WF-9 · World Economy Engine

World Economy Engine

Un osservatorio evidence-aware che combina macroeconomia, mercati, machine learning e un grafo strutturale per distinguere segnale, scenario, forecast e incertezza.

Attivo · sperimentale · evidence-awareSettimanale · lunedìEconomia mondiale · AI/ML · ricerca
Il grafo rende esplicite le ipotesi di trasmissione: non dimostra causalità.
1 · In una frase

Un osservatorio evidence-aware che combina macroeconomia, mercati, machine learning e un grafo strutturale per distinguere segnale, scenario, forecast e incertezza.

2 · Perché esiste

Rendere leggibile un sistema economico molto interconnesso senza nascondere revisioni dei dati, benchmark, piccoli campioni OOS o limiti della causalità.

3 · Cosa produce

Più viste complementari, non un unico numero.

Il Global Economy Pulse sintetizza ciclo e stress con statistiche robuste; il grafo espone i canali ipotizzati fra macro-variabili, settori, commodity, valute e strozzature. Forecast e scenari restano separati e auditabili.

Sintesi mensile robusta di ciclo e stress; la scala è standardizzata e non è un indice ufficiale.

4 · Come funziona

Dai dati disponibili al tempo t a un output governato.

1WDI/FRED/OECD e vintage
2Release lag + feature engineering
3Robust z-score + Global Pulse
5Regime GMM + grafo/scenari
6Bootstrap, conformal e audit

Il target viene reso disponibile solo dopo il suo release lag; i robust z-score usano storia precedente. La propagazione sul grafo applica segno, elasticità, forza, incertezza/damping e un cap ai pesi entranti per evitare amplificazioni esplosive.

5 · Dati utilizzati

FonteInformazioneUso nel calcoloControllo
World Bank WDItarget e indicatori annuali globalilag di rilascio, lag/differenze/rolling e target point-in-timequarantena e audit anti-leakage
FREDcommodity, mercato, stress e ciclomedie, variazioni, volatilità e componenti del Pulseretry/budget di rete e valori mancanti
OECD CLIsegnale anticipatore del ciclogap da 100 e momentum a tre mesidisponibilità e qualità della serie
Grafo strutturalenodi ed archi con segno, lag, elasticità e incertezzafeature propagate e scenari controfattuali prudenzialiversioning, provenance e ablation
6 · Feature engineering

Point-in-time e robusto

Lag 0/1/2, differenze, medie mobili, missingness, release lag e z-score rolling basato su mediana/MAD della storia precedente.

7 · Modelli

Ensemble eterogeneo

Ridge, Elastic Net, Huber, PCA+Ridge, gradient boosting e random forest; mediana robusta e selezione prequentiale basata solo sui fold già osservati.

8 · Regimi e scenari

GMM causale a tre stati

Gaussian Mixture su Pulse e gruppi macro, rifittato solo con storia precedente; scenario engine separato dal forecast e grafo trattato come layer di ipotesi.

9 · Evidenza

Benchmark prima della complessità

Backtest expanding con purge gap, naive benchmark, bootstrap skill, intervalli conformal, OOS R²/correlazione e diagnostiche di stabilità.

Dossier tecnico del workflow

Metodi, validazione e stack implementativo.

Runtime e pacchetti

  • NumPy e pandas per panel, feature e audit.
  • scikit-learn per regressori/classificatori, PCA, GMM e pipeline.
  • NetworkX per grafo; SciPy per metodi statistici; Matplotlib per grafici.
  • SQLite per stato/vintage; requests/PyYAML per fonti e registry; ReportLab/openpyxl per report.

Governance

  • Preflight fail-fast, checkpoint contrattuali e review bundle.
  • Separazione fra skill ex-post di ricerca e policy operativa.
  • Il fresh live full run della versione corrente resta distinto dalla validazione di governance tramite replay.

RPA e persistenza

  • GitHub Actions settimanale, ripristino/persistenza dello stato SQLite e riconciliazione dei forecast.
  • Artifact, digest, report e gate prima della pubblicazione.
Limiti dichiarati

È un sistema sperimentale, non una proiezione ufficiale né un consiglio finanziario. I pesi del grafo sono ipotesi esperte finché non calibrati/stabilizzati empiricamente; dati macro revisionabili e break strutturali possono cambiare i risultati.

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