
Ricerca
RICERCA DI RAM AI
La ricerca di RAM AI guida le nostre decisioni d'investimento e la nostra performance.
Il team di ricercatori di RAM AI esplorano costantemente nuovi modi d'estrarre informazioni dai dati per generare ulteriori fonti di rendimento, aumentare la diversificazione e migliorare la liquidità. La nostra convinzione è che la ricerca sia in continua evoluzione e un approccio disciplinato all'investimento ci aiuti a trarre vantaggio dalle inefficienze del mercato, sfruttando al meglio i progressi tecnologici e il crescente volume d'informazioni che ad oggi abbiamo a disposizione.
Esplorare la Sinergia tra Fattori Quantitativi e Rappresentazioni dei Flussi di Notizie da Large Language Model per la Previsione dei Rendimenti Azionari
Sintesi
Esploriamo modelli che uniscono fattori quantitativi e flussi di notizie LLM per migliorare la previsione dei rendimenti azionari.
Un approccio leader all'integrazione ESG
Sintesi
La crescita dei dati ESG offre nuove dimensioni ma presenta sfide. Presentiamo le carenze ESG e gli input a valore aggiunto per la selezione.
Rilevamento in tempo reale delle controversie climatiche
Sintesi
ClimateControversyBERT rileva le controversie climatiche aziendali in tempo reale, evidenziando impatti negativi per le aziende con impegni climatici.
2025: Concentrazione e opportunità
Sintesi
Le azioni USA hanno raggiunto il 72,5% dell'MSCI World Index nel 2024—un record. Esaminiamo i parallelismi storici.
Structtura a termine del VIX: Semi dello scioglimento del trade di volatilità
Sintesi
Dopo il picco VIX del 5 agosto, analizziamo l'evoluzione dei prodotti di volatilità e l'attrattiva del premio per il rischio.
Perfezionamento dei modelli linguistici di grandi dimensioni per la previsione dei rendimenti azionari tramite flussi di notizie
Sintesi
I LLM perfezionati valutano l'impatto dei flussi di notizie sui rendimenti azionari, superando i modelli di sentiment convenzionali.
Analisi del sentiment finanziario con i modelli linguistici di grandi dimensioni
Sintesi
I LLM estraggono informazioni con significativo potere predittivo sui rendimenti azionari futuri, in particolare per le small e mid-cap.
IA per l'integrazione dell'ESG: Addestrare le macchine a prevedere l'alfa sostenibile
Sintesi
Il nostro framework di deep learning combina fattori ESG e tradizionali, modellandone le interazioni per una selezione ottimale dei titoli.
Oltre il rating ESG: L'impatto reale della buona governance
Sintesi
La normativa SFDR migliora la trasparenza nell'investimento sostenibile e previene il greenwashing. Analizziamo il suo impatto sui bias.
Market neutral sistematici: I vantaggi della diversificazione delle frequenze
Sintesi
Il nostro framework di deep learning prevede i rendimenti azionari. Le strategie a breve termine beneficiano i portafogli a bassa frequenza.
Andare oltre il sentiment: Previsione dei titoli potenziata con le notizie finanziarie
Sintesi
Il nostro framework di deep learning modella le interazioni tra caratteristiche, comparando sentiment ed embeddings testuali per prevedere i rendimenti.
Svelare i segreti della semantica
Sintesi
Il machine learning elabora ricchi dati testuali da notizie finanziarie, rivelando correlazioni attualmente sottoutilizzate dai manager quantitativi.
Investire o non investire? L'effetto degli annunci di CAPEX
Sintesi
Le aziende investono i profitti nella crescita tramite R&S o Capex. A gennaio 2021, il rapporto Capex netto/vendite raggiungeva il 2,54%.
Machine Learning: I dati finanziari assumono una nuova dimensione
Sintesi
L'IA e il machine learning spingono i confini, sbloccando nuove dimensioni per la finanza con l'evoluzione della tecnologia.
Investire o non investire? Capitalizzare le spese di R&S per aumentare la precisione della valutazione
Sintesi
Le aziende investono nella crescita tramite R&S o Capex. Questo documento analizza l'attività R&S e il suo impatto sui fondamentali.
Un framework di deep learning per l'investimento responsible per il clima
Sintesi
Integriamo dati climatici strutturati e non, dimostrando portafogli a basso carbonio con rendimenti attraenti per gli investimenti.
Prevedere l'impatto delle notizie ESG con il deep learning – ESG2Risk
Sintesi
La nostra pipeline di notizie ESG prevede la volatilità azionaria, dimostrando performance superiori e identificando titoli ad alto rischio.