RES Academy partecipa alla tavola rotonda How to extract financial information from Twitter data

Estrarre valore economico e finanziario dai Big data

Al tavolo della discussione che si è tenuta questa mattina all’Università di Pavia, si sono riuniti l’Istituto Nazionale di Fisica Nucleare, il Dipartimento di Fisica, di Matematica  e di Economia dell’Università di Pavia e i finanziatori di alcuni progetti in ambito di analisi economico-finanziaria dei big data, svolti presso l’Università di Pavia. Tra questi ultimi vi era anche RES Academy.

“Nell’ambito dell’Università di Pavia, abbiamo pensato di mettere insieme le diverse esperienze fatte sull’analisi dei Big Data e di applicarle ai temi dell’economia e della finanza, impegnando ricercatori dei dipartimenti di economia, fisica e matematica.”, ha affermato il Prof. Paolo Giudici del Dipartimento di Economia e coordinatore del gruppo di ricerca. “Abbiamo creato una rete di ricerca che mette a fattor comune contatti, esperienze di ricerca e applicazioni, maturati nel corso degli ultimi 20 anni. Nel 1815 l’Università di Pavia ha istituito la prima cattedra di Statistica in Italia; nel 2000 il primo laboratorio di data mining in economia; oggi il primo laboratorio di analisi economico-finanziaria dei big data. A tal fine valorizziamo le precedenti esperienze fatte sul data mining in un’ottica di big data, ovvero di estrazione dei contenuti e significati dalla mole di dati resa automatici e disponibile grazie ai big data provenienti dai social network tra cui Facebook e Twitter, nonché dai sensori e da quanto reso disponibile dall’Internet delle cose.”, ha concluso il Prof. Giudici.

Negli anni è stato costituito un gruppo di lavoro di Data Analysis internazionale, con l’obiettivo di effettuare analisi dei Big Data per obiettivi ed esigenze di tipo economico e finanziario. Recentemente è stato costituito un gruppo su Facebook di collaborazione, costituito da ricercatori del mondo accademico, professionisti vicini al mondo finance ed economico, studenti di discipline economiche o matematico-fisiche-ingegneristiche provenienti da tutto il mondo e dalle Università più prestigiose tra cui Harvard, New York University, Cambridge, Oxford, Bocconi, Politecnico di Milano,le Università di Bergamo, Brescia, Milano e Torino. Tra i più importanti partner dell’iniziativa, oltre a RES e a RES Academy, vi sono il Credito Valtellinese e le aziende del Polo Tecnologico di Pavia.

“L’obiettivo è quello di  mettere in comune le ricerche svolte ed essere un punto di riferimento internazionale per la ricerca applicata sull’analisi dei big data per l’economia e la finanza. Ricerca rivolta non solo al mondo accademico, ma soprattutto a quello del lavoro e professionale. L’idea infatti, è quella di coinvolgere aziende che possano fruire dei servizi relativi all’analisi dei big data,  nonché laureandi e dottorandi che possano colmare la difficoltà a trovare esperti di analisi economica dei Big Data.”, ha continuato il Prof. Giudici.

Nel corso della tavola rotonda, è stata presentata la ricerca della dott.ssa Paola Cerchiello del dipartimento di economia, che evidenzia come, dall’analisi dei big data provenienti dai social network e in particolare da Twitter, si possono prevedere e anticipare le correlazioni tra i rendimenti azionari di diverse società finanziarie. Il risultato più importante della ricerca è la comprensione e la misurazione precisa delle relazioni tra i rendimenti di borsa delle più importanti banche italiane. Dalla ricerca, ad esempio, risulta che Banca Intesa e Unicredit sono centrali sul tema, mentre banche più complesse come Monte dei Paschi di Siena sono relativamente isolate rispetto alla rete. “Quello che si fa con la ricerca è valorizzare le componenti testuali presenti nel network per aggiungere informazioni ai prezzi di mercato ed ai rating che normalmente non utilizzano i dati provenienti da fonti testuali.”, ha concluso il Prof. Giudici.

RES e la RES Academy, stanno finanziando i lavori del gruppo del Prof Giudici, tramite una borsa di studio di tre anni vinta dal dottorando Giancarlo Nicola. In poco più di un sei mesi sono già emersi i primi importanti risultati. Il dottorando, insieme a RES, sta scrivendo il software che implementa il progetto del gruppo di lavoro del Prof. Giudici, software che per ora è un prototipo accademico ma che verrà presto ingegnerizzato.

 

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