Ad oggi la presenza di sistemi di Machine Learning gioca un ruolo sempre più importante nel calibrare in tempo reale le decisioni. Scopri come applicarlo nel mondo del trading e della finanza costruendo sistemi automatizzati per acquisire, valutare e combinare dati per migliorare i tuoi obiettivi di investimento. Impara a realizzare modelli di ML per estrarre segnali predittivi dai dati ipotizzando statisticamente i futuri movimenti del mercato e sviluppare nuove strategie di trading che apprendono dai risultati.
Webinar – Introduzione
Esercizio di introduzione – Sorgenti dati
Il formato JSON
Webinar – regressione lineare su CAPM
Esempio regressione lineare CAPM
Pillole di statistica di base – Intro
Pillole di statistica di base – Glossario
Pillole di statistica di base – Indici posizione
Pillole di statistica di base – Media geometrica
Pillole di statistica di base – Indici di variabilità
Webinar – Q&A e Ripasso
Webinar – Regressione lineare multipla
Esempio Regressione lineare multipla APT
Esempio Recessione – Regressione logaritmica
Webinar – Regressione Logistica
Webinar – Machine learning per decisioni migliori (Es. Alta volatilità)
Slide ML – UL part 1
Esempio Webinar ML
Webinar – 5 step per costruire un modello PCA
Slide ML – UL part 2
Esempio modello PCA
Esercizio di analisi sull’industria dei semiconduttori
Webinar – Costruzione di un portafoglio con il ML
Slide ML – UL part 3
Esempio costruzione portafoglio con il ML
Webinar – ML Q&A e Ripasso
ML Per Trading – Casi di studio
Webinar – Previsioni macroeconomiche con l’utilizzo dei Decision Tree
SLIDE – Previsioni macroeconomiche con l’utilizzo dei Decision Tree
Esempio – Webinar – Previsioni macroeconomiche con l’utilizzo dei Decision Tree
Casi di studio – download zip
Webinar – Previsioni macroeconomiche con l’utilizzo dei Decision Tree – Parte II
SLIDE – Previsioni macroeconomiche con l’utilizzo dei Decision Tree – Parte II
Webinar – Modello GBRT
Random Forest – previsione ritorni strategia overnight
[Webinar] Ripasso generale + esercizi
[Webinar] Introduzione Machine learning probabilistico
[Webinar] 29-Lug-2022
