Tecniche di Machine Learning per una previsione finanziaria

Il presente lavoro, propone un modello di previsione basato su classificatori di machine learning che utilizzano tra le variabili input anche i risultati ottenuti da una previsione statistica. Tutto ciò per migliorare ed efficientare la previsione di uno degli indici più rilevanti nel mercato finanziario degli Stati Uniti: il Dow Jones Average Index. Dapprima si utilizzerà un modello ARIMA che meglio si adatta ai dati a disposizione ed in seguito, da un set di variabili, verranno scelte quelle che più influenzano il Dow Jones Average Index tra variabili di com- modity e altri indicatori finanziari principali. I classificatori di machine learning presi in considerazione per l’analisi e la previsione dei dati sono le Reti Neurali Artificiali e le Random Forest.