Si tratta di Silvia Onofri e Andrey Shternshis, con Stefano Marmi autori di un paper sulla sequenze casuali nei mercati finanziari.

PISA, 13 marzo 2026. Un paper sulla matematica finanziaria a firma di una allieva e un ex allievo PhD della Scuola Normale è stato citato da Bloomberg, tra le più importanti agenzie internazionali di informazione economica e finanziaria. 

Nell’articolo “Private Credit Gets Market Down”, a firma di uno degli editorialisti di punta dell’agenzia, Matthew Levine, si cita il lavoro “Emergence of Randomness in Temporally Aggregated Financial Tick Sequences”, di Silvia Onofri, Andrey Shternshis e Stefano Marmi,  in cui gli autori presentano una nuova metodologia per analizzare dati finanziari ad altissima frequenza e valutare in che misura i rendimenti tick-by-tick assomiglino a sequenze casuali. 

Silvia Onofri e  Andrey Shternshis sono entrambi allievi del corso di PhD di Computational Methods and mathematical models for science and finance della Scuola Normale. Onofri, laureata a Roma Tre, sta concludendo il PhD sotto la supervisione dei professori Vittorio Giovannetti e Stefano Marmi (secondo relatore). Shternshis è ora post-doc all’Università Uppsala in Svezia, avendo ricevuto il titolo di PhD della Scuola Normale con Marmi e Piero Mazzarisi come supervisori. Stefano Marmi è professore ordinario di Fisica matematica. 

Onofri, Shternshis e Marmi propongono un approccio indipendente dalla scelta di un modello per generare sequenze pseudo-casuali da dati finanziari che possono essere sfruttate per ulteriori applicazioni crittografiche e di altro tipo. Levine nel suo articolo su Bloomberg, ne deduce che “il mercato azionario è un utile generatore di numeri casuali”.