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| dc.contributor.advisor | Pizzi, Claudio | it_IT |
| dc.contributor.author | Boso, Ivano <1982> | it_IT |
| dc.date.accessioned | 2020-02-17 | it_IT |
| dc.date.accessioned | 2020-06-16T05:24:31Z | |
| dc.date.available | 2020-06-16T05:24:31Z | |
| dc.date.issued | 2020-03-09 | it_IT |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10579/16211 | |
| dc.description.abstract | La possibilità di riuscire a prevedere con anticipo i movimenti dei mercati finanziari, è un tema di notevole importanza per i diversi attori che operano nelle borse mondiali, siano essi investitori istituzionali oppure privati. L'elaborato mira a fornire un punto di raccordo tra le tecniche di previsione classiche, basate sull'utilizzo degli indicatori di analisi tecnica, ed i sistemi evoluti di intelligenza artificiale. Il fine ultimo è la costruzione di un trading system che possa supportare il processo decisionale degli investitori. | it_IT |
| dc.language.iso | it | it_IT |
| dc.publisher | Università Ca' Foscari Venezia | it_IT |
| dc.rights | © Ivano Boso, 2020 | it_IT |
| dc.title | Tecniche di Deep Learning per l'implementazione di un Trading System | it_IT |
| dc.title.alternative | Tecniche di Deep Learning per l'implementazione di un Trading System | it_IT |
| dc.type | Master's Degree Thesis | it_IT |
| dc.degree.name | Statistica e sistemi informativi aziendali | it_IT |
| dc.degree.level | Laurea specialistica | it_IT |
| dc.degree.grantor | Centro Interdipartimentale "Scuola Interdipartimentale in Economia, Lingue e Imprenditorialità per gli Scambi Internazionali" | it_IT |
| dc.description.academicyear | 2018/2019, sessione straordinaria | it_IT |
| dc.rights.accessrights | openAccess | it_IT |
| dc.thesis.matricno | 809757 | it_IT |
| dc.subject.miur | SECS-S/01 STATISTICA | it_IT |
| dc.description.note | La possibilità di riuscire a prevedere con anticipo i movimenti dei mercati finanziari, è un tema di notevole importanza per i diversi attori che operano nelle borse mondiali, siano essi investitori istituzionali oppure privati. L'elaborato mira a fornire un punto di raccordo tra le tecniche di previsione classiche, basate sull'utilizzo degli indicatori di analisi tecnica, ed i sistemi evoluti di intelligenza artificiale. Il fine ultimo è la costruzione di un trading system che possa supportare il processo decisionale degli investitori. | it_IT |
| dc.degree.discipline | it_IT | |
| dc.contributor.co-advisor | it_IT | |
| dc.date.embargoend | it_IT | |
| dc.provenance.upload | Ivano Boso (809757@stud.unive.it), 2020-02-17 | it_IT |
| dc.provenance.plagiarycheck | Claudio Pizzi (pizzic@unive.it), 2020-03-02 | it_IT |
