Analisi degli andamenti di borsa con algoritmi di machine learning

Questa è semplicemente una pagina di appunti sul tema "come guadagnare in borsa con l'Intelligenza artificiale". La premessa doverosa è che difficilmente (molto ma molto difficilmente) si può guadagnare in borsa dopo aver letto questi quattro appunti, ma le serie storiche degli indici di borsa rappresentano una bella palestra per le analisi previsionali. E questo è l'aspetto che più mi interessa

Libri

"Advances in Financial Machine Learning" di Marcos Lopez De Prado, ovvero perché  l'Intelligenza artificiale non riesce a prevedere l'andamento dei titoli di borsa

"Previsione, principi e pratica", di  Rob J Hyndman e George Athanasopoulos. Libro di statistica base pubblicato dal Department of Econometrics and Business Statistics della Monash University, Australia. Il libro è interamente e gratuitamente disponibile online. 

"Codeless Time Series Analysis with KNIME", di Corey Weisinger, Daniele Tonini, Maarit Widmann. Illustra le principali tecniche e algoritmi di analisi delle serie temporali, sia in ambito statistico che di apprendimento automatico (o machine learning). Gli esempi pratici di previsione della domanda, classificazione dei segnali, previsione dei segnali e di rilevamento delle anomalie sono realizzati su KNIME Analytics e la sua estensione per le serie temporali.


Tutorial

Installazioni preliminari:

Come scaricare i dati di borsa con Knime:

Previsione dell'andamento di titoli di borsa con Knime

Un esempio concreto:

Commenti

Post popolari in questo blog

"Data analytics per tutti" di Andrea De Mauro: la guida pratica per lavorare con i dati

Come usare ChatGPT per migliorare il proprio lavoro

Dove trovare raccolte di dati (dataset) utilizzabili gratuitamente