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Arcudi, Alessio (2019) Machine learning applicato alla costruzione di un indice di mercato per le commodities. [Laurea triennale]

Per questo documento il full-text online non disponibile.

Abstract

Questa tesi si occupa della creazione, tramite Machine Learning e Genetic Algorithms, di una proxy di mercato, equiparabile alla strategia del portafoglio, che si avvicini il più possibile alla proxy del growth optimal portfolio(GOP); cioè di un portafoglio che se preso a riferimento dà la miglior previsione tra i possibili valori di un account negli istanti immediatamente successivia quello presente. Ho scelto questo tema perché ho sempre nutrito un grande interesse per il mondo del Machine Learning e dell’ottimizzazione e sono sempre stato affascinato dalla complessità e sregolatezza della finanza

Item Type:Laurea triennale
Corsi di Laurea Triennale:Scuola di Scienze > Matematica
Codice ID:63025
Relatore:Grasselli, Martino
Correlatore:Calesso, Andrea
Data della tesi:27 September 2019
Biblioteca:Polo di Scienze > Biblioteca di Matematica

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