Machine learning e applicazioni finanziarie: medallion fund e sentiment analysis
Alpido, Alessia (A.A. 2020/2021) Machine learning e applicazioni finanziarie: medallion fund e sentiment analysis. Tesi di Laurea in Economia del mercato mobiliare, Luiss Guido Carli, relatore Emilio Barone, pp. 182. [Master's Degree Thesis]
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Abstract/Index
La rivoluzione dei big data e il machine learning. L’importanza dei big data. La necessità dell’apprendimento automatico. Riduzione dei trade-off e metriche di performance per il machine learning. Principali algoritmi di classificazione nel machine learning. Il medallion fund: la più grande macchina da soldi della storia. Jim Simons: la storia professionale di un predestinato. Il primo contatto con le potenzialità del machine learning. Dagli esperimenti di monemetrics al medallion fund. Machine learning e text mining per la previsione dei prezzi di Bitcoin. Le “meme” stock: quando l’investimento viene slegato dai fondamentali. Machine learning e serie storiche: analisi e previsioni su Bitcoin. La linguistica computazionale su dati non strutturati: la sentiment analysis.
References
Bibliografia: pp. 161-162.
| Thesis Type: | Master's Degree Thesis |
|---|---|
| Institution: | Luiss Guido Carli |
| Degree Program: | Master's Degree Programs > Master's Degree Program in Economics and Finance (LM-56) |
| Chair: | Economia del mercato mobiliare |
| Thesis Supervisor: | Barone, Emilio |
| Thesis Co-Supervisor: | Curcio, Domenico |
| Academic Year: | 2020/2021 |
| Session: | Autumn |
| Deposited by: | Alessandro Perfetti |
| Date Deposited: | 23 Mar 2022 16:06 |
| Last Modified: | 23 Mar 2022 16:06 |
| URI: | https://tesi.luiss.it/id/eprint/31816 |
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