Progetti di machine learning e scienza dei dati per la finanza

Capitolo 5. Apprendimento supervisionato: Regressione(inclusi i modelli di serie temporali)

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L'apprendimento automatico basato sulla regressione supervisionata è una forma di modellazione predittiva in cui l'obiettivo è quello di modellare la relazione tra un obiettivo e le variabili predittive per stimare un insieme continuo di possibili risultati. Questi sono i modelli di apprendimento automatico più utilizzati in finanza.

Una delle aree di interesse degli analisti degli istituti finanziari (e della finanza in generale) è quella di prevedere le opportunità di investimento, tipicamente le previsioni dei prezzi e dei rendimenti degli asset. I modelli di apprendimento automatico basati sulla regressione supervisionata sono intrinsecamente adatti a questo contesto. Questi modelli aiutano i responsabili degli investimenti e della finanza a comprendere le proprietà della variabile prevista e la sua relazione con altre variabili, aiutandoli a identificare i fattori significativi che guidano i rendimenti degli asset. Questo aiuta gli investitori a stimare i profili di rendimento, i costi di trading, gli investimenti tecnici e finanziari necessari per le infrastrutture e quindi, in ultima analisi, il profilo di rischio e la redditività di una strategia o di un portafoglio.

Grazie alla disponibilità di grandi volumi di dati e di tecniche di elaborazione, ...