Formalmente, una feature in finanza quantitativa è una caratteristica numerica estratta da dati finanziari grezzi, come prezzi, volumi, indicatori economici o dati alternativi. Queste feature vengono utilizzate come variabili indipendenti nei modelli quantitativi, al fine di predire una variabile dipendente, come il prezzo futuro di un asset, la direzione del mercato o la probabilità di un evento specifico (es. default di un’obbligazione). La selezione e l’ingegnerizzazione delle feature sono fasi cruciali nel processo di modellazione quantitativa, in quanto influenzano direttamente la performance e la robustezza del modello.
L’importanza delle feature risiede nella loro capacità di catturare informazioni rilevanti e non ovvie dai dati. Ad esempio, invece di utilizzare semplicemente il prezzo di chiusura giornaliero di un’azione, si potrebbero utilizzare feature più sofisticate come la volatilità implicita, il volume medio a 20 giorni, il rapporto prezzo/utili, o indicatori tecnici come RSI o MACD. Queste feature aggiuntive possono fornire una prospettiva più completa e informativa sul comportamento dell’asset, migliorando la capacità predittiva del modello. Consideriamo un esempio semplice: se il modello utilizza solo il prezzo di chiusura, potrebbe non catturare l’aumento di volatilità anticipato da un aumento del volume. L’aggiunta della feature ‘volume’ permette al modello di considerare questo aspetto.
Nella pratica, le feature vengono utilizzate in una vasta gamma di applicazioni, tra cui il trading algoritmico ad alta frequenza (HFT), la costruzione di portafogli ottimizzati, il risk management e il credit scoring. Ad esempio, un algoritmo di HFT potrebbe utilizzare feature come il tempo di latenza della rete, la profondità del mercato e l’order book imbalance per identificare opportunità di arbitraggio. Un modello di credit scoring potrebbe utilizzare feature come il rapporto debito/patrimonio netto, il punteggio di credito e la storia dei pagamenti per valutare il rischio di default di un mutuatario. L’efficacia di un modello dipende fortemente dalla qualità e dalla rilevanza delle feature selezionate. Una selezione accurata richiede una profonda conoscenza del mercato, delle serie temporali e delle tecniche di machine learning.
Nonostante i vantaggi, l’utilizzo delle feature presenta anche dei limiti. La ‘curse of dimensionality’, ad esempio, si verifica quando si utilizzano troppe feature, portando a overfitting e a una scarsa capacità di generalizzazione del modello. Inoltre, la selezione delle feature può essere soggettiva e dipendere dall’esperienza del quantitativo. Infine, la presenza di feature correlate può causare problemi di multicollinearità, rendendo difficile interpretare l’importanza di ciascuna feature nel modello. Una corretta gestione di questi aspetti è fondamentale per garantire la robustezza e l’affidabilità dei modelli quantitativi.
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