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Evaluation of Machine Learning impact on Asset Risk Premia measurement

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1. Introduction 1 ................................................................................................... 2. Artificial Neural Networks 3 ............................................................................ 2.1. The Architecture of Neural networks 5 ............................................................... 2.2. Training 7 2.3. Activation functions 8 .......................................................................................... Step Function 9 ................................................................................................................................. Linear Function 9 ............................................................................................................................... Sigmoid function 9 ............................................................................................................................. Tanh function 10 ................................................................................................................................ ReLU function (Rectified Linear Unit) 10 ........................................................................................... 2.4. Error functions 11 ................................................................................................. Backpropagation 12 ........................................................................................................................... Gradient Descent 12 .......................................................................................................................... 2.5. Generalization error 16 ......................................................................................... Dropout 19 ......................................................................................................................................... Cross validation 21 ............................................................................................................................ 2.6. Feedforward Neural network 23 .......................................................................... 2.7. Recurrent Neural Networks 25 ............................................................................ 2.8. Long-Short Term Memory 28 ............................................................................... Forget Gate 30 ................................................................................................................................. Input Gate 30 ..................................................................................................................................... Output Gate 30 .................................................................................................................................. 3. Other supervised and supervised models 31 ............................................... 3.1. Support Vector Machines (SVM) 31 .................................................................... 3.2. Random Forest 32 ................................................................................................ 3.3. Auto-encoders 34 ................................................................................................. 4. Models Evaluation 39 ...................................................................................... 4.1. MSE, RMSE, MAE, 40 ........................................................................................... 4.2. Diebold-Mariano Test 41 ...................................................................................... 4.3. Results comparison between Machine Learning methods 42 ......................... 5. Literature 44 ..................................................................................................... 5.1. Empirical Asset Pricing via Machine Learning 46 ............................................. Simple Linear 48 ................................................................................................................................ Penalized Linear 48 ........................................................................................................................... Principal components regression (PCR) and Partial least squares (PLS) 49 .................................... Generalized Linear 49 ....................................................................................................................... Boosted Regression Trees and Random Forests 50 ......................................................................... Neural Networks 50 ........................................................................................................................... Performance evaluation 51 ................................................................................................................ Comparison between model: the Diebold-Mariano Test 53 ............................................................... 5.2. Future work 58 ...................................................................................................... 5.3. Use of machine learning in trading systems 59 ................................................ 6. Conclusion 61 .................................................................................................. 7. BIBLIOGRAPHY 62 ..........................................................................................
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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

FAQ

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Parole chiave

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

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