Cercetare Alegeți cel mai bun plan pentru dvs. Le Comptoir CGP Gestion Patrimoine
Vineri, 17 iulie 2020
Cercetare: Alegerea celei mai bune diete pentru dvs. !
Problema schimbării regimului a fost larg discutată în literatura academică. Într-un studiu publicat în 1999 privind turbulențele pieței, Chow, Jacquier, Kritzman și Lowry (1999) au justificat existența acestor regimuri. În 2002, Ang și Bekaert au demonstrat că în regimurile de volatilitate ridicată, corelațiile dintre active cresc brusc, iar diversificarea în portofolii nu este eficientă. În 1998, Clarke și de Silva au arătat că într-o lume cu mai multe regimuri, există mai multe oportunități pentru investitori care își adaptează expunerile în funcție de regimurile pieței.
Dezvoltarea tehnicilor de învățare automată și „big data” a făcut posibilă aplicarea unor modele matematice sofisticate („Modelul de comutare ascuns Markov” pe care îl vom vedea mai târziu) la seriile financiare pentru a identifica regimurile pieței. Toate acestea constituie un domeniu de inovație pentru industria de gestionare a activelor.
Tehnicile de „învățare automată”, care se bazează pe modele statistice sau matematice în general, sunt un domeniu al inteligenței artificiale care face posibilă identificarea și caracterizarea legăturilor care pot exista într-un set mare de date clasice. (Serii de timp) ca alternative (imagini, texte, fluxuri de informații, solicitări în rețelele sociale, date tranzacționale, geolocalizare etc.). Învățarea automată este alcătuită din 2 părți: o parte de învățare în timpul căreia modelul ales va învăța relațiile dintre variabile și o parte a aplicației în care modelul va evidenția aceste relații și va răspunde la problema ridicată.