Prevedere Bitcoin: modelli di machine learning e sentiment degli investitori
Ciardi, Matteo (A.A. 2024/2025) Prevedere Bitcoin: modelli di machine learning e sentiment degli investitori. Tesi di Laurea in Econometria per la finanza, Luiss Guido Carli, relatore Federico Carlo Eugenio Carlini, pp. 84. [Master's Degree Thesis]
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Abstract/Index
Background della ricerca. Evoluzione di Bitcoin nei mercati finanziari. Finanza predittiva con il machine learning. Sentiment degli investitori: definizione e rilevanza. Revisione della letteratura. Approcci tradizionali. Sviluppo di modelli di machine learning per la previsione. Il ruolo del sentiment degli investitori nei mercati finanziari. Limiti delle ricerche precedenti e motivazione dello studio. Metodologia e modelli empirici. Dataset utilizzati: fonte, descrizione e preprocessing dei dati. Modelli di machine learning adottati. Costruzione del sentiment index per Bitcoin. Valutazione dei modelli e metriche di performance.
References
Bibliografia: pp. 66-69.
| 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: | Econometria per la finanza |
| Thesis Supervisor: | Carlini, Federico Carlo Eugenio |
| Thesis Co-Supervisor: | Catalano, Marta |
| Academic Year: | 2024/2025 |
| Session: | Autumn |
| Deposited by: | Alessandro Perfetti |
| Date Deposited: | 09 Jun 2026 13:16 |
| Last Modified: | 09 Jun 2026 13:16 |
| URI: | https://tesi.luiss.it/id/eprint/46127 |
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