
• Errore quadratico medio (RMSE). Simile al MAE, ma penalizza maggiormente gli errori più grandi.
  
• R-quadro (R²). Indica quanto bene il modello riesce a spiegare la variabilità dei dati.

È importante monitorare costantemente le prestazioni del modello e fare aggiustamenti quando è necessario. Ad esempio, se il modello inizia a fare previsioni errate, potrebbe essere necessario aggiornarlo con nuovi dati o scegliere un’altra tecnica più adatta.

Combinare differenti tecniche previsionali per migliori le previsioni

Negli ultimi anni, l’utilizzo di modelli combinati si è rivelato molto efficace. Questi modelli uniscono diverse tecniche previsionali per migliorare l’accuratezza delle previsioni. Ad esempio, si potrebbe combinare un modello VAR con una rete LSTM per sfruttare i punti di forza di entrambe le suddette tecniche previsionali. Questa strategia è particolarmente utile in situazioni complesse, dove un singolo modello potrebbe non essere in grado di catturare tutte le dinamiche del mercato. Utilizzando più modelli insieme, è possibile ottenere previsioni più robuste e affidabili.

Conclusioni

Prevedere i movimenti dei mercati finanziari richiede l’uso di tecniche avanzate di analisi delle serie temporali. Ogni tecnica previsionale offre soluzioni specifiche per catturare tendenze, stagionalità e interdipendenze nei dati. La scelta della metodologia dipende dagli obiettivi e dalle caratteristiche dei dati. Combinare diverse tecniche previsionali e monitorare costantemente le prestazioni può migliorare l’accuratezza. In conclusione, l’analisi delle serie temporali è un aspetto essenziale per fare previsioni nei mercati finanziari consentendo agli analisti di prendere decisioni più informate e di gestire i rischi con maggiore precisione.