Machine Learning per L'asset allocation

L’allocazione degli asset costituisce una fase cruciale nella costruzione e nella gestione di portafogli finanziari. I modelli tradizionali, come l’approccio media-varianza o il Capital Asset Pricing Model, si basano su ipotesi semplificative che spesso risultano inadeguate in contesti di mercato caratterizzati da elevata volatilità, non linearità e dinamiche complesse. In questo lavoro di tesi, ho analizzato il potenziale contributo delle tecniche di machine learning al superamento di tali limiti, con l’obiettivo di valutare se e in che misura possano migliorare l’efficacia delle strategie di asset allocation.