| Tipo di tesi | Tesi di laurea magistrale | ||||||||||||||||||||||||||||||
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| Autore | LASAGNI, STEFANO | ||||||||||||||||||||||||||||||
| URN | etd-11202019-090729 | ||||||||||||||||||||||||||||||
| Titolo | Algoritmi di machine learning e applicazione in campo finanziario | ||||||||||||||||||||||||||||||
| Titolo in inglese | |||||||||||||||||||||||||||||||
| Struttura | Dipartimento di Economia "Marco Biagi" | ||||||||||||||||||||||||||||||
| Corso di studi | Analisi, consulenza e gestione finanziaria (D.M.270/04) | ||||||||||||||||||||||||||||||
| Commissione |
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| Data inizio appello | 2019-12-13 | ||||||||||||||||||||||||||||||
| Disponibilità | Accessibile via web (tutti i file della tesi sono accessibili) | ||||||||||||||||||||||||||||||
Riassunto analitico
Nei mercati finanziari sono presenti diversi indici relativi alla volatilità dei mercati che a volte forniscono informazioni conflittuali riguardo l'andamento degli stessi. Gli investitori si trovano dunque a non aver un unico indice della misura di rischio di riferimento per determinare le proprie strategie d'investimento. Obiettivo di questo studio è analizzare attraverso algoritmi di machine learning supervised l'andamento di tali indici cercando di coglierne le principali criticità. Per l'implementazione dello studio sono stati utilizzati 5 differenti algoritmi Fuzzy Rule-Based System con compiti di classificazione. I principali risultati mostrano come tali algoritmi non siano in grado di replicare in modo preciso l'andamento dei mercati a causa delle informazioni conflittuali presenti nei vari indici. |
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| Abstract | |||||||||||||||||||||||||||||||
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