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L'intelligenza artificiale applicata alle previsioni sui fondi sostenibili
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Questo studio sviluppa un modello di previsione delle serie finanziarie, focalizzato sull'indice di sostenibilità aziendale (ISE B3) e sul fondo ISUS11, utilizzando tecniche di intelligenza artificiale e di apprendimento automatico. La ricerca combina il filtro di Kalman e la rete neurale Bi-LSTM utilizzando metodi ensemble, con l'obiettivo di catturare la complessità e la volatilità dei mercati finanziari. Il modello 3, che combina entrambi i modelli, ha mostrato le migliori prestazioni, con un'accuratezza del 90% nella stima dei massimi e dei minimi. La combinazione di modelli si è dimostrata efficace nel migliorare l'accuratezza e la solidità delle previsioni, evidenziando l'importanza degli approcci ibridi.
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Questo studio sviluppa un modello di previsione delle serie finanziarie, focalizzato sull'indice di sostenibilità aziendale (ISE B3) e sul fondo ISUS11, utilizzando tecniche di intelligenza artificiale e di apprendimento automatico. La ricerca combina il filtro di Kalman e la rete neurale Bi-LSTM utilizzando metodi ensemble, con l'obiettivo di catturare la complessità e la volatilità dei mercati finanziari. Il modello 3, che combina entrambi i modelli, ha mostrato le migliori prestazioni, con un'accuratezza del 90% nella stima dei massimi e dei minimi. La combinazione di modelli si è dimostrata efficace nel migliorare l'accuratezza e la solidità delle previsioni, evidenziando l'importanza degli approcci ibridi.
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