Machine learning applicato alla costruzione di un indice di mercato per le commodities

Questa tesi si occupa della creazione, tramite Machine Learning e Genetic Algorithms, di una proxy di mercato, equiparabile alla strategia del portafoglio, che si avvicini il più possibile alla proxy del growth optimal portfolio(GOP); cioè di un portafoglio che se preso a riferimento dà la miglior previsione tra i possibili valori di un account negli istanti immediatamente successivia quello presente. Ho scelto questo tema perché ho sempre nutrito un grande interesse per il mondo del Machine Learning e dell’ottimizzazione e sono sempre stato affascinato dalla complessità e sregolatezza della finanz