Il 16 marzo 2020, il VIX ha toccato 82.69, il livello più alto dalla crisi finanziaria del 2008. Un modello Random Forest addestrato su crisi precedenti aveva segnalato probabilità elevata di spike estremo già dal 25 febbraio.

Configurazione del modello Random Forest

L'algoritmo utilizzava 500 alberi decisionali con profondità massima di 15 livelli. Le feature principali includevano: spread tra tassi governativi e corporate, volumi di trading su ETF difensivi, correlazione tra asset class e volatilità dei futures su materie prime.

I segnali premonitori di febbraio

Dal 25 febbraio, tre feature mostravano deviazioni standard superiori a 2.5 rispetto alla media mobile a 120 giorni. Lo spread corporate investment grade saliva da 110 a 145 punti base in 5 sessioni. I volumi su SPY raddoppiavano mentre il VIX passava da 15 a 27. Il modello assegnava probabilità del 61% per VIX superiore a 50 entro 20 giorni.

Feature importance nel contesto specifico

L'analisi post-evento rivelava che la correlazione tra asset class contribuiva per il 34% alla predizione. Durante periodi normali questo parametro pesava solo il 18%. La velocità di variazione degli spread creditizi risultava il secondo fattore più rilevante con 28% di importanza.

Validazione su crisi precedenti

Il modello era stato testato su quattro eventi storici: agosto 2015, febbraio 2018, dicembre 2018 e agosto 2019. Su questi casi, identificava correttamente spike del VIX superiori a 30 nel 68% delle occasioni, con anticipo medio di 8 giorni di trading.

Implementazione pratica e costi

Il sistema richiedeva aggiornamento dati real-time da sei fonti diverse: Bloomberg per spread creditizi, CBOE per dati opzioni, tre exchange per volumi. Il costo mensile di data feed si attestava sui 800 euro. Il tempo di elaborazione per ogni update era di 3 minuti su hardware standard, permettendo decisioni intraday.

Il vero valore stava nell'identificazione precoce di condizioni sistemiche, non nella predizione del livello esatto