Libro Big data e sentiment analysis. Il futuro dell'asset management - editore: EGEA - anno: 2021
EAN:
9788823837935
Libro Big data e sentiment analysis. Il futuro dell'asset management - editore: EGEA - anno: 2021
EAN:
9788823837935
Descrizione
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.
Informazioni tecniche
| Caratteristiche tecniche | ||
|---|---|---|
| Dimensioni | 235 (Larghezza) x 155 (Altezza) x 21 (Profondità) mm | |
| Nr pagine | 296 | |
| Info | ||
| Temi trattati | Gestione di settori specifici,Acquisizione e analisi dei dati,Apprendimento automatico (Machine learning) | |
| Editore | EGEA | |
| Fornitore | EGEA | |
| Di (autore) | Massimo Guidolin, Monia Magnani, Paola Mazza | |
| Prefazione di | Emilio Barucci | |
| Presentazione di | Nadia Linciano | |
37,23 €
30,52 € IVA esclusa
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Dettagli
Descrizione
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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Specifiche
Informazioni tecniche
| Caratteristiche tecniche | ||
|---|---|---|
| Dimensioni | 235 (Larghezza) x 155 (Altezza) x 21 (Profondità) mm | |
| Nr pagine | 296 | |
| Info | ||
| Temi trattati | Gestione di settori specifici,Acquisizione e analisi dei dati,Apprendimento automatico (Machine learning) | |
| Editore | EGEA | |
| Fornitore | EGEA | |
| Di (autore) | Massimo Guidolin, Monia Magnani, Paola Mazza | |
| Prefazione di | Emilio Barucci | |
| Presentazione di | Nadia Linciano | |
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