Reti neurali artificiali per la cosctruzione di un trading system su azioni

Abstract

L'elaborato cerca di indagare le potenzialità delle reti neurali artificiali (RNA) in ambito di previsione finanziaria. le RNA sono uno strumento di deep learning impiegato moltissimo negli ultimi anni come soluzione a una vasta gamma di problemi che vanno dalla classificazione al riconoscimento di immagini, dalla creazione di risposte automatiche dei chat bot alla guida automatica di veicoli. La potenza di questi strumenti sta nel fatto di riuscire a dedurre le relazioni non lineari che esistono tra un numero molto grande di variabili e questo è sicurmente molto utile in ambito di previsione finanziaria in cui l'intento principale dell'investitore è quello di costruirsi un'aspettativa circa il comportmento futuro dei prezzi. Come viene suggerito dal nome dello strumento, una RNA prende ispirazione dal funzionamento del cervello umano e in particolare dalla sua capacità di apprendere dal passato e dal contesto che lo cironda. Nella fattispecie del lavoro, le RNA impiegate utilizzeranno i segnali operativi dei principali indicatori di analisi tecnica come variabili di input, cioè come contesto dal quale apprendere per capire le relazioni che ci sono tra prezzi e segnali operativi in modo da fornire una previsione dei segnali operativi futuri e dedurre una strategia di investimento.