AI Stock Mover — Core
Il modello per chi investe su tutto il mercato: US, Europa, più settori. Non è RLTW. Core e RLTW condividono lo stesso cervello di machine learning; cambiano il campo di gioco e le regole di disciplina — a partire da un cancello Buffett più stretto (qualità > 0,35 contro 0,25 di RLTW).
Cosa hanno in comune Core e RLTW
Non sono due intelligenze diverse. È lo stesso modello XGBoost, applicato con due discipline operative.
- Stesso motore ML (XGBoost) e stesso obiettivo: stimare chi ha più probabilità di essere un “winner relativo” nei ~90 giorni successivi, non prevedere il prezzo di domani.
- Stesso punteggio Buffett: redditività, generazione di cassa, debito, crescita e multiplo P/E. Cambia solo la soglia di ammissione.
- Stesso freno anti-chase: non si insegue un rally già esausto.
- Stessa piattaforma di paper trading: il piano è del modello, l’ordine al broker resta tuo.
Perché Core è costruito così
Mercato ampio, non solo Nasdaq
Il Core deve poter comprare healthcare, energy, industria, titoli europei. Su un universo eterogeneo il momentum da solo è più rumoroso: servono più filtri di qualità e di concentrazione, non una scommessa concentrata su 8 titoli tech.
Cancello Buffett più alto (0,35 vs 0,25)
RLTW pesca solo large-cap Nasdaq già liquidi e “di qualità” per costruzione. Il Core incontra ciclici, value trap e titoli con fondamentali più deboli. Per questo la soglia di qualità è più stretta: meglio restare in cassa che comprare un momentum su un’azienda fragile.
Meno concentrazione, più settori
8–15 posizioni con peso proporzionale alla convinzione, massimo 2 titoli per settore. Su un mercato ampio la diversificazione è la protezione; su RLTW la concentrazione è il disegno.
Niente “tutto in cassa” quando il Nasdaq scende
Il Core non è agganciato al QQQ. Un bear del Nasdaq non deve liquidare un portafoglio multi-settore. Le uscite arrivano titolo per titolo (sell_priority), dopo il holding minimo del profilo.
Fondamenti
1. Cancello di valore (value investing)
Prima del timing, l’universo è ristretto alle aziende con qualità fondamentale > 0,35: multipli contenuti, generazione di cassa, basso indebitamento. Il valore decide chi è ammesso; il momentum decide quando. RLTW, sul solo Nasdaq, può permettersi 0,25.
2. Momentum predittivo (XGBoost)
Il target del modello è il “winner relativo a 90 giorni” cross-sezionale: la probabilità che il titolo finisca nel top 40% per sovraperformance vs il mercato nei ~3 mesi successivi. È l’anomalia di momentum documentata in letteratura (Jegadeesh-Titman), non una previsione del prezzo a breve.
3. Anti-chase & lifecycle del rally
Un layer separato distingue forza del momentum da spazio residuo: quando un titolo è statisticamente vicino all’esaurimento (EXHAUSTION) viene scartato (do_not_chase) invece di essere inseguito a fine corsa.
4. Disciplina di capitale
Dimensione delle posizioni, numero massimo, limiti settoriali e holding minimo sono parte del modello dall’inizio: anche una tesi corretta può perdere se applicata senza controllo dell’esposizione.
Come nasce una raccomandazione (profili Core)
Universo ampio
Titoli da load_universe_tickers() (~80 statici + watchlist): US, EU, multi-settore. Non la whitelist Nasdaq di RLTW.
Screener di qualità e valore
fundamental_quality > 0,35 (cancello Buffett, più stretto di RLTW). Il profilo conservativo aggiunge selettività con MomProb 55% e cap settore 25%.
Ranking di momentum ML
buy_priority = probabilità ML × upside residuo × anti-chase, con reverse gate e filtri ingresso del profilo.
Sizing e uscite per profilo
8–15 posizioni priority-scaled, max 2 titoli/settore. Uscite via sell_priority solo dopo il min-hold (5/10/20 gg a seconda del profilo): il check-up non propone “Vendi” il giorno dopo l’acquisto. No hysteresis rank-based.
Validazione e onestà sui numeri
Il modello è validato con backtest walk-forward senza lookahead (riaddestrato solo su dati passati). L’AUC di momentum su holdout è ~0,636 (XGBoost) col target a 90 giorni.
⚠️ Edge modesto e concentrato: sul Nasdaq/growth l’AUC è ~0,61-0,63, sui titoli value/ciclici scende a ~0,54 — coerente con la letteratura (il momentum è forte nei growth, debole nei value). Non esistono AUC 0,7-0,8 oneste e uniformi su questo problema.
Core vs RLTW, in una tabella
Stesso ML, due mestieri. Core è il modello da mercato ampio. RLTW è il modello Nasdaq concentrato, con soglia Buffett più lasca perché l’universo è già filtrato.
| Aspetto | Core | RLTW |
|---|---|---|
| Mercato | Tutto l’universo (US, EU, più settori) | Solo whitelist Nasdaq |
| Cancello Buffett | Qualità > 0,35 (più stretto) | Qualità > 0,25 (più lasco) |
| Posizioni | 8 / 12 / 15, peso per convinzione | Top 8: 12,5% all’ingresso, trim 25%→20% |
| Settore | Max 2 titoli + cap 25–45% | Nessun cap (tech per design) |
| Bear del Nasdaq | Non forza la cassa | 100% cassa, vendi tutto |
| Uscite | sell_priority solo dopo min-hold (no vendita a sorpresa) | Min-hold 20g + hysteresis + trim v3 |
⚠️ Limiti
- Il momentum a breve non è predicibile: l’edge vive su orizzonti medi (~3 mesi) ed è statisticamente modesto.
- Sui settori value/ciclici il momentum da solo è un selettore debole; lì contano di più value e mean-reversion.
- AI Stock Mover non invia ordini al broker: fornisce il piano, l’esecuzione resta all’utente. Non è consulenza finanziaria.
Riferimenti scientifici
Le scelte del modello poggiano sulla letteratura quantitativa su value, qualità e momentum:
- Jegadeesh & Titman (1993), Journal of Finance — Momentum cross-sezionale a 3-12 mesi: base del target 'winner relativo a 90 giorni'.
- Asness, Moskowitz & Pedersen (2013), J. of Finance — Value and Momentum Everywhere — Value e momentum funzionano insieme e in tutti i mercati: fondamento del gate di valore + momentum.
- Fama & French (1992/1993), J. Financial Economics — Premio al value (multipli contenuti): base concettuale del cancello di qualità/valore.
- Piotroski (2000), J. Accounting Research — F-Score — Selezione value con qualità di bilancio (cassa, indebitamento): logica del filtro 'Buffett'.
- Novy-Marx (2013), J. Financial Economics — Gross Profitability — La qualità (redditività lorda) predice i rendimenti: rinforza il gate fondamentale.
- Carhart (1997), Journal of Finance — Momentum come fattore di rendimento persistente (UMD).
- Jegadeesh (1990) & Lehmann (1990) — Short-term reversal — A 1 settimana/1 mese domina il reversal: perché il segnale è a ~90 giorni e non a 10.
- Antonacci (2014), Dual Momentum Investing — Absolute + relative momentum: base del regime-switch (cassa quando l'indice è debole) usato da RLTW.