Guarnieri, Simone
 
(2024)
In che modo il trading algoritmico coinvolge l'IA per fruttare profitti.
[Laurea], Università di Bologna, Corso di Studio in 
Informatica per il management [L-DM270], Documento full-text non disponibile
  
 
  
  
        
        
	
  
  
  
  
  
  
  
    
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      Abstract
      In questa tesi, esplorerò in dettaglio l'intreccio tra il trading algoritmico e l'intelligenza artificiale per massimizzare i profitti. Offrirò al lettore un viaggio temporale attraverso la storia del trading e dell'IA, contestualizzando l'evoluzione di entrambi nel corso del tempo. Nel capitolo dedicato al trading, analizzerò le strategie implementative più diffuse e approfondirò la storia dell'High-Frequency Trading (HFT).
Per quanto riguarda l'IA, esaminerò attentamente i due principali metodi di analisi dei dati: il Machine Learning e il Deep Learning, esplorando le limitazioni dell'IA e approfondendo alcune metodologie specifiche, come l'Analisi del sentiment e il Natural Language Processing (NLP). Successivamente, affronterò le questioni etiche legate all'utilizzo dell'IA nei mercati finanziari.
Come ultimo argomento, esplorerò le componenti e le conoscenze fondamentali necessarie per lo sviluppo di un sistema di intelligenza artificiale nel contesto finanziario. Fornirò, come ultimo argomento, un elenco dettagliato delle caratteristiche imprescindibili per la creazione di un'IA di successo.
     
    
      Abstract
      In questa tesi, esplorerò in dettaglio l'intreccio tra il trading algoritmico e l'intelligenza artificiale per massimizzare i profitti. Offrirò al lettore un viaggio temporale attraverso la storia del trading e dell'IA, contestualizzando l'evoluzione di entrambi nel corso del tempo. Nel capitolo dedicato al trading, analizzerò le strategie implementative più diffuse e approfondirò la storia dell'High-Frequency Trading (HFT).
Per quanto riguarda l'IA, esaminerò attentamente i due principali metodi di analisi dei dati: il Machine Learning e il Deep Learning, esplorando le limitazioni dell'IA e approfondendo alcune metodologie specifiche, come l'Analisi del sentiment e il Natural Language Processing (NLP). Successivamente, affronterò le questioni etiche legate all'utilizzo dell'IA nei mercati finanziari.
Come ultimo argomento, esplorerò le componenti e le conoscenze fondamentali necessarie per lo sviluppo di un sistema di intelligenza artificiale nel contesto finanziario. Fornirò, come ultimo argomento, un elenco dettagliato delle caratteristiche imprescindibili per la creazione di un'IA di successo.
     
  
  
    
    
      Tipologia del documento
      Tesi di laurea
(Laurea)
      
      
      
      
        
      
        
          Autore della tesi
          Guarnieri, Simone
          
        
      
        
          Relatore della tesi
          
          
        
      
        
      
        
          Scuola
          
          
        
      
        
          Corso di studio
          
          
        
      
        
      
        
      
        
          Ordinamento Cds
          DM270
          
        
      
        
          Parole chiave
          trading algoritmico,strategie,HFT,IA,Machine Learning,Deep Learning,NLP,Analisi Sentimentale,Questioni Etiche,Competenze,Caratteristiche,Limiti,Trading,Componenti,Impatti
          
        
      
        
          Data di discussione della Tesi
          12 Marzo 2024
          
        
      
      URI
      
      
     
   
  
    Altri metadati
    
      Tipologia del documento
      Tesi di laurea
(NON SPECIFICATO)
      
      
      
      
        
      
        
          Autore della tesi
          Guarnieri, Simone
          
        
      
        
          Relatore della tesi
          
          
        
      
        
      
        
          Scuola
          
          
        
      
        
          Corso di studio
          
          
        
      
        
      
        
      
        
          Ordinamento Cds
          DM270
          
        
      
        
          Parole chiave
          trading algoritmico,strategie,HFT,IA,Machine Learning,Deep Learning,NLP,Analisi Sentimentale,Questioni Etiche,Competenze,Caratteristiche,Limiti,Trading,Componenti,Impatti
          
        
      
        
          Data di discussione della Tesi
          12 Marzo 2024
          
        
      
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