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Evaluation of Machine Learning impact on Asset Risk Premia measurement

Estratto della Tesi di Pierre D'amico

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Backpropagation In neural networks, error minimization is achieved through so-called backpropagation, an algorithm first introduced in 1970 and then developed in 1986 by a paper of David Rumlhart, Geoffrey Hinton, and Ronald Williams. The knowledge to which the network has been able to arrive during its training phase is given by weights, i.e. parameters that modify the inputs entered by the researcher to create useful signals that, through mathematical calculations, will approximate the output. For this very reason, the weights have a close relationship with the final error that will be calculated, and it is obvious that with the modification of these weights, the error will change accordingly. Data is propagated forward through the computa- tion graph of operations and error is computed and propagated backward by computing gradi- ents recursively for every set of layers in the network. The task of this backward propagation system is a task of improvement, that is to optimize the weights of the network, modifying them, understanding which of these has contributed most to the formation of the error, to fi- nally be able to link the inputs with the output. All this, in the case of multi-layer perceptron, is carried out through the algorithm called gradient descent, useful to find the minimum of a function, in this case, the loss function. 10 Gradient Descent In particular, the gradient is a multi-variable generation of the derivative. The derivative is defined as a function of a single variable, while for functions of several variables, the gradient takes its place, in a sort of sum of each partial derivative of the function in respect to all the parameters. The gradient is therefore used to update both the parameters (the loss function 11 and the weights ) slow slightly in a certain direction (as indicated by the arrows in figure 5). The gradient will then move closer to the smallest possible error, doing this slight adjustment over and over again in order to converge the parameters to their optimal value (where the er- ror is the smallest). “Neural Network Prediction.” Solver, 5 Jan. 2016. 10 "How Neural Networks Are Trained". Ml4a.Github.Io, 2018. 11 12
Estratto dalla tesi: Evaluation of Machine Learning impact on Asset Risk Premia measurement

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Evaluation of Machine Learning impact on Asset Risk Premia measurement

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Informazioni tesi

  Autore: Pierre D'amico
  Tipo: Laurea liv.II (specialistica)
  Anno: 2017-18
  Università: Università Commerciale Luigi Bocconi di Milano
  Facoltà: Economia
  Corso: Finanza
  Relatore: Claudio Tebaldi
  Lingua: Inglese
  Num. pagine: 77

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artificial intelligence
neural networks
machine learning
trading systems
asset risk premia
swarm intelligence
predicting stock market
lstm
recurrent neural networks
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