SISTEMI DI OTTIMIZZAZIONE

Sezione dedicata a metatrader (ed altre piattaforme) ed al suo linguaggio di programmazione per il trading automatico
IntoTheWild1990
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Re: SISTEMI DI OTTIMIZZAZIONE

Messaggio da IntoTheWild1990 » 24/02/2019, 15:14

L’apprendimento automatico (noto anche come machine learning) è una branca dell'intelligenza artificiale che raccoglie un insieme di metodi, sviluppati a partire dagli ultimi decenni del XX secolo in varie comunità scientifiche, sotto diversi nomi quali: statistica computazionale, riconoscimento di pattern, reti neurali artificiali, filtraggio adattivo, teoria dei sistemi dinamici, elaborazione delle immagini, data mining, algoritmi adattivi, ecc; che utilizza metodi statistici per migliorare progressivamente la performance di un algoritmo nell'identificare pattern nei dati.

Lo stesso Arthur Samuel che coniò il termine nel 1959[1] in linea di principio identifica due approcci distinti. Il primo metodo, indicato come rete neurale, porta allo sviluppo di macchine ad apprendimento automatico per impiego generale in cui il comportamento è appreso da una rete di commutazione connessa casualmente, a seguito di una routine di apprendimento basata su ricompensa e punizione (apprendimento per rinforzo). Il secondo metodo, più specifico, consiste nel riprodurre l'equivalente di una rete altamente organizzata progettata per imparare solo alcune attività specifiche. La seconda procedura, che necessita di supervisione, richiede la riprogrammazione per ogni nuova applicazione, ma risulta essere molto più efficiente dal punto di vista computazionale.

L'apprendimento automatico è strettamente legato al riconoscimento di pattern e alla teoria computazionale dell'apprendimento[2] ed esplora lo studio e la costruzione di algoritmi che possano apprendere da un insieme di dati e fare delle predizioni su questi,[3] costruendo in modo induttivo un modello basato su dei campioni. L'apprendimento automatico viene impiegato in quei campi dell'informatica nei quali progettare e programmare algoritmi espliciti è impraticabile; tra le possibili applicazioni citiamo il filtraggio delle email per evitare spam, l'individuazione di intrusioni in una rete o di intrusi che cercano di violare dati,[4] il riconoscimento ottico dei caratteri[5], i motori di ricerca e la visione artificiale.

L'apprendimento automatico è strettamente collegato, e spesso si sovrappone con la statistica computazionale, che si occupa dell'elaborazione di predizioni tramite l'uso di computer. L'apprendimento automatico è anche fortemente legato all'ottimizzazione matematica, che fornisce metodi, teorie e domini di applicazione a questo campo. Per usi commerciali, l'apprendimento automatico è conosciuto come analisi predittiva.
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IntoTheWild1990
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Re: SISTEMI DI OTTIMIZZAZIONE

Messaggio da IntoTheWild1990 » 24/02/2019, 15:23

Machine Learning nel Corporate Finance: gli orizzonti 4.0 del mercato finanziario
9 March 2018

L’innovazione tecnologica e il mondo della finanza sembrano procedere nella stessa direzione ormai da anni, accelerando ulteriormente il passo con l’ingresso in campo del Machine Learning e dell’Intelligenza Artificiale.

Gli elevati volumi di dati, la possibilità di accedere ad un’accurata documentazione storica e la natura quantitativa dell’universo del Finance, lo rendono ad oggi una delle industrie più adatte a integrare l’apprendimento automatico per liberare i professionisti della finanza da attività necessarie, ma di basso valore creativo. “La trasformazione digitale della finanza è un compito essenziale, urgente e continuo, che necessita di manager specializzati in finanza d’impresa, proiettati al cambiamento e capaci di intercettare i trend del mercato globale, individuando allo stesso tempo gli strumenti necessari per affrontarlo,” afferma Emanuele Bajo, Direttore Scientifico del Global MBA in Corporate Finance di Bologna Business School.




Il machine learning è un’area dell’Artificial Intelligence che consente ai computer di prendere decisioni autonome: invece di fornire al computer un set di istruzioni per lo svolgimento di un compito, dà istruzioni su come imparare a svolgerlo. Questa particolare capacità di autoapprendimento, unita all’analisi dei big data e a speciali algoritmi, ha assunto un ruolo fondamentale in svariate operazioni finanziarie, dalla valutazione dei rischi all’approvazione dei prestiti.



I robo-advisor vengono già da tempo impiegati, con un intervento umano minimo o addirittura nullo, nel management del portfolio dei clienti e nella previsione degli investimenti. Basandosi su formule matematiche o algoritmi e calibrandosi secondo i cambiamenti del mercato, sono capaci di investire il patrimonio del cliente in azioni, obbligazioni, futures, patrimonio reale o fondi comuni di investimento, tenendo contemporaneamente in considerazione sia il rischio che l’obiettivo di rendimento deciso dall’utente. Allo stesso modo, gli algoritmi di apprendimento automatico possono formarsi su milioni di esempi e altissimi volumi di dati per rilevare le tendenze che potrebbero influenzare il processo decisionale delle assicurazioni e dell’autorizzazione dei prestiti. Il machine learning viene inoltre utilizzato anche per l’analisi del sentiment, con l’intento di replicare l’intuizione umana nell’attività finanziaria per scoprire i nuovi trend e i segnali del mercato.



Uno dei comparti che trae maggiore beneficio dai vantaggi portati dal machine learning è senza dubbio quello dell’antifrode. Mentre i precedenti sistemi di rilevamento di attività o comportamenti anomali dipendevano da una lista di fattori-rischio e una serie di complesse istruzioni prestabilite, oggi l’autoapprendimento consente di ricalibrare in modo attivo e continuativo le attività necessarie per tenere il passo con gli innumerevoli e creativi modi in cui la sicurezza può essere violata. Negli anni a venire, questa capacità di incrociare ed analizzare dati eterogenei e destrutturati per prevenire gli abusi, sarà ulteriormente coadiuvata dall’utilizzo di sistemi di sicurezza basati su dati biometrici quali la conformazione del viso, le impronte digitali o la voce.



Non solo prevenzione del rischio e sicurezza, ma anche e principalmente operazioni finanziarie: più della metà delle contrattazioni in Borsa, ovvero la scelta, l’esecuzione e la gestione degli ordini, vengono già oggi demandate alle decisioni di una macchina. Il High Frequency Trading (HFT), ad esempio, è una modalità di intervento sui mercati che si serve di una serie di algoritmi di compravendita eseguiti in frazioni di secondo, impossibili perciò da attuare da un operatore umano.



L’utilizzo del machine learning sembra avere un orizzonte molto vasto, che in alcuni punti esce completamente dall’ambito finanziario e si avvicina a quello del customer service in senso lato. I chat bot e le interfacce conversazionali diventano validi strumenti interattivi per la comunicazione con i clienti, i quali possono interrogarli sulla spesa dei mesi precedenti per la manutenzione della casa oppure sulla media dei risparmi mensili. Inoltre, un consulente robot potrebbe suggerire modifiche al portafoglio di investimenti, mentre assistenti personali digitali possono proporre prodotti finanziari su misura, come vediamo già accadere nel settore assicurativo.



Attraverso il machine learning un’organizzazione finanziaria può innovare le proprie modalità di lavoro e aumentare l’efficienza, l’output e, in definitiva, la redditività. Comprendere l’importanza di tale evoluzione apre la porta a numerose opportunità, ma anche alla necessità di affidarsi ad un management capace di riconoscere il cambiamento, accoglierlo e gestirlo. “Crescere su scala globale significa potersi affidare a manager che siano in grado di affrontare la complessità di un mercato finanziario in costante espansione. Il nostro MBA si impegna nel formare manager in grado di fare questo,” aggiunge il professor Bajo. Il Global MBA in Corporate Finance di Bologna Business School è un’opportunità unica per trasformare il proprio orizzonte professionale e affrontare le sfide proposte dal futuro, accedendo così ad una crescita progressiva verso i ruoli al vertice dell’area finanza.
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Re: SISTEMI DI OTTIMIZZAZIONE

Messaggio da IntoTheWild1990 » 07/03/2019, 19:18

https://www.google.com/url?sa=t&source= ... zkTvpnmLce_

Io lo linko, vedete un po' se ci capite
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