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Percorso formativo sulla previsione finanziaria

Un programma strutturato che unisce teoria quantitativa e applicazione pratica. Costruisci competenze analitiche concrete attraverso modelli reali e scenari di mercato verificabili.

12 Settimane
36 Ore totali
8 Moduli
Analisi di dati finanziari su computer

Struttura del programma

Otto moduli progressivi che coprono fondamenti teorici, strumenti quantitativi e applicazioni pratiche della previsione finanziaria.

01

Fondamenti di analisi temporale

Serie storiche e pattern ciclici nei mercati finanziari con applicazioni su dati reali.

  • Decomposizione serie temporali
  • Identificazione trend e stagionalità
  • Test di stazionarietà
  • Autocorrelazione e correlogrammi
02

Modelli ARIMA

Costruzione e calibrazione di modelli autoregressivi a media mobile integrata.

  • Parametri AR, MA e I
  • Identificazione ordine modello
  • Stima parametri
  • Validazione previsioni
03

Analisi di regressione

Modelli predittivi multivariati con variabili esplicative macroeconomiche.

  • Regressione lineare multipla
  • Selezione variabili
  • Multicollinearità
  • Eteroschedasticità
04

Volatilità e modelli GARCH

Previsione della volatilità condizionata con applicazioni al risk management.

  • Clustering di volatilità
  • Modelli ARCH e GARCH
  • Varianti asimmetriche
  • Stima Value at Risk
05

Metodi di machine learning

Algoritmi di apprendimento supervisionato per previsioni finanziarie non lineari.

  • Random forest
  • Gradient boosting
  • Reti neurali
  • Cross-validation
06

Valutazione performance

Metriche quantitative per misurare accuratezza e affidabilità delle previsioni.

  • RMSE e MAE
  • MAPE e sMAPE
  • Test di Diebold-Mariano
  • Backtesting sistematico
07

Analisi scenari

Costruzione di scenari probabilistici e stress testing per decisioni strategiche.

  • Simulazione Monte Carlo
  • Analisi sensibilità
  • Scenari estremi
  • Quantificazione incertezza
08

Implementazione pratica

Integrazione workflow completo dalla raccolta dati alla visualizzazione risultati.

  • Pipeline dati automatizzate
  • Dashboard interattive
  • Report strutturati
  • Documentazione tecnica

Docenti con esperienza diretta

Il programma è sviluppato da analisti che hanno costruito modelli di previsione per istituzioni finanziarie e società di gestione. Ogni sessione integra casi studio documentati e applicazioni verificate in contesti operativi reali.

Docente corso previsioni finanziarie

Elena Ferri

Analista quantitativo

Specializzata in modelli econometrici applicati a mercati azionari europei.

Istruttrice analisi finanziaria

Giulia Rossetti

Risk manager

Esperienza in stress testing e modelli di volatilità per istituzioni bancarie.

Sessione formativa analisi dati
15+ Anni esperienza