Statistica Descrittiva e Inferenziale

La statistica è una disciplina fondamentale per l'analisi dei dati, specialmente nei mercati finanziari. Si divide in due principali aree: statistica descrittiva e statistica inferenziale.

📊 Statistica Descrittiva

La statistica descrittiva si occupa di raccogliere, organizzare e presentare i dati in modo comprensibile. Non fa previsioni, ma aiuta a sintetizzare le informazioni tramite misure e grafici.

🔹 Principali strumenti:

• Medie e Mediane: Misurano il valore centrale di un dataset.
• Varianza e Deviazione Standard: Valutano la dispersione dei dati.
• Distribuzioni di Frequenza: Tabelle e grafici (istogrammi, box plot) per visualizzare i dati.

📌 Esempio pratico:

Analizzare i rendimenti giornalieri dell'S&P 500 e calcolare la media e la deviazione standard per capire la volatilità del mercato.

📈 Statistica Inferenziale

La statistica inferenziale permette di fare previsioni e testare ipotesi sui dati. Utilizza campioni per trarre conclusioni sulla popolazione generale.

🔹 Strumenti principali:

• Intervalli di Confidenza: Forniscono un range entro cui un valore atteso potrebbe trovarsi.
• Test di Ipotesi: Verificano se un'affermazione sui dati è statisticamente significativa.
• Regressione e Correlazione: Studiano le relazioni tra variabili.

📌 Esempio pratico:

Verificare se una strategia di trading basata su medie mobili ha un vantaggio statistico rispetto a un'allocazione casuale.

📉 Applicazioni Finanziarie

La statistica è essenziale nell'analisi quantitativa dei mercati. Alcune applicazioni includono:

• Modelli di Rischio: Value at Risk (VaR) per misurare il rischio di un portafoglio.
• Previsione dei Rendimenti: Modelli di regressione per stimare la performance futura.
• Analisi della Volatilità: Studio delle fluttuazioni di prezzo per ottimizzare le strategie di trading.

"La statistica trasforma i dati in intuizioni, aiutando gli investitori a prendere decisioni informate."