Analisi della Topologia di Rete per la Previsione del Rischio Sistemico
Questo progetto corrisponde alla mia tesi CESMA sulla previsione del rischio sistemico nei mercati azionari statunitensi. La domanda di fondo e semplice ma importante: la topologia di rete puo dire qualcosa di utile sullo stress di mercato prima degli indicatori standard?
Usando dati giornalieri di 210 componenti dell’S&P 500 (2013-2025), il progetto combina reti di correlazione dinamiche con modelli di machine learning che vanno dal gradient boosting alle Graph Neural Networks come GraphSAGE e GAT. L’obiettivo non e solo l’accuratezza di classificazione, ma l’utilita economica sotto vincoli realistici di validazione e backtesting.
Il risultato piu interessante e che i segnali derivati dalla rete sembrano contenere vera informazione di early warning, soprattutto attorno a stati di mercato severi e strutturalmente fragili. Nelle configurazioni migliori, il framework migliora sia il timing sia la performance di trading rispetto a baseline piu semplici.
Questo progetto e affiancato dalla relativa pagina tesi, dove lo stesso lavoro e presentato come publication entry.
