Teoria e strumenti per l’analisi dei dati
In questa terza parte presenteremo un algoritmo di Machine Learning, il quale sarà addestrato per realizzare un modello per predire il Massimo DrawDown di una generica serie storica.
In questa quarta parte, utilizzeremo il nostro modello per predire il massimo drawdown e trarremo le conclusioni finali.
Le serie storiche sintetiche sono una valida risposta all’esigenza di disporre di dati sufficienti per un buon addestramento degli algoritmi di Machine Learning.
Le recenti tecnologie informatiche hanno dato un nuovo impulso all’Analisi Tecnica, rendendo le metodologie di Machine Learning facilmente accessibili anche ai trader e agli investitori.
Determinare il comportamento di un sottostante è fondamentale per una strategia di successo. Scopriamolo con l’aiuto di Python.
L’orizzonte temporale e i suoi impatti sulle scelte di investimento.
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Scegliere il cambio aperto o coperto? Questa domanda è un classico sempre di attualità!
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