Progetto A.A 2020-2021 del corso di Programmazione di Applicazioni Data Intensive
Alessio Arcara

Il dataset scelto è composto da due file csv :

1. Stocks data: Indice Dow Jones Industrial Average (DJIA) composto dalle trenta imprese industriali statunitensi più redditizie del mercato.
   (Range: 2008-08-08 to 2016-07-01)
2. News data: i titoli dei post dal canale Reddit WorldNews (/r/worldnews). Sono classificate con i voti degli utenti reddit, e solo i 25 migliori titoli sono considerati per singolo giorno.
   (Range: 2008-06-08 to 2016-07-01)

Le 32 colonne considerate sono le seguenti:

• "Date" (intervallo): data giornaliera di scambio del titolo azionario,
• "Open, High, Low, Close, Adj Close" (numerica): prezzo di apertura, chiusura e prezzo minimo, massimo giornaliero del titolo azionario.
• "Volume" (ratio): quantità scambiata giornalmente del titolo azionario.
• "Top1,...,Top25" (testo): i titoli dei migliori 25 post giornalieri del canale Reddit WorldNews.

Le istanze fornite sono 1989 e la variabile da predire "Label", che verrà creata e spiegata nel dettaglio nelle seguenti sezioni, è una variabile discreta multiclasse (-1, 0, 1).

Una "passeggiata aleatoria" è un fenomeno statistico in cui una variabile non segue un andamento distinguibile e si muove apparentemente in modo casuale. La teoria del random walk, applicata ai mercati finanziari, delineata più chiaramente da Burton Malkiel, postula che il prezzo dei titoli si muove casualmente, e che, quindi, ogni tentativo di prevedere il movimento futuro dei prezzi, attraverso l'analisi fondamentale o tecnica, è inutile.

L'obiettivo è generare modelli in grado di prevedere se l'indice DJIA avrà al giorno $t$ un movimento rialzista o ribassista, in modo da generare un profitto investendo in un fondo che si basi su tale indice.

Il progetto è suddiviso in due parti:

1. Nella prima parte verranno utilizzati solo i dati storici sull'andamento dell'indice DJIA per generare una predizione al tempo t sul movimento rialzista (1) o ribassista (-1);
2. Nella seconda parte si utilizzerà il testo dei titoli dei post per cercare una correlazione tra l'andamento dell'indice DJIA e notizie generiche attraverso il Natural Language Process (NLP) e dunque, migliorare i risultati precedentemente ottenuti;