Costi, Silvano (A.A. 2019/2020) Deep learning: applicazioni alla finanza. Tesi di Laurea in Metodi matematici per economia e finanza, Luiss Guido Carli, relatore Fausto Gozzi, pp. 54. [Master's Degree Thesis]

PDF (Full text) Restricted to Registered users only Download (2MB) | Request a copy

Abstract/Index

Intelligenza arti�ficiale, machine learning, deep learning e reinforcement learning. Intelligenza artifi�ciale: de�finizione. Machine learning. Deep learning. Reti neurali: funzionamento e addestramento. De�finizioni e architettura. Tipologie di reti neurali. Neuroni arti�ficiali e apprendimento della rete neurale. Algoritmo di backpropagation e dimostrazione per induzione. Costruzione e ottimizzazione di una rete neurale. Applicazione alla finanza: predizione del prezzo azionario e dei massimi e minimi di borsa. Predizione del prezzo azionario. Predizione dei minimi di borsa con una rete neurale multi-input. Reinforcement learning. Reinforcement learning model-free: metodi Monte Carlo. Reinforcement learning model-free: metodi temporal-difference. Metodi off-policy.

References

Bibliografia: p. 54.

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:	Metodi matematici per economia e finanza
Thesis Supervisor:	Gozzi, Fausto
Thesis Co-Supervisor:	Me, Gianluigi
Academic Year:	2019/2020
Session:	Extraordinary
Deposited by:	Alessandro Perfetti
Date Deposited:	05 Jul 2021 10:01
Last Modified:	05 Jul 2021 10:01
URI:	https://tesi.luiss.it/id/eprint/29969

Downloads

Repository Staff Only

View Item