Il volume fornisce un'introduzione all'uso dei big data e delle tecniche di analisi, tra cui il machine learning, per la stima e l'impiego di indicatori di sentiment nell'asset management. Particolare enfasi viene data alla distinzione tra le molteplici opportunità offerte da fonti di dati alternativi nella teoria e nella pratica della gestione di portafoglio e alla necessità di incorporare il sentiment nei processi decisionali tipici dell'asset management. Oltre a una trattazione teorica, che spazia dai principi della finanza comportamentale alle moderne metodologie del machine learning, il testo è arricchito da casi di studio derivati dalla pratica aziendale su come il sentiment possa influenzare le strategie di portafoglio. Particolare attenzione è riservata agli indicatori di sentiment inferibili dai social media e alle tecniche di analisi testuale. Le varie tecniche di analisi del sentiment sono applicate alle diverse tipologie di portafoglio e approcci di gestione, distinguendo tra mercati azionari, obbligazionari, delle commodity e valutari. Si esamina, inoltre, come il sentiment possa essere sfruttato per prevedere eventi ricorrenti, ivi comprese le crisi finanziarie.
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Big Data e Sentiment Analysis
Il futuro dell'asset management
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Informazioni su questo libro
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Indice dei contenuti
- Copertina
- Descrizione
- Biografia
- Frontespizio
- Copyright
- Indice
- Presentazione, di Nadia Linciano
- Prefazione, di Emilio Barucci
- Introduzione
- 1 Che cosa è l’approccio big data e le sue relazioni con il machine learning
- 2 Breve introduzione alle principali tecniche di machine learning
- 3 Approcci basati sul sentiment in asset management: principi e casi
- 4 Indicatori di sentiment basati su metodi di elaborazione del linguaggio naturale
- 5 Sentiment e previsione di prezzi e rendimenti finanziari
- 6 Il sentiment e la previsione delle crisi finanziarie
- Conclusioni
- Bibliografia
- Gli autori
Domande frequenti
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