Relazione Scientifica primo anno

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1 Relazione Scientifica primo anno Progetto: Dinamica di altissima frequenza nei mercati finanziari. Efficienza e struttura dei mercati finanziari e modellizzazione quantitativa delle scelte di portafoglio in presenza di innovazioni tecnologiche. Durante il primo anno di attività è stata avviata l attività scientifica del progetto al fine di perseguire gli obiettivi indicati in fase di proposta. Ciascuna Unità di ricerca (con l esclusione dell Unità CMA di Roma di cui discuteremo in un paragrafo a parte) ha avviato la propria attività coordinandosi ed interagendo con le restanti Unità. Inoltre le Unità di ricerca hanno sistematicamente interagito con i colleghi del progetto EGRID al fine di collaborare alla realizzazione della facility nazionale di dati finanziari di altissima frequenza. L attività scientifica è partita per la quasi totalità delle Unità di ricerca immediatamente dopo l approvazione del progetto. Il primo periodo è stato utilizzato per avviare le attività di ricerca e per l individuazione e la selezione di personale non strutturato da inserire nel progetto soprattutto tenendo conto degli aspetti di ricerca legati allo sviluppo della facility nazionale di dati di alta frequenza di cui e responsabile il progetto EGRID. L interazione fra le varie Unità di ricerca è stata incentivata attraverso la realizzazione di un sito web per il progetto. In questo sito vengono progressivamente inserite tutte le informazioni sullo svolgimento del progetto. Ci si è inoltre sforzati di pianificare degli incontri al fine di favorire lo scambio di informazioni e di promuovere collaborazioni scientifiche sui temi specifici del progetto. Durante il kick-off meeting del progetto EGRID che si è svolto nelle giornate di mercoledi 28 Gennaio e giovedì 29 Gennaio 2004 a Trieste, sono stati organizzati dei tutorials e delle attività di laboratorio cui ha partecipato il personale reclutato (o che comunque collabora) per il nostro progetto. La discussione svoltasi tra i responsabili dei tre progetti armonizzati, i coordinatori, i collaboratori esterni ed interni secondo l agenda proposta dai responsabili del progetto EGRID ha consentito di individuare possibili sinergie fra gruppi di ricerca dei diversi progetti e di calendarizzare efficientemente l attività da svolgere in collaborazione. Per quanto riguarda il contributo del nostro progetto alla realizzazione della facility nazionale dei dati di alta frequenza va citata la collaborazione instauratasi tra il nostro gruppo di persone che ha lavorato all individuazione, all acquisto ed al filtraggio dei dati ed il gruppo di collaboratori del progetto EGRID operanti a New York. Cio ha consentito di ottimizzare la nostra interazione con il New York Stock Exchange, con il risultato di ottenere dati di alta frequenza di questa importante Borsa a condizioni vantaggiose per i nostri progetti. Dopo il tutorial del mese di Gennaio tenutosi a Trieste, si è svolto a Palermo nei giorni 1 e 2 Aprile 2004 un incontro operativo tra ricercatori del nostro progetto e ricercatori del 1

2 progetto EGRID sugli aspetti legati alla implementazione della facility nazionale di dati finanziari di alta frequenza con tecnologia E-GRID. L attività scientifica svolta nel primo anno dal nostro progetto strategico è stata discussa collettivamente in un incontro tenutosi a Palermo nei giorni 18 e 19 Giugno Il programma dell incontro di lavoro e molti dei files relativi alle presentazioni scientifiche svolte si trovano alla pagina web A questo incontro ha partecipato per EGRID il Dott. Stefano Cozzini. Il Dott. Cozzini ha presentato a tutte le Unità di ricerca le problematiche legate alla realizzazione della facility nazionale di dati finanziari. Obiettivo 1 Contributo INFM alla costituzione ed alla gestione di una facility nazionale di dati finanziari. Personale partecipante: Rosario N. Mantegna (responsabile) Alessandra Tedeschi (personale dipendente del progetto-borsista) Vincenzo Rinella Vincenzo Vitale Fabrizio Lillo - Christian T. Brownless. Il nostro progetto strategico coordinato da INFM ha contribuito alla costituzione della facility nazionale di dati finanziari gestita da ICTP avviando l acquisto di dati finanziari di alta frequenza di importanti mercati. In tutti i casi l acquisto è stato effettuato garantendo che tutti i gruppi di ricerca coinvolti nel progetto e nei progetti EGRID e Area di Trieste armonizzati con il presente progetto secondo le indicazioni Ministeriali possano accedere ai dati durante il periodo di svolgimento del progetto. Il nostro progetto strategico ha selezionato un collaboratore (la Dott.ssa Alessandra Tedeschi) che ha portato avanti con professionalità e dedizione gli incarichi a lei assegnati come risulta testimoniato dai risultati acquisiti per quanto riguarda l acquisto dei dati, il loro pre-processing ed il contributo fornito alle attività di information technology della facility. La dott.ssa Tedeschi è stata inquadrata come una borsista laureata per cui si sono liberate delle risorse finanziarie che intenderemmo utilizzare per prolungare il contratto di collaborazione con la stessa Dott.ssa Tedeschi e per affiancarle altre unità di personale borsista da focalizzare sulle attività di pre-processing dei dati e di collaborazione alla gestione delocalizzata di siti GRID partecipanti alla facility ma localizzati presso Unità di ricerca del presente progetto. Senza questo personale aggiuntivo attualmente partecipante al progetto su una base pressoché volontaristica la collaborazione con EGRID allo sviluppo della facility nazionale potrebbe rivelarsi meno efficace di come si è rivelata fino ad oggi. Per quanto riguarda gli acquisti dei dati finanziari di alta frequenza, si e' proceduto a: - Acquisto del "Rebuild Order Book" del London Stock Exchange (LSE) per l'anno Si tratta di tutte le transazioni e di tutti gli ordini per tutte le azioni trattate nel LSE per il periodo considerato. L acquisto è stato svolto garantendo l accesso a tutti i ricercatori partecipanti al nostro progetto ed ai progetti armonizzati per il periodo di svolgimento del 2

