VIP Aluminum – Vedrai Essentials

Il mercato dell'Alluminio
non ha più segreti

Porta la tua conoscenza del mondo dell'Alluminio a un livello superiore. Grazie a Vedrai Essentials, il nostro nuovo servizio di report settimanale, avrai accesso a dati e ricerche accurate e una visione globale del mercato dell’Alluminio grazie all'Intelligenza Artificiale e alle analisi generate con la tecnologia di Vedrai P.A.F. (Prescriptive Analytics Framework).

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Perchè Vedrai Essentials?

Perché con i nostri report settimanali sull’Alluminio ti offriamo una visione a 360 gradi del mercato e un'analisi dettagliata delle sue condizioni attuali, delle tendenze e dei principali fattori che influenzano il settore.

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Il segreto di una buona scelta? Un processo decisionale basato su dati, analisi e informazioni concrete.

Benvenuti su Essentials, la sezione Report di Vedrai. Siamo qui per essere la vostra fonte affidabile di report settimanali, concisi ed efficaci sull'Alluminio in lingua inglese. Nel mondo di oggi, caratterizzato da ritmi incalzanti, avere accesso a informazioni accurate e tempestive è essenziale per prendere decisioni informate e stare davanti alla concorrenza.

Cosa troverai nei report:

Approfondimenti costanti, previsioni basate sui dati e intelligenza strategica, un'istantanea accurata del mercato delle materie prime basata su dati che ti aiuteranno a prendere decisioni informate e di qualità. I nostri report sono la chiave di accesso a tutte le conoscenze necessarie per navigare efficacemente nel mercato.

Il Report sull'Alluminio di Vedrai Essentials

I dati e le analisi contenuti nel report Alluminio si riferiscono a al prezzo dell'Alluminio (LME).

Le nostre fonti dati

80k

Notizie analizzate quotidianamente

+290

Indicatori Economici e Finanziari collezionati

+10

Categorie di eventi monitorate

Tavola dei contenuti

Executive Summary
Un breve riassunto (2 pagine) che contiene tutte le informazioni chiave del report, compresi i punti salienti e le tendenze, le previsioni di prezzo, gli indicatori sulle notizie, sull'analisi macroeconomica e tecnica e relativo al profilo della commodity.

Analisi approfondita
1. Panoramica sull'andamento dei prezzi
Breve panoramica dell'andamento dei prezzi e confronto con i valori passati.
2. AI-powered News
Rassegna stampa effettuata con metodologie basate su Intelligenza Artificiale delle notizie più rilevanti relative alla materia prima e analisi del loro impatto sul prezzo, del volume delle notizie e di un grafico che consente di comprendere l'impatto dei vari fattori sul prezzo della commodity.
3. Panoramica macroeconomica
Analisi dell'import-export, dei tassi di cambio, delle principali variabili dei principali Paesi e del loro impatto sulla materia prima.
Analisi tecnica
Studio dell'andamento dei prezzi attraverso la lente dell'analisi tecnica con commenti testuali e il supporto di un grafico a linee con bande di Bollinger e oscillatore RSI

Metodologia

Il report Vedrai Essentials è stato realizzato con l’utilizzo della tecnologia proprietaria di Vedrai Spa P.A.F. (Prescriptive Analytics Framework), mediante l’utilizzo di algoritmi e strumenti di Intelligenza Artificiale Generativa con un approccio analitico. Nel dettaglio i metodi utilizzati nelle diverse fasi di ricerca e analisi:
Raccolta dei dati
La fase iniziale prevede la raccolta di dati relativi alle commodity dai principali fornitori di dati a livello mondiale. Ciò include dati storici, notizie e altri indicatori vitali.
I metodi più rilevanti utilizzati per l'analisi sono:
Analisi Stagionale delle Serie Storiche Le tecniche di analisi stagionale vengono applicate per identificare modelli e tendenze nelle serie temporali dei prezzi delle materie prime, aiutando a comprendere la variabilità temporale.
Text Mining e Sentiment Analysis Gli algoritmi di text mining vengono impiegati per estrarre informazioni da testi relativi alle commodity, come notizie e rapporti. La Sentiment Analysis quantifica il sentiment positivo o negativo associato a queste fonti e può generare dati quantitativi come coefficienti e indici.
Matrice di Correlazione (Pearson) Una matrice di correlazione, utilizzando il coefficiente di correlazione di Pearson, viene costruita per valutare le relazioni tra le variabili relative ai prezzi delle materie prime e i fattori contestuali, come le variabili macroeconomiche o le notizie. Ciò rivela gli impatti e le interconnessioni tra le diverse variabili.
Algoritmi previsionali Vengono utilizzati algoritmi di previsione avanzati che combinano modelli di regressione e algoritmi di intelligenza artificiale. Questi modelli tengono conto delle variabili storiche e dei fattori contestuali per prevedere i prezzi futuri delle materie prime. Gli alberi decisionali sono utilizzati per cogliere gli effetti complessi che possono influenzare i prezzi futuri.
Generazione di spiegazioni testuali L'intelligenza artificiale generativa viene impiegata per generare spiegazioni testuali che accompagnano i grafici e i dati. Queste spiegazioni forniscono il contesto e l'interpretazione dei risultati, facilitando la comprensione del report.