Dott.ssa Letizia Querciagrossa
"L'intelligenza artificiale non sostituisce il giudizio umano. Lo affina attraverso l'analisi dei dati finanziari."
Qual è il percorso che porta dall'economia alla linguistica computazionale?
La mia formazione inizia con una laurea in Economia e Finanza conseguita nel 2009. Due anni dopo completo il dottorato in Statistica Applicata concentrandomi sull'analisi delle serie temporali finanziarie.
Nel 2015 fondo Calero Mudith come piattaforma di ricerca indipendente. L'obiettivo rimane invariato: applicare tecniche di machine learning all'elaborazione delle notizie economiche in lingua italiana.
Come si traduce la teoria in applicazioni concrete?
Il focus operativo riguarda 3 aree distinte. Prima area: estrazione automatica di entità finanziarie da testi non strutturati. Seconda area: classificazione del sentiment attraverso reti neurali ricorrenti. Terza area: costruzione di indici predittivi basati su volumi di menzioni.
Collaboro con 4 università italiane come consulente esterno per progetti di ricerca applicata. Pubblico regolarmente analisi tecniche su questa piattaforma senza finalità promozionali.
| Anno | Pubblicazioni | Citazioni | Progetti attivi |
|---|---|---|---|
| 2020 | 7 | 142 | 3 |
| 2021 | 12 | 289 | 5 |
| 2022 | 9 | 376 | 4 |
| 2023 | 11 | 421 | 6 |
Quali strumenti determinano l'efficacia dell'analisi?
L'infrastruttura tecnica si basa su Python con librerie specializzate. SpaCy gestisce il preprocessing linguistico. TensorFlow implementa i modelli di deep learning. Pandas elabora dataset finanziari strutturati.
Il corpus di addestramento contiene 280.000 articoli di stampa economica italiana raccolti tra il 2010 e il 2023. L'annotazione manuale copre 18.000 campioni per garantire accuratezza nella fase di validazione.
I limiti metodologici vanno sempre esplicitati
Nessun modello predittivo offre garanzie assolute sui mercati finanziari. Le prestazioni passate documentate in questa ricerca non implicano risultati futuri identici.
L'analisi del sentiment cattura una dimensione informativa tra molte. Decisioni finanziarie responsabili richiedono valutazioni multifattoriali che includono analisi fondamentale, contesto macroeconomico e gestione del rischio personalizzata.