3 progetto. Alla fine del progetto l estensione della licenza d uso decadrà ed i dati saranno proprietà di INFM. - Accordo con Borsa Italia S.p.A. per l'utilizzazione gratuita, per soli fini di ricerca, dei dati "Best Bid & Best Ask", "Singole Transazioni", "Primi 5 ordini di vendita e di acquisto" per l'anno 2002 (estendibile anche ad anni precedenti e successivi). Si tratta di una notevole mole di dati che Borsa Italia si è impegnata a trasferirci. Il trasferimento dei dati avviene su supporto CD/DVD è stato avviato ed impiegherà un certo tempo per essere definitivamente completato. A questo risultato molto positivo che consente al progetto di avere a disposizione per l anno 2002 la totalità dei dati del mercato italiano azionario si è arrivati per la fattiva collaborazione del responsabile dell Unità Research & Development di Borsa Italiana S.p.A. Dott. Luca Filippa. - Acquisizione a titolo gratuito dei datasets "Trades and Quotes" (2003) e "Open Book" (2002) del New York Stock Exchange (NYSE), ed estensione della licenza per i dati già in possesso dei vari gruppi di ricerca a tutti i gruppi partecipanti al progetto per la durata di svolgimento del progetto. E` da sottolineare l importanza del risultato ottenuto con il NYSE. I contatti avviati con la direzione ricerca del NYSE diretto dal Dr. P. Bennett, hanno consentito di estendere a tutti i ricercatori del progetto e dei progetti armonizzati le licenze originariamente in possesso solo di INFM e dell Università di Firenze. In questa maniera la facility nazionale mette già a disposizione i dati del TAQ per il periodo da Gennaio 1995 a Dicembre Inoltre anche i dati dell order book sono utilizzabili da tutti i ricercatori del progetto e dei progetti armonizzati. Tutto questo è stato effettuato con una spesa limitatissima. Questo risultato estremamente positivo e` stato ottenuto anche per la fattiva collaborazione del Dott. Stefano d Addona e del Dott. Axel Kind, collaboratori del progetto EGRID, che hanno illustrato personalmente al Dott. Bennett esigenze e finalità dei nostri progetti. Si e' inoltre in trattative in fase molto avanzata per l'acquisto di dati: - "Intraday Historical Euronext Data" per le Borse di Parigi, Brussels ed Amsterdam per l'anno Per quanto concerne il pre-processing dei dati finanziari di frequenza ultra-alta per i vari gruppi di ricerca, sono stati effettuati: - Pre-processing dati del Rebuild Order Book del London Stock Exchange per ottenere un formato standard fruibile più facilmente dai ricercatori dei gruppi partecipanti ai tre progetti "armonizzati". - Sviluppo preliminare di algoritmi per il pre-processing dei dati "Best Bid & Best Ask" e "Singole Transazioni" della Borsa di Milano. Si stanno inoltre raccogliendo le specifiche esigenze dei vari gruppi di ricerca per avviare un pre-processing dei dati "ad hoc". 3

