Machine learning ed investimenti finanziari - Studio ed elaborazione di trading system automatici basati su reinforcement learning ed analisi tecnica

Abstract

La presente tesi di laurea ha il fine di analizzare e rielaborare la letteratura scientifica in merito all’applicazione di modelli di reinforcement learning in trading system automatici. Dopo aver descritto le caratteristiche dei modelli di machine learning e dei trading system finanziari a tutto tondo (con particolare riguardo, rispettivamente, al reinforcement learning ed all’analisi tecnica), il lavoro di ricerca verterà sulla personale elaborazione di sistemi d’investimento basati su tali concetti. Nel primo capitolo il focus è sul tema del machine learning, analizzato nelle sue diverse varianti ed applicazioni, ovviamente con grande attenzione al reinforcement learning. Il secondo, invece, si concentra sulla descrizione dei trading system proposti nel corso degli anni, in particolare, con l’utilizzo di indicatori di analisi tecnica. Nel terzo capitolo vengono descritte la creazione ed applicazione di trading system automatici che combinano reinforcement learning, analisi tecnica e diverse soluzioni per l’implementazione dei modelli già proposti in letteratura. Con il quarto capitolo, infine, si espongono i risultati ottenuti, confrontando l’utilizzo dei modelli ideati con metodi tradizionali di investimento e trading system di origine precedente. Attraverso queste quattro fasi di approfondimento verranno proposti, in conclusione, una valutazione sull’applicazione dei suddetti modelli ed eventuali implementazioni future.