Reti Neurali Artificiali
Scelte di asset allocation in ambito di risparmio gestito
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Lo studio effettuato sul servizio di raccolta gestita, "fondi comuni di investimento", ha il fine di cercare, attraverso l'uso di algoritmi di Machine Learning, se vi sia un particolare "comportamento finanziario guida" che lega i clienti che possiedono quel servizio. Tale modello permetterebbe di individuare chi, tra i clienti privi di quel servizio, potrebbe essere più propenso all'acquisto. Per lo studio è stata implementata un Rete Neurale Artificiale, addestrata automaticamente in modo da stimare l'errore di classificazione generalizzato con il metodo Cross Validation, dopo aver utilizz...
Lo studio effettuato sul servizio di raccolta gestita, "fondi comuni di investimento", ha il fine di cercare, attraverso l'uso di algoritmi di Machine Learning, se vi sia un particolare "comportamento finanziario guida" che lega i clienti che possiedono quel servizio. Tale modello permetterebbe di individuare chi, tra i clienti privi di quel servizio, potrebbe essere più propenso all'acquisto. Per lo studio è stata implementata un Rete Neurale Artificiale, addestrata automaticamente in modo da stimare l'errore di classificazione generalizzato con il metodo Cross Validation, dopo aver utilizzato il metodo Bootstrap per bilanciare il dataset in modo che i label "veri" siano pari ai label "falsi". Inoltre, per migliorare l'efficienza del risultato, sono stati implementati due algoritmi di feature selection: Decision Tree e Principal Component Analysis.
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