4 Per quanto riguarda gli aspetti di Information Technology associati alla realizzazione della facility nazionale di dati di alta frequenza realizzata con tecnologia GRID, si sono svolti incontri e discussione volti a chiarire le esigenze dei ricercatori e si è anche installato un nodo prototipale GRID presso l Unità di Palermo. Riportiamo qui di seguito alcuni aspetti tecnici relativi alla procedura di installazione del nodo prototipale GRID effettuata: - settaggio variabili di ambiente relative ad hostname e domainname dei servizi remoti (forniti dalle macchine di Trieste) con i quali interagisce il site in fase di installazione: BDII, RB, RLS. - starting dei servizi middleware costituenti il site: gatekeeper, gsiftp, mds - starting dei servizi EDG: PBSserver, PBSsched, PBSmom - testing locale dei servizi middleware: globus-job-run: eseguito correttamente globus-url-copy: localhost - localhost eseguito correttamente grid-info-search: parzialmente corretto, alcuni provider non hanno riportato le informazioni adeguate. - test di integrazione con testbed di Trieste e funzionamento: integrazione verificata constatando la presenza delle informazioni relative al nodo di Palermo (nippur) sul BDII - starting del servizio sshd su nippur sulla porta per consentire l'accesso agli utenti al software installato sulla macchina nippur - installazione del site unico + UI su uruk, rilevati problemi di stabilita' su distribuzione fedora in fase di lettura di dati dalla /proc e providing delle informazioni in MDS - esercizi ed esempi di funzionamento su casi di lavoro reali (codice fortran e codice java). 1) esecuzione di edg-job-submit con input sandbox del codice fortran di un utente potenziale (Fabrizio Lillo) con file input delle dimensioni di circa 35Mb. Job submission eseguite correttamente. 2) esecuzionde di edg-job-submit con input sandbox del codice java. Obiettivi scientifici del progetto per il primo anno La descrizione analitica dei risultati raggiunti dalle varie Unità di ricerca riportata qui di seguito, mostra che, con l eccezione dell attività A8.1 originariamente prevista per CMA, tutti gli obiettivi previsti per le altre attività sono stati raggiunti in accordo con l articolazione temporale del progetto originariamente presentato. Il progetto si svolge quindi essenzialmente secondo le previsioni ed ha già prodotto una serie di importanti risultati tra cui il contributo all infrastruttura prototipale di information technology basata su GRID, pubblicazioni scientifiche, disseminazione di risultati e comunicazioni a congresso, prototipi software e formazione di nuove figure professionali coerenti con il progetto. Utilizzeremo il secondo anno per perseguire gli altri obiettivi programmati e per recuperare sulle attività di ricerca inizialmente previste per CMA. 4

5 Obiettivi 2, 3 e 4 delle varie Unità di ricerca, vengono qui di seguito discusse le attività avviate ed i risultati ottenuti da ciascuna Unità di ricerca: Unità di ricerca INFM Unità di Palermo Resp. Prof. Rosario N. Mantegna Partecipanti al progetto: Rosario N. Mantegna (responsabile) - Fabrizio Lillo Salvatore Miccichè Vincenzo Rinella - Vincenzo Vitale - Adriana Prest Mattedi (studente PhD INPE Brasile) - Michele Tumminello (studente PhD Dottorato di Ricerca in Fisica Applicata Università di Palermo). Per quanto riguarda l attività A1.1 prevista dal progetto abbiamo studiato la topologia delle reti ricavate dalla procedura di correlation-based clustering proposta dal nostro gruppo di ricerca negli anni passati. La procedura di filtraggio parte dalla matrice dei coefficienti di correlazione ottenuti a partire dalle serie temporali dei rendimenti delle azioni considerate e consente di ottenere un grafo che ha le caratteristiche di un minimum spanning tree. La topologia del grafo ottenuto dai dati finanziari di un portafoglio di 1071 azioni trattate presso al Borsa di Wall Street presenta caratteristiche non banali che non possono essere spiegate né ipotizzando una natura random per il grafo ottenuto né ipotizzando che i dati siano ben descritti da un one-factor model. In altri termini la topologia delle reti ottenute con la metodologia del correlation-based clustering consente di falsificare modelli di mercato ampiamente diffusi come, ad esempio, il Capital Asset Pricing Model [1-2]. Abbiamo anche continuato a studiare teoricamente il ruolo svolto dalla inevitabile limitatezza del numero di records delle serie temporali dei rendimenti usate per misurare il coefficiente di correlazione nella procedura di validazione o falsificazione di modelli a fattore (sia di tipo additivo che gerarchico) [3]. Sono stati anche indagate le proprietà delle reti ottenute dall analisi correlation-based di tassi di interesse di varia maturità [4]. All interno dell attività A1.2, è stato svolto uno studio della varietà dei rendimenti di un insieme di beni finanziari trattato in diversi mercati. In particolare si è individuato uno specifico settore industriale e cioè il settore delle attività satellitari e si è indagata la varietà di questo settore effettuando una indagine cross-sectional dei rendimenti osservati per ciascun giorno borsistico dall insieme delle azioni individuate. Si è anche realizzato un indice sintetico pesato per capitalizzazione che è stato battezzato CASI. Lo studio svolto ha evidenziato che anche per un portafoglio di azioni appartenenti ad un singolo settore industriale l indice sintetico costituito presenta fatti stilizzati proprio di indici molto più generali e la varietà dei comportamenti delle azioni costituenti il portafoglio ha caratteristiche statistiche analoghe a quelle di portafogli costituiti da azioni appartenenti a settori sufficientemente diversificati [5]. In particolare, un modello a singolo fattore non sembra essere sufficiente per descrivere accuratamente la dinamica della varietà del sistema. All interno dell attività A1.3 si è continuato a lavorare alle analisi empiriche della volatilità di dati finanziari a partire da dati di alta frequenza e di sviluppare un modello di 5

