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
Monico Dino
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Sommario: Index
