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Abstract
Il mercato azionario è sempre stato caso di studio, soprattutto per la sua complessità, e la difficolta di predirne il comportamento. I fattori in gioco sono davvero tanti, dalla politica ai problemi aziendali stessi.
Pur sapendo che il mondo finanziario è un mondo complicato, permette però possibilità di guadagno elevate.
Nel documento vengono descritti alcuni approcci utilizzati per eseguire delle predizioni, dai metodi più classici come la regressione, fino all'utilizzo di reti neurali. Vengono infatti descritti tre modelli che sfruttano le caratteristiche della LSTM, e un modello che sfrutta l'architettura Transformer, proposto recentemente,
Abstract
Il mercato azionario è sempre stato caso di studio, soprattutto per la sua complessità, e la difficolta di predirne il comportamento. I fattori in gioco sono davvero tanti, dalla politica ai problemi aziendali stessi.
Pur sapendo che il mondo finanziario è un mondo complicato, permette però possibilità di guadagno elevate.
Nel documento vengono descritti alcuni approcci utilizzati per eseguire delle predizioni, dai metodi più classici come la regressione, fino all'utilizzo di reti neurali. Vengono infatti descritti tre modelli che sfruttano le caratteristiche della LSTM, e un modello che sfrutta l'architettura Transformer, proposto recentemente,
Tipologia del documento
Tesi di laurea
(Laurea)
Autore della tesi
Dovganyuk, Rostyslav
Relatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
mercato azionario,finanza,LSTM,Transformer,modelli di predizione,predizione azioni,stock prediction
Data di discussione della Tesi
6 Ottobre 2022
URI
Altri metadati
Tipologia del documento
Tesi di laurea
(NON SPECIFICATO)
Autore della tesi
Dovganyuk, Rostyslav
Relatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
mercato azionario,finanza,LSTM,Transformer,modelli di predizione,predizione azioni,stock prediction
Data di discussione della Tesi
6 Ottobre 2022
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