6 volatilità basato su una equazione differenziale stocastica che sia parsimonioso e che sia in grado di descrivere le più rilevanti proprietà statistiche riscontrate nelle analisi empiriche dei dati di mercato. In particolare stiamo lavorando su un modello in grado di descrivere la funzione densità di probabilità non condizionata della volatilità sia nella parte ben descritta da un profilo lognormale sia nella parte ben descritta da una coda a legge di potenza. La nostra Unità inoltre partecipa attivamente alla collaborazione con il progetto EGRID volto alla realizzazione della facility nazionale dei dati finanziari. A parte il contributo di individuazione ed acquisto dei dati e di information tecnology la nostra Unità fornisce anche una fattiva collaborazione per quanto riguarda la descrizione dei dati di alta frequenza e la loro categorizzazione. Alcuni ricercatori dell Unità di Palermo possiedono infatti una conoscenza approfondita dei più importanti databases di dati di alta frequenza sviluppatasi in seguito agli studi di microstruttura dei mercati finanziari da loro effettuati [6-7]. Pubblicazioni [1] Giovanni Bonanno, Guido Caldarelli, Fabrizio Lillo, Salvatore Miccichè, Nicolas Vandewalle and Rosario N. Mantegna, Networks of equities in financial markets, EUR PHYS J B 38, MAR [2] Giovanni Bonanno, Guido Caldarelli, Fabrizio Lillo, Rosario N. Mantegna, Topology of correlation-based minimal spanning trees in real and model markets, PHYS REV E 68, OCT [3] Fabrizio Lillo, Rosario N. Mantegna, Noise dressing of the correlation matrix of factor models, cond-mat/ [4] Tiziana Di Matteo, Tomaso Aste, Rosario N. Mantegna, An interest rates cluster analysis, PHYSICA A 339, AUG [5] Adriana P. Mattedi, Fernando M. Ramos, Reinaldo R. Rosa, Rosario N. Mantegna, Value-at-Risk and Tsallis statistics: risk analysis of the aerospace sector, condmat/ [6] J. Doyne Farmer and Fabrizio Lillo, On the origin of power law tails in price fluctuations, Quantitative Finance 314, C7-C11 (2004). [7] J. D. Farmer, L. Gillemot, F. Lillo, S. Mike, A. Sen, What really causes large price changes?, accettato per la pubblicazione in Quantitative Finance (2004). Partecipazioni a congresso [1] Rosario N. Mantegna, Minimal spanning tree networks in real and artificial markets, Midterm Conference COSIN, 1-5 Settembre 2003, Roma, Italy. 6

7 [2] Rosario N. Mantegna, New stylized facts in financial markets: The Omori law and price impcat of a single transaction in financial markets, Frontier Science 2003, 8-12 Settembre 2003, Pavia, Italy. [3] Rosario N. Mantegna, Shape of the return probability density function and extreme values statistics, International Workshop on Risk and Regulation, Settembre 2003, Budapest, Hungary. [4] Rosario N. Mantegna, Cross-sectional (ensemble) analysis of asset return dynamics in generic and specialized stock portfolios, NEXT 2003, Settembre 2003, Villasimius, Cagliari, Italy. [5] Rosario N. Mantegna, Complexity in financial markets, New Materials and Complexity, 3-7 Novembre 2003, Canberra-Kioloa, Australia. [6] Rosario N. Mantegna, Financial networks from correlation-based clustering techniques, International Workshop on Complexity, Metastability and Nonextensivity, July 2004, Erice, Italy. Dettagli ulteriori sono disponibili a partire da:http://lagash.dft.unipa.it Unità di ricerca INFM Unità di Roma Resp. Prof. Enzo Marinari Partecipanti al progetto: Enzo Marinari (responsabile) Andrea De Martino Irene Giardina - Alessandra Tedeschi (personale dipendente del progetto-borsista). L attività di ricerca si è focalizzata sullo studio analitico e numerico di versioni di modelli di agenti interagenti che riproducano i cosiddetti "fatti stilizzati" dei mercati finanziari. In particolare ci si è interessati dello studio di modelli con popolazioni miste di agenti "fondamentalisti" e "trend followers" [1-4]. Ci si è anche concentrati sulla determinazione di alcuni parametri usati in tali modelli attraverso l'analisi di dati finanziari di altissima frequenza. Per quanto riguarda l attività legata allo sviluppo di codici ed algoritmi di ottimizzazione, si è effettuata attività di ricerca volta allo sviluppo di algoritmi Monte Carlo per lo studio di sistemi in cui lo spazio delle configurazioni presenta una struttura di grande complessità [5]. In tale ambito si sta avviando una collaborazione con lo IAC-CNR inerente alla realizzazione di modelli di gestione ottimale del debito pubblico. Pubblicazioni [1] A. De Martino, I. Giardina and G. Mosetti, Statistical mechanics of the mixed majority-minority game with random external information, J. Phys. A: Math. Gen. 36 7

