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FIRE 75.26 PAD Forecast Lab

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Sessione di Brainstorming: Un “Laboratorio di Validazione” per Modelli di Forecasting

Obiettivo: Costruire uno strumento che non solo esegua il backtest come richiesto, ma che trasformi FIRE in un vero e proprio laboratorio per capire quando, come e perché un modello di forecasting funziona (o non funziona) su un determinato asset.

Idea 1: Visualizzazione Avanzata del Backtest (Andare oltre il semplice grafico)

Il grafico che hai proposto è il punto di partenza, ma possiamo renderlo molto più informativo.

  • “Caterpillar Plot” delle Previsioni: Invece di un’unica linea di previsione che si “muove” nel tempo, visualizziamo ogni singola previsione a 10 giorni come un segmento separato (“caterpillar”), magari colorato in base al suo errore. Questo mostrerebbe immediatamente se il modello performa meglio in certi periodi (es. bassa volatilità) rispetto ad altri.
  • Intervalli di Confidenza nel Backtest: Durante il backtest, non salviamo solo la previsione puntuale (point_forecast), ma anche gli intervalli di confidenza (es. 90%). Poi, nel grafico, visualizziamo quanti dati reali sono effettivamente caduti all’interno della banda di previsione. Questo ci dà una misura della calibrazione probabilistica del modello, che è molto più importante del solo errore sulla previsione puntuale.
  • Grafico di Distribuzione degli Errori: Invece di un’unica linea che mostra l’errore (es. MAE) nel tempo, creiamo un istogramma o un box plot che mostra la distribuzione di tutti gli errori a 1, 2, …, 10 giorni. Questo ci direbbe se il modello tende a fare tanti piccoli errori o pochi errori molto grandi (coda grassa), informazione cruciale per il risk management.

Idea 2: “Stress Test” del Modello (Capire i punti deboli)

Il backtest standard ci dice le performance medie. Uno stress test ci dice come si comporta il modello quando le cose vanno male.

  • Analisi per Regime di Mercato: Prima di eseguire il backtest, segmentiamo la serie storica in “regimi” di mercato (es. alta volatilità vs. bassa volatilità, trend rialzista vs. ribassista vs. laterale). Poi, calcoliamo le metriche di errore separatamente per ogni regime. Questo potrebbe rivelare che TimesFM è bravissimo in mercati in trend ma pessimo in mercati laterali, o viceversa.
  • “Event Study” Analysis: Permettiamo all’utente di definire una lista di date di eventi importanti (es. annunci della FED, trimestrali, crisi geopolitiche). Il nostro strumento di backtest calcolerà le performance del modello specificamente intorno a quegli eventi. Questo risponderebbe alla domanda: “Il modello è stato in grado di prevedere (o almeno non è impazzito durante) l’evento X?“.
  • Confronto con Modelli “Stupidi” (Baselines): Un modello di forecasting è utile solo se batte delle alternative molto semplici. Durante il backtest, confrontiamo l’errore di TimesFM con quello di modelli “baseline” come:
    1. Naive Forecast: La previsione per domani è il valore di oggi.
    2. Seasonal Naive: La previsione per domani è il valore dello stesso giorno della settimana/mese precedente.
    3. Moving Average: La previsione è la media mobile degli ultimi N giorni. Se TimesFM non batte costantemente queste baseline, non aggiunge valore.

Idea 3: Interfaccia Utente e Flusso di Lavoro (Rendere il laboratorio usabile)

Come trasformiamo queste analisi in un’esperienza utente fluida e non in un pannello di controllo da aereo?

  • Un Nuovo QDockWidget: il “Forecast Lab”: Invece di integrare questo strumento in un pannello esistente, creiamo un nuovo QDockWidget dedicato chiamato “Forecast Lab” o “Model Validator”. Questo gli darebbe lo spazio e l’importanza che merita.
  • Configurazione Guidata (Wizard-like): Il processo di setup potrebbe essere un wizard a 3 passi:
    1. Selezione Dati: Scegli il ticker e l’intervallo di date per il backtest.
    2. Configurazione Modello: Imposta i parametri del backtest (finestra di training, orizzonte, metrica di errore). Qui potremmo anche permettere di scegliere le baseline da confrontare.
    3. Configurazione Analisi: Scegli le analisi aggiuntive (es. analisi per regime, event study).
  • Dashboard dei Risultati: Dopo l’esecuzione (che avverrà in un worker, ovviamente), i risultati non sono un singolo grafico, ma una dashboard interattiva con più pannelli:
    • Pannello 1: Il grafico principale con previsioni e dati reali.
    • Pannello 2: Il grafico dell’errore nel tempo (vs. le baseline).
    • Pannello 3: La distribuzione degli errori.
    • Pannello 4: Una tabella riassuntiva con le metriche di errore aggregate e per regime.
  • Salvataggio e Confronto dei Report: Ogni esecuzione di backtest genera un “report”. L’utente dovrebbe poter salvare questi report (magari come file JSON o HTML) e, in futuro, caricarne due o più per confrontare le performance di TimesFM su asset diversi o con parametri diversi.

Riepilogo delle Idee Emerse

  1. Visualizzazione:
    • Caterpillar Plot.
    • Analisi degli Intervalli di Confidenza.
    • Grafico di Distribuzione degli Errori.
  2. Stress Test:
    • Analisi delle performance per Regime di Mercato.
    • “Event Study” per date specifiche.
    • Confronto obbligatorio con Modelli Baseline (Naive, Moving Average).
  3. UI/UX:
    • Un QDockWidget dedicato: “Forecast Lab”.
    • Configurazione guidata (Wizard).
    • Dashboard interattiva per i risultati.
    • Salvataggio e confronto dei report di backtest.

Ora la palla passa a te. Quali di queste idee ti sembrano più interessanti o prioritarie? Quali si allineano meglio con la visione a breve e lungo termine di FIRE? Da qui possiamo distillare un piano d’azione concreto.

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