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Basti pensare che il valore degli stocks traded solo nel è stato di Mentre il valore del Prodotto interno lordo, al netto delle considerazioni valutative, è stato nel di circa 86 trilioni di dollari. Possiamo agevolmente concentrare i benefici della digitalizzazione nel settore finanziario in tre punti: Creazioni nuovi mercati Bitcoin ; Espansioni di mercati esistenti piattaforme trading OTC come CFD intraday ; Rapporti più diretti e rapidi tra intermediari e clienti Blockchain e smart contracts.

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Questo ha comportato dunque una nuova curva di utilità attesa, seguendo la teoria del Prospetto Kahneman e Tversky che ha supportato lo sviluppo della nuova teoria di portafoglio efficiente basata su fattori umani: la Behavioral Portfolio Theory Shefrin e Statman Difatti si tratta di strategie di investimento basate sulla teoria della finanza comportamentale del Dollar Cost Averaging.

Algoritmi in finanza: come utilizzarli Gli algoritmi, se ben costruiti, possono facilmente aiutare i portfolio managers a identificare e testare tendenze e relazioni, per poter fare previsioni di scenari multipli in tempi di calcolo molto brevi.

Ad esempio, dati metereologici potrebbero essere analizzati ed incrociati con valori economici di aziende che soffrono altamente il rischio meteo. Piattaforme IA di Speech e Text Analysis possono facilmente individuare il sentiment degli agenti economici con previsioni di breve termine, supportando trading di rete neurale bitcoin short o long per situazioni post trimestrali o eventi significativi.

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Ostacoli alla diffusione della IA nel trading Come anche in altri casi, la lenta diffusione, almeno nel mercato europeo, della IA applicata al trading è dovuta ad un fattore più di fiducia e giorno di negoziazione bitcoin usd che strettamente tecnico. Ma non dobbiamo assolutamente pensare che siamo di fronte ad una rivoluzione, quanto piuttosto ad una evoluzione.

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Nel senso che il computing, inteso come funzione di calcolo del computer per elaborare e gestire informazioni, già ha rivoluzionato il trading degli investimenti quando ha permesso di processare quella mole immane di dati che ogni giorno vediamo in rete.

Ora invece, il machine learning e la IA trading sono pronti ad irrompere in questa seconda fase di processo per evolvere il sistema. Preoccupazioni ed ostacoli principali sono stati ben sintetizzati dal Financial Stability Board[2].

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Seguendo una divisione sistematica, al fine di una chiara esposizione, risultano centrali le seguenti problematiche: Trasparenza delle decisioni. A prescindere dalla qualità del risultato, un problema rimane: come vengono prese tutte le micro-decisioni della IA? Dato che gli algoritmi agiscono su input di fornitori terzi di dati, che in molti settori di mercato sono al momento limitati, si troveranno trading di rete neurale bitcoin sistemi di trading IA ma con la stessa mole di dati.

Con il forte rischio, prendendo decisioni quanto meno simili, della creazione di piccoli gruppi di concentrazioni di mercato e relativo rischio sistematico; Assenza di dati storici di rischio. Unanimemente si afferma che la IA non possiede, o che non abbia a disposizione, i dati di tutte le crisi finanziarie del mondo conosciuto.

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Questa situazione potrebbe ritardare i tempi di apprendimento del modello predittivo della IA, inficiandone la qualità ed efficienza. Necchi,

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