8 8935 (2003). [2] A. De Martino, Dynamics of multi-frequency minority games, Eur. Phys. J. B (2003). [3] D. Challet, A. De Martino and M. Marsili, Stylized facts in minority games with memory: a new challenge, cond-mat/ [4] A. De Martino, I. Giardina, M. Marsili and A. Tedeschi, Generalized minority games with adaptive trend-followers and contrarians, cond-mat/ [5] E.Marinari, E.Pitard, A Topographic-Non-Topographic Paradigm for Glassy Dynamics, cond-mat/ Unità di ricerca INFM Unità di Trieste SISSA Resp. Prof. Matteo Marsili Partecipanti al progetto: Matteo Marsili (responsabile) - Ginestra Bianconi (personale dipendente del progetto-borsista) - F. Ferreira - Giacomo Raffaelli (studente PhD Sissa). L'attivita' dell'unita' di Trieste si e' rivolta allo studio di modelli ad agenti interagenti sotto molti diversi aspetti. Riguardo agli obiettivi preposti, notevoli progressi sono stati raggiunti nella caratterizzazione di modelli di mercati finanziari basati su agenti interagenti (A2.1). Ci siamo concentrati sia su modelli che riproducono comportamenti realistici (vedi paper 1,3), che sulla relazione tra le interazioni microscopiche tra agenti ed il comportamento collettivo (paper 2) che su modelli con agenti misti (trend followers e fundamentalists), in collaborazione con l'unità di Roma (paper 4). Lo studio empirico sulla localizzazione di mercati reali nello spazio dei parametri di modelli semplificati (A2.2) si e' rivelato piu' complesso del previsto. I nostri sforzi (G. Bianconi, F.F. Ferreira M. Marsili unpublished) di ricostruire lo spazio delle strategie di agenti sintetici da dati empirici reali non hanno ancora portato risultati soddisfacenti. Allo stesso tempo, abbiamo intrapreso una nuova direzione di ricerca sul ruolo del mercato finanziario nel rivestimento delle correlazioni tra i ritorni delle azioni. L'idea di base e' che agenti che investono (seguendo strategie di minimizzazione del rischio alla Markowitz) investiranno preferenzialmente su assets poco o negativamente correlati. Questo aumenta la correlazione tra gli stessi generando un effetto di feedback non banale che ci riproponiamo di comprendere in dettaglio. In particolare, ci riproponiamo di analizzare in modelli semplici il modo in cui le correlazioni "nude" dovute alla economia sono "rivestite" sia dall'effetto dell'investimento degli agenti che dall'effetto dovuto al calcolo delle correlazioni a tempi finiti. Un'altra direzione in cui lo studio si e' rivolto e' lo studio di modelli ad agenti interagenti 8

