Il mercato delle criptovalute si contraddistingue per un alta volatilità  da cui ਠpossibile trarre profitto attraverso il trading. L'impiego di tecniche di Machine Learning (ed in particolare delle reti neurali ricorrenti) a diverse tipologie di dati inerenti a tali assets puಠportare alla definizione di strategie di trading in grado di cogliere tali opportunità . Il lavoro svolto punta alla definizione di un framework per la costruzione di tali modelli, che sia riproducibile per le diverse criptovalute e ne permetta di confrontare le performance.

Tecniche di Machine Learning per il Trading di Criptovalute.

2018

Abstract

Il mercato delle criptovalute si contraddistingue per un alta volatilità  da cui ਠpossibile trarre profitto attraverso il trading. L'impiego di tecniche di Machine Learning (ed in particolare delle reti neurali ricorrenti) a diverse tipologie di dati inerenti a tali assets puಠportare alla definizione di strategie di trading in grado di cogliere tali opportunità . Il lavoro svolto punta alla definizione di un framework per la costruzione di tali modelli, che sia riproducibile per le diverse criptovalute e ne permetta di confrontare le performance.
2018
it
Dipartimento di Economia "Marco Biagi"
Università degli Studi di Modena e Reggio Emilia
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/20.500.14242/304093
Il codice NBN di questa tesi è URN:NBN:IT:UNIMORE-304093