Q-learning applicato al modello Black-Scholes-Merton
Furia, Antonio Giuseppe (A.A. 2020/2021) Q-learning applicato al modello Black-Scholes-Merton. Tesi di Laurea in Teoria e gestione del portafoglio, Luiss Guido Carli, relatore Nicola Borri, pp. 103. [Master's Degree Thesis]
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Abstract/Index
Modello Black-Scholes-Merton. Introduzione al modello BSM. Ipotesi sull'andamento dei prezzi delle azioni. Assunzioni alla base del modello BSM. Equazione differenziale fondamentale. Valutazione neutrale verso il rischio. Formule Black-Scholes-Merton. La volatilità nel modello Black-Scholes-Merton. Limiti del modello BSM. Machine learning. Modelli di machine learning. Deep learning e reti neurali. Reinforcement learning. Reinforcement learning model-based. Reinforcement learning model-free con Monte Carlo. Reinforcement learning model-free: metodi temporal-difference. Metodi off-policy. Q-learning applicato al modello BSM. Modello BSM a tempo discreto. QLBS. Q-learning e fitted Q iteration nel QLBS. Riflessioni sul QLBS. Implementazione QLBS con Python.
References
Bibliografia: p. 100.
| 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: | Teoria e gestione del portafoglio |
| Thesis Supervisor: | Borri, Nicola |
| Thesis Co-Supervisor: | Barone, Emilio |
| Academic Year: | 2020/2021 |
| Session: | Extraordinary |
| Deposited by: | Alessandro Perfetti |
| Date Deposited: | 08 Sep 2022 11:01 |
| Last Modified: | 08 Sep 2022 11:01 |
| URI: | https://tesi.luiss.it/id/eprint/33253 |
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