Metodologia, dati e limiti
La trasparenza è parte del metodo. Questa pagina descrive come Kuantico acquisisce i dati, costruisce le elaborazioni quantitative e presenta i risultati. L'obiettivo è consentire all'utente di comprendere l'origine, il significato e i limiti di ogni evidenza.
A. Fonti dei dati
| Categoria | Fonte / provider | Copertura | Frequenza | Ritardo | Dove verificare l'aggiornamento |
|---|---|---|---|---|---|
| Prezzi e volumi | Yahoo Finance | Equity, ETF, indici, commodities, FX, cripto (universo utente) | Batch giornaliero (schedulato) | Fine sessione; ritardo intraday | Visibile su ciascuno strumento |
| Dati fondamentali | Yahoo Finance | Multipli, margini, bilanci sintetici (equity coperte) | Ciclo agenti giornaliero | Reporting emittente | Visibile in scheda strumento |
| Indici ed ETF | Yahoo Finance | Universo utente | Batch giornaliero | Fine sessione | Visibile su ciascuno strumento |
| Valute (FX) | Yahoo Finance (ticker =X) | Coppie richieste dall'utente | Batch giornaliero | Fine sessione | Visibile su ciascuno strumento |
| Criptovalute | Yahoo Finance (ticker -USD) | Universo utente | Batch giornaliero | Fine sessione | Visibile su ciascuno strumento |
| News finanziarie | RSS Yahoo Finance | News per ticker in watchlist | Ciclo agenti | Pubblicazione fonte | Timestamp per notizia |
| Dati macroeconomici | Da configurare | Da configurare | Da configurare | Da configurare | Da configurare |
| Calendario earnings | Yahoo Finance | Equity coperte | Ciclo agenti giornaliero | Fonte | Visibile in Earnings |
| Transcript e documenti societari | Da configurare | Documenti caricati dall'utente + fonte pubblica in configurazione | On-demand | N/A | Al momento del caricamento |
| Sintesi in linguaggio naturale | Lovable AI Gateway (Google Gemini) | Interpretazioni, riassunti, sentiment | On-demand / ciclo agenti | N/A | Timestamp della run |
Le voci contrassegnate come "Da configurare" indicano informazioni non ancora pubblicate; l'elenco verrà aggiornato non appena la configurazione sarà finalizzata.
B. Classificazione degli output
Ogni valore mostrato nell'applicazione è categorizzato per aiutare l'utente a distinguere osservazioni, elaborazioni, stime e interpretazioni.
Informazione acquisita da una fonte esterna.
Risultato di una formula applicata ai dati.
Output probabilistico soggetto a incertezza.
Risultato ipotetico basato su assunzioni esplicite.
Sintesi linguistica prodotta da un modello.
Contenuto inserito manualmente dall'utente.
C. Metodologie quantitative
D. Confidenza e probabilità
Ogni percentuale di confidenza mostrata nell'applicazione è accompagnata, quando disponibile, da un tooltip che descrive cosa misura, come è stata calcolata, su quale campione, il periodo di riferimento e i limiti della metrica. Se questi dati non sono disponibili, la percentuale non viene mostrata.
E. Limiti del sistema
- Possibili ritardi o incompletezze delle fonti dati
- Rischio di errori nei dati alla fonte
- Rischio di overfitting nelle strategie ottimizzate sul passato
- Cambiamenti di regime che invalidano correlazioni recenti
- Limiti intrinseci delle simulazioni basate su dati storici
- Possibilità di errori o allucinazioni degli output AI
- Necessità di verifica umana su ogni output rilevante
F. Verifica ex post
Le previsioni con orizzonte definito vengono confrontate ex post con quanto realmente accaduto. Ogni scenario mostra previsione, data, orizzonte, intervallo previsto, risultato osservato, scostamento ed esito qualitativo (coerente, parzialmente coerente, non coerente). Non viene utilizzata la parola "accuratezza" se il campione di verifica non è statisticamente significativo.