9 dove sia possibile investire in diversi stock. Il modello piu' semplice in questa classe e' un modello del tipo Minority game (dove le strategie che prescrivono un'azione di minoranza vengono premiate) in cui ci siano due assets. In funzione del livello di informazione nei due assets il mercato si puo' trovare nella fase simmetrica dove gli agenti rimuovono ogni informazione o nella fase asimmetrica dove il mercato e' predicibile. Il gruppo ha tracciato un diagramma di fase del modello e ha mostrato con conti analitici e simulazioni come nel contesto di tale modello accade che gli agenti preferiscano giocare nello stock con minore informazione. Pubblicazioni e Preprints [1] D. Challet, M. Marsili, Criticality and market efficiency in a simple realistic model of the stock market, Phys.Rev. E 68, (2003). [2] F.F. Ferreira, M. Marsili, Real payoffs and virtual trading in agent based market models, cond-mat/ [3] Damien Challet, Matteo Marsili, Andrea De Martino, Stylized facts in minority games with memory: a new challenge, Contribution to the proceedings of Frontier Science 2003, Pavia (Italy) [4] A. De Martino, I. Giardina, M. Marsili, A. Tedeschi, Generalized minority games with adaptive trend-followers and contrarians, cond-mat/ to appear in Phys. Rev. E. Presentazioni a congresso: [1] Meeting del progetto Palermo giugno G. Bianconi "Rivestimento delle correlazioni dovuto al mercato finanziario e multi-assets minority games". Unità di ricerca Università di Alessandria Resp. Prof. Enrico Scalas Partecipanti al progetto: Enrico Scalas (Alessandria - responsabile) - Massimo Riani (Genova) - Andrea Ridi (Genova) - Tiziana Di Matteo (Canberra- Australia) - Tomaso Aste (Canberra- Australia). L'attivita' A4.3 Analisi della microstruttura dei mercati finanziari: imperfezioni del mercato azionario è ben avviata e si e' focalizzata sulle anomalie nei tempi di attesa tra ordini e tra contrattazioni. I dati dell order book ad alta frequenza, appena disponibili, dovrebbero permettere di fare un salto di qualità ulteriore. L'attivita' A4.1 Hardware nella valutazione di opzioni ha avuto inizio con la richiesta di una prima commessa per un servizio di progettazione e realizzazione di un prototipo di generatore di rumore leptocurtico su Field Programmable Gate Arrays (FPGAs). Si 9

10 prevede una seconda commessa per la realizzazione di un valutatore di opzioni su FPGA con algoritmo da discutere. L'attivita' A4.2 Analisi della microstruttura dei mercati finanziari: possibilità di arbitraggio sul mercato dei cambi sta partendo e si focalizzerà sul ruolo dell'informazione a priori (inclusa l'informazione da insider) in collaborazione con J. Huber e M. Kirchler a Innsbruck. L'attivita' A4.4 Studio di fattibilità per la progettazione di hardware veloce di front end per risk management e per sfruttare possibilità di arbitraggio dovrebbe partire dopo le prime esperienze di lavoro su FPGA. Pubblicazioni [1] E. Scalas, R.Gorenflo and F. Mainardi, Uncoupled continuous-time random walks: Solution and limiting behavior of the master equation, Phys. Rev. E, 69, (1-8), [2] T. Di Matteo, M. Airoldi, E. Scalas, On pricing of interest rate derivatives, Physica A, 339, , [3] E. Scalas, R. Gorenflo, H. Luckock, F. Mainardi, M. Mantelli, M. Raberto, Anomalous waiting times in high-frequency financial data, submitted to Quantitative Finance. Partecipazioni a congresso [1] E. Scalas, The Efficient Market Hypothesis vs. phenomenological models. Invited talk presented at New Materials and Complexity, an Italo-Australian dialogue, Canberra and Kioloa, November [2] E. Scalas, Five years of continuous-time random walks in Econophysics. Invited talk presented at WEHIA 2004, Kyoto. [3] S. Cincotti, S.M. Focardi, L. Ponta, M. Raberto, E. Scalas, The waiting-time distribution of trading activity in a double auction artificial financial market. Presented by Silvano Cincotti at WEHIA 2004, Kyoto. Dettagli ulteriori sono disponibili a partire da:http://www.mfn.unipmn.it/~scalas/fisr.html Unità di ricerca CNR Istituto Applicazioni Calcolo Roma Resp. Prof. Massimo Bernaschi Partecipanti al progetto: Massimiliano Adamo, Anna Lisa Amadori, Massimo Bernaschi 10

11 (responsabile), Maya Briani, Davide Guerri, Marco Papi, Benedetto Piccoli, Davide Vergni. Le attività dell'iac dall'inizio del progetto a oggi hanno riguardato esclusivamente l'obiettivo 4, ossia le Scelte di Portafoglio. Rispettando l'articolazione temporale prevista nel progetto, in questo primo anno sono state avviate le attività che riguardano lo sviluppo di un sistema efficiente per il calcolo e l'ottimizzazione del costo del debito pubblico rispettando tutti quei vincoli di bilancio, della Unione Europea, di prassi, ecc., che sono fondamentali perché la soluzione proposta di gestione del debito possa essere effettivamente utilizzata. Nell'ambito della gestione del debito pubblico compaiono varie componenti stocastiche, tutte legate a fattori macroeconomici (andamento dei tassi di interesse, dinamica del PIL e dell'avanzo primario, per citare solo le principali). In questa prima fase del progetto si sono realizzati vari modelli per l'evoluzione dei Tassi di Interesse che si differenziano per la componente di fluttuazione rispetto al tasso ufficiale di sconto (tasso BCE). Tali modelli verranno inseriti in una più completa modellizzazione macro-economica generale, che sarà affrontata nel prossimo anno. Pubblicazioni: [1] M. Adamo, A. Amadori, et. al., Optimal Strategies for the Issuances of Public Debt Securities, accepted for publication in IJTAF (2004). Seminari e presentazioni a congresso: [1] M. Bernaschi, Optimal Strategies for the Issuances of Public Debt Securities, Seminario presso l'universita' Luiss di Roma (Giugno 2004) [2] M. Bernaschi, Tecniche per la scelta di un portafoglio ottimale di titoli di debito pubblico, Venezia, Conferenza AIRO (Settembre 2003). Prototipi Software: E` in fase di test presso il Ministero di Economia e delle Finanze il prototipo software per la gestione ottimale del Debito Pubblico. Unità di ricerca Università di Firenze Resp. Prof. Giampiero M. Gallo Partecipanti al progetto: Giampiero M. Gallo (Responsabile) Marco J. Lombardi Christian T. Brownless Gian Piero Aielli. L Unità di Firenze si è concentrata sugli obiettivi specifici espressi in dettaglio nel progetto. Per quanto riguarda i dati TAQ del NYSE (di interesse anche per l obiettivo 1), 11

12 si sono acquistati gli anni dal 2000 al Questi dati hanno formato la base sulla quale è stato sviluppato un software di interrogazione dei dati e di estrazione di serie temporali con le specifiche necessarie alle analisi econometriche di interesse. L analisi della dinamica intragiornaliera dei mercati (attività A5.1 - A5.4 punti (ii) e (v)) è stata sviluppata in due distinte direzioni. Da un lato si è utilizzato un modello di tipo ACD (Autoregressive Conditional Duration) per descrivere la dinamica intragiornaliera delle durations con un modello che è basato su una mistura di distribuzioni esponenziali. Alcuni risultati sono stati pubblicati da De Luca e Gallo su un numero speciale di Studies in Nonlinear Dynamics and Econometrics; un contributo più recente è stato presentato all International Workshop on Statistical Modelling di Firenze. Il secondo obiettivo che è stato raggiunto in questo filone di ricerca riguarda la possibilità di modellare la volatilità giornaliera facendo uso di informazioni intragiornaliere. In particolare, abbiamo sviluppato un modello che tiene conto della caratteristica forma a U della dinamica intragiornaliera dell attività di mercato, scomponendo il rendimento giornaliero in rendimento mattutino e pomeridiano e valutando il loro impatto sulla volatilità giornaliera. Il relativo paper è stato sviluppato da Brownlees e Lombardi ed è stato presentato alla conferenza MAF2004 a Salerno e all International Workshop on Statistical Modelling di Firenze e sarà a breve inviato per la pubblicazione a una rivista di livello internazionale. Più recentemente, ci si è concentrati sullo sviluppo di un modello a indicatori multipli per la dinamica intragiornaliera della volatilità (attività A5.1 - A5.4 punto (vii)), che viene interpretata come variabile latente. Alcuni risultati sono stati ottenuti da Engle e Gallo (2003), mentre per più recenti sviluppi si è utilizzato l approccio particle filtering, che permette di incorporare nella stima le nuove osservazioni al loro arrivo, senza dover ripetere la stima. Una versione preliminare e incompleta di questo lavoro è stata presentata nel corso della riunione intermedia del progetto di ricerca a Palermo. Circa i modelli multivariati (attività A5.1 - A5.4 punto (viii)), Gallo e Aielli stanno sviluppando un modello alternativo al Dynamic Conditional Correlation (DCC) chiamato Dynamical Principal Components, il cui obiettivo è superare alcuni dei problemi insiti nel DCC originale. Per quanto riguarda il punto (vi) delle attività A5.1 A5.4 analisi dell impatto sulla volatilità intragiornaliera dei meccanismi di contrattazione precedenti all apertura propri di alcuni mercati (ad esempio il NASDAQ) difficoltà di accesso ai dati hanno reso questo punto al momento irrealizzabile. Unità di ricerca Università Politecnica delle Marche Resp. Prof. Gallegati Partecipanti al progetto: Mauro Gallegati (responsabile) Domenico Delli Gatti - Antonio Palestrini Laura Gardini. 12

13 Nel primo anno del progetto è stato costruito il framework teorico di riferimento per l'analisi della dinamica dei prezzi degli asset di un mercato. Tale framework, che descrive l'interazione tra gli agenti (processi imitativi), come mean-field rispetto alle scelta attese del mercato mostra tra i risultati più interessanti: - dinamiche del prezzo dell'asset non legate alla soluzione fondamentale. - esistenza di bolle finanziarie generate da una sufficiente componente d'interazione. - esistenza di dinamiche path dependent - esistenza di soluzioni con invest/reject cascade (effetti domino) Tale framework ci ha permesso inoltre di testare l'ipotesi di "rational herding" (si veda Bikhchandani, S., Hirshleifer, D., Welch, I., A theory of fads, fashion, custom, and cultural change as informational cascades. Journal of Political Economy, 100, ; Bikhchandani, S., Sharma, S., Herd behavior in financial markets: A review. Working paper, IMF, WP/00/48.) implementando un processo di learning, con algoritmi genetici, sullo spazio delle strategie e mostrando che: - la distribuzione dei profitti delle strategie non fondamentaliste presenta maggiore volatilità della distribuzione dei profitti delle strategie fondamentaliste. - esiste una componente d'interazione razionale, nel senso che la distribuzione dei profitti di coloro che seguono strategie non-fondamentali non è statisticamente dominata dalla distribuzione dei profitti delle strategie fondamentaliste. Attualmente si sta lavorando ad una estensione del framework che permetta di analizzare la dinamica dei pattern tipici delle bolle speculative. Dai primi risultati ottenuti sembra che il tipico "period of distress" che precede il crollo del prezzo di un titolo sia dovuto all'esistenza di vincoli di liquidità degli investitori. Pubblicazioni e convegni: [1] Chiarella C.; Gallegati M.; Leombruni R.; Palestrini A. Asset Price Dynamics among Heterogeneous Interacting Agents Computational Economics, October 2003, vol. 22, iss. 2-3, pp (11) [2] Gian-Italo Bischi, Mauro Gallegati, Laura Gardini, Roberto Leombruni, Antonio Palestrini, Herd Behavior and Non-Fundamental Asset Price Fluctuations in Financial Markets, presentato al convegno di Trieste "NONLINEAR DYNAMICS IN ECONOMICS" (5-6 Giugno 2004) e ora sotto referaggio nel Journal of Macroeconomics Dynamics [3] Mauro Gallegati, Antonio Palestrini, J. Barkley Rosser, Jr., Interacting Heterogeneous Agents and the Period of Distress in Speculative Bubbles and Crashes 13

14 (working paper). Unità di ricerca CMA Roma Resp. Dott. Gabriele Susinno Le attività di ricerca dell Unità Capital Management Advisors s.r.l. (CMA) di Roma non sono state effettuate come originariamente previsto dall articolazione del progetto. Per inquadrare le difficoltà insorte è forse utile fornire dei dettagli cronologici sull evoluzione dei rapporti tra INFM (Ente responsabile nazionale del progetto) e CMA. Subito dopo l avvio del progetto, in data 10/7/2003 INFM ha inviato a CMA una lettera con la documentazione relativa alla stipula del contratto di ricerca per il progetto in questione. Il responsabile scientifico per CMA del progetto, Dr. Susinno, ci ha informato di avere passato la lettera ricevuta da INFM all allora amministratore delegato di CMA Dr. Claudio Giraldi. Il Dr. Susinno nell Ottobre 2003 ha lasciato la società. Da parte di CMA, INFM non ha ricevuto per un lungo periodo alcuna comunicazione. Il Dr. Susinno ci ha informato che dopo la sua fuoriuscita dalla società è venuto a sapere che la CMA è stata posta in liquidazione volontaria. In data 24/05/2004 abbiamo richiesto al Dott. Pierluigi Brienza, liquidatore della Società CMA, se la stessa società fosse ancora in grado di partecipare al progetto ottenendo in data 3 Giugno 2004 una risposta dove egli ci informava l impossibilità della stessa a partecipare al progetto. L articolazione temporale del progetto ha finora risentito solo marginalmente del mancato avvio delle attività originariamente programmate per l Unita CMA. Ciò è dovuto al fatto che le attività inizialmente previste per CMA costituiscono solo 1/8 delle attività di ricerca dell intero progetto. Inoltre gli obiettivi previsti per CMA per il primo anno sono limitati al tema CMA A8.1 Consolidamento dello studio dell'allocazione ottimale di portafoglio sotto i vincoli del passivo dell obiettivo 4. I membri del progetto si sono attivati per individuare una Unità di ricerca in grado di svolgere tempestivamente ed efficacemente le tematiche di ricerca originariamente previste come responsabilità del gruppo di ricerca di CMA e per recuperare il tempo perduto. La presente relazione scientifica sarà seguita da una richiesta di revisione e riassegnazione delle attività di ricerca originariamente previste per CMA per un gruppo di ricerca universitario del Dipartimento di Economia e Istituzioni della Facoltà di Economia dell Università di Roma "Tor Vergata". 14

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