L’invenzione per la quale è in corso la domanda di brevetto internazionale si riferisce ad un metodo di trattamento delle previsioni soggettive di analisti /gestori/operatori finanziari, relative ai mercati e/o strumenti finanziari. Grazie al procedimento di elaborazione consente la definizione di previsioni formalmente corrette e di eliminare dal processo decisionale le euristiche infondate oggettivamente.
Il metodo si sostanzia nella definizione quantitativa di un database composto da serie di performance, relative ai mercati e/o strumenti finanziari. Tale database rappresenta la sintesi formalizzata dell’insieme coerente delle previsioni soggettive effettuate, laddove è possibile che l’operatore stesso possa governare la definizione dei parametri del database (la frequenza - giornaliera, settimanale, mensile, e così via - e la numerosità dei dati componente ciascuna serie).
La elaborazione del database viene effettuata definendo: a) il tempo della previsione, e, per l’insieme dei mercati considerati: b) le performance attese, c) il rischio d) le correlazioni (o covarianze).
Il sistema supporta l’operatore nel definire in buona forma le proprie previsioni già nella fase delle loro formulazioni e permette successivamente di effettuare sulle serie Proxyntetica Forecast tutte le elaborazioni statistiche e di ottimizzazione di cui necessita. Ciò al fine di trarre indicazioni operative di investimento e controllare successivamente il rischio derivante proprio dall’errore di previsione, e dunque porre in atto correttivi e migliorare il proprio processo di previsione.

The invention this application for international patent refers to concerns a method of processing data related to analysts’ subjective expectations – managers – financial agents, on financial markets and/or tools. Thanks to this data processing a formally correct forecasting becomes possible, and objectively groundless heuristics are eliminated.
The method consists in defining quantitatively a database composed of a series of performances relating to financial markets and/or tools. Such database represents the formalized synthesis of the coherent set of subjective expectations, where the operator can master the definition of the parameters the database is built on (frequency – daily, weekly, monthly and so on – and the amount of data for each series).
The elaboration of the database is effected by defining: a) the time of forecasting and, for the set of markets taken into consideration: b) the expected performances, c) the risk d) the correlations ( or covariances).
The system helps the operator provide a good approximation even in the phase of formulation and later enables him to complete the optimization and statistical processing through the Proxyntetica Forecast series.
The aim is that of obtaining investment operative information and subsequently controlling the risk deriving from an error of prevision, thus putting into action mechanisms of correction and improving the forecasting process.

ESEMPLIFICAZIONE DELL'INVENZIONE BREVETTATA

• Esempio di input previsionale (tempo, performance attese, deviazione standard e matrice correlazioni):





• Esempio di database Mercati di investimento Proxyntetica Forecast che rappresenta la sintesi formalizzata dell’insieme coerente delle previsioni soggettive effettuate:



• Esempio di sistema di controllo previsionale su evoluzione di una allocazione ottima, ottenuta mediante il calcolo della frontiera efficiente. La “normalità dell’evoluzione” è definita nell’area delimitata dagli scenari statistici associati al 16% e 84% di probabilità. La linea interna descrive l’andamento puntuale atteso dall’allocazione ottima (benchmark) e ciò consente di incrementare oltremodo l’efficacia del sistema di controllo dell’investimento nel caso l’andamento effettivo si discosti significativamente

EXAMPLE OF THE INVENTION

• Example of previsional input (time, expected performances, standard deviation and correlation matrix):





• Example of database Investment Markets Proxyntetica Forecast representing the formalized synthesis of the coherent set of subjective previsions:



• Example of system of previsional control on the evolution of an optimal allocation, obtained by calculating the efficient border. The “normality of the evolution” is defined within the area delimited by the statistical sets associated to 16% and 84% probability. The internal line describes the exact expected trend of the optimal allocation (benchmark) and this allows a big improvement in the efficiency of the system of control of the investment: should the effective trend significantly move from the expected trend, it will be necessary to revise the prevision.

Le applicazioni possono essere numerose:
• supportare l’operatore nel definire in maniera formalmente corretta le proprie previsioni su un insieme di mercati e/o strumenti finanziari individuati;
• stimare preventivamente il grado di rischio di previsione, ossia quantificare la possibilità che il rendimento conseguibile possa discostarsi dalle aspettative di rendimento prefissate;
• individuare strategie di investimento che, date le previsioni sui singoli mercati, massimizzino il rendimento atteso, a parità di rischio di previsione di altre alternative, e/o minimizzino il rischio di previsione, a parità di rendimento atteso di altre alternative;
• descrivere puntualmente l’andamento atteso, con una definizione temporale a piacere, dei singoli mercati e delle allocazioni ottime;
• strutturare un rigoroso sistema di controllo (risk management) che consenta il monitoraggio del rischio specifico delle attività gestionali al fine di individuare opportuni correttivi;
• valutare i risultati delle attività gestionali basate sul modello, al fine di identificare precisamente le fonti di errore effettuate, nonché la loro contribuzione alla quantità di errore totale, e dunque di migliore il processo di previsione successivo.

Il metodo consente di incrementare apprezzabilmente l’efficienza e l’efficacia delle attività previsive degli operatori:
• l’efficienza del processo viene assicurata dalla possibilità di utilizzare software e/o algoritmi già posseduti per le analisi statistiche e per l’elaborazione di allocazioni d’investimento che normalmente l’operatore effettua sulle serie di performance storiche, in quanto è il database che si adatta al software e non viceversa;
• l’efficacia del processo viene sensibilmente migliorata in quanto il modello permette di:
  a) massimizzare la profittabilità della strategia di investimento, nel caso di correttezza delle previsioni dell’operatore;
  b) minimizzare il rischio di perdite, nel caso di errore di previsione dell’operatore, grazie alla possibilità di monitorare puntualmente l’evoluzione della strategia di investimento verso quella prevista, al fine di acquisire tempestivamente segnali di eventuale divergenza e dunque mettere in atto opportuni correttivi.

The method is suitable for:
• supporting the operator to give a formally correct definition of his own expectations relating to a given set of financial markets and/or tools;
• assessing the degree of risk, i.e. quantifying the possible differential between real and expected performances;
• finding out the strategies of investment to maximize the expected performance relating to some given previsions on single markets, the risk of prevision for other alternatives being equal, and/or minimize the risk of prevision, the expected performance for the other alternatives being equal;
• describing the expected trend, within a given temporal definition, of the single markets and optimal allocation;
• building a rigorous system of control (risk management) allowing the monitoring of the specific risk of the managing activities to find out the appropriate corrective changes;
• evaluating the results of the managing activities based on the model, to precisely identifying the sources of error, as well as their role in affecting the total amount of error, thus improving the forecasting process in the future.

The method allows a significant increase in the efficiency and effectiveness of the operators’ forecasting activities:

• the effectiveness of the process is assured by the possibility of using software and/or algorithms already used for the statistical analyses and the processing of allocations of investment the operator normally carries out on the series of historical performances, as the database adapts to the software and not viceversa;
• the effectiveness of the process is improved as the model allows:

  a) a maximization of the profitability of the strategy of investment, if the operator’s previsions are correct;
  b) a minimization of the risk of losses, in case the previsions of the operator are not correct, thanks to the possibility of monitoring at any time the evolution of the strategy of investment towards the expected one, to immediately detect elements signalling a possible divergence and consequently activate the appropriate corrective changes.

L’invenzione in oggetto ha come naturale mercato tutti gli operatori del settore degli investimenti, dell’assicurazione e dell’indebitamento consentendo il superamento degli inconvenienti derivanti dall’utilizzo di procedimenti previsivi relativi ai mercati di investimento basati su euristiche intuitive e non rigorose sotto il profilo scientifico. In termini di vantaggi strategici PROGeTICA si posiziona all’avanguardia per l’innovazione introdotta nel mercato. Inoltre, ciò consente la realizzazione di propri modelli d’investimento, assicurativi e di indebitamento con un maggior grado affidabilità rispetto all’offerta presente sul mercato. Questi elementi contribuiscono ad incrementare la soddisfazione e la fidelizzazione della clientela acquisita oltre che ad aumentare la penetrazione nel mercato.

The invention is naturally meant for all the operators acting in the field of investment, insurance and indebtedness, as it allows to overcome the ostacles due to the use of forecasting methods relating to investment markets based on intuitive heuristics, which are not rigourously scientifically tested.
In terms of strategic advantages, PROGeTICA is at the forefront of the market for the innovation it introduces. Moreover, individual specific models of investment, insurance and indebtedness may be created, whose degree of reliability is the greatest on the market at present. These elements help increasing the satisfaction and fidelization of the regular clients, besides favouring its penetration of the market.