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 è IMPOSSIBILE guadagnare in borsa dopo aver letto questi quattro appunti (quindi non è questo l'obiettivo), ma le serie storiche degli indici di borsa rappresentano una bella palestra per le analisi previsionali. E questo è l'aspetto che 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

Previsione dell'andamento dei titoli di borsa con algoritmi di machine learning
  • How to use Deep Learning for Real-Time Trading Decisions - Nonostante la "sponsorizzazione", neppure tanto velata, di un servizio per accedere ai dati di borsa in tempo reale, l'articolo offre qualche spunto di riflessione sull'uso di un algoritmo di apprendimento per rinforzo ("Q-learning") per prevedere l'andamento di un'azione

Un esempio concreto:

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