Il machine learning, una sottocategoria dell'intelligenza artificiale (IA), si è rivelato un strumento fondamentale per l'analisi in ambito finanziario. Questa tecnologia, che si basa sulla capacità di apprendere autonomamente da grandi volumi di dati, è diventata indispensabile nel mondo finanziario, dove l'analisi e la previsione accurata del mercato sono essenziali.

Il machine learning entra in gioco per affrontare queste sfide. Modelli come reti neurali, regressione logistica, alberi di decisione e support vector machine, tra gli altri, possono essere addestrati, ad esempio, per analizzare i dati storici delle opzioni finanziarie e prevedere il loro comportamento futuro.

Le reti neurali sono in grado di catturare pattern complessi nei dati che possono sfuggire ad un'analisi tradizionale. Questo permette agli operatori finanziari di valutare le opzioni con una precisione senza precedenti. Allo stesso modo, gli algoritmi di machine learning possono essere utilizzati per identificare le opzioni sovra o sottoprezzate, fornendo agli investitori potenziali opportunità di arbitraggio.

Il gruppo di ricerca ha una consolidata esperienza e diverse pubblicazioni nell'ambito della IA ai fini della valutazione di opzioni Americane in grande dimensione, delle valutazione di prodotti assicurativi e del mercato delle commodities e si prefigge di continuare a sviluppare ricerca innovativa su questo tema.