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Kernel Regression Applicazione alla Previsione del Fib 30

1 introduzione

1.1 Tecniche di Modellamento

1.2 Modellare i Mercati Finanziari

1.3 Le Scuole di Pensiero Sullo Studio Dei Mercati

1.4. I Candidate Predictors

1.5 Il Mercato Finanziario d'interesse: Il Fib

2 Kernel Regression

2.1 Concetti Base

2.2 La funzione Kernel

2.3 La Bandwidth

2.4 L'ordine del Polinomio

2.5 la dimensionalità del Polinomio

Metodo forward stepwise semplice

Metodo forward stepwise con num_survivors(d)=10

Metodo “all combinations”

2.6 Misure di Valutazione del Modello

3 KR ad Alta performance

3.1 Dalle bandwidth al P-tree

3.2 Il P-TREE

3.3 L'utilizzo del P-TREE

3.4 Complessità Computazionale

3.5 Il tempo pesa i dati

3.6 Day Trading ed Intraday Trading

4 Studio di Fattibilità

4.1 Presentazione della Matrice dei dati

4.2 Presentazione dei Parametri Principali

4.3 Descrizione dei Risultati Ottenuti

4.4 Un Approccio con le Reti Neurali Artificiali

4.5 Considerazioni Finali

Appendice Email

Bibliografia

Kernel Regression Applicazione alla Previsione del Fib 30

Metodo forward stepwise semplice

La tecnica stepwise semplice ha la particolarità che il valore del parametro num_survivors è pari ad uno in tutti gli stadi:

La tabella qui sotto mostra il numero di spazi totali (Stot) per ogni combinazione di ncp, cioè il numero totale di candidate predictors ed il numero totale di dimensioni da analizzare (dmax).

Quando, per esempio, si hanno 5 candidate predictors (ncp=5) e viene imposto dmax=2, si deve prima analizzare i candidate predictors uno ad uno (dmax=1), poi si devono considerare e valutare le combinazioni tra il predictor sopravvissuto nel primo stadio, poniamo sia x1, e i rimanenti, ottenendo i seguenti spazi: (x1,x2), (x1,x3), (x1,x4), (x1,x5). Perciò con dmax=1 si devono analizzare 5 spazi, con dmax=2 si devono esaminare 5+4=9 spazi totali; procedendo in questo modo è stata completata la tabella.

Monico Dino

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