lo comunica in occasione del nuovo quaderno Fintech, intitolato “Dimensionally reduction techniques to support insider trading detection”, su un approccio innovativo all’analisi dei potenziali casi di insider trading.

Il nuovo quaderno Fintech della Consob, intitolato “Dimensionally reduction techniques to support insider trading detection”, propone un approccio innovativo all’analisi dei potenziali casi di insider trading.

Lo studio, condotto in collaborazione con la Scuola Normale Superiore di Pisa, utilizza tecniche avanzate di machine learning, come la Principal Component Analysis e gli autoencoder, per identificare comportamenti anomali degli investitori.

L’input utilizzato consiste nella posizione di trading di ciascun investitore attivo; successivamente, vengono analizzati gli errori di ricostruzione dei profili di trading e stabilite le condizioni al ricorrere delle quali si individuano comportamenti sospetti di insider trading. Pertanto, qualsiasi scostamento significativo nell’operatività di un investitore rispetto al comportamento medio ricostruito, viene segnalato come anomalo dall’algoritmo, con un alert che richiede ulteriori approfondimenti mediante i sistemi di indagine tradizionali.

Nel frattempo, la Consob ha oscurato sei sitiweb che offrivano illegalmente servizi finanziari, con un totale di 1035 siti oscurati dall’autorità a partire dal luglio 2019.

In allegato il documento.