Torna ai risultati della ricercaBando per assegno di ricerca
| Titolo del progetto di ricerca in italiano | Ca' Foscari University of Venice - Research fellowship for specific project:Metauristiche di ottimizzazione e intelligenza artificiale per la progettazione di strategie di trading quasi-real-time |
|---|---|
| Titolo del progetto di ricerca in inglese | Ca' Foscari University of Venice - Research fellowship for specific project:Combining optimization metaheuristics and artificial intelligence to design quasi-real-time trading strategies |
| Campo principale della ricerca | Mathematics |
| Sottocampo della ricerca | Statistics |
| Campo principale della ricerca | Mathematics |
| Sottocampo della ricerca | Other |
| Settore Concorsuale | 13 - Scienze economiche e statistiche |
| S.S.D | SECS-S/06 - METODI MATEMATICI DELL'ECONOMIA E DELLE SCIENZE ATTUARIALI E FINANZIARIE |
| Settore Concorsuale | 13 - Scienze economiche e statistiche |
| S.S.D | SECS-S/03 - STATISTICA ECONOMICA |
| Descrizione sintetica in italiano | L’obiettivo principale del progetto è di sviluppare e implementare un sistema decisionale per il trading finanziario che combini le metaeuristiche per l’ottimizzazione con tecniche di Machine Learning (ML) e di Deep Learning (DL) (ad esempio, Artificial Neural Network, Recurrent Neural Networks di tipo LSTM, e Decision Trees) al fine di ottenere indicazioni sulla migliore strategia di trading finanziario da implementare. Il progetto di ricerca mira quindi a utilizzare strumenti matematico e statistici introdotti in ambiti diversi al fine di integrarli tra loro per ottenere un sistema maggiormente efficiente rispetto a quanto presente in letteratura e in grado di sfruttare al meglio le caratteristiche proprie di ognuna di tali tecniche |
| Descrizione sintetica in inglese | The main objective of the project is to develop and implement a decision-making system for financial trading combining metaheuristics for optimization with Machine Learning (ML) and Deep Learning (DL) techniques. In particular, these approaches (for example, Artificial Neural Network, LSTM-type Recurrent Neural Networks, and Decision Trees) will be used to obtain information on the best financial trading strategy to implement. Therefore, the research project aims to use mathematical and statistical techniques introduced in different fields in order to integrate them each other to obtain a more efficient system than those present in the literature which is able to make the most of the characteristics of each of these techniques |
| Data del bando | 03/09/2021 |
| Numero di assegnazioni per anno | 1 |
| Stanziamento annuale (indicativo) | 24000 |
| Periodicità | 12 |
| E' richiesta mobilità internazionale? | yes |
| Paesi in cui può essere condotta la ricerca |
Italy |
| Paesi di residenza dei candidati |
OCEANIA NORTH AMERICA SOUTH AMERICA ASIA AFRICA EUROPE |
| Nazionalità dei candidati |
AFRICA EUROPE OCEANIA NORTH AMERICA SOUTH AMERICA ASIA |
| Sito web del bando | https://www.unive.it/data/28825/ |
| Destinatari dell'assegno di ricerca (of target group) |
Early stage researcher or 0-4 yrs (Post graduate) |
|---|---|
| Il contratto prevede la copertura delle prestazioni sociali? | no |
| Importo annuale | 19541 |
| Valuta | Euro |
| Comprende lo stipendio dell'assegnista | yes |
| Comprende vitto e spese di viaggio | no |
| Comprende il costo della ricerca | no |
| Massima durata dell'assegno (mesi) | 12 |
| Criteri di selezione in italiano (breve descrizione) | TITOLI, PUBBLICAZIONI E COLLOQUIO |
| Criteri di selezione in inglese (breve descrizione) | CV AND INTERVIEW |
| Processo di selezione in italiano (breve descrizione) | TITOLI, PUBBLICAZIONI E COLLOQUIO |
| Processo di selezione in inglese (breve descrizione) | CV AND INTERVIEW |
| Nome dell'Ente finanziatore | UNIVERSITA' CA' FOSCARI VENEZIA |
|---|---|
| Tipologia dell'Ente | Public research |
| Paese dell'Ente | Italy |
| Città | VENEZIA |
| Codice postale | 30123 |
| Indirizzo | DORSO DURO 3246 |
| Sito web | http://www.unive.it |
| simar@unive.it | |
| Telefono | +390412349173 |
| L'assegno finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | No |
|---|
| Data di scadenza del bando | 20/09/2021 |
|---|---|
| Come candidarsi | https://apps.unive.it/domandeconcorso-en/accesso/dec-nuovocorapizzi-03092021 |