Market Overview — Lab Intelligence

1 · In una frase

Quattro card mostrano cosa sta accadendo, quanto è insolito e come si è comportato il forecast nel tempo.

2 · Perché esiste

Rendere leggibile un quadro cross-asset ampio senza nascondere incertezza e confronto con una baseline.

3 · Cosa produce

Regime, forecast S&P 500, anomalie cross-asset e risk-on/risk-off.

Come leggere l’ultimo output: Il regime è una sintesi delle condizioni correnti; non è un ordine operativo. La probabilità direzionale va letta insieme a track record e ampiezza attesa.

Il regime è una sintesi delle condizioni correnti; non è un ordine operativo. La probabilità direzionale va letta insieme a track record e ampiezza attesa.

4 · Come funziona

Dalle fonti all’output.

Diagramma della pipeline del workflow — Diagramma della pipeline: dalle fonti pubbliche attraverso controlli e calcolo fino alle card pubblicate, con supervisione umana.

1Serie cross-asset

2Pulizia

3Feature

4Modelli

5Validazione

64 card

5 · Dati utilizzati

Dati utilizzati
Fonte	Variabile	Frequenza	Limite
Serie di mercato pubbliche	Azioni, tassi, valute, volatilità, materie prime	Giornaliera	Orari e calendari differenti
FRED, se disponibile	Variabili macro	Secondo la fonte	Possibili ritardi e revisioni

6 · Modelli e regole

Modelli e regole

Classificazione di regime, forecast supervisionato, Isolation Forest per anomalie e indice composito di rischio.

7 · Controlli

Controlli

Freschezza, calendario di mercato, confronto modello-baseline, storico delle previsioni e guard anti-duplicazione.

8 · Risultati e metriche

Risultati e metriche

Accuratezza direzionale, ampiezza media, errori, stabilità per periodo e confronto con baseline.

9 · Limiti

Limiti

Relazioni instabili, shock non osservati e rischio di semplificare eccessivamente condizioni eterogenee.

Possibili applicazioni del pattern

Radar cross-source e regime

Possibili applicazioni: monitoraggio di portafogli di KPI, condizioni ricorrenti e anomalie in contesti operativi. Le classificazioni devono restare supporto alla revisione, non decisioni automatiche.

Componenti trasferibili

calendari e serie cross-asset
feature di rischio e breadth
regime e anomaly detection
stato e storico forecast

Domande di ricerca

stabilità dei regimi
precisione delle anomalie
confronto baseline
drift cross-source

Mappa delle applicazioni Dettagli tecnici comuni

Dossier tecnico del workflow

IMPLEMENTATODescrive il comportamento presente nel workflow.ESTENSIONEIndica una ipotesi di analisi o componente non inclusa, non una funzione già operativa.

Dettagli implementativi e criteri di valutazione.

Questa sezione collega l’output visibile alle scelte di data engineering, modellazione, validazione e delivery presenti nel repository.

Architettura e dati

Serie cross-asset allineate su calendari di mercato, con data della più recente osservazione valida.
Un’unica matrice feature alimenta regime, forecast S&P 500 e anomaly detector.
Storico delle previsioni e stato delle pubblicazioni persistiti nel repository.

Feature e metodi

Rendimenti multi-orizzonte, volatilità, trend/medie mobili, VIX, tassi, valute e relazioni cross-asset.
Random Forest combinata con regole per il regime; Gradient Boosting per probabilità e rendimento a 5 giorni.
Isolation Forest più z-score per anomalie; modello risk-on con GBM e fallback Ridge/OLS.

Validazione e failure mode

Allineamento temporale di feature e target forward; fallback rule-based con storico insufficiente.
Track record di probabilità, rendimento atteso, direzione e calibrazione su esiti maturati.
Freshness, metric fingerprint, hash dell’insieme di immagini e blocco dei duplicati.

Runtime e delivery

pandas, NumPy, yfinance, pandas_market_calendars, pandas_datareader e scikit-learn.
matplotlib, ReportLab, Pillow, pytest, GitHub Actions e atproto.

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10 · Cronologia operativa

Cronologia operativa

Stato: Attivo · sperimentale
Frequenza: Giorni feriali
Aggiornamento pagina: luglio 2026

11 · Approfondimento tecnico

Metodo e assunzioni