Giovedì e Venerdì scorso abbiamo avuto il piacere di partecipare alla School in Machine Learning of Dynamic Processes and Time Series Analysis.
Che dire, il livello era decisamente alto! Ed è un ambito, per noi, totalmente nuovo. Perché allora abbiamo deciso di partecipare? Perché questo è il #metodo che ci contraddistingue: vogliamo prendere spunti, ascoltare, fare nostro ogni insegnamento per poter iniziare una nuova parte di percorso nel mondo delle serie storiche finanziarie!
Dovremo ora studiare tanto, capire i dettagli matematici che le 4 lezioni proposte presentavano - Recurrent Neural Network, Dynamic Factor model, Generalized Autoregressive Score, Deep Learning for High Frequency Trading, Reservoir Computing, solo per citarne alcuni - , provare a capire come e in che modo questi sofisticati strumenti matematici possano mettersi al servizio delle specifiche serie storiche finanziare che noi utilizziamo, i futures, delle nostre strategie di investimento e del nostro portafoglio.
Già gli interventi minori hanno portato qualche interessante approccio pratico che ci aiuterà a sviluppare questo progetto.
Siamo entusiasti nel poter conoscere questa nuova parte del mondo matematico collegato alla finanza e iniziare una nuova era di studio in #CGS. E probabilmente ci servirà una mano! Se siete interessanti, provate a inviarci la vostra candidatura a questo link Lavora con noi | CGS Financial Data Analysis o direttamente a info@cgsfinancila.it !
Intanto vi lasciamo il link del sito di questa scuola, dove magari anche voi potete trovare qualche interessante spunto: Home | MLDYN2020 (mldyn2020sns.com) !