Intelligenza Artificiale in finanza

Artificial Intelligence offers powerful tools applicable across various domains, including quantitative finance, where there is a pressing need for rapid and efficient solutions. In this study, we apply machine learning algorithms to address computational challenges in two key areas: model calibration and market risk evaluation. For model calibration, we leverage stochastic models and probability distributions with fat tails to construct robust datasets for training neural networks. These networks are designed to calibrate models based on present market conditions. As far market risk evaluation is concerned, our focus lies on optimizing the neural network architecture to accommodate complex input structures. Drawing inspiration from models used in natural language processing, we develop a neural network that beats benchmark fast market risk approximators. Through empirical analysis, we demonstrate the efficacy of our approaches in reducing computational burden and enhancing accuracy in financial tasks.

L'Intelligenza Artificiale offre potenti strumenti applicabili in vari settori, inclusa la finanza quantitativa, dove c'è un pressante bisogno di soluzioni rapide ed efficienti. In questo studio, applichiamo algoritmi machine learning per affrontare sfide computazionali in due aree chiave: la calibrazione di modelli e l'approssimazione del rischio di mercato. Per quanto riguarda la calibrazione di modelli, sfruttiamo processi stocastici e distribuzioni di probabilità con code pesanti per simulare insiemi di dati robusti su cui addestrare reti neurali. Queste reti sono progettate per calibrare i modelli basandosi sulle attuali condizioni di mercato. Nel progetto sulla valutazione del rischio di mercato, il nostro focus si concentra sull'ottimizzazione della architettura della rete neurale per poter trattare strutture di input complesse. Prendendo ispirazione dai modelli utilizzati nell'elaborazione del linguaggio naturale sviluppiamo una rete neurale che supera le performance degli approssimatori di rischio di mercato di riferimento. Attraverso un'analisi empirica, dimostriamo l'efficacia dei nostri approcci nel ridurre il carico computazionale e migliorare l'accuratezza nelle attività finanziarie.