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L'utilizzo dell'intelligenza artificiale nelle scelte di Asset Allocation Tattica

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Anteprima della tesi: L'utilizzo dell'intelligenza artificiale nelle scelte di Asset Allocation Tattica, Pagina 3
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umano. Il Machine Learning rappresenta uno strumento fondamentale che ha permesso 
di raggiungere risultati così avanzati. Dare una definizione univoca di tale disciplina è 
molto complesso in quanto si tratta di un tema con ambiti di applicazione infiniti che si 
esplicita in diverse modalità e forme. Si può tuttavia affermare che con il termine 
Machine Learning si intende una branca dell’intelligenza artificiale che utilizza diverse 
tecniche ed algoritmi per la creazione automatica di modelli di dati. La caratteristica in 
tale ambito, che diversifica tale disciplina dagli approcci classici è che a differenza di un 
sistema che esegue un’attività seguendo regole ben precise e predefinite, un modello di 
machine learning impara a svolgere determinati compiti migliorando costantemente 
tramite l’esperienza la propria capacità. Questa attitudine ad imparare autonomamente 
dall’esperienza rende questi modelli particolarmente attrattivi. Inoltre, il recente 
sviluppo di ambienti computazionali ad hoc ha reso il Machine Learning accessibile ed 
implementabile anche da persone non esperte nella disciplina della programmazione 
informatica. L’utilizzo di modelli di questo tipo rappresenta quindi il futuro per 
moltissime discipline oltre quella informatica, si pensi ad esempio all’automazione 
industriale o all’ingegneria biomedica. Anche in ambito economico, l’argomento del 
Machine Learning sta acquisendo sempre maggiore importanza. Le applicazioni come si 
avrà modo di descrivere nell’elaborato sono molte, ma per il lavoro di ricerca qui 
presentato si è voluta focalizzare l’attenzione su un problema principale, ossia quello 
della previsione delle serie storiche finanziarie. L’obiettivo dell’elaborato è quello di 
indagare in che modo il machine learning, in particolare attraverso le reti neurali 
artificiali, può contribuire alla definizione di un modello di asset allocation tattica. Per 
raggiungere tale obiettivo l’elaborato è stato organizzato nel modo seguente. La prima 
parte vuole descrivere l’AAT, ossia quella delicata attività di gestione finalizzata a 
migliorare le performance di portafoglio attraverso opportune variazioni che portano a 
deviare consapevolmente e per brevi periodi di tempo dalle allocazioni strategiche di 
lungo periodo. In questa prima parte l’implementazione avviene con il modello di Black 
e Litterman che rappresenta uno strumento efficace al fine di rendere applicabile il 
modello di Markowitz. Nella seconda parte si va ad introdurre la tecnica delle reti 
neurali artificiali e dopo un attento studio delle funzionalità dello strumento si cerca di 
capire come lo strumento può essere complementare o sostitutivo al modello Black e 
Litterman ai fini dell’AAT. Il quarto e ultimo capitolo infatti è incentrato sulla vera e

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Informazioni tesi

  Autore: Paolo Lubrano Lavadera
  Tipo: Laurea II ciclo (magistrale o specialistica)
  Anno: 2019-20
  Università: Università degli Studi di Roma Tor Vergata
  Facoltà: Economia
  Corso: Mercati finanziari e Finanza quantitativa
  Relatore: Ugo Pomante
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 102

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Parole chiave

finanza
algoritmo
rete neurale
intelligenza artificiale
portfolio management
asset allocation
asset management
reti neurali artificiali
asset allocation strategica
asset allocation